본 연구는 지구 관측자료 공유 및 효율적 활용을 위한 통합 메타데이터를 설계하는 것이다. 최근 정부 간 조직으로 구축된 GEO(Group on Earth Observations)는 지구전반에 걸쳐 지속적으로 관측되는 자료를 활용하여 인류의 이익을 최대 창출하기 위해 노력하고 있다. 이러한 세계적 흐름에 따라 국내에서 관측되는 지구 관측자료 즉, 재해, 보건의료, 에너지자원, 기후, 수자원, 기상 생태계/생물다양성, 농업, 산림, 해양, 우주, 국토공간정보 등 12개 분야의 관측자료를 통합 및 활용하기 위한 인프라 구축이 반드시 필요하다. 현재 지구관측자료는 관측분야별로 개별적인 메타데이터를 관리하고 있을 뿐 메타데이터를 통합관리하지 못하고 있다. 국내 지구 관측자료의 관측분야와 관측요소별 다양하고 상이한 메타데이터로 인한 통합메타데이터의 설계 어려움을 메타-메타데이터를 이용하여 개발하였다.
최근 소비자의 취향이 다양해지고 소비패턴이 변화하며 상품 포장디자인이 점차 발전한다는 것을 체감할 수 있다. 상품 포장디자인은 내용물을 정확하게 알 수 있게 만들어져야 하고 소비자의 눈길을 끌어 상품을 구매하고 싶도록 만드는 매력을 가지고 있어야 한다. 또한 상품디자인은 소비자들에게 시각적 효과를 유도한 그래픽 요소와 더불어 브랜드 네이밍, 패키지 레이아웃, 내용물 표현방법, 맛을 상상할 수 있는 색감 등에 따라 구매의욕을 일으켜야 한다. 상품의 포장디자인에서 내용물에 대한 이미지를 한 눈에 알 수 있게 표현한 그래픽 요소는 상품의 부가가치를 높이고 소비자의 구매동기 유발이나 유통의 합리화를 이루는 가장 핵심적인 요소라 할 수 있다. 본 연구는 축산상품에서 시각정보 메타데이터를 이용한 시각정보 심벌 이미지에 대한 연구이며 다양한 축산 포장에 대한 사례를 살펴보고 메타데이터 요소로 축산 이미지를 한 눈에 알 수 있게 표현한 그래픽 요소를 제시하여 축산상품에 활용하고자 한다. 축산 상품의 프리미엄화를 추구하고, 브랜드 가치를 높이며 차별화된 디자인 전략으로 경제적 효과와 더불어 축산 시장 활성화를 위한 가능성을 제시하고자 한다.
소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.
Social media has emerged as a major hub of engagement between brands and consumers in recent years, and allows user-generated content to serve as a powerful means of encouraging communication between the sides. However, it is challenging to negotiate user-generated content owing to its lack of structure and the enormous amount generated. This study focuses on the hashtag, a metadata tag that reflects customers' brand perception through social media platforms. Online users share their knowledge and impressions using a wide variety of hashtags. We examine hashtags that co-occur with particular branded hashtags on the social media platform, Instagram, to derive insights about brand perception. We apply text mining technology and network analysis to identify the perceptions of brand images among consumers on the site, where this helps distinguish among the diverse personalities of the brands. This study contributes to highlighting the value of hashtags in constructing brand personality in the context of online marketing.
이 연구의 목적은 ChatGPT가 도서의 표지, 표제지, 판권기 데이터를 활용하여 생성한 더블린코어의 품질 평가를 통하여 ChatGPT의 메타데이터의 생성 능력과 그 가능성을 확인하는 데 있다. 이를 위하여 90건의 도서의 표지, 표제지와 판권기 데이터를 수집하여 ChatGPT에 입력하고 더블린 코어를 생성하게 하였으며, 산출물에 대해 완전성과 정확성 척도로 성능을 파악하였다. 그 결과, 전체 데이터에 있어 완전성은 0.87, 정확성은 0.71로 준수한 수준이었다. 요소별로 성능을 보면 Title, Creator, Publisher, Date, Identifier, Right, Language 요소가 다른 요소에 비해 상대적으로 높은 성능을 보였다. Subject와 Description 요소는 완전성과 정확성에 대해 다소 낮은 성능을 보였으나, 이들 요소에서 ChatGPT의 장점으로 알려진 생성 능력을 확인할 수 있었다. 한편, DDC 주류인 사회과학과 기술과학 분야에서 Contributor 요소의 정확성이 다소 낮았는데, 이는 ChatGPT의 책임표시사항 추출 오류 및 데이터 자체에서 메타데이터 요소용 서지 기술 내용의 누락, ChatGPT가 지닌 영어 위주의 학습데이터 구성등에 따른 것으로 판단하였다.
최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.
스마트폰에 탑재된 센서들을 사용하여 사회 조직에서 발생하는 다양한 현상들을 모니터링하는 스마트폰 센싱 분야에서 대규모 데이터 처리 및 품질 향상과 수집된 정보를 공유하기 위해 시멘틱 데이터를 관리하는 것은 중요한 이슈 중에 하나이다. 본 논문에서는 이러한 대규모 시멘틱 데이터 관리 구조에서 서버의 부하를 줄이기 위한 문서 클러스터링 기법을 제안한다. 제안된 클러스터링 기법은 헤드 노드와 멤버노드를 갖는 하이브리드 백엔드 구조에서 서버단의 부하 감소를 위해 유사한 메타데이터를 갖는 노드들로 클러스터를 구성한다. 시뮬레이션을 통해 제안 기법이 기존의 거리기반 클러스터링 기법에 비해 서버부하를 줄일 수 있다는 것을 검증 하였다.
축제 기록은 축제를 통해 생산된 '역사 기록'과 '문화 기록'으로서 가치 있는 중요한 기록이다. 그러나 많은 축제기록들이 효과적으로 관리되지 못하여 소멸되고 있고 특히 이용자가 생산한 사진기록은 개인 SNS로 분산되어 있어 기록으로서 관리되고 있지 못하다. 이 연구에서는 축제기록과 SNS기록의 특성을 살펴보고, Facebook, Instagram, Twitter 등의 SNS에서 이용자가 올린 대구지역의 축제 사진을 대상으로 참여형축제사진아카이브를 구축하였다. 또한 참여형축제사진아카이브 구축과정을 통해 축제사진아카이브에 적용할 수 있는 메타데이터 모형을 도출하였으며 이용자가 생산한 사진을 수집하여 기관이 구축하는 형태의 참여형사진아카이브 모형을 제시하였다.
사회의 다양한 모습을 기록으로 남기려는 민간 공동체 아카이브 구축이 증가함에 따라 사회적 소수자들에 대한 아카이브 구축에 대한 관심도 증가하였다. 이에 성적 소수자들의 기록에 초점을 맞추어 국내 퀴어 아카이브인 '퀴어락(Queerarch)'을 중심으로 기록물 구축현황을 알아보고 퀴어기록의 특성과 퀴어락 기술요소의 문제점을 파악하였다. 퀴어락 기술요소의 문제점으로 제시된 집합적 기술과 다계층 기술의 부재, 퀴어 기록의 특성을 충분히 반영하지 못했다는 점을 보완할 수 있는 방안을 마련하고자 ISAD(G), MAD, RAD 등의 기술규칙을 참고하여 새로운 기술요소를 제안하였다.
최근의 미디어 생성/소비 패턴은 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 그동안 다양한 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 콘텐츠만을 제공하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 콘텐츠 추천 엔진에 대한 연구가 많이 진행되어왔다. 본 연구는 사용자 프로파일 이외에 다종의 멀티미디어 콘텐츠의 소비를 바탕으로 사용자들을 소셜 네트워킹화하고 이를 통해 유사 콘텐츠 선호패턴을 가진 구성원들의 사용자 프로파일을 바탕으로 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 에이전트를 개발하였다. 개발한 추천 에이전트는 방송/통신망 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하고 소셜 네트워크상의 사용자들간의 연관성을 통해 선호도를 갱신하는 시스템이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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