본 논문에서는 웹 사용자의 선호도를 추출하기 위한 지능적 모델을 제안하고 이에 대한 평가결과를 제시한다. 이를 위해 현재 정보검색엔진의 문제점을 분석하고, 선호도 가중치를 학습기에 반영한다. 이것은 키워드에 의한 단어별 빈도수에 의존하지 않고 지능적으로 사용자의 행동유형을 학습하게 함으로써 질의에 대한 결과집합을 사용자의 의도에 맞게 제공하는 메커니즘이다. 다음으로 선호도 유행성에 대한 개념과 고려요소를 제안하며, 선호도 추출 알고리즘과 이에 대한 예를 제시한다. 또한 행동유형 추출을 위한 지능모델을 설계하고 HTML 색인과 선호도 결정 지능학습과정을 제안한다. 마지막으로 선호도를 적용한 후의 문서 랭킹 측정결과를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 모델의 타당성을 검증한다.
최근 컴퓨터 게임에 등장하는 NPC(Non-player Character)에 각종 인공지능 기법을 적용하는 연구들이 이루어지고 있다. 하지만 대부분의 연구가 플레이어를 상대하는 적대적 입장의NPC들의 움직임 조절에 초점을 맞추고 있고 아직까지 게임 상에서 등장하는 모든 NPC는 항상 같은 말과 비슷한 행동을 되풀이하는 모습만을 보여주고 있다. 이는 플레이어가 게임을 비현실적으로 느끼게 만들고 결과적으로 게임의 재미를 저하시키는 요소로 작용한다. 플레이어에게 보다 현실적인 게임 환경을 제공하기 위해서는NPC가 단순히 게임의 배경을 구성하는 오브젝트가 아니라 다양한 대화를 통해 플레이어에게 많은 영향을 주게 하여 게임의 기여도를 높여주어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 게임 속에서 주어지는 퀘스트를 구성하는 NPC, 몬스터, 보상 등의 속성 정보를 온톨로지화 하고, 인터넷에 존재하는 게임 커뮤니티에서 퀘스트 질의/응답 게시판의 글을 추출하여, 플레이어의 관련 질의에 응답하는 NPC를 구현하고자 한다. 이를 위해 온톨로지 정보를 이용한 검색 알고리즘을 구현하였고,시뮬레이션을 통해 NPC가 커뮤니티 게시글 정보를 이용하여 유저에게 고정되지 않은 다양한 메시지를 전달하면서 동시에 유저의 게임 진행을 도와주는 모습을 확인하였다.
유비쿼터스 기술이 발달하면서 모바일 기기를 통해 다양한 콘텐츠를 사용자에게 적합한 정보만을 제공하기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 모바일 기기의 작은 사용자 인터페이스로 인해 정보제공에 한계가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하고 모바일 환경에 적합한 지능형 에이전트 모델과, 각 개인 사용자들이 관심 있는 일자리 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자 행동패턴을 감시하는 Personalization Engine과, 모바일 기기에 정보제공을 위한 Learning Algorithm으로 구성되었다. 조사를 통해 성별, 나이, 학력에 따라 선호하는 직업 항목이 다른 것을 알았으며, 지역은 직업을 검색 할 때 많은 영향을 주는 것으로 나타났다.
웹의 급속한 성장으로 정보의 양이 많아졌지만 디자인의 비중이 커지면서 웹 문서에 대한 구조를 추출하는데 어려움이 있다. 웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서의 내용을 구조화하여 지속적으로 개선하면서 사용자의 특성과 행동 패턴에 따라 개인화 하여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 웹 문서들 간의 정확한 구조를 추출하는 것이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 보다 웹 사이트의 정확한 구조를 추출하기 위한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹문서 태그의 하이퍼링크와 플래시 파일을 2진 형태의 문서로 불러 하이퍼링크를 추출하고 이를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프로 만든다. 하지만 이러한 웹 문서 태그 탐색 시 애플릿이나 스크립트 등에 숨어 있는 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점이 보완되어야 한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가 삭제함으로써 보다 신뢰성 높은 방향 그래프를 만든다.
데이터를 검색하고 저장하고 교환하기 위한 물적 토대의 인터페이스로 사용되는 네트워크 테크놀로지는 21세기 데이터자본주의 시대를 이끌고 있다. 일상의 거의 모든 커뮤니케이션을 지배하고 있는 네트워크 테크놀로지의 역량은 물리적 세계에서의 사회적 이해와 경험들을 사이버스페이스에서도 가시화하고 있다. 사이버스페이스에서의 인간 신체와 사물의 움직임은 사회적 맥락에 놓인다. 본고는 바로 이 현상에 주목하면서, 현실의 제 문제를 사이버스페이스를 통해 제기하는 행동주의 사례들을 살펴보았다. 특히 민주주의를 위한 비판적 예술과 사유를 정보의 영역과 결합하며 미적 상상력을 발휘해 온 전자교란극단의 디지털 행동주의를 연구의 대상으로 삼는다. 본론의 첫 번째 장에서는 사이버스페이스에서 벌어진 사회운동으로서의 행동주의의 의미를 개괄한다. 두 번째 장에서는 전자교란극단의 초기 퍼포먼스 행동주의를 대표하는 <플러드넷>의 대안성을 되돌아본다. 그리고 마지막 장에서는 <초국경 이민자 툴> 프로젝트의 시학적 의의를 분석한다. 이 과정을 통해 본고는 전자교란극단의 행동주의 퍼포먼스가 대안에 대한 상상력을 장려하는 비판미학으로서, 그리고 네트워크 테크놀로지의 매체성을 적극 활용하며 퍼포먼스 아트와 정치를 통합한 아방가르드 예술로서 동시대적 가치를 지닌다는 점을 논증한다.
본 연구는 체계적인 문헌연구를 통해 웹2.0의 사용이익과 도입요인을 분석하였다. 전자저널 검색결과 259편의 문헌 중에서 도입 기업사례 및 사용요인 관련 연구 10편을 선별하였다. 선택된 논문을 웹2.0기술의 사용이익과 성과, 웹2.0기술 수용요인, 블로그 사용자 행동 및 동기의 주제로 나누어 구분하였다. 이를 통해 본 논문에서는 웹2.0기술에 대한 실제 사용이익을 정보이익, 사회적 이익, 업무관련이익, 지식관련이익으로 제안하였다. 수용요인에 대한 연구결과로는 웹2.0 특성변수를 반영한 요인으로 지각된 참여성과 동시성, 플로우 경험, 지식의 자기효능감, 개인성과기대가 사용의도에 영향을 미치는 변수임을 밝혀내었다.
최근 딥러닝 기술의 발전으로 영상 분류 및 영상 내 객체 검출뿐만 아니라 CNN 기반의 segmentation 기술도 개발되어 다른 요소까지 포함한 직사각형 영역의 검출 영역이 아닌 경계까지 고려한 분리가 가능하게 되었다. 더불어 사람 영역을 신체부위나 의류 부분과 같은 세부 영역으로 나누어 분리하는 human parsing 기술까지 연구되고 있다. Human parsing은 의류스타일 분석 및 검색, 사람의 행동 인식 및 추적과 같은 분야에도 응용될 수 있다. 본 논문에서는 Spatial pyramid pooling layer를 이용하여 영상 전체에 대한 공간적 분포 및 특성 정보를 고려한 human parsing 기법을 제안한다. Look into person(LIP) dataset을 이용하여 기존의 다른 segmentation 및 human parsing 기법과 제안하는 기법을 비교하여 제안하는 기법의 human parsing 결과가 보다 정교한 분리가 가능한 것을 확인하였다.
지금까지 시맨틱 웹 서비스 발견은 WSMO나 OWL-S의 프로파일을 이용하여 수행되어 왔다. 그러나 이 연구들은 서비스의 이름과 input/output만을 이용하여 검색함으로써, 배송 후 지불을 하는 도서 판매 서비스를 찾아라.' 와 같이 서비스의 내부 정보에 대한 질의를 수행할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 TM-S 온톨로지와 TMS-QL을 제시한다. TM-S 온톨로지는 프로세스 정보를 이용하여 서비스의 행동을 기술하며, 3가지 하위 온톨로지인 프로세스 시그니처 온톨로지, 프로세스 구조 온톨로지, 프로세스개념 온톨로지로 구성되어 있다. TMS-QL은 사용자가 TM-S 온톨로지에 대해 질의 요구를 기술할 수 있는 언어를 제공한다.
웹은 사용자가 원하는 정보를 쉽고 정확하게 검색할 수 있도록 웹 문서를 자료구조화하여 보다 신뢰성 있는 패턴을 추출하고 사용자의 특성과 행동 패턴을 적용하여 개인화 하여야한다. 본 논문에서는 개인화하기 위한 전처리 과정으로서 웹 문서를 구조화 하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 기본적으로 웹 문서 태그의 하이퍼링크를 깊이 우선 탐색 알고리즘을 사용하여 방향그래프를 만드는 것이다. 이때 웹 문서 태그 탐색 시 플래시, 스크립트 등의 찾기 힘든 하이퍼링크를 찾는 문제와 '뒤로' 버튼 사용 시 웹 접근로그에 기록되지 않는 문제점을 보완한다. 이를 위해 클릭 스트림을 스택에 저장하여 이미 만들어진 방향그래프와 비교하여 새롭게 찾은 정점과 간선을 추가함으로써 보다 신뢰성높은 방향그래프를 만든다.
정보의 수집, 기록, 처리, 저장을 하며 정보를 검색하고 제시해 주는 정보 시스템은 최근, 여러 방면에서 응용되어 인간의 여러 가지 활동을 지원하고 있다. 그런데, 현재의 정보 시스템은 일반적으로, 사용자의 명시적 제시에 대하여 시스템이 반응하고 정보를 제시하는 '반작용에 의한 소극적 모델(reactive model)'을 기반으로 하고 있다. 그러나 정보사회로 발전하기 위해서는 정보 시스템 자신이 자율적으로 인간의 행동이나 의도를 이해해, 거기에 기반을 두고 인간에게 지시나 정보 제공을 자발적으로 실시한다고 하는 '쌍방향의 동적 상호작용(mutual dynamic interaction)'이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 정보시스템과 사용자의 '시선' 정보 기반의 쌍방향의 동적 상호작용을 통하여, 사용자의 '흥미' 라고 하는 심리적 상태를 추정하여, 보다 적절하고 효과적인 정보를 제공할 수 있는 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 의인 에이전트(avatar)를 이용하여 사용자의 주시 행동을 모방하는 것에 의해, 사용자와의 '공동 주의'를 실시하는 주시 모방(Gaze-Mirroring)이라는 방법을 도입하여, 시스템이 사용자의 잠재적인 흥미를 추정하고 추정된 결과에 따라 적절한 정보를 제시한다. 이와 같은 사용자의 시선정보를 이용한 주시 모방 모델 기반의 지능형 정보 시스템은 시스템의 적극적인 상호작용을 통한 새로운 상호작용 방법의 개발이 될 뿐만아니라, 사용자의 주시 정보를 통하여, 사용자의 잠재적 흥미를 표출함으로써, 사용자의 의도를 이해해, 사용자가 원하는 정보를 제시해 줄 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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