게임을 플레이하는 사람들의 범주가 더 넓고 다양해졌고, 새로운 속성들이 게임에 반영되고 있다. 이러한 변화에 따라 지금의 플레이어들이 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지 이해하고 파악하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 게임 플레이어 30명을 P표본으로 선정하여 디지털 게임 분류 요소에 대한 Q표본 29개를 기반으로 Q방법론을 수행하였다. QUANL 프로그램으로 분석한 결과, 총 3개의 유형이 구분되었다. 첫 번째 유형은 외부적인 관점에서 보이는 게임 구성요소를 중요한 분류 기준으로 인식하고 있어 '물리적 환경중심 플레이어'로 명명하였다. 두 번째 유형은 게임 내부에 존재하는 구성요소들이 게임을 분류하는 중요한 기준이라고 인식하기에 '콘텐츠 중심 플레이어'로 명명하였다. 세 번째 유형은 게임을 분류하는 데에 있어 게임 플레이어 자신의 주관적 느낌과 생각을 중요하게 인식하고 있어 '감성 경험 중심 플레이어'로 명명하였다. 본 연구는 지금의 게임 플레이어들이 실제 게임을 어떻게 인식하고 분류하는지, 그 유형과 특성을 프레임워크로 분류했다는 점에서 의의가 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 주요 특징으로 언급되는 자연성, 사용 간편성, 비가시성, 선응성 등은 모두 사용자 인터페이스와 관련이 높다. 특히 이동중의 사용자들에게 그들이 처한 상황에 맞게 시의적절한 인터페이스를 제공하는 것은 서비스의 질 향상에 밀접한 관계를 가질 것으로 예상된다. 그러나 인터페이스의 시의적절성을 만족시키기 위한 필요한 기준들과 구현 방법에 대해서는 아직 구체적 연구가 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 시의적절성을 서비스 제공의 양상의 자연스러움과 존대등분의 자동적 적응이라는 두 가지 관점으로 보고 상황인식에 기반한 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스의 시의적절성을 유지하도록 하는 프레임워크 및 방법론을 제안하는 것을 목적으로 한다.
이 글은 '인류세(anthropocene)'라는 지구 환경 위기의 화두를 어떻게 기록학에 접목하고 생태 실천적 사유와 연결할 것인지를 모색한다. 환경 위기 상황을 일종의 아카이브 상수값으로 둔 기록학 논의를 독려하기 위하여, 이 연구는 생태주의에 입각한 기록학의 질적 전환 가능성을 타진한다. 이 글은 최근 서구 기록학 내 '그린 아카이브'에서 주장하는 친환경 기록관리의 개선책 마련 정도의 실용주의론을 넘어서고자 한다. 기록학과 생태주의적 패러다임을 이론적으로 접목하는 '생태 아카이브'라는 새로운 개념과 이의 인식론적 전환을 요청한다. 구체적으로는, 먼저 기록의 생태적 접근을 기록학 논의에서 발굴함과 동시에 최근 인류세 담론들이 강조하는 기록의 '생태주의적 전회(an ecological turn)'를 통해, 이 글이 강조하는 '생태 아카이브' 개념을 구체화한다. 이 연구는 '생태 아카이브'를 기록학의 보편적·이론적 프레임으로서 생태 '리빙' 아카이브를 구축하기 위한 기본 개념으로 삼는다. 즉 생태주의적 아카이브 구축을 위해, 이른바 기록 민주주의적 가치들, 즉 탈보관주의, 공동체 아카이브, 그리고 정서의 아카이브를 재해석하고 확장한다. 구체적으로, 인류세 비극의 중요한 현장이자 사례인 구제역 살처분 매몰지 기록을 통해서 생태 리빙 아카이브의 실제 적용의 방법론을 예시한다. 구제역 사례 분석은, 지구 생태전환에 조응하는 기록관리의 새로운 질적 전환을 모색함과 동시에 아키비스트와 생태 현장의 시민주체들이 공동으로 구성해나가는 생태 현장 실천의 기록화 작업을 함께 강조하기 위함이다.
국방 M&S 분야에서 모의 기반 획득 방법이 필수적인 정책으로 인식되면서 획득 단계별 M&S 적용을 위한 협업이 필요해지고 M&S 컴포넌트를 쉽게 개발하고 공유하기 위한 공통 기반환경의 구축이 필요하게 되었다. 이를 위하여 본 연구에서는 모델 개발 재사용성 향상을 위한 형식론 기반의 시뮬레이션 프레임워크와 신속 개발을 위한 GUI 기반 모델링 환경을 제안한다. 제안하는 프레임워크는 플러그인 기반으로 동작하며 XML 기반 객체 모델을 바탕으로 하고 있기 때문에 모델의 개발과 변경에 대해 유연한 설계를 할 수 있으며 외부체계 연동, 모델 데이터 로깅과 같은 시뮬레이션 지원 기능을 구현하는데 효과적이다. 본 논문에서는 이러한 프레임워크 및 모델링 개발 도구의 구조와 기능 요소들에 대해 설명한다.
K개의 인식기로부터 관찰된 K개 결정을 결합하는 결합 방법론 중의 하나인 BKS (Behavior-Knowledge Space) 방법은 아무런 가정 없이 이들 결정을 결합하지만, 관찰된 K개 결정을 저장하고 관리하려면 이론적으로 기하학적인 저장 공간을 만들어야 한다. 즉, K개의 인식기 결정을 결합하기 위하여 (K+1)차 확률 분포를 필요로 하는데, 작은 K라 할지라도 그 확률 분포를 저장하거나 평가하는 것이 어렵다는 것은 이미 잘 알려져 있다. 그러한 문제점을 극복하기 위해서는 고차 확률 분포를 몇 개의 구성 분포로 나누고, 이들 구성 분포의 곱(product)으로 고차 확률 분포를 근사시켜야 한다. 그러한 이전 방법 중의 하나는 그 확률 분포에 조건부 독립 가정을 적용하는 것이고, 다른 방법으로는 [1]에서와 같이 그 확률 분포를 단지 트리 의존관계 또는 2차 구성 분포의 곱으로 근사하는 것이다. 본 논문에서는, 구성 분포의 곱으로 근사하는 방법에서, 2차 이상의 고차 구성 분포까지 고려하여 (K+1)차 확률 분포를 d차 ($1{\le}d{\le}K$) 의존관계에 의한 최적의 곱으로 근사하고, 베이지안 방법과 그 곱을 기반으로 다수 인식기의 결정을 결합하는 의존관계 기반의 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 표준 CENPARMI 데이타베이스로 실험되어 평가되었다.
그동안 전자정부의 지식관리 연구는 주로 조직 내적인 것에 국한하여 왔다. 그러나 최근 시민중심적이고 시민주도적인 패러다임으로의 변화와 웹 2.0 커뮤니케이션의 발달로 조직내부에서 정부와 시민 간 조직외부로의 지식관리의 문제가 중요한 영역으로 부각되고 있다. 이에 일련의 지식강화포털 연구는 시민을 대상으로 하는 포털 상에서의 지식강화가 필요하다는 인식에서 출발하며, 이를 통해 전자정부포털의 유용성을 향상시킬 것을 가정한다. 지식강화와 전자정부(포털)는 각각의 영역에서는 폭넓게 논의되어 왔으나, 두 영역이 만나는 맥락(Joint Context)에서 이러한 구조에 대해 소개한 연구는 드물다. 이를 위하여 본 연구는 전체론적인 접근방식으로 기존의 관련 논의들의 이론적 구조화를 통해 전자정부포털 상에서의 지식강화를 위한 개념적 프레임워크를 도출하는 것을 목적으로 한다. 본 프레임워크는 3개의 변환 단계로 구성되는 지식강화포털의 진화적 경로를 제안하고 있으며, 이는 향후 지식강화포털 프로젝트를 구현하는데 있어 기본적인 참조모델로서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구는 SNS 텍스트에서 형태소 분석기로 분석되지 않는 비정규토큰 유형 중 고빈도로 나타나는 의존명사 내포 어형의 형태소를 인식할 수 있는 LGG 기반 패턴문법 사전 구축과 그 성능을 평가하는 것을 목표로 한다. SNS 텍스트에서는 기존의 정형화된 텍스트와 달리, 띄어쓰기 오류로 인한 미분석어가 매우 높은 빈도로 나타나는데, 특히 의존명사를 포함한 유형이 20% 이상을 차지하며 가장 빈번한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 의존명사를 내포한 비정규토큰의 띄어쓰기 오류 문제를 효과적으로 처리하기 위해, 부분 문법 그래프(Local Grammar Graph: LGG) 프레임에 기반한 패턴문법 사전을 구축하였다. 이를 SNS 코퍼스에 적용하여 성능을 평가한 결과, 정확률 91.28%, 재현율 89%, 조화 평균 90.13%의 성능을 통해 본 연구의 접근 방법론의 유용성과 구축 자원의 실효성을 입증하였다.
소위 '인생네컷'이라 불리는 셀프사진관은 MZ 세대의 새로운 놀이 문화로 떠오르며 사용자 수가 나날이 증가하고 있다. 그러나 짧은 시간 내에 다양한 포즈를 취해야 하는 셀프사진관 특성상 촬영이 낯선 사람에게는 여전히 진입장벽이 존재한다. 더불어 매번 비슷한 포즈와 사진 결과물에 기존 사용자는 점차 흥미를 잃어가는 문제점도 발생하고 있다. 이에 본 연구에서는 셀프사진관 사용자의 관계를 분류하는 모델을 개발하여 관계에 따른 적합하고 다양한 포즈를 추천하는 프레임워크를 제안한다. 사용자의 관계를 'couple', 'family', 'female_friend', 'female_solo', 'male_friend', 'male_solo' 총 6 개로 구분하였고 실제 현장과 유사하도록 단색 배경의 이미지를 우선으로 학습 데이터를 수집하여 모델의 성능을 높였다. 모델 학습 단계에서는 모델의 성능을 높이기 위해 여러 CNN 기반의 모델을 전이학습하여 각각의 정확도를 비교하였다. 결과적으로 195 장의 test_set 에서 accuracy 0.91 의 성능 평가를 얻었다. 본 연구는 객체 인식보다 객체 간의 관계를 학습시켜 관계성을 추론하고자 하는 것을 목적으로, 연구 결과가 희박한 관계 분류에 대한 주제를 직접 연구하여 추후의 방향성이나 방법론과 같은 초석을 제안할 수 있다. 또한 관계 분류 모델을 CCTV 에 활용하여 미아 방지 혹은 추적과 구조 등에 활용하여 국가 치안을 한층 높이는 데 기대할 수 있다.
최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
기업이 비즈니스 프로세스의 중요성을 인식하게 되면서 비즈니스 프로세스 관리시스템에 대한 관심이 높아졌다. 그러나 전통적으로 BPMS는 업무프로세스의 모형화 및 실행에 그 초점이 맞추어져 있어, 상대적으로 프로세스 관리의 궁극적인 목적인 프로세스 효율성 제고나 더 나아가 프로세스를 혁신하는 데에는 큰 기여를 하지 못하였다. BPMS는 일반적으로 방대한 량의 이력 데이터를 남기게 되는데, 이에는 프로세스의 실행과 관련된 다양한 의미있는 정보나 규칙들이 숨어있다. 본 연구는 데이터마이닝 기법을 활용하여 프로세스 이력 데이터를 분석하는 체계적인 방법론을 제시한다. 제시된 방법론은 프로세스 분석을 위한 데이터 모형, 분석절차, 그리고 시스템 프레임워크를 포함한다. 또한 그 유용성을 검증하기 위하여, 시뮬레이션 데이터를 이용한 실험결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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