다양한 정보자원들로부터 사용자가 요구하는 맞춤화된 정보를 추출해 내는 것은 더욱 어려워지고 있다. RSS를 비롯하여 개선된 다양한 정보 수집 방법들이 개발되었지만, 여전히 정보가공자인 사람의 도움 없이 필요한 정보들을 수집하여 정리 및 가공하는 작업이 쉽지는 않다. 따라서 본 연구에서는 정보사용자들이 사용 목적에 맞게 정보를 가공하는 부담을 줄여주기 위해 사례기반추론과 온톨로지에 기반한 맞춤형 통합정보생성 프레임워크를 제안한다. 본 프레임워크는 세 단계로 구성된다. 첫째, 수집된 웹 정보를 정보가공의 용이성을 위해 사례로 변환한다. 둘째, 동적 유사도 검색을 통해 수집된 사례들로부터 정보 사용자의 동적 요구사항에 적합한 사례를 검색한다. 셋째, 전 단계에서 추출된 사례를 정보사용자의 요구사항에 보다 적합한 지식으로 가공하기 위해 집중 유사도를 적용한다. 본 프레임워크는 여행자들의 정보수집을 위한 여행정보시스템에 적용되어 그 효과를 입증하였다.
그래프는 현재 GIS, 네트워크, 인공지능 등과 같은 다양한 분야에 응용되고 있다. 우리의 일상에서도 여행등과 같은 상황에서 무의식중에 그래프의 개념을 사용하고 있다. 그래서 본 논문에서는 미로내에서 로봇이 서로다른 두 개의 정점간 최단경로를 탐색할 때, 그래프라는 개념이 어떻게 사용되는지에 대해서 알아보고자한다. 우리가 자료구조 과목에서 배웠던 내용처럼 이상적인 상황이 아니고 좀더 현실적인 상황이다. 로봇이 최단경로탐색이라는 미션을 수행하기 위해서는 미로순회, 그래프 생성, 최단경로탐색의 세 단계를 거친다. 미로순회 단계는 로봇이 직접 미로를 탐색해야하는 단계로서 가장 어려움이 많은 단계라고 볼 수 있다. 그래프 생성 단계는 로봇이 미로가 가지는 구조적인 정보를 그래프로 표현하고, 이를 2차원 배열에 저장하는 단계이다. 최단경로탐색단계는 서로 다른 두 개의 정점을 입력하여 로봇이 실제로 이동하도록 하는 단계이다. 아직 구현이 완료된 상황이 아니기 때문에 로봇의 최단경로탐색을 위한 전체 과정의 설계에 대해서만 기술하기로 한다.
현재, 자동번역의 도메인은 응용 프로그램의 요구에 따라, 점차 문어체에서 대화체(spoken language)로 옮겨가고 있는 추세이다. 본 논문은 대화체가 지니는 특성을 자동번역 시스템을 구성하는 각 모듈별 및 지식 관점에서 분석하였다. 특성 분석을 기반으로 하여, 본 논문에서는 여행 영역을 대상으로 하는 대화체 자동번역시스템의 특화를 수행하였다. 대화체 자동번역을 위한 새로운 지식으로 구조화 번역메모리(Translation Memory)가 도입되었으며, 시스템을 구성하는 각 모듈별로 대화체 특화가 이루어졌다. 또한 기존의 문어체용 기구축 패턴 등이 정비되었으며, 고빈도 대화체 표현에 대한 신규 패턴이 도입되었다. 제안하는 방법의 검증을 위해 수동평가를 수행하였으며, 그 결과, 영한 대화체 자동번역에 있어서 번역률 향상이 있었다.
본 연구에서는 초등학교 아동들의 효과적인 ICT 소양교육을 위한 방안으로 정보통신기술교육 지침서에서 제시한 학습 내용을 분석하여 체계적인 수준별 교육과정으로 재구성하는 데 중점을 두고, 창의적 재량시간을 통하여 학생 개개인의 수준을 고려하여 자기 주도적으로 학습할 수 있는 수준별 웹 코스웨어를 설계 및 구현하였다. 웹 코스웨어의 학습내용은 '컴퓨터 이해하기', '마우스와 자판', '인터넷 여행'으로 구성하였으며, 각 학습내용에 대한 진단평가 및 형성평가를 제공하여 평가 결과에 따라 초급, 중급, 고급의 수준별 학습을 할 수 있도록 구성하였다. 본 웹 코스웨어는 ICT 소양교육을 위한 학습자 중심의 수준별 학습 활동을 체계적으로 제공함으로써 ICT 소양 능력 향상을 위한 자기 주도적 기초 학습 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대화체 음성언어번역시스템의 일부인 개념기반 번역시스템은 음성인식의 결과를 이용하여 다른 언어로 번역해 주는 시스템이다. 본 논문은 여행계획 영역에 대해 한국어를 해석하여 영어, 일본어, 한국어로 번역해 주는 시스템에 대해 기술한 것이다. 개념기반 번역은 비정형 문장이 많은 대화체 문장을 처리하기 위해 형태소 분석 등의 구문정보를 이용하지 않고, 의미단위의 번역을 시도한 것으로 화자의 의도를 정확히 번역해 주는 것을 목표로 한다. 개념기반 번역은 280여개의 개념과 개념간의 계층구조에 의해, 인식결과를 개념구조로 변환한 후 다른 언어로 생성해 준다. 효율적인 한국어 처리를 위해 기준단어를 이용한 토큰분리기와 문법자동 수정기를 개발하였다. 그리고 자연스러운 생성문을 위해 각 언어에 대한 후처리기를 개발하였다.
최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.
다른 지역에서 취직을 하게 되거나 또는 학교를 다니거나 여행을 다니는 사람들에게 첫 번째 문제는 잠자리이다. 집을 구할 때 구하기 전까지는 머무를 곳이 없다는 문제가 있다. 또한 여행객들 중에 게스트하우스 같이 단체공간보다는 개인공간을 원하는 사람들도 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 도어락 원격 제어 시스템을 통해 사용하지 않는 방을 제공한다. 본 시스템은 사용자들에게 사용할 수 있는 방을 제공하고 비밀번호를 설정함으로써 원격으로 도어락을 제어 할 수 있다. 또한 NFC를 이용하여 사용자가 비밀번호를 잊어도 사용할 수 있도록 편리함을 제공하였다. 사용할 수 있는 방의 정보와 사용후 기를 클라우드 시스템에 관리 할 수 있도록 하였다.
실시간 시스템이란 시간적인 제한을 가지고 작업 수행 결과의 정확도가 보장되는 시스템으로 경성 실시간 시스템과 연성 실시간 시스템으로 분류된다. 최근 분산 실시간 분야에서 새로운 패러다임으로써 폭넓게 활용되기 시작한 실시간 객체 모델인 TMO는 Kane Kim과 Kopetz에 의해 처음 제안되었다. TMO 모델은 경성 또는 연성 실시간 응용과 병렬 컴퓨팅 응용 프로그램에서 사용 될 수 있으며, 시스템의 기능적인 면과 시간 조건 수행 모두를 명확히 정의할 수 있다. TMO의 네트워크로 구성되는 실시간 분산 환경에서의 실행을 위해 몇 개의 TMO 실행 엔진이 개발 되었는데, 그 중에서 LTMOS라는 리눅스 기반의 연성 실시간 미들웨어 엔진이 한국외대 RTDCS lab.에서 개발되었다. 하지만 LTMOS의 실시간 시스템 수행 중 작업량의 과부하로 인한 deadline 위반이나, 시스템간의 분산 IPC 통신에 있어서 Channel Traffic이 빈번한 경우 실시간 시스템을 유지할 수 없다는 문제점들을 갖고 있다. 이러한 문제점들을 해결하고 조금 더 효율적인 실시간 시스템을 유지하기 위해서, TMO 프로그램의 resource 정보를 담고 있는 ODS(Object Data Store)만을 다른 노드에 있는 자신의 TMO 프로그램 Replica로 이주해서 실시간 로드 밸런싱을 구현하는 기법을 사용하였다. 이에 본 논문에서는 TMO 프로그램들의 deadline 위반 및 Channel Traffic 부하를 감지할 수 있는 Node Monitor와 최적의 노드를 선별할 수 있는 Migration Manager를 새롭게 추가하였고, 쓰레드들의 스케줄러인 WRMT에 이주 작업을 하기 위한 부가적인 기능을 구현하였다. 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을
본 연구는 다양한 형태와 성격의 정보가 혼재해 있는 인터넷환경에서 이공계연구자들이 어떻게 정보를 탐색하고 평가하며, 이용하는지를 밝혀보고자 하였다. 이를 위해 연구를 위한 웹정보의 활용도 인터넷검색방법의 특수성, 검색엔진의 활용범위, 국내외자료의 병행여부, 그리고 인터넷정보의 신뢰도 및 학술적가치를 주요 연구문제로 다루었다. 명지대학교의 이공계 연구자 28명을 인터뷰한 결과에 따르면, 연구참가자들은 취미 여행등 개인적 관심사를 위한 정보검색에는 검색엔진을 많이 활용하지만, 연구를 위한 정보검색에는 본인이 이미 알고 있는 학회, 연구소, 대학 사이트 등을 선별적으로 이용하고 있다. 이는 검색엔진을 통해 검색된 일반 웹 사이트정보는 연구에 직접 사용하기에는 학술적 가치가 부족하다고 믿는것과 방대한 웹 전체를 대상으로는 원하는 정보를 찾기에 어려움이 많다는 것이 주 원인인 것으로 나타났다. 외국자료에 비해 국내자료는 신빙성, 전문성, 최신성 면에서 뒤떨어진다고 보고 있어, 연구를 위한 정보는 주로 외국자료에 의존하고 있는 것으로 밝혀졌다. 결론에서 검색엔진 개발자와 도서관 관계자 그리고 인터넷 정보의 이용자이자 생산자인 연구자를 위한 제안이 각각 제시되었다.
본 논문에서는 여름철 계곡을 찾아가고자 하는 사용자들을 위한 안드로이드 스마트폰 전용 애플리케이션을 제안했다. 정확한 정보를 제공하기 위하여 한국관광공사의 관광정보 데이터베이스를 사용하여 개발하였고, 관광정보와 지도서비스를 함께 제공하기 위하여 네이버 지도를 사용하여 연동하였다. 계곡검색 애플리케이션은 전국 지역 명 또는 키워드를 활용하여 계곡을 검색할 수 있고, 지도와 GPS를 이용하여 내주변의 계곡이나 식당, 숙박정보를 찾을 수 있다. 식당과 숙박정보는 반경을 조절하여 검색할 수 있고 검색된 정보에 대한 연락처나 사진 등 상세정보를 제공한다. 또한 내가 찜하고 싶은 계곡은 즐겨찾기 기능을 이용하여 추가할 수 있으며 언제든지 즐겨찾기에 등록된 계곡을 검색하거나 제거할 수 있다. 계곡전용 후기게시판에 사용자가 다녀온 계곡에 대한 후기를 작성하여 다른 사용자들과 의견을 공유할 수도 있다. 더불어 사용자와 개발자간의 원활한 의사소통을 위한 문의게시판을 구현했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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