디지털 게임의 장르는 고정 불변의 체계가 아닌, 수정과 변화를 거듭하는 생성적 체계이다. 본 연구는 디지털 게임의 장르에 대한 기존의 접근이 보편적 분류 체계의 도출에만 머물러 있었다는 문제의식 아래, 대안적 장르로 자리할 수 있는 사용자 태그의 가능성을 고찰한다. 디지털 게임의 대안적 장르는 다양한 장르 요소의 조합으로 표현되는 동시에 사용자의 장르 인식을 반영할 수 있어야 한다. 게임의 사용자 태그는 고전적 장르 개념을 가족유사성 기반의 범주화 과정으로 전환시키고, 사용자 주도의 상향식 장르 체계를 구축함으로써 대안적 장르의 형식을 실현한다. 대안적 장르로서의 사용자 태그는 장르 요소의 다중성을 통해 '작은' 장르를 확산시키며, 장르의 의사소통적 기능을 강화한다는 점에서 의미를 갖는다.
Tagging represents one of the Web 2.0 technology, and has an appropriate mechanism for the classification of dynamically changing Web informations. This technique is capable of searching the Web informations using the user specified tags, but still it has a limitation of providing only the limited informations to the tags. Therefore, in order to search the related informations easily, we need to extend this technique further to search not only the desired informations through the designated tags and also the related informations. In this paper, we first have designed and developed an algorithm that can get a desired tag cluster, which is capable of collecting the searched tags along with the related tags. We first performed a test to compare the difference between the user collected tag data through RSS and the reduced data. The second test focused on the accuracy of extracted related tags that depends on the similarity functions, such as the Pearson Correlation and Euclidean. Finally, we showed the final results visually using the graph algorithm.
Radio Frequency IDentification (RFID) is a method of remotely storing and retrieving data using small and inexpensive devices called RFID tags. In this paper we propose a proxy agent framework that uses a personal device for privacy enforcement and increased protection against eavesdropping, impersonation and cloning attacks. Using the proxy model a user decides when and where information carried in a tag will be released. In particular, the user can put tags under her/his control, authenticated requests, release tags, transfer them to new owners, and so on. In this paper, we analyses a new type of simple a framework for enhancing RFID security by means of a proxy, a personal device that assumes control of a user's tags.
최근 다양한 주제 분야의 블로그가 이용자의 정보요구를 충족시켜주는 웹 정보원 중 하나로 활용되고 있다. 본 연구에서는 블로그 페이지의 검색 성능을 향상시키기 위하여 이용자가 부여한 태그 및 트랙백을 이용하여 블로그 페이지의 검색 실험을 수행하였다. 실험을 위해 4,908개의 블로그 페이지와 각 페이지에 트랙백으로 연결된 다른 블로그 페이지의 URL을 수집하였다. 검색 자질로 본문의 용어에 이용자 태그를 추가하였을 경우와 네트워크 중심성 값을 반영하였을 경우 모두 검색 성능이 향상되었고, 본문 용어와 이용자 태그를 검색 자질로 함께 사용하고 여기에 중심성 값을 반영하였을 경우 가장 좋은 성능을 보였다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제7권1호
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pp.29-38
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2019
Information retrieval is the challenge of the Web 2.0 world. The experiment of knowledge organisation in the context of abundant information available from various sources proves a major hurdle in obtaining information retrieval with greater precision and recall. The fast-changing landscape of information organisation through social networking sites at a personal level creates a world of opportunities for data scientists and also library professionals to assimilate the social data with expert created data. Thus, folksonomies or social tags play a vital role in information organisation and retrieval. The comparison of these user-created tags with expert-created index terms, author keywords and title words, will throw light on the differentiation between these sets of data. Such comparative studies show revelation of a new set of terms to enhance subject access and reflect the extent of similarity between user-generated tags and other set of terms. The CiteULike tags extracted from 5,150 scholarly journal articles in marine science were compared with corresponding Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title terms. The Jaccard similarity coefficient method was employed to compare the social tags with the above mentioned wordsets, and results proved the presence of user-generated keywords in Aquatic Science and Fisheries Abstracts descriptors, author keywords, and title words. While using information retrieval techniques like stemmer and lemmatization, the results were found to enhance keywords to subject access.
본 논문에서는 소셜 음악 사이트에서 사용자들이 생성한 태그를 바탕으로 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 협력적 태깅 시스템은 사용자가 직접 선정한 단어를 콘텐츠에 부여할 수 있도록 하므로, 사용자의 선호도를 구체적으로 파악할 수 있는 정보를 제공한다. 특히, 감정을 표현하는 감정 태그들은 음악 장르나 음악가와 같이 사실을 나타내는 사실 태그들과는 다르게 선호도를 훨씬 직접 표현하고 있다. 따라서 태그의 의미를 파악하여 감정 태그와 사실 태그로 분류하고, 감정 태그는 감정표현의 정도에 따라 가중치를 부여하기 위해서 UniTag라고 하는 태그 온톨로지를 개발하였다. UniTag 온톨로지를 이용하여 정제된 태그 집합은 사용자 프로파일 생성에 사용되며, 태그 기반 사용자 프로파일을 바탕으로 음악 추천 알고리즘을 수행하였다. 제안하는 추천 방법의 효율성을 평가하기 위해서, 전통적인 청취 횟수 기반 추천, 감정 태그 가중치를 고려하지 않은 추천, 그리고 감정 태그 가중치를 고려한 추천의 세 가지 추천 방법의 정확도와 재현율을 비교하였다. 실험 결과는, 감정 태그 가중치를 고려한 추천 방식이 정확도의 측면에서 다른 두 가지 방식보다 효율적이라는 것을 보여준다.
본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.
최근 웹은 집단지성을 근간으로 참여형 구조를 형성하고 이를 바탕으로 빠르게 성장하고 있다. 이 환경에서 사용자에 의해 생성된 콘텐츠는 정보의 주류를 형성하고 있으며 이들의 효율적인 검색기법이 요구된다. 현재 콘텐츠의 검색은 주로 키워드용 기반으로 운영 되고 있으며, 언어의 유사성과 관계를 고려한 시맨틱 웹(Semantic web)에 대한 연구나 웹2.0환경의 사용자 태그 활용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 참여형 구조의 웹 환경은 사용자에 의해 생성된 대량의 콘텐츠와 다양한 형태 및 분류 구조를 가진다. 그 결과 이들의 효율적인 분류와 검색 기법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 검색을 위한 태그들 간의 연관성을 고려한 깊이 검색 시스템을 제시한다. 이를 통해 불필요한 콘텐츠 검색을 줄이고 집단에 포함된 제시어 서비스를 통해 콘텐츠 검색의 효율성을 증가시킬 수 있을 것이다.
최근 인터넷의 급격한 확장을 통해 대두되는 웹2.0 기술은 웹의 구조적 진화인 질적 변화와 사용자 증가라는 양적인 변화로 해석할 수 있으며, 이 구조는 사용자 참여형 아키텍쳐를 근간으로 하고 있다. 블로그, UCC, SNS(Social Networking Service), 매쉬 업, 롱테일 등으로 대표되는 웹2.0기술은 웹의 구조화에 중심적인 역할을 담당하고 있으며, 이곳에 포함된 사용자 참여형 자료의 분류와 검색은 포크소노미(Folksonomy)방식을 통해 널리 이용되고 있다. 포크소노미는 웹 페이지에 공개되고 있는 정보나 관련 주제를 고전적 분류학 기술로 나누는 것이 아니라 꼬리표(태그)에 따라 구분하는 새로운 분류방식으로 사용자 참여로 구성된다. 현재 이러한 분류를 통한 검색은 단순 텍스트 태그검색이나 태그클라우드 방식 등을 통해 특정 태그에 대한 검색이 이루어지고 있으나 태그들 간의 관계를 표현하고, 이들 관계를 고려한 검색은 미비한 실정이다. 이에 본 논문에서는 등록되는 태그들 간의 관계를 고려하여 태그들 간의 연관 그래프를 동적으로 형성하고 이를 기반으로 연관 검색을 제공한다. 이를 통해 태그 검색의 신뢰성을 높이고 검색의 편이성을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 실생활에서 수집한 웨어러블 센서 데이터에서 사용자의 체험 기반 감정 태그정보를 자동으로 부여하는 시스템을 제안한다. 사용자 본인의 감정과 사용자가 보고 듣는 정보를 종합적으로 고려하여 네 가지의 감정 태그를 정의한다. 직접 수집한 웨어러블 센서 데이터를 중심으로 기존 감성컴퓨팅 연구를 통해 알려진 보조 정보를 결합하여, 다중 센서 데이터를 입력으로 하고 감정 태그를 구분하는 머신러닝 기반 분류 시스템을 학습하였다. 다중 모달리티 기반 감정 태깅 시스템의 유용성을 보이기 위해, 기존의 단일 모달리티 기반의 감정 인식 접근법과의 정량적, 정성적 비교를 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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