오늘날 인터넷 사용자들은 블로그나 뉴스, 인터넷 게시판 등의 매체에서 댓글을 통해 다른 사람의 의견을 살피고 자신의 의견을 나타내고 있다. 그러나 현재 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 사용자가 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 살펴보는 것은 힘든 일이다. 또한 댓글 사용자가 증가함에 따라 스팸 댓글이나 악플 등이 사회 문제가 되기도 한다. 본 논문에서는 다음 아고라(Daum AGORA) 웹 블로그의 게시글과 댓글을 통계적으로 분석하고 유사도를 기반으로 클러스터링하는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 클러스터링 결과를 시각화하여 간단한 스크린 뷰(screen view)로 보여준다. 또한, 본 시스템은 생물정보학에서 잘 알려진 정렬 기법인 Needleman-Wunsch 알고리즘을 이용해 스팸 댓글을 필터링한다.
스케줄링 문제는 응용 영역에 따라 각기 다른 작업과 차원을 가지며, 이들간에 여러 가지 제약 조건이 존재한다. 이러한 문제에 인공지능 기법을 이용하여 문제를 효율적으로 해결할 수 있다. 그러나, 동적으로 변하는 상황에서 모든 제약조건을 만족하는 최적해를 구할 수 없는 경우, 부분적으로 만족하는 해를 구하기 위해 제약 조건들은 수정 또는 추가되어야 하며, 때로는 고려 대상에서 제외되어야 한다. 부분적으로 만족하는 해를 구하기 위해, 수정되어야 할 적절한 제약 조건을 스케줄링 시스템이 자동으로 선택하기에는 많은 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 부분적으로 만족하는 해를 구해야 하는 경우, 제약 조건 완화를 위해 사용자와 상호 작용하며 사용자의 의견을 제약 조건에 반영하는 지능형 사용자 인터페이스(Intelligent User Interface)의 모델을 설계하고 구현하였다. 김포공항의 운항 스케줄 데이터를 사용한 실험에서 제약 조건을 모두 적용하여 이를 만족하는 해를 구하지 못한 경우, 사용자의 의견이 반영된 제약 조건완화를 통해 검색 도메인의 증가와 제약 조건을 부분적으로 만족하는 해를 구할 수 있었다.
기존의 감정분석을 통한 극성 분류는 주로 평점을 기반으로 하는 상품평을 기준으로 문장규칙을 이용하여 분석해왔다. 이러한 분석방법은 평점이 없는 블로그 같은 경우 적용되기 어려움 점이 있고 댓글 아르바이트나 관리자에 의해 상품평이 조작될 가능성이 있어서 상품평 만으로는 상품, 매장에 대한 의견을 파악하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 고려할 때 개인들의 솔직한 의견이 담겨 있는 블로그를 분석하여 극성을 분류하면 상품, 매장에 대한 올바른 이해가 가능하다. 본 논문은 도메인별로 블로그 글에 대한 고빈도 단어를 추출하여 주제어를 선정하고, 선정된 주제어를 기준으로 제안하는 감정분석 기법을 적용하여 블로그 글에 대한 극성을 분류한다. 감정분석 기법의 성능을 평가하기 위하여 정보 검색 분야에서 사용되는 측정지표 Precision, Recall, F-score를 사용하여 본 연구의 극성 분류기법의 유용성을 검증한다. 평가 결과 기존의 상품평을 문장규칙을 이용하여 분석하여 극성 분류를 하는 기법들에 비해서 제안한 감정분석 기법을 적용할 경우에 우수한 성능으로 극성 분류를 하는 것으로 나타났다.
최근 들어 블로그나 인터넷 게시판 등은 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있으며, 많은 수의 블로그들이 사회적 문제들을 반영하고 있다. 온라인 커뮤니티에서 많은 사용자들은 댓글을 통해 인터넷 뉴스나 블로그 게시물에 대한 자신의 의견을 적극적으로 표현하고 있다. 블로그 사용이 활발해짐에 따라 수만개 이상의 댓글들이 등록되는 블로그들도 쉽게 찾을 수 있다. 대부분의 블로그나 인터넷 포털사이트의 경우 게시물이나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악이 힘들다. 본 논문에서는 게시물에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog)를 제안한다. TRIB는 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화한다. 또한, 사용자들의 관심과 흥미를 고려한 개인화 된 뷰를 제공한다. TRIB의 유용성을 보이기 위해서 1,000개 이상의 댓글을 가진 인터넷 게시물들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.
인터넷 포털은 많은 양의 정보를 빠르고 쉽게 이용 할 수 있다는 특성 때문에 지속적으로 영향력이 커지고 있다. 웹 이용자들은 다양한 정보 습득, 네티즌 간의 정보 교환 등 다양한 목적을 위해 포털 사이트를 사용하고 있다. 문화콘텐츠 이용자들은 타인의 경험을 미리 알아보기 위해 포털 사이트에서 정보를 검색한 후 해당콘텐츠를 사용하고 개인적인 의견을 게시하기도 한다. 영화를 보고자 하는 이용자들은 관련 정보를 검색하고 얻는 과정에서 영화에 대한 다른 이용자들이 게시한 다양한 정보들을 접하게 된다. 영화 관련 포털사이트에서는 영화에 대한 제한된 글자수의 리뷰와 평점을 제공하는데 이와 같은 정보의 영향으로 영화에 대한 태도를 형성할 뿐 아니라, 영화 관람 여부를 결정하도록 만들 수 있다. 하지만 영화 리뷰는 사용자가 전체를 읽을 수 없기 때문에 일부 리뷰와 리뷰 개개의 평점보다는 전체 평점을 참고 하여 의사결정을 하는 정도가 대부분이다. 이처럼 전체 평점만을 참고하게 되면 편향적인 정보 습득으로 인하여 잘못된 판단을 할 수 있게 된다. 이러한 리뷰의 특성에도 불구하고 리뷰는 사용자의 의견을 풍부하게 드러내고 영화를 보지 않은 다른 이용자들의 선택에 영향을 미친다는 점에서 다양한 실용적 활용성을 갖는 데이터임은 분명하다. 본 연구에서는 리뷰 데이터를 활용하여 평점을 예측하기 위한 평점예측 연구를 수행하였다. 리뷰테이터를 형태소로 추출하고 형태소별로 극성값을 계산하여 리뷰에 대한 평점을 예측하는 모형으로서, 기존의 긍부정 값만을 근거로 하는 모형에 비해 정확도가 높아진 것을 확인하였다.
본 연구에서는 디지털스토리텔링을 적용한 SSI 교육프로그램(이하 DST-SSI 수업)을 개발하고, 학생들이 수업의 각 단계에서 인식하는 교육적 효과를 탐색해보았다. 디지털 기술을 활용하여 이야기를 제작하고 전달하는 디지털스토리텔링은 자신의 의견을 표현하는 동시에 학습의 결과를 공유하고 실천할 수 있는 기회를 제공하므로, 다양한 입장에 대한 이해와 타인과의 의견 조율이 요구되는 SSI 교육에 접목되었을 때 보다 상승효과를 가져올 수 있을 것으로 예상하였다. DST-SSI 수업은 교육과정과 밀접하게 연계되는 네 가지 주제를 선정한 후 각각의 SSI 주제에 적합한 DST 활동을 삽입하는 방식으로 구성되었으며, 본 연구에는 수업에 참여한 중학교 3학년 학생 중 24명이 참여하였다. 4명씩 그룹을 지어 포커스 그룹 면담을 진행하였으며, 면담내용은 모두 전사하여 분석에 이용하였다. 연구 결과, 학생들은 각각의 SSI 주제와 관련된 내용을 검색하고 자료를 수집하는 탐색 및 토의 과정에서 그동안 미처 인식하지 못했던 사회 윤리적 측면을 인식하게 되었으며, 주제를 둘러싼 입장이 매우 다양할 수 있음을 확인하고 수용하게 되었다. DST를 사전 제작하는 과정에서는 모둠의 의견을 효과적으로 반영하는 이야기를 전개하고자 다양한 관점을 조율했으며, 실생활에서 살펴볼 수 있는 자연스러운 상황을 주제로 하는 등 시청자의 공감을 이끌어낼 수 있는 감성적인 콘텐츠를 활용하는 방법을 고민하기도 하였다. 또한 학생들은 실제 DST를 제작하면서 자신이 전달하고자 하는 메시지를 보다 효과적으로 전달하기 위해 사운드트랙이나 시각효과, 화면 구성 등의 요소를 고려한 다양한 방법을 모색하였다. 마지막으로, 웹을 통한 디지털 스토리의 공유와 피드백 단계에서는 제작과정에서는 미처 깨닫지 못했던 내용을 확인하는 동시에, 해당 문제와 관련하여 실생활에서 실천할 수 있는 것을 찾아 행동으로 옮겨보는 노력을 한 것으로 드러났다.
본 연구는 국가기록원의 분원인 서울기록정보센터의 방문이용자들을 대상으로 기록정보서비스에 대한 그들의 인식과 경험을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 북미에서 수행된 아카이브 매트릭스 프로젝트(Archival Metrics Project)의 이용자 설문지를 수정 보완하여 설문 도구로 활용하였으며, 이용자와 직원에 대한 면담도 실시하였다. 47명의 설문 데이터와 이용자 1명 및 직원 2명에 대한 면담데이터 분석 결과, 이용자의 방문목적이 조상의 토지소유 확인을 위한 증거자료 수집에 집중되어 있으며 이용되는 기록의 유형도 토지 임야관련 자료에 편중되어 있음을 알 수 있었다. 직원에 대한 이용자의 인식은 긍정적인 편이었으며 직원이 기꺼이 도움을 제공하고 친절하다는 의견을 나타냈다. 그러나 기록의 소장여부 에 있어 직원이 정확한 정보를 제공하지 못한다는 의견이 있었고 직원 역시 기록 부존재에 대한 사실 확인이 어렵다는 것을 문제점으로 인식하고 있었다. 나라기록포털의 유용성과 이용의 용이성에 대한 이용자 평가는 높지 않은 것으로 나타났으며 이용자들은 나라기록포털에서의 검색이 매우 불편하다는 의견을 보였다. 이용자들은 국가기록원 서비스에 대하여 전반적으로 만족한다고 응답하였으나 몇몇 이용자들은 보다 신속한 업무 처리와 비공개자료의 기준을 명확히 할 것을 제안하였다.
소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.
연구목적 : 두통은 일생 동안 90% 이상의 사람들이 경험하게 되는 임상 증후군이다. 이 논문은 긴장성두통과 편두통의 현재의 개념과 바이오피드백 치료 및 이완요법에 대해 요약하였다. 방법: Pubmed/Medline 검색에 포함된 용어는 바이오피드백(biofeedback), 이완(relaxation), 생리적(physiological), 행동적 (behavioral), 비약물의 (nonpharmacological), 두통(headache), 긴장성두통(tension-type headache), 그리고 편두통(migraine)이었다. 검색되지 않은 저술 중 적절한 논문과 바이오피드백을 수행하는 전문가의 의견도 포함시켰다. 결과 : 두통은 바이오피드백 및 이완요법을 포함한 행동치료적 개입에 의해 치료될 수 있는 정신생리장애(psycho-physiological disorder)로 볼 수 있다. 두통에서 이러한 치료들을 통해 임상적 호전을 보인다는 보고들이 지속되고 있다. 또한, 환자에게 실제 적용 시 고려할 점도 제시하였다. 결론: 바이오피드백 치료와 이완요법은 단독 또는 약물치료와 함께 두통 환자에게 제공될 수 있는 효과적인 치료법으로 제안된다.
본 연구는 교육정보공유체제의 이용 활성화를 위한 방안을 제안하고자 주 사용자인 교사들의 요구사항을 분석하였다. 교사들이 생각하는 현행 시스템의 문제점과 개선점 및 희망 컨텐츠가 무엇인지에 대한 세 가지 연구과제를 설정하고, 구체적인 의견 수렴을 위해 개방형 설문을 실시하였으며 NVivo 10 프로그램으로 분석하였다. 현 시스템은 기능적 문제, 자료의 신뢰성 부족 문제, 공유 및 활용을 위한 체제 문제를 갖고 있으며, 교사들은 개인의 상황에 맞는 매우 다양한 자료들을 요구하였다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 검색이 가능한 새로운 검색엔진 도입, 컨텐츠 저작 도구 탑재 등의 웹사이트 기능 개선을 제안하였다. 또한 다양한 교사의 요구를 만족하기 위하여 교사가 주도적으로 컨텐츠를 생산 공유 유통할 수 있는 오픈마켓 서비스 체제를 제안하였고, 교사들의 교육정보공유체제 이용을 활성화하기 위해 저작권의 문제가 선결되어야 함을 강조하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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