본 연구의 목적은 심박 측정용 기기 및 의류에 있어 배터리 충전 및 기기의 부피감으로 인한 불편함을 개선하고, 사용자 편의성을 고려하여 목적에 따른 심박 측정을 가능케 하는 심박 측정용 스마트 의류 시스템을 개발하고자 하였다. 심박 측정 기기는 2가지 타입으로 모듈화되어 개발되었으며, 탈부착을 통해 목적형 및 지속적 심박 측정이 가능하도록 구성하였다. 목적형 심박측정 기기는 NFC(Near Field Communication), 심박 센서를 내장하고 필요시에 스마트 폰 태깅을 통해 심박 측정이 가능하게 하는 의류에 부착된 타입으로 개발되었으며, 지속형 심박 측정 기기는 BLE(Bluetooth Low Energy) 통신 및 배터리를 내장하여 목적형 기기와 결합을 통해 통신 및 전원을 지원, 지속적으로 심박 측정이 가능한 시스템으로 구성되었다. 심박 측정을 위한 섬유 전극은 은사 기반의 편물 전극으로, 심박 측정에 용이하도록 대흉근 아래에 위치하도록 디자인되었으며, 목적형 심박측정 기기가 전극과 연결되도록 구성되었다. 연동되는 어플리케이션은 사용자 경험요소, 주요기능 및 사용편의성 등을 고려하여 개발되었으며, 사용성 향상을 위하여 스마트 폰 태깅을 통해 자동 동기화가 되도록 개발되었다. 본 연구에서 개발된 심박측정 스마트 의류 시스템의 심박측정 정확도를 평가하기 위하여, 10명의 20대 남성 피험자를 대상으로 2단계의 실험을 설계하고 진행하였으며, POLAR RS800을 통해 측정되는 신호를 기준 심박으로 비교·분석하였다. 그 결과, 목적형 스마트 의류 시스템의 평균 심박수는 85.37, 기준 기기 심박수는 87.03으로 96.73%의 정확도를 갖는 것으로 분석되었으며, T 값 -1.892 (p=.091)로 두 신호간의 유의한 차이는 없는 것으로 분석되었다. 지속형 스마트 의류 시스템의 평균 심박수는 86.00, 기준 기기 심박수는 86.97로 97.16%의 정확도를 보였으며, T 값 -1.089(p=0.304)로 두 시스템 간의 측정 차이는 없는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 사용자의 목적에 따라 심박측정이 가능한 모듈형 스마트 의류 시스템을 개발하고 검증한 것에 의의가 있다. 또한, 모듈화 된 심박측정 의류 시스템 개발로 불필요한 기능으로 인한 가격 상승을 줄임으로써 이원화된 상품 기획의 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 XML과 HTML의 이론적인 특성을 포괄적으로 비교하고 이러한 특성들이 실험 시스템에서 어떻게 적용되고 있는지를 검색기능, 검색 환경 및 이용자 만족도 측면에서 비교 분석하며, XML이 정보 검색에서 기존의 HTML 보다 더 유용한 것인지를 살펴보았다. 비교결과, XML은 복합 내용 및 구조검색이 가능한 점, 관련 자료들을 다중 링크를 사용해 접속할 수 있다는 점 그리고 데이터베이스로 구축할 경우 XML 문서는 태그를 이용해 자동적으로 변환할 수 있다는 등이 HTML 보다 더 우수한 것으로 나타났다. XML이 보다 활성화되기 위해서는 XML 문법을 완벽하게 지원하는 XML 관련 소프트웨어가 많이 개발되어져야 한다. 또한, XML이 주는 무제한적인 태그 작성의 자유가 자칫 동일한 문헌 형태를 너무 다양한 양식들로 표현하다 보면 혼란을 빚을 가능성도 매우 높아지고 있다. 따라서, 특정 문헌 형태에 대한 표준적인 DTD 설계가 절실히 요구되어진다.
본 연구는 소설 검색 환경을 개선하기 위해, 도서태그로부터 소설 이용자가 소설 탐색 상황에서 요구하는 다양한 패싯 요소를 식별하고 체계화하는 것을 목적으로 한다. 소설의 기본 패싯 체계를 랑가나단의 PMEST 기본 패싯에 기반하여, 1) 소설 자료를 형성하는 주체, 2) 소설을 구성하는 내용적, 외형적 성질, 3) 독자가 책과 상호작용하는 행위, 4) 소설 및 독서활동과 관련된 공간 정보, 5) 소설 및 독서활동과 관련된 시간 정보로 정의하고, 소설 7,174건에 부여된 약 31만 건의 태그 중 핵심 태그 3,730건을 선별하여 내용분석하였다. 그 결과, 소설 패싯의 상위범주 25개를 중심으로 다양한 속성을 체계화하였다. 본 연구의 결과는 향후 도서관 OPAC이나 소설 DB에 패싯 내비게이션 형태로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
Assessment of information credibility is a ubiquitous human activity given that people constantly make decisions and selections based on the value of information in a variety of information seeking and use contexts. Today, people are increasingly engaging in diverse online activities beyond searching for and reading information, including activities such as creating, tagging and rating content, shopping, and listening to and watching multimedia content. The Web 2.0 environment presents new challenges for people because the burden of information evaluation is shifted from professional gatekeepers to individual information consumers. At the same time, however, it also provides unprecedented opportunities for people to use tools and features that help them to make informed credibility judgments by relying on other people's ratings and recommendations. This paper introduces fundamental notions and dimensions of credibility, and contends that credibility assessment can be best understood with respect to human information behavior because it encompasses both the level of effort people exert as well as the heuristics they employ to evaluate information. The paper reports on a survey study investigating people's credibility judgments with respect to online information, focusing on the constructs, heuristics, and interactions involved in people's credibility assessment processes within the context of their everyday life information activities. Using an online activity diary method, empirical data about people's online activities and their associated credibility assessments were collected at multiple points throughout the day for three days. The results indicate that distinct credibility assessment heuristics are emerging as people engage in diverse online activities involving more user-generated and multimedia content. A heuristic approach suggests that people apply mental shortcuts or rules of thumb in order to minimize the amount of cognitive effort and time required to make credibility judgments. The paper discusses why a heuristic approach is key to reaching a more comprehensive understanding of people's credibility assessments within the information-abundant online environment.
웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.
웹 3.0으로 진화중인 웹 환경 하에서 블로그는 사용자 주도적인 웹의 특성을 가장 잘 표현하는 집합체 중 하나로, 기존의 웹 정보자원과 구분되는 새로운 형태의 지식베이스로써의 역할을 담당하고 있다. 기존의 웹 정보자원들이 사이트 단위로 광범위한 주제를 다루었던 것에 반해, 블로그의 정보자원은 사용자의 관심사에 따라 특정 정보들이 블로그 단위로 밀집되어 있으며 또한 사용자 태깅에 의해 게시된 정보자원에 대한 분류기준을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 블로그의 특징들을 이용하여 보다 좀 더 효과적인 정보검색에 활용하기 위하여 블로그의 제목 키워드나 태그를 활용하여 태그 계층구조를 만들고 그 계층구조를 적용한 포스트군집화 방법론을 개발하여 기존의 블로그 검색과는 다른 특성을 가진 검색결과를 제시하였다. 이를 위하여 블로그 태그간의 관계성이 반영된 태그 계층구조를 생성하고 태그 유사도에 따른 태그군집화 방법을 개발하였다. 본 논문은 제안된 방법론을 구현한 프로토타입 시스템을 통해 실제사례에서의 연구의 적용 가능성을 판단하였으며, 군집 유사도 평가기준인 CSIM(Cluster SIMilarity)을 사용하여 골든 스탠다드의 유사도 비교를 통해 개발된 방법론과 시스템의 성과를 평가하였다.
본 연구에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 음악 아이템을 청취한 횟수와 생성한 태그 정보를 혼합하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 현재, 상용화된 음악 추천 시스템들은 주로 사용자의 청취 습관과 외부적인 선호도 입력값을 기반으로 음악을 추천하고 있다. 그러나 이 방식은 아직 음악을 청취한 사용자가 많지 않은 새로운 음악이나 청취 정보가 없는 새로운 사용자의 경우 추천하는 데 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자가 선정한 키워드를 아이템에 부여하는 협업 태깅으로 생성된 태그 정보를 활용하였다. 태그의 의미를 파악하여 감정 표현의 정도에 따라 가중치를 부여한 뒤, 태그 점수와 청취 횟수를 혼합하여 음악 아이템의 선호도를 산출하였다. 이를 기반으로 사용자 프로파일을 생성하고 협업 필터링 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 청취 습관 기반 추천, 태그 점수 기반 추천, 하이브리드 추천 방법의 세 가지 추천 방법에 대해서 정확도, 재현율, 그리고 F-measure를 계산하였다. 실험 결과에 대해 통계적 검증을 시행한 결과, 하이브리드 추천 방법이 다른 두 가지 방식보다 통계적으로 유의한 차이를 보여 성능이 우수한 것으로 나타났다.
GPS, WiFi 등을 이용한 위치정보수집이 보편화되고, 트위터와 같은 SNS와 접목을 통해 LBSNS가 증가하고 있다. LBSNS에서 작성된 메시지에는 메시지가 생성된 지역에 대한 위치정보 또는 메시지가 언급하는 지역에 대한 위치정보가 포함될 수 있으므로 위치정보 기반의 관심정보 전파가 가능해진다. 트위터에서는 자신이 전달받은 메시지를 재전송하는 리트윗(retweet)을 통해 정보의 전파가 급속히 이루어질 수 있다. 본 논문에서는 위치기반의 사용자 관심정보를 효율적으로 전파시키기 위해서 위치기반의 자동 리트윗 기능, 즉 사용자 관심정보를 자동으로 리트윗하는 기능을 스마트 리트윗으로 정의하였다. 트위터를 기반으로 사용자의 관심지역을 설정하고 관심지역이 같은 사용자들 간의 소셜관계를 형성할 수 있도록 한다. 스마트 리트윗 서비스는 트위터 Open API, 구글맵 Open API 등을 기반으로 매쉬업 서비스로 구현하였다. 본 논문에서 제안한 스마트 리트윗 서비스를 통해 관심정보의 공유가 활성화 될 것으로 기대한다.
최근 SNS, 블로그 등 사용자 참여형 인터넷 매체가 늘어나면서, 방송 콘텐츠에 대한 사용자의 재생산이 활발히 일어나고 있다. 특히, 드라마와 같은 장르에서는 배우가 착용한 옷, 시계 등에서부터, 자동차, 촬영 장소 등 다양한 종류의 정보들이 블로그를 통해 다른 사용자에게 전달되고 있다. 이러한 정보들은 방송 콘텐츠에 대한 직접적인 부가 정보가 되기 때문에, 이를 활용할 경우 양질의 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 위해, 블로그 포스팅을 이용하여 방송 콘텐츠의 특정 타임라인에 태그 클라우드를 생성하는 기술을 제안한다. 제안한 방법에서는 방송 콘텐츠에 대한 블로그 포스팅을 수집하고, 수집된 포스팅으로부터 이미지 주변 단어를 활용하여 태그 셋을 구축한다. 구축된 태그 클라우드는 방송 콘텐츠 프레임과의 이미지 매칭을 통해 특정 타임라인에 태깅된다. 실험에서는 이미지 매칭의 성능과 생성된 태깅된 태그 클라우드를 보임으로써 제안한 방법의 성능을 입증한다.
오픈소스를 사용하는 사용자 및 기업의 비중이 지속적으로 증가하고 있다. 국외뿐만 아니라 국내에서의 오픈소스 소프트웨어 시장 규모가 급격하게 성장하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어의 지속적인 발전에 비해서, 오픈소스 소프트웨어 주제 분류에 대한 연구 거의 이루어지지 않고 있으며 소프트웨어의 분류 체계 또한 구체화되어 있지 않다. 현재는 사용자가 주제를 직접 입력하거나 태깅하는 방식을 사용하고 있으며 이에 따른 오 분류 및 번거로움이 존재한다. 또한 오픈소스 소프트웨어 분류에 대한 연구는 오픈소스 소프트웨어 평가, 추천, 필터링등의 기반 연구로 이용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 머신러닝 모델을 사용하여 오픈소스 소프트웨어를 분류하는 기법에 대하여 제안하고, 머신러닝 모델 별 성능 비교를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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