학술연구정보서비스는 해당 정보를 필요로 하는 연구자를 대상으로 하기 때문에 대중적이지 않으며 정확히 원하는 정보를 찾아 제공하기 위한 정보 특성별 고유한 검색방법을 제공하므로 일반적인 웹 검색 및 인터넷 포털 서비스와 달리 생소하고 어려운 편이다. 따라서 학술연구정보서비스 제공자들은 신규 고객을 유치하고 서비스를 원활히 이용하도록 하는데 더 많은 노력이 필요하다. 본 연구에서는 일반적인 웹 검색 및 인터넷 포털 서비스와 달리한국과학기술정보연구원의 과학기술정보 통합서비스 NDSL에 대한 2008년 방문교육 결과를 통해 온라인 정보서비스의 방문교육 효과를 알아보고자 하였다.
지하철역사의 환경조형물은 단순히 승객운송을 위한 기능주의적 정거장에서 벗어나 획일적인 지하공간을 다양한 문화공간으로 창조하며 지역의 문화를 알리는 중요한 시각적 지표내지는 지역의 고유한 이정표의 기능을 갖는다. 따라서 지하철 환경조형물은 단순히 개인의 취향이나 사적인 입장보다는 공공설치물이나 공공예술이란 범주에서 지하철 이용자의 기대에 대한 다수의 유의한 감정의 공감대 형성에 필요한 디자인 접근이 요구되고 있다. 본 연구는 지하철 환경조형물 설치에 있어 지하철을 이용하는 이용자들의 관점에서 어떻게 평가되고 선호하는지를 규명하기 위해 지역별 이용자에 대한 환경조형물의 인지도와 선호도 및 작품의 시각적 이미지를 평가할 수 있는 요인에 대하여 조사, 분석을 시행하였다. 환경조형물에 대해서는 대체적으로 긍정적인 요소가 많이 나타나는 것으로 조사되었으나 역사 환경의 특성과 조화가 이루어지지 않는다면 오히려 지하철 환경의 시각적 질을 저해시킬 수 있는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존 디지털방송 시스템과의 호환성을 유지하면서 3차원 방송 서비스를 하기 위한 MPEG-2 시스템의 PSI(Program Specific Information) 구조를 제안하고, 이를 기반으로 3차원 방송 시스템을 설계 및 구현한다. 제안한 PSI 구조는 2차원 또는 3차원 콘텐츠를 구별하기 위한 디스크립터를 포함하고 있어 서비스 사업자에게 2차원 또는 3차원 콘텐츠를 임의로 구성할 수 있는 기능을 제공하며 기존 디지털 방송 수신기에서는 이를 무시하도록 설계하였다. 또한, 제안하는 시스템을 통해 전송되는 3차원 방송은 시청자의 인터랙션을 통하여 2차원 또는 3차원 모드로 선택하여 시청할 수 있는 기능이 가능하여 시청자의 시청 선호도 폭을 향상시킬 수 있다.
디지털 TV 채널 및 인터넷 상에서의 멀티미디어 컨텐츠의 홍수로 인해 사용자는 종종 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 어려움을 갖고 있으며, 또한 컨텐츠를 찾기 위해 많은 시간을 들이고 있다. 심지어 컨텐츠를 검색하는 동안 원하는 정보를 잃어버리는 경우도 있다. 고객들이 선호하는 컨텐츠를 추천하는 기존 시스템들이 가지는 문제점으로 사용자 수가 증가함에 따라 추천시간이 증가하는 확장성 문제와 새로운 고객의 경우 상품에 대한 선호도 정보가 부족할 경우 추천 정확도가 저하되는 희박성 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 협력적 필터링 방식에 기반한 2단계 클러스터링 기법을 제안한다. 1단계에서는 고객의 성과 나이와 같은 기본적인 사용자 정보만을 사용하여 추천하고, 2단계에서는 사용자의 동적인 성향 변화를 반영하기 위해 시간스키마를 적용하여 추천한다. 이렇게 추천된 결과의 피드백을 이용함으로써 계산시간의 단축과 예측정확도를 높일 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서버가 다양한 유형의 단말기에 대해 각각의 장치에 적합한 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서는 단말기 정보 및 관련 상황정보를 알고 있어야 한다. CC/PP 표준 스펙은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크, 사용자 취향정보 등을 기술하고 전송하기 위한 규약으로서, RDF을 이용하여 단말기 프로파일 정보를 기술한다. 한편, WAP 포럼에서는 클라이언트가 이러한 CC/PP 프로파일 정보를 스스로 서버에게 전송할 수 있도록 하기 위한 프로토콜로서 W-HTTP 프로토콜을 정의하였다. 하지만 기존의 HTTP 프로토콜을 이용하는 클라이언트의 경우 CC/PP 프로파일 정보를 서버에게 제공하지 못하는 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 W-HTTP 프로토콜 클라이언트뿐만 아니라 HTTP 프로토콜을 이용하는 클라이언트에 대해서도 CC/PP 프로파일을 생성하여 서버에게 제공하기 위한 미들웨어 시스템을 설계하고 구현한다.
비콘(Beacon)은 근거리에 있는 스마트 기기를 자동으로 인식하여 필요한 데이터를 전송할 수 있는 무선 통신장치이다. 4차 산업혁명 시대에 대표적인 사물인터넷(IoT) 설비로 근거리 정보 전달, 모바일 위치서비스, 쇼핑, 마케팅 등 다양한 분야에 활용되고 끊임없이 진화하고 있다. 본 논문에서는 관광위치 기반 추천 정보 제공 서비스를 바탕으로, 비콘 기술을 접목하여 사용자의 관심 또는, 선호도 등에 따라 맞춤형 정보를 추천하는 시스템을 제안한다. 즉, 관광객인 사용자가 원하는 정보를 알려 주는 정보 대행자의 역할을 한다. 관광객의 니즈를 충족시키기 위해서는 지능형 관광 추천 시스템 구축이 필요하다. 본 논문에서 제안한 비콘 기술을 활용한 개인 맞춤형 한식과 관광지 추천 관리 시스템은 한국을 찾는 외국인뿐 아니라 내국인 관광객들에게 양질의 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
The Department store of today contrary to past plays an important role in the culture of modern market, because of the development of national economy and a rise in the standard of living. The improvement of culture and the high growth of economy made a livelihood fertile, mass production and mass consumption of product based on accumulation of technology caused the industry of distribution to activate, and the change of consumption pattern and various purchasing form resulted in the distribution structure like large scale store. This study was composed of pilot study, the first research, and the second research. In pilot study, the types of interior design the first floor of large-sized department store in the Metropolitan area was classified on the basis of the image of interior design prior researched. The contemporary interior design require unique image frequently because of the qualitative enhancement accompanying segmentation and specialization of space. Especially, the emergence of foreign company along with the change of the distribution environment threaten the domestic interior design industry. Therefore, the interior design plant introducing the image elements is able to have critical influence on forming specialized space in department store. This study investigated the interior design limited to the first floor of large-sized department store in the Metropolitan area, therefore the user's preference and the problem of design in domestic department store of today was not examined well. But this study was able to explore the types of interior design image in the first floor of department store and the relation between consisting elements.
In this paper, finite element (FE) model updating based on multi-objective optimization with the surrogate model for a steel plate girder bridge is investigated. Conventionally, FE model updating for bridge structures uses single-objective optimization with finite element analysis (FEA). In the case of the conventional method, computational burden occurs considerably because a lot of iteration are performed during the updating process. This issue can be addressed by replacing FEA with the surrogate model. The other problem is that the updating result from single-objective optimization depends on the condition of the weighting factors. Previous studies have used the trial-and-error strategy, genetic algorithm, or user's preference to obtain the most preferred model; but it needs considerable computation cost. In this study, the FE model updating method consisting of the surrogate model and multi-objective optimization, which can construct the Pareto-optimal front through a single run without considering the weighting factors, is proposed to overcome the limitations of the single-objective optimization. To verify the proposed method, the results of the proposed method are compared with those of the single-objective optimization. The comparison shows that the updated model from the multi-objective optimization is superior to the result of single-objective optimization in calculation time as well as the relative errors between the updated model and measurement.
소셜미디어 시장의 다매체 환경으로의 변화는 이용자가 요구하는 선호요인의 충족에 따라 소셜미디어를 선택할 수 있게 되었고, 각 소셜미디어 간 경쟁을 유발시키고 있다. 따라서, 본 연구는 이용자의 충족이라는 측면에서 소셜미디어 시장의 다매체 환경을 고려한 소셜미디어 간의 경쟁에 주된 관심을 두었다. 이를 확인하기 위해 한정된 자원에서의 미디어간 경쟁관계를 파악하기 위해 널리 이용된 적소이론을 이용하여 경쟁관계를 확인하였다. 연구결과에 따르면 (1) 페이스북과 카카오톡이 이용자의 기대를 가장 많이 충족시키고, (2) 페이스북과 카카오톡이 선두그룹으로 경쟁하고 있고, 블로그, 유튜브와 트위터가 이들을 추격하고 있으며, (3) 카카오톡이 이용자가 기대하는 다양한 기대를 가장 많이 충족시키는 것을 확인하였다. 이 연구결과는 소셜미디어가 시장에서의 경쟁력을 확보하기 위해서는 모바일 환경에서의 편리성, 즉시성을 제공하고, 이용자가 보다 쉽게 네트워크를 활용할 수 있도록 하는 서비스 개선이 필요하다는 점을 시사한다.
인터넷에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 상품에 대한 고객별 선호도 정보로도 간주할 수 있기 때문에 개인화 추천을 위한 고객 프로필 생성에 효과적으로 활용될 수 있다. 하지만, 온라인에서의 상품평가는 누구나 작성할 수 있고, 왜곡된 목적으로 가지고 평가 행위를 하는 경우도 많아 평가정보의 신뢰도 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 상품에 부여된 평가정보 자체의 신뢰도를 측정하고 이를 추천시스템의 고객 프로필 생성 과정에 선별적으로 반영하는 방법론을 제안하고자 한다. 몇몇 추천 시스템 관련 연구에서 평가정보 작성자 수준에서 신뢰도를 측정하고 이를 활용하려 했던 것과 달리 본 연구에서는 개별 평가 정보 수준에서 신뢰도를 측정한다. 실험 결과 신뢰도가 일정수준 이상의 신뢰도를 갖는 평가정보만을 선별하여 고객 프로필을 생성할 경우 추천 시스템의 선호도 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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