이 연구의 목적은 교과서 데이터베이스 구축을 위한 기초 작업으로서 교과서 메타데이터를 설계하는 것이다. 이를 위하여 독본류를 교과서의 범주로 정의하였고, 선행연구를 통하여 메타데이터 개발 방법론을 수립하였다. 국립중앙도서관 등 교과서를 수집, 축적, 서비스하는 기관의 목록 기술요소를 조사하여 서지적으로 필수적인 요소들이 누락되지 않도록 하였으며, Dublin Core, MODS, KEM의 요소들을 매핑하여 교과서를 기술하는데 적합한 요소들을 도출하였다. 마지막으로 발행유형, 장르, 교육과정기 요소를 추가하여 최종적으로 3개의 범주-서지, 맥락, 교과서 특성에서 14개의 요소로 구성된 교과서 메타데이터 요소 셋을 제시하였다. 14개의 요소는 표제사항, 저자사항, 발행사항, 형태사항, 식별기호, 언어, 소장처, 주제명, 해제, 장르, 목차, 이용대상자, 교육과정기, 교과정보이다. 우리는 이 연구에서국가지식자원으로 교과서 자원을 축적할 수 있는 조직화 방안을 논의하여 이 분야에 기여하였으며, 향후 연구에서 우리는 실제 교과서를 대상으로 메타데이터 요소를 적용하여 사용성을 평가하고 평가결과에 따라 수정 보완할 것을 제안하였다.
최근 소셜미디어로 접하는 정보 증가로 알고리즘 기반 추천 형식은 사용자 정보에 기반하여 선별적으로 정보를 제공하는데, 이러한 알고리즘은 자주 에코챔버(Echo Chamber)에 의한 필터버블(FilterBuble) 효과를 일으킨다. 에코챔버는 밀폐된 시스템 안에서만 이루어지는 의사소통으로 인해 신념이 증폭되거나 강화되는 현상을 의미하고 필터버블은 정보 제공자가 이용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 정보를 제공하여 이용자는 필터링된 정보만 접하게 되는 현상을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 에코챔버에 의한 필터버블 현상을 개선하는 방안으로 정보를 효율적으로 선별하는 방법을 제시하는 것이다. 연구 진행 방법은 유튜브, 페이스북, 그리고 아마존에서 사용되는 추천 알고리즘을 분석하였다. 본 연구에서는 추천 알고리즘으로 생기는 문제점에 대해서 소셜미디어 사용자의 비판적 사고능력 훈련이나 자기보존법칙에 따른 객관적 윤리 기준 강화 등의 인문학적 해결 방안과 모델 기반 협력 필터링이나 교차적 추천 방식의 기술적 해결 방안을 제시하였다. 결과적으로 추천 알고리즘은 지속적 기술 보완과 새로운 기법 개발을 위한 노력이 이루어져야 하며, 소셜미디어를 대하는 사용자는 비판적 사고 훈련과 정치적 의사소통 교육을 통해 인지부조화를 이겨내고 확증편향에 빠지지 않도록 하는 인문학적 노력이 병행되어야 한다.
정부에서 추진한 1 2차 국가지리정보체계(NGIS)사업 중 1차 NGIS사업(1995~2000)은 지리정보의 구축에 편중되었고, 2차 NGIS사업(2001~2005)은 1차 사업의 결과물로 얻어진 지리정보의 유통 활용 방안에 초점이 맞추어져 있다고 할 수 있다. 현재 2차 NGIS사업의 후반기에서 1 2차 NGIS사업을 뒤돌아보면 지리정보의 갱신이라는 문제를 간과할 수 없다. 정확한 지리정보의 구축 유통 활용은 국가지리정보를 대표하는 핵심적 요소라 할 수 있듯이 지리정보의 신속한 갱신 또한 LBS(Location Based Services), Ubiquitous, Telematics와 같은 차세대 산업에 지리정보의 변경 사항을 신속 정확히 제공함으로서 2차적인 산업을 진행하도록 하는 중요한 사항이라 할 수 있다. 국토지리정보원은 1차 NGIS사업 결과 구축된 수치지도를 개선하기 위해 많은 연구를 진행하였으며, 무결점 수치지도 제작을 거쳐, NGI, NDA, NRL 3가지 파일형식으로 제공되는 기본지리정보(Framework Data)를 구축하게 되었다. 기본지리정보는 다른 지리정보에 공통적으로 포함되어 있거나, 여러 지리정보를 통합하기 위해 위치적 혹은 내용적 참조체계를 제공하는 지리정보이다. 기본지리정보는 데이터 셋, 유일식별자, 데이터 모델을 구성요소로 하고 국가적 기반자료로서의 역할을 수행하게 된다. 본 논문은 기본지리정보의 핵심 구성요소인 지형지물 유일식별자(UFID, Unique Feature Identifier)의 업무를 이용하여, 지형지물 관리기관의 현업에서 관리되는 지형지물의 생성 변경 소멸에 관한 정보를 지리정보에 실시간으로 반영하여 실용적인 기본지리정보로 갱신하는 방안에 대하여 제안하였고, 추가적으로 지형변화율을 산출하여 기본지리정보의 갱신 계획 수립에 중요한 자료를 제공하는 방안도 제안하였다.
본 연구의 목적은 유통업태 간 경쟁이 격화되고 있는 시점에서 주요 유통업태 간 소비행태 분석을 통해 소비자 지향의 전통시장 활성화 정책을 제시하는데 있다. 주요 유통업태 간 공간적 경쟁구도가 소비행태에 미치는 영향을 알아보기 위해 다중회귀분석을 이용하여 전국 6개 도시에 거주하는 613명의 소비자를 대상을 실증분석 하였다. 본 논문은 크게 3개의 요소들이 소비행태에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 분석 결과 물리적 요인(전통시장까지 소요시간), 사회경제적요인(승용차 보유대수, 월평균 소득), 경쟁적 요인(공간적 경쟁구도의 강함과 중간, 대형마트 월평균 지출액)이 소비행태에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 결과를 바탕으로 정부는 고객들의 소비행태에 영향을 미치는 요소들을 선별적으로 고려하여 전통시장 활성화 정책을 추진 할 필요가 있다.
본 연구는 국내 1인 가구수가 증가함에 따라 중소규모 공동주택에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 해당 사업 유형의 사업주들이 대비하기 가장 어려운 리스크로 건축심의가 지적되고 있다. 본 연구는 B도시의 25개 중소규모 공동주택 프로젝트에 대해 다차원 분석방법을 적용하여 건축심의 의견의 경향과 비정형데이터로서 건축심의 의견의 특성을 분석하였다. 대응분석 및 MDS 분석을 실시한 결과, 선행연구와 동일하게 B도시의 건축심의 의견은 주로 상위분류에서 '구조'와 '계획'에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 즉, 모든 키워드의 출현빈도수 대비 각 상위분류의 빈도수의 합은, 선행연구의 직접분류결과는 '구조' 40%, '계획' 27%이며, 본 연구의 분석결과는 '구조' 44%, '계획' 39%인 것으로 나타났다. MDS모델의 적합도는 34.4%로 비교적 낮은 편이나, 대응분석을 통해 확인한 결과 건축심의의 비정형적 자료의 특성에 기인한 것으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 분석한 건축심의 의견과 같은 비정형적 데이터는 심의위원의 주관과 지자체별 양식에 따라 다양한 데이터의 조합과 출현이 이루어지며, 주로 언급되는 단어와 전혀 다른 키워드가 등장할 수 있어 첨도가 낮고 왜도가 높은 확률분포적 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 일부 한계점이 있으나, 비정형 데이터로서 건축심의 의견의 특징을 도출해내었으며 추후 세부분석을 위한 기초 연구로서 활용 될 수 있을 것이다.
국내 해양 환경에서 설치되는 잔교식 돌핀 구조물의 세굴 영향 검토를 위해 수치 해석적 기법을 활용한 연구를 수행하여, 세굴이 수평지지력에 미치는 영향을 검토하였다. 본 연구에서는 대상 해역의 환경 및 지반 조건을 고려하여 접안 구조물을 설계하였으며, 예측되는 세굴 영역을 산정한 후 해당 영역의 지반 요소를 제거하여 안정성 평가를 수행하였다. 세굴 깊이의 증가는 기초와 맞닿은 지반의 유실로 인해 직접적인 수평 지지력의 감소를 유발시키고, 이는 수평 변위를 증가시키는 관계를 확인하였다. 하지만 연구 대상 구조물과 같이 안전율이 반영되어 설계하중을 버틸 수 있도록 설계된 기초에서는 발생 가능한 세굴에 의해 형성된 수평 변위의 증가량이 크지 않아 기초의 수평지지 성능에 지배적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 추후 다양한 지반 조건, 구조 형식으로 설치된 해상 기초 및 잔교식 구조물의 세굴 안전성 평가를 위하여, 각 인자의 영향을 분석하고 평가 및 설계 기법의 정형화를 위한 연구가 요구된다.
정부는 공공데이터 품질관리 수준평가를 진행하여 공공 개방데이터의 품질관리를 진행하고 있다. 공공 개방데이터는 XML, JSON, CSV 등 여러 오픈포맷 형태로 제공되며 CSV 형식이 대다수를 차지한다. 이러한 CSV 형식의 공공 개방데이터 품질진단 시 품질진단 담당자가 공공 개방데이터 파일의 필드명과 필드 내 데이터에 의존하여 필드 별 도메인을 판단하여 진단한다. 그러나 대량의 개방 데이터 파일을 대상으로 품질진단을 수행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한 의미 파악이 어려운 필드의 경우 품질진단의 정확성이 품질진단 담당자의 데이터 이해도 역량의 영향을 받는다. 본 논문은 필드명과 데이터 분포 통계를 이용한 CSV 형식 공공 개방데이터의 도메인 판별 모델을 제안하여 품질진단 결과가 품질진단 담당자의 역량에 좌지우지 되지 않도록 일관성과 정확성을 보장하고 진단 소요 시간 단축을 지원한다. 본 논문의 모델 적용 결과 행정안전부에서 제공하는 파일형식 개방데이터 진단도구보다 2.8% 높은 약 77%의 정답률을 보였다. 이를 통해 공공데이터 품질관리 수준진단·평가에 제안 모델 적용 시 정확성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
사이버물리시스템은 제조 환경의 물리적 시스템과 가상 공간을 연결하여 시뮬레이션을 가능하게 하는 기술이다. 이 기술의 주요 과제 중 하나는 두 환경 간 원활한 통신을 구현하는 것으로 복잡한 제조 공정에서는 다양한 제조설비의 프로토콜에 대응할 수 있어야 하며, 다수의 데이터를 지연과 오류 없이 송수신할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 실시간 시뮬레이션 가능한 사이버물리시스템 구성을 위한 에이전트 모델 구성 방법을 제안한다. 이를 위해 데이터 수집부를 독립된 에이전트 모델로 설계한 후, 이를 기존 시뮬레이션 도구와 효과적으로 통합하여 전체 구조를 개발하였다. 제안한 구조에 대한 구동검증과 신뢰성 파악을 위해 실제 스마트 의류생산 마이크로 팩토리 시스템의 여러 장비와 연동하여 데이터 수집 기능에 대한 실증을 수행했다. 실증은 데이터 수집 주기와 관련된 데이터 지연과 및 데이터 결측에 대한 실험을 진행하였다. 결과적으로 제안된 CPS 구성 방법은 비교적 큰 통신 지연 없이 다양한 내부 데이터 수집과 다양한 장비의 데이터 포맷 및 통신 프로토콜에 적용 가능한 유연성을 보여주며, 비교적 간단하게 CPS 구성을 가능하게 한다. 따라서 제조 업계에서 혁신을 촉진하고 생산 라인의 효율성을 향상시키며, 유지보수 비용을 절감하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 소비자의 감성과 경험이 중요한 서비스 분야에서 생성형 인공지능을 활용하는 방법에 대한 조사를 목표로 활용시의 환각 현상을 최소화하고, 소비자의 감성 및 경험에 대한 전략적 서비스를 개발하는 것에 초점을 맞추고 있다. 이를 위해 기계적인 방식의 접근과 사용자가 프롬프트를 직접 생성하는 방식을 검토하였고, 사업아이템 정의 제공, 페르소나 특성 값 제공, 예시와 맥락형 동사명령, 출력 포멧과 톤 컨셉 지정 등의 프롬프트 생성 요인을 중심으로 실험적으로 적용하였다. 연구는 생성형 AI가 제공하는 맞춤형 콘텐츠의 정확성과 사용자 만족도를 향상시키는 데 기여할 수 있는 방안을 탐색한다. 또한, 이러한 접근 방식은 생성형 인공지능을 실제 서비스에 적용 시 발생할 수 있는 환각 현상 중심의 문제들을 해결하는 데 중요한 역할을 하며, 생성형 인공지능을 통한 소비자 서비스 혁신에 기여할 것으로 기대한다. 연구 결과는 소비자의 감성과 경험을 풍부하게 해석하는데 생성형 인공지능이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여주며, 이는 다양한 산업 분야에서의 활용 가능성을 넓히고, 기술 발전을 넘어 소비자 감성 및 경험 전략의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대한다. 하지만, 아직은 연구가 생소한 생성형 AI 기술 기반의 연구를 진행함으로써 미흡한 부분이 많다. 향후 연구에서는 더 다양한 산업 환경 적용으로 연구요인들의 범용성과 조건별 효과를 더 깊이 탐구할 필요가 있다. 또한, AI 기술의 급속한 발전에 따라 새로운 형태의 환각 증상과 이에 대응하는 새로운 전략 개발에 관한 연구가 지속해서 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 최근 3년(2020-2022)간 국내 전자출판물의 납본·자체수집·수증 현황과 ISBN이 발급된 전자출판물의 납본 및 미납본 현황을 분석하였다. 이를 통해 국내 전자출판물의 납본 의무 이행 독려하기 위한 개선방안을 제안하고자 하였다. 먼저 국내 전자출판물의 납본·자체수집·수증 현황의 주요 분석결과는 다음과 같다. 전자출판물 수집형태는 자체수집(57.07%), 납본(41.74%), 수증(1.19%)이었으며, 파일 형식은 전자책(pdf, epub), 웹툰(jpg), 오디오북(mp3)으로 다양하였다. 주로 2012년부터 2022년 사이에 출판된 전자출판물이 수집되었으며, 1960년부터 2011년 사이에 출판된 자료도 일부 수집되었다. 자체수집은 웹툰이 많았고, 납본은 전자책이 주를 이루었다. ISBN 발급 현황을 보면, 자료유형은 전자책(96.2%)이, 주제분야는 문학 분야가 가장 많은 ISBN을 발급받았다. 2020년부터 2022년 사이에 가장 많은 ISBN이 발급되었다. ISBN 발급 상위 10위 발행처의 납본율을 보면, 전체적으로 ISBN 발급을 받은 발행처들의 납본율이 저조하여 이를 개선하기 위한 노력이 필요한 것으로 나타났다. 이에 개선방안으로 발행처의 납본 의무에 대한 인식 제고, 인센티브 제공 및 제재 조치 강화, 납본 현황의 투명한 공개를 통한 자발적 참여 유도, 그리고 ISBN 발급 및 납본 시스템의 데이터 정확성 향상을 위한 기술적 조치의 필요성을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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