최근 지식 베이스, 시맨틱 웹 등 여러 응용 분야에서 시맨틱 데이터의 활용이 증가함에 따라 대규모 RDF 데이터에 대한 효과적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존의 개별 루트 시맨틱에 기반한 키워드 검색 방법들은 서로 다른 루트 노드를 갖는 결과 트리들의 집합만을 검색함에 따라, 의미적으로 유사하거나 연관성이 낮은 결과 트리들이 함께 검색되고, 동일한 루트 노드를 공유하되 의미적으로 다르고 질의 연관도가 높은 결과들은 함께 검색될 수 없는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 제한적으로 허용하여 질의 연관도가 높으면서 다양한 결과들을 함께 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 결과 트리 집합의 루트 중복도 척도를 정의하고, 주어진 키워드 질의와 최대 루트 중복도에 따라 제한적인 루트 중복성을 가지면서 연관도가 높은 top-k 결과 트리들을 효율적으로 구하기 위한 검색 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 콘텐트 노드들의 중복이 적은 다양한 결과 트리들을 검색할 뿐만 아니라 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 허용함으로써 질의 연관도가 더 높은 결과들을 생성할 수 있음을 보였다.
본 연구의 목적은 미래 과학지식사회의 주역인 청소년의 과학에 대한 이해와 활용능력을 높이는 과학적 소양의 향상 방안을 제시하는 것이다. 과학적 소양은 현대사회에서 꼭 필요하다는 주장이 많은 지지를 받고 있으며, 이에 따라 국내외에 다양한 프로그램이 개발되고 있다. 특히 미국의 '프로젝트 2061'은 과학적인 프로세스를 통하여 문제 해결력을 키워 평생학습을 유도하려는 것으로 모든 미국인들이 과학, 수학, 기술영역의 소양을 함양하도록 지원하고 있다. 청소년의 과학적 소양 향상을 위해서는 과학에 대한 호기심과 흥미를 유발하는 정보서비스뿐만 아니라 학교 수업과 연계된 콘텐트 개발이 무엇보다 중요하다. 또한 과학적 문제 해결력을 배양하기 위한 단계별 문제해결 프로그램의 개발이 필요하며, 과학정보 소양으로 통합된 교육과 연구가 진행되어야 한다.
이기종의 다양한 장비로 구성된 현대의 네트워크는 분산 설치되어 있고, 이를 중앙 집중적이면서 효율적으로 관리하기 위해서 NETCONF 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 NETCONF의 각 계층에 대해 개선한 연구를 포함하여 하나의 시스템으로 통합하는 작업을 수행하였다. RPC 계층에서는 멀티스레드를 사용하여 비동기 통신 채널 및 병렬 처리가 가능하도록 하였고, Operation 계층에서는 장비 설정 데이터 간 종속성을 이용한 데이터 그룹을 활용하여 연산의 효율성을 증가시켰다. Operation 계층과 연동할 수 있도록 Content 계층에서의 설정 데이터 모델링 기법에 대해서도 제시하였다. 마지막으로 GUI 프로그램을 구현하고 구현 결과를 나타내었다. 개선된 NETCONF와 표준 NETCONF를 질의 처리율, 질의 처리 속도, CPU 사용률에 대해 비교하는 실험을 수행한 결과 질의 처리율과 처리 속도에서는 개선된 NETCONF가, CPU 사용률에서는 표준 NETCONF가 우수하였다.
워터마킹 분야의 많은 연구 가운데 최근 JPEG2000과의 호환성, 다중해상도 분해, HVS에 기반한 시스템의 구현 등의 이점으로 웨이블릿 변환 기반 알고리즘에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 대부분 강인성 등에 중점을 두고 이론적 측면만을 지나치게 강조하여 복잡하고 실제적으로 적용하기 곤란한 면이 있다. 본 논문에서는 대용량의 많은 데이터를 대상으로 로고를 워터마크로 이용하는 강인한 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 웨이블릿 2단계 변환을 수행하며 랜덤 치환을 위해 LFSR을 채택하였으며 원영상과 랜덤 치환된 워터마크 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 나누어 '1'의 순서로 매핑하여 워터마크를 삽입한다. 실험결과로 성공적으로 워터마크가 삽입되어 가시적으로 워터마크가 드러나지 않으며 JPEG 압축, 저주파 필터, 고주파 필터, 밝기 변화 둥의 영상 처리에 강인성이 있음을 보여 준다.
글로벌 시장에서 플랫폼비즈니스의 중요성이 높아지고 있지만 국내에서는 글로벌 경쟁력을 갖춘 플랫폼비즈니스가 출현하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구는 국내 플랫폼비즈니스와 글로벌 플랫폼비즈니스의 6가지 성공요소에 대한 경쟁력을 비교 분석하였다. 이를 위해 국내 ICT 분야 종사자 104명을 대상으로 SNS서비스(카카오톡 페이스북), 모바일결제 시스템(삼성페이 애플페이), 디지털 콘텐트(네이버 유투브), 직접구매(G마켓 아마존), 교육(K-MOOC MOOC) 등의 경쟁력을 설문 조사했다. 그 결과 국내 플랫폼비즈니스는 미국의 비즈니스에 비해 창조역량과 새로운 가치 창출, 비용 절감과 네트워크 효과, 새로운 생태계를 조성, 끊임없이 변화하고 진화하는 역량이 열세인 것으로 나타났다.
미국국회도서관에서 서지레코드의 웹 접근성을 확보하고 웹 환경으로의 통합을 목적으로 새로운 서지기술형식인 BIBFRAME을 제시하였다. 본 연구는 BIBFRAME 모델 및 경과를 소개하고, BIBFRAME 클래스와 속성어휘를 살펴보고, MARC21과 BIBFRAME 어휘간 매핑, MARC 목록레코드의 BIBFRAME 전환사례를 제시함으로써 BIBFRAME 활용방안에 대한 이해를 높이고자 하였다. BIBFRAME은 서지개체를 저작-인스턴스 관계로 구분하고 데이터의 시맨틱을 이해할 수 있는 RDF/XML과 식별자를 사용하며, 주석 개체를 제시하여 이용자 및 외부 기관에서 생산한 정보를 서지데이터상에 제시하고 있다. 이를 통해 서지데이터의 링크드 데이터로의 활용가능성을 제시하고 이용자의 정보탐색가능성을 향상할 수 있다는 점에서 그 의의가 있다. 그럼에도 불구하고 콘텐트 모델에 상관없는 적용 및 다양한 자료유형의 수용을 보완하기 위한 계속적인 테스트가 요구되며 복잡한 구조의 사용성을 높이기 위한 BIBFRAME 모델 및 어휘 수정 그리고 가이드라인 구축이 요구된다.
많은 이러닝 시스템들은 맞춤형 서비스를 위해 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)을 표준으로 채택하고 있다. 이러닝 시스템들은 학습자의 학습 효율을 높이기 위해서 학습 난이도를 평가하여 적용하고 있다. 그러나 SCORM은 런-타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다는 단점 때문에 학습도중에 난이도를 변경하면서 학습 콘텐츠를 제공하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 학습 도중 학습자의 수준 변화에 따른 학습자의 수준을 재평가하여, 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공하는 수준별 콘텐트 구성 시스템(SCOS)을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템 단원 학습 도중 퀴즈가 제시되는 시점을 불규칙적으로 지정함으로써 학습자의 학습 몰입도를 높이고자 하였으며. 향후에는 보다 정밀한 수준 평가를 기반으로 학습자에게 최적화된 피드백을 제공할 수 있도록 보완할 계획이다.
본 연구는 건설 산업에 있어서 지구온난화의 주된 원인으로 알려져 있는 시멘트를 고로슬래그 미분말로 대체하기 위한 기초적인 연구를 수행한 것으로, 고로슬래그 및 알칼리 자극제를 사용하여 시멘트 콘크리트와 같은 성질을 가지는 경화체의 제조가 가능한지에 대한 실험적 검토를 실시하였다. 이를 위하여 시멘트 대체재로 철강 산업의 부산물인 고로슬래그 미분말과 자극제로 수산화칼륨(KOH), 수산화칼슘($Ca(OH)_2$), 수산화나트륨(NaOH) 등을 사용하여 공시체를 제작한 후, 휨 및 압축강도, XRD, EDS 및 SEM 등에 대한 측정을 실시함으로써 무시멘트 경화체의 반응 특성에 대하여 분석을 실시하였다. 그 결과 고로슬래그에 함유되어 있던 $SiO_2$, CaO 등이 용출되어 시멘트의 수화반응과 같은 칼슘 실리케이트(C-S-H) 수화물을 생성하는 것으로 나타나 고로슬래그 미분말을 사용하여 무시멘트 경화체의 제조가 가능할 것으로 나타났으며, 이후 건설 산업에 있어서 가장 중요한 콘텐트 중에 하나인 시멘트 제조에 수반하는 $CO_2$ 발생량을 줄이기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
전 세계적으로 정보기술이 발달하고 인간유전체사업이 종료됨에 따라 대용량 생명과학과 정보기술이 접목된 생명정보학(Bioinformatics, 바이오인포매틱스)이 등장하여 지속적으로 발전하고 있다. 이러한 학문의 발전과 더불어 생명정보서비스를 위한 웹사이트가 구축되어 생명과학 연구자들에게 제공되고 있다. 전 세계의 수많은 생명정보서비스 웹사이트 중에서 연구자들이 가장 많이 활용하는 대표적인 웹사이트로는 우리나라의 포항공과대학교 생물학연구전문정보센터(BRIC), 한국과학기술정보연구원 바이오인포매틱스센터(CCBB), 한국생명공학연구원 국가생물자원정보관리센터(KOBIC), 미국의 국립생명공학정보센터(NCBI), 유럽의 생물정보학연구소(EBI), 일본의 DNA데이터은행(DDBJ) 등이 있다. 본 논문에서는 위의 6개 웹사이트의 콘텐트 현황 및 기능을 조사하여 비교.분석하였다. 또한 웹사이트를 이용하는 생명과학 연구자를 대상으로 이용현황 및 요구사항에 관하여 설문조사를 실시하였다.
본 연구는 적응형 학습을 제공하기 위한 새로운 에이전트 기반 e-러닝 시스템을 제안하였다. 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝은 온톨로지와 지능형 에이전트의 개발은 필수적이다. 특히 학습 콘텐트의 분석과 학습자 정보를 이용한 추론 엔진의 개발은 효과적인 e-러닝 환경을 제공할 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 시멘틱웹 환경에서 적응형 e-러닝 적용 모형을 설계하였고, e-러닝 학습에 대한 다양한 온톨로지를 개발하였다. 온톨로지는 학습 도메인과 학습자 그리고 인터페이스관점에서 분석하고 개발하였다. 그리고 에이전트의 추론을 위하여 지능형 환경을 구현하였다. 제안된 시스템을 통하여 시멘틱 웹 환경에서 새로운 e-러닝 시스템 모형을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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