RSS(RDF Site Summary)는 웹 사이트의 콘텐츠를 간단하게 기술하고 RSS 수집기는 사용자에게 이를 적절한 형식으로 보여준다. 그러나 현재의 RSS는 자신의 콘텐츠에 대해서만 기술하고 있어서 웹 자원의 검색 측면에서 볼 때 사용자는 그와 유사한 콘텐츠를 갖는 다른 웹 사이트를 찾는데 또 다른 노력을 들여야 한다. 본 논문에서는 현재의 RSS에 다른 웹 사이트로 연결되는 추가적인 요소를 통하여 웹 자원의 탐색에 RSS를 이용할 것을 제안한다.
최근 빅데이터 분석력 강화와 과학기술정보 콘텐츠 기반의 R&D 전략 수립의 중요성이 강조됨에 따라 국내외 주요 과학기술 통계와 정보를 수집, 범주화하여 DB를 구축하고 국가 기초연구지원을 위한 정책을 수립하는데 활용하고자 하였다. 과학기술 통계 정보 콘텐츠 DB를 기반으로 빅데이터 심층분석을 실시하여 우리나라 R&D 경쟁력과 효과성을 보여주고 본 DB 활용성의 확장에 대해 고찰하였다.
추천 엔진의 지속적인 성능 향상을 위해서는 객관적 성능 평가가 이루어져야 하지만, 콘텐츠 추천 기술은 평가 데이터 구축이 어렵고 평가를 위한 심도 깊은 연구가 이루어지지 못하여 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 콘텐츠 추천 시스템의 객관적인 평가를 시스템 구축에 대한 연구이다. 추천 알고리즘의 효율적이고 객관적인 성능 평가를 위하여 기존 연구들을 분석하여 대표적인 성능평가 양식들을 구현하였다. 통계적인 평가를 위한 사용자 데이터를 수집하였으며 데이터 크기, 평가방식, 추천 알고리즘의 모듈 별 성능 추이를 쉽게 변경하고 관찰할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 이러한 평가 시스템의 도입으로 콘텐츠 추천 알고리즘의 지속적인 성능 보완을 기대 할 수 있을 것이다.
소셜 미디어(social media)가 급속히 발달하고 대중화되면서, 뮤지엄(museum)의 관람객은 시 공간의 제약 없이 뮤지엄의 콘텐츠를 향유하는 동시에, 전통적인 관람객의 역할을 넘어 매개자(mediator), 프로슈머(prosumer), 그리고 크리에이터(creator)로 활동하고 있다. 또한, 뮤지엄도 고유의 업무 수행에 다수 관람객의 참여를 유도하며 관람객과 적극적으로 소통하고 있다. 이러한 흐름 속에, 이화여자대학교박물관에서는 소셜 미디어를 기반으로 사전 설문조사를 진행하여 작품에 대한 설문 참여자의 반응을 수집한 후 이를 바탕으로 큐레이션에 대중의 선호도를 반영하는 '관람객 참여전시'를 개최하였다. 더 나아가 알고리즘 기반 전시 큐레이션 모델도 개발하였는데, 이 모델은 앞의 관람객 참여전시에서 얻은 데이터를 활용하여 컴퓨터가 일반 관람객의 개인적 취향에 부합하는 작품을 자동으로 추천하고, 이를 바탕으로 개별 관람객에게 '개인적으로 최적화된' 전시를 구성할 수 있는 기반을 제공한다. 본 논문은 이러한 이화여자대학교박물관의 최신 전시활동을 소개하며, 초연결, 초지능화의 시대에 관람객들이 뮤지엄에 다양하게 참여하고 함께 소통할 수 있는 방법을 모색하고자 한다.
이동단말기기의 성능이 발전함에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 하지만 사용자의 취향이나 의도에 따라 이용하는 선호 서비스는 일부분에 불과하다. 이것은 사용자마다 라이프스타일에 의한 서비스 사용 패턴에 차이가 있음에도 불구하고 획일화된 UI만을 제공하기 때문이다. 본 논문에서는 이동단말기기를 통하여 시간에 따른 사용자의 위치 및 콘텐츠 사용정보를 수집하고 의사결정트리를 이용하여 사용자의 콘텐츠 사용패턴을 추론한다. 또한, 추론한 콘텐츠 사용 패턴을 기반으로 개인화된 UI 구성 방법을 제안한다. 개인화된 지능성 UI를 통하여 사용자들이 라이프 스타일에 적합한 다양한 콘텐츠를 사용하게 되고, 이동단말기기의 활용성 또한 높아질 것을 기대할 수 있다.
통신 기술 발전 및 네트워크 대중화는 디지털 콘텐츠에 대한 수요, 요구 및 창조적으로 생산되는 디지털 콘텐츠 수의 증가를 야기하였다. 디지털 콘텐츠는 원 자료 수집 및 생산 시기, 그리고 방법 등에 따라 그 형태가 매우 다양하며 디지털 콘텐츠들 사이에는 많은 연관 관계가 존재한다. 그러나 디지털 콘텐츠를 표준화하기 위한 메타데이터는 많이 있지만 디지털 콘텐츠들 사이에 존재하는 연관 정보 표현은 고려하지 않는다. 본 논문은 디지털 콘텐츠의 연관 정보 표현을 위한 메타데이터를 제안한다. 제안하는 메타데이터는 디지털 콘텐츠의 국제 표준 메타 데이터인 더블린 코어와 호환가능하다. 설계할 메타데이터는 더블린 코어의 관계 요소를 확장하여 디지털 콘텐츠에 대한 다양한 직간접적인 연관 관계를 표현할 수 있다 또한 설계된 메타데이터에 기반한 디지털 콘텐츠 연관 정보 관리 시스템을 구축함으로써 더욱 유용한 정보를 제공할 수 있음을 보인다.
최근 웹 및 웹 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가함에 따라서 콘텐츠 추천 시스템(CRS, Contents Recommendation System)은 최근 중요한 이슈로 대두되었다. 이에 따라, 콘텐츠 추천 시스템에 대한 콘텐츠 추천 방법(CRM, Contents Recommendation Method)이 꾸준히 연구 및 소개되어 왔다. 그러나 전통적인 CRM들은 콘텐츠 생성자의 위상이 중요하게 여겨지는 웹 2.0 환경에서 활용하는데 부족함이 있다. 본 논문에서는 연결 정도 중심성 분석(Degree of centrality) 및 TF-IDF를 활용하여 양질의 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 RSS와 FOAF를 수집하여 TF-IDF와 연결 정도 중심성을 각각 분석한다. 그리고 분석된 두 값을 이용하여 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 우리는 시스템을 구현하였으며 콘텐츠 추천 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하면 입력된 질의어에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 적절한 콘텐츠를 추출할 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 통해 구축한 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 소셜네트워크에서 콘텐츠 생산자에 대한 중요도가 반영됨으로 보다 신뢰성이 있는 결과를 얻을 수있다.
인터넷 비즈니스의 특징적인 장점 중의 하나는 콘텐츠를 실시간으로 서비스 할 수 있다는점이다. 현재 여러 가지 콘텐츠 서비스가 인터넷상에 등장하고 있지만 비즈니스 모델 측면에서는 아직 확정되지 않은 부분이 많고 특히 콘텐츠의 서비스와 관련해서는 실제적으로 콘텐츠 서비스를 통한 직접적인 수익보다는 광고를 통한 수익이 주가 되고 있어 콘텐츠만을 통한 수익의 창출은 쉽지 않은 것으로 알려져 있다. 상품 제조 원가에 근거해서 가격을 산출하거나 희소성에 의해서 가격이 결정되는 전통적인 제조업의 가격산정 패러다임을 인터넷 콘텐츠의 서비스에 적용하는 데는 문제점이 많아 현재로서는 인터넷 콘텐츠 서비스 가격의 산정 근거를 확보하는 데는 어려움이 많다. 따라서 콘텐츠 가격 산정에 관해서는 소비자의 선호도를 중심으로 분석하는 연구들이 진행되고 있으며 본 연구에서도 이러한 맥락에서 콘텐츠 가격산정의 근거로서 콘텐츠의 속성에 대한 소비자의 선호도를 분석하여 인터넷 콘텐츠의 가격반응함수들을 선호도에 맞추어서 도출하여 보았다. 일차적으로 인터넷 영화관을 대상으로 사용자들이 서비스를 선택할 때 가장 고려하는 속성들을 도출하였고 각개 속성들의 수준에 따른 프로파일들을 구성하고 사용자들을 대상으로 자료를 수집하여 컨조인트 분석을 해서 가격함수를 추정하였다. 이어서 선형 곱셈 유인 구텐베르그 모델 중 가장 적합한 모델을 추정하고 독점 영역과의 관계를 살펴봄으로써 각 기업들이 서비스의 가격을 책정함에 있어서 가장 수익성 높고 적합한 전략을 설정할 수 있도록 방향을 제시하였다.
본 연구는 5세 누리과정 교사용 지도서의 멀티미디어 콘텐츠 중 플래시에 대한 유아교사의 활용실태 및 만족도를 알아보고 앞으로의 교수학습을 돕는 콘텐츠 개발이 나아가야 할 방향이 되는 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 연구대상은 부산시에 소재한 유치원, 어린이집에 근무하는 유아교사 144명이며, 5세 멀티미디어 콘텐츠 중 플래시에 대한 인식 및 실행에 관한 설문지를 통해 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율로 산출하여 분석하였다. 연구결과 첫째, 유아교사는 5세 멀티미디어 콘텐츠에 대해 대체로 만족해하고 도움을 받고 있다고 인식하고 있었다. 둘째, 실제 현장에서 멀티미디어 콘텐츠는 비교적 낮게 활용하고 있었으며 그 중 플래시에 대한 유아교사의 활용은 전체 응답자의 과반수이상이 잘 활용하고 있는 것으로 나타났다. 셋째, 대 소집단 활동영역과 생활주제별에 따른 활용과 만족도는 동화 동시 동극과 이야기나누기, 그리고 우리나라, 봄 여름 가을 겨울에서 가장 많이 활용하고 있었으며 그에 따른 만족도는 만족한다는 응답이 가장 많이 나타났다.
최근 사용자들의 일상생활을 실시간으로 측정하고 기록하며 타인과의 공유까지 확장되고 있는 라이프로깅 서비스가 증가하고 있다. 특히, 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발달로 애플리케이션에 기반한 라이프로깅 서비스가 대중화되면서 사용자 행태에 의해 서비스 콘텐츠가 제작되고 메뉴화되어 인포그래픽 형태로 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라이프로깅 서비스의 콘텐츠 항목을 구성하기 위한 사용자 행태를 추출하고 분류하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 학술 서적과 논문, 단행본을 포함한 도서, 출판물 등 문헌조사를 통한 라이프로깅의 개념과 특징을 살펴보고 기존의 라이프로깅 관련 사용자 행태 기반 콘텐츠 항목을 살펴본다. 둘째, 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목으로서 사용자 행태를 추출하고 분류 한다. 문헌 자료, 선행 논문 및 라이프로깅 애플리케이션의 콘텐츠 항목에서 사용자 행동 어휘를 수집한다. 수집된 어휘는 FGI(Focus Group Interview)와 설문을 통한 적합성 검정 분석에 의하여 라이프로깅 서비스를 위한 콘텐츠 항목에 필요한 39개 어휘를 추출한다. 최종적으로 추출한 39개 어휘는 설문과 통계 분석 및 FGI를 통해 19개 사용자 행태 - '먹다', '집안일을 하다', '다이어트를 하다', '여행하다', '운동하다', '대중교통 수단을 이용하다', '촬영하다', '만나다', '감정을 느끼다', '말하다', '보살피다', '운전하다', '듣다', '온라인에 접속하다', '잠자다', '가다', '일하다', '배우다', '보다'-로 분류되었다. 셋째, 본 연구를 통해 제시한 결과를 통하여 라이프로깅 애플리케이션에서의 콘텐츠 항목 구성에 대한 활용과 한계점을 논할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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