웹의 활용과 기술의 발전으로 웹 디자인 영역은 점차 확대되어 가고 있지만, 관련 연구는 미비한 실정이다. 이에 웹 디자인의 변천 과정을 연구함으로써 웹 디자인 시장의 중요성을 인식하고, 향후 디자인 방향을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 디자인의 표현기법 발현과 진화 배경과 디자인에 영향을 주는 정보기술의 흐름을 고찰하고, 이를 바탕으로 웹 디자인 변천 과정 분석 연구를 수행하였다. 이는 앞으로의 웹 디자인 영역 확장을 위한 기초 연구 자료로서 의의가 있다고 판단된다. 연구 범위로는 웹의 역사 30년을 기준으로 1990년부터 2000년대 초까지는 당시 이슈가 되었t던 웹 사이트 자료를 대상으로 하였고, 2000년대 중반부터는 웹 어워드 코리아의 대상 수상작을 분석 대상으로 선정하여 디자인 표현기법의 조형적 특성과 웹 디자인에 영향을 준 정보기술 특성을 분석하는 방법으로 연구를 수행하였다. 연구 결과 디자인 표현기법의 변화는 미니멀리즘과 스큐어모피즘으로 크게 나눌 수 있었고, 정보기술이 발전함에 따라 영향을 받으며 웹 디자인을 표현하는 방식이 다양하게 변화하는 것을 알 수 있었다. 앞으로도 다양한 디바이스의 출현과 영상 콘텐츠 활성화로 이와 조화를 이룰 수 있는 미니멀리즘의 영향을 받은 디자인이 지속할 것으로 예측된다.
인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며, 이로 인해 다양한 웹 저작 도구 및 새로운 웹 표준의 출현과 웹에 대한 접근성이 보다 편리해지면서 매우 다양한 종류의 웹 콘텐츠들이 아주 빠르게 생산되고 있다. 하지만 웹 문서는 여러 블록으로 나누어 다양한 주제를 담아내고 있으며, 각각의 블록들이 서로 연관성이 없는 주제를 다루는 경우가 많을 뿐만 아니라 네비게이션, 단순한 장식물, 광고, 저작권 정보 등과 같이 콘텐츠로 볼 수 없는 블록들도 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 HTML 웹 문서의 정확한 본문영역만을 추출하여 사용자 요구조건을 충족하고 효과적으로 정보를 학습할 수 있도록 하며, 추후에는 문서를 체계적으로 관리할 수 있게 최적화된 웹 검색 시스템으로서의 재구성 방법을 제안하고자 한다.
웹 2.0의 발전에 따라 다양한 기술들이 제공되며 그 중 대두되는 기술로 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술이다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 중요 정보인 다른 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하며 또한, 다른 사용자들과의 유사도를 반영하지 못하여 소셜 북마킹 시스템의 특징을 반영하지 못한 검색결과를 도출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구를 기반으로 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출 및 북마크 정보와 다른 사용자의 유사도를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론 및 선행 연구의 방법론과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 태그 정보 및 북마크 수와 유사도를 활용한 방법이 기존 방법론보다 효율적인 결과를 도출하였다.
최근 들어 삶의 질 향상과 고령사회로의 진입으로 건강 및 운동 관리에 대한 관심이 고조되고 있다. 이는 정해진 시간, 정해진 장소에서만 운동을 하는 것이 아니라 일상생활에서도 자연스럽게 운동을 하고 건강을 관리하고자하는 욕구를 발생시켰다. 또한, 모바일 이동통신 서비스와 모바일 콘텐츠 시장의 계속적인 성장으로 모바일 기기에서 쉽게 사용가능한 건강 콘텐츠의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 개인의 건강정보, 생체정보를 통해 관광, 일상생활 등 언제 어디서든 모바일 폰을 통해 다양한 운동 콘텐츠를 제공받고 맞춤형 건강관리 서비스를 받을 수 있는 모바일 웹 기반의 자가 운동관리 시스템을 설계하고자 한다. 이를 위해 건강관리를 위한 생체신호 데이터 모듈, 운동 관리 및 기록 모듈, 운동 결과 분석 및 리포트 제공 모듈, 모바일 웹 표준을 지킨 인터페이스를 설계한다.
최근 대부분의 이러닝(E-Learning)을 교육하는 사이트는 학습 콘텐츠를 검색하는 방법이 단순한 리스트의 나열과 택스트 매칭(Text matching)방법을 사용하는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 좀 더 컴퓨터가 정보 데이터의 의미를 분석하여 검색이 가능하도록 개념 네트워크인 시맨틱웹(Semantic Web)이 등장하였다. 본 논문에서는 이러한 시맨틱웹의 온톨로지(Ontology) 언어 중에 토픽맵(Topic Maps)을 사용하여 많은 양의 학습 정보 데이터를 쉽고도 정확하게 연결 지어 학습 콘텐츠에 대한 정보를 표현하고, 구조화할 수 있는 방법을 모색해 보고자 한다. 학습자의 관심분야 정보, 학습객체의 학습 권장자의 정보와 함께 학습 경험과 검색 빈도수를 분석한 협력 필터링과 학습 에이전트의 개인화 기법을 동시에 사용하여 선호도를 분석한다. 이 선호도를 가지고 학습자의 메타데이터를 생성하고, 로그 데이터를 따로 데이터베이스에 저장한다. 이러한 학습자의 정보와 학습 콘텐츠간의 정보를 상호 연결하여, 그 토픽맵을 사용하여 연관관계를 정의해 줌으로써 학업성취도를 높이고, 학습자 개개인의 성향에 가장 알맞은 학습 콘텐츠를 탐색해가는 네비게이터(Navigator)를 설계하였다.
웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.
빅데이터 처리를 위한 소프트웨어 시스템을 구축하기 위하여 필요한 대표적인 기술 중 하나가 데이터의 수집 및 분석이다. 데이터 수집은 서비스를 제공하기 위한 분석의 기초 작업으로 분석 인프라를 구축하는 작업에 매우 중요하다. 본 논문은 한국어 기반 빅데이터 처리를 위하여 웹과 SNS상의 데이터 수집 어플리케이션 및 저장과 분석을 위한 플랫폼을 제공한다. 해당 플랫폼은 하둡(Hadoop) 기반으로 동작을 하며 비동기적으로 데이터를 수집하고, 수집된 데이터를 하둡에 저장하게 되며, 저장된 데이터를 분석한 후 분석결과에 대한 시각화 결과를 제공한다. 구현된 빅데이터 플랫폼 텍스톰은 데이터 수집 및 분석가를 위한 유용한 시스템이 될 것으로 기대가 된다. 특히 본 논문에서는 모든 구현을 오픈소스 소프트웨어에 기반하여 수행했으며, 웹 환경에서 데이터 수집 및 분석이 가능하도록 구현하였다.
본 연구는 웹드라마 산업이 발달함에 따라 관심이 증폭되는 시점에서 웹드라마 흥행에 미치는 요인이 무엇인지에 대해 실증적으로 검증하고자 하였다. 기존 연구는 웹드라마의 현황분석이 주를 이루고 있으며 웹 드라마의 흥행에 영향을 미치는 요인에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 연구는 웹드라마의 누적 조회수의 누적 랭킹을 제공하고 있는 사이트인 컨스TV를 통해 2016년 2월 1일부터 2016년 3월 1일까지의 기간에 상영된 누적순위 1위부터 100위를 대상으로 팬덤의 유무가 웹드라마 흥행에 미치는 영향에 대하여 연구 하였다. 연구 결과 팬덤은 웹드라마의 흥행에 긍정적인 영향을 주었는데, 원작(웹툰, 웹소설)이 있는 경우와 아이돌이 출연하는 경우 웹드라마 흥행에 유의미한 관계가 있는 것으로 분석되었다. 또한 팬덤이 웹드마라에 미치는 긍정적 영향은 웹드라마의 정기 구독자를 나타내는 채널구독자수를 통해서 이루어진다는 매개효과를 발견했다.
인터넷 이용률이 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 개발과 보다 질적인 조건을 갖추어야 진정한 인터넷 강국으로 부가가치를 높일 수 있다. 우리가 인터넷을 클릭하여 웹 사이트를 방문한 순간 수많은 정보들이 다양한 테크닉과 색상들로 해당 정보 사이트로 방문을 유도한다. 그 만큼 시각적 표현이 중요시 되고 있으며 웹디자인의 색채계획은 중요한 역할을 차지한다. 색은 웹 사이트의 이미지를 결정하며 감성을 전달하는 중요한 요소이기 때문이다. 본 논문에서 웹 사이트 유형별 사용하고 있는 색들을 추출하여 색채이미지를 비교 분석하였다. 국내 웹사이트를 아이덴티티 유형, 정보/커뮤니티 유형, 오락 유형, 쇼핑 유형, 학습 유형으로 분류하여 비교 분석함으로써 웹 유형별 색채이미지 계획방향을 제시한다.
기존의 Snort와 같은 침입탐지시스템은 수없이 많은 경고 메시지를 관리자의 화면상에 표시함으로써 해당 관리자를 혼란에 빠트려 해킹 초기 대응능력을 무력하게 만드는 문제점과 함께 false positive오류 가능성을 내포하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 상관성을 이용한 웹기반의 침입 탐지 트래픽 분석 시스템을 설계하였으며 Libpcap, Snort, ACID, Nmap, Nessus를 도구로 사용, 트래픽을 일반 트래픽과 침입 트래픽으로 구분하여 관리자가 전체 침입 탐지 트래픽 상황을 웹 상에서 쉽게 확인할 수 있도록 구현하였다. 그 결과 경고메시지 및 false positive 오류를 최소화시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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