웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.
최근 IT분야의 중요한 화두인 융합은 이전까지는 단순히 기술의 기능적인 융합에서 이루어져 왔다면, 최근에는 비즈니스 측면, 서비스 측면에서의 융합도 이루어지고 있다. 이러한 대표적인 유형으로서 방송통신융합은 방송산업의 디지털 전환으로 인하여 다매체, 다채널화 등과 같은 방송기술이 통신산업의 네트워크 광대역화와 융합이 가능해지면서 IPTV와 같은 융합서비스들을 출현시키게 되었다. IPTV는 방송과 통신의 융합이 본격화되면서 네트워크, 콘텐츠, 단말기의 융합이 종합적으로 결합된 새로운 서비스이다. 그럼에도 불구하고 IPTV가 인터넷TV와 무엇이 다르고 IPTV를 통해 소비자가 얻을 수 있는 편익이 무엇인지 등 새로운 융합서비스의 범위와 가치에 대해 논란이 제기되고 있다. 본 연구는 N-Screen 기반 IPTV서비스의 요구기능을 확인하기 위하여 해당 서비스에 대한 기대수준과 사용 후의 인지수준을 측정하기 위해 서비스에 대한 중요도와 만족도의 차이를 분석하고, IPA분석을 통해 각 항목별로 우선순위를 제시하였다. 이를 토대로 방송통신융합서비스 기능에 대해 제공자와 사용자 간의 인식수준 차이(Gap)를 규명하고, 사용자 만족도 제고를 위한 방안을 제시하고자 한다.
사물인터넷 (Internet-of-Things, IoT) 장치들의 개수와 기능은 앞으로 기하급수적으로 증가하고 향상될 것이다. 그러한 장치들은 방대한 양의 시간에 제약을 받는 데이터를 생성할 수도 있다. IoT 상황에서, 데이터 관리는 데이터를 생성하는 객체와 장치 그리고 분석 목적과 서비스를 위해 그 데이터를 액세스하는 응용 사이의 중간 계층으로서의 역할을 해야 한다. 덧붙여, 대부분 IoT 서비스들은 데이터 가용성과 데이터 전달의 효율성을 증가시키기 위하여 호스트 중심 보다는 콘텐츠 중심이다. IoT는 모든 통신 장치들을 상호 연결할 것이고, 그리고 장치들과 객체들에 의해 생성된 또는 관련된 데이터를 글로벌하게 액세스할 수 있게 만든다. 또한 포그 컴퓨팅은 최종 사용자 근처의 네트워크 에지에서 데이터와 계산을 관리하고, 그리고 최종 사용자들에게 낮은 지연, 고대역폭, 지리적 분산으로 새로운 유형의 응용들과 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는 시간 민감성을 보장하면서 효율적이고 신뢰적으로 IoT 데이터를 해당 IoT 응용들에게 전달하기 위하여 에지와 포그 컴퓨터 클라우드의 완전 분산 하이브리드 모델인 에지-포그 클라우드에 기반하고, 그리고 정보 중심 네트워크와 블룸 필터를 사용하는 $EFcHD^2$ (Edge-Fog cloud-based Hierarchical Data Delivery) 방법을 제안한다. $EFcHD^2$ 방법에서는 IoT 데이터의 특성인 지역성, 크기, 실시간성과 인기도 등을 고려하는 에지-포그 클라우드의 적절한 위치에 그 IoT 데이터의 복사본이나 에지 노드에 의해 전 처리된 특징 데이터를 저장한다. 그리고 제안하는 $EFcHD^2$ 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 그것을 성능을 포그 서버 기반 방법 그리고 CCN (Content-Centric Networking) 기반 데이터 전달 방법과 비교한다.
본 연구의 목적은 서비스 제공자(개발자)와 서비스 수혜자(고객)집단 간에 느끼는 디자인 컨셉 가치에 대한 비교연구로서 양압기(CPAP)를 중심으로 진행된 IoT기반 U-헬스케어 및 사용자 환경기반 서비스모델을 제시하여 사례연구로 진행하였다. 더블다이아몬드(Double Diamond)연구방법을 활용하여 울산에 소재한 U병원 이비인후과와 공동으로 사례 연구를 진행하였으며, 수면 무호흡 수면 환자들을 대상으로 진단부터 구매 후 사용까지 다양한 의미 있는 경험을 발췌하고 고객 유형별 차이점을 분류 하였다. 최종적으로 제시한 13개의 서비스 시나리오 모델을 대상으로 고객은 카노(Kano)만족도와 잠재적 고객만족 개선 지수(PCSI)평가를 진행하였고 개발에 참여한 서비스제공자 집단을 대상으로 스코어모델(+-)평가와 컨셉포지션(Concept Position)평가를 진행하였다. 본 연구를 통하여 도출한 결과는 총 12가지 문항에서 7가지 문항은 수혜자와 공급자 사이에서의 가치적 견해의 일치가 나타났으며 이는 사용자 환경기반 서비스모델 속성 이었으며, 반대로 가치적 견해가 상의한 결과인 5가지 문항은 IoT기반 U-헬스케어 서비스 모델 속성에 포함 되어 있었다는 것을 알 수 있었다.
농림수산식품교육문화정보원에서는 2015년 1월부터 공공데이터 포털 서비스를 시작하였으며 포털 내에 구축된 빅데이터 기반 농식품 추천 시스템을 이용한 맞춤소비정보를 제공하고 있다. 추천시스템의 특징은 첫째, SNS오피니언마이닝, 소비자패널의 모든 구매내역 정보, 기후데이터, 도매가격 데이터와 같은 빅데이터의 성격을 가진 농식품분야의 다양한 데이터들을 이용하기 때문에 데이터 양의 관점에서 추천의 정확도를 높일 수 있다. 둘째, 추천시스템 구축 초기에는 사용자 정보 기반 추천이 어려운 한계를 극복할 수 있는 방법으로 식생활 라이프스타일과 메가트렌드 요인을 이용한 소비자 세분화방법을 사용한다. 이는 사용자 개인정보가 없는 상황에서도 다양한 식품 선호를 반영할 수 있도록 하여 추천실패율을 낯춘다. 셋째, 디리슐레-다항분포를 이용하는 추천 알고리즘을 적용하여 다양한 상황적 요인들의 선호가 반영된 농식품 추천이 가능하도록 하였다. 이 외에도 추천 농식품에 대한 SNS 맛집정보와 버즈량, 관련 식재료를 판매하는 주변 소매점 위치 및 가격정보 등 다양한 정보를 제공하여 농식품 분야 정보에 관심을 높일 수 있도록 시스템을 구현하였다.
본 연구는 옴니채널 환경의 식품쇼핑 경험연구이다. 안전한 먹거리에 대한 관심은 IT의 발전에 따라 소비자의 다양한 요구에 합리적 방식으로 진화하며 이를 충족한 다양한 채널 증가로 이어졌다. 옴니채널은 소비자의 필요와 욕구를 채우는 것뿐 아니라 고객 행동 이해와 경험 가치를 부여한 실증적 사용자 유형 고찰이 필요했다. 온라인 설문 결과, (1)오프라인 식품쇼핑은 대 소형 마트, 1개월에 2~3회, 품질상태 고려, 신선식품을 직접 구매하기 위해 방문 (2)온라인 식품쇼핑은 온라인 커머스, 1개월에 2~3회, 가격/혜택을 고려, 과일/견과를 주로 구매로 나타났다. 이후 고관여자 8인의 심층면접에서 식품구매여정 4단계를 통해 식품쇼핑 경험을 파악하였다. '건강'과 '식단'을 식품쇼핑 핵심 가치로 한 퍼소나는 가족과 건강을 중요시하고 '절약'을 우선하는 프라이머리 퍼소나와 일과 개인을 중시하며 '자동수급'을 하는 원하는 세컨더리 퍼소나로 세분된 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 옴니채널 식품쇼핑 경험을 위해서는 건강하고 균형 잡힌 식생활의 맥락에서 기능과 서비스 방안을 모색하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 가상현실 안전교육 콘텐츠의 기획과 제작에 참고할 수 있도록 내용 구성 단계별 인터랙션 디자인 특성을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 선행연구를 토대로 VR 안전교육 콘텐츠 구성의 특성과 VR 사용자 인터페이스의 분류, 인터랙션 유형, 인터랙션 방식, 인터랙션 구성 요소들의 관계를 정리하여 인터페이스의 관계 분석 틀을 제시하였으며, VR안전교육 콘텐츠 사례 분석을 통해 비상 상황 대응절차 지식의 습득, 사고 상황 체험 학습 그리고 내용의 확인 및 평가의 세 가지 구성단계에서 각각 다음과 같은 상호작용 디자인 특징을 가지고 있음을 확인하였다. 첫째, 학습자 체험단계에서 교육 핵심 체험을 강조하기 위하여 행위 충실도를 높이고 일반적이고 반복적인 행동은 간략하게 축소하여 체험의 질을 조절하는 것이 드러났다. 둘째, 학습자가 생소한 환경에서 안전 행동 절차에 대한 정보 습득을 위하여 주요 상호작용 대상물을 쉽게 인지할 수 있도록 공간UI나 화살표나 상징을 활용한 기표, 행위를 구체적으로 지시하는 게시글 및 다감각 신호를 활용하여 사용자 체험 자유도를 낮추는 방식으로 필수 행위를 강조하고 인지적 인터랙션을 위한 비사실적 방식 인터랙션 비중이 증가하는 것으로 나타났다. 마지막으로 체험의 확인과 평가 단계에서 사고 상황 후 신체손상 등의 부정적 경험을 은유적으로 경험하도록 하는 메타UI를 활용하고 3인칭 시점이나 반복재생의 방식으로 학습자의 체험을 객관적 시각으로 환기하는 것이 활용되었다. 또한 이러한 특성과 관련하여 인터랙션 차원에 따른 요소들의 관계를 도출하여 제시하였다.
메신저 창에서 제공되는 AI 챗봇의 경우 프로필 이미지가 챗봇과 소통하는 첫 단계가 된다. SNS에서 인상관리 수단으로 이용되는 프로필 이미지는 챗봇의 경우에도 서비스에 대한 인상을 전달하기 때문에 사용 목적에 맞는 이미지를 설정하는 것은 매우 중요한 의미가 있다. 따라서 본 연구는 사용목적과 사용자에 따라 선호하는 챗봇의 프로필 이미지와 표현 방식을 밝히고자 한다. 대화 자체가 중요시 되는 심심할 때와 심리상담을 목적으로 하는 인기 챗봇들의 사례를 분석 하여 프로필 이미지를 추출한 결과 사람, 로봇, 동물, 추상적 이미지로 유형이 구분되었다. 이 기준에 따라 텍스트 버전과 이미지 버전으로 선택지를 만들어 설문한 결과 심심할 때 텍스트 버전에서는 남녀 모두 사람 이미지를 가장 선호하였으나 이미지 선택지를 보고 고른 경우 남성은 여성과 로봇 이미지, 여성은 귀여운 의인화된 만화 캐릭터와 로봇 이미지를 선호하였다. 심리상담의 경우 남녀 모두 텍스트 버전에서는 사람을, 이미지 버전에서는 여성과 동물의 이미지를 가장 선호하였다. 종합해보면 심심할 때는 남녀의 차이가 분명히 드러난 반면 심리상담의 경우 유사하게 나타났다. 차이점은 사람 이미지를 제외하고 재미에서는 로봇, 심리 상담에서는 동물 이미지를 선호하는 것으로 나타났다. 이미지 표현 방식에 있어서 남녀 모두 실사 이미지를 가장 선호하였지만 여성의 경우 2D 그래픽으로 단순화된 이미지와 추상화된 이미지에 대한 선호도가 남성에 비해 높았다. 본 연구 결과는 챗봇 서비스에서 긍정적인 인상을 제공하는 프로필 이미지를 설정하는데 중요한 역할을 할 것이라 기대한다.
본 연구는 수용자가 포털 사이트(네이버, 다음, 줌, 네이트)를 통해 검색할 때 어떤 시선경로로 탐색하는지 아이트래킹을 통해 알아보았다. 검색엔진의 시선경로에 따른 레이아웃 분석결과, 정보검색의 관문(Porta)이라고 할 수 있는 4개의 메인 페이지는 Z자형 레이아웃 형태로 나타났다. 각 사이트의 뉴스와 검색페이지는 F자형 형태를 활용하고 있는데 이것은 사람의 시선이 F자형으로 상단에서 우측으로 이동하면 순차적으로 하단으로 이동하는 좌측에서 우측(LTR)으로 시선이 이동하면서 읽는 것을 의미한다. 아이트래킹의 시각적 분석지표인 히트맵, 게이즈 폴랏, 클러스터를 통해 분석한 결과, 히트맵에서는 사진과 헤드카피에 시선의 집중도가 가장 많이 나타났으며 이것은 그 정보에 대한 흥미도와 관심도가 높다고 말할 수 있다. 시선의 흐름은 왼쪽 상단에서 우측으로 오면서 아래로 흐르는 것 알 수 있었으며 클러스터는 검색사이트의 상단에 집중되어 있었다. 웹사이트 디자이너는 레이아웃 디자인에 있어 사용자가 원하는 정보에 대한 접근성과 가독성을 높이는데 주력해야 할 것이며, 주 사용자의 성향과 행동 패턴 등을 조사하고 분석하여 이에 맞는 주기적 인터페이스의 변화가 요구되어진다.
본 연구는 내용 기반 이미지 검색 관련한 기존의 이미지 검색 방식에 관한 고찰을 통하여 이미지 검색의 한계점을 살펴보고, 보다 효율적인 내용기반의 이미지 검색을 위한 사용자용 인터페이스와 이미지 속성 활용 방법에 대하여 제안 하고자 한다. 현재 이미지 검색에 관련된 대부분의 연구들은 내용기반을 위주로 연구가 진행되고 있으며, 대표적으로는 이미지의 색상, 질감, 모양, 전체적인 이미지 형태를 기준으로 검색을 시도하고 있다. 하지만 여러 가지 기술적 한계로 인하여 만족할 만한 검색결과를 얻지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 내용기반 이미지 검색과 종래의 키워드 검색 방식을 적용한 새로운 검색방식을 제안하였다. 이는 이미지 내에 텍스트로 속성을 부여하는 방법과, 이미지 내의 속성정보들을 키워드화 하여 검색에 활용함으로써 이미지를 빠르게 검색하는 방법에 대한 것이다. 또한 인터넷상에서의 질의어 생성을 위한 사용자 인터페이스용 시뮬레이션과 이미지 속성을 기반으로 한 검색 시스템개발 시 활용할 수 있는 분야로 인터넷 쇼핑몰의 의류상품 검색을 중심으로 설명 하였다. 본 연구로 인해 인터넷 쇼핑몰에서 새로운 구매유형이 추가될 수 있고, 유사 이미지 검색 분야의 발전에 기여할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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