현재 웹 신디케이션 기술은 주로 데스크탑 환경에서 구현 활용되고 있기 때문에 이동성에 대한 고려가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 데스크탑 기반의 웹 신디케이션 기술을 모바일 인터넷으로 확장하는데 초점을 맞추었다. 모바일 단말기에서 데스크탑 기반의 웹 신디케이션을 단순히 적용하게 되면 정기 구독으로 인해 높은 무선통신 비용을 초래할 수 있다. 본 논문은 낮은 통신 비용으로 모바일 신디케이션을 구현할 수 있는 PMS(Proxy-based Mobile Syndication) 모델을 제안한다. PMS 모델은 모바일 단말기와 웹 사이트 사이에 프록시 서버인 MWProxy를 정의한다. 프록시 서버는 웹 사이트에서 수신한 채널에서 변경된 아이템을 선택하여 간소화한 채널로 재구성함으로써 통신 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 PMS 모델을 실제 휴대폰 상에서 설계 구현하고 에뮬레이터를 이용하여 성능을 평가하였다.
인터넷과 웹의 급속한 성장과 함께 기존의 시스템들이 웹을 기반으로 통합되면서 비즈니스 환경을 급속하게 변화시키고 있다. 그러나 웹은 다양한 기술의 접목으로 개발된다는 점과 본래의 복잡성으로 인해 개발과 관리에 있어 어려움이 더욱 증대되고 급변하는 비즈니스 환경과 사용자들의 요구사항에 순응하기 위해서는 지속적인 진화가 요구된다. 이와 같은 웹의 본질적인 복잡함과 짧은 생명주기는 웹사이트의 성공적인 개발과 유지보수를 위해서 많은 비용과 노력의 소요를 유발한다. 본 논문에서는 웹사이트의 개발과 유지보수에 대한 비용을 절감하고 효율적인 구조 관리와 평가를 지원하기 위해 개발된 시스템을 제안한다.
웹 2.0이 등장하면서 나타난 개념인 SNS(Social Network Service 또는 Social Network Sites)는 오프라인에서 만 존재하던 사회적 관계망을 온라인에서 구축한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. 페이스북(Facebook), 마이스페이스(Myspace), 트위터(Twiter)등과 같은 외국 SNS와 싸이월드(Cyworld), 미투데이(Me2Day)등과 같은 국내 SNS는 지속적인 인기를 누리며, 인터넷 환경의 주요한 응용 분야로 자리 잡고 있다. 이러한 SNS는 모든 사용자들이 타인과 협력하고 정보를 공유하는 것을 목적으로 하고 있기 때문에, 웹을 사용하는데 어려움을 가지고 있는 노인과 장애인들이 사용하기에 적절한 인터페이스를 제공하고 있는지 웹 접근성을 평가할 필요가 있다. 웹 접근성은 인지적, 신체적 특징에 상관없이 모든 사람에게 동등한 웹 기회를 제공하고 있는가를 나타내는 지표이다. 만약, SNS가 웹 접근성이 낮아 노인과 장애인이 사용하지 못한다면, 노인, 장애인과 일반사용자의 정보격차는 점점 늘어나서 사회적 문제가 될 것이다. 이에 본 논문에서는 웹 접근성 평가 도구인 KADO-WAH 2.0과 웹 접근성 표준 문서인 WCAG(Web Contents Accessibility Guideline) 2.0을 기반으로 SNS인 페이스북과 싸이월드의 웹 접근성을 평가하여, 웹 접근성 준수 현황을 파악하고, 개선방향을 제시하고자 한다.
본 논문은 사이버가정학습 인터페이스의 디자인과 관련한 학생들의 감성 만족도를 알아보기 위하여 감성공학의 방법과 사용성(Usability)평가 방법 중 휴리스틱 평가법을 활용하였다. 각각의 인터페이스에서 학습자의 감성만족도와 전문가의 디자인 적합성 휴리스틱 평가 결과를 분석하여 16개 사이트의 상대적 감성평가 순위를 알아보았다. 학생들의 감성만족도 평가와 전문가의 휴리스틱 평가를 종합한 결과 가장 높은 점수를 받은 것은 부산, 서울, 울산, 제주 사이버가정학습이었다. 본 연구에서 제시한 사이버가정학습 인터페이스 감성평가 방법은 웹 디자이너만의 생각으로 디자인하던 인터페이스에서 벗어나 학습자 중심의 인터페이스를 디자인하는데 도움이 될 것이다. 또한 이용도가 낮은 사이버가정학습 사이트의 문제점을 파악하고 개선하여 학습자의 이용도를 높일 수 있을 것이다.
빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 문서의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서 웹 문서를 자동으로 수집하는 웹 크롤러의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 기존 크롤러들은 일부 사이트에서 수집된 웹 문서에 포함된 URL만을 기반으로 웹 문서를 수집하기 때문에 사이트 전체 웹 문서를 수집할 수 없는 문제를 가진다. 또한, 수집된 웹 문서에 대한 정보를 효율적으로 관리하지 못하기 때문에 중복된 웹 문서를 수집하는 문제를 가진다. 그래서 본 논문에서는 웹 사이트의 RSS와 Google Search API를 통해 기존 웹 크롤러의 문제를 해결하고 RMI와 NIO을 활용해 서버와 클라이언트간 네트워크 연결을 최소화해 빠른 크롤링 기능을 제공하는 분산형 웹 크롤러를 제안한다. 또한, 제안하는 웹 크롤러는 웹 문서를 구성하는 태그들에 대한 키워드 유사도 비교를 통해, 분석에 활용되는 중요 콘텐츠만을 자동 추출하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 기존 웹 크롤러와 제안하는 크롤러의 성능 평가 결과를 통해 제안하는 웹 크롤러의 우수성을 입증한다.
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.
웹 2.0시대를 맞이하여 사용자가 콘텐츠 및 동영상을 직접 만들어 참여하고 공유하는 방향으로 바뀌었고 각종 포털사이트에서도 동영상 사이트를 제공함으로써 동영상 UCC가 대중화될 수 있는 계기가 되었다. 본 논문에서는 동영상 UCC를 만들기 위해 제작, 편집, 등 프로그램 특성에 따라 효율적인 효과를 거둘 수 있을지 몇 가지 프로그램에 관해 편집 편리성, 제작 파일의 크기, 렌더링 소요 시간, 등을 사진 콘텐츠를 이용하여 비디오 전환 효과, 비디오 효과, 사운드 등을 이용하여 프로그램에 따른 장단점을 비교하였다. 프로그램 별로 실험 성능 평가 및 분석한 결과 무비메이커와 베가스 프로그램들이 비 전문가로서 전문가 못지않은 손쉽게 동영상 콘텐츠제작 및 동영상 UCC를 만들 수 있는 좋은 프로그램으로 여러 장점들을 갖고 있음을 나타내었다.
웹 2.0의 영향으로 인터넷 상에 범람하는 컨텐츠를 이용함에 있어 태깅 시스템은 매우 유연하고 효과적인 분류를 가능케 한다. 대부분의 웹 2.0 사이트에서는 검색된 정보에 해당하는 태그와 연관성이 있는 태그를 나타냄으로써 또 다른 관련 컨텐츠를 이용할 수 있는 서비스를 제공한다. 컨텐츠 사용자에 의해 생성되는 태그는 개인 성향에 따라 동일 컨텐츠에 다양하게 적용될 수 있으며 이로 인해 태그를 이용한 검색은 낮은 정확도를 나타낼 수 있다. 본 논문에서는 태그 선택에 있어 인간 상호작용의 특성을 파악하여 개인이 선호하고, 필요로 하는 컨텐츠에 대한 태그를 추천할 수 있는 태그 가치 측정 알고리즘을 제안한다. 컨텐츠 선택에 있어 의사결정에 영향을 미치는 요인을 식별하고 선호영화 추천 서비스인 MovieLens 사이트의 데이터 셋을 적용하여 태그 추천의 예측 정확도를 비교 평가함으로써 향상된 태그 가치 산정 결과를 제시한다.
최근 들어 원 사이트 개인화(Web Personalization)에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 웹 개인화는 클러스터링과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용하여 가 사용자에게 가장 흥미를 가질만한 URL 집합을 예측하는 것이라 할 수 있다. 기존의 클러스터링을 이용한 방식에서는 웹 트랜잭션들을 웹 사이트의 각 URL들에 방문했는지 안했는지를 나타내는 비트 벡터(bit vector)로 표현하였다. 그리고 이들 비트 벡터의 방문 패턴이 일치하는 정도에 따라 유사성을 결정하였다. 하지간 이것은 유사한 성향을 가지는 웹 트랜잭션을 클러스터링 하는데 있어 사용자의 흥미를 배제하고 단순히 방문 여부만을 반영하게 되는 문제점이 발생하게 된다. 즉 방문 목적 또는 성향이 유사하지 않은 웹 트랜잭션들을 같은 그룹으로 분류할 가능성이 존재하게 된다 이에 본 논문에서는 기존의 비트 벡터를 이용한 트랜잭션 모델을 사용자의 흥미도(Interestingness)를 반영할 수 있도록 보완하여 새로운 점 트랜잭션 모델을 제시하고 흥미가중치를 적용한 유사도 비교방법을 제안한다. 그리고 성능평가를 통하여 제안만 방법이 기졸 방법에 비해 클러스터링의 정확성을 높임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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