본 논문은 SDL로 쓰여진 통신 프로토콜을 검정하고 명세하기 위한 통신 소프트웨 어 개발 환경 구현에 대해 기술한다. 이 환경은 상업용 소프트웨어 개발을 위한 Concerto라 불리는 소프트웨어 팩토리를 이용해 구현되었다. Concerto는 실시간 시스 템 또는 통신프로토콜 분야의 응용소프트웨어 개발을 위해 설계된 소프트웨어 팩토리 로 해당 소프트웨어 개발 및 구현 자동화까지 여러 가지 도구들을 제공한다. 이러한 과정들은 여러 가지 형태의 formalism 즉 C언어, $C^{++}$, structured 도구화 기법 및 HOOD(Hierarchical Object Oriented Design) 방법들의 손쉬운 통합들을 통해 이루어 지는데, 본 논문에서는 통신 프로토콜 소프트웨어 개발 과정에서 필요한 도구들인 SDL(System Description Language) 명세(specification)를 위한 그래픽 편집기 구현 과 SDL명세에 대한 동적 분석기 (dynamic analysis tool) 등의 구현에 대해 설명한 다. 먼저 구현된 환경에 대한 주요한 기술들을 설명하고, 실제 통신 프로토콜에 적용 하기 위해 Inres 프로토콜을 예를 들어 설명하였다. 또, Concerto 의 하이퍼텍스트 매커니즘이 해당 프로코콜과 상용되는 서비스 사이의 논리적인 링크를 어떻게 생성하 는 지에 대한 방법을 기술 하였다.
기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 랩퍼를 생성한다. 용용 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 때문에 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성하는 도메인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼링크와 엔티티 인식을 위한 확률 모델을 이용한다. 이와 같은 방법을 적용함으로써 사용자의 개입 없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.
인터넷의 발전으로 웹 상에 수많은 문서 및 정보가 존재하는 상황에서 사용자가 원하는 정보를 담은 웹 문서를 검색하여 주는 웹 정보 검색 기술은 매우 중요하게 되었다. 본 논문에서는 웹 정보 검색 시스템의 성능 향상에 효과적인 몇 가지 주요한 기술을 제안하였다. 기존 시스템들은 주로 문서와 질의의 유사도를 계산하여 이를 주요 정보로 이용하였다. 그러나 본 논문에서는 여기에서 한 걸음 더 나아가 문서 안의 각 문장들이 질의와 얼마나 유사한가를 계산하여 이를 이용하는 기법을 제안하였다. 이러한 문장-질의 유사도를 성숙된 자연어 처리 기술 없이 근사적으로 계산하는 방법을 소개하였다. 그리고 이계산 작업은 문서 수의 증가에 선형적인 계산량의 증가를 가져 옴을 보임으로써 실용적인 대용량 시스템에서도 사용할 수 있음을 보였다. 그 다음으로 제안된 주요한 기술은 출력 문서의 순위화에 계층적인 개념을 도입하는 것이다. 이 기법을 사용함으로써 상당한 성능 향상을 이룰 수 있음을 보였다. 그 외에도 웹 문서의 특징인 하이퍼 링크 정보와 타이틀 정보를 이용하여 어느 정도의 성능 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 이러한 기술들의 타당성을 입증하기 위해 대용량 웹 정보검색 시스템을 개발하고 실험하였다.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
인터넷의 발전으로 웹 기반 가상교육은 텍스트 기반에서 하이퍼 미디어 기반으로 발전하고 있으며, 단순히 교육 자료를 한쪽으로 전달하는 방법에서 벗어나서 교수자와 학습자간의 상호작용을 제공하고 있다. 이를 위해, 여기에는 RIA(Rich Internet Application) 기반 동적인 응용 프로그램과 멀티미디어가 사용되고 있다. RIA는 웹의 새로운 기법으로 보다 효율적이고 풍부한 컨텐츠를 학습자에게 제공할 수 있도록 해 준다. 가상 교육 시스템을 개발하기 위해서, 기존의 웹 언어를 이용하면 많은 개발 노력이 요구되지만, RIA 기반 패러다임을 이용하면 개발 노력을 현저히 줄일 수 있다. 또한, 새로운 웹기반 가상교육 시스템을 설계하는데 있어서 RIA 패러다임은 학습자에게 그들의 요구를 만족하게 하고, 상호작용을 제공하는 가상교육 시스템을 개발하는 데 있어서 시간과 노력을 최소로 하는 방법을 제공할 것이다. 본 논문에서는 RIA 기반 교육 시스템을 개발하는데 드는 노력과 기존의 non-RIA 기반 시스템의 개발 노력을 비교 평가한다.
인터넷이 보편화되고, 멀티미디어처리 기술과 정보통신 기술이 발전함에 따라 인터넷을 이용한 원격교육기술이 연구되고 있다. 강의를 저작하고 재생하는 많은 원격 강의 도구들이 개발되어 있지만, 홈페이지 형태의 학습자료만 사용하거나 음성 및 드로잉에만 의존하는 형태는 강의실의 면대면 강의 효과를 제대로 얻을 수 없다. 따라서 다양한 형태의 멀티미디어 학습자료를 사용할 수 있으며, 교수자의 지식과 쉽게 이해할 수 있는 학습 노하우를 반영시킬 수 있는 원격강의 저작 도구의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 교수자의 음성 등 멀티미디어 강의 내용을 학습자에게 효과적으로 전달하면서 면대면 강의 효과를 극대화할 수 있는 멀티미디어 컴포넌트 기반 원격 강의 도구를 설계하고 구현한다. 제안하는 도구는 음성, 디지털 카메라 영상, 애니메이션, 동영상을 포함한 다양한 멀티미디어 자료를 사용하며, 드로잉과 포인팅을 이용하여 실감나는 강의를 쉽게 저작할 수 있으며 강력한 압축 기능으로 인터넷을 통하여 빠르게 강의를 전달할 수 있다. 또한, 하이퍼링크 기능과 텍스트 메시지 전달을 위한 캡션 처리기 등도 포함되어 있다.
우리의 경제성장과 국민소득의 증가와 더불어 자가용승용차가 증가함으로서 자동차 대중화시대에 접어 들었지만 아직까지도 교통안전과 질서에 대한 의식이 성숙하지 못함에 따라 교통안전 사고 등의 문제를 야기시키고 있다. 따라서 웹기반 어린이 교통 질서 및 안전 교육 시스템의 개발은 교통 질서 및 안전 교육의 중요성과 필요성을 홍보하고 교육 함으로서 교통 안전 사고를 예방하는데 목적을 두고 있다. 이 시스템 개발이 이루어진 논문 내용은 다음과 같다. 교통 안전 교육에 필요한 텍스트, 이미지, 동영상 데이터 확보 및 디지타이징과 계층적 관계 확립, 정보간 관계성 분석 및 정보간 하이퍼 링크 구조설계, 시소러스 구축 및 시소러스 기반 정보검색 엔진 설계 및 구현, 교통 질서 및 안전 교육을 위한 데이터베이스 스키마 설계 및 구현과 사용자 중심의 GUI 구축등이다.
매체 기술의 발달에 따라 뉴스전달의 흐름이 일방향에서 쌍방향으로, 뉴스 수용자가 적극적인 이용자로 새로이 자리매김 해가는 추세다. 이러한 상황 인식을 바탕으로 본 연구는 온라인 뉴스 제공자로서의 포털 뉴스 사이트와 뉴스 소비자로서의 네티즌이 상호 어떤 인식을 갖고 있는지 탐구하는 데에 그 목적을 두었다. 이를 위해 포털 뉴스의 매체적인 특성을 쌍방향상으로 인한 적극적 이용자 부상, 뉴스 제공자와 시민기자로의 확장, 선택권의 확대(이용자 특성), 컨텐츠 업데이트, 컨텐츠 분량의 무제한성, 하이퍼텍스트성, 컨텐츠 보존성, 멀티미디어 컨텐츠 제공(컨텐츠 특성) 등 8가지를 추출하고 그에 대한 이용자와 사용자간 상호인식을 채피와 맥리오드의 상호지향성 모형을 적용해 알아보았다. 연구결과 이용자 특성에 관한 문항은 부분 일치로, 서로 일치하는 인식에 대해 이용자들이 오해를 하고 있었던 반면, 컨텐츠 특성 항목에서는 대부분의 문항에서 제공자가 더 긍정적인 인식을 갖고 있는 것으로 나타났다. 이는 포털을 통한 뉴스전달방식에 대해 제공자와 이용자가 아직 상호 지향되지 않고 있으며, 이는 새로운 매체실험에 따른 역동성의 결과로서 향후 상호지향을 위한 커뮤니케이션의 증대를 시사한다.
이 연구의 목적은 디지털문화에 잠재한 폐해들 중 하나인 지각의 자동화에 대한 대응전략으로서 지각의 자동화 현상에 대한 시의 지각의 낯설게 하기 효과, 시의 치료적 기능과 시적 장치로서 은유 등을 포함한 시의 효용성을 고찰하는 것이다. 따라서 이 연구는 디지털 문화의 속성과 그 폐해, 특히 디지털문화의 부정적인 영향인 지각의 자동화현상의 원인과 결과를 분석하고 시는 이에 대한 해결책으로서 유용한 도구가 될 수 있는지를 분석하였다. 디지털시대의 급격한 기술혁신의 결과 우리는 다양한 경험과 많은 기회를 얻게 되고 장밋빛 미래를 전망한다. 그러나 우리는 인공지능과 디지털기기에 대한 무의식적이고 습관적인 의존으로 지각의 자동화의 위험에 빠질 수 있다. 시는 사물들을 낯설게 하며 형식을 까다롭게 하여 지각의 자동화를 막고 상상력, 문학능력과 창의성을 증진시킨다. 또한 시의 치료적 기능은 새로운 경험을 하며 공감능력을 키우게 하고 때로는 상처 받은 마음에 위안과 평화를 주어 정신건강을 회복하게 한다. 전통적인 시뿐만 아니라 디지털 융합기술로 탄생한 하이퍼텍스트시 등을 포함한 다양한 형태의 다지털시에 대해 앞으로 체계적이고 심도 있는 분석과 연구가 필요하다.
모바일 폰의 메뉴 구조는 하이퍼텍스트 형태로 정보를 제공하며 링크의 연결로 페이지 정보를 전달하거나 하부 카테고리로 연결하는 역할을 한다. 모바일 폰 사용자는 메뉴 조작을 통해 기능을 실행하며, 이 과정에서 선형구조, 계층형 구조, 대화형 구조, 데이터베이스 구조, 혼합구조와 같은 다양한 형태를 경험하게 된다. 사용자는 모바일 폰의 다양한 기능을 사용하면서 추상적 개념의 공간 인지를 구체적인 공간으로 이해하려 한다. 즉 UI, GUI에서 제시하고 있는 Label이나 방향표시를 따라 상하좌우라는 공간적 개념으로 은유하여 이해하는 것이다. 하드키 단말의 경우는 상하좌우키를 이용하여 공간을 이해했다면 최근에는 터치 및 제스처 동작 인식이 가능한 폰이 등장하면서 좌우 flick, 상하 flick 등과 같은 구체적인 행동으로 디바이스 화면에서 공간이 이동하는 것으로 이해하고 있다. 본 논문에서 사용자의 공간 은유를 이해하기 위해 상위 depth로 이동하는 [이전] 키의 기능을 중심으로 살펴보고자 한다. 첫째, 기능을 수행하기 위해 순차적으로 진행하는 방법보다는 [취소]를 이용하여 depth를 이동하는 것이 사용자의 모바일 폰의 공간 은유 파악에 더욱 도움을 줄 수 있을 것이라고 예상되기 때문이다. 둘째, [이전], [취소]라는 Label이 가지고 있는 모호성 때문이다. 모바일 폰의 다양한 기능 중에서 [이전]는 전체 사용에 있어 아주 작은 요소에 불과하지만 사용자는 정해진 순서의 process에 따라 기능을 수행할 때와는 다르게 역 방향 Process를 사용하면서 모바일 폰의 구조를 이해하고 모바일 공간을 인지하는 중요한 요소로 사용될 수 있을 것이라고 예상된다. 본 논문에서는 이전으로 돌아가는 [이전]의 기능을 통해 사용자가 메뉴의 층위 구조 및 공간 인지에 영향을 미칠 수 있을 것이다라는 가설을 설정하여 이를 실험을 통해 증명하고자 한다. 실험을 위해 모바일 폰을 자주 사용하고 있는 20~30대 남녀 10명의 피험자에게 전화번호부, 앨범, 문자메시지의 목록화면과 상세보기 화면을 제시한 후 마지막 상세보기 화면에서 실험에서 제시하는 제시어를 보고 어느 화면으로 이동하게 될 것인지를 예상하는 질문을 하였으며, 그러한 이유에 대해서는 인터뷰를 통해 확인하였다. 이 실험을 통해 사용자의 모바일 폰 공간인지는 동일한 레벨의 단계 즉 상세보기의 경우는 수평의 관계라고 보고 있으며, 목록화면과 상세화면의 관계는 상하의 관계라고 이해하고 있다. 이러한 이유를 인터뷰를 통해 질문하였을 때, 상세화면에서 좌우 방향표시가 존재하기 때문이라는 응답이 높았으며, 상세보기 화면이 좌우라고 인식하면 목록화면은 상하의 관계로 이해하고 있다고 응답하였다. 즉 하나의 정해진 공간인지를 통해 다른 공간을 유추하여 생각하고 있다고 볼 수 있다. 또한 결과적으로 실제 단말에서 [이전] 기능을 상위 depth로 이동하도록 설계하였다면 [한단계위]라는 Label 또는 e번과 같은 상위의 개념을 포함한 아이콘을 사용한다면 혼란을 줄일 수 있는 방법으로 활용될 수 있을 것으로 예상된다. 현재 논문에서는 [이전]라는 기능으로만 사용자의 공간 개념을 예측할 수 있었지만, 터치스크린의 등장과 함께 플릭과 같은 다양한 제스처에 의한 인터렉션이 가능한 현 시점에서 추상적인 공간은 방향성을 가진 제스처에 의해 구체적인 물리적 공간으로 인식하는 경향이 더욱 뚜렷이 나타나고 있다. 이러한 시점에서 사용자의 공간인지에 도움을 줄 수 있는 Label과 방향성 표시는 더욱 절실히 요구되고 있는 시점이며, 이후 모바일 환경에서 사용자의 공간인지에 대한 구체적인 연구가 필요하리라고 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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