이 연구의 목적은 자동적으로 추출된 정보를 시각화 브라우저를 통해 표현하고 접근하는 방법에 대해 이용성평가를 수행하는 것이다. 특정 주제 분야에 국한되지 않는 정보추출시스템을 사용하여 신문기사에서 의미정보를 자동 추출하였고, 그 결과로 시각적으로 브라우저 할 수 있는 지식베이스를 구축하였다. 이 연구에 이용된 정보추출시스템은 신문기사의 텍스트정보로부터 다양한 자연언어처리 기술을 적용하여 개념-관계-개념의 형태로 표현되는 정보를 자동적으로 추출하였다. 지식베이스에 저장된 정보를 시각적으로 표현하는 시각화 브라우저를 구현하였는데, 이때 인터페이스 부분은 쌍곡면형 정보시각화 시스템의 하나인 PersonalBrain을 이용하여 개발하였다. PersonalBrain을 이용하면 표현하고자 하는 정보를 논리관계의 네트워크 형태로 연결할 수 있다. 지식베이스 정보의 시각화 접근방법에 대하여 15명의 이용자를 대상으로 질적 평가를 수행하였다. IS명의 연구대상자로 하여금 시각화 브라우저를 이용하도록 하고 관찰과 인터뷰를 통하여 이용성평가 데이터를 수집하였다. 내용분석결과, 이용자들은 정보추출결과의 시각화 브라우저 이용가능성에 대해 긍정적인 반응을 보인 동시에 몇 가지 이용성 관련 문제점을 지적하였다.
무한 사이버 공간인 인터넷의 발달과 함께 인터넷의 사용이 크게 늘어 거의 대부분이 인터넷을 이용하고 있다. 이러한 인터넷에서의 정보와 지식은 누구나가 어떠한 환경에서도 사용가능해야 한다. 장애인, 노인, 어린이, 약시 등을 고려한 웹 개발이 절실하다. 국내에서는 2008년 4월 11일 "장애인차별금지 및 권리구제 등에 관한 법률" 동법시행령(제14조)에 웹 접근성 의무화 조항 마련을 마련하여 복지 분야 뿐 아니라 인터넷에서도 장애인에 대한 평등을 강화하였다. 매년 웹 접근성 실태조사를 하고 있는 중앙행정기관의 웹 접근성 평균 점수는 2005년 72.3점, 2006년 81.8점, 2007년 88.2점, 2008년 90.6점이고, 광역지자체는 2005년 71.6점, 2006년 81.8점, 2007년 86.8점, 91.6점으로 해마다 향상되고 있는 것으로 나타났다(한국정보화진흥원 웹접근성연구소, 2009). 이와 비교해 볼 때, 민간기업의 웹사이트는 웹 접근성 준수율이 많이 낮으므로 본 연구에서는 한국 미국 일본 50대 기업의 웹 접근성 및 사용성에 대해 나라별, 기업별로 실증 평가 분석하여 문제점을 도출하고 개선안을 제시하여 민간기업의 웹 접근성, 사용성 수준을 향상시키는데 다소라도 기여하고자 하며 향후 IPTV, 휴대폰 등 다양한 웹 접근성 연구 분야에 대해 제시했다.
기업 전략 경영의 자원기반 접근방법(resource based approach)에서 핵심역량에 대한 중요성이 부각되면서 지식이 기업 핵심역량의 원천의 하나로 인식되고 있으며 지식 근로자는 지식 사회의 중심적 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 그러나 지금까지 지식 경영을 도입하고 있는 기업의 반 이상이 가시적 성과를 얻지 못하고 있는 실정이며 이것은 지식경영을 단순한 정보기술로 간주하거나 명확한 목표와 전략 없이 도입하는 데에서 기인한다고 볼 수 있다. 본 연구는 지식의 원천이 데이터베이스나 인터넷보다는 사람의 머리 속에 더 풍부하게 존재한다는 측면에서 휴먼 네트워크를 생성하고자 하였다. 이를 위하여 지식의 흐름을 정의하고 지식 행렬을 산출하며 이를 토대로 조직의 구성원간의 네트워크를 생성한다. 마지막으로는 각 구성원들의 중요도와 네트워크의 구조적 특성을 분석하였다. 이 결과는 지식 경영에서의 전략을 수립하는 데 의미 있는 정보를 제공할 수 있을 것이다.
최근 국가지식정보가 전문성과 신뢰성 측면에서 우수한 콘텐츠로 인식되면서, 질 높은 콘텐츠를 확보하려는 검색포털과 국가기관 및 종합정보센터 간의 연계가 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지의 연계는 이용자의 접근성과 지식정보 이용 편리성을 제고하기 위한 것으로서, 현재 우리나라는 국가지식정보 유통의 초기 단계에 놓여 있다. 이에 본 연구에서는 지식정보 제공기관, 검색포털, 국가지식포털을 중심으로 해외 및 국내의 국가지식정보 유통 현황을 파악하였다. 또한 학계, 도서관 전문정보센터, 민간 업계 전문가 6명을 대상으로 심층적인 인터뷰를 실시하였다. 이를 바탕으로 효율적인 국가지식정보 유통을 위한 각 정보제공 서비스 간의 연계 방안에 대하여 검토, 제시하였다.
심층신경망 모델은 우수한 성능을 갖고 있음에도 불구하고 모델이 어떤 판단 과정을 통해 결론을 내렸는지 파악하기 어렵다. 그에 따라 판단에 대한 근거가 중요한 분야에서는 심층신경망 모델을 적용한 실제 사례를 찾기 어렵다. 인공신경망 모델을 해석하기 어렵다는 문제를 해결하기 위해 내부 구조를 이용하여 규칙을 추출하는 decompositional 접근법이 제안되었으나 기존의 연구는 대부분 은닉층이 1개인 다층 퍼셉트론 모델에서 규칙을 생성하는 것을 가정하고 있다. 오늘날 사용하는 심층신경망 모델은 일반적으로 여러 은닉층을 가지고 있기 때문에 기존의 접근법을 그대로 적용할 경우 규칙 불확실성에 따라 잘못된 규칙을 추출하는 문제가 발생한다. 본 논문은 decompositional 접근법에 존재하는 규칙 불확실성 문제를 완화하고 깊이가 깊은 심층신경망 모델에 규칙을 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 접근법은 실제 활성화 값을 통해 지식을 추출하며, 이를 통해 규칙 불확실성 문제를 완화할 수 있었다.
본 논문은 웹 온톨로지 데이터를 접근, 표현 및 처리 할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 생성하기 위한 시스템이다. 시멘틱 웹의 대두로 인해 웹 상에 존재하는 데이터의 특성에 따라서 접근 할수 있는 방법도 다양화 되었다. 이에 웹 상에서 산재되어 있는 지식들을 가져와 각 도메인에 맞게 새로운 온톨로지를 생성하고 서로 다른 언어로 표현된 온톨로지를 계층 어휘들을 이용하여 시멘틱웹 환경에서 지식을 처리하기 위해 웹 온톨로지를 구축하고 처리할 수 있는 온톨로지 객체 모델을 제공하고, 온톨로지 객체 모델 API를 통해 외부 어플리케이션과의 정보를 교환한다. 본 논문에서는 웹 온톨로지를 표현하기 위한 모델을 계층별로 구별하여 프레임 기반의 상위 온톨로지(frame-based ontology layer), 다른 도메인에서도 사용이 가능한 공통된 어휘(vocabulary)를 표현한 핵심 온톨로지(generic ontology layer)와 각각의 온톨로지 언어에 의존적인 어휘를 표현한 기능 온톨로지(functional ontology layer)로 구성하여 표현의 중복을 없애고 재 사용성을 높이기 위한 모델을 제공함으로써, 온톨로지 추론, 병합 및 저작 도구 등의 외부 어플리케이션이 온톨로지 객체 모델에 손쉽게 접근할수 있고, 온톨로지에 대한 쉬운 지식 표현 및 핸들링을 제공할 수 있다.
웹 사이트가 정보와 지식 습득을 위한 일상생활의 필수도구로 인식되면서 정보취약계층을 위한 웹 접근성이 중요시 되고 있다. 특히 2008년 장애인차별금지법의 시행으로 접근성 있는 웹 사이트의 제작이 의무화됨에 따라 웹 접근성 관련 전문 인력의 수요가 더욱 증가하고 있으나, 국내 대학의 정규 교육과정에서 웹 접근성 교육은 이루어지지 않고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 타일러 모형과 교수체제 설계기법에 기반을 두고 국내 대학에서 활용 가능한 웹 접근성 교육과정을 개발하였다. 이를 위해 웹 접근성 교육목표를 설정하고, 국내 423개 대학과 국외 4개국의 197개 대학을 대상으로 웹 접근성 관련 교육현황 및 교육내용 구성과 특징을 분석하였다. 이를 바탕으로 웹 접근성 교육 내용을 구성하였고 웹 접근성 전문가 자문을 통해 이의 타당성을 검증하였다. 본 논문은 국내 대학이나 기관에서 웹 접근성 전문 인력 양성을 위한 교육과정의 기초자료로서 활용이 가능하다는 점에서 실무적인 공헌도가 있다.
블록체인 기반의 플랫폼은 거래기록의 분산처리 및 암호화 기술 적용을 통해 데이터 무결성, 신뢰성, 보안성을 확보할 수 있다. 기존 지식공유 플랫폼에서는 정보 비대칭, 중앙화 등의 이유로 창출된 지식이 충분히 공유되거나 활용되지 못하는 문제점이 존재하지만 이에 관한 연구는 그동안 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 블록체인 기술, 토큰 이코노미, 지식공유, 동기이론, 사회적 교환 이론의 선행연구를 바탕으로 블록체인 기반의 지식공유 플랫폼에 대한 사례 연구와 발전 가능성에 대하여 살펴보고자 한다. 블록체인 기반의 플랫폼은 정보 비대칭성을 해소하고, 지식공유 흐름의 일원화 및 탈중앙화를 통한 권한 집중화 배제를 통해 불필요한 업무 절차를 간소화하고, 플랫폼이 생산하는 지식에 대한 접근과 활용을 강화하여 지식공유의 활성화에 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
스마트 디바이스의 급격한 증가와 함께 사용자의 SNS(Social Network Service) 이용률도 급격하게 증가하게 되었다. 이로 인해 사용자들의 웹에 대한 접근성도 증가하면서, 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하는 결과를 초래하였다. 이런 엄청난 양의 빅 데이터를 통해 획일적인 검색을 통한 정보 제공이 아닌, 사용자 맞춤형 지식 제공을 위한 연구의 필요성이 높아지고 있다. 이러한 지식 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 수집된 데이터를 분석하고 평가하는 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 스마트폰을 활용하여 40명의 데이터를 수집하여 이동정보와 장소를 추측 하고, 정답 셋을 구성하여 데이터의 평가를 할 수 있는 모델에 대한 연구를 수행 하였다.
IT 기술의 결정체로 불리는 스마트폰은 보급이 확대됨에 따라 진정한 유비쿼터스 환경 구현을 위한 필수품으로 자리 잡아가고 있다. 이로 인해 시간과 장소에 대한 구애 없이 네트워크에 접속할 수 있는 환경이 조성되어 편의성이 극대화 되었지만, 보안 위험성 증가로 인한 문제점도 가지고 있다. 스마트폰을 통해 제공되는 유비쿼터스 협업(Collaboration)은 프라이버시 침해 문제를 야기할 수 있으며, 이를 완화하기 위한 방법으로 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 Capability 기반의 Access Control 을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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