컴퓨터 OS 환경의 기술적 발달과 더불어 GUI 에서도 많은 변화를 가져왔다. MS의 Vista OS나 애플사의 OSX Leopard 등의 여러 PC상의 OS가 기존의 기능 중심적 환경에서 벗어나 사용자들에게 감성적인 부분에 대해 호소하기 위한 디자인 요소를 부각시키는 단계로 접어들었다. 특히 Mac OS, Linux OS 환경의 지속적 확산 및 Web 기반 OS의 개발, 다양한 OS Skin의 개발 등에 따라 일률적이던 OS 환경은 변화의 시기를 맞이하고 있다. 이에 따라 PC OS의 GUI 디자인이 사용자 감성에 미치는 영향에 대한 객관적 평가를 통해 향후 PC OS의 GUI개발을 위한 기초자료 수집에 연구의 목적이 있다. 이를 위하여 감성 공학적 분석방법인 의미분별 척도법(Semantic Differential Method)을 통해 사용자 감성 선호도를 분석하였다. 감성어휘 수집을 위한 1차 실험으로 47개 이상의 기초 감성어휘를 추출 한 후 어휘의 분포도 및 어휘 유사성에 근거한 적절성 평가로 실험에 사용될 20개의 어휘를 최종적으로 추출하였다. 선정된 어휘를 척도등급반의어와 평가등급 반의어, 정감등급반의어의 세 원칙에 따라 질문서로 작성하고 이에 따른 사용자 감성 반응을 측정하였다. 2차 실험은 샘플 이미지에 대한 선호도 조사 그리고 각 샘플별 5점 척도를 이용한 평가 수행으로 이루어졌다. 선호도조사를 통해 사용자는 '선명하다', '쉽다', '안전하다', '안정적이다'로 어휘화 될 수 있는 GUI 디자인을 선호하는 것으로 나타났다. 또한 선명하다는 이미지는 안정감을 느끼게 하며 쉰다고 느끼는 이미지는 안전함과 연관성을 확인할 수 있었다. 이러한 사용자의 PC OS에 대한 감성연구 결과는 향후 PC OS의 GUI 디자인을 위한 기초자료로 활용 될 수 있을 것이다.
본 논문은 아바타를 내장한 한글 지문자 학습 게임 개발에 관한 논문으로써, 초보자가 수화아바타에게서 지문자를 쉽게 배우고 쉽게 연습할 수 있도록 한글 지문자 인식 게임 프로그램개발을 제안한다. 지문자는 단어를 철자로 표현하는 한국수화의 어휘에 대응한다. 지문자 자모가 한글 자모에 일치하고 사용자에 의하여 한글이 손 모양으로 표현되었다. 시스템은 OpenGL에 기반한 수화아바타강사 GUI 팝업윈도우와 지문자 인식모듈, 여러 한글 자음 글자가 아래로 이동하는 게임 모듈, USB 카메라로 구성된다. 지문자는 한글 자모를 표현하는 것으로써, 사용자는 아바타로부터 지문자를 배우고 USB 카메라를 이용하여 시스템에 지문자를 간단하게 입력한다. 우리는 사용자들의 검증을 통하여 개발된 시스템의 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 사용자 질의가 가지는 특정한 의미로부터 개념적으로 서로 연관된 문제들을 문제 은행에서 검색해 줌으로써 학습자의 연상학습을 지원할 수 있는 퍼지 검색 시스템을 설계하고 구현하였다. 특히, 연상학습의 특성인 검색의 일정한 정확률과 높은 재현율을 유지하기 위해 이 검색 시스템은 퍼지 시소러스를 이용하였다. 여기서, 도메인 종속적인 개념들 사이의 관계를 퍼지 정도로 표현하는 시소러스는 질의에 기술된 탐색어와 문제를 대표하는 색인어 사이의 용어 불일치 문제를 해결해 줌으로써 연상학습에 적합한 검색 성능을 나타낼 수 있게 한다. 따라서, 본 논문에서는 퍼지 시소러스를 이용한 문제검색 시스템의 연상학습에 대한 적합성을 검색의 정확률과 재현율을 통해 평가하였다.
본 연구는 도서관 장서의 분류를 위하여 기존의 문헌 분류체계 대신 주제어 기반의 분류를 적용하고자 할 때 필수적인 주제명 개발의 필요성을 논하고, 개발 방법론의 하나로 기존의 다양한 지식조직체계의 주제어를 활용하는 방법의 가능성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 분석 대상 저작을 선정하고 이에 대하여 부여된 문헌분류, 주제명표목, 국내외 대형 서점의 분류, 서가명 및 주제어, 이용자 태그 등 다양한 지식조직체계의 주제어를 수집하여 그 특성을 비교 분석하였다. 이러한 분석의 결과, 전통적인 도서관 중심의 지식조직체계와 상업성이 중심이 되는 지식조직체계의 성격과 범주화의 방식이 다름을 확인할 수 있었다. 한편, 이용자 태그는 최상위 빈도수의 태그인 경우 전통적인 지식조직체계 및 상업적 영역의 지식조직체계와 어휘의 측면에서 거의 차이가 없는 결과를 나타냈으나, 이용자 중심의 주제어로서 독특한 특성을 가지고 있음을 파악하였다. 이러한 분석을 바탕으로 분류를 대체하는 주제명 작성을 위해 기존의 지식조직체계를 활용할 때 고려해야 할 각각의 특성 및 상호 관계를 분석하였고, 국내에서의 적용을 위한 실질적인 고려사항을 제안하였다.
문화유산 원형의 콘텐츠화 및 확산을 위하여 온라인 서비스는 다양한 연구에서 강조됐다. 본 연구는 문화유산 콘텐츠 온라인 서비스에 대한 연구를 통해 콘텐츠 조직 및 정보서비스 현황을 조사하고 개선 방향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 관련 선행연구 및 국내외 문화유산 기관 온라인 서비스 사례조사, 전문가 면담을 실시하였으며, 콘텐츠 범위 및 종류, 검색서비스, 부가서비스, 확장서비스를 바탕으로 연구를 수행하였다. 시사점으로 콘텐츠는 문화유산 콘텐츠 통합제공, 고품질 콘텐츠 및 콘텐츠의 다양화, 검색서비스는 콘텐츠 계층구조를 통한 검색기능의 유연화, 통제어휘 및 전거데이터 구축을 통한 접근점 확대, 검색방법의 다각화 방안을 제시하였다. 부가 및 확산서비스로는 연구 및 교육콘텐츠의 제공, 큐레이션 기반의 이용자 맞춤형 서비스, 데이터 공개 및 공유, 이용자 참여확대서비스를 제시하였다.
형태소는 한국어에서 의미를 가진 최소단위이기 때문에, 한국어 언어모델의 성능을 높이기 위해서는 정확한 형태소 분석기의 개발이 필요하다. 기존의 형태소 분석기는 대부분 어절 단위 토큰을 입력 값으로 학습하여 형태소 분석 결과를 제시한다. 하지만 한국어의 어절은 어근에 조사나 접사가 부착된 형태이기 때문에 어근이 같은 어절이어도 조사나 접사로 인해 의미가 달라지는 성향이 있다. 따라서 어절 단위 토큰을 사용하여 형태소를 학습하면 조사나 접사에 대한 오분류가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 형태소 단위의 토큰을 사용하여 한국어 문장에 내재된 의미를 과악하고, Transformer를 사용한 시퀀스 생성 방식의 형태소 분석기를 제안한다. 또한, 미등록 단어 문제를 해결하기 위해 학습 말뭉치 데이터를 기반으로 사용자 사전을 구축하였다. 실험 과정에서 각 형태소 분석기가 출력 한 형태소와 품사 태그를 함께 정답 데이터와 비교하여 성능을 측정하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제시한 형태소 분석기가 기존 형태소 분석기에 비해 성능이 높음을 증명하였다.
디지털 콘텐츠의 대부분을 차지하는 동영상에 대한 검색 서비스가 필수 기능으로 대두되고 있으며, 검색 서비스를 수행하는 시스템은 최신 기술을 접목시켜 보다 지능적이고, 의미적인 검색을 할 수 있는 검색 엔진이나 지능형 검색 기법 등의 필요성이 점차 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠 데이터에 대한 특성요소 분석 및 검색 기술과 구현, 감성어휘기반 분석 및 검색 방안을 위해 멀티미디어 콘텐츠 데이터의 구조 설계와 분석 관리 도구 및 의미론적 특성요소 추출기술과 콘텐츠 내 컬러 정보 기반 감성처리 알고리즘을 제안하였다.
기존의 음성 인식 알고리즘은 어휘들 간의 순서가 정해져 있지 않으며, 음성 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못한 단점을 가지며, 검색 시스템은 키워드의 의미가 다양하여 정확한 정보를 인지하지 못한다. 본 연구에서는 사건 기반 시맨틱 온톨로지 추론 모델을 제안하였으며, 제안된 시스템에서 음성 인식 특징을 추출하기 위해 ERB 필터를 이용하여 특징 추출하는 모델을 구축하였다. 제안된 모델은 성능 평가를 위해 지하철역, 지하철 잡음을 사용하였고 잡음 환경의 SNR -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 왜곡도를 측정한 결과 2.17dB, 1.31dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.
Purpose: To develop educational material about nutrition during antepartum period for women pregnant with twins by using smartphone applications. Methods: A series of steps according to ADDIE model, including Analysis, Design, Development, Implementation, and Evaluation were used to develop smartphone application of antepartum nutrition care for women pregnant with twins. Results: Based on experts' evaluation, the average score was $4.6{\pm}0.39$ in total. Content score was $4.7{\pm}0.40$. Interface design score was $4.5{\pm}0.55$. Content score was higher than interface design score. User evaluation was conducted in the form of interview. Results of interviews revealed that users generally responded positively to the accuracy, understanding, and objectivity for content items of the smartphone app. As for the evaluation of consistency for the evaluation item of interface design, users answered "ordinary" or "generally yes". For design suitability and accuracy of vocabulary, they answered 'generally suitable'. Conclusion: The smartphone app developed through this study is expected to aid antepartum care for women pregnant with twins. It will also contribute to health promotion of both pregnant women and twin fetus.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제8권4호
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pp.67-86
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2020
Information need has been one of the main motivations for a person using a search engine. Queries can represent very different information needs. Ironically, a query can be a poor representation of the information need because the user can find it difficult to express the information need. Query Expansion (QE) is being popularly used to address this limitation. While QE can be considered as a language-independent technique, recent findings have shown that in certain cases, language plays an important role. Arabic is a language with a particularly large vocabulary rich in words with synonymous shades of meaning and has high morphological complexity. This paper, therefore, provides a review on QE for Arabic information retrieval, the intention being to identify the recent state-of-the-art of this burgeoning area. In this review, we primarily discuss statistical QE approaches that include document analysis, search, browse log analyses, and web knowledge analyses, in addition to the semantic QE approaches, which use semantic knowledge structures to extract meaningful word relationships. Finally, our conclusion is that QE regarding the Arabic language is subjected to additional investigation and research due to the intricate nature of this language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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