최근, 웹을 이용한 기록정보의 유통과 이용이 증가하고, 정보적 활용 가치가 제고되어 웹사이트를 이용한 기록정보서비스가 기록관의 중요업무로 부각되고 있다. 웹을 이용한 기록정보서 비스의 핵심은 이용자가 원하는 기록정보의 검색을 용이하게 하는데 있다. 검색을 용이하게 하기 위해서는 검색시스템의 기본 메커니즘인 이용자질의와 기록정보표현의 매칭의 정확성이 요구된다. 이를 위해 기록정보 관리자들은 다양한 정보표현 도구를 이용하고 있지만, 이용자들은 여전히 정보검색 과정에서 어려움을 겪고 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에는 기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 정보자원을 구조화하여 이용자 질의의 접근점을 확장하고, 의미있는 매칭을 통해 지식자원화된 검색결과값을 제공하기 위해 토픽맵 기반의 기록정보 검색시스템을 구축하고자 한다. 구축대상은 웹사이트를 이용하는 불특정 이용자이며, 구축범위는 국가기록포탈의 기록자원 중 대통령 기록물로 선정하였다. 구축단계는 다음과 같다. 1)기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 토픽맵 기반의 기록정보서비스를 위한 온톨로지 모델을 설계한다. 2)설계한 온톨로지 모델을 바탕으로 국가기록포탈에서 추출한 정보자원목록을 에디터를 이용해 토픽맵으로 반입하여 검색시스템으로 구현한다. 3)구축된 검색시스템의 사용자 인터페이스에서 테스트질의를 통해 토픽맵기반 검색시스템의 특징을 확인하고 그 의미를 평가한다. 최종적으로, 의미적 추론에 의한 연관 네비게이션검색을 확인하고, 분산된 기록정보자원 간의 연계된 결과값을 통해 지식자원화의 가능성도 제시한다.
본 연구는 제품의 사용성과 관련 있는 서로 다른 니즈(Needs)를 가진 이해관계자를 통해 사용성 평가 항목을 개발하고 결과를 기반으로 제품디자인에 적용하는 프로세스를 거쳤다. 또한 사용성 평가항목을 활용하여 디자인 방향성을 도출하고 이를 사용성 평가기준으로 활용할 것을 목적으로 한다. 상업용재에 해당하는 화재감지기 제품을 둘러싼 이해관계자맵을 작성하고, 그 중 사용성과 관계된 유형의 이해관계자를 파악하였는데 요구사항이 다른 사용자인 건물상주객과 건물관리자를 대상으로 사용성 평가 항목 3가지(육체적, 인지적, 감성적) 요인별 요구사항을 설문하였다. 설문 결과를 종합하여 총 12가지의 방향성(설치 용이성, 내구성, 유지관리성, 부가기능성, 효과성, 주목성, 시인성, 정보의 일관성, 환경조화성, 일관성, 이미지적합성, 신뢰성)을 도출하였다. 그리고 3가지의 사용성 평가요인에 대한 가중치 분석을 통해 두 이해관계자 유형간의 사용성 평가요인의 중요도 순위는 동일하였으나 중요도의 비중이 상이함을 알 수 있었다. 최종적으로 설문결과를 기반으로 제품디자인을 수행하고 작성된 사용성 평가 기준을 기반으로 전문가 평가를 진행하여, 전반적으로 사용성 평가항목에 적합하게 디자인되었으나 효과성 및 환경조화성은 더 개선되어야 함을 알 수 있었다.
최근 몇 년간 가상현실(VR, Virtual Reality) 기술의 등장은 안전교육의 새로운 모델을 제공하여 사용자로 하여금 가상 안전교육 환경에서 재난에 대한 지식습득 및 대응을 가능하게 한다. 그러나 현재 국내외의 연구개발과 관련된 관련 VR 제품은 비교적 간단하고, 특정 사고에 대한 실질적인 교육 방안이 없으며, 안전교육에서 충분히 역할을 할 수 있을 만큼 실용성적이지 않다. 본 논문에서는 재난의 유형 중 자동차 사고를 예시로, 자동차 안전교육 분야에서 적용된 VR 기술의 문제점과 단점을 고찰하고, VR 기술을 기반으로 한 자동차 안전교육의 시스템 프레임워크를 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 자동차 안전교육 시스템은 이용자가 운전 안전의식을 향상시키고, 운전 시 안전지식을 습득하며, 자동차 안전교육에 매우 중요한 운전 안전기술을 습득하는 데 도움이 될 것이라 사료된다. 또한, VR 기술을 기반으로 한 안전교육의 설계와 제작방식은 VR 기술과 통합하여 관련 교재 제품을 개발하고 최종적으로 교육을 도입한다면 현대 교육 교학 이론의 적용에 중요한 참고적 의미를 갖으리라 사료된다.
본 연구는 모바일 기기가 사용자의 관계 형성에 어떠한 영향을 미치는지? 영향을 준다고 하면, 그 관계는 부정적인지 혹은 긍정적인지에 대한 실증적인 분석을 하고자 한다. 모든 가능성을 열어두고 모바일 기기 사용을 중심으로 한 일상생활에 대한 탐색적인 고찰을 통해 서술하려는 목적을 가지고 있다. 이를 위해 경기연구원에서 수행한 "모바일 환경 인식에 관한 연구"의 설문조사 원자료를 사용했다. 주요 질문은 모바일 기기 및 사회관계망 서비스(Social Network Service: SNS)이용 및 기기 사용에 대한 의견에 대한 내용이었다. 경기도 전체의 31개 시 군 모두를 공간적 범위로 설정했으며, 최종 유효 표본은 1,004명 이었다. 다항로지스틱모형 및 의사결정나무를 통해 사람들과의 관계 범위 정도를 종속변수로 선정하여 특성을 탐색하였다. 설문에 대한 다항로지스틱 분석결과 인간관계의 범위의 일부 변화가 있는 응답자의 특성은 가족과의 대화, SNS 사용량, 군(郡) 지역 거주, 사용 내용은 뉴스에서 유의미한 변화(+)효과를 보이는 것으로 나타났다. 관계 범위 정도에 영향을 미치는 가장 큰 변수는 SNS 사용량으로 나타났다. 사용량이 많아질수록 관계 범위 정도 역시 많은 변화를 보이고 있다.
최근 박물관은 나날이 관람객과 사회의 관심을 받고 있다. 그렇지만 오늘날 국내외에서 진행된 박물관 해설에 관한 연구는 상대적으로 제한적이다. 박물관 해설 시스템의 계획 설계는 주로 전문가의 시각을 기반으로 진행된 것으로, 대부분 관람객의 욕구를 크게 반영하지 못하고 있다. 본 연구는 관람객의 박물관 해설 시스템 사용체험에 주목하였다. 관람객이 느끼는 박물관의 해설 시스템 효과에 대한 분석을 통해 박물관의 해설 시스템이 관람객의 문화적 욕구를 충족시키는지 살펴보고 시스템에 존재하는 문제와 부족한 점을 파악하였다. 그 후 문제점을 정리 귀납하여 최종적으로 박물관의 해설 시스템의 주요요소를 제시하여, 박물관 해설 시스템의 개선과 교육 기능의 발현을 위한 도움이 되고자 하였다. 연구의 과정은 우선 선행연구를 통해 박물관에 존재하는 4가지 주요 해설방식을 확정하였다. 그 후 4가지 유형의 해설방식에 대한 심층 인터뷰를 진행하여 현존하는 문제와 부족한 점을 수집 하였다. 이어 유형분석의 방법을 통해 수집한 결과를 14개 문제의 유형으로 묶고, 설문조사를 통해 14개 문제에 대한 일반적인 조사를 진행하였다. 이를 통해 본 연구에서는 박물관 해설시스템에 사용자의 불편한 점 과 문제점을 파악하였고, 이를 바탕으로 박물관 해설 시스템에 필요한 다섯 가지의 주요요소를 도출하였다. 그 가운데 흡입성은 박물관 해설 시스템에서 가장 취 약한 요소임을 알 수 있었고, 향후 각각의 요소들의 적용방법에 관한 연구가 이어질 것이다. 박물관 해설 시스템 최적화 및 해설 체험 개선 등에 관한 연구를 진행할 때 참고자료가 되길 바란다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
본 논문에서는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다음과 같은 독창성을 갖는다. 첫 번째는 특징점을 추출하고 이를 이용하여 지역 패치를 생성하여 전체 이미지를 학습하지 않고 주변보다 더 유용한 지역 패치만을 학습하고 사용함으로써 더 빠른 연산이 가능하도록 한다. 두 번째는 Convolution Neural Network 구조를 사용한 딥러닝을 통해 학습을 진행하여 오차율을 줄여 정확도를 향상시킨다. 세 번째는 기존의 특징점 매칭 기법과는 다르게 좌우 이동을 포함한 실내 위치 측정이 가능하도록 한다. 네 번째는 매 프레임마다 새롭게 실내 위치를 측정하기 때문에 이동 중 앞쪽에서 발생한 오차가 누적되어 발생되는 것을 방지한다. 따라서 이동 거리가 길어져도 최종 도착점과 예측 실내 위치 간의 오차가 증가하지 않는다는 장점을 갖는다. 본 논문에서 제안하는 AR에 적용 가능한 마커리스 기반의 실내 위치 측정 기법의 소요시간과 정확도를 평가하기 위해 시행한 실험결과, 실제 실내 위치와 측정된 실내 위치의 차이가 평균 12.8cm, 최대 21.2cm로 측정되어서, 기존 IEEE 논문의 결과보다 우수한 실내 위치 측정 정확도를 나타내었다. 또한, 초당 20프레임으로 측정된 결과를 나타내어서 실시간으로 사용자의 실내 위치를 측정하는 것이 가능하다고 판단되었다.
본 연구에서는 인공지능 모델에 따른 한국 프로야구의 승패 예측 분석에 관한 연구를 했다. 승리할 팀과 해당 팀의 최종 리그 순위를 예측했고, 사용자의 편의를 위해 웹사이트도 구축했다. 각 1·3·5이닝 별로 가장 정확도가 높으면서도 오차가 적은 모델을 최적 모델로 선정해 승·패 결과를 예측했고, 이를 토대로 순위표를 작성했다. 결과표는 2020년 개막인 5월 5일부터 8월 30일까지의 예측 결과를 바탕으로 작성했다. 기아타이거즈가 아닌 다른 구단끼리의 경기는 실제 결과를 사용했다. 머신러닝 모델은 KNN과 AdaBoost가 최적 모델로 선정되었으며, 실제 순위와 비교해 본 결과, 경기가 진행될수록, 예측 결과의 순위 오차가 점점 작아지는 것을 확인했다. 딥러닝 모델은 89%의 정확도를 기록했고, 머신러닝 모델과 마찬가지로 경기를 진행할수록 예측 결과 순위 오차가 작아지는 것을 확인했다. 실험 결과는 한국 프로야구 승·패 결과 예측뿐 아니라 다양한 분야에서 사용할 수 있을 것으로 사료된다. 방송국에서 야구 경기를 중계하는 중 이닝별로 인공지능 알고리즘이 예상한 승·패 여부를 중계화면에 띄울 수 있다. 시청자들에게 새로운 흥미를 일으킬 수 있을 것이고, 나아가 구단의 감독들이 이닝마다 데이터를 분석해 경기 중 유동적으로 승리하기 위한 전략을 세울 수 있을 것으로 기대된다.
도메인이름은 사용자의 웹 접근성과 편의성을 고려하여 최소한으로 등록·사용하여야 하며, 도메인 이름만으로 도서관의 유형과 지역과 특성을 알 수 있도록 함으로서 도서관의 위상과 권위를 높이며, 이용자의 편의성을 고려할 수 있도록 해야 한다. 본 연구에서는 국가 지정 2단계 공공도메인 현황을 조사하고, 도서관과 유사한 성격의 교육기관의 2단계 공공도메인도 분석하여, 교육기관의 수와 비슷한 규모의 도서관이 2단계 도메인을 갖지 못함으로써 나타나는 문제점을 파악하였다. 최종적으로 도서관의 유형별로 국가도서관(nl), 공공도서관(pl), 작은도서관(sl)의 2단계 도메인과 교육기관에 소속된 대학도서관(lib.대학도메인), 학교도서관(lib.학교도메인)은 해당교육기관의 2단계 도메인을 활용하는 것으로 제안하였다. 이는 이용자가 직관적으로 도서관임을 알 수 있고, 도서관의 유형도 구분하며, 도서관의 특성이나 지역도 알 수 있도록 하기 위한 것으로, 학계와 도서관계, 그리고 도서관정보정책위원회의 공동의 노력이 이루어져야 할 것이다.
지형기후학을 기반으로 한 소기후모형은 전자기후도를 제작하기 위해 개발되었고 농림업 현장의 농장단위로 적용이 가능한 고해상도 규모로 발전하였다. 본 총설에서는 이러한 소기후모형의 미래 발전방향을 제시하고자, 그동안의 개발 및 발전과정을 다시 조망하였다. 우리나라 농산촌의 특징은 지형이 복잡 다양하며, 소규모로 구성되어 있어 기상과 기후의 공간적인 변이가 크다. 식물의 생육을 지배하는 농림기후는 공간 규모에서 소기후로 분류되어, 중규모인 기상청 종관기상관측(ASOS) 정보만으로는 활용이 제한된다. 이에 농림업에서 활용 가능한 기후정보를 효과적으로 모의하기 위해 소기후모형이 개발되고 발전되어 왔다. 작은 집수역을 대상으로 연구된 전자기후도는 전산처리 기술의 발전과 더불어 전국 범위의 고해상도 분포도 제작이 가능하게 되었으며, 과거 평년뿐 아니라, 미래 기후변화 시나리오, 나아가 실황과 예보자료를 실시간으로 처리하는 데 이르렀다. 최종적으로 상세화된 기상예보를 바탕으로 농장 단위로 재배작물의 생육진행과 재해예보를 제공할 수 있는 농업기상재해 조기경보서비스로 완성되었다. 기후위기 시대에 재해로 인한 피해를 경감하기 위해 세계적으로 조기경보시스템의 확대를 추진하고 있는 바, 진보된 소기후모형을 적용한 농업기상재해 조기경보서비스는 기술발전을 통해 적용대상 지역을 확대해 나아가야 할 것이다. 조기경보서비스가 디지털 기반의 지속가능한 농림생태-사회시스템에 기여하는 핵심 기술이 되기 위해서는, 실측 기반의 다양한 검보정 자료가 구축되어 적용되어야 하며, 사용자들과 농림업 현장의 목소리를 반영하여 지속가능발전의 패러다임을 담아내는 유기적인 플랫폼이 되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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