• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.172-182
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• 2008

그리드 환경에서 워크플로우 프로세스 단위 기반의 애플리케이션 컨텐츠는 특정한 문제 해결을 위한 실질적인 작업이며, 그리드 자원에 분산 배포되고 서로 연관되어 실행되기 때문에 협업 환경을 구성하는 것은 매우 중요한 부분이다. 그리고 대부분의 협업은 워크플로우를 통하여 구체화되고, 그리드 환경에서 협업처리를 위한 미들웨어로는 Globus toolkit이 대표적이다. 하지만 이 미들웨어는 그리드 환경 구축을 위한 기본 서비스들만을 제공하고, 협업을 할 수 있는 워크플로우 생성, 작업 스케줄링, 프로세스 단위 기반의 애플리케이션 관리 같은 부분은 적용되지 않는다. 또한 Globus Toolkit은 대형화된 그리드 커뮤니티 구성에는 적합하나, 소규모 대다수가 특정한 운영 체제로 구성된 대형화된 그리드 커뮤니티 구성에는 적합하지 않고, 소규모 대다수가 특정한 운영체제로 구성된 그리드 커뮤니티 구성에는 부적합하다. 따라서 본 논문에서는 그리드 환경에서 소규모 협업 처리에 효율적인 워크플로우 프로세스 단위 기반의 애플리케이션 배포 시스템을 제안한다. 이 시스템은 애플리케이션 배포, 그리드 커뮤니티에 구성된 자원관리 등의 역할을 통해 효율적인 협업 환경을 지원한다. 또한 워크플로우 프로세스 단위 기반의 애플리케이션간 연관 관계 사전을 만들어 협업에 필요한 애플리케이션간의 정보 및 연관 관계를 표현하여 애플리케이션을 배포하는 기반 정보로도 활용한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.75-85
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• 2003

본 연구는 SCORM 기반 학습 객체의 메타데이타 생성 즉 Asset, SCO, Contents Aggregation과 Contents Package에 대한 메타데이터를 생성하는 시스템(MetaGene)을 개발한다. SCORM 을 지원하는 LMS내 API 어댑터와 인터페이스를 위한 학습 객체 내에 API 활성화 함수를 내장시키고, 데이터 모델을 기반으로 학습 과정을 트래킹 하는 코드도 포함 시킨다. 또한 학습 객체들이 LMS에 전송되게 PIF(Package Interchange File)로 패키징 시킨다. MetaGene에 생성된 학습객체의 메타데이터와 컨텐츠 패키지의 manifest file을 $SCORM^{(TM)}$ Conformance Testsuite을 이용하여 유효성을 검증한다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제16권2호
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• pp.29-38
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• 2010

As the Internet is more embedded in people's lives, Internet users draw on new Internet applications to express themselves through "user-created content (UCC)." In addition, there is a noticeable shift from text-centered contents mainly posted on bulletin boards to multimedia contents such as images and videos on UCC web sites. The changes require different way of recommendations comparing to traditional products or contents recommendation on the Internet. This paper aims to design UCC recommendation methods with user behavior data and contents metadata such as tags and titles, and compare performances of the suggested methods. Real web logs data of a major Korean video UCC site was used to empirical experiments. The results of the experiments show that collaborative filtering technique based on similarity of UCC customers' preferences performs better than other content-based recommendation methods based on tag information and content metadata.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.9-18
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• 2010

디지털 콘텐츠의 양이 방대해지면서 사용자가 원하는 디지털 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간이 필요하다. 그러므로 방대한 디지털 콘텐츠로부터 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하기 위해서는 디지털 콘텐츠를 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추출하는 기술이 필요하다. 그리고 빠른 시간 내에 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 찾기 위해서는 디지털 콘텐츠에 대한 필터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개인에게 적합한 디지털 콘텐츠를 필터링하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 디지털 콘텐츠에 대한 사례기반 정보를 분석하여 개인 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도 분석에는 디지털 콘텐츠 사용에 대한 사례를 이용한다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효과를 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제6권1호
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• pp.35-41
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• 2008

The digital economic environment of next generation, which digital high-technology industry appears to be the economic center of the high degree of industry structure, is expected to be developed as the existing traditional industry is merged with high tech digital one. The developing system of contents policy for digital industry means the policy and vision, and strategic structure which get the mechanism of contents industry structure to work. The promotion organization of digital contents policy is requested to secure the framework of digital contents industry based on cluster, the infra framework of digital infra culture, the infra framework of industry-academic cooperation, and the overall digital contents based on motive policy for the vitality of the youth. The application of digital contents policy may lead to establish the framework of the growth for the every unit of industry with the cluster oriented system.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.438-447
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• 2011

구글 어스, 스트리트 뷰, 다음 로드 뷰 서비스 등의 출현으로 최근 개인 삶과 밀접한 지리공간정보 및 위치기반 영상정보 등의 위치기반 콘텐츠(geoContents)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 도로 시설물 관리, 지도갱신 분야에서 활용되는 모바일매핑시스템으로는 이러한 콘텐츠를 확보하기 위한 비용과 시간 측면에서 이러한 수요를 만족시키기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 3대의 GPS를 이용하여 위치, 자세, 방향 및 시간을 포함하는 위치정보와 6대의 카메라를 이용하여 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 동기화시켜 파노라마영상을 생성할 수 있는 geoData 취득 및 처리시스템을 기술한다. 개발한 시스템을 통한 geoData 취득과 위치, 자세, 방향정보를 포함한 파노라마 영상인 geoContents 저작 방법은 다양한 위치기반 콘텐츠의 구축과 서비스 분야에서 효율적인 수단으로 활용될 수 있을 것이다.

• 대한지역사회영양학회지
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• 제22권2호
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• pp.115-126
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• 2017

Objectives: The purpose of the study was to develop communication strategies for effective nutrition education targeting pregnant women and to create nutrition education contents. Methods: The format and the contents of online resources on nutrition information for pregnant women provided by reliable institutions were analyzed. Possible solutions to overcome barriers of nutrition education as well as communication strategies for effective nutrition education were identified by a brainstorming process. Based on the communication strategies, contents for nutrition education were created. Understandability, level of interest, applicability to daily life, harmony of text and illustration, and overall satisfaction of the contents were evaluated by dietitians and pregnant women. Results: The four communication strategies were developed; (1) to focus on a few important messages, (2) to provide evidence-based information, (3) to create illustrations or infographics with a minimum amount of text, and (4) to provide tips on how to improve the current diet options. Based on these strategies, the contents were focused on three important nutrients for pregnant women, folate, iron, and calcium. The percentages of the recommended nutrient intakes of the three nutrients on selected menu and its improved version by adding a dish or changing a dish into another dish were calculated and provided. Finally, the contents were delivered as illustrations with a minimum amount of text. Overall, dietitians and pregnant women were satisfied with the contents. Conclusions: The contents developed in this study can be used in a pamphlet or a pregnancy diary, or can be shared in social networking services. Further contents on other nutrients and various menu are expected to be developed using these communication strategies.

• ETRI Journal
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• 제39권2호
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• pp.191-201
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• 2017

This paper proposes an approach using taxonomic relatedness for answer-type recognition and type coercion in a question-answering system. We introduce a question analysis method for a lexical answer type (LAT) and semantic answer type (SAT) and describe the construction of a taxonomy linking them. We also analyze the effectiveness of type coercion based on the taxonomic relatedness of both ATs. Compared with the rule-based approach of IBM's Watson, our LAT detector, which combines rule-based and machine-learning approaches, achieves an 11.04% recall improvement without a sharp decline in precision. Our SAT classifier with a relatedness-based validation method achieves a precision of 73.55%. For type coercion using the taxonomic relatedness between both ATs and answer candidates, we construct an answer-type taxonomy that has a semantic relationship between the two ATs. In this paper, we introduce how to link heterogeneous lexical knowledge bases. We propose three strategies for type coercion based on the relatedness between the two ATs and answer candidates in this taxonomy. Finally, we demonstrate that this combination of individual type coercion creates a synergistic effect.

• 한국실내디자인학회논문집
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• 제21권6호
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• pp.46-53
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• 2012

The purpose of present study is that according to the changing tourism environment, detailed cultural environment will be utilized in the active way as systematized theme-based cultural space, and the increase of small theme-based cultural space will contribute to active participation of customers and local development with various programs. TCS was classified to theme-based cultural space contents E5(Education, Entertainment, Experience, Emotion and Economy) in focus of contents in which software is regarded more importantly than hardware, and was analyzed as contents of ten key tourism trend of the future. The present study indicate that experience centered tourism environment stood out in theme-based cultural space, and new era of cultural tourism to which storytelling in focus of emotion is applied will be coming.