웹 2.0 시대를 맞아 인터넷 상의 블로그 및 커뮤니티 공간에 일반 사용자들이 자신의 의견 및 생각을 표현하게 되었다. 상품 구매 시 다수의 사람들이 이러한 의견을 참조하는데, 사용자들은 소수의 의견만을 참조하고 전체적인 의견은 참조하지 못하고 있다. 의견 분석 시스템은 상품 및 서비스에 대한 인터넷 상의 글들을 분석하여 상품의 긍정, 부정을 평가하는 시스템으로 자연어 검색에서 발전한 검색이라 할 수 있다. 본 논문에서는 의견 분석 서비스에서 핵심이 되는 문장의 긍정, 부정을 파악하기 위하여 '긍정', '부정', '중립'의 극성 정보 외에 '반전'의 정보를 추가로 학습하고, 처리하는 구문 분석 및 반전 처리를 제안한다.
인터넷 환경의 비약적인 발전과 디지털 카메라의 보급률의 증가 및 일반화가 됨에 따라 인터넷 상의 블로그, 카페, 홈페이지 등 개인의 정보 공유 환경이 발달하였다. 이에 다양한 콘텐츠의 제작 및 보급의 필요성이 증가하게 되었으며 이러한 필요에 따라 기존의 단순한 이미지 뷰어를 내장한 편집프로그램, 혹은 고도의 전문적 교육이 필요한 프로그램들의 사용이 증가하였다. 하지만 이러한 프로그램들의 문제점은 다량의 이미지를 편집, 보정할 시 시간적인 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다량의 이미지를 일괄적으로 편집할 수 있는 방법을 제안한다. 또한, 콘텐츠들의 다양한 카테고리를 벗어나 각각의 카테고리에서의 장점들을 묶어 하나의 새로운 콘텐츠로 발전시킬 수 있는 퓨전그래픽 이미지 콘텐츠 개발에 대하여 제안한다. 제안된 방법을 통해 콘텐츠 제작 시간 및 콘텐츠 제작에 소요되는 비용을 절감한다. 또한 검색엔진을 통하여 콘텐츠에 대한 검색 시의 불필요한 시간을 줄였음을 보여준다.
최근 학교 현장에서는 전통적인 교수 학습 방법을 탈피한 정보통신기술을 활용한 교수 학습 방법은 거스를 수 없는 정보화 사회의 새로운 교수 학습 모형으로 보편화되어 가고 있다. 이에 본 연구에서는 현실 여건을 개선하고 교육과정이 요구하는 목표 달성을 위하여 학생들의 인터넷 사용의 대부분을 차지하는 커뮤니티 활동을 미니홈페이지라는 공간을 통해 교사와 학생 사이에 학습과 대화의 장으로 활용하기 위해 ICT 활용 교육 커뮤니티를 구축하였다. 이를 활용하여 학생들이 학습에 대한 관심과 흥미를 유발하고 시간과 장소에 구애를 받지 않으며 학생 자신이 주도적으로 학습 과제를 해결하는 학습과정으로 교수 학습 방법의 개선을 통하여 학생의 자기주도적 학습 능력이 신장되도록 ICT 활용 교육을 활성화하여 ICT 활용 교육이 우리 학교 현장에 튼튼히 뿌리를 내리는 데에 기여하고자 HTML학습을 위한 홈페이지를 블로그툴을 이용하여 구현하였다.
웹2.0이라는 개념과 트랜드는, 개방성, 사용자 참여, 집단 지성, 인간중심의 IT 서비스 등을 키워드로 하는, 플랫폼 기반 비즈니스 모델을 통칭한다. 전세계적 블로그 열풍이나, Googlization으로 불리기도하는 주요 웹포탈의 성장은 이러한 현상을 뒷받침하는 증거이며, 미래 인터넷 시장을 개척하는 엔진으로 자리잡고 있다. 그런데 웹2.0을 기술적으로(descriptive) 소개하거나 관련된 요소기술에 대한 문헌은 많음에도 불구하고, 이러한 현상을 경영/경제학적 시각에서 체계적으로 분석한 연구는 의외로 많지 않다. 본 논문에서는 기존의 웹(웹1.0)과 웹2.0 서비스 모형을 경영 경제학적 관점에서 구조화하고, 이들 서비스 모형을 Stakelberg 게임의 관점에서 분석한다. 특히 본 연구에서는 웹2.0의 다양한 국면 중에서 프로슈밍(prosuming)에 초점을 맞춘다. 분석 결과, 웹2.0에서 사용자 후생이 웹1.0에 비해 크게 증가한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 사용자 스스로 맞춤화된 정보를 창출하는 노력과 한계편익간의 비율을 나타내는 ${\delta}_c$('고객화 요소'로 부름) 분포의 범위(파라미터 ${\delta}$)가 사회후생에 중요한 역할을 함을 발견하였다. 이는 고객화 요구의 다양성이 커짐에 따라 사용자 후생을 비롯한 사회후생도 증진됨을 의미한다.
인터넷의 활용이 매우 활발해진 현재 각 개인 컴퓨터에 저장된 다양한 데이터의 공유 및 미니홈피, 블로그 등을 통한 웹 게시가 급증하고 있다. 그러나 그러한 개인 데이터 사용을 위해 컴퓨터에 저장되어있는 수많은 데이터 중 원하는 데이터를 검색하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면, 파일명, 작성일자 등 매우 제한된 정보를 사용하여 검색을 하기 때문에, 사용자 질의에 합당한 결과를 제시하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 첫째로, 온톨로지를 정의한다. 둘째로, 온톨로지 기반의 메타데이터를 정의한다. 셋째로, 데이터 간 의미적 연관성을 고려한 추론 기술을 적용한다. 즉, 각 데이터 간 의미를 고려한 검색을 개인 데스크톱 검색에 적용한다. 본 논문은 개인 미디어 검색을 위한 메타데이터 정의 및 추론 기술의 적용에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 개인의 감성정보를 분석하여 음식을 추천해주는 어플리케이션을 설계한다. 제안하는 방법은 현재 위치로부터의 거리나 인터넷 블로그 등에 소개되었던 맛집과 같은 정보를 이용하여 음식을 추천하는 방식과 다르게, 음식 선택에 있어 개인의 기분, 체중, 현재의 날씨와 위치 같은 개인적 정보와 함께 음식에 관한 선호도 조사와 요인분석을 통해 만들어진 감성지도를 바탕으로 여러 상황에 맞는 음식을 추천한다.
최근 개인 정보 취득에 대해 가장 널리 사용되는 방법 중 하나는 특정 사이트의 모조를 통해 사용자를 혼란 시켜 개인 아이디, 계좌 정보 등을 입력하도록 하여 개인 정보를 취득하거나, 일반적으로 많이 사용되는 신뢰된 인터넷 상의 공간(Portal BBS, 카페, 블로그 등)에 특정한 스파이웨어 등을 숨겨놓아 사용자 컴퓨터에 설치되도록 유도 한 후 개인 정보를 취득하는 등의 지능적이고 기존의 방법으로는 차단하기 어려운 방식을 사용하고 있다. 최근 더욱 그 기세를 넓히고 있는 다양하고, 빠르게 변화하는 위험들로부터 사용자 정보 및 네트워크를 안전하게 보호하기 위한 다양하고 적극적인 방법이 필요하다. 이를 위해 보안 장비와 계층적 RBL DNS를 이용한 근본적인 위협원 접근 차단 방법을 통해 급변하는 위협으로부터 사용자의 정보와 네트워크를 안전하게 보호할 수 있는 방법을 제안한다.
최근 블로그나 RSS 등을 통해 개인이 쉽게 미디어를 생산하고 배포할 수 있게 되어 인터넷상에서는 이전보다 더 많은 정보가 생산되고 유통되고 있다. 그러나 이렇게 폭발적인 정보의 양적인 성장은 질적 성장을 동반하지 못하고 있다. 최근 생산되는 정보들의 내부를 살펴보면 가치 있는 정보들이 유기적으로 연결되어 있지 않고 산재되러 있으며 정제되지 않은 정보들과 섞여 있음을 알 수 있다. 대량으로 생산된 정보들 중에서 가치 있는 정보를 찾고 관련 정보간의 유기적 연결을 갖도록 하기 위해서는 이러한 정보들을 통합하고 정제할 필요성이 요구되고 있다. 본 논문에서는 이러한 정보를 통합하고 정제하는 방법, 즉 정보를 구조화하는 방법으로써 링크맵 방법을 제시한다. 링크맵이란 토픽맵이나 마인드맵과 비슷한 형태를 가진 링크의 모음을 맵으로 표현한 정보의 구조화 방법이다. 본 논문에서는 링크맵의 개념, 특징 및 효율적인 연결방안을 제시하며, 이러한 링크맵을 구축하기 위한 설계방안을 제시한다.
최근 해외로 여행을 떠나는 인구가 증가함으로써 여행의 만족도와 안전성을 높이기 위해 사전 조사의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 인터넷을 통해 접근 가능한 SNS와 블로그의 글은 개인이 주관적인 견해를 가지고 작성하기 때문에 신뢰성이 떨어지게 되고 개인이 수집 가능한 정보의 양이 한정적이기 때문에 정확도면에서 한계를 가지게 된다. 본 논문은 웹 크롤링을 통하여 여행 목적지 국가에 관한 뉴스 기사들을 자동으로 수집하고 국가별 위험 요인을 도출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법을 활용할 시 해외여행에 대한 국민의 안전과 만족도가 높아지게 되고 사회 구성원의 전반적인 삶의 질이 향상될 것으로 기대된다.
갈수록 심해지는 취업난과 대학생들의 취업에 대한 갈증은 해소되지 않고 있다. 취업에 있어서 다양한 경험과 본인의 지식 등도 물론 중요하겠지만 취업에 대한 정보 또한 간과할 수 없다. 취업 준비생들은 가고 싶은 기업의 채용 후기들을 찾아다니고 읽는데 에 많은 시간과 노력을 들인다. 더군다나 이러한 취업 후기들은 그 양이 너무나 방대하기 때문에 여간 수고로운 일이 아닐 수 없다. 그래서 본 논문에서는 인터넷 사이트, 카페, 블로그 등에서 얻을 수 있는 수많은 후기들을 수집하고 분석하여 자료들을 수치화하고 도표화할 것이다. 이를 통해 취업준비생들이 기업의 채용 프로세스 후기에 대한 평가를 한눈에 알아볼 수 있으며 효율적으로 정보를 얻을 수 있게 될 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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