시맨틱 웹 및 온톨로지 기술은 인터넷에 존재하는 방대한 데이터를 자동적으로 처리하기 위한 대안으로써 다양한 분야에서 적용하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이를 통해 각 분야에 대한 정보자원이 차츰 컴퓨터가 처리할 수 있는 형태의 웹으로 진화하고 있지만 국내의 의약품 관련 정보는 정보자원에 대한 의미적인 표현이 부족할 뿐만 아니라 주제별로 각기 다른 웹사이트들에 분산 되어, 필요한 정보들이 여러 사이트들에 중복되어 있다. 그리고 연관이 있는 정보간의 연결이 부족하여 일반 사용자뿐만 아니라 의약품 전문가들도 원하는 자료를 효율적으로 검색하고 활용하기가 쉽지 않다. 이에, 우리는 의약품 정보들의 관계를 표현하여 의약품 정보의 효율적인 검색 및 광범위한 활용이 가능하게 하기위한 연구를 진행하였다. 본 논문에서는 한국식품의약품안전청에서 제공하고 있는 7개의 웹사이트에서 제공되는 23종의 의약품 관련 정보를 수집 분석한다. 그리고 온톨로지 기술을 활용하여 여러 웹사이트에 흩어져 있는 의약품 정보의 연결성을 분석하고 표현한다. 본 논문에서 보이는 의약품 정보 및 관계의 표현은 효율적인 의약품 관련 정보 검색에 활용이 가능하며 향후 분산된 의약품 관련 정보의 통합 및 운영에 있어 도움이 될 것으로 기대한다.
상황인지 워크플로우를 바탕으로 특정 사용자 또는 환경에 따라 맞춤화된 서비스를 제공하기 위해서는 상황인지 워크플로우 모델을 기반으로 다양한 서비스 시나리오를 개발해야 한다. 상황인지 워크플로우 모델은 서비스 도메인 내의 한정된 상황 정보와 서비스 정보를 활용하여 구성되기 때문에 다수의 서비스 시나리오에는 중복되는 요소들이 발생할 수 있다. 이러한 중복되는 요소들로 인해 발생하는 반복적인 작업 프로세스는 서비스 시나리오의 개발 프로세스를 지연시킨다. 따라서 서비스 시나리오 개발의 불필요한 작업 프로세스를 해소하기 위해 상황인지 워크플로우 모델의 요소들은 재사용되어야 한다. 본 논문에서는 서비스 시나리오 개발의 프로세스 개선을 위한 상황인지 워크플로우 모델에서 XML 객체의 재사용 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 상황인지 워크플로우 모델에서 독립적으로 사용 가능한 XML 객체를 문서화하여 재사용 요소로 관리하고 서비스 시나리오 개발 과정에서 호출을 통해 재사용한다. 또한 재사용 요소의 속성 값을 변경하여 새로운 서비스 시나리오에 적용할 수 있다. 실험에서는 상황인지 워크플로우 모델의 요소들을 재사용하여 서비스 시나리오의 개발 프로세스가 간소화되는 과정을 시나리오 예제를 통해 보인다.
본 연구는 지능형 버스정류장 U-Shelter의 등장으로 인해 더욱 혼잡해진 버스 정보 디자인을 사례 연구와 표적 집단면접법을 통해 가이드라인을 제안하는 데 그 목적이 있다. 우선, 문헌 연구를 통해 정보 디자인의 개념과 정보디자인과 노선도의 상관관계에 대해 알아보았으며 국내외 사례 연구를 통하여 문제를 제기, 개선방안을 도출하였다. 마지막으로 표적 집단면접법을 통해 현재 버스정류장의 정보 디자인을 평가하고, 이용자들의 요구와 문제점을 도출하였다. 연구 결과 현재 버스정류장 정보 디자인은 정보의 우선순위 결여, 정보 중첩, 인지성 문제가 있었으며 다음과 같은 가이드라인을 제시하였다. 버스노선, 버스의 방향, 도착시각, 배차 간격, 운행시간 순으로 우선순위를 선정하고 버스 표지판은 하나로 축약, 중복 기재하지 않는다. 또한, 약도 및 2차원 선과 도형을 사용해 노선 간의 연결과 방향을 시각화한다. 본 연구를 통해 앞으로 국내 버스정류장 정보 디자인의 개선과 발전에 도움이 되는 참고 자료로 활용될 것을 기대한다.
영재교육에 대한 관심이 집중되면서 한국교육개발원을 중심으로 개인 및 집단에 의해 많은 초등 수학 영재 교수-학습 프로그램들이 개발되었다. 그러나 기존에 개발된 프로그램들을 분석한 결과 대상이나 영역, 주제와 내용 등이 특정 영역에 편중되거나 중복되는 문제점이 발견되었다. 본 연구에서는 기존에 개발된 22종(384개 주제)의 초등수학 영재 교수-학습 프로그램을 학습 대상, 제 7차 수학과 교육과정의 영역, Renzulli의 3부 심화학습 단계, 내용의 성격 등으로 구분하여 프로그램의 내용과 각각의 구성 체제를 분석하였다. 분석 결과 개발된 프로그램은 고학년에 비해 저학년을 대상으로 하는 교수-학습 프로그램의 비율이 매우 낮게 나타났고, 도형영역에 집중되어 있는 반면 측정 영역은 가장 적은 빈도수를 나타내고 있다. 또한 프로그램은 Renzulli의 3부 심화학습 단계에 따르지 않고 개발되는 경우가 가장 많았으며, 단계별로는 2부, 3부, 1부 순으로 나타났다. 프로그램의 내용의 성격에 따른 분석결과 주제탐구형이 가장 많았으며, 창의적 문제해결형 교구활용형, 프로젝트형, 퍼즐과 게임형의 순으로 나타났다. 프로그램의 구성 체제면에서는 단원명, 단원의 개관, 학습 목표, 단계별 학습내용, 평가, 읽을거리, 참고자료 등의 항목을 중심으로 개발할 것을 제안하였다.
TMDL에서 효율적이고 체계적인 수질관리를 위하여 하천 네트워크 공간자료 구축 및 이를 이용한 GIS기반의 수질모델링, 자료관리, 공간분석 등이 요구된다. 본 연구에서는 국내 하천 네트워크에 관한 프레임워크 데이터로서 TMDL 실무에서 다양한 활용이 가능하도록 KRF (Korean Reach File) 설계안을 개선하여 제시하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 우선 미국 EPA RF(River Reach File) 사례를 검토하였고, EPA RF 설계 내역을 참고하여 개선된 KRF의 도형 및 속성 설계안을 제시하였다. 결과 검증을 위해 한강수계를 대상으로 KRF를 시범 구축하였으며, 총2,047개의 stream reach 분할이 가능하였고, 총 2,048개 지점에 대한 노드 생성이 가능하였다. 각 공간객체에 대한 고유식별자가 중복 없이 입력됨이 확인되었고, 이를 통해 유관 DB와의 자료연계에도 KRF가 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 또한 KRF에 위상정보가 강화되어 입력됨에 따라 향후 다양한 네트워크 분석에도 활용이 가능할 것으로 판단되었다. 향후에는 KRF를 이용한 수질모델링 및 자료관리, 공간분석 등 다양한 TMDL 실무 활용에 대한 연구가 필요하다.
최근 메타버스, 스마트시티, 디지털트윈, 자율주행차, 도심항공모빌리티 등 분야에서 3D공간객체모델 관련 정보 요구는 증가될 것이다. 공간객체에 대한 3D모델 구축은 위성·항공·지상플랫폼과 같은 다양한 장비와 모델링·인공지능·영상정합 등의 기술로 가능하다. 하지만 갱신이 필요한 공간객체를 신속하게 탐지하고 DB화하는 작업은 쉽지 않다. 이 연구에서는 공간정보(도형)과 속성을 기반으로 주소코드, 층수, 건물명, 면적 등의 매칭요소를 이용하여 건물융합DB와 변화탐지건물DB를 구축 지원할 수 있고 갱신이 필요한 객체선정의 적합성을 검증할 수 있는 시스템 프로토타입을 개발하였다. 건물융합DB 구축 시 일부 건물의 경우, 공간정보와 속성의 융합불가 및 실패 사례가 발생하여, 매칭율이 약 80%로 낮게 나타났다. 이것은 특별히 시범사업지역 내 많은 건물객체에 대한 속성정보가 누락된 것에 기인하는 것으로 판단된다. 이 연구는 3D공간객체 모델의 신속한 갱신을 위한 효율적인 드론 촬영계획 수립을 지원하여 공간객체의 중복 및 불필요한 구축 등을 사전에 방지함으로써 객체 구축 절차 개선 및 비용 절감에 크게 기여할 것이다.
웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 현대 사회에서 가장 가치 있는 문화자산이자 한류의 흐름에서 특히 중요한 위치를 차지하는 디지털 음악에 초점을 두었다. 디지털 음악에 대하여 공신력 있는 음원 차트인 '가온 차트'에 진입한 음원들의 73주간 순위 변화를 수집하였으며 유사한 특징을 가지는 패턴들로 분류하였다. 이후 각 순위 변화 패턴으로부터 주목할 만한 특징에 대한 설명적 분석을 수행하였다. 구체적으로 음원에 대한 신뢰도 이슈가 발생하기 이전 기간의 국내 발매된 디지털 음원들로 한정하여 시점을 일치시킨 후 시계열 군집분석을 통해 패턴을 도출하고자 하였다. 데이터 수집과 전처리를 통하여 742건의 중복되지 않는 음원들을 확보하였고, 시계열 순위 변화에 대한 시계열 군집분석 결과 16개의 패턴들이 도출되었다. 이후 도출된 패턴들을 기반으로 '스테디셀러'와 '원 히트 원더'의 두 가지 유형의 대표적인 패턴을 확인하였다. 나아가 두 패턴에 대하여 차트 내에서 음원의 생존 기간과 음원 순위에 관점에서 다섯 가지의 세분화된 패턴으로 분류하였다. 각 패턴들이 가지는 중요한 특징들은 다음과 같다. 원 히트 원더형 패턴에서 아티스트의 슈퍼스타 효과와 편승효과가 강하게 나타났으며, 소비자들의 디지털 음원 선택에 강한 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 나아가 스테디셀러형 패턴을 통해서 매우 오랜시간 소비자들의 선택을 받는 음원들을 확인하였고, 소비자의 니즈를 관통하며 가장 많은 선택을 받는 음원들이 오히려 원 히트 원더형 패턴이 아니라 스테디셀러: 중기 패턴에 포진하고 있음을 확인하였다. 특히 주목할 만한 점은 스테디셀러형 패턴을 통해 기존의 패턴과는 상반되는 '차트 역주행' 현상을 확인했다는 것이다. 본 연구는 디지털 음원을 중심으로 상대적으로 소외되었던 분야인 시간의 흐름에 따른 음원의 순위 변화에 초점을 두었고, 음원의 흥행과 순위를 예측하는 것이 아니라 순위 변화의 패턴을 세분화함으로써 음원 연구에 대한 새로운 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다.
최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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