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사이버가정학습 진단처방학습관리시스템 사용성 평가 및 학습 경험 개선 방향 도출 (Learning Diagnosis & Prescription Service in Cyber Home Learning System : Improvements on User Experience by doing Usability Evaluation)

  • 차현진;안미리
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.876-883
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    • 2009
  • 진단 처방학습관리시스템은 차세대 개인화 교육 서비스 모델 중 하나로써, 단순한 이러닝 활용학습에서 벗어나 학생의 학력 및 학습 습관을 진단하고 처방하는 차세대 학습관리 시스템이다. 학생의 학업성취 진단결과에 따라 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하고, 개별화된 조언과 학습전략을 제시하여 학습습관을 관리하는 등의 개인화 서비스가 가능한 시스템이다. 최근 기술적으로 구현 가능한 차세대 교육 서비스 모델개발을 위한 가시적인 노력은 있지만 아직까지 효율적이고 효과적이면서도 사용경험의 극대화를 고려한 시스템의 사용성에 대한 연구는 미비하다. 사용성 평가는 Silius와 Tervakari(2002)의 웹사이트의 사용성에 대한 평가와 교육 시스템의 교육적 사용성 평가 도구가 있으며, 서영석(2007)의 교육적 사용성 고려한 웹기반 학습 사이트에 특화된 사용성 평가를 위한 전문가용 도구가 있다. 본 연구는 향후 전국적으로 도입될 가능성 있는 진단처방학습관리시스템의 교육적 사용성 평가를 위해 교육적 사용성 영역에 따라 개발된 전문가용 도구를 활용한 전문가 평가, 사용자를 통한 사용성 평가, 교사 및 담당 교육 연구사 인터뷰를 통한 문제점을 진단을 바탕으로 개선 방안을 연구하였다. 지금까지 대부분의 교육용 시스템은 효과성만을 강조하여 평가해 왔다. 그러나 본 연구는 학생이 시스템을 사용하는 과정에서의 사용 경험과 개인적 가치에 대해 조사하여 학생들의 교육적 효과성 뿐 아니라 사용자 중심의 사용 경험 극대화를 추구하는 관점에서 평가하고 그 개선점을 모색하는데 의의가 있다.

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소셜미디어를 활용한 아카이브와 이용자 간 상호작용 유형에 관한 연구 - 미국과 영국 국립기록관을 중심으로 - (A Study on Interactions between Archives and Users by Using Social Media - Based on the Cases of National Archives of the U.S. and the U.K. -)

  • 김지현
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제46권3호
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    • pp.225-253
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    • 2015
  • 본 연구에서는 아카이브에서 운영하는 페이스북 및 트위터 게시물의 내용 분석을 통해 아카이브와 이용자 간의 상호작용 유형을 조사하였다. 이를 위해 다양한 아카이브 중에서 미국과 영국의 국립기록관 공식 페이스북과 트위터 게시물에 대한 내용 분석을 실시하였다. 2015년 상반기에 등록된 미국 국립기록관 페이스북 게시물 66개와 트위터 게시물 670개, 그리고 영국 국립기록관 페이스북 게시물 73개와 트위터 게시물 84개를 수집하여 네 가지 상호작용 유형에 기반을 두어 분석을 수행하였다. 그 결과 소장자료 또는 온라인자원에 대한 정보공유 및 행사에 대한 정보배포가 가장 일반적인 게시물의 상호작용 유형인 것으로 나타났다. 1대 1의 커뮤니케이션 또는 질문지나 투표 형식의 정보수집은 거의 발생하지 않는 것으로 나타났다. 또한 주로 소장자료 유형의 게시물에 대한 이용자의 반응이 높았으며 시기적인 특성에 맞는 인물이나 사건에 대한 정보를 제공함으로써 이용자의 관심과 참여를 유도하였다. 이용자의 참여를 촉진할 수 있는 여러 가지 상호작용 유형을 고려하고 시의적절한 기록물을 발굴하여 기존의 웹 자원과 기록콘텐츠 및 다양한 소셜미디어와 연결시켜 제공하려는 노력이 필요할 것이다.

FOAF와 SNA를 이용한 개선된 인터넷 자원 추천 방법 (Improved Internet Resource Recommendation Method using FOAF and SNA)

  • ;손종수;정인정
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제19B권3호
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    • pp.165-176
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    • 2012
  • 최근 사용자들이 생성한 콘텐츠들이 크게 늘어나고 커뮤니티 기반 웹 사이트가 발전함으로 인하여 사용자들에게 인터넷 자원을 추천하는 시스템이 큰 각광을 받고 있다. 그러나 대부분의 인터넷 자원 추천 시스템들은 사용자의 특징을 충분하게 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자의 특징이 충분히 반영되는 자원의 추천을 위하여 FOAF와 SNA를 사용한 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) FOAF를 통해 사용자의 특징 데이터와 태그 데이터를 취득한다. 2) 취득한 데이터를 세 종류의 행렬에 삽입하고 통합한 후 사용자, 사용자의 특징, 태그를 나타내는 그래프를 생성한다. 3) 소셜 네트워크 분석을 통해 추천 항목의 일반 특징과 핫태그(Hot tag)를 선정하여 인터넷 자원을 추천한다. 본 논문의 검증을 위하여 우리는 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법과 아이템 기반 추천 방법을 비교하였다. 이를 통해 보다 많은 사용자가 참여할수록 아이템 기반 추천 방법보다 본 논문에서 제안한 방법에 의한 추천 결과의 품질이 우수함을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하면 사용자들에게 보다 적합한 자원을 추천하는 것이 가능하다. 그리고 제안하는 방법은 폭발적으로 늘어나는 인터넷 자원을 검색하는데 있어 효율적으로 활용될 수 있다.

위성영상정보 공간 메타데이터 검색 하이브리드 앱 설계 및 시험 구현 (Design and Prototype Implementation of Hybrid App for Geo-Metadata Searching of Satellite Images)

  • 김광섭;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권2호
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    • pp.203-211
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    • 2011
  • 최근 스마트폰과 같은 모바일 단말기나 모바일 앱과 같은 정보통신 기술의 발전이 공간정보를 포함하는 다양한 응용 분야에 많은 영향을 주고 있다. 또한 모바일 앱과 모바일 웹의 장점을 결합한 모바일 웹앱 또는 하이브리드 앱이라는 개발 방식이 부각되고 있다. 그러나 이러한 모바일 환경의 발전에도 불구하고 위성영상 정보는 다른 콘텐츠 서비스를 위한 배경 영상으로 사용하는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 이에 착안하여 위성영상정보 유통과 서비스의 기초가 되는 메타데이터 서비스를 위한 하이브리드 앱의 기본 모델을 설계하고 시험 구현하고자 한다. 설계 과정에서는 하이브리드 앱 구현의 주요 기술로 국제 표준화가 진행중인 HTML5를 적용하고자 하였다. 구현 과정에서는 최근 개발된 모바일 개발 환경중에서 오픈 소스 기반으로 플랫폼 호환성을 유지하면서 HTML5를 지원하는 PhoneGap과 Sencha Touch를 적용하였다. 한편 시험 구현에 사용된 위성영상정보는 소규모 지역을 대상으로 하는 일부의 KOMPSAT-2 영상을 사용하였으며, 공간메타데이터는 국내 단체 표준을 준용한 필수 항목만을 대상으로 하였다. 향후 다양한 가능을 제공하는 HTML5의 비즈니스 모델 개발과 산업적 활용도가 증가하고 모바일 플랫폼상에서 위성영상정보의 수요가 확대되면 본 연구의 접근 방법과 처리 가능의 구현 결과는 중요한 예시 자료가 될 것으로 기대한다.

위성영상정보 기반 코너 포인트 객체 추출 안드로이드 스마트폰 앱 개발 (Development of Android Smartphone App for Corner Point Feature Extraction using Remote Sensing Image)

  • 강상구;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제27권1호
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    • pp.33-41
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    • 2011
  • 최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.

IPTV 서비스 제공을 위한 XML 기반의 단일인증 구조 (XML-based Single Sign-On Scheme for Internet Protocol TV(IPTV)Services)

  • 이승훈;신동일;신동규
    • 방송공학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.463-474
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    • 2009
  • 방송 서비스에 가입자 개념을 채택함으로써, IPTV 사업자는 가입자의 결제수준을 기반으로 다양한 등급의 서비스를 제공한다. 가입자로 부터의 수입을 기반으로 하여 IPTV 사업자는 고품질의 서비스를 제공 할 수 있게 된다. 웹 브라우저 기반의 IPTV는 TV 서비스와 더불어 T-커머스 및 E-커머스 서비스도 제공하므로, 사용자는 자주 인터넷 쇼핑이나, 서비스 콘텐츠를 구입하기위해 다른 서비스 도메인에 접속하게 된다. 사용자가 구매한 서비스나 개인적인 서비스를 제공하기위하여 해당 서비스 도메인은 사용자 인증을 요구하게 된다. 현존하는 인증시스템은 한 도메인에서 다른 도메인으로 사용자가 이동했을 경우 재인증 절차를 요구하므로, IPTV 환경에 적절하지 않다. SSO(Single sign-on)구조는 한번 인증된 사용자가 다른 서비스 도메인으로 이동했을 경우 재인증 절차를 요구하지 않는 투명한 인증 서비스를 제공한다. IPTV에서 인증이 필요한 다양한 서비스가 제공되므로, 결제가 필요한 도메인이나 개인 도메인으로 이동시에 이러한 투명한 인증 서비스가 제공되어야 한다. 본 논문에서는 IPTV 환경에 대한 새로운 사용자 인증 구조를 제시하며, 이 구조는 XML 기반의 SSO 표준인 SAML(Security Assertion Markup Language)을 통합한다. 사용자-사례 시나리오를 이용하여 제안된 구조를 검증하였다.

개인화 추천시스템의 사용자 평가에 대한 통합적 접근 : 시스템 성과와 사용자 태도를 기반으로 (An Integrated Perspective of User Evaluating Personalized Recommender Systems : Performance-Driven or User-Centric)

  • 최재원;이홍주
    • 한국전자거래학회지
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    • 제17권3호
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    • pp.85-103
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    • 2012
  • 온라인에서 추천시스템은 사용자들의 구매 이력 또는 선호도를 바탕으로 적절한 콘텐츠 또는 서비스를 제공하는 IT기술이다. 추천시스템에 대한 사용자의 평가에는 추천 결과에 기반한 시스템 성과와 추천 방식에 의해 형성되는 사용자의 태도에 대한 두 측면 모두 고려되어야 한다. 그러나 시스템 성과와 사용자 태도에 대한 통합적 관점의 추천시스템 평가에 대한 연구는 많지 않았다. 본 연구의 목적은 추천시스템에 대한 사용자 평가의 통합적 관점을 제시하는 것에 있다. 그에 따라 사용자 태도 형성과 관련하여 자기 참조(Self-reference)와 사회적 실재감(Social Presence)의 정도를 구분하여 웹 기반 실험을 수행하였으며 추천시스템의 성과 측정을 위하여 추천 알고리즘 평가에 널리 활용되어 온 정확성(Accuracy)과 새로움(Novelty)을 활용하였다. 연구의 결과로 추천시스템의 사용자 만족에 미치는 변수로 정확성과 새로움이 시스템 특성 요소로 제시되었으며 사용자 태도 관점에서 사회적 실재감이 사용자의 만족에 영향을 주었다.

부동산 시장의 신뢰성 향상을 위한 블록체인 응용 기술 (Block Chain Application Technology to Improve Reliability of Real Estate Market)

  • 오서영;이창훈
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.51-64
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    • 2017
  • 2009년 사토시 나카모토라는 필명에 의해 비트코인이 제안된 후, 비트코인의 분산형 거래 장부로 응용되었던 블록체인기술을 다양한 환경에 적용하고자 하는 연구들이 진행되어왔다. 스마트 계약, 투표 및 디지털 콘텐츠에 대한 소유권 증명 등이 대표적인 적용 사례로, 한 번 기록된 사실에 대해서는 수정이나 삭제가 불가능하다는 블록체인 기술의 특징을 이용하였다. 또한 관련 사실을 증명하고 데이터의 무결성을 제공하기 위해 블록체인 기술을 적용하였다. 적용된 사례는 주로 공개되어야 하거나 공개되어도 무방한 데이터를 다루는 환경 속에서 이루어졌고, 둘 이상의 관계 속에서 발생된 문제점을 해결하기 위한 방안으로 제안되었다는 공통점을 가지고 있다. 이러한 사실을 통해 블록체인 기술은 유사한 환경에서 좋은 대안으로 응용될 수 있다고 주목받아 왔다. 본 연구에서는 이러한 블록체인 기술의 응용 범위를 확장하고자 실생활에서 겪고 있는 문제 상황인 부동산 시장 서비스를 선정하였다. 부동산 시장 서비스의 경우 현재 앱과 웹 서비스를 통틀어 250여 개가 운영되고 있으나, 허위 매물로 인해 만족도는 높지 않은 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 앞서 적용된 사례와 유사한 패턴이 발견 되는 부동산 시장 서비스에 블록체인 기술을 적용하여 문제 상황에 대한 대응 방안을 제시하고, 향후 시장에서 블록체인의 연구 방향을 고찰하고자 한다.

사용자 속성 관리의 효율적 지원을 위한 WebDAV 프로토콜의 확장 (Extending a WebDAV Protocol to Efficiently Support the Management of User Properties)

  • 정혜영;김동호;안건태;이명준
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제12C권7호
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    • pp.1057-1066
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    • 2005
  • WebDAV(Web-based Distributed Authoring and Versioning)는 웹 기반의 분산 저작과 버전관리를 지원하는 프로토콜로서 인터넷을 통하여 다양한 콘텐츠의 비동기적인 협업을 지원하는 표준 하부구조를 제공한다. WebDAV의 속성 관리는 자원의 주요 정보를 속성으로 설정하여 관리할 수 있는 기능이며, 이들 중 사용자 속성은 사용자 측에서 자유롭게 정의되고 관리될 수 있다는 특징이 있다. 이러한 사용자 속성의 자유로운 설정 기능은 협업시스템과 같은 웍 기반의 응용 시스템을 WebDAV 기반으로 개발하는데 매우 유용하다. 그러나 기존의 WebDAV 속성 관리 기능만으로는 다양한 응용 시스템 개발에 한계가 있다. 본 논문에서는 WebDAV의 사용자 속성 관리를 효율적으로 지원하기 위하여 기존의 WebDAV를 확장한 DavUP(WebDAV User property design Protocol) 프로토콜과 이의 활용에 대하여 기술한다. DavUP은 응용 시스템의 컬렉션 구조와 자원의 속성구조에 대한 정의를 제공하고 있으며, 이를 처리하기 위하여 WebDAV 프로토콜에 새로운 헤더를 추가하고 관련된 WebDAV 메소드의 정의를 확장하였다. DavUP 프로토콜의 실제적인 활용을 위하여 자체 개발한 DAVinci WebDAV 서버가 DavUP 프로토콜을 지원하도록 확장하였으며, 확장된 DAVinci 서버를 이용하여 사용자에게 효과적인 자료 공유 및 교환 기능을 제공하는 일반적인 공개작업장을 실험적으로 개발하여 DavUP프로토콜의 유용성을 검증하였다.

다중 분류기의 판정단계 융합에 의한 얼굴인식 (Multi-classifier Decision-level Fusion for Face Recognition)

  • 염석원
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제49권4호
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    • pp.77-84
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    • 2012
  • 얼굴인식 기술은 지능형 보안, 웹에서 콘텐츠 검색, 지능로봇의 시각부분, 머신인터페이스 등, 활용이 광범위 하다. 그러나 일반적으로 대상자의 표정과 포즈 변화, 주변의 조명 환경과 같은 문제가 있으며 이와 더불어 원거리에서 획득한 영상의 경우 저해상도를 비롯하여 블러와 잡음에 의한 영상의 열화 등의 여러 가지 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 포톤 카운팅(Photon-counting) 선형판별법(Linear Discriminant Analysis)을 이용한 다중 분류기(Classifier)에 의한 판정을 융합하여 얼굴 영상 인식을 수행한다. Fisher 선형판별법은 집단 간 분산을 최대로 하고 집단 내 분산을 최소로 하는 공간으로 선형 투영하는 방법으로, 학습영상의 수가 적을 경우 특이행렬 문제가 발생하지만 포톤카운팅 선형 판별법은 이러한 문제가 없으므로 차원축소를 위한 전 처리 과정이 필요 없다. 본 논문의 다중 분류기는 포톤 카운팅 선형판별법의 유클리드 거리(Euclidean Distance) 또는 정규화된 상관(Normalized Correlation)을 적용하는 판정규칙에 따라 구성된다. 다중분류기의 판정의 융합은 각 분류기 cost의 정규화(Normalization), 유효화(Validation), 그리고 융합규칙(Fusion Rule)으로 구성된다. 각 분류기에서 도출된 cost는 같은 범위로 정규화된 후 유효화 과정에서 선별되고 Minimum, 또는 Average, 또는 Majority-voting의 융합규칙에 의하여 융합된다. 실험에서는 원거리에서 획득한 효과를 구현하기 위하여 고해상도 데이터베이스 영상을 인위적으로 Unfocusing과 Motion 블러를 이용하여 열화하여 테스트하였다. 실험 결과는 다중분류기 융합결과의 인식률은 단일분류기보다 높다는 것을 보여준다.