최근 사용자들이 생성한 콘텐츠들이 크게 늘어나고 커뮤니티 기반 웹 사이트가 발전함으로 인하여 사용자들에게 인터넷 자원을 추천하는 시스템이 큰 각광을 받고 있다. 그러나 대부분의 인터넷 자원 추천 시스템들은 사용자의 특징을 충분하게 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자의 특징이 충분히 반영되는 자원의 추천을 위하여 FOAF와 SNA를 사용한 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) FOAF를 통해 사용자의 특징 데이터와 태그 데이터를 취득한다. 2) 취득한 데이터를 세 종류의 행렬에 삽입하고 통합한 후 사용자, 사용자의 특징, 태그를 나타내는 그래프를 생성한다. 3) 소셜 네트워크 분석을 통해 추천 항목의 일반 특징과 핫태그(Hot tag)를 선정하여 인터넷 자원을 추천한다. 본 논문의 검증을 위하여 우리는 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법과 아이템 기반 추천 방법을 비교하였다. 이를 통해 보다 많은 사용자가 참여할수록 아이템 기반 추천 방법보다 본 논문에서 제안한 방법에 의한 추천 결과의 품질이 우수함을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하면 사용자들에게 보다 적합한 자원을 추천하는 것이 가능하다. 그리고 제안하는 방법은 폭발적으로 늘어나는 인터넷 자원을 검색하는데 있어 효율적으로 활용될 수 있다.
본 연구는 효과적인 교육방법으로 급속히 관심이 확산되고 있는 게임형 콘텐츠를 중학교 수학교과에 적용할 수 있는 콘텐츠 설계 전략을 수립하여 이를 기반으로 콘텐츠로 개발한 후 적용을 통해 현장 적용시 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 중등 수학교과 학습을 위한 게임형 콘텐츠 설계모형을 구축하고, 이를 기반으로 실제 콘텐츠로 개발한 후 운영상의 고려할 점들이 무엇인지를 실제 수업 현장에서 분석하였다. 중학교 수학교과용 게임형 콘텐츠 개발을 위해 문헌고찰, 기존 사례조사, 분석, 관련 사이트 검색, 전문가 회의 및 학교 현장 전문 교사진 검토 및 적용 테스트 등 다양한 연구 방법을 적용하여, 교육용 게임형 콘텐츠의 설계전략을 수립하고 이를 토대로 실제 콘텐츠를 개발하였으며 개발된 콘텐츠를 실제 중학 수학교과에 적용하여 현장적용 시 발생하는 문제점을 추출하여 최종 수정하였다. 연구결과, 게임형 콘텐츠는 학습자들의 흥미유발과 학습동기 향상에 긍정적인 영향을 주었으며, 향후 다른 교과와 다양한 학습자 그룹으로 확산될 가치가 충분하다고 판단하였다. 또한 본 논문의 결과는 향후 중학교 온라인 게임형 콘텐츠, 특히 수학교과의 현장 적용시 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
본 연구는 야외체험활동에 관한 안전 담론에 대한 미디어 프레이밍의 관련성을 탐색고자 2013 해병대 캠프 사고를 연구대상으로 선정하여 분석하였다. 설정 기간은 해병대 체험캠프가 급격히 증가한 대한민국의 천안함 폭침 사건 일인 2010년 3월 26일부터 해병대 캠프 사고 발생 후 2013년 7월 21일까지 보도된 뉴스보도 데이터에서 제공하는 검색사이트를 통해 수집하였다. 또한, 사건 발생 전 138건, 사건 발생 후 73건, 총 211건의 자료를 귀납적 분석을 하였다. 연구 결과 해병대 캠프 보도는 크게 사건전과 후로 나누어져 긍정적 미화 프레이밍과 부정적 프레이밍으로 구분된다. 구체적으로 사고 발생 전의 프레이밍은 야외체험 활동에 관하여 극기체험을 통하여 인내심과 자립심을 키움으로써 자존감을 높이고 더 나아가 사회구성원으로서 협동심을 고취할 수 있는 최고의 교육프로그램으로 확대하여 해석하는 경향을 보였다. 이어 사고 발생 후에는 늘 그렇듯이 안전 불감증 문제를 공론화시키는 양상을 보였다. 이러한 미디어의 이중적 보도 행태의 프레이밍은 자칫 우리 사회가 요구하는 안전 문화 확산에 걸림돌이 될 것으로 사료 되며, 이에 언론은 보도 시 좀 더 냉철하고, 객관적인 태도가 필요하다.
본 논문은 전자무역의 마케팅 효과성을 높이기 위하여 그 활용실태를 분석하고, 그 개선방안을 부분적으로 제시한 논문이다. 전자무역 마케팅은 그 개선 필요성이 제기되어 왔다. 특히, 중소기업의 전자무역 마케팅은 대기업과 비교할 때 그 효과성 측면에서 미흡한 것으로 파악되고 있는데, 본 논문은 이를 개선하기 위한 기초연구 차원에서 수행되었다. 먼저 전자무역 마케팅에 대한 실효성을 증진시키기 위하여 연구모형을 제안하였으며, 이에 관한 연구가설을 제안하였다. 연구가설은 B2B관계 및 협력, 제품형태, 온라인적합성, 국제화단계, 전자무역 마케팅 활용, 수출성과의 6가지 요인모델을 제시하였다. 이의 검증을 위하여 전자무역 마케팅을 전개하는 기업들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 이를 바탕으로 통계분석 및 가설검정을 수행하였다. 통계분석 및 가설검정 결과, 전자무역 마케팅 활용이 수출성과에 가장 중요한 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한, 고성과 집단과 저성과 집단의 차이를 분석한 결과 무역거래 알선 사이트, 블로그, 트위터, 검색마케팅 활동을 활발히 전개하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 중소기업의 전자무역 마케팅효과를 증진시키기 위해서는 효율적인 활용수단을 적극적으로 이용할 것을 시사하고 있다. 본 연구의 한계점은 수출성과에 제시된 변수들이 제한적으로 검증되고 있는 바, 향후 연구모형의 수정과 함께 수출성과의 다양한 측면을 고려하여 추진하는 것이 바람직하다고 생각된다.
최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.
동명이인의 저자를 구분하는 것은 웹에서 문서 색인과 검색의 성능을 향상시킨다. 동명이인의 저자 구분은 웹사이트 상에서 같은 이름을 갖는 여러 명의 사람이 존재했을 때 야기되는 여러 가지 문제점을 해결한다. 본 논문은 동명이인의 저자 구분을 위해 개념망 기반의 카테고리 유틸리티를 제안한다. 따라서 본 논문에서는 학술회의 웹 사이트를 대상으로 제안하고자 하는 방법을 설명한다. 제안된 방법은 저자가 가지고 있는 다양한 속성(제목, 요약, 공동저자, 소속)을 반영한 저자 온톨로지와 개념망을 활용한다. 저자 온톨로지는 OWL API와 휴리스틱한 방법을 사용하여 반자동으로 구축 되었다. 저자명 모호성 해결은 개념망 기반 카테고리 유틸리티를 사용하여 저자 온톨로지 내에 존재하는 동명이인 저자(Candidate Authors)들로부터 해당 논문에 관련된 정확한 저자를 결정한다. 카테고리 유틸리티는 각각의 저자간의 intra-class 유사성 와 inter-class 비유사성을 기본적인 개념으로 하는 평가 함수다. 이에 비해 개념망 기반 카테고리 유틸리티는 모호성 해결을 위해 개념망이 갖는 개념 정보를 추가로 활용한다. 실험 결과를 분석한 결과 개념망 기반 카테고리 유틸리티가 일반적인 카테고리 유틸리티에 비교해서, 저자명 모호성 해결에 있어서 10% 정도 우수한 성능을 보였으며, 전체적으로 98%의 정확도를 보였다.
생명정보 중에서 미국의 국립생명공학정보센터(NCBI)에서 제공하는 GenBank는 전 세계적으로 연구자들이 가장 많이 사용하는 대표적인 유전자정보 데이터베이스이다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 GenBank의 최신 버전을 데이터베이스로 재구축하여 Bio-KRISTAL 검색엔진을 이용하여 국내 생명과학 연구자들에게 제공하고 있다. 본 논문에서는 GenBank 데이터베이스를 활용하여 과학기술정보 통합서비스인 NDSL의 논문정보, 특허정보, 생물다양성정보 등의 콘텐트와 GenBank reference 필드와 organism 필드를 상호 연계하는 서비스 모델을 설계하고 프로토타입 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 1) NCBI FTP 사이트에서 GenBank 데이터를 수집하여, 2) GenBank 텍스트 파일을 유전자 기본정보와 참고정보로 나누어 데이터베이스로 재구축하여, 3) GenBank reference 필드에서 논문 및 특허 정보 추출을 통한 새로운 테이블을 생성하여, 4) 데이터 맵핑 기술을 이용하여 GenBank 데이터와 NDSL 데이터가 상호 연계되어 서비스되는 프로토타입 시스템을 구현하여 이종의 콘텐트간 연계 및 융합 서비스의 가능성을 확인하였다.
삼차원(3D) 프린터의 개발과 보급에 따라 현대의 소비자들은 자신이 원하는 제품을 집에서 3D프린팅 할 수 있는 시대에 살고 있다. 3D프린팅을 통해 소비자 맞춤형 제작이 활성화되기 위해서는 3D프린터와 호환되는 디지털 설계도를 소비자 스스로 제작할 수 있어야 한다. 또한 최적의 프린팅 재질과 온도를 설정할 수 있어야 하고 3D프린터의 유지보수에 비용을 감당해야 한다. 더하여 혹시 있을지 모르는 디자인에 대한 지식재산권 문제에 대응할 수 있어야 한다. 그러나 실상 소비자가 이러한 문제들에 대응하기는 어렵기 때문에 소비자가 원하는 방향으로 3D프린팅을 대행해 줄 수 있는 서비스가 개발될 필요가 있다. 이런 동기에서 출발한 본 연구는 소비자가 원하는 3D프린팅 서비스 방식이 무엇인지에 통찰을 얻기 위해 세계적인 온라인 3D프린팅 제품판매 업체인 Shapeways (www.shapeways.com)에 대한 사용자 경험을 다양한 측면에서 탐색하였다. 그 결과 Shapeways의 사용성, 검색과정, 가격 적절성, 재방문의도, 디자인의 다양성, 디자인 만족도에 대한 양적 평가에서 전반적으로 낮은 평가를 받았다. 또한 다양한 언어지원, 제품 제작과정 공개 및 온-오프라인 사이트 동시운영, 디자이너 중심의 소비자 맞춤형 제작 서비스, 배송 안전성과 제품 내구성에 대한 확신을 줄 수 있는 서비스, 표면의 마감처리 서비스가 필요하다는 건설적인 의견을 통해 소비자 맞춤형 3D프린팅 서비스에 대한 통찰을 획득하였다. 본 연구가 3D프린팅 서비스 플랫폼 개발뿐 아니라, 관련된 산업 및 연구에도 폭넓은 시사점을 줄 것으로 기대한다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 빠른 보급으로 인하여 기존의 인터넷 환경 뿐 아니라, 하드웨어, 운영체제, 애플리케이션, 서비스까지 모든 면에서 변화하고 있다. SaaS 기반 클라우드 컴퓨팅 환경은 웹 플랫폼 기술과, 웹 클라우드 서비스가 더욱더 밀접하게 연계되는 형태로 발전하고 있다. 전자도서관 시스템도 기존의 ASP 방식에서 벗어나 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에 적합한 서비스모델로 진화하고 있다. 웹 인터페이스 측면에서 접근했을 때 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 중요한 부분은 사용자를 위한 커스터마이징이라 할 수 있다. 따라서 본 논문은 SaaS 기반의 클라우드 컴퓨팅 환경에서 사용성과 접근성을 고려한 사용자 맞춤형 웹 인터페이스를 제안함으로써 기업과 사용자들에게 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 쉽게 웹 사이트를 검색할 수 있도록 제안 하고자 한다. 이를 위해 사용자 맞춤형 웹 인터페이스 개선을 위한 디자인을 제시하고 연구대상인 SaaS 기반의 전자도서관 서비스인 LinkSaaS 웹사이트에 적용해 본 후, 사용성평가를 실시하였다. 이를 통해 각각의 사용자 개인에게 맞는 인터페이스 디자인을 구성할 수 있는 UI환경을 제안한다.
대사 공학의 발전과 함께 생물체에 유전자 재조합기술과 관련 분자생물학 및 화학공학적 기술을 이용하여 새로운 대사회로를 도입하거나 기존의 대사회로를 제거 증폭 변경시켜 세포나 균주의 대사 특성을 조절하는(directed modification) 일련의 기술들이 가능해지고 있다. 하지만 이러한 대사회로를 조절하기 위해서는 많은 선행 연구에 대한 고찰이 필요하며, 일선 연구자들은 방대한 선행 자료를 검색하고 일일이 읽으면서 자신에게 필요한 정보를 수집하고 있다. 따라서 효율적으로 대사 모델을 구축하고, 방대한 대사관련 연구논문으로부터 대사흐름 관련 정보를 자동으로 추출하는 기술의 개발이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 대사경로 재구축을 위한 서열과 패턴 기반의 텍스트 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 로봇을 이용하여 최신의 논문을 반자동적으로 수집하고 이를 이용하여 최신의 논문을 로컬 데이터베이스로 구축한다. 또한 생물학 개체명의 인식율을 높이기 위해 유전자 온토로지를 이용하며, NCBI에서 제공하는 Tokenizer 라이브러리를 이용하여 개체명의 파괴 없이 인식할 수 있게 하였다. 본 연구에서 제안한 텍스트 마이닝 기법에서는 패턴을 이용하여 논문으로부터 대사경로 지식을 추출하게 되므로 올바른 패턴을 확보하는 것이 중요한 문제이다. 논문에서는 패턴의 수집을 위하여 대표적인 대사 경로 전문 사이트인 일본의 KEGG 경로 데이터베이스에서 추출한 Glycosphingolip건 종에 대한 20,000 여건의 논문에서 66개의 패턴을 추출하였다. 제안된 기법의 유효성을 입증하기 위하여 Glycosphingolipid종의 GLS 대사경로 19개 개체명을 이용하여 시스템을 평가하였다. 그 결과 논문 125,907건에 대하여 정확도 96.3%, 재현을 95.1%, 처리시간 15초의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 대사 경로 재구축에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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