• 문화기술의 융합
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• 제10권2호
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• pp.499-503
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• 2024

방송 프로그램은 자체 방송 송출 외에도 인터넷 다시 보기, OTT, IPTV 서비스 등 다양한 매체에 제공되고 있다. 이 경우 콘텐츠 특성을 잘 나타내는 검색용 키워드 제공은 필수적이다. 방송사에서는 제작 단계, 아카이브 단계 등에서 주요 키워드를 수동으로 입력하는 방법을 주로 사용한다. 이 방식은 양적으로는 핵심 메타데이터 확보에 부족하고, 내용 면에서도 타 매체 서비스에서 콘텐츠 추천과 검색에 한계를 드러낸다. 본 연구는 EBS에서 개발한 DTV 자막방송 서버를 통해 사전 아카이빙 된 폐쇄형 자막 데이터를 활용하여 다수의 메타데이터를 확보하는 방법을 구현했다. 먼저 구글의 자연어 처리 AI 기술을 적용하여 핵심 메타데이터를 자동으로 추출하였다. 다음 단계는 핵심 연구 내용으로 우선순위와 콘텐츠 특성을 반영하여 핵심 메타데이터를 찾는 방법을 제안한다. 차별화된 메타데이터 가중치를 구하는 기술로는 TF-IDF 계산법을 응용하여 중요도를 분류했다. 실험 결과 성공적인 가중치 데이터를 얻었다. 이 연구로 확보한 문자열 메타데이터는 추후 문자열 유사도 측정 연구와 결합하면 타 매체에 제공하는 콘텐츠 서비스에서 정교한 콘텐츠 추천용 메타데이터를 확보하는 기반이 된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제1권1호
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• pp.7-18
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• 2012

데이터베이스 분야에서 다수의 속성을 갖는 데이터의 효율적인 의사 결정을 지원하는 스카이라인 질의에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스카이라인 질의란 대량의 데이터에서 필요한 관심 정보를 검색할 때 모든 속성의 데이터를 탐색하지 않고 속성 내에 의미 있는 데이터만 탐색하는 것이다. 이와 같은 스카이라인 질의는 센서 네트워크에서 다양한 환경 및 상황정보를 수집하여 사용자에게 제공하기 위해 유용하게 활용할 수 있다. 그러나 기존의 스카이라인 선출 방식은 다차원 데이터에서 스카이라인 선출시 센서의 수와 차원이 증가함에 따라 비교 계산 횟수가 급격히 증가하며 또한 지배력이 큰 값에 의해 단일 속성으로도 의미 있는 값이 제외될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 싱크 노드로 부터 관심(interest) 질의를 하위 노드로 전송할 때 전체 데이터 중 일부 데이터들의 선호도(preference)를 판별할 수 있는 카테고리 기반 소속 함수(CMF : Category Based Member Function)를 함께 전송하여 스카이라인 선출 시 차원의 증가로 발생할 수 있는 비교 계산의 복잡성을 감소시키고 선호도 높은 우선순위 데이터를 처리하는 기법을 제안한다. 제안된 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통한 성능평가를 수행하였으며 그 결과 다차원의 센서 데이터 집합에서 데이터 검출 시 카테고리 기반 소속 함수를 기반으로 한 처리기법에서 시간 복잡도가 감소함을 보였으며 지배력이 큰 스카이라인으로부터 제외된 의미 있는 속성 값을 검출할 수 있었다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2005년도 추계학술발표회 논문집
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• pp.269-275
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• 2005

중등 교육의 질을 확보하기 위한 가장 핵심적인 변인은 교사이며 교사의 자질 향상과 전문성 개발은 교육에 있어 중요한 화두이다. 교사의 전문성은 무엇보다도 교사의 가르치는 능력에서 확보되어야 하며 교과 내용 지식의 확보가 이를 위한 첫걸음이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 수업과 심층면담에서 드러나는 초임 교사의 내용 지식(knowledge), 실천 행위(practice), 의미 이해 전략(sense-making strategy)을 분석하여 교사의 과학 내용에 대한 전문성을 파악하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 수도권의 중등학교에서 근무하는 여섯 명의 중등 초임 과학교사를 대상으로 각각 두 차례의 수업 관찰과 구조화된 면담, 한 차례의 우선순위 면담을 실시하였으며, 미시건 주립대학의 Knowles팀에서 개발한 분석틀을 사용하여 질적으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초임 교사들은 그들이 지향하는 교사상에 따라 과학 교수 활동에 대해 다양한 의도를 가지고 있었으며 비전공 교과의 과학 내용 지식에 대해서는 다소 어려움을 표현하고 있었다. 둘째, 연구에 참여한 교사들은 대체로 교과서에 의존하여 교육과정에서 제시한 내용과 교과서에 제시된 지도 방법에 크게 의존하여 수업을 진행하고 있었으며 교과서 수준의 개념을 중심으로 나열하는 방식을 주로 사용하였다. 다만, 교사가 스스로 재구성한 내용을 바탕으로 자신의 내러티브로 이끌어가려는 시도가 드러나기도 하였다. 셋째, 학생들의 내용 이해를 돕기 위하여 중요한 과학적 개념을 강조하고 그러한 개념을 반복하는 전략을 주로 사용하였다. 그러나 일부 초임 교사의 사례에서는 적절한 비유와 예시를 도입하려는 시도가 발견되기도 하였다. 한편, 연구에 참여한 초임 교사들은 모두 전문성 개발을 위한 노력이 필요하다고 인식하였으며 교사 양성 과정에서 교직과 관련하여 실제적인 도움을 줄 수 있는 프로그램 개발의 필요성을 주장하였다.주로 나타났으며 우리나라 교육과정수업에서는 DC-DP DP-AD맥락의 반성적 탐구가 나타났다. 정리활동에서 우리나라 교육과정은 반성적 교육과정보다 자료 맥락의 영역개념을 더 자주 이용하고 다양한 맥락의 반성적 탐구가 나오고 있으며, 이는 우리나라 교육과정의 학습지의 활동이나 문제는 학생들에게 익숙하고, 자료 패턴을 가지고 행동결정으로 연결짓는 활동이 명확히 제시되었기 때문이라고 판단된다. 두 그룹의 상호작용 특징에 따른 반성적 탐구의 성향의 차이는 도입단계에서 그룹의 특징과 상관없이 A-AD, AD-SR맥락의 반성적 탐구가 나왔으며 전개와 정리단계에서는 N그룹에서는 DP와 관련된 의미 있는 반성적 탐구가 나오는 반면 M그룹에서는 이러한 맥락의 반성적 탐구는 아주 드물게 나타나며, GN과 관련된 행동결정이 자주 보이고 있었다. 정리활동시 주로 하는 기록 활동에서 N그룹에서는 다양한 맥락에서 반성적 탐구를 하고 있는 것에 비해 비교 그룹에서는 서로 견제하고 확인하는 상호작용의 특징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으며 컴퓨터 활용 능력과 외국어 자료 활용 능력을 향상 시키는데도 도움을 주었다.지역산업 발전을 위한 기술역량이 강화될 것이다.정 ${\rightarrow}$ 분배 ${\rightarrow}$ 최대다수의 최

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.105-114
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• 2004

본 논문에서는 멀티 에이전트 모델에서 각 에이전트의 협력 방법을 제안하고 네이밍 에이전트의 메타데이터를 이용한 MA(Mobile Agent)의 노드 이주 알고리즘을 제시한다. 멀티 에이전트의 협력은 에이전트 시스템의 안정성과 분산 환경에서의 정보 검색의 신뢰성을 향상시킨다. 이러한 멀티 에이전트의 중요한 구성 요소 중, 네이밍 에이전트는 상호 에이전트를 식별하고 특정 객체를 참조하도록 에이전트 이름을 지원하며, 각 에이전트는 이러한 고유의 이름으로서 특정 객체를 참조한다. 또한 네이밍 에이전트는 에이전트 특성에 따라 SPA(Server Push Agent), CPA(Client Push Agent) 및 SPA(Server Push Agent) 등으로 각 에이전트를 분류하여 네이밍 서비스를 통합하고 관리하는 역할을 수행하며, 특정 MA에 노드 이주 정보를 제공하게 된다. 그러므로 MA의 노드 이주 시 적중 문건의 수, 적중률, 노드 처리 시간 및 네트워크 지연시간에 따른 우선순위를 부여하여 노드 이주의 효율성을 높일 수 있는 방안이 요구된다. 따라서 본 논문은 통합된 네이밍 서비스를 위한 네이밍 에이전트를 설계하고 적중 문건의 수, 적중률 및 탐색 문건의 수 등으로 구성된 메타데이터 구조를 보인 후, 멀티 에이전트의 협력을 통한 메타데이터의 생성과 갱신 및 적중 문건의 수에 따른 노드 이주 방법을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권7호
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• pp.370-379
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• 2006

계산 그리드는 다양한 컴퓨팅 자원을 통합한 환경을 제공하며, 그리드 환경은 기존의 컴퓨팅 환경에 비해 매우 복잡하며 다양하다. 그리고 그리드 자원들은 각각 같지 않은 플랫폼과 서로 다른 소프트웨어들을 설치하고 있다. 계산 그리드를 보다 효율적으로 사용하기 위해서는 그리드 자원들을 효과적으로 다룰 수 있는 통합이 필요하다. 본 논문에서는 그리드의 자원을 메타 수준에서 통합하면서 동시에 다 양한 정책을 반영할 수 있는 글로벌 스케줄러를 소개한다. 이 글로벌 스케줄러는 기계적인 부분과 세개의 정책으로 구성되어 있다. 기계적인 부분은 적절한 사용자 작업과 계산 자원을 선택하기 위해서 주로 사용자 대기열과 자원 대기열을 검색한다. 이 기계적 부분을 위한 최적화된 알고리즘이 정의되었다. 또한 세개의 정책은 사용자 선택 정책, 자원 선택 정책, 자원 할당 정책으로서 이들은 계산 그리드의 운영을 잠시 중단하고 새로 정의해서 교체 할 수 있다. 예를 들면 사용자 선택 정책은 특정 사용자가 다른 사용자보다 높은 우선 순위를 가지게 하거나 할 수 있고, 자원 선택 정책은 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원에 부합하는 자원을 선택하도록 하며, 자원 할당 정책은 그리드 기반의 통신에서 올 수 있는 부하를 제어하여 극복 할 수 있다. 마지막으로, 사용자 선택 정책을 위한 여러 가지 알고리즘을 사용자 형평성만을 고려하여 정 의하고 이들의 성능을 측정하여 비교하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권36호
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• pp.553-572
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• 2014

인터넷을 이용한 서비스와 정보제공이 활성화 되면서 사용자들은 서비스 품질 및 컨텐츠 품질에 대해 관심 갖기 시작했으며 이러한 변화에 따라 서비스 제공자 또한 사용자의 욕구를 만족 시키는 서비스 및 다수의 사용자가 참여하는 사이트 활성화를 목적으로 하게 되었다. 사용자에게 최상의 서비스를 제공하기 위해 대부분의 서비스 제공자는 이용자 피드백 분석 및 운영시스템 분석 등 자료 분석에 노력하지만 제한된 이용자와의 커뮤니케이션과 자료 수집 및 분석에 상당한 시간과 비용을 들임으로써 사용자들에게 개선된 서비스 제공까지 너무 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 이러한 이유로 특정 웹 사이트(www.appbelt.net)의 운영현황 분석을 위해 웹 마이닝 기법을 적용한 로그 파일 분석 방식을 채택하였는데 로그 데이터를 가져와 분석하고 별도의 리포트를 만들어 판단하는 번거로움 없이 구글 애널리틱스 툴을 활용하여 정량평가를 시행하였다. 또한 웹 표준 평가(Coolcheck)서비스를 이용한 웹 사이트의 전반적인 품질평가를 통해 해당 웹 사이트의 문제점을 진단하고 개선 방안을 연구하였다. 로그분석이란 사용자가 웹 사이트 이용하면 이에 대한 기록이 로그라는 형태로 흔적이 남게 되는데 이 데이터를 기반으로 사용자가 웹 사이트를 방문하여 행동하는 다양한 정보를 추출해 내는 것이라 할 수 있다. 또한 로그 분석을 통하여 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있으므로 로그 분석방법은 이용자 계층이 다양하고 이질적인 웹 검색 분야의 연구에 적합한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 로그분석 방법으로 구글 애널리틱스 로그 추적 코드를 웹사이트에 직접 삽입하여 데이터를 수집, 데이터 평가, 리포트 분석 단계를 거쳐 전반적인 웹 사이트의 운영현황을 진단하고 평가한 후 웹 사이트에서 예상하는 사용자의 행동패턴과 실제 방문자의 경로가 일치 하는지 판단하여 문제점 및 개선사항을 도출하였다. 이 판단은 곧 기업의 목표 값 도달 경로의 우선순위(중요도)에 영향을 미치고 사용성이 너무 낮을 경우 경로 설정의 부적절함 등을 웹 사이트의 개선 요소에 포함시키게 된다. 이러한 연구방법은 기업에서 하고자 하는 비즈니스의 방향이 제대로 설정되었는지, 사용자의 요구 및 행태와 일치하는지 분석하여 향 후 비즈니스 방향 재설정 및 웹 사이트 개선에 도움이 될 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.1-31
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• 2017

현대 기업들은 효율성과 생산성을 향상시킬 뿐 아니라 시장 진출을 위해 새로운 기술들을 채택하고 있다. 광고 업계도 전통적인 채널 (라디오, TV 및 인쇄 매체)에서 인터넷, 소셜 미디어, 모바일 기반광고와 같은 새로운 매체로 지속적인 파괴적 혁신을 경험하고 있다. 본 연구는 서울 지하철에 지능형 광고 비즈니스 모델을 제안한 사례이다. 서울은 세계에서 가장 분주 한 지하철 중 하나로서 메트로 네트워크를 통해 마케팅 담당자가 다양한 고객과 잠재 고객 모두와 교류하고 상호 작용할 수 있는 플랫폼이 될 수 있다. 현재의 광고 매체의 대부분은 공간, 조명 등 국부적 한계를 가지고 있으나 본 사례의 지능형 디지털 광고 플랫폼은 데이터로 구동되는 광고를 통해 위치기반 모바일 전자상거래를 제공할 수 있다. 등록된 지하철 카드를 통해 고객 데이터를 분석하고 특정 고객 그룹을 타겟팅하고, 대상 소비자 그룹을 기반으로 광고 사용자를 정의하고, 동영상, 애니메이션, 쿠폰, 문자 등 다양한 광고 형식을 제공 할 수 있다. 위치 정보를 통해 다음역을 탐지하여 지하철 안의 스크린이 다음 정차 할 역의 광고에 우선 순위를 부여하고, 사용자 모바일에서 알림을 수신하도록 선택한 고객은 광고주의 사업장 근처에 접근 할 때 알림을 받게 된다. 또한, 내비게이션 서비스를 통해 지하 쇼핑몰의 고객이 상점, 제품, 시설, 이벤트 등을 검색하고 광고나 추천서비스를 받을 수 있게 한다. 이러한 광고는 고객이 광고를 클릭하면 제품 설명 페이지로 연결되어 전자 상거래로 이어지도록 한다. 이 모델을 통해 개선된 고객 경험뿐만 아니라 지하상가의 중소기업 지원, 새로운 직업 기회, 비즈니스 모델 운영자에 대한 추가 매출 및 광고 유연성 등 새로운 가치 창출이 가능할 것으로 기대된다.