이 연구의 목적은 전문가 집단을 대상으로 프로그래밍 교육에 필요한 프로그래밍 개념의 구성원을 도출하여 학습자의 개념화를 돕는데 있다. 이를 위해 변수, 연산자, 제어 구조 등의 프로그래밍 요소를 질적 연구 방법인 개념적 메타포 분석 방법을 적용하여 프로그래밍 교육 전문가 집단이 형성한 개념의 전형적 속성을 확인하고 델파이 연구 방법을 통해 타당성을 확보하였다. 이 연구의 결과로 프로그래밍 개념의 전형적 속성 17가지를 도출하였다. 이를 바탕으로 내린 결론은 프로그래밍 교육에서 학습자가 1)변수 개념은 데이터를 저장하는 방법, 이름을 정하는 방법, 변수의 주소가 갖는 의미, 값을 변하게 하는 방법, 변수의 다양한 형태, 변수가 갖는 크기의 의미 등, 2)연산자 개념은 사칙 연산 방법, 논리적인 처리 방법, 우선순위에 따른 연결 방법, 연산 기호의 의미, 비교하는 방법 등, 3)제어 구조 개념은 실행 흐름 제어 방법, 참/거짓으로 논리적 판단 방법, 실행 규칙 설정 방법, 선택적 실행 방법, 순차적 실행의 의미, 반복적 실행 방법 등을 이해하도록 교육 내용을 보다 구체적으로 설정해야 한다는 것이다.
최근의 뉴미디어 아트는 새로운 기술만을 수용하여 예술도구로 사용하는 기술종속적인 예술이기보다 기존의 기술들을 전복시키고 재활용하며 변형시키는 재매개의 역할로써 발전해 나아가고 있다. 여기에서 새로움(New)의 개념은 새롭게 탄생된 기술만을 의미하는 것이 아니라 기존의 기술을 우회적으로 바라보고 거기에서 새로운 의미를 찾는 것으로 보아야 한다. 본 연구에서는 이러한 뉴미디어 아트의 개념이 어떻게 게이미피케이션이 적용된 공간에서 게임을 화면 안에서 바깥으로 외형화 시키는지에 대한 공간화에 대한 개념을 그 출발로 삼았다. 참여형 뉴미디어 아트는 전시장에서 작품을 단순히 관람하는 것이 아니라 관람객의 참여하는 플랫폼을 부차적으로 추가시켜 전시장 공간 전체를 활용하는 것을 의미한다. 이번 연구에서 게이미피케이션의 상호작용성은 게임이 예술화된 공간 안에 속하게 되면서 발생하게 되는 변화 과정과 현상들에 주목하였다. 여기에서 게이미피케이션은 곧 '게임의 공간화' 과정을 의미한다고 보는 입장이라는 점을 전제로 한다. 미술관에서 관객들을 대상으로 한 상호작용성과 인터페이스 디자인의 발전 방향을 살펴보는데 있어 게임의 공간화의 과정에서 변형되어가는 여러 가지 사례들을 중심으로 연구하였다.
본 연구는 기존의 미디어 연구 내에서 시각미디어에 비해 상대적으로 그 중요성이 간과되어 왔던 음악미디어에 대한 계보적 접근을 통해서 MP3의 사회문화적 의미를 고찰해보는 시론적 성격을 가진 연구다. 이러한 분석을 위해서 고립주의적인 미디어 연구와는 달리 미디어 사이의 상호관계적인 맥락에서 미디어를 파악하는 미디어 재매개 이론을 이론적 기반으로 해 MP3에 대한 분석을 시도한다. 이러한 연구의 결과로 본 연구에서는 음악미디어의 재매개 과정을 소리의 비매개성과 인터페이스의 하이퍼매개성이라는 이중 논리로 분석했다. 또한 음악미디어 재매개의 관행으로 이동성과 사사화라는 측면에서 MP3가 기존 음악미디어들이 가지고 있던 '이동성과 사사화'에 '밀도의 심화'를 가져왔다고 밝혔다. MP3의 시공간성은 음악미디어의 청각적 시공간성과 모바일 기기들이 가지는 모바일 시간성의 융합을 통한 '모바일 음악 시공간성'으로 개념화 했으며, MP3의 사회적 물질적 차원의 재매개를 통한 듣기 체계의 변화는 저작권 문제와 음악가들의 지위의 변화의 차원에서 고찰되었다.
최근 관심의 대상이 되고 있는 CRM, eCRM에는 데이터 마이닝 기법이 핵심 기술로 이용되고 있다. 이러한 데이터 마이닝 기법가운데 가장 널리 사용되고 있는 군집화는, 데이터 집합을 유사한 데이터의 군집들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 것이다. 그런데 기존의 군집화 알고리즘은 사전에 군집의 개수를 미리 결정해줘야 하고 잡음에 민감하여 지역적 최적해(local minima)에 수렴할 수 있다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점의 개선을 위해, 본 논문에서는 유사도 개념을 적합도 함수로 사용하는 유전자 알고리즘을 적용한 군집화 기법을 제안하다. 특히 적합도 하수에 사용된 군집의 대표값 개념은 요약 정보만을 이용하여 계산속도가 향상되기 때문에 대용량 데이터를 다루는 마이닝에 적합할 것을 기대된다.
온톨로지(Ontology)는 사람과 컴퓨터, 또는 컴퓨터 간의 개념 및 개념 표현을 공유하기 위한 개념화의 명시적 규약을 의미한다. 기존의 온톨로지 생성은 전문가에 의한 수작업에 의존되어 비용과 시간이 많이 드는 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 딥러닝(Deep learning)기반의 기계번역 개념을 적용한 사례를 활용하여, 수작업의 의존성이 감소한 방법으로 텍스트로부터 온톨로지를 생성하는 방법을 구현하였다. 특히 기존 연구에서 제안한, 딥러닝을 이용해 텍스트로부터 지식 표현 시퀀스를 추출한 정보를 활용하여, 지식 표현 구조를 온톨로지로 변환하고 지식 베이스로 확장하는 과정을 통해 자동화 된 Text-to-Ontology 변환 방법론을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.
생산 기술의 발전과 함께, 날로 다양해지고 복잡해져 가는 소비자의 니즈를 제품 개발 과정에서 반영해야 할 필요성이 점차 높아져 가고 있다. 그러나, 마케팅적 관점에 그 기초를 두고 구조화되고 있는 현재의 소비자 니즈 체계는 제품 개발 단계에서 응용하기에는 너무 추상적이고 범주적인 성격을 가진다. 따라서, 본 연구에서는 인지과학/인지심리학 이론을 중심으로 하여, 제품 컨셉 수립 단계에서 실제적으로 응용할 수 있도록 소비자 니즈를 구조화하는 방법론을 수립하고, 니즈 구조화에 대한 가이드라인을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 통해 규명된 발견 점은 다음과 같다. 첫째, 기존의 분류 기준과 같이 소비자 니즈의 범주뿐 아니라 실제적인 니즈의 속성까지를 구조화하기 위해서는, 소비자에 대한 제품의 실제적 의미에 해당하는 감성 개념을 구조 내에 포함시켜야 한다. 또한, 이와 같은 개념 하에 수립된 니즈 구조를 감성 니즈 구조라고 정의할 수 있다. 둘째, 개념의 범주화는 상징적 개념을 중심으로 한 본질적 개념과 외연적 개념의 결합을 통하여 이루어질 수 있다. 이러한 가설을 바탕으로 하면, 감성 니즈 구조는 가치 컨셉(본질적 개념), 소비자 니즈(외연적 개념)가 감성(상징적 개념)과 결합함으로써 이루어질 수 있다.
정보 이론은 최대한 많은 데이터를 매체에 저장하거나 채널을 통해 통신하기 위해 데이터를 정량화하는 응용 수학의 한 분야이다. 1948년 정보이론은 Shannon의 논문에서 발표되었으며 이 논문을 바탕으로 통신, 신호처리, 네트워크에의 데이터 처리 및 전송에 대한 획기적인 발전을 이루었다. 본 논고에서는 정보의 의미와 엔트로피, 채널 용량에 관한 내용을 다루어 정보이론의 기본 개념을 설명할 것이며, 또한 센서네트워크와 중계 채널 그리고 MIMO 시스템과 다른 분야에서 정보이론이 어떻게 적용되는지 그 응용분야에 대해 다뤄보고자 한다.
시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.
창의와 창조는 그 용례를 볼 때 큰 의미 구분 없이 사용되는 것이 일반적인 경향이다. 하지만 창의는 발상을, 창조는 과정을 의미하는 것으로서, 창의는 직관적인 것을 중시하는 반면 창조는 논리와 직관이 모두 중요한 요소이다. 직관은 그 과정을 알기 어렵고 직관이 일어나기 쉬운 조건을 형성하는 것으로 알려져 있는 반면 논리는 명확하다. 그로부터 창조를 제대로 알 수 없는 미지의 것으로 취급하고, 자신과 거리를 두는 일반적인 관행에서 벗어날 수 있는 근거를 발견할 수 있다. 창조의 과정은 일반적인 문제해결과정과 같은 개념으로 볼 수 있으며 그 핵심에 디자인이 존재한다. 디자이너는 문제해결과정을 학습하고 많은 프로젝트를 통하여 그 실행방법을 체득하기 때문에 디자이너를 창조자라 불러도 무방할 것이다. 현재 일반인은 물론 디자이너들까지 디자인을 형상 만들기로 보는 디자인 인식은 소프트웨어라는 강력한 도구가 등장하고 복제가 자연스러운 것이 되어버린 디지털 시대에서 더 이상 의미를 가지지 못한다. 이제 디자인은 디자인 본연의 '개념화', '촉매작용', '시각화'의 3가지 능력을 바탕으로 '창조의 방법론'으로 자리잡아야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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