• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권9호
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• pp.650-657
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• 2006

음악은 삶의 일부이며 상황에 따라 많은 영향을 받는다. 그러나 음악 추천 시스템에 관한 기존 연구들에서는 사용자로부터 획득한 몇 가지 메타데이타(장르, 아티스트 등)만을 내용기반 필터링으로 분석하여 이용함으로써 적절한 상황을 고려하지 못하는 문제점이 있었다. 최근 들어 환경의 몇 가지 상태(온도, 습도 등)변화를 적용한 추천 연구가 이루어지고 있지만 상황으로서 이해하기는 부족한 실정이다. 그러므로 우리는 기존연구에서의 메타데이타는 물론 상황정보를 동적으로 반영하여 사용자가 더욱 만족할 수 있는 음악을 추천하는 것을 제안한다. 또한 사용자에 의한 피드백이 가능함으로써 서비스를 더 향상시킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 음악 선곡에 필요한 상황정보를 정의하고 내용기반 필터링 기법을 사용하여 사용자의 취향과 상황에 적합한 음악 추천 시스템을 설계한다. 본 추천 시스템에서는 홈 네트워크 환경에서 상황정보를 인식하기 위해 OSGi 프레임워크를 사용하였으며 서비스 이동성 및 분산처리를 지원하여 음악 선곡에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상 시켰다.

• 정보관리학회지
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• 제31권3호
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• pp.313-329
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• 2014

본 연구에서는 방송자료에 대한 지적 접근점을 제공하기 위한 방편으로, 뉴스 및 시사보도 프로그램의 내용 기술을 위한 패싯 분석 기법의 적용을 시도하였다. 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 보도 장르에 적합한 기본 패싯-'누가', '무엇을', '어떻게', '어디서', '언제'-을 생성하였으며, 보도 장르의 형식적 구조와 내용적 요소를 반영하여 패싯의 구성요소를 추출하였다. 이를 실제 방영한 시사보도 프로그램을 대상으로 적용해 본 결과, 본 연구에서 제안한 패싯이 보도 장르의 맥락적 요소를 잘 표현해주고 있었으며, 패싯의 적용은 특정 방송내용에 대한 식별을 증진시킬 것으로 기대되었다.

• ETRI Journal
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• 제34권5호
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• pp.743-752
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• 2012

Semantic interpretation of the relationship between noun compound (NC) elements has been a challenging issue due to the lack of contextual information, the unbounded number of combinations, and the absence of a universally accepted system for the categorization. The current models require a huge corpus of data to extract contextual information, which limits their usage in many situations. In this paper, a new semantic relations interpreter for NCs based on novel lightweight binary features is proposed. Some of the binary features used are novel. In addition, the interpreter uses a new feature selection method. By developing these new features and techniques, the proposed method removes the need for any huge corpuses. Implementing this method using a modular and plugin-based framework, and by training it using the largest and the most current fine-grained data set, shows that the accuracy is better than that of previously reported upon methods that utilize large corpuses. This improvement in accuracy and the provision of superior efficiency is achieved not only by improving the old features with such techniques as semantic scattering and sense collocation, but also by using various novel features and classifier max entropy. That the accuracy of the max entropy classifier is higher compared to that of other classifiers, such as a support vector machine, a Na$\ddot{i}$ve Bayes, and a decision tree, is also shown.

• 성인간호학회지
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• 제20권5호
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• pp.707-718
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• 2008

Purpose: The present study was designed to understand the conceptual definition and attributes of the clinical critical thinking ability(CCTA) in nursing and to grasp the characteristics of clinical critical thinking abilities. Methods: The data were analyzed using the Hybrid model of Schwartz-Barcott and Kim(2000). Results: Having the skills and dispositions to think critically, CCTA refers to something that implies the cognizant ability to interpret contextual meanings, analyze the relationships between materials or circumstances, draw out the best conclusions, predict things using relevant information and evaluate the reliability of information and the strength of inference on the one hand and the emphatic disposition to be curious, open-minded, intellectually integral, systematic and creative and to reflect on things in contextual terms on the other. Conclusion: CCTA is characterized by clinical circumstances, such as guessing the reasons for facts, predicting things, connecting theory to practice and approaching individual situation in total terms as well as by the Korean circumstances, such as taking another person's perspective. Hence, this study proposes developing the tools to measure the clinical critical thinking ability and the strategies to improve the clinical critical thinking ability and seeking to verify their validity, on the basis of the findings.

• 대한교통학회지
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• 제28권4호
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• pp.19-30
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• 2010

정보화의 진전에 따라 공공 서비스인 대중교통 정보서비스 제공의 올바른 방향 제시가 필요하게 되었다. 이에 본 연구는 상황에 따른 의사결정 특성이 강한 대중교통 정보서비스의 내용과 매체 이용 행태를 분석하였다. 이를 위해 본 연구는 주로 개인의 사회 인구학적 특성과 정보이용의 특정 행태 간 상관관계를 분석하는 전통적 접근 방법론을 보완하여, 상황에 따라 가변적인 의사결정 특성 분석이 가능한 접근 방법론을 채택하였다. 보다 구체적으로, 인지심리학적 의사결정 테이블(decision table)을 바탕으로 하는 분석도구인 CHAID의 귀납적 의사결정트리 추론(decision tree induction)을 이용하여 대중교통 이용자의 활동패턴과 정보이용 행태에 대해 분석하였다. 주요 연구결과로, 대중교통 정보서비스 이용은 사회 인구학적 변수 이외에도 정보 이용 당시의 상황 변수가 큰 영향을 미침을 확인하였다. 본 연구의 결과는 효율적 대중교통 정보서비스 제공을 위한 시장세분화(market segmentation)에 대한 중요한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권8호
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• pp.387-392
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• 2016

상황인지 시스템은 주변상황을 인지하고 사용자에게 적합한 서비스를 제공하기 위해서 센서데이터 수집 모델과 컨텍스트 표현모델이 필요하다. 센서데이터 수집 모델은 센서접근정보, 센서 값과 타입 정의로 구성된다. 컨텍스트 표현모델은 마크업 언어로 기술되며, 센서데이터 수집 모델이 제공하는 정보와 주변상황을 정의하기 위한 키워드로 구성된다. 그러나 서비스 개발자가 컨텍스트 정보를 기술할 때, 하나의 주변상황에 대한 키워드를 중복하여 사용하면 센서 식별을 위한 접근정보가 불분명해진다. 이러한 이유로 상황인지 시스템은 컨텍스트 정보를 올바르게 판단할 수 없다. 본 논문에서는 상황에 적합한 올바른 컨텍스트 정보를 얻기 위해, 센서 정보를 식별하기 위한 컨텍스트 분류 모델을 제안한다. 그리고 실험을 통해 컨텍스트 정의가 갖는 효용성을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.1-23
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• 2011

상황인식 컴퓨팅 사용자의 상황적이고 주관적 웰빙(SWB) 측정은 그에 맞는 정신건강 추천, 특히 대사증후군이나 우울증을 위한 추천에 매우 도움이 될 것이다. 현존하는 자가 진단식 측정법이나 자가 센싱 방법이 주관적 웰빙정보를 모니터링 하는데 제안되고 있음에도 불구하고 시의 적절한 서비스를 제공하지 못하여 상황인식 서비스로 쓰이기에는 부적합하다. 따라서 본 논문의 목적은 상황적이고 주관적 웰빙을 추정하는 방법을 제안하는 것이다. 이 방법은 사용자가 남기는 응답 글로부터 상황 자료를 획득하기 때문에 매우 적시적이며 따라서 그때마다의 감정 상태를 파악할 수 있다. 특히 본 연구에서는 온라인 대화나 기타 텍스트 기반의 의사소통에서 노출되는 분노심 등 부정적 감정에 관련된 감정동사와 정도 부사에 초점을 두어 측정한다. 제안된 상황적이고 주관적 웰빙 추정 방법을 기반으로 하여 웰빙 생활을 위한 추천 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 아이디어의 실현가능성을 보이기 위하여 실제 운전자들을 대상으로 제안 방법이 얼마나 실제 감정을 잘 추론하는지에 대해 실험을 수행하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.141-149
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• 2004

현재 웹 코스웨어에서의 형성평가와 이에 대한 피드백 시스템은 많이 구축되어 있다. 그러나 대부분 웹 코스웨어의 형성평가와 사용자 반응에 따라 제공되는 피드백은 실제의 문제 상황과 거리가 먼 상태에서 단순한 텍스트 형태로 정오의 표시, 정답 표시, 관련 정보의 표시 등을 제공하고 있다. 이는 자칫 피드백의 교정적 기능을 약화시켜 학습자의 학습 내용에 대한 이해와 학습 전이의 가능성을 감소시킬 수 있다. 또한 구성주의 학습이론에 따르면 학습은 그 것이 발생하는 상황에 영향을 받고 지식이 어떤 맥락에서 학습했느냐에 따라 다르게 학습되며 전이된다고 한다. 이런 배경에서 본 연구는 웹 코스웨어에서 형성평가를 실시할 때 학습자의 반응에 따라 피드백을 문제 상황과 밀접하고 유사하게 상황맥락적으로 제시할 수 있는 상황맥락적 오류고정 피드백시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 실제 Productivity S/W를 학습할 수 있는 웹 코스웨어에 '정오/정답제공형 피드백', '관련정보제공형 피드백' '상황맥락적 오류교정 피드백'을 적용한 후 '상황맥락적 오류교정 피드백'이 학업 성취에 있어서 다른 두 가지 유형의 피드백보다 더 효과적인지를 검증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제22권2호
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• pp.167-199
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• 2020

본 연구의 목적은 정보통신기술의 발달에 따른 미술관 전시 환경 변화의 한 흐름인 정보통신기술 (ICT) 기반 큐레이션이 미술관 관람객의 몰입과 만족도, 재방문의도에 미치는 영향 관계를 분석하는데 있다. 이를 통해 현재 많은 미술관에서 운영되고 있는 ICT 기반 큐레이션 개발과 서비스 운영관리에 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 위치기반 모바일 큐레이션을 박물관 및 미술관 등에서 제공하는 스마트폰 애플리케이션 또는 스마트 단말기를 이용하여 경험하는, 멀티미디어 전시 해설 서비스로 정의하고, 이에 대한 변수 속성으로서, 재미적 요소인 게이미피케이션(gamification), 이미지/영상 정보품질, 소리/텍스트 정보품질, 상황기반 제공성(contextual offer), 그리고 즉시접속성(instant connectivity) 등 총 5가지 속성을 제시하였다. 이 각각의 속성과 미술관 관람객의 몰입 및 만족도와의 관계, 그리고 재방문의도에 이르기까지의 영향을 밝히고자 설문지기법을 통한 실증 분석을 실시하였다. 본 연구의 주요연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 게이미피케이션만이 관람객의 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 위치기반 모바일 큐레이션 속성들 중에서 관람객의 만족도에 유의적으로 정(+)의 영향을 미치는 것은 즉시접속성과 소리/텍스트 정보품질 요인 등이었다. 셋째, 미술관 관람객의 몰입은 만족도에 정(+)의 관계가 있는 것으로 나타났으며, 마지막으로, 미술관 관람객의 몰입은 재방문의도에 유의적인 영향을 미치지 않았으나, 관람만족도는 재방문의도에 대해 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.79-88
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• 2015

The web search engines are exposed to the issue of uncertainty because of ambiguous queries, being input for retrieving the accurate results. Ambiguous queries constitute a significant fraction of such instances and pose real challenges to web search engines. Moreover, web search has created an interest for the researchers to deal with search by considering context in terms of location perspective. Our proposed disambiguation approach is designed to improve user experience by using context in terms of location relevance with the document relevance. The aim is that providing the user a comprehensive location perspective of a topic is informative than retrieving a result that only contains temporal or context information. The capacity to use this information in a location manner can be, from a user perspective, potentially useful for several tasks, including user query understanding or clustering based on location. In order to carry out the approach, we developed a Java based prototype to derive the contextual information from the web results based on the queries from the well-known datasets. Among those results, queries are further classified in order to perform search in a broad way. After the result provision to users and the selection made by them, feedback is recorded implicitly to improve the web search based on contextual information. The experiment results demonstrate the outstanding performance of our approach in terms of precision 75%, accuracy 73%; recall 81% and f-measure 78% when compared with generic temporal evaluation approach and furthermore achieved precision 86%, accuracy 71%; recall 67% and f-measure 75% when compared with web document clustering approach.