소프트웨어 제품의 품질을 보증하는 일은 매우 중요하며, 국제표준인 ISO/IEC 9126은 소프트웨어 품질 및 특성 및 측정 메트릭 표준을 제공하고 있다. 이때 ISO/IEC 9126에서는 소프트웨어를 프로그램, 절차, 규칙 및 관련문서로 한정하고 있기 때문에 데이터의 품질에는 적용할 수 없다. 본 논문에서는 데이터 품질 평가 및 제어를 위하여 데이터 오류 형태를 분류하고, 이를 기반으로 데이트 품질 특성 및 부특성을 분류한다. 데이터 품질 특성 분류는 ISO/IEC 9126에 정의한 소프트웨어 품질 특성을 데이터 오류 형태에 대응시켜 추출한다. 본 논문에서 제시하는 데이트 품질특성 분류는 지식 공학(knowledge engineering)시스템이 최종 사용자에게 제공하는 데이터나 지식의 품질 측정 및 제어에 기준이 된다.
지식iN과 같은 사용자 참여 질의응답 커뮤니티에서 원하는 질문에 대한 답을 찾기 위해서는 검색 결과로 제공되는 다양한 문서를 일일이 확인하여 판단하는 과정이 필요하다. 만일 사용자가 원하는 답변을 자동으로 정제하여 제시할 수 있다면, 질의응답의 사용성이 크게 향상될 수 있다. 본 논문에서는 질의응답 데이터 분석을 통해 사용자의 질문의 유형을 단어, 목록, 도표, 글의 4가지 유형으로 분류하고, 문서 내 통계적 특성을 활용하여 각 분류별 답변을 자동으로 제시하기 위한 방식을 제안한다. 단어, 목록, 글 유형은 질의어에 대해 검색된 질문을 군집화하고, 군집 내 빈도와 질의어에 대한 근접도, 답변 신뢰도 등으로 계산된 답변 내 어휘의 적합도를 활용하여 요약한 답변을 사용자에게 제시한다. 도표형은 답변들에서 사용자의 의견 정보를 추출하여 의견 통계를 도표로 제시한다.
본 논문에서는 웹 정보검색 시스템의 사용자 질의어와 색인에 기반한 검색 과정에서 나타나는 중의성을 해소하기 위해 질의어 의미정보와 사용자 피드백을 사용하여 검색 성능을 향상시키기는 방법을 제안한다. 의미 정보를 이용한 질의어 중의성 해소 과정은 결과 문서집합에서 의미적으로 무관한 많은 문서들을 배제함으로써 검색 정확도를 크게 높일 수 있는 매우 중요한 처리 과정이다. 검색의 색인어가 되는 명사 중심의 의미범주 분류를 이용하여 의미정보 지식베이스를 구축하고, 웹 문서들을 색인어와 사용되는 의미범주로 분류한다. 사용자의 질의 의미 선택과 정답문서에 대한 참조 행위를 피드백 정보로 웹 페이지의 순위 결정에 반영하여 검색시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
가전제품들의 제조기술과 기능 및 성능 등의 개선을 주도하뎐 국내 기술수준은 포화되어 발전 속도의 둔화가 가속화되므로, 경쟁력이 강화된 제품으 개발과 다양한 소비자들의 요구를 만족시키는 제품의 개발을 위하여 사용자 중심의 제품을 개발하기 위한 노력은 인간의 감성요소를 이해하고 응용하기 위한 활발한 연구로 나타나고 있는 추세이다.$^{1)}$ 사용자의 감성 연구에서 심리학적, 미학적 접근방법의 적용은 사용자의 감성을 더욱 본질적으로 이해하기 위한 하나의 방법이다. 인구통계학적, 사회경제적, 심리적 측면에 의한 개인차와 환경적 요소들의 영향에 따른 사용자의 요구들에 대한 충족여부가 취미와 가치판단의 변인으로써 작용하고, 그 취미와 가치판단은 구매행위 등의 행동특성으로 나타난다. 따라서 취미와 가치판단의 기준이되는 요소와 변인들은 행동특성을 야기시키는 요인들이 되므로 본 연구에서는 사용자의 요구를 만족시켜 경쟁력이 강화도니 제품의 개발을 위하여 소비자들의 감성과 미적 판단이 상품의 구매를 위한 의사 결정에 미치는 영향과 제품에 대한 가치판단에 미치는 영향을 분석하였다. 결과의 분석에 의하면 소비자의 취미돠 미적판단 기준은 내면적요소와 외부환경적요소로 구분되며 재면적 요소는 감성분류와 성격분류에 의해 분석할 수 있으며, 내면적 요소가 제품의 선호도에 영향을 미치므로 제품의 제품선택의 변인이되며, 제품에 대한 형용사적 표현은 소비자와 디자이너의 양질의통신수단임을 입증하였다.
본 연구는 혁신확산이론과 관련 선행연구를 기반으로 사용자의 핀테크 결제 서비스 사용 영향요인을 서비스와 사용자 측면으로 분류하여 파악하고 인과관계를 실증 검증하였다. 사용자 수용에 영향을 미치는 서비스 특성으로 복잡성, 혜택, 서비스 제공자 신뢰와 인지된 위험을 서비스 특성으로, 개인 혁신성과 보안사고 경험을 사용자 특성으로 분류하여 연구모형을 구성하였다. 이항 로지스틱 회귀분석 결과 인지된 위험과 사용의 복잡성, 보안사고 경험은 사용자의 핀테크 수용에 부정적인 영향을 미치며 개인혁신성은 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 추가로 인지된 위험이 핀테크 서비스 수용에 미치는 부정적인 영향을 강화하는 보안사고 경험의 조절효과 역시 유의미하게 나타났다.
본 연구에서는 위성영상 상황판연계·표출시스템을 개발하기 위하여 사용자 요구사항을 조사 및 분석하였고 분석 결과, 요구사항정의서와 시스템규격서를 도출하였다. 먼저, 위성영상 상황판 연계·표출시스템의 요구사항 조사를 위해 중앙재난안전상황실 근무자를 대상으로 설문(수요) 조사를 수행하였다. 상황실 실무자별 요구사항을 취합한 설문 결과와 연구 1차년에 수행했던 상황실 근무자 인터뷰 결과, RFP, 연구단 내부협의 결과를 검토하여 정보제공 측면 및 위성영상 활용 측면의 사용자 요구사항을 도출하였다. 도출 결과를 기반으로 시스템 요구사항을 정의한 결과, 시스템 기능은 54개의 기능과 9개의 비기능으로 분류되었다. 또한, 시스템 구성요소별 요구기능을 세부적으로 구분하여 요구사항정의서를 작성하였다. 시스템 요구기능 분류는 사용자기능/관리자기능/사용자서비스/사용자인터페이스/시스템기능/시스템서비스 등으로 상세 구분하였다. 마지막으로, 연구단 협의를 통해 요구사항정의서를 기반의 시스템규격서를 작성하였다. 시스템규격서는 일반규격, 각 시스템별 성능규격, 인터페이스규격, 기능규격으로 구분하여 세부 정의하였다. 본 연구내용은 지속적인 연구 개발을 통해 위성영상 상황판연계·표출시스템 설계 자료로 활용될 계획이며, 향후 위성영상을 활용한 재난안전 상황관리 대비/대응 체계 마련에 도움을 줄 것으로 사료된다.
기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.
인터넷은 그 탄생 이후로 점점 더 많은 사용자들을 가지게 되었으며, 이러한 사용자들로 인하여 인터넷으로 흘러나오는 정보의 양은 갈수록 더 많아지고 있다. 특히, 인터넷 게시판은 수많은 사용자들의 생각과 그들이 가진 정보를 교환하기 위하여 주요한 방법으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 웹 2.0을 활용하여 각각의 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 인터넷 게시판을 설계한다. 설계될 인터넷 게시판은 사용자에게 제공되는 정보는 동일하지만, 각 사용자마다 설정된 정보에 의하여 정보의 분류가 다르게 이루어지도록 하여 자신이 원하는 정보를 보다 빠르게 검색할 수 있도록 하였다. 또한, 각 사용자는 개인 게시판을 생성하여 모든 사용자가 공유하는 게시판에서 자신에게 필요한 정보만을 자동으로 수집하여 저장할 수 있으며, 외부 RSS 피드들을 필터링하여 개인 게시판에 연결하거나, 자신만의 정보를 개인 게시판에 등록할 수도 있다. 위와 같이 방법들은 사용자가 약간의 정보를 미리 등록해 주는 것만으로 여러 게시판과 RSS 피드들로부터 자기가 원하는 최신정보들을 실시간으로 수집하여 개인 게시판에 저장해주며, 간단한 클릭 몇 번으로 게시판의 형태가 변경되어 각각의 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간에 찾을 수 있도록 해주게 될 것이다.
침입탐지에 있어서 사용자 로그 분석은 중요한 주제로서, 기존의 연구들에서 클러스터링 기법들을 사용하여 저장된 사용자 로그들을 분석해왔다. 하지만, 이러한 방법은 고정된 사용자 패턴 분석에는 효율적이지만, 로그 스트림과 같이 무한히 생성되어 사용자 패턴이 변화하는 경우 변화하는 패턴을 분석할 수 없다. 본 연구에서는 무한히 생성되는 사용자 로그 스트림을 대상으로 실시간 침입탐지 방법을 제시한다. 사용자로그의 정보는 사용자 행동에 대한 특성값으로 표현되어, 이러한 특성값들에 대해 실시간 데이터 스트림 클러스터링을 수행하여 이들을 클러스터로 분류한다. 각 클러스터는 사용자의 정상로그에 대한 특성값을 반영하게 되며, 그 결과 과거 사용자 로그에 대한 저장없이 새로운 로그 스트림을 지속적으로 분석할 수 있다. 결과적으로 사용자의 비정상행동을 실시간으로 탐지할 수 있으며, 이를 실험을 통해 평가하였다.
본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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