시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다. XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절하를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 적용범위 관리, 규칙 구성요소의 식별순서, 생략된 별수의 식별과 같은 놈점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
학습자가 인터넷을 이용하여 자신의 수준에 적합한 교육을 자가학습 방법에 의해 습득할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 이 시스템은 기존의 이론 습득 후 문제해결 방식이 아니라 문제 해결을 통해 기술적인 내용을 습득하는 형식을 취하였다. 이는 학습자에게 불필요한 부분을 제거하고 반드시 필요한 부분이나 문제를 통해 원하는 기술을 빠르게 습득할 수 있기 위함이다. 이 시스템은 인터넷 환경 및 분산 환경에서 동작하며 웹 서버와 서버 컴포넌트간의 결합에 의해 구현하였다.
서비스를 제공받는 대상의 상황정보를 고려한 서비스 제공은 좀더 사용자에게 적절한 서비스를 제공 가능하게 할 수 있다. 그러나, 서비스 제공을 위하여 사용자의 주변 상황 분석에 필요한 정보의 습득에는 한계가 있다. 따라서, 본 연구에서는 사용자에게 제공 가능한 서비스를 한정하고 제한된 상황에서 상황정보를 습득하고 분석하여 사용자에게 능동적으로 서비스를 제공하는 방법을 제시한다. 제한된 상황과 서비스는 베이지안 네트워크를 이용하여 모델링하여 외부 입력의 불확실성을 해소한다.
증강현실(Augmented Reality: AR)기술은 의료, 교육, 마케팅, 그리고 저널리즘 등 더욱더 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 연구는 2(영상 기술: AR 뉴스, 일반 뉴스) × 2(뉴스 종류: 재난, 스포츠) 피험자 간 실험을 통해 AR 뉴스의 세 가지 특성(시각적 이미지, 스토리텔링, 상호작용성)에 대한 평가가 수용자의 몰입도와 정보습득에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 연구 결과, AR 뉴스의 세 가지 특성에 대한 평가가 일반 뉴스에 대한 평가보다 높았다. 또한, 뉴스 종류와 상관없이 AR 뉴스의 스토리텔링과 상호작용성에 대한 평가가 수용자 몰입도에 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 시각적 이미지에 대한 평가는 수용자 몰입도에 유의한 영향을 미치지 않았다. 뉴스 종류와 상관없이 AR 뉴스 시청 후 정보습득이 일반 뉴스보다 높았지만, AR 뉴스의 세 가지 특성에 대한 평가는 정보습득에 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과들은 AR 뉴스의 향후 발전을 위한 실용적인 전략 수립에 활용될 수 있다는 점에서 시사점을 지닌다.
본 연구는 정부의 메시지 제시 유형 즉, 텍스트 형태의 보도자료와 대량의 정보를 시각적으로 표현하기 위한 인포그래픽 그리고 어렵고 난해한 정보를 흥미롭게 제공하기 위한 웹툰이 환경의식 따른 정보의 이해 용이성과 정보습득에는 차이가 있는지 상호작용효과는 있는지 확인하였다. 연구결과, 정보의 메시지 제시 유형과 환경의식에 따른 정보이해 용이성에는 주효과와 상호작용효과가 있는 것으로 확인되었다. 또한 정부의 메시지 제시 유형과 환경 의식에 따른 정보습득에는 각각의 변인에 관한 주효과는 확인되었으나 상호작용효과는 나타나지 않았다. 이상의 연구결과는 정부 3.0시대를 맞이하여 정보 수용자들에게 제공되는 정부의 메시지 제시 유형 정보의 효용성과 유용성을 획득하기 위한 기초자료를 제공하였다는 것에 의의를 두고자 한다.
정보의 양이 급격히 늘어나고, 유비쿼터스 도시 환경이 출현하고 있다. 이에 따라, 소비자가 어떤 유형의 정보를 어떤 정보 전달 매체를 통해 이용하는가 하는 문제는 공공 및 상업적 교통정보 서비스 제공자에게 공통으로 중요한 문제가 되어 있다. 본 연구는 최근 수도권에서 수집한 대중교통 이용자의 대중교통 정보습득 및 정보전달 매체선택에 관한 자료분석의 첫 번째 결과물을 보고한다. 연구는 정보의 습득과 정보매체의 선택은 정보 이용의 의사결정 상황에 크게 의존한다는 가정에 기초한다. 이에 따라 본 연구는 상황에 따라 가변적인 의사결정의 원리를 탐구하는 데 적합한 decision table 및 CHAID 분석을 응용하여 정보 습득과 정보매체 선택의 동질적 segment를 확인한다. 분석 결과, 정보 습득 및 정보매체 선택에 정보 이용 당시의 이용 교통수단 및 수행 활동 등 상황변수가 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있었다. 이에 더해 정보 습득에는 정보 이용 당시의 시각 역시 중요하며, 정보매체 선택에는 이용 정보 내용이 추가적으로 중요한 상황 변수임을 알 수 있었다. 연구 결과는 동적 market segmentation에 관한 중요한 시사점을 제공하고 있다.
모바일 증강현실 시장은 시장조사업체 카운터포인트리서치가 2021년까지 70조원 규모를 성장을 예측한 것을 비롯하여 많은 자료를 통해 큰 성장을 예고하고 있다. 이러한 증강현실은 현재 더 정교한 증강현실을 위해 디바이스에서 습득한 실제 환경정보를 사용하여 마커 없이도 증강현실을 구현하는 기술을 통해 성장하고있다. 그러므로 성장하는 증강현실시장에 대응하기 위해서는 3D환경을 사용하는 증강현실 기술을 습득할 필요가 있다. 본 논문에서는 탱고기술을 탑재한 기기를 이용하여 3D환경을 습득하고 유니티3D 게임 엔진과 탱고 SDK를 사용하여 카메라 이미지와 3D그래픽이 융합된 자연스러운 증강현실을 구축하는 게임 개발에 대해 설명한다.
본 연구는 미디어 효과 연구 분야에서 수용자 요인인 인지욕구와 맥락 요인인 주목도가 메시지에 대한 정보습득과 이해에 미치는 영향을 실험을 통해 살펴본 연구이다. 대부분의 미디어 효과에 관한 선행 연구들은 TV나 신문 인터넷 등의 뉴스 콘텐츠가 수용자에게 미치는 영향을 살펴보고 있다. 그러나 이들 미디어의 뉴스 못지않게 다양한 정보를 제공하고 있는 TV 다큐멘터리를 대상으로 한 수용자 효과 연구는 매우 제한적이며, 다큐멘터리 수용자의 인지욕구와 주목도가 수용자에 미치는 영향에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 메시지 정보를 풍성하게 다루고 있는 텔레비전 시사다큐멘터리 수용자의 인지욕구와 주목도가 메시지의 정보습득과 이해에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 살펴보았다. 본 연구를 수행하기 위해 수용자 요인인 인지욕구 변인은 집단내 변인으로 설계한 후, 조작이 가능한 주목도 변인의 높고 낮음에 따라 2개의 집단으로 임의로 구분하고, 동일한 시사다큐멘터리 영상물을 시청하게 한 후 설문조사를 실시하여 피험자들의 인지욕구, 정보습득과 이해 정도 등을 측정하였다. 모두 135명으로 구성된 피험자들의 설문 조사를 분석한 결과 인지욕구가 높은 피험자들은 메시지에 대한 정보습득과 이해도가 높게 나타났으나, 수용자의 주목도는 메시지에 대한 정보습득과 이해도에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.
이 연구에서 제안한 교육프로그램은 예비교사들을 대상으로 인지심리학의 개념습득 이론 중 원형이론과 본보기 이론의 상호보완을 통하여 정보교육의 필요성과 개념을 습득하도록 하였다. 또한 언플러그드형 수업사례 시연활동을 통하여 컴퓨터과학에 관한 지식이 부족한 학습자들에게 교수-학습 설계능력을 향상시키고, 컴퓨터과학의 개념과 원리를 습득할 수 있도록 하였다. 예비교사들에게 적용해본 결과 효과성이 높은 유의미한 결과를 얻을 수 있었다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 하나의 관련분야로 규칙기반 시스템 동의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 하지만 규칙기반 시스템을 활용하기에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 규칙습득은 웹으로부터 필요한 규칙을 습득하는 일련의 방법인데, 이러한 규칙을 습득하기 위해서는 규칙구성요소를 먼저 식별해야만 한다. 그러나 이러한 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의해 이루어지고 있다. 본 연구의 목적은 웹으로부터 규칙구성요소 식별을 최대한 자동화하고 지식관리자의 수작업을 최소화함으로써 그 부담을 줄여 주는 데 있다. 이러한 방법으로는 온톨로지를 근간으로 하여 웹 페이지와의 문자열 비교, 이러한 비교의 한계를 극복하기 위한 확장등의 방법이 있다. 첫 번째 방법은 온툴로지 기반으로 규칙식별 할 웹 페이지와 비교를 통해 지식관리자의 규칙식별 과정을 최대한 자동화하여 주는 것이다. 여기서 만약 현재 규칙을 식별하고자 하는 웹 사이트와 유사한 시스템의 규칙들을 활용하여 일반화 된 온툴로지가 구축되었다면, 이 온톨로지를 기반으로 규칙을 식별하고자 하는 웹사이트와의 비교를 통해 규칙구성요소를 자동화하여 추출 할 수 있다. 이러한 온툴로지를 기반으로 규칙을 식별하기 위해서는 문자열 비교 기법을 사용하게 된다. 하지만 단순한 문자열 비교 기법만으로는 규칙을 식별하는 데에 자연어 처리에 대한 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 다음의 두 번째 방법을 사용하고자 한다. 두 번째 방법은 정형화되지 않은 정보들을 확장하여 사용하는 것이다. 우선 찾고자 하는 단어들의 원형을 찾기 위한 스테밍 알고리즘 기법, WordNet을 이용하여 동의어 유의어등으로 확장을 하는 WordNet Expansion 기법, 의미 유사도를 측정하기 위한 방법인 Semantic Similarity Measure 등을 단계적으로 수행하여 자동화되고 정확한 규칙식별을 하고자 한다. 이러한 방법들의 조합으로 인하여 규칙구성요소 추출이 되지 않을 후보 단어들의 수를 줄여서 보다 더 정확하고, 지능적인 규칙구성요소 추출 방법론을 제시하고 구현하여 지식관리자의 규칙습득에 대한 부담을 줄여 주고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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