유비쿼터스 네트워킹 환경은 사람 주변의 모든 기기가 하나의 네트워크로 연결되어 끊김없이 정보를 주고받으며 통신을 가능하게 해 주는 전자공간과 실제 공간의 융합이다[1, 2, 3, 4]. 이와 같은 유비쿼터스 환경이 지원되면 우리가 살고 있는 세상은 평온하고 지능화된 느낌에 상황인지 능력을 갖추게 되어 생산적이며 대응 능력을 지원 받을 수 있는 안락한 상황이 된다. 이러한 유비쿼터스 환경의 제공을 위해서는 "AlWays Connected"와 "Broadband" 그리고 "Every Device in One Network"의 세 가지의 키워드가 필수적인 요소[2]이다. 이 세 가지의 요소가 충족되려면 많은 기술들이 필요하게 된다. (중략)되려면 많은 기술들이 필요하게 된다. (중략)
경제 불안정과 고령화, 경쟁격화 및 개인 가치관의 변화 등 사회 문제가 점점 심각해질 가능성이 있다. 이러한 상황에서 이를 해결 가능한 방안 중 하나로써 감성컴퓨팅 관련 연구가 증가하고 있다. 이에 본 연구는 감성컴퓨팅 연구 키워드를 중심으로 국내 및 글로벌 연구의 지식구조와 주요 키워드, 연구생산 현황 및 국가간 협력관계 및 주요 키워드별 네트워크 등을 파악하였다. 이를 위해 전문 학술데이터 베이스(Scopus)로부터 해당 키워드를 중심으로 논문을 검색하였으며, 서지분석과 네트워크 분석을 실시하였다. 중국과 미국이 Affective computing 분야에서 지식생산이 활발하였고, 한국은 약 10% 정도로 저조한 상황이다. 주요 키워드는 Affective computing을 중핵으로 주로 컴퓨팅 처리 및 감성분석, 인식을 분류하는 연구 및 사용자들의 모델링, 심리 분석이 주요 연구 키워드이다. 국가 간 협력구조는 중국과 미국이 가장 큰 클러스터를 형성하고 있고, 그 외에 영국, 독일, 스위스, 스페인, 캐나다 등이 협력을 주도하고 있다. 한국의 연구협력은 다양하지 않고 연구생산도 저조한 결과를 보였다. Affective computing 분야의 연구발전을 위해 미국, 중국 등 주요국과의 연구협력 강화와 연구파트너의 다양화를 위한 시사점을 결론으로 제언하였다.
트위터와 같은 소셜 네트워킹 서비스(social networking service)의 확산으로 스트림 형태의 데이터가 크게 증가하고 있다. 스트림 형태로 들어와 누적되는 데이터를 효율적으로 검색하기 위해서는 색인이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 스트림 형태로 들어와 계속 누적되는 데이터에 대한 키워드 검색을 효율적으로 할 수 있게 해주는, 효율적인 갱신이 가능한 디스크 기반 역색인(inverted index) 구조를 제안한다. 데이터 스트림을 검색하기 위해서는 데이터의 유입에 따라 역색인을 계속해서 갱신해 주어야 한다. 전통적인 역색인을 사용하는 경우, 역색인을 갱신하기 위해서는 매번 디스크에 저장된 모든 색인 데이터를 읽고 다시 써야 하므로 디스크 I/O 측면에서 매우 비효율적이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 역색인을 크기가 지수적으로 증가하는 여러 역색인들로 나누어 저장한다. 새로운 데이터가 들어오면 우선 가장 작은 크기의 역색인에 삽입하고, 작은 크기의 역색인들을 더 큰 크기를 가진 역색인들과 나중에 병합함으로써 평균적으로 역색인을 갱신하는 비용을 크게 낮춘다. 또한 디스크에 저장된 역색인들을 병합할 때 발생하는 디스크 I/O 비용을 최소화함으로써 역색인의 갱신 비용을 더욱 낮춘다. 다양한 실험을 통해 기존 방법과 제안 방법의 효율성을 비교하고, 제안 방법이 갱신 비용에 있어 기존 방법에 비해 훨씬 효율적임을 보인다.
최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
웹 3.0의 개념과 실체에 대한 논의와 함께 도서관 3.0의 개념과 실체에 대한 논의도 최근 몇 년 동안 여러 학자들과 현장 전문가들에 의해 진행되어 온 것을 알 수 있다. 본 연구에서는 도서관 3.0을 바라보는 다양한 논의들을 분석하고 도서관 3.0의 개념을 정리하고자 하며, 이를 기반으로 한 도서관 3.0 서비스 모형을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안된 도서관 3.0 서비스의 키워드는 기계에 의한 데이터 처리가 가능한 시맨틱 웹 기술과 소셜 네트워킹 서비스가 전자도서관에 적용되어 '진정한 지식 공유 및 협업'이 가능한 소셜시맨틱디지털도서관, 도서관의 자원이 Linked Data가 되어 전 세계의 도서관이 연결된 구조의 링키드 도서관, 그리고 RFID 및 모바일기술이 적용된 유비쿼터스적 모바일 도서관이다.
자연어처리 기술은 사람이 말하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 의미한다. 이것이 중요한 이유는 인공지능의 기본인 인간과 디바이스 간 커뮤니케이션을 위한 핵심기술이기 때문이다. 본 논문에서는 자연어처리, 특히 의미분석과 관련된 기술동향을 확인하기 위해 미국과 한국의 특허정보에 대해 분석하였으며, 본 연구를 통해 향후 자연어처리 관련 연구에 의미있는 정보제공을 그 목적으로 한다. 결론적으로, 국내 특허 수는 미국 대비 7.9% 수준이며, 주요 Keyword의 상이한 빈도는 기술적 방향성에 국가별로 차이가 있음을 확인하였다. 또한 상향 또는 하향 성향의 Keyword가 한국 대비 미국이 2배로 나타나 시대적 흐름을 상대적으로 더 반영한 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 실질적인 기술예측을 위해 상향 성향의 Keyword가 특허에서 어떻게 기술되고 있는지 구체적으로 분석하고자 한다.
정부의 메이커 운동(Maker Movement) 형성을 위한 적극적인 정책과 지원으로 관련 문화와 교육이 매우 활성화되고 있다. 본 연구는 최근 증가하고 있는 국내 메이커 운동의 교육 분야의 현황을 파악하고, 긍정적인 방향의 발전을 위한 메이커 교육 활성화 방안을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위하여 첫째, 기존의 메이커 교육 운영자와 참여자를 대상으로 하는 심층 인터뷰를 통해 국내 메이커 교육의 현황과 문제점을 도출한다. 둘째, 인터뷰 스크립트 내용을 기반으로 질적 조사 분석 프로그램(NVIVO)을 통한 키워드 분석과 그 특징을 파악한다. 셋째, 분석 결과를 토대로 국내 메이커 교육의 활성화를 위한 방안과 발전 방향을 제안한다. 메이커 교육을 실행한 교육자와 참여한 학생을 기준으로 분석했을 때, 교육의 전문성을 위해 전문 메이커 교사가 필요했고, 참여한 학생들의 메이커 채널 확장과 전문적인 네트워킹이 요구되었다. 또한, 메이커 교육의 특성을 반영한 전문 프로그램과 적절한 정책 지원이 필요했다. 본 연구는 향후 메이커 교육을 위한 구체적인 지원 방식 및 관련 교육자 양성과 교육 환경 등의 개선에 도움을 주어 메이커 운동의 주요 분야인 메이커 교육의 활성화에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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