한국학술진흥재단 기초학문자료센터(Korean Research Memory: KRM)의 기 구축된 인문사회 학술용어는 각 용어 및 연구 성과물간에 성립하는 의미관계의 분석을 통해 수요에 적합한 정보를 보다 효율적으로 탐색 활용할 수 있도록 연구성과물 메타데이터의 유기적 연동이 요구되었다. 본 연구에서는 첫째, 연구성과물의 핵심적 개념을 표현하는 주제 색인어로 구성된 인문사회 학술용어 온톨로지를 기반으로 각 해당 연구성과물 지식구조를 표현하는 개념모델를 정의하고, 둘째, 연구성과물 간에 성립하는 의미관계 정의를 통해, 연구성과물에 대응하는 연구자 정보수요를 분석하여 이에 맞춘 정보 탐색서비스 모델을 설계하였다. 셋째, 학술용어 온톨로지 및 연구성과물 DB의 유기적 연계통합 운영을 위한 기술적이고 관리적 체계 수립방안을 제시하였다.
UML의 상태도는 CASE 도구마다 다르게 표현될 수 있어서 실제 적용에 어려움이 많지만, 시스템이 동작하는 측면을 효과적으로 나타낼 수 있다는 점에서 활용성이 높다. 상태도에서 소스를 생성하는 선행 연구를 보면, 단순한 분기문 또는 설계패턴 등을 적용하고 있지만 그 기술에 따라 생성된 소스코드에 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 상태도를 문법형식에 맞게 엄격히 정의해서 소스코드를 생성하였다. 우선 서로 다른 CASE도구에서 작성된 상태도에서 추출된 XMI를 정제하였다. 여기서 EHA로 변환을 한 후 상태를 인식하였다. 그리고 상태도의 메타모델에 사용된 요소별로 자바 프로그래밍으로 전환하여 소스코드를 생성하고 기능성과 유지보수성을 측정하여 생성된 코드를 검증하였다. 본 논문에서 적용된 사례는 '에어컨'으로서, 다양한 상태와 전이가 포함되어 소스코드 생성에 적합하여 선정하였다. 그 결과 에어컨 사례의 상태도로부터 CASE 독립적인 XMI를 추출하여 정련한 후, 상태도에서의 동시성과 계층이 성공적으로 표현되었음을 확인했다. 향후 좀 더 큰 규모의 시스템에 적용하여 검증하는 연구가 필요하다.
최근에 XML은 가독성과 확장성이란 장점 때문에 IPTV나 디지털방송 서비스 분야에서 서비스나 콘텐츠 정보 표현 및 검색을 위한 기술로 많이 사용되고 있다. 특히 TV-Anytime에서 정의한 스키마나 전송 프로토콜을 기본 규격으로 채택하고 필요한 기능을 수용하기 위하여 규격을 확장하는 경향을 보이고 있다. 그러한 장점에도 불구하고 XML은 텍스트 기반으로 정보를 표현함으로써 정보의 양이 커진다는 문제가 존재하고 이를 위하여 다양한 인코딩 방식이 제공되고 있다. 그러나 전송과정에서 문서를 독립된 조각으로 단편화하여 블록단위로 캡슐화 하는 과정을 거치면서 인코딩 효율이 급격하게 떨어지게 되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 XML 문서를 캡슐화하는 과정에서 단편화를 통해 감소되는 인코딩 효율을 보완할 수 있는 블록 단위의 문자열 테이블 방식을 제안하고 실험을 통한 성능 분석을 제공하였다.
기존의 시스템 분석 모델은 설계와의 일관성 유지를 위해 개체들 간의 관계설정과 이벤트의 흐름을 표현하는데 다양한 방법을 제시하고 있다. 그러나, 시스템 내의 개체의 식별보다는 시나리오를 바탕으로 한 시스템의 흐름을 중심으로 그에 관련된 개체를 도출하는데 초점을 맞추고 있다. 시스템에서 개체들을 체계적으로 정의하고 구축하는 작업은 소프트웨어 개발에서 기초적이면서도 매우 중요한 작업이며, 구축된 개체는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있다. 특히, 비즈니스 시스템의 경우, 비즈니스 규칙이나 수강업무의 출석부와 같이 두 가지 이상의 개체에서 계산되거나 유도된 정보는 매우 중요한 시스템의 재산이 될 수 있다. 피리고, 이러한 정보들을 관리하는 정보 즉 메타 정보 또한 시스템의 중요한 재산(asset)이 된다. 본 연구는 시스템의 중요한 재산이 될 수 있는 개체 정보를 도출할 수 있는 구분 기준을 도입한 시스템 분석 모델을 제안한다. 이 모델을 통해 시스템은 개체, 인터페이스, 이벤트 또는 행위의 세 가지 부분으로 분석되며, 그 증 시스템의 개체는 독립개체와 그에 관련된 종속개체 및 그에 적용될 수 있는 비즈니스규칙을 포함하는 제약조건개체를 도출하며, 이벤트의 물리적 또는 행정적 관리사항은 관리개체로 표현할 수 있다. 다양한 방식의 개체 식별은 분석과정에서 누락되는 개체를 줄일 수 있다.
기호 통합 텍스트로서 웹은 "정보"라는 무형의 지식개념을 위한 핵심적 플랫폼으로 전 세계에 걸쳐 유비쿼터스 환경을 기반으로 광범위한 소통모델로 발전하고 있다. 이러한 소통과정의 파악은 정보구조 조직화시 필수불가결한 요소로 늘어만 가는 정보의 양적 팽창과 더불어 컨텐츠 질을 결정 하는데 주요한 기준으로 작용되어질 수 있다. 본 연구는 공학적, 언어학적 모델을 기반으로 웹 사이트내에서 리치미디어 컨텐츠들의 형태, 기능, 감성적 측면을 중심으로 컨텐츠 조직화시 어떠한 방식으로 의미적 소통을 행하는지 그 추이과정을 분석하였다. 이를 토대로 웹 공간에서 이루어지는 사용자들의 접근요소에서 인터페이스 최종 귀착지까지의 과정을 통해 그 변화과정을 소통모델로 재인하고 그 과정 중에 나타나는 정보기능에 중점을 두어 고찰하였다. 방법적인 측면으로 쉐논과 웨버 모델의 기능특성과 야콥슨 모델의 네 가지 기능(교감, 지시, 시적, 메타언어적)을 중심으로 정보 소통 시 웹 컨텐츠에 적용되어질 수 있는지에 관하여 그 가능성의 도출 작업을 수행한다. 웹이라는 신지형의 구조에서 속도, 저장 공간, 압축기술, 정보여과 과정과 같은 새로운 개념들은 의사소통의 채널로 작용하는 웹이 표현되어지는 컨텐츠의 양식 변화에 많은 부분 영향을 미침으로써 컨텐츠 표현에 있어 통합매체의 소통환경을 파악하는 것은 컨텐츠 조직화시 정보를 효율적으로 운용할 수 있는 기틀이 마련될 것이다.
본 논문은 시맨틱 검색 시스템에 관한 포괄적인 개념적 모델 제안과 실질적인 구현 사례를 제시한다. 제안된 시맨틱 검색 시스템은 개념적으로 3계층의 아키텍처 지식획득 계층, 지식표현 계층, 지식이용 계층으로 구성하여 설계 및 구현되었다. 지식획득(Knowledge acquisition) 계층은 다양한 소스(Source)의 콘텐츠(텍스트, 이미지, 멀티미디어등)로부터 시맨틱 메타데이터를 생성 및 저장하는 영역이다. 지식표현(Knowledge Representation) 계층은 온톨로지의 스키마와 인스턴스를 구축하고, 이러한 온톨로지 기반 질의 확장 등을 통해 시맨틱 검색을 처리하는 영역이다. 마지막으로 지식이용(Knowledge Utilization) 계층은 검색 이용자가 시맨틱 웹 언어 또는 온톨로지에 대한 지식이 없더라도 직관적으로 검색 질의(Query)를 입력하고 검색 결과를 확인할 수 있도록 구성하였다. 향후 제시된 시맨틱 검색 시스템은 기존 연구 수준의 시맨틱 검색 시스템을 상용화 수준으로 향상시킬 수 있는 계기가 될 것으로 기대된다.
뉴 미디어 시대의 도래로 우리는 움직이는 영상 이미지의 세계에 살고 있다고 해도 과언이 아니다. 매체의 발달과 함께 일상에서는 이미지와 함께 순간을 지나며 느끼며 그것을 일부처럼 공존하며 소통하고 있다. 이러한 시대에 논리적이고 현실적인 사고보다 감각적이고 형상적인 이미지가 더 많은 것을 전달하고 설명하기도 한다. 움직이는 이미지를 보는 행위는 언어적이고 개념적인 의미의 전달 이전에 색채와 화면을 구성하고 있는 조형적인 요소와 그것들이 만들어내는 변화가 먼저 인식된다. 특히 서사의 구조를 가지는 영화영상 애니메이션에서는 그 영역이 더욱 크게 작용하며 이러한 장면의 이미지를 연결시키는 트랜지션의 기법 역시 본연의 단순한 기능에서 의미소통의 기능으로 확대되고 있다. 이러한 트랜지션 효과는 단순한 장면전환의 전통적 기법에서 시각적 유희성을 제공하고 서사의 흐름에 도움을 주는 내러티브 기능으로 수행되는 관점에서 시각적 표현의 연구는 지속되어야 한다.
메타버스에 대한 관심이 증가하면서 가상현실을 간접 체험에 접목하려는 많은 노력이 이루어지고 있으며, 게임과 같은 오락뿐만 아니라 학생들의 교육에 활용하고자 하는 시도도 증가하고 있다. 간접 체험의 핵심적인 기술은 사용자가 실제와 같이 느낄 수 있게 대상을 모델링하는 것이다. 갯벌과 같은 자연환경은 시간에 따라 수시로 변하고, 많은 생명체들도 서식한다. 본 논문에서는 갯벌의 생태 환경을 사실적으로 표현하는 체험 콘텐츠를 제작하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 갯벌이 시간적으로 변화하는 모습을 자연스럽게 모델링하는 방법을 설명하고, 갯벌에 서식하는 생명체인 게를 행동 트리를 이용하여 NPC 형태로 모델링하는 방법을 설명한다. 구현 결과는 제안하는 방법이 간단한 알고리즘을 사용하지만 갯벌의 모습을 잘 표현하는 것을 보여준다.
최근 데이터를 활용한 분석에 대한 수요와 함께 분석 데이터인 지식 그래프의 크기는 점차 증가하여, 웹에서 수집한 데이터를 지식 그래프로 추출하였을 때 약 820억개의 엣지(Edge)를 가지는 수준까지 도달하였다. 많은 지식 그래프들은 웹 자원에 대한 메타데이터를 표현하기 위한 W3C 표준인 RDF(Resource Description Framework) 형식으로 표현되며, RDF 특성으로 인해 기존의 RDF 저장소들은 대량 RDF 데이터를 압축하고 저장할 때 처리 시간의 오버헤드가 발생하는 문제점을 가진다. 본 논문은 이러한 문제점을 개선하기 위해, 맵리듀스를 사용하여 대량 RDF 데이터를 정수 ID로 압축 변환하고, 수직 분할하여 저장하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 RDF-3X와 비교하였을 때 최대 25.2배, H2RDF+와 비교하였을 때 최대 3.7배까지의 높은 성능 향상을 보였다.
This study aims to analyze consumers' purchase decision-making process of buying avatar fashion items on the Metaverse platform. Drawing on the connection between the self-expression tendency of the MZ generation and that of avatars in the Metaverse, this study uses a qualitative research method to analyze how consumers express their self-image through the appearance of their avatars. Unlike previous studies on the clothing purchase decision-making process, this study shows that purchasing and consumption behavior involve the following six stages: recognizing desire, collecting information, evaluating alternatives, making purchases, evaluating the consumption, and post-purchase action-taking. In the first stage of the purchase decision-making process, consumers' desire arises with self-image expression and confirmation. In the second stage, consumers have a high tendency to shop in the best item category. In the alternative evaluation stage, consumers tend to seek items that match their highest standard while considering their personal preferences. In the fourth stage, when making actual purchases, unplanned purchase behavior often occurs along with an active practice of alternative evaluation. In the fifth stage, the evaluation of the consumption shows that consumers achieve satisfaction by applying a style to their avatars that they are unable to try in the real world. In the last stage, consumers often use their purchases to communicate their various styles with other online consumers. Therefore, we conclude that the online purchase decision-making process differs from the offline process as it is divided into six stages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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