본 논문에서는 상품평의 효율적인 분석을 위한 평가 항목 추출 시스템을 제안한다. 시스템은 크게 상품평 수집-보정과 평가 항목 추출의 두 단계로 구성된다. 상품평 수집-보정에서는 인터넷 쇼핑몰에서 상품평을 수집하고 상품평 특유의 구어체 표현과 맞춤법 오류 등을 처리한다. 평가 항목 추출에서는 스커트 상품 카테고리의 경우 ‘사이즈', ‘스타일'과 같이 상품을 평가하는 기준이 되는 항목을 상품평과 인터넷 상의 웹 문서를 활용하여 자동으로 추출한다. 상품평에 나타나는 명사들을 평가 항목 후보로 설정하고, 각 후보 명사의 상품평에서의 어휘 통계인 내부연관도와, 후보 명사와 상품 카테고리명의 웹 문서에서의 공기 빈도에 기반하여 계산된 외부연관도를 결합하여 상품과 평가 항목 후보의 연관도를 계산한다. 본 논문의 평가 항목 추출 방식은 평균 재현율 90%를 보여 기존 연구보다 우수한 결과를 보였다.
빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. 별도의 소프트웨어 설치 작업을 요구하지 않는 이 응용 모델은 사용자가 직접 데이터를 구축하지 않고 필요한 자료를 오픈데이터에서 구하고, R에 대한 충분한 지식이 없어도 R의 시각화 처리 기능을 이용할 수 있도록 한다. 이 서비스에 접속한 웹 사용자는 다양한 시각화 기능을 이용하여 가공한 처리 결과를 의사결정 도구로 이용할 수 있다. 향후 R의 공간통계 분석기능과 복합 연산 기능의 제공과 함께 빅 데이터 연계를 통한 다양하고 실무적인 응용 모델 개발을 통하여 공간정보 활용 분야의 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
웹 사용 패턴 발견은 웹 로그 데이터를 사용하는 고급 수단이며 웹 로그 데이터 마이닝에 데이터 마이닝 기술을 적용한 특정 응용이다. 교육 분야에서 데이터 마이닝 (DM)은 데이터 마이닝 기술을 교육 데이터 (대학의 웹 로그, e-러닝, 적응형 하이퍼미디어 및 지능형 튜터링시스템 등)에 적용한다. 따라서 교육 연구 문제를 해결하기 위해 이러한 유형의 데이터를 분석하는 것이 목표이다. 본 논문에서는 대학의 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝의 연구 대상으로 사용되어 진다. 데이터베이스 OLAP 기술을 사용하여 웹 로그 데이터가 데이터 마이닝에 사용될 수 있는 데이터 형식으로 사전 처리되고 그 처리 결과가 MSSQL에 저장된다. 동시에 처리 된 웹 로그 레코드를 기반으로 기본 데이터 통계 및 분석이 완료된다. 또한 웹 사용 패턴 마이닝의 Apriori Algorithm 및 구현 프로세스를 소개하고 Python 개발 환경에서 Apriori Algorithm 프로그램을 개발했다. 그런 다음 Apriori Algorithm의 성능을 보이고 웹 사용자 액세스 패턴의 마이닝을 실현했다. 이 연구 결과는 교육 시스템 개발에 패턴을 적용하는데 중요한 이론적 의미를 갖는다. 다음 연구로는 분산 컴퓨팅 환경에서 Apriori Algorithm의 성능 향상을 연구하는 것이다.
최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.
연구자가 공간자료를 이용하기 위해서는 자료 포맷 분석, 리포맷팅, 지도투영 변환 등의 반복된 작업이 필요하다. 연구자는 이러한 문제를 해결하기 위해 개발자와 함께 웹 기반의 시뮬레이션 시스템을 구축하고 있다. 하지만, 공간자료를 이용하는 웹 기반의 시스템에 적절한 시뮬레이션 프레임워크가 없어 효율적인 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 웹 기반 시스템에 효율적으로 적용할 수 있는 지리 공간 시뮬레이션 프레임워크를 설계하고 제안하였다. 프레임워크의 모듈은 웹 매핑 서비스, Geographic Information System(GIS) 매핑, 통계, 모델, 프로세싱, 그래픽, 공간 데이터세트 등 7개의 모듈로 구성되었다. 프레임워크의 효율성 평가를 위해 도시 성장을 사례로 검증하였으며, 공간정보분야에 전문지식이 없는 비전문가라도 공간자료를 활용한 웹 기반의 시스템 구축이 쉬울 것으로 생각한다.
본 연구의 목적은 고령층을 위한 웹 사이트의 정보 구조를 조직화 체계와 레이블링 체계의 측면에서 평가하는데 있다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 고령자들이 비교적 많이 이용하는 국내 웹 사이트 한 곳(네이버)을 선정하고, 실험참가자들은 주어진 세 가지의 정보탐색 과제를 수행한 후, 사후 설문과 필요한 경우 추가적인 인터뷰를 통하여 총 74명의 실험 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터는 SPSS Ver.20으로 통계분석을 실시했다. 연구 결과를 요약하면, 실험대상으로 선정한 웹 사이트는 정보 구조의 조직화 측면에서 실험참가자들에게 긍정적인 평가를 받았는데, 특히 콘텐츠의 체계적인 주제별 분류와 시간순이나 연대순 브라우징에 대하여 긍정적이었다. 또한 실험참가자들은 단어 레이블보다 아이콘 레이블을 더 잘 이해하는 것으로 파악되었고, 이는 실험참가자 개인의 학습정도에 따라 차이가 있는 것으로 나타났다.
본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.
본 연구는 문헌정보학 전공 분류 수업에서 향후 온라인 매체로만 제공되는 DDC와 관련된 교육을 준비함에 있어 적용할 수 있는 시사점을 파악하고자 하는 목적으로 수행되었다. 이를 위해 DDC의 인쇄본과 웹 버전을 활용한 NCS 기반의 교육과정을 운영한 후, 2차에 걸친 직무능력평가를 통해 매체별 학습성과를 분석하였으며, 매체별 활용 기능, 만족도와 선호도를 분석하기 위한 설문조사를 수행하였다. 분석 결과, 교육 매체의 차이는 학습성과에 통계적으로 유의미한 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 그러나 학습 시 주로 사용한 매체는 매체에 대한 유용성과 선호도, 그리고 향후 매체 활용도에 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 연구 결과에 기초하여 향후 웹듀이를 활용한 DDC 교육 설계 시, DDC 인쇄본과 비교하여 DDC의 구조와 분류 항목에 대한 이해와 활용을 위한 교육, 웹듀이 인터페이스와 기능에 대한 교육, 전조합 번호에 대한 상대적인 이해와 학습이 필요하다는 점 등을 제안하였다.
이 논문에서는 해양사고 통계예측 결과의 의미를 쉽게 알 수 있도록 가시화하기 위한 3차원 가시화 시스템의 구현에 관해서 기술했다. 이 시스템 개발에는 그래픽 사용자 인터페이스 방식(GUI)과 웹(Web) 기반 가상현실(VR) 기술을 주로 적용하였다. 그리고, 매일의 상황을 나타내기 위하여 해양사고와 위험수준의 시간기반 예측 모델을 개발하였다. 시스템 작동실험 결과, 3차원 가상공간에 단순한 색으로 복잡한 통계결과를 나타낼 수 있었다.
효과적인 교수활동을 위해서는 교수자가 학습자의 현 수준을 정확히 파악해야 한다. 학습자의 수준 파악을 위해서는 일반적으로 진단평가를 활용한다. 그러나 시간상의 제약으로 인해 교수자가 필요로 하는 모든 경우에 학습자의 수준 파악을 위한 진단평가를 실시하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 교수자 교수방법의 효율화를 위한 웹 기반 진단평가시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 교수자가 웹을 통해 원하는 평가문제를 수시로 입력하는 것이 가능하며 학습자는 자신의 수강과목의 일정에 따라 시공간 제약 없이 개별적으로 온라인 진단평가를 수행할 수 있다. 또한 제안하는 시스템에서는 각 학습자의 평가결과를 자동으로 처리하여 교수자가 학습자의 현재 수준을 분석하고 교육 수준을 결정할 수 있는 다양한 통계 자료를 제시해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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