객체지향 응용 프레임워크는 거의 완성된 형태의 응용 프로그램으로서 프로그램 코드는 물론 디자인 패턴등의 설계정보에 대한 재사용을 지원한다. 본 논문에서는 응용 프레임워크의 재사용을 효과적으로 지원하기 위해 프레임워크 클래스계층 구조 및 클래스간 상호 작용 정보를 유기적으로 관리하고 적절한 프레임워크의 선택/검색을 가능하게 하는 프레임워크 재사용 정보의 관리기법에 대해 기술한다. 프레임워크의 효과적인 재사용을 지원하기 위한 저장소의 요구조건 및 정보표현 방안을 기술하고 제공 기능 및 시스템 구조에 대한 설계 내용을 제시하였다.
본 논문의 목적은, 간단한 DNA를 기반으로 서로 상호 작용하는 인공미생물체를 위한 진화생태계를 구성하는 것이다. 여기서, 강화 신호를 사용한 신경 회로망의 학습을 통해 인공미생물체의 지능 린 진화과정을 모방해서 자신의 DNA 및 주변 환경에 따라 행동 패턴이 변화하도록 하였다. 또한, 미생물의 진화론적 관점에서 생식 과정에서 두 개체산의 유전자 교환 등이 일어날 수 있도록 하였다. 그리고 이렇게 만들어진 진화생태계의 응용 가능성에 대해 다룬다.
최근 사용자의 생체 신호 정보를 기반으로 사용자 인지향상을 위하여, 상황에 적합한 서비스를 제공하기 위한 인간-컴퓨터/기계 상호작용 (Human computer/machine interaction: HCI/HMI) 시스템이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 이와 같이 인간-컴퓨터/기계 상호작용 기반의 효과적인 사용자 인지향상 시스템을 개발하기 위해서는 사용자의 명시적 의도 파악과 더불어 사용자의 묵시적 의도 파악이 중요하다. 사람의 시각 운동 이론에 따르면, 사람의 안구운동 정보와 동공 반응은 사람의 의도와 행동에 대하여 많은 량의 정보를 제공한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 묵시적 의도를 판별하기 위하여, 피험자에게 제공되는 자극영상의 관심(흥미) 영역 (area of interest: AOI) 내에서의 안구운동 패턴인 응시 시간/횟수, 동공 응답 패턴의 동공크기와 동공의 크기변화인 기울기 정보를 분석하는 새로운 접근 방법을 제안한다. 제안하는 모델은 항행적 의도 발생, 정보적 의도발생, 정보적 의도 소멸과 같은 세 가지 유형으로 인간의 묵시적 의도를 식별한다. 여기서 항행적 의도란 주어진 자극영상 내에서 무언가 흥미로운 것을 찾는 행위를 말하며, 이에 반해 정보적 의도는 특정 위치에서 특정 객체는 찾는 행위를 의미한다. 본 연구에서는 사용자 안구운동 패턴과 동공분석 정보 기반으로 서로 다른 묵시적 의도인 항행적 의도, 정보적 의도 발생, 그리고 정보적 의도 소멸 사이에서 그 천이를 감지할 수 있는 계층적 SVM (hierarchical support vector machine: H-SVM)을 이용하였다.
도시교통 수요는 활동 수행으로부터 유발된다. 개인의 활동 의사결정에 의한 일상활동의 개인 간 총합은 집합적 공간행동으로 관찰되며, 활동간 서로 다른 공간의 극복을 위해 유발된 통행은 활동 간의 구조적인 상호연쇄관계에 의해 그 구체적 형태를 부여받는다. 개인의 하루 일상을 통한 시공간적 의사결정 및 사회적 실행과 사회 공간적 환경간의 상호작용을 탐구하는 활동기반접근법은 도시민의 일상과 통행을 분석하는데 중요한 이론 틀을 제공한다. 이 연구는 도시민의 일상활동을 활동기반접근법에 근거하여 대표적인 유형으로 분류하고, 분류된 유형의 프로파일과 관련 있는 활동 주체 특성과 활동 당시의 상황 특성을 분석하였다. 분석 결과 도시민의 일상활동은 소수의 대표적 활동패턴 집단으로 분류 가능하며, 각 집단의 특성은 다차원 프로파일에 의해 유의하게 요약되었다. 또한 각각의 프로파일은 서로 다른 사회경제적, 상황적 특성과 상관되어 있음을 확인하였다. 연구는 도시민의 일상활동 원리를 밝힘으로써, 도시교통 정책수단에 대한 도시민의 개별 반응 양식과 그 집합적 행동을 예측하기 위한 이론적 기초를 제공한다.
전문잡지들은 복잡도가 높고 다이내믹하며 심한 불확실성을 보이는 잡지산업 생태계에 대한 적응 전략으로서, 지식과 아이디어를 기반으로 가치를 극대화하기 위해 유연화되고 개방된 협업적, 동료적, 집합적 생산체계를 작동시키고 있다. 본 논문은 사례연구방법을 적용하였고, 자료수집방법으로서 직접 관찰, 전문가 심층면접, 전문가 설문조사를 실행하였다. 이를 통한 '잡지산업', '전문잡지사 커뮤니티 사용자간의 협업체계', '전문잡지의 생태계 모델'에 대한 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전문잡지 생태계는 잡지사들의 다양하고 새로운 생산 참여자와 잡지 플랫폼이 결합되는 가치 네트워크의 개방적 혁신의 협업 모델로서 진화/적응하고 있었다. 둘째, 전문잡지사들은 스마트 디바이스의 환경 변화에 힘입어 커뮤니티, 전문가 사회집단/조직, 창조적 사용자의 다양한 행위/상호작용이 핵심적으로 작동되는 협업체계를 구축하고 있었다. 셋째, 전문잡지 생태계 모델은 콘텐츠 공급 영역의 다양한 잡지 생산 주체들이 플랫폼 영역에서 상품군과 플랫폼 유형에 적합한 상호작용을 하며 스마트 디바이스를 통해 사용자/독자와 상호작용하는 체계이다. 전문잡지의 모델은 게임, 출판, 드라마, 영화, 만화, 애니메이션 등의 디지털 콘텐츠 산업과 같은 패턴의 프랙탈 구조를 보이고 있으며, 상호작용성과 사용자 참여의 수준이 가장 높은 창조 친화적 기술 혁신 모델로 수렴되고 있다.
본 연구에서는 1995년부터 2014년의 20년기간 동안 우리나라 여름철 극한온도를 나타내기 위해서 일별 임계치를 가지는 TX90pD와 월별 임계치를 가지는 TX90pM을 정의하여 그 유사성을 살펴본 후 극한 온도가 나타나는 날들의 유형을 자기조직화지도를 이용해서 분류하였다. TX90pD와 TX90pM는 임계치를 정의하는 방법이 다름에도 불구하고 그 유사성이 아주 높았으며 자기조직화지도를 통한 유형분류에서 유사한 패턴이 나타났다. 4개로 분류한 군집에서 모두 우리나라에 높은 온도가 나타났으며 고기압성 순환아노말리가 우리나라를 덮고 있는 것을 보아 우리나라 여름철 극한온도의 주된 요인은 고기압성 순환 아노말리에 의한 강한 일사 때문인 것을 유추할 수 있다. 자기조직화지도를 통해서 4개의 군집으로 분류한 극한온도의 패턴을 분류한 결과 주요한 2개의 모드를 찾았으며 적도와 열대 해수면온도 아노말리의 영향을 받는 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관패턴과 중위도 영향을 받는 북대서양에서 시작하여 동쪽으로 이동하는 대기 순환장 패턴이 나타나며 합쳐서 약 85% 이상의 높은 비중을 차지하고 있다. 이 두 패턴과 관련된 해수면 온도 아노말리를 살펴 본 결과 첫번째로 동아시아-태평양 패턴과 유사한 원격상관 패턴은 봄철 북서태평양에서의 양의 해수면 온도 아노말리와 관련이 있다. 이 따뜻한 해수면 온도 아노말리에 의해 저기압성 순환이 생성되고 대기-해양 상호작용에 의해서 저기압성 순환 아노말리는 강수 아노말리를 만들면서 유지된다(Xie and Philander, 1995; Wang et al., 2000). 이 때 발생하는 강수 아노말리는 비단열 가열항으로 작용하여 자오선방향으로 전파하는 로스비파를 만들어서 우리나라에 고기압성 순환아노말리를 형성한다. 두번째로 중위도 원격상관 패턴은 봄철 북대서양에서의 양의 해수면 온도 아노말리패턴과 관련이 있다. 봄철 북대서양의 해수면 온도 아노말리는 동쪽으로 전파하는 로스비파의 에너지원으로 작용하여 동아시아 여름 몬순에 영향을 준다(Wu et al., 2009). 이 로스비파의 전파에 의해서 한반도에 단파 복사의 지속적인 유입을 동반하는 고기압성 순환이 형성되어 우리나라의 지표면 온도를 높이는 것에 기여함과 동시에 극한온도의 발생 빈도를 증가시킨다. 이 연구를 통해서 자기조직화지도를 통해서 한반도 여름철 극한온도를 대표하는 두 개의 중요 원격상관 패턴을 분류했다. 이 두 SOM 패턴과 관련된 봄철 북서태평양의 양의 해수면 온도 아노말리와 북대서양의 해수면 온도 아노말리를 지면 강제력으로 규명하여 여름철 우리나라 극한온도의 발생을 예측할 수 있는 잠재적 예측인자를 발견했다. 이 두 지역의 봄철 해수면 온도 아노말리의 지속적인 모니터링을 통해서 우리나라 여름철 극한온도의 발생 빈도를 어느 정도 예측할 수 있으며 특히 6월에 큰 발생 빈도를 나타내는 북대서양해수면 온도를 통해서 초여름의 극한온도 발생 빈도를, 7월과 8월에 더 큰 분포를 가지는 북서태평양의 해수면 온도를 통해서 늦여름의 극한기온 발생 빈도를 알아낼 수 있을 것으로 기대한다.
최근의 웹 기반 교수-학습의 패러다임은 학습자의 능력, 적성, 요구, 흥미, 학습 이력, 학습 활동 프로파일등에 입각하여 학습자의 학습 패턴을 분석해내고, 학습자 개개인에게 적응적인 환경을 제공하는 방향으로 변화되고 있다. 본 연구에서는 학습 활동 데이터를 이용하여 학습자의 학습 패턴을 Apriori 알고리즘을 이용하여 분석해내고 학습자 개개인에게 적응적인 학습 환경을 제공하는 개인화 시스템을 개발하였다. 개인화 시스템은 학습경로, 인터페이스, 상호작용 개인화의 세 부분으로 구성되어있다. 개발된 개인화 시스템을 웹 기반 교수-학습 과정에서 학습자 개인의 학습 만족도를 향상시키는데 효과가 있는 것으로 나타났다.
유용한 웹 사용자 그룹을 파악하고 이들의 행동패턴을 찾는 것은 eCRM에서 매우 중요하다. 그러나 온라인 사용자 데이터에는 불확실한 정보가 많이 포함되어 있어 이를 바탕으로 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 생성하는 경우 신뢰성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 불확실성이 포함된 사용자와 페이지의 서로 다른 두 데이터 계층의 상호작용을 통해 좀 더 신뢰성 있는 사용자 그룹을 생성하고 데이터에 내재된 이들의 행동패턴을 추출하는 방법을 제시하였다. 그리고 C4.5를 사용하여 생성된 행동규칙과의 비교를 통해 본 논문에서 제시하는 방법과의 비교분석을 실시하였다.
본 연구는 소셜 미디어 이용자들의 상호작용을 통한 제품정보 확산 패턴으로 트위터와 블로그의 특성차이에 따른 영향력을 확인해 보고자 시도되었다. 이에 각 매체에서의 제품정보에 관한 포스팅 수를 이용하여 바스모형을 통해 정보확산패턴을 확인해 보았다. 분석 결과 첫째, 블로그와 트위터 모두에서 실용재에 비해 쾌락재가 정보확산 속도가 빨랐다. 둘째, 제품유형에 관계없이 트위터는 블로그에 비해 모방효과의 영향력이 높게 나타났으며, 블로그는 트위터에 비해 혁신효과의 영향력이 높았다. 이를 통해 블로그는 트위터에 비해 이용자가 본인 스스로 직접적으로 정보를 찾는 경향이 더 높은 경향이 있으며, 트위터는 블로그에 비해 혁신에 대한 주관적 평가보다는 다른 사람으로의 전달된 평가에 더 의존하는 경향이 있음을 시사한다.
기존 소프트웨어 개발 프로세스는 분석 단계보다는 설계나 구현 단계만을 강조하고 있으며 서브시스템이 많은 복잡한 비즈니스 애플리케이션 분석 시 분석가의 경험이나 업무 지식의 차이에 따라 스타일과 추상화 레벨이 다른 분석 산출물을 작성하게 된다. 이러한 분석 산출물은 산출물 일관성이나 가독성에 영향을 미친다. 본 논문에서는 많은 서브시스템들에 대한 분석을 서로 다른 분석가에 의해서 수행해야 하고 외부 이벤트에 대해 트랜잭션 처리를 룰 기반으로 처리해야 하는 도메인 상에서 객체 기반의 중요 개념을 룰 기반으로 추출하고 그들 간의 상호작용 모델링을 효과적으로 할 수 있는 룰 기반 분석 패턴을 제시한다. 또한 제시한 분석 패턴이 가지는 3개의 핵심 개념들을 기반으로 UML Components 개발 프로세스 상에서 비즈니스 컴포넌트를 개발하는 방법을 은행 수신업무 적용 사례를 통해 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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