지금까지의 웹에서의 학습(실습과목에 대한) 상황은 정지된 이미지를 보고 그에 대한 설명을 학습자가 읽기만 하고 진행되는 시스템이다. 이는 '웹 활용 학습(Web Based Instruction)' 측면에서 볼 때 너무나도 정적이고 학습자 주도적이지 못한 학습 진행 상황이다. 따라서, 학습자의 성취도 또한 낮았다. 이러한 배경을 토대로 인터넷상에서의 실습 과목에 대한 학습진행 상황을 실제 상황과 똑같이 진행될 수 있도록 설계하였다. 진행 상황 화면을 하나씩 캡춰하여 그 이미지에 대한 이벤트 처리를 HTML과 DHTML, JavaScript를 통하여 구현하였다. 이로써, 학습자가 자신의 시스템에 프로그램이 설치되어있지 않아도, 또한 장소를 가리지 않고 인터넷에 접속하여 자기 주도적이고 동적인 학습을 진행할 수 있도록 하였다.
지금까지 우리는 북극에 가상의 비행기를 띄우기 위해 컴튼의 대화식 백과사전의 일부인 Compton's Interactive World Atlas를 사용했다. 하이퍼 링크를 활용하고 버튼을 눌러 텍스트를 불러오고 전체적으로 변화무쌍한 방식으로 연구를 수행하면서, 우리는 폴리니나 디드로 같은 백과사전의 원조들이 최신의 화려한 멀티미디어 백과사전을 본다면 어떤 생각을 할 것인지 궁금해하지 않을 수가 없다.
XLink는 XML에서 문서들 사이 또는 엘리먼트(element) 사이의 링크를 정의하는 언어로 HTML에서의 하이퍼 링크(hyperlink)와 유사한 역할을 하는데 하이퍼 링크보다 훨씬 정교하고 다양한 방식의 링크를 표현할 수 있다. XLink로 연결된 요소 사이에는 관계성(relationship)이 발생하는데 이런 관계성을 XML 저장소에서 지원해 주지 않을 경우 관계성의 표현을 각 응용 프로그램에서 직접 프로그래밍 해야 하기 때문에 프로그램의 개발 및 유지, 보수 단계에서 관계성 관리와 관련된 많은 오버헤드가 발생한다. 본 논문에서는 XML 문서를 저장하는 객체지향 정보 저장소(object repository)에서 XLink를 지원해 주기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 XML 문서 저장을 위한 객체 정보 저장소 시스템인 XDOM(Persistent DOM 형태의 XML Repository)상에 구현하였다. XLink를 지원해주기 위해 본 시스템에서 제공해주는 기능은 참조 관계성, 확장 링크(extended link)와 XLink를 위한 DOM 트리 확장을 위한 마운트(mount) 기능이다.
본 연구에서는 최근 온라인 소셜미디어 서비스로 각광받고 있는 트위터 상에 게재되는 메세지의 특성이 메세지의 재전달에 미치는 영향을 전달 빈도와 전달 속도 관점에서 분석함으로써 소셜네트워트 환경하에서의 정보확산 체계를 탐구하고자 하였다. 이를 위해 최근 소셜미디어 상에서 많이 언급되고 있는 정치, 연예, 스포츠, 유명인, 최신 디지털 제품과 같은 사회적 관심사를 나타내는 여덟 가지 주요 키워드(예: 무상급식, 반값등록금, 나가수, 평창, 김연아, 박태환, 아이폰, 갤럭시)을 선정하였다. 또한 트위터 메세지의 특성을 정의하기 위한 기준은 기존 문헌연구를 통해 개인의견, 하이퍼링크 포함 메세지, 하이퍼링크 및 개인의견 포함 메세지, 단순 재인용 등의 네가지 유형을 적용하였으며 이들 주요 키워드와 메세지 유형별로 트위터 트위터 메세지의 재전달 빈도와 재전달 속도를 측정하였다. 2011년 6월부터 2011년 7월까지 수집된 81,472개의 1회 이상 재전달된 트위터 메세지에 대한 분석을 통해, 재전달 트위터 메시지의 50퍼센트 이상이 특정 키워드에 대한 개인의견을 표현한 메시지임을 알 수 있었다. 아울러 표본 트위터 메세지 중 하이퍼 링크를 포함한 메세지가 가장 빠른 메세지 재전달 시간을 보이는 것을 알수 있었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 메시지의 고유 특성이 온라인 소셜 미디어 상의 정보확산 패턴에 중요한 영향요소로 작용하고 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 트위터와 같은 온라인 소셜 미디어는 더 이상 단순한 의사소통 도구가 아닌 다양한 사회현상에 대한 사용자의 개인적 의견을 피력하고 상호간의 심도있는 논의가 가능한 현대사회의 중요한 커뮤니케이션 플랫폼으로 발전하고 있으며 정보기술이 이러한 의사소통 혁신에 중요한 요소로 작용하고 있다는 것을 이해 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 온라인 소셜 미디어상의 정보확산에 대한 기존의 학문적 지식을 증대키고 실무적으로 기업이 고객과 소통하는 데 있어 온라인 소셜 미디어를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 대한 실질적인 방향을 제시할 것이라 기대된다.
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.
최근에 대규모 병렬컴퓨터의 새로운 위상으로 HHN(m;n,h) 그래프가 제안되었다. HHN(m;n,h) 그래프는 하이퍼큐브에 기반한 계층적인 상호 연결망이며, 노드개수가 유사한 하이퍼큐브보다 작은 노드 분지수와 작은 링크의 수를 가지고 있기 때문에 대규모 병렬 컴퓨터를 구성하는 상호 연결망이지만, 심플 라우팅 알고리즘에 기반한 경로를 구성함으로써 불필요한 라우팅 경로를 갖는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 심플 라우팅 알고리즘보다 평균거리가 개선된 새로운 라우팅 알고리즘을 제안하고, HHN(3;3,2)를 기준으로 비교하였을 때 대략 32%정도 향상됨을 보인다.
주제 중심 웹 문서 수집기는 검색엔진에서 최신의 웹 문서 색인을 유지하는 대안방안으로 부상하고 있다. 그러나 주제 중심 웹 문서 수집기는 비 관심문서에서 연결된 관심문서들을 수집할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 문서의 구조적 특징을 고려하지 않아서 발생한다. 특히 문서분석 방법인 문서의 발생 횟수 및 역문헌 발생빈도는 이러한 문제를 야기하는 주요 원인이 된다 주제 중심 웹 문서 수집기의 성능을 향상하기 위해서 본 논문에서는 국소 정보기반의 문서 분할법을 제안한다. 본 논문에서는 문서를 하이퍼링크 주변의 문맥을 고려한 특징 정보들을 사용하여 여러 소각의 문서로 나눈다. 본 논문에서 제안하는 주제 중심 웹 문서 수집기는 나누어진 문서들을 이용하여 하이퍼링크가 관심문서를 가리키는 것인지를 판단하여 문서를 수집할 것인지를 판단한다.
본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
기계학습을 이용한 자동분류시스템은 학습과정을 통해 분류모델을 구축하고 이를 기반으로 미분류 데이터를 특정 카테고리로 분류한다. 기계학습 기반 자동분류 시스템의 성능은 분류모델의 구성 인자인 특징의 품질에 크게 의존한다. 문서 데이터의 경우 특징 집합을 생성하기 위해 문서내의 출현단어와 문서의 구조적 정보를 활용한다. 특히 웹문서로부터 특징을 추출하기 위해 단어뿐만 아니라 태그, 하이퍼링크 정보를 분석할 수 있다. 최근 웹문서의 분류 기법에 대한 연구는 기계학습 알고리즘보다 특징 생성 및 가공 기술에 초점을 맞추고 있다. 이에 본 논문은 웹문서의 분류모델을 개선하기 위해 단어, 태그, 하이퍼링크 정보로부터 고품질의 특징을 선별 추출하여 가중치를 자동으로 부여하는 기법을 제안한다. Web-KB 문서집합을 이용한 다양한 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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