학술정보 이용자는 연구에 필요한 자료를 획득하기 위해 검색서비스를 이용한다. 대부분의 웹 이용자는 원하는 정보를 얻기 위해 수많은 검색 질의어를 생성하여 시스템에 요청하고 선별된 정보 리스트들을 탐색하고 정보획득의 최종 목적지로써 해당 정보의 상세화면으로 이동하게 된다. 마찬가지로 논문 및 특허 정보를 제공하는 학술정보서비스의 경우 이용자의 최종 목적지는 한 건의 상세 메타정보 혹은 원문이 되는데, 이 때 이용중인 정보와 유사한 다른 유형의 학술정보 및 관련 연구 분야의 연구자 제공 서비스는 이용자의 정보획득 요구를 쉽게 충족시키기 위한 필수요소이다. NDSL(국가과학기술종합정보서비스) 의 경우 동일 DB내에서의 유사문서 검색기능(논문검색에서는 유사논문 제공, 특허검색에서는 유사특허 제공)을 제공하지만 이는 이종 DB간 유사문서를 이용하고자 하는 사용자 요구사항을 만족시키지 못하는 수준이다. 본 논문에서는 논문, 특허, 연구보고서, 동향분석 자료를 포함한 학술정보 검색서비스에서 사용자 질의어와 검색엔진이 제공하는 검색 요소 및 부스팅(boosting) 기법을 이용한 이종 컨텐츠간 유사문서 리스트 및 관련 연구 분야의 연구자명 검색 서비스 기법에 대해 논한다. 이는 사용자가 원하는 학술정보를 서비스 최종 화면에서 효과적으로 제공함으로써 반복되는 검색 및 탐색의 노력을 줄일 수 있다.
애드 혹 네트워크(MANET: Mobile Ad hoc NETworks)는 기본적인 내부구조(infrastructure) 없이 노드들만으로 네트워크 망을 구성한다. 경로 탐색 정책으로 리액티브(reactive) 방식과 프로액티브(proactive) 방식이 있는데, 전통적으로 리액티브 방식의 성능이 더 좋은 것으로 평가된다. 그리고 두가지 방식의 장점을 취합한 하이브리드(hybrid) 방식의 클러스터 토폴로지(cluster topology) 도입에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그 중, HCR(Hybrid Cluster Routing)이 제안되었는데, 이는 프로액티브 방식에 보다 중심을 둔 기법이다. HCR 은 리액티브 방식 경로 탐색 방법인 플라딩(flooding)의 탐색 지역을 한정된 범위로 제한할 수 있으나, 프로액티브 방식의 전체 네트워크 구성 정보 유지에 따른 막대한 오버헤드를 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오버헤드를 줄이기 위해, 클러스터 내부 경로 탐색 기법인 MICF(Maginot path based Intra Cluster Flooding)를 제안한다. MICF 는 HCR 을 개선한 FSRS(First Search and Reverse Setting) 기반의 기법으로서, 클러스터 내부의 마지노 패스(maginot path)를 기준으로 경로 탐색 지역을 제한한다. MICF 는 게이트웨이(gateway) 간 최단 거리가 항상 클러스터 헤드(cluster head)를 중점으로 원의 내각 지역에 존재함을 바탕으로 하며, 최단 경로의 보장과 플라딩 지역 제한을 동시에 만족한다. 실험 결과, MICF 는 FSRS 기반의 기존 클러스터 내부 플라딩 방식보다 총 에너지의 7.79%만큼 더 에너지를 보존하였다. 결론적으로, MICF 역시 기존의 방식보다 에너지를 더 효율적으로 사용할 수 있으며, 마지노패스 설정과 이를 기반으로 한 제어 과정에 추가적인 오버헤드가 발생하지 않는다. 그리고 플라딩 면적이 작을수록 오버헤드가 줄어들게 됨을 알 수 있다.
다문화청소년 삶의 만족도 변화양상을 확인하고 문화적응스트레스, 자아존중감과 가족지지가 삶의 만족도 변화에 미치는 영향의 종단변화를 탐색하고자 한다. 이런 목적을 위해 다문화청소년 패널 조사 4차 년도부터 6차 년도까지의 조사 자료를 분석에 사용하였으며 분석결과, 삶의 만족도, 자아존중감, 가족지지는 각각의 선형변화모형을 통해 3년간 감소하는 양상을 나타냈다. 다변량잠재성장모형을 통한 문화적응스트레스와 삶의 만족도 간 자아존중감과 가족지지 각각의 종단적 매개효과를 살핀 결과, 자아존중감과 가족지지의 매개효과를 확인하였으며, 이런 결과를 토대로 다문화청소년의 삶의 만족도와 자아존중감 및 가족지지를 향상시키기 위한 실천적 함의를 제시하였다.
본 연구에서는 기존의 시스템 중심의 방식에서 벗어나 각 이용자 집단에게 효율적이고 만족스러운 내용기반 음악 정보검색(Music Information Retrieval : MIR)의 질의인터페이스를 설계하고자 각 집단의 음악정보탐색행위를 연구하였다. 연구대상 집단은 음악분야의 전문 지식 여부에 따라 2개의 전공자 집단(작곡전공, 성악/기악전공)과 2개의 비전문가 집단(아마추어 비전문가, 순수 비전문가)으로 구분하여 모집하였다. 모집방법은 연구대상자 선정과정을 포함한 누증표집(snowball sampling) 기법과 이론적 샘플링(theoretical sampling) 기법을 이용하였고 최종적으로 전공자 집단 7명, 비전문가 집단 7명 모두 14명이 실험에 참가하였다. 탐색실험, think-aloud, 참여관찰, 탐색후 질문지법과 심층 인터뷰를 통해 얻은 자료를 분석 및 통합하여 결과를 도출하였다. 작곡 전공의 전문가 집단은 정확한 음렬로 질의를 입력할 수 있는 인터페이스(건반, 텍스트, 악보 입력)를 선호하였고, 비작곡 전공의 전문가 집단과 비전문가 집단은 허밍 질의 인터페이스를 선호하였다. 각 질의 방법의 입력오류를 최소화시키기 위한 연구가 더 필요하다.
SELIS(SEoul Women's University Library and Information System) OPAC에 대한 이용자의 키워드/불연산자 탐색의 지식수준을 알아보기 위하여 4가지 사항에 따라 질문지의 결과를 분석하였다. 분석한 결과를 보면 SELIS OPAC 이용시 키워드 탐색에서 불연산자의 사용이 쉽다고 생각하고 불연산자의 사용으로 검색결과를 만족하는 이용자는 그렇지 않다고 응답한 이용자 보다 키워드/불연산 탐색의 지식수준이 높은 것으로 요약할 수 있다. 설문문항에서 제시한 지식은 키워드 탐색의 특성(단일 키워드 사용, 2개 이상의 키워드 사용), 키워드 탐색 시 불연산자의 사용, 색인에 대한 지식, 불용어 리스트에 대한 지식(비통제 용어) 키워드 탐색기법(전방일치, 우측절단). 불연산자의 올바른 사용, 키워드의 브라우징으로 주제어 선정에 관한 것이다. 앞에서 제시한 이러한 지식들은 OPAC의 키워드/불연산자 탐색에서 중요한 요소로 볼 수 있다. 성공적인 탐색을 위해서는 정보검색과정에 대한 개념적인 지식 즉, 정보요구를 탐색 가능한 질의어로 바꾸는 것과 주어진 시스템에서 질문의 결과를 얻는 방법에 대한 어의적인 지식(시스템의 특징을 어떻게 언제 이용할 것인가 하는 지식) 그리고 이용자의 질문에 대한 과학적인 기술 즉, 기본적인 컴퓨터 기술과 상세한 탐색문을 작성하는 구문론적인 지식이 요구된다. 그러나 지금까지 이용자에 대한 온라인목록 탐색의 중요한 지식으로 간주해온 것은 과학적인 기술방법에 관한 지식에만 치중하고 어의적인 지식, 개념적인 지식을 강조하는 것은 부족하였다. 따라서 온라인목록 이용에 관한 교육을 너무 과학적인 기법에만 치중할 것이 아니라 어의적 지식, 구문에 관한 기술과 개념적인 지식 교육에 초점을 맞추어야 할 것이다.
본 연구는 치위생과 학생들이 효과적인 진로 탐색 행동으로 성공적인 취업을 할 수 있도록 진로지도 및 진로지원 프로그램 개발에 필요한 기초 자료를 제시하고자 시행하였다. 2014년 12월 1일부터 2014년 12월 12일까지 울산 지역과 대구 지역에 소재하는 2개 대학 치위생과 여학생들을 편의 표본추출하여 자기기입식 설문조사를 실시하고 자료를 분석한 결과는 다음과 같다. 학교 진로지원 평가와 진로 탐색 효능감은 전공에 대하여 만족하거나 자신의 적성에 맞을 경우 높았고, 가정형편이 좋지 않거나 성적이 하위권일 경우에는 낮았다. 관계구축 효능감이 높은 사람은 졸업 후 교육계를 희망하거나 취업성공에 있어서 적극적인 태도와 정보습득이 중요하다고 생각하였으며, 진로 탐색 행동은 학교 진로지원 평가와 진로탐색 효능감과 모두 양의 상관관계가 있었다. 진로 탐색 행동에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 직업탐색 효능감(${\beta}=0.702$, p<0.001)이며 개인탐색 효능감(${\beta}=.0.242$, p<0.001), 실제적 진로지원(${\beta}=0.165$, p<0.05)과 관계구축 효능감(${\beta}=0.152$, p<0.05) 순으로 나타났다. 이상의 결과를 종합해 볼 때 치위생과 학생의 효과적인 진로 탐색 행동으로 성공적인 취업을 이끌기 위해서는 전공만족도 향상과 자신의 적성에 맞는 학과 선택이 아주 중요하고 체계화된 직업 탐색 프로그램과 대인관계 및 의사소통 강화 프로그램 활용이 필요하며 대학의 실제적인 진로지원이 강화되어야 할 것이다. 또한, 진로 및 취업지도에 관한 지원부서 및 전문 상담기관 활용, 직업 탐색 프로그램의 운영효과 등에 관한 추후 연구가 필요하다고 생각된다.
이러닝은 전통적인 주입식 교육에서 벗어나 언제 어디서나 원하는 학습을 가능하게 하여 교육 효과를 높였다. 그러나 효과적으로 정보시스템을 활용하기 위해서는 사용자의 만족을 평가하여 피드백을 반영하는 것이 중요하다. 학습은 유무형의 요소를 많이 포함하기 때문에 이러닝의 만족 요인을 명확하게 규명할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 혼합방법론을 사용하여 이러닝 학습 만족도 증진 방안을 도출하고 이러닝 만족도 모델 제안을 목적으로 한다. 따라서 본 연구는 실제 학습자 대상으로 1:1 심층 인터뷰를 하고, Udemy 사이트의 온라인 학습자 후기를 텍스트 마이닝하여 상위평점 강의와 하위평점 강의를 분지한 것을 바탕으로 토픽 모델링을 하였다. 분석 결과 학습자들이 이러닝 학습에 대하여 어떠한 부분을 긍정 혹은 부정적으로 느끼고 이용하는지 파악하고자 한다. 기존에는 설문 기반의 연구가 주로 이루어졌던 것에 반해 본 연구는 학습자가 직접 작성한 실제 데이터를 수집하였다. 이것을 정보시스템 성공 모델을 기반으로 토픽 모델링을 통해 도출된 결과와 접목하였다는 것에서 학술적 의의가 있다고 할 수 있다.
제조최적화 문제는 비선형 형태의 설계변수로 표시되며, 다양하고 복잡한 제약들을 만족하는 조건하에서 최적해를 구하는 문제이다. 이러한 제조최적화 문제 해결을 위하여 본 연구에서는 혼합형접근법을 제안한다. 제안된 혼합형접근법은 기존의 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)과 쿠쿠탐색(Cuckoo search: CS) 및 언덕오르기법(Hill climbing method: HCM)을 혼합한 형태로 구성된다. 제안된 혼합형접근법에서 GA는 전역적탐색(Global search)를 위해 사용되고, CS는 GA탐색과정에서 발생하는 단점을 개선하기 위해 적용되고, 마지막으로 HCM은 GA와 CS 탐색 이후의 수렴된 지역을 정밀하게 탐색하기 위한 지역적탐색(Local search)을 위해 적용된다. 실험분석에서는 다양한 형태의 제조최적화 문제가 제시되어 본 연구에서 제안된 혼합형접근법와 기존접근법들의 수행도를 각각 비교, 분석하였으며, 그 결과는 본 연구에서 제안한 혼합형접근법의 수행도가 기존접근법들의 수행도보다 더 우수한 것을 확인하였다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
제약조건을 만족시키기 위한 문제에서 해를 얻는 일은 그 문제의 조건들을 만족시키기 위한 변수들의 값을 선정하는 것이다. 이것은 주어진 영역내의 다수의 불확정적인 변수들의 논리적 관계를 탐색하여 조건을 만족하는 최적의 해를 얻는 것이다. 그러나, 이러한 문제들의 해를 구하는 과정에는 두 가지 큰 문제를 내포한다. 즉, 다양한 형태와 다수의 속성을 지닌 제약 조건들을 시스템내부에 효율적으로 표현하는 방법이 어렵고, 탐색과정에서 기하급수적으로 발생하는 공간문제와 처리시간을 최소화 하기가 힘들다. 그 이유는, 적절한 제약 조건의 표현방법과 효율적인 알고리즘에 의해 스케줄링을 한다 해도 모든 조건들을 항상 다 만족시킬 수는 없기 때문이다. 즉, 제약 조건 내에 충돌의 요소가 있을 수도 있기 때문이다. 따라서 이 논문에서는, 스케줄링을 진행하는 과정에서 이러한 제약 조건위반(충돌)에 대한 정보 및 차선의 조건을 사용자에게 제시하여 사용자로 하여금 조건의 재조정이 가능하도록 하는 대화형 스케줄링시스템의 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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