정보통신기술을 활용한 교수-학습자료가 만들어지고 효율적인 공유 유통을 되기 위해서 국제 표준을 기반으로 하는 메타데이터 구조가 만들어지고 교수-학습자료 분류체계가 정립되었다. 이를 바탕으로 한 교수-학습자료 메타데이터 입력기를 개발하면서 기존의 교육용 컨텐츠 및 메타데이터 입력기의 단점을 SOAP 프로토콜을 적용하여 개선하였으며 사용자 입력항목을 동적으로 구성할 수 있는 XML 환경파일을 관리자가 만들 수 있도록 하였다.
일반적 정의 :"온라인 네트워크를 통해 이뤄지는 모든 형태의 거래" OECD(1997):"전자상거래는 일반적으로 개인과 조직 모두를 포함해 텍스트, 음성 화상을 포함한 디지털데이터의 처리와 전송에 기초한 상업활동과 관련된 모든 종류의 거래" 경제주체에 따른 EC의 분류 : 기업 대 기업(Business to Business), 기업 대 소비자(Business to Consumer), 소비자 대 소비자(Consumer to Consumer), 정부 대 기업(Government to Business), 정부 대 소비자(Government to Consumer), 기업 대 딜러간(Business to Dealer), 인터네 비즈니스 사이트 대 사이트(Site to Site) Mobile Commerce의 정의 일반적 정의 : 휴대폰, PDA, 노트북 등의 개인 휴대 단말기와 무선 통신네트웍을 기반으로 한 재화(Goods), 용역(Service), 정보(Information) 및 디지털 컨텐츠 등의 모든 전자적 거래(중략)
본 논문은 고객의 관리 및 서비스의 중요성이 강조되고 기존의 마케팅 방법들이 온라인을 기반으로 한 고객 마케팅으로 바뀌는 경향에 따라 고객의 만족도를 반영한 고객지원시스템을 제안한다. 고객의 제품사용 능력을 향상시키기 위하여 고객을 수준에 따라 분류하여 수준별 학습에 따른 정보서비스를 제공함으로써 비즈니스 퍼포먼스를 향상시키는 방법을 제안하였다. 또한 전문가에 의해 검증된 지식을 각 항목의 제품평가 기준으로 설정하고 삼각퍼지 수에 의한 컨텐츠만족도 평가를 통해 고객 의사의 반영비율을 알 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안한 고객중심의 지원시스템은 고객관리 및 서비스지원부문에 활용 쥘 수 있을 것이다.
이 연구는 이미 편성되어 있는 초등학교 학급의 학생들을 연구 대상으로 학생들의 개인적 특성을 장 독립-장 의존 인지양식으로 분류하여 이에 따른 e-learning 시스템의 학습효과를 분석하기 위해 실험연구를 실시하였다. 연구결과 e-learning을 통한 학습은 인지양식에 따라 학습효과에 상이한 결과를 가져오기 때문에 e-learning 학습 컨텐츠 개발과정에서 보다 구체적으로 고려되어야 할 사항임을 시사하고 있다.
This paper proposes a method to classify different video contents using features of digital video. Classified video types are the news, drama, show, sports, and talk program. Features, such as intra-coded macroblock number St motion vector in P-picture in MPEG domain are used. The frame difference of YCbCr is also employed as a measure of classification. We detect the occurrences of cuts in a video for a measure of classification. Finally, back-propagation neural-network of 3 layers is used to classify video contents.
스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.
소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
이미지와 비디오가 효율적으로 검색되고 이용되기 위해서는 메타데이터가 구조적으로 기술될 필요가 있다. 본 논문에서는 메타데이터 구축 체계의 기반으로 MPEG-7과 Plateau, ViMod에 대해 분석하였다. MPEG-7에서는 저작 및 생산, 이용, 컨텐츠의 구조적, 개념적 측면 등과 같은 다양한 관점에서 시청각 정보가 기술된다. Plateau는 다양한 응용 분야에 적합하도록 모델링 하였기 때문에 모델이 간단명료하고 응용분야에서는 전문성을 띠고 있으나 범용성이 부족하다는 단점이 있다. ViMod는 질의의 특성을 질의의 확실성, 질의의 차원성, 데이터 의존성 관점에서 정지영상과 비디오 영상으로 분류하고 그 하위 레벨을 내용 의존적인 영상과 내용 독립적인 영상으로 분류하였다.
본 연구에서는 모듈러 강교량의 상부구조 구성요소에 대한 정보의 교환, 검색, 공유가 가능한 데이터사전을 구축하였다. 표준모듈의 계층정의를 위해 기존 교량분류체계를 기반으로, PLIB Part 42에서 제시하는 패밀리 조직 방법론을 적용하였다. 분류된 구성요소와 모듈에 대한 정보의 쉬운 검색 및 접근을 위하여 이름, 동의어, 정의 등과 같은 속성을 정의하였다. 또한 모듈의 형상표현이 가능하도록 속성을 정의하여, 파트라이브러리 시스템의 구성요소인 라이브러리 컨텐츠에 저장된 모듈라이브러리의 사용성을 용이하게 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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