기능성 섬유를 가능하게 하는 스마트 텍스트로닉스가 최근 스마트 의류, 스마트 홈, 스마트 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용되어 다양한 제품이 개발되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 체계적인 참여형 디자인 방법을 기반으로 한 스마트 텍스트로닉스 제품 개발 프로세스를 제안한다. 프로세스는 심층 인터뷰와 분석의 두가지 단계로 구성되며 심층 인터뷰 단계에서는 참여자가 사용행위, 행위별 요구조건, 만족도 수준 등을 포함한 사용자 여정맵과 스케치 및 간단한 프로토타입 제작을 통한 아이디어 생성 활동을 수행한다. 이 후 분석 단계에서는 디자인 연구자가 심층 인터뷰 단계로부터 도출된 결과에 행동 패턴 분석 방법을 적용하여 핵심 특성을 도출하고 이를 기반으로 한 사용자 페르소나를 생성하고 각 페르소나의 주요 니즈를 E3 가치 체계의 가치요소와 연관시킨다. 본 연구에서는 사전 설문조사를 실시하여 스마트 텍스트로닉스 시장 파악하였으며, 제안된 방법론에 대한 검증을 위해 스마트 홈 분야에서 가장 많은 사용자와의 상호작용을 갖는 소파의 디자인 사례연구를 수행하였다.
주어진 정보를 자연어로 변환하는 작업은 대화 시스템의 핵심 모듈임에도 불구하고 학습 데이터의 제작 비용이 높아 공개된 데이터가 언어에 따라 부족하거나 없다. 이에 본 연구에서는 텍스트-투-그래프(text-to-graph) 작업인 관계 추출에 쓰이는 데이터의 입출력을 반대로 지정하여 그래프-투-텍스트(graph-to-text) 생성 작업에 이용하는 역 관계 추출(reverse relation extraction, RevRE) 기법을 소개한다. 이 기법은 학습 데이터의 양을 늘려 영어 그래프-투-텍스트 작업의 성능을 높이고 지식 묘사 데이터가 부재한 한국어에선 데이터를 재생성한다.
웹 기술의 발전은 인간 사회의 변화에 많은 영향을 주고 있다. 웹 발전 분야에서도 전자책 기술 발전은 확연하게 달라지고 있으며, 단순 텍스트 정보만을 제공하는 기술을 넘어 음성서비스를 위한 기술 분야에도 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 표준 기술인 HTML5기반 지능형 전자책 다국어 TTS 서비스를 위한 관련 연구 조사와 전자책 사용자의 편리성 및 접근성을 강화하기 위한 전자책 제작 및 서비스 방법에 대하여 연구하였다. 본 연구의 목적은 전자책 사용자들에게 텍스트를 포함한 전자책에서 텍스트 및 여러 객체들에 주제 혹은 설명을 TTS 서비스가 가능하도록 하고, 사용자의 선택적 영역과 언어에 따라 다국어 TTS가 자동 변환되어 서비스 할 수 있도록 연구 개발 하는 것이다.
최근 들어 격자 기반의 분포형 유출 모형에 대한 활용이 증가하면서 격자형 강우자료의 활용을 위한 전처리 과정의 중요성 또한 증대되고 있다. 격자 기반의 수문모형에서 활용하기 위한 격자형 강우자료는 유역 격자와 동일한 위치 및 격자 크기를 가진다. 격자형 강우자료는 텍스트 파일 혹은 GIS 레이어로 저장되며, 강우 기간에 대한 시계열 정보를 나타내므로 일반적으로 수십내지 수천 개의 파일로 구성된다. 본 논문은 격자 기반의 다수의 분포형 강우 파일을 사용목적에 맞게 생성 및 가공하기 위한 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model) Tools의 활용에 대해서 기술한다. GRM Tools는 격자 기반의 물리적 분포형 강우-유출 모형인 GRM에서 자료 처리를 위해 제공하는 도구이다. GRM Tools에 포함된 기능 중 강우자료의 처리를 위한 기능은 지점 강우자료를 이용한 분포형 강우자료 생성, 레이더 강우자료의 보정, 기상위성 자료를 이용한 강우 생성, 임의 격자 및 유역 평균 강우량 시계열 자료 추출, 텍스트 파일 변환 및 처리 등이다. GRM Tools 에서는 이와 같은 강우자료 처리 작업을 다수의 파일에 대해서 일괄적으로 수행함으로써 격자 기반의 분포형 강우자료 생성 작업을 효율적으로 수행할 수 있다.
예능프로그램에서 자막은 보충적인 설명이나 음향을 보완하는 보조적인 역할에서 재미와 감동을 극대화시키는 흥미유발형 자막 형태로 발전하였다. 본 연구는 JTBC <비정상회담>을 중심으로, 흥미유발형 자막의 특성과 시청자에게 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 연구방법론으로는 내용분석과 텍스트 분석을 병행하였다. 내용분석 결과, 전체 자막 수에 대비하여 흥미유발형 자막은 약 10~20%로 매회 일정비율을 유지하고, 제작진은 출연진의 캐릭터 구축 및 강화를 위해 출연진에게 별명을 설정하여 반복적으로 사용하고 있었다. 텍스트 분석 결과, 수용자는 프로그램에서 주로 사용된 자막 내용에 따라 출연진을 인식하고 있었다. 예능프로그램에서 제작진이 주관적으로 개입하여 의도적으로 사용하는 흥미유발형 자막은 출연진의 이미지를 형성하고, 수용자가 출연진을 인식하는 데 중요한 영향을 미쳤다. 자막을 사용하는 데 있어, 제작진의 신중한 자세와 능동적인 정보 소비자로서의 시청자의 역할이 필요하다.
최근 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT가 화두가 되면서 생성형 인공지능을 이용한 서비스에 사람들의 관심이 높아졌다. 이를 활용하여 시간과 비용이 많이 드는 분야인 외국어 작문 학습을 자기 주도적으로 학습할 수 있을 것이라 조망하였다. 따라서 텍스트 생성형 인공지능인 ChatGPT API를 활용하여 사용자가 자기 주도적으로 외국어를 학습할 수 있는 방향성을 제시하고 더욱 쉽고 저렴한 비용으로 외국어를 익힐 수 있도록 하는 시스템을 개발한다.
본 연구의 목적은 ISO와 ANSI/NISO의 시소러스 작성지침을 참고하여 문헌정보학분야 시소러스를 하이퍼텍스트를 이용하여 선형배열로 웹 상에 설계해 보는데 있다. 본 연구는 하이퍼텍스트를 이용한 온라인 시소러스가 정보를 저장하고 탐색하는 사람들에게 편리하고 유용한 주제접근의 도구가 되며, 인쇄형 시소러스로는 파악하기 어려운 이용자의 시소러스 탐색유형을 연구하는 기초가 될 수 있을 것이라는 가정에서 출발하였다. 본 연구를 위해서 문헌정보학 분야 시소러스를 관계형 데이터베이스인 MS ACCESS 97에 저장하였고 관계형 데이터베이스와 웹과의 연동을 위해서 Windows NT운영체재 하에서 ASP(Active Server Pages)기술을 적용하였다.
본 연구의 목적은 문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델을 구현하는데 있다. 문학 텍스트는 일상 대화문처럼 질문에 대한 답변이 분명하게 구분되지 않을 때가 많고 대명사와 비유적 표현, 지문, 독백 등으로 다양하게 구성되어 있다는 특징이 있다. 이런 점들이 알고리즘의 학습을 용이하지 않게 하여 문학 텍스트를 활용하는 기계 학습의 필요성을 저해시킨다. 문학 텍스트를 학습한 알고리즘이 일반 문장을 학습한 알고리즘에 비해 좀 더 인간 친화적인 상호작용을 보일 가능성이 높다. 본 논문은 '문학 텍스트를 학습한 머신 러닝 언어 모델 구현'에 관한 연구로서, 대화형 기계 학습에 문학 텍스트를 활용하는 연구에서 필수적으로 선행되어야 할 세 가지 텍스트 보정 작업을 제안한다: 대명사 처리, 대화쌍 늘리기, 데이터 증폭 등에 대한 내용으로 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높다고 판단됩니다. 인공지능을 위한 학습용 데이터는 그 의미가 명료해야 기계 학습이 용이하고 그 효과도 높게 나타난다. 문학과 같은 특수한 장르의 텍스트를 자연어 처리 연구에 도입하는 것은 새로운 언어 학습 방식의 제안과 함께 머신 러닝의 학습 영역도 확장시켜 줄 것이다.
정보통신 기기의 발달에 따라 스마트 러닝으로 교육방법이 진화하고 있다. 스마트 러닝에 있어서 학습자의 관심분야에 맞는 적절한 콘텐츠의 제공이 필수적이다. 본 논문에서는 텍스트 분류 기술을 이용하여 학습자의 SNS 데이터로부터 관심분야를 자동적으로 파악해내는 시스템을 제안한다. 텍스트 분류를 위해 카테고리 별로 기 분류되어있는 데이터를 수집하여 기계 학습을 수행하였다. 텍스트 분류의 정확도 향상을 위해 카테고리 분류 단위 크기를 변화시키면서 정확도를 측정하고 분석하여 실제 서비스에 적용 가능한 수준으로 판단되는 82.5%의 정확도를 얻었다.
웹 데이타베이스는 웹 환경에서 하이퍼텍스트 모델을 바탕으로 멀티미디어 처리를 위한 부가적인 구조와 관계형 또는 객체지향형 데이타베이스 관리 시스템을 접목하여 구축하는 대용량의 멀티미디어 데이타베이스 응용 시스템이다. 그러나 기존의 하이퍼텍스트 모델링 기법과 DBMS 통로 형태로는 웹 서비스 고급화에 필수적인 다양한 표현능력과 DBMS 연동과정에서의 병목발생으로 인한 동시성 기능이 제한된다. 따라서, 본 논문에서는 하이퍼텍스트 모델링 측면에서 암시적 질의 수행 기능을 지원하고 동적으로 생성되는 항해 모델과 가상 그래프 구조를 제안한다. 또한 항해 유형 분류를 통해 노드와 링크의 생성 규칙을 유도하고 제안된 모델과 웹 데이타베이스 시스템 후위에 위치하는 관계형 모델과의 상호 사상기법을 연구한다. 그리고 데이타베이스 통로의 효율을 향상시키기 위해 가중치를 기반으로 질의처리 서버를 동적으로 할당하는 스케줄링 기법을 제안하여 시스템 전체의 성능을 개선하고, 제안된 기법이 상대적으로 높은 복잡도를 갖는 동시 질의 요구에 적합함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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