검색엔진은 사용자에 사이트의 우선순위와 함께 웹 페이지의 요약된 정보인 스니핏(snippet)을 제공한다. 스니핏은 사용자의 검색 사이트 방문에 많은 영향을 주고 있으나, 스니핏의 요약 정보와 사용자가 원하는 사이트 간에 의미 차이가 발생하여서 실제 사용자의 의도와는 다르게 잘못된 사이트에 방문할 수 있다. 본 논문은 의사연관 피드백과 퍼지 관련 곱(fuzzy relational product)를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 관련 곱을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
기존의 웹기반 가상실험 시스템은 단방향적 학습내용 제시 및 학습자의 반응이라는 구조를 가지고 있으며 실제 과학실험에서 범하기 쉬운 오류들을 학습자가 스스로 진단하고 수정할 수 있는 과정을 간과하고 있다. 또한 현재의 가상실험 사이트는 학습자의 입장에서 다양하게 사고하고 변인을 조작하며 피드백을 통한 오류를 분석, 분류 및 수정 할 수 있는 기회를 제공하지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 논문은 가상 실험에서 학습자들이 겪게 되는 오류발생 문제를 진단하고 분석하여 피드백과정을 거쳐 오류를 수정하고 보완하여 가상공간에서 교사와 학습자, 학습자와 학습자간의 상호작용을 통한 가상실험이 원활하게 이루어지게 하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 웹 기반 가상실험 학습의 장점 및 그와 연관된 오류분석 및 피드백의 의미를 7차 교육과정과 관련되어 기술하였으며, 시스템을 인터페이스 프로세스, 오류체크 프로세스, 오류분석 프로세스, 오류기록 프로세스, 오류제어 프로세스, 피드백 프로세스로 구성하였다. 또한 현 교육과정 중 초등학교 4학년 과학과의 한 단원을 선택하여 시스템을 적용하였다. 먼저 국내 및 국외에서 웹기반 학습과 관련된 가상실험 사이트들이 다수 개발되고 있으나 단순한 학습내용 제시와 실험결과 위주의 평가를 중시한다는 단점이 있다. 본 시스템의 학습자는 이와는 달리 실험결과 뿐만 아니라 실험과정의 오류를 확인하고 피드백을 받아 스스로 오류를 분석, 수정하게 된다.
최근 급속히 발전하고 있는 컴퓨터 하드웨어 기술로 이미지, 오디오, 비디오 등의 방대한 멀티미디어 데이터가 비 선별적으로 일반 사용자에게 제공되어지고 있다. 하지만 상이한 해석이 가능한 멀티미디어 데이터의 특성상 정확한 데이터의 전달을 위해 각각의 사용자의 취향을 고려할 수 있는 지능 컴퓨팅 기술 즉, 개인화 모델의 이용이 필수적이다. 개인화 모델의 구축을 위해서는 사용자의 피드백 정보를 필요로 하게 되는데, 현재까지의 연구는 결과에 대한 만족정도를 사용자가 일일이 조사해야 하는 부담 때문에 사용자에게는 일반적인 환경에서 사용자의 묵시적인 피드백 정보를 이용하는 기술 개발의 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 묵시적으로 사용자의 시각 정보 및 행위 정보를 이용하여 사용자의 부담을 줄이는 동시에 적응 및 학습 능력을 갖는 지능 사용자 인터페이스를 적용한 내용기반 이미지 검색 시스템을 구현하였다.
소셜네트웍은 네트워크와 이터레이션의 특성을 모두 가지는 대표적인 소셜 사이언스 환경이다. 이번 연구는 소셜네트웍에 프로모션이나 인센티브 같은 입력을 주었을 때, 각 노드들이 어떻게 반응하는지에 대한 반응분석 모델을 제시한다. 또한, 각 노드의 반응을 살피면서 특정 노드의 설정 값을 변경한다. 그리고 연관된 노드들의 반응을 파악해 본다. 반응 분석 모델은 단방향, 퍼지집합, 가중치 부여, 순환 피드백 등 다양한 기법을 적용하여 구성되었으므로 실무의 복잡한 환경을 수용할 수 있다. 마지막으로 구현하는 모델은 반복적인 입력, 실시간으로 설정 값을 변경, 노드간의 연관성에 대한 분석을 필요로 하므로 넷로고 보다는 Vensim을 활용하여 구현하였다.
기계가 정보의 의미를 이해하고 처리할 수 있도록 기존의 웹을 확장하는 것을 목적으로 하는 시멘틱 웹은 온톨로지를 이용하여 지식을 공유하게 된다. 본 논문에서는 정교한 질의의 처리를 위하여 온톨로지 내에 존재하는 의미 관계들을 질의의 확장을 위한 연관피드백 정보로 이용하는 방안을 제안한다. 실험은 도메인 온톨로지인 Medicine 온톨로지를 대상으로 하였으며, 출현 용어들의 빈도정보만을 이용한 키워드 기반 문서검색과 제안한 온톨로지기반 문서검색의 성능을 비교하였다. 이 때, 두 시스템의 정확률과 재현율을 성능 평가의 기준으로 삼았다. 그 결과, 검색 엔진은 온톨로지에 정의된 개념들과 규칙들을 활용하면서 검색의 정확률을 향상시키는데 도움이 되었고 검색 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 사용될 수 있었다.
본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 사용자의 가상환경 내의 위치 정보에 대한 감각을 향상시키는 방법론으로서 햅틱 피드백(haptic feedback)과 사운드 피드백(sound feedback)의 모달리티를 활용한 그리드(grid)를 제안한다. 제안된 그리드는 사용자의 3차원 공간 내의 움직임(explorative procedure)에 추가적인 비 시각적인(non-visual) 위치정보 피드백을 부여하는데 그 목적을 두고 있다. 햅틱 모달리티를 활용한 3차원 그리드는 SensAble사의 PHANTOM(R) Omni$^{TM}$ 를 활용하여 설계되었으며, 사운드 모달리티를 활용한 경우 저주파 배경음의 주파수 특성(frequency characteristics of sound source)을 사용자 손의 공간 좌표값에 근거하여 재생 시의 표본 추출 비율(sampling rate)를 연속적으로 바꾸는 방식으로 설계되었다. 이러한 공간 그리드는 두 모달리티 각각의 독립적인 제시 및 동시 제시/제거를 통해 평가되었으며, 동시 제시의 경우 두 모달리티간의 어긋남(cross-modal asynchrony)이 없도록 설계되어 사용자의 공간 작업 시 모달리티간의 조화 (manipulating congruency)를 확보할 수 있도록 하였다. 실험을 통해 얻어진 결과는 그것의 통계적 유의미성을 분석하기 위해 다원변량분석과 사후검증(Turkey. HSD)을 거쳐 해석이 되었다. 공간 내 특정 좌표 선택을 기준으로 하는 그리드의 사용자 평과 결과, 3차원 내의 움직임에 대해 햅틱 및 사운드 피드백의 비 시각적 피드백은 사용자의 공간 작업의 오차를 줄여 주고 있음이 확인되었다. 특히 시각적인 정보만으로 확인하기 어려운 Z축 상의 움직임은 그리드의 도움으로 그 오차정도가 50% 이상 줄어 드는 것으로 확인되었다(F=19.82, p<0.01). 이러한 시각적 정보를 보존하는 햅틱, 사운드 피드백 방식을 HCI의 중요한 요소인 사용성과 유용성과 연관시켜 MMHCI(multimodal human-computer interaction) 방법론으로의 적용 가능성을 검토해 본다.
대부분의 이미지 검색은 질의 키워드를 이용하여 이루어지기 때문에 웹으로부터 수집한 이미지에는 미리 주제와 연관된 적절한 색인어를 부여하는 것이 필요하다. 웹 문서의 키워드를 이용하는 방법은 이미지와 연관성이 높은 것으로 간주되는 주변 키워드에 대해 각각의 연관도를 계산하여 색인어를 선정하는 방법이다. 본 논문에서는 이미지 주변의 키워드를 이용하여 이미지를 인덱싱한 후 유저 피드백을 통해 정확도를 높이는 웹 이미지 검색 모델을 제안한다.
지구규모의 대기-지표-생물권(Atmo-Geo-Bio-Sphere)간의 끊임없는 상호작용(Interaction)의 피드백(Feedback)의 결과로 야기되는 기상변화는 아직도 이해를 위한 우리의 노력이 더욱 요구되고 있는 자연현상이다. 지구상의 모든 생물은 궁극적으로는 환경변화에 순응하여 생태계의 안정을 유지하는 방향으로 진화할 것이므로 생물자원의 관리분야라 할 수 있는 농업생산도 결국 기상자원의 변화에 효율적으로 적응하기 위한 인간활동인 것이다. 최근 빈발하고 있는 세계적인 이상기상의 출현은 일시적인 현상이 아니라 과도한 인간활동에서 야기된 대기질의 악화에 기인하는 비가역적이고 비선형적인 현상이라는데 불확실성과 심각성이 매우 크다. 지구상의 모든 농업생태계는 기상의 영향을 크게 받을 뿐만 아니라 반대로 기상에 커다란 영향을 미치는 중요한 생물권의 일부로 인식되고 있다. 농업활동의 결과는 항상 크던 작던 간에 대기조성에 영향을 미치게 되고 이는 다시 상호작용과 피드백에 의해 기상과 기후를 변화시키는 동인이 될 수 있다. 지구환경변화와 농업과의 관계는 지금까지는 주로 "기후변화가 농업생산에 미치는 영향"에 대한 접근방법을 택하여 왔다. 여기에서는 이와는 달리 "농업활동이 기후변화와 변동에 미칠 수 있는 가능성과 잠재력"에 대한 접근방법을 이용하여 농업과 기상과의 상호작용과 피드백효과를 새로운 시각에서 조견하고자 하였다. 상호작용 중 먼저 기후학적 변화원인으로 관심대상이 되고 있는 농업생태계의 온실기체 방출과 고정의 측면에서 이와 연관성이 높은 농업활동별로 온실가스의 방출/고정에 미치는 영향을 소개하고, 다음으로 생물지리화학적 및 생물지리물리학적 해석 방법을 검토 소개하였다. 한편 농업활동에 따른 지표면 특성의 변화가 국지기상 변화에 미치는 영향에 대한 검토를 에너지수지와 수분수지 관점에서 소개하였으며, 끝으로 농업활동의 근거지인 농촌지역의 인문사회학적 변화와 농업활동간의 관계, 그리고 이들이 기후변화/변동에 미칠 수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.수 있는 잠재적 영향력을 살펴보았다.
데이터 마이닝은 KDD의 분야로서, 의미 있는 정보와 관심 있는 행동 패턴을 추출해 나가는 과정이다. WWW의 발전으로, 웹 데이터가 거대해지고 있다. 이러한 데이터 마이닝 분야에서도, 웹 사용 마이닝의 목적은 의미 있는 사용자 행동 패턴을 찾아내는 것이다. 특히 현재 전자상거래가 널리 활성화되고 있는 환경에서, 사용자의 특성을 발견해내는 것은 매우 중요한 부분이다. 사용자의 특성에 따라 사용자에게 상품을 추천하거나 메일을 보내는 것이나 사용자에게 적절하게 사이트를 구축하는 것이 가능하다. 전처리 과정을 통해서 추출된 트랜잭션 데이터를 모호한 사용자의 요구를 분석할 수 있는 퍼지 집합으로 변형시켜 Fuzzy Association Rule을 통해 분석한다. 그리고 분석된 결과에 대한 규칙을 사용자의 피드백을 통해서 다시 분석하는 과정을 거치게 된다. 사용자의 요구 사항을 적절히 반영할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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