본 논문은 과학기술 학술정보 서비스와 연계되는 외부 웹 사이트 페이지들을 자동 연결하고 관리하는 과학기술 학술정보 서비스 연계 관리 시스템에 대한 것이다. 본 시스템은 연계될 외부 웹 사이트를 결정한 후, 직접 연결될 웹 페이지의 연계 규칙을 작성하고 검증하는 외부 웹 페이지 연계 설정 서버와 외부 웹 페이지의 연계를 실험하고 그 결과를 저장하는 외부 웹 페이지 연계 관리 서버로 구성된다. 이것은 연계 결과가 저장된 연계 대상 페이지의 하이퍼링크를 제거하는 기능, 연계 실패 비율이 급격하게 증가하는 사이트를 감지하는 기능을 가지고 있으며 네트워크 관리자가 원하는 모든 분야의 웹 페이지를 쉽고 빠르게 연계할 수 있도록 지원해준다. 과학기술 학술정보 연계 서비스를 제공할 때 본 시스템을 이용하면, 네트워크 관리자가 원하는 모든 분야의 외부 웹 서비스 페이지를 효율적으로 연계 가능하다. 대용량의 데이터에 대한 연계가 필요할 경우 네트워크 관리자의 수작업을 최소화시킬 수 있으며 과학기술 학술정보 서비스 페이지와 외부 웹 사이트간의 연계 정확도를 향상시켜 다양한 외부 웹 사이트를 이용하는 사용자가 하나의 웹 사이트에서 외부 여러 웹 사이트의 검색 결과로 직접 접근할 수 있어서 사용자 편의성을 증가시켜준다. 그리고 자동 검증 기능을 통해 연결된 웹 페이지의 출력 오류를 방지하여 사용자의 신뢰도와 호감도를 증가시킬 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서는 웹 이미지의 분류 효과를 높이기 위해 이미지 자체에서 추출된 저수준의 비주얼 특징뿐만 아니라 이미지와 관련된 텍스트 정보로부터 나온 고수준 시맨틱 특징들을 이용하는 분류 방법을 제안한다. 이 고수준의 텍스트 특징들은 이미지 URL, 파일명, 페이지 타이틀, 하이퍼링크 및 이미지 주변 텍스트로부터 얻어진다. 분류 엔진으로는 Kohonen의 SOM(Self Organizing Map)을 사용한다. 고수준의 텍스트 특징들과 저수준의 비주얼 특징들을 동시에 사용하는 SOM 기반의 이미지 분류에서는 10개의 카테고리로부터 수집된 200개의 테스트 이미지들이 사용되었다. 분류 성능을 평가하기 위해 간단하면서도 새로운 두 가지 척도, 즉 동일 카테고리 이미지들의 산포 정도와 집적 정도를 나타내는 각각의 척도를 정의하고 사용하였다. 실험결과, SOM기반의 웹 이미지 분류에서는 고수준의 텍스트 특징들이 보다 유용한 것임이 밝혀졌다.
2016년 소셜미디어에 등장한 릴 미켈라는 오늘날 점차 주목받는 버추얼 인플루언서들 중 가장 알려진 존재이다. 특히 미켈라는 인스타그램을 통해 많은 패션 브랜드들과 실제적 협업을 이어가면서 사회에 큰 영향을 미치고 있다. 본 연구는 오늘날 버추얼 인플루언서들의 활약이 부각되고 있는 만큼 미켈라의 소셜미디어 사례 탐색을 통해 현대 패션이 지향하는 의미를 도출하고자 하는 목적을 갖는다. 이를 위하여 미켈라의 인스타그램 내 스틸컷 이미지, 비디오 이미지, 미켈라의 설명, 댓글 등을 연구대상으로 삼아 분석하였다. 이상의 분석을 시도한 결과 미켈라의 소셜미디어에 나타난 패션을 표현하는 방식 및 장치는 스토리텔링, 리얼리티, 태그와 하이퍼링크 등 세 가지로 구분이 가능하였다. 또한 경험의 대상, 테크놀로지의 지향, 시대정신의 구현 등의 세 가지 측면에서 패션이 갖는 의미를 도출할 수 있었다. 소셜미디어에서 등장한 이후 점차 더 영역을 확장해가고 있는 미켈라는 패션을 통해 정체성을 구축한 버추얼 패션 인플루언서이며 앞으로 패션에 보다 더 새로운 의미를 부여할 것으로 기대된다.
온라인 맞춤형 광고에 대한 이용자의 개인정보 침해 우려가 증가함에 따라 국내 규제기관에서는 맞춤형 광고 관현 규정을 발표하는 등의 조치를 취하고 있으며, 국내 웹사이트에서는 이를 준용하여 사이트 내 맞춤형 광고 안내 페이지를 제공한다. 국내 웹사이트의 맞춤형 광고 안내 제공 현황을 검토한 결과, 맞춤형 광고 안내 페이지에 이르기까지 다수의 페이지 이동이 요구되는 등 맞춤형 광고 안내 페이지에 접근하기 다소 복잡하다는 문제점을 발견했다. 이를 UI/UX의 관점에서 분석하기 위하여 국내 웹사이트에 전송되는 모든 유형의 온라인 맞춤형 광고에 적용되는 「온라인 맞춤형 광고 개인정보보호 가이드라인」이 제시하는 바에 따라, 1) 홈페이지 첫 화면, 2) 광고가 제공되는 화면 두 가지 시작 지점으로부터 맞춤형 광고 안내 페이지에 이르기까지의 페이지 이동 경로를 구조화한다. 또한, 페이지 내 설치된 맞춤형 광고와 관련된 키워드를 포함하는 하이퍼링크, 시작 지점으로부터 맞춤형 광고 안내 페이지까지의 페이지 이동 수와 같이 페이지 이동 과정에서 나타나는 특징을 분석함으로써 맞춤형 광고 안내 페이지 접근 및 탐색 과정에 있어 발견된 문제점을 더욱 세부적으로 파악하고, 이용자에게 맞춤형 광고와 관련된 정보를 효율적으로 제공할 개선방안을 제시하였다.
본 논문은 어린이 자료를 서비스하는 두 개의 영문 서지 정보시스템이 제공하는 접근점과 접근점 제공방식을 분석하여 다양한 정보를 제공하도록 설계된 접근점과 접근점 제공방식을 확인하였다. 분석대상 서지정보시스템으로서 A 공공도서관 목록시스템과 N 어린이소설전문 데이터베이스를 선정하였다. 분석 결과, 이 두 시스템 모두 접근점은 자료의 내적 외적 접근점을 모두 포함하고 있었다. 또한 접근점 제공방식은 키워드 입력뿐만 아니라 이용자에게 부담이 적은 '인식' 단계의 인지활동을 지원하는 브라우즈와 하이퍼링크를 통한 내비게이션 방식을 제공함으로써 이용자와 서지정보시스템간의 '상호작용,' 이용자의 '정보만남,' 그리고 '우연성'을 지원하고 있었다. 본 논문의 결과는 어린이를 대상으로 봉사하는 사서와 시스템개발자들이 어린이를 위한 서지정보시스템 접근점 개발시 참고할 수 있다.
MICE 산업은 다면적 산업으로 공공부문과 민간부문에 걸쳐 다양한 이해관계자들이 존재하며, PCO(Professional Convention Organizers)들은 이러한 이해관계자들 간의 의견을 조율하는 매개적인 역할을 한다. 따라서, PCO들은 신뢰도와 인지도를 증가시키는 한편, 이해관계자들과의 협력적 네트워크를 형성 또는 강화하기 위해 자사의 웹사이트에 이해관계자들의 하이퍼링크를 게재하고 있다. 이에 본 연구는 MICE 산업을 생태계적 관점에서 이해하고자 사회관계망 분석 기법을 적용하여 PCO와 이해 관계자들 간 하이퍼링크 관계망의 구조적 특징을 분석하고, 이 네트워크 내에서 PCO의 성과와 규모에 따라 그 역할에 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 연구 결과, 연결정도 중심성, 아이겐벡터 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성이 높은 PCO를 확인하였으며, 규모가 큰 PCO가 하이퍼링크 네트워크에서 더 높은 중심성을 갖고 있음을 파악하였다.
많은 사용자들이 인터넷을 통해 정보검색, 쇼핑, 커뮤니티 참여 등의 일상 생활을 영위하고 있으며, 이들 인터넷 사용자들로부터 수익을 창출하기 위한 웹사이트들의 경쟁은 점점 치열해지고 있다. 각 사이트의 운영자 및 마케팅 담당자들은 경쟁 우위를 차지하기 위해 다양한 전략을 수립하고 있으며, 이 과정에서 타 사이트와의 제휴가 이루어지는 경우도 비일비재하다. 이는 타 사이트와의 제휴를 통해 타사의 고객 정보를 부분적으로 공유할 수 있을 뿐 아니라 포인트 공유, 상호 추천 등 보다 다양한 전략의 운용이 가능하기 때문이다. 제휴를 통해 긍정적인 성과를 거두기 위해서는 현재 자사의 고객은 아니지만 미래의 자사 고객이 될 수 있는 잠재 고객을 다수 확보하고 있는 타 사이트를 제휴 대상으로 선정하는 것이 매우 중요하다. 하지만 많은 사이트 중 이와 같이 자사에 도움이 되는 제휴 대상 사이트를 식별하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 본 논문에서는 방문 고객의 유사성 관점에서 사이트 클러스터링을 수행하고, 이에 근거하여 유사 고객군을 공유하고 있는 제휴 사이트 대상을 식별할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 제안 방법론의 실무적용 가능성을 평가하기 위해, 웹사이트 150,295개에 대한 패널 5,000명의 실제 방문 기록 약 1억 4천만 건에 대해 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
Web 문서를 기술하기 위해 차세대 표준으로 제안된 XML은 Web 기반의 여러 응용 분야에서 널리 사용되고 있으며, Web 상의 XML 문서들은 서로 하이퍼링크를 통해 연결되어 있다. 현재까지 대부분의 XML 관련 연구들은 XML 문서의 효율적인 저장, 관리 및 검색을 위한 XML 저장 시스템을 대상으로 하고 있으며, XML 링크를 지원하는 질의어의 개발이나 링크를 활용한 XML 검색 시스템의 개발에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는, XML 링크 질의 표현을 위한 XML 질의어의 확장과 링크 질의 처리 기법을 제시한다. 링크 질의는 하나의 XML 문서(질의 문서)와 질의 문서 내의 링크로 참조되는 XML 문서(참조 문서)들의 내용을 검색하는 것이다. 참조 문서의 검색을 위해서 현재는, 참조 문서에 대한 질의를 수작업으로 생성, 처리, 그리고 그 결과의 리턴을 반복적으로 수행하는 방법이 사용되고 있다. 본 논문의 링크 질의 처리 목적은 한번의 질의 입력을 통해 추가적인 수작업 없이 참조 문서(들)에 대한 검색 결과까지 얻을 수 있는 기능을 제공하는 것이다. 기존 수작업 기반과 본 논문의 링크 질의 처리의 성능을 비교, 분석한 결과, 참조 문서로의 링크가 많을수록 수작업 기반에 비하여 질의 처리 시간이 줄어들고, 질의 문서가 저장된 사이트에 참조 문서가 많이 있을수록, 질의 처리 시간이 줄어들었다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(E-Mail)은 통신 및 정보, 의사교환의 필수적인 매체로 사용되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 않는 장점을 이용해 엄청난 양의 스팸 메일이 매일같이 쏟아져 오고, 그 문제의 심각성에 정보통신부는 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호등에 관한 개정안’이라는 새로운 법률까지 만들었다. 본 논문에서는 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(naive Bayesian classifier)보다 개선된 가중치가 부여된 베이지안 분류자 (weighted Bayesian classifier)와 정보통신부의 개정안을 준수하는 매일을 분류하기 위한 전처리 단계, 그리고 사용자의 행동을 학습하여 보다 정확한 분류를 가능하게 지능형 에이젼트(intelligent agent)가 결합된 형태의 스팸 메일 필터링 시스템(spam mail filtering system)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 넣을 필요 없이 학습한 데이타를 가지고 자동적으로 스팸 메일을 분류할 수가 있는데, 특히 이메일의 특징 추출(feature extraction)을 이용하여 상대적으로 스팸/논스팸 판별에 비중이 큰 단어들에 대해 가중치를 부여함으로서 필터링의 성능향상을 도모하였다. 실험에서는 제안된 시스템의 최적의 성능 평가를 위해서 일반 나이브 베이지안 필터링시의 성능과 이메일 헤더정보, 특정 Tag들 그리고 하이퍼링크 부분에 가중치를 준 베이지안 필터링, 마지막으로 4가지를 결합한 상태의 필터링 성능을 각각 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 시스템이 나이브 베이지안 분류자를 이용한 시스템보다 정확도에서는 5.7% 저조한 성능을 보였으나, 재현율에서 33.3%, F-measure에서 31.2% 우수한 성능향상을 보였다.
템플릿 기반 웹 애플리케이션(TWA)은 웹 페이지들의 공통부분을 단일 코드 파일(템플릿)로, 각 페이지에 특화된 부분은 별도의 파일로 관리한다. HTTP 요청이 발생하면 이 두 종류 파일을 동적으로 조합하여 웹 페이지를 생성한다. 이를 통해 사용자에게 일관된 UI을 제공하며 코드 중복을 제거해 유지보수성을 향상시킨다. 그러나 TWA는 사용자의 요청 시 현재 페이지에서 바뀌어야 할 부분이 일부지만 페이지 전환이 이루어져 갱신이 불필요한 데이터까지 전송되고 처리되는 문제가 있다. 본 논문은 Java 기반 TWA를 대상으로 이 문제를 해결한다. 제안 기법은 페이지 전환을 제거하기 위해 HTML에 있는 하이퍼링크를 AJAX를 이용하는 JavaScript 이벤트 핸들러로 변환한다. 또한 갱신에 필요한 데이터만 반환하기 위해 JSP, Servlet 코드에서 템플릿 전송 코드를 제거한다. 따라서 이 기법은 페이지 전환으로 발생하는 네트워크와 CPU 부하를 감소시키며, 비동기적인 페이지 업데이트로 사용자의 체감 성능을 향상시킨다. 성능 검증을 위해 전형적인 TWA를 대상으로 이 기법을 적용하였다. 성능 측정 결과 기존 TWA보다 응답시간을 최대 87% 개선하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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