기존의 아바타 시스템에서는 아바타를 표현하기 위하여 GIF, VRML, Flash로 표현하였으나, GIF, VRML, Flash등의 파일들은 바이너리 파일 형태로서 사용자가 임의로 파일을 수정하기 위해서는 별도의 도구가 필요하다. 그러나, 확장 가능한 멀티플랫폼 아바타 시스템에 사용하는 기본 이미지 포맷은 텍스트 기반의 SVG로서 사용자가 웹 상에서도 별도 도구의 필요 없이 손쉽게 아바타 파일을 수정할 수 있다. 본 논문에서는 XML의 서브셋인 SVG 파일을 효과적으로 저장하기 위하여 확장 가능한 멀티플랫폼 아바타 시스템에 사용되는 SVG 파일을 분석하고, 그에 따른 최적의 성능을 발휘하는 SVG-Store를 설계 및 구현하였다.
CAPTCHA 시스템은 스팸이나 로봇에 의한 자동 가입, 계정 생성 방지도구로써 인간의 우수한 가독성을 통해 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 특성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 재입력하도록 하여 스팸을 위한 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 존재하였던 텍스트 기반의 시스템은 웹봇이나 머신 러닝등을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 단점을 나타냈다. 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 일반적인 사진에서 부분 이미지를 출력, 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 요하는 시스템이었다. 본 논문에서는 일반적인 사진에서 출력되는 부분 이미지의 형태를 다각형으로 추출하여, 사용자에게 좀 더 인식률을 높일 수 있는 서브 이미지의 형태를 찾고, 좀 더 효과적이고 실용적일수 있는 CAPTCHA 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제공하는 다각형의 형태는 정사각형, 정오각형, 정육각형, 정칠각형 그리고 정팔각형이다. 총 5가지 형태의 다각형 중에서 사용자에게 가장 효과적인 다각형을 실험을 통하여 찾을 것이다.
모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.
SGML(Standard Generalized Markup Language)의 디스크립션은 WIPO(World Intellectual Property Organization) Standard ST.32의 디스크립션과 더불어 자세히 기술되고있다. SGML의 이용에 대한 이점이 강조되고 있으며, 그것은 시스템 독립적이며 특허출판 및 전문 데이터베이스구축에 타당성이 있다는 것이다. WIPO Standard ST.32를 적용한 특허문헌의 내용구조는 ST.32에 따라 작성한 DTD로 표현하고 텍스트 자체는 DTD에 따른 범용 마크업을 사용하여 기술한다. 본고에서는 전체문헌, 특정 서브문서, 문단 등의 계층구조와 표, 도면, 화학구조식 등의 비계층구조로 되어 있는 문서구조를 어떻게 표현하는가에 대하여 예를들어 설명하였다. 그리고 특허 문헌처리에서 SGML의 효과에 대하여 논의하였다.
블로그, 소셜 미디어 등의 발달로 인해 점점 더 많은 사람들이 본인의 의견이나 감정을 표현하기 위해 온라인상에서 텍스트 문장을 작성한다. 그리고 이같은 온라인 텍스트 문장속에 숨겨져 있는 긍정 또는 부정등의 감성을 찾아내는 연구분야를 감성분석 이라고 한다. 그중에서도 이모션 마이닝은 사람들의 구체적인 이모션을 찾아내는데 초점을 맞춘 연구분야이다. 본 연구에서는 속성선택 방법과 단일 및 앙상블 분류기를 조합하여 효과적인 이모션 마이닝 예측모델을 제시하고자 한다. 이를 위해 두가지 대표적인 오픈 데이터인 Tweet와 SemEval2007 데이터를 이용하여 TF-IDF를 계산하고 백 오브 워즈(BOW: bag-of-words) 형태로 속성 셋을 구성하였다. 그리고 효과적인 이모션 마이닝이 될 수 있는 최적의 속성을 선택하기 위하여 상관관계 기반 속성선택(CFS), 정보획득 속성선택 (IG), 그리고 ReliefF 등 세가지 속성선택 방법을 적용하였다. 선택된 속성을 이용하여 아홉가지 분류기 모델로 이모션 마이닝의 정확도를 비교하였다. 실험 결과, Tweet 데이터는 의사결정나무(DT)가 CFS, IG, ReliefF에 의한 속성을 이용할 경우 정확도가 상승했고, 랜덤서브스페이스(RS)는 CFS, IG에 선택된 속성을 사용할 경우 정확도가 상승했다. SemEval2007 데이터는 ReliefF에 의해 선택된 속성으로 로지스틱 회귀분석(LR)을 적용하였을 때 정확도가 상승했고, 나이브 베이지안 네트워크(NBN)은 CFS, IG에 의한 속성을 사용할 경우 정확도가 상승하였다.
오늘날 대부분의 영화가 고전적인 내러티브 형식을 뛰어넘어 대안적 형태를 갖추고 있다는 점에서 이야기 구조가 갖는 패턴, 플롯과 서브텍스트, 갈등, 인물, 대사, 발견, 반전, 구성점 등 전통적인 내러티브 요소에 대한 분석과 전통적인 관습의 대안적 형태로서 드러나는 서사체계를 파악하기 위한 요소들을 중심으로 한국 중국 일본영화를 비교해보았다. 최근의 중국영화는 장르적으로 특징적인 변화가 있는데 전체적으로 서사, 전쟁/ 무협 액션류의 장르에서 최근 들어 멜로, 로맨스, 코메디류의 장르의 비중이 커지는 상황이다. 중국영화의 대체적인 특징은 중국 자국영화가 아닌 외국영화인 경우 영화를 선택하게 되는 가장 중요한 요소는 블록버스터 영화, 그리고 유명스타의 출연여부인데, 외국 영화에서는 대형스타의 출연이 관객들의 의사 결정에 큰 영향을 끼치게 된다. 일본은 OSMU 전략에 따른 작품의 집결지라고 볼 수 있을 만큼 드라마나 애니메이션, 만화가 원전인 작품이 제작되고 있다. 시리즈 형식의 블록버스터 영화와 장르별로는 공포 스릴러 영화나 멜로 영화들의 빈도가 높은 편이었으며, 다른 아시아 국가와의 비교를 통해 보더라도 판타지 장르나 동화적인 상상, 애니메이션 풍의 스토리텔링이 일본에서 강점을 보이고 있었다.
의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다. 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 더불어 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다. 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질 측정 지표로 구분한다. 다음으로 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영 여부가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인 상의병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
컨텍스트 인지 시스템에서 컨텍스트는 매우 중요한 요소이지만, 기존 요구공학은 컨텍스트를 도출하고 명세화하는 방법을 지원하지 못하기 때문에 이를 지원할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문은 컨텍스트 인지 시스템의 요구사항을 효과적으로 도출하기 위한 방법과 명세화 방법을 제안한다. 논문에서 제안하는 요구사항 도출 방법은 6단계로 구성된 점진적이고 반복적인 프로세스로서 비즈니스 로직을 위한 요구사항을 먼저 파악하고, 이를 기반으로 컨텍스트 로직을 위한 요구사항을 파악하고, 컨텍스트 모델링과 서브시스템 식별 등의 작업을 수행한다. 요구사항 명세화 방법으로는 컨텍스트 인지 유스케이스 다이어그램, 컨텍스트의 개념을 표현할 수 있는 컨텍스트 다이어그램, 컨텍스트 타입에 영향을 받는 유스케이스를 표현하는 컨텍스트타입-유스케이스 의존 다이어그램을 제안한다. 논문에서는 또한 제안한 방법을 적용한 시스템에 대한 사례연구를 소개하고, 이를 정성적으로 평가한 내용을 제시한다. 본 연구는 이해관계자가 컨텍스트 인지 시스템의 요구사항을 효과적으로 파악하고, 이를 명확히 기술하며, 이해할 수 있도록 도움을 줄 수 있다.
최근 제안된 시각 객체 질의어(VOQL)는 시각 질의어로 스키마 정보가 시각적으로 질의 표현에 포함되므로 복잡한 구조의 데이터에 대한 질의를 효과적으로 표현할 수 있는 객체 지향 데이터베이스 질의어이다. VOQL은 귀납적으로 정의된 시맨턱을 갖는 그래프 기반 언어로 다양한 텍스트 경로식들을 그래프로 간결하게 표현 할 뿐 아니라 복잡한 경로식의 시맨틱을 명확하게 전달한다. 그러나 기존의 VOQL은 모든 속성을 다중 값으로 가정하고 있고, 객체변수의 바인딩 개념을 시각화하고 있지 못하고 있다. 이로 인해 VOQL 질의문의 표현이 직관적이지 못할 뿐 아니라 이론적 확장이 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하도록 VOQL을 개선하고 한다. 단일 값과 다중 값을 갖는 속성의 결과를 각각 시각 요소와 서브 블랍을 통해 시각화하고, 시각변수를 도입하여 객체 변수의 바인딩을 명시화하여 질의문의 시맨틱을 직관적이고, 명확하게 하고 있다.
본 연구는 B급 문화콘텐츠를 활용한 소도시 마케팅의 가능성을 파악하는 데 그 목적이 있다. 연구대상을 충주시의 B급 문화콘텐츠를 활용한 도시마케팅으로 선정하고, 온라인 홍보물에 나타난 B급 문화콘텐츠의 특징을 통해, 지역에서의 그 활용 가능성을 알아보았다. 연구방법으로는 소셜미디어에 나타난 해시태그와 댓글 등을 근거이론에 기초하여 코딩 및 분석하는 동시에, 지자체 담당자 심층 인터뷰를 통해 세부사항을 살펴보고자 하였다. 연구결과, 첫째로 충주시 홍보물은 일반적 B급 문화의 복고/말장난/탈피 등의 특징을 보여주면서도, 특히 소통/참여/공감의 향유 과정을 나타내고 있었다. 둘째, 분석 결과로 비개연성, 상호텍스트성, 확장성, 파괴성, 진정성이 호응·공감의 주요 요인으로 나타났다. 셋째로, '기-결'의 단순한 서사구조를 통해 파급력을 형성하였다. 마지막으로 충주시의 B급 문화콘텐츠 활용의 사례는 문화자산 형성을 통한 지속가능한 도시마케팅의 새로운 가능성을 보여준 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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