본 연구에서는 Y세대의 특징을 밝히고 Y세대가 요구하는 차세대디지털도서관서비스를 도출하고자 하였으며, 이들의 요구가 베이비붐세대와 어느 정도 차이를 보이는지를 비교하고자 하였다. 연구결과, 첫째, Y세대가 가장 많이 이용하는 디지털기기는 휴대폰 또는 스마트폰으로 나타났고, 다음으로 데스크탑 PC, 노트북 PC, 디지털 카메라 순으로 나타났으며, 사용비율에 있어서 약간의 차이는 있지만 그 순위는 베이비붐세대와 거의 유사하게 나타났다. 둘째, 이용하는 디지털서비스에 있어서 Y세대와 베이비붐세대는 상당한 차이를 보이고 있는 것으로 분석되었으며, Y세대는 인터넷 포털을 가장 많이 이용하고 베이비붐세대는 이메일서비스를 가장 많이 이용하는 것으로 나타났다. 셋째, Y세대와 베이비붐세대가 차세대디지털도서관에 요구하는 서비스를 클라우드서비스, 무한창조공간, 빅데이터, 증강현실, 구글글래스, 상황인식기술, 시맨틱서비스, SNS서비스, 디지털교과서서비스, RFID 및 QRCode 서비스, 도서관공간구성, 최첨단디스플레이기술, 기타 획기적인 서비스로 구분하여 조사한 결과, Y세대가 가장 높은 요구도를 보인 서비스는 빅데이터서비스였고, 베이비붐세대는 디지털교과서서비스였다.
IT기술이 급속히 발달하고 스마트 기기의 개인보급이 늘어나면서 정보의 전달 매체로 시청각 자료 중에서도 특히 영상 자료가 많이 활용된다. 문헌정보서비스 콘텐츠로서 영상자료는 필수 요소가 되었으며, TV를 통한 단방향 전달, 인터넷을 통한 양방향 서비스, 도서관 시청각 자료 대출 등 다양한 방법으로 활용되고 있다. 특히 인터넷 환경에서 스마트 기기를 통한 영상서비스 관점에서 정보 제공자는 제공 정보에 대한 가공에 적은 노력과 비용을 들이고자 하고, 또한 사용자는 과도한 데이터 사용량에 대한 부담과 시간, 공간적인 제약으로 인해 원하는 부분만을 효율적으로 이용하고자 한다. 따라서 영상에 대한 내용을 유사한 부분끼리 자동으로 구분하고 요약, 색인하여 이용 편의성을 높일 필요가 있다. 본 논문에서는 교육용 어학 영상의 내용과 그 특성을 분석하여 영상을 이루는 샷을 자동으로 구분하고 비주얼 특징을 조합하여 어학 영상의 세분화된 내용 정보를 결정하고 색인하는 방법을 제안한다. 외국어 강의 영상을 이용한 실험에 의해 의미기반의 샷 결정에 높은 정확률을 보였으며, 교육용 어학 영상의 요약 서비스에 효율적으로 적용 가능함을 확인하였다.
본 연구에서는 R2RML 방식과 Non-R2RML 방식을 각각 적용하여 RDB를 RDF 온톨로지로 변환한 결과를 비교하였다. RDB 기반의 구조적학술용어사전 데이터베이스인 STNet의 데이터를 대상으로, 변환이 완료된 데이터의 규모, 튜플당 변환에 걸리는 시간, 그리고 질의 응답 속도를 측정하였다. 변환 규모의 평가 결과 Non-R2RML 방식이 더 많은 수의 변환을 하였으며, 표현의 풍부성과 추론 가능성 정도를 높이는 변환을 수행한 것으로 나타났다. 튜플당 변환 시간의 경우 Non-R2RML 방식이 미세하지만 더 빠른 것으로 나타났으며, 질의 응답 속도는 두 방식 모두 300회 이상의 질의 횟수부터는 안정적인 성능을 보이면서 유사한 형태의 속도를 보였다. 측정에 대한 종합적 검토 결과 데이터의 변형이 빈번하고 새로운 데이터의 추가나 데이터들 간의 연결관계가 지속적으로 변화하는 STNet과 같은 동적인 RDB에는 Non-R2RML 방식이 적절한 것으로 평가되었다.
인터넷과 멀티미디어 상품이 일반화되면서, 멀티미디어 컨텐트웨어 상품 평가에 대한 필요성이 대두되고 있다. 1993년 이후 등장한 인터액티브 멀티미디어 상품은 소비자들에게 전혀 새로운 차원의 체험을 제공하여 급속히 그 영역 및 범위를 확장하고 있는 실정이다. 이렇듯 급속히 팽창하고 있는 인터액티브 멀티미디어 시장에서 경쟁력 있는 상품을 제작하기 위해서는 일단 체계적으로 멀티미디어 상품을 분석할 수 있는 평가시스템의 구축이 필요하다. 또한 이를 바탕으로 디자인 요소 및 프로세스의 개발이 필요 되어진다고 볼 수 있다. 본 연구는 이러한 작업과정의 일환으로, 우송산업대학교, 한국과학기술원, 그리고 삼성 ids와 공동으로 1997년 8월에서 1998년 1월까지 진행되었다. 본 연구는 특히 멀티미디어 상품에서 경험되어지는 새로운 차원의 체험이 사용자 만족에 미치는 영향에 중점을 두어 사용자 만족요소를‘합목적성’, ‘사용성’, ‘문화성’으로 분류하고, ‘문화성’만족 요소 추출을 감성공학적 기법을 도입하여 시도하였다. 연구결과 일반적인 소비자들에게는 4개의 문화성 만족 요소가 있는 것으로 파악되었고, 이 요소는(정보 습득과정에서의) 사용자 가치, (정보 습득과정에서의) 구성의 완성도,(정보 습득과정에서의) 시각적 완성도, 그리고 (정보 습득과정에서의) 시대성 등이다. 본 연구에서는 또한 문화성 만족 요소를 바탕으로 하는 문화성 평가시스템도 구축하여 7개 기업 웹사이트를 대상으로 사례연구를 실시하여 웹 디자인의 특징적 요소와 사용자 문화성 만족과의 상관관계의 파악을 시도하였다.할 수 있다.기업통신망 입장에서는 PVC뿐만 아니라 SVC(교환가상회선: Switched Virtual Circuit)호처리가 수용되어야 한다. 이와같이 PVC와 SVC 수용으로 기업통신망은 통신망의 구성 및 관리가 복잡, 다양해지며, 또 그 기업은 관련된 다양하고 수많은 고객과 접속될 수 있어야 한다. 이때 ATM망을 백본으로 한 공중망이 관련 기업의 사설 정보를 관리하도록 한다는 것은 그 서비스의 이용자에게 보안문제를 제기함은 물론 서비스 이용자가 자신의 망에서 동작하는 여러 서비스를 고객 스스로가 관리하는 것이 바람직하다. CNN(고객망관리 : Customer Network Management)은 이러한 고객에 의한 통신망, 공중망에 대한 부분적 관리 및 서비스에 대한 관리가 이루어 질수 있도록 수행하는 기능이다. 본 논문에서는 ATM망이나 프레임 릴레이망과 ATM 망이 공존시 기업통신망관점에서 야기되는 문제점의 제시와 이의 해결 방안을 살펴보았다. 우선 FR/ATM 연동에서 PVC설정뿐만 아니라 SVC 설정 방법의 연구, 이때 고려된 QoS,트래픽 처리과정을 살펴보았다. 또한 망관리 입장에서 기업통신망 관리자와 ATM망 관리자와의 온-라인 서비스를 제공하기 위해서는 변화된 통신망 차원서의 확장된 Managed Object(MO)를 근간으로한 체계적인 CNN-NMS(CNM-Network management System)연동을 살펴본후 결론에서는 추후 계속연구 및 조사 되어야 할 항목을 기업통신망 입장에서 서술하여 보았다.관(關)한 모든 것을 연구(硏究)해 보아야 한다.
정보기술혁명 및 네트워크 기반 정보공유 대중화는 국방 분야 디지털콘텐츠 수를 증가시켰다. 이에 따라 급격하게 그 수가 증가한 장기 보존된 디지털화된 공공정보 가운데 사용자 본인에게 적합한 공공정보를 찾는 것은 매우 중요한 문제로 대두되고 있다. 디지털콘텐츠는 원 자료의 출처 및 생산 시기에 따라 그 형태가 매우 다양하고, 디지털콘텐츠간에는 많은 상호 연관 관계가 존재한다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 공공분야 디지털 아카이브 정보 생산자와 정보 이용자 간의 상호 지식을 명시화하고 지식을 공유할 수 있는 방안을 제공함으로써 디지털 공공정보 검색능력을 증진시키는데 많은 도움을 줄 수 있다. 비즈니스 서비스 온톨로지는 정보 생산자와 정보 이용자 간의 교량과 같은 인터페이스 역할을 수행하는 것이다. 그러나 업무 처리절차에 대한 의미 지식 추출의 어려움으로 인하여, 비정형의 업무 활동들로부터 정형화된 비즈니스 서비스로의 매핑 정보를 제공하는 비즈니스 서비스 온톨로지 자동화는 실용화하기가 매우 힘든 실정이다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 비즈니스 서비스 온톨로지 구축을 위한 첫단계로써 전사적 아키텍처(ITA/EA)로부터 단위 비즈니스 서비스 식별 자동화 방안을 제안한다.
정보공학의 발전이 급속적으로 또 다양한 방향으로 전개됨에 따라 이를 기반으로 하는 정보학분야의 연구 역시 역동적으로 변화하게 되었다. 본 연구의 목적은 25년간 정보학분야 연구동향의 변화를 주제별로 조사하고 그 중 가장 연구가 많이 이루어진 정보학 핵심분야의 연구경향과 그 변화를 세밀하게 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 1985년부터 2009년간 JASIST에 실린 2,304 연구논문의 주제를 조사한 후 5년을 한 단위로 보고 다섯 기간 동안의 연구 동향의 변화를 분석하였다. 그 결과, 가장 연구가 많이 이루어진 분야는 '정보검색'이며 25년간 계속적으로 정보학자들이 가장 많이 관심을 가진 분야였다. 다음으로 '계량정보학'은 최근에 많은 연구가 이루어진 것으로 나타났고, '정보이용과 이용자'는 계속적으로 연구되는 분야인 반면, '네트워크와 정보기술'과 '출판과 서비스'는 80년대에는 많은 연구가 이루어졌으나 최근 들어 이에 대한 연구가 줄어든 것으로 나타났다. 특히 정보검색 분야는 검색이론 및 탐색전략 연구에서 멀티미디어 및 의미처리, 웹검색 관련 연구로, 계량정보학 분야는 학술적 커뮤니케이션의 종적 또는 횡적 현상을 기술하는 연구에서 학술적 커뮤니케이션의 문맥적 특징을 찾아내는 연구로 변환되고 있다. 또한 정보이용 분야에서는 정보검색과 관련된 이용자의 정보추구 행태 및 인지 모형을 분석하는 연구가 최근에 주를 이루고 있음이 밝혀졌다.
일본군 '위안부'에 대한 기록은 민간 기관에서 개별적으로 관리하고 있다. 일부 기록은 디지털 아카이브로 구축되어 온라인으로 접근할 수 있다. 그러나, 디지털 아카이브의 기록은 기관에 따라 메타데이터의 구성과 표현 방식이 다르다. 한편, 기록 사이의 관계를 정의할 수 있는 체계가 미흡하기 때문에, 현재 구축된 일본군 '위안부' 기록은 서로 연결되지 않고 파편적인 형식으로 남아있다. 본 연구는 일본군 '위안부' 디지털 기록을 연계하기 위한 지식 모델을 제안하고, 분산화된 디지털 아카이브의 기록을 통합하여 일본군 '위안부' 지식그래프를 구축한다. 일본군 '위안부' 디지털 아카이브의 메타데이터를 분석하여 공통 요소를 도출하고, 표준 어휘를 적용하여 디지털 기록의 다양한 개체와 개체 사이의 관계를 의미적으로 표현한다. 특히, 흩어져 있는 기록을 연계하고 검색하기 위해 수집한 데이터의 정제가 이루어지고, 외부데이터를 활용하여 기록의 맥락 정보를 강화하고 있다. 구축된 지식그래프의 검증은 분산된 기록의 탐색 여부를 측정하는 질의를 통해 수행된다. 검증 결과, 지식그래프는 흩어져 있는 기록을 연계하여 검색할 수 있고, 외부데이터로부터의 강화로 기록의 맥락 정보를 풍부하게 제공하며, 의미 기반의 검색을 통해 사용자의 의도에 맞춘 정확한 검색이 가능하다.
온라인 리뷰는 소비자의 구매 의사결정 과정에서 중요한 역할을 담당하고 있으므로 소비자에게 유용하고 신뢰성이 있는 리뷰를 제공하는 것이 중요하다. 기존의 온라인 리뷰 유용성 예측 관련 연구는 주로 온라인 리뷰의 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 바탕으로 리뷰 유용성을 예측하였다. 그러나 기존 연구는 평점 정보를 스칼라로 표현했기 때문에 표현 수용력이 제한적이거나 평점 정보와 리뷰 텍스트 정보와의 상호작용을 제한적으로 학습하는 한계가 존재한다. 본 연구에서는 기존 연구의 한계점을 보완하기 위해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 상호작용을 효과적으로 학습할 수 있는 CNN-RHP(CNN based Review Helpfulness Prediction) 모델을 제안하였다. 먼저, 리뷰 텍스트의 의미론적 특성을 추출하기 위해 multi-channel CNN을 적용하였다. 다음으로, 평점 정보는 텍스트 특성과 동일한 차원을 나타내는 독립된 고차원 임베딩 특성 벡터로 변환하였다. 최종적으로 요소별(Element-wise) 연산을 통해 리뷰 텍스트와 평점 정보 간의 일관성을 학습하였다. 본 연구에서는 제안된 CNN-RHP 모델의 성능을 평가하기 위해 Amazom.com에서 수집된 온라인 소비자 리뷰를 사용하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 CNN-RHP 모델이 기존 연구에서 제안된 여러 모델과 비교했을 때 우수한 예측 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과는 온라인 전자상거래 플랫폼에서 소비자들에게 리뷰 유용성 예측 서비스를 제공할 때 유의미한 시사점을 제공할 수 있다.
본 연구의 목적은 LDA 토픽모델링 결과와 BERTopic 토픽모델링 결과를 합성하는 방법론인 Augmented and Extended Topics(AET)를 제안하고, 이를 사용해 문헌정보학 분야의 연구주제를 분석하는 데 있다. AET의 실제 적용결과를 확인하기 위해 2001년 1월부터 2021년 10월까지의 Web of Science 내 문헌정보학 학술지 85종에 게재된 학술논문 서지 데이터 55,442건을 분석하였다. AET는 서로 다른 토픽모델링 결과의 관계를 WORD2VEC 기반 코사인 유사도 매트릭스로 구축하고, 매트릭스 내 의미적 관계가 유효한 범위 내에서 매트릭스 재정렬 및 분할 과정을 반복해 증강토픽(Augmented Topics, 이하 AT)을 추출한 뒤, 나머지 영역에서 코사인 유사도 평균값 순위와 BERTopic 토픽 규모 순위에 대한 조화평균을 통해 확장토픽(Extended Topics, 이하 ET)을 결정한다. 최적 표준으로 도출된 LDA 토픽모델링 결과와 AET 결과를 비교한 결과, AT는 LDA 토픽모델링 토픽을 한층 더 구체화하고 세분화하였으며 ET는 유효한 토픽을 발견하였다. AT(Augmented Topics)의 성능은 LDA 이상이었으며 ET(Extended Topics)는 일부 경우를 제외하고 대부분 LDA와 유사한 수준의 성능을 나타내었다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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