사용자들은 소셜 네트워크 서비스를 통해서 자신이 속한 상황과 관련된 다양한 맥락정보를 다른 사람과 공유한다. 본 연구는 이러한 맥락정보 중 활발히 공유되지 않는 정보에 초점을 맞추고 있다. 여러 가지 소셜 네트워크 서비스 사용자에 대한 인터뷰 결과, 사용자들이 특정 맥락정보를 공유하지 않는 이유는 1) 사회적으로 바람직하지 않다고 여겨지거나 2) 공유를 위한 충분한 유인을 느끼지 못할 경우 및 3) 맥락정보의 공유가 프라이버시를 위협할 경우인 것으로 드러났다. 특히 프라이버시가 문제되는 경우 사용자는 시스템에서 제공되는 요인 외에도 독창적인 방법을 활용하여 맥락정보를 공유한다는 사실을 발견하였다. 본 연구에서는 위 결과를 Communication Privacy Management(CPM)이론에서 제시하는 세 가지 규칙을 관리의 관점에서 해석함으로써 1) 침투성(공개 정보의 양) 관리, 2) 연결(정보공개 대상)관리, 3) 소유권(공개되는 정보의 통제권) 관리로 재구성 하였고, 이외의 4) 현출성 관리라는 새로운 방식을 추가하여 이에 근거한 가이드라인을 제공하였다.
기록 생산에 책임이 있는 개인, 가문, 단체 등에 대한 정보를 기술하는 것은 맥락정보를 제공하는데 있어서 필수적이다. 기록물 생산자 전거제어를 통한 맥락정보의 구축을 기록물 내용표준인 ISAAR(CPF) 2판과 구조표준인 EAC(Encoded Archival Contort)를 중심으로 살펴본다. 또한 도서관, 아카이브, 박물관 등 상이한 정보서비스 기관별로 구축된 맥락정보를 서로 공유하고 교환하기 위한 모델을 EAC를 적용하여 제시한 유럽의 LEAF Project를 소개한다. 끝으로 전거파일 구축 및 교환에 있어서의 한계를 짚어보고 국가적 차원에서 맥락정보 구축을 위해 수행해야 할 과제가 무엇인지 제시한다.
본 논문에서는 사용자 중심의 커뮤니티를 정의하고, 사용자의 맥락 정보를 이용한 커뮤니티 구성 방법과 맥락정보 변화에 따른 동적 커뮤니티 재구성 방법을 제안한다. 최근 유비쿼터스 스마트 공간에서 협업 서비스를 제공하기 위한 방법으로 커뮤니티 컴퓨팅에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 커뮤니티 컴퓨팅 관련 연구에서는 정적인 커뮤니티 구성으로 인해 사용자의 행동 변화에 따른 커뮤니티의 동적 구성이 어렵다. 따라서 커뮤니티를 사용자의 행동에 따라 구성하기 위해서는 사용자 맥락 정보를 이용하는 것이 필요하다. 제안된 방법은 사용자 중심의 정형화된 맥락 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 추론하고 커뮤니티의 목적을 설정한다. 그리고 주기적인 사용자의 맥락 정보 감시를 통해 사용자의 행동 변화에 따라 동적으로 커뮤니티 재구성이 가능하게 한다. 커뮤니티 관리 모듈은 사용자의 맥락 정보를 이용하여 구성원들 사이의 관계성을 분석하고, 분석된 관계를 바탕으로 커뮤니티의 특성을 결정한다. 제안된 기법의 유용성을 검증하기 위해서, 맥락인식 기반의 증강현실 경험 공유 시스템을 이용하였고, 사용자의 맥락 정보의 변화에 따른 동적 커뮤니티 구성과 커뮤니티 구성원들간의 콘텐츠에 대한 선택적 공유를 실험하였다. 제안된 방법을 활용하면 선택적 공유를 위한 동적 커뮤니티 구성이 가능하게 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 글이해시의 참조관계 처리과정에서 맥락이 어떤 역할을 하며 다른 통사단서와는 어떤 관계를 갖는지를 대명사 해결을 중심으로 조사했다. 실험 1에서는 대용어 문장의 국소적 맥락에 의한 촉진효과가 관찰되었다. 그러나 맥락과 통사단서간의 상호작용으로 맥락 촉진효과는 통사적 명료조건에서보다는 애매조건에서 더 강하게 나타났다. 실험 2에서는 국소적 맥락정보가 없더라도 선행글의 전체주제적 맥락정보가 촉진제 역할을 하는 것으로 밝혀졌다. 또한 전체주의적 맥락이 주어지는 경우 글의 표면구조적 특성에 따른 위치효과가 나타나지 않았다. 즉 두 개의 실험을 통해 대명사 해결에 미치는 통사단서의 효과가 일부 지지되었으며, 특히 맥락효과는 국소적, 총체적 수준에서 모두 일관되게 입증되었다.
본 논문에서는 맥락 인식 (context-aware) 애플리케이션 개발에 있어서 사용자의 맥락 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 사용자 중심의 맥락 모델을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 확산과 함께 맥락 인식 애플리케이션들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 맥락에 대한 정의는 여전히 모호하며, 애플리케이션들 마다 서로 다른 형태의 맥락을 활용하고 있기 때문에, 맥락에 대한 보다 구체적인 정의와 다양한 애플리케이션에 활용 가능한 형태의 맥락 모델이 필요하다. 제안된 사용자 중심의 맥락 모델에서는 사용자가 애플리케이션과 상호작용할 때 사용자의 직접적인 명령을 제외한 사용자와 관련된 정보를 맥락으로 정의한다. 또한, 제안된 사용자 중심의 맥락은 5W1H 형태로 구조화한 맥락요소 (ContextElement), 맥락 요소들을 편리하게 처리할 수 있는 연산자들을 포함하는 맥락 (Context), 그리고 단편적인 맥락 정보뿐만 아니라 기존의 맥락 정보까지도 활용할 수 있는 맥락메모리 (ContextMemory)로 구성된다. 특히, 다양한 센서들로부터 획득된 정보를 맥락 모델의 인터페이스를 통해서 맥락 인식 애플리케이션에서 활용할 수 있기 때문에, 서로 다른 맥락 인식 애플리케이션들을 개발함에 있어서도 동일한 맥락 모델을 사용할 수 있는 장점이 있다. 제안된 맥락 모델의 유용함을 보이기 위해서, 센서로부터 획득된 맥락 정보를 처리하는데 소요되는 시간을 측정하는 실험을 하였다. 따라서 제안된 사용자 중심의 맥락 모델은 사용자와 맥락 인식 애플리케이션간 자연스러운 상호작용을 지원할 것으로 기대된다.) kcal/mol의 생성활성화 에너지 감을 나타내었고, TGA로부터의 분해활성화 에너지는 각각 31.94, 30.84, 24.16 kcal/mol의 값을 나타내었다.로 감소되었다(35.2% vs. 77.4%; p<0.01). 실험 2에서 다양한 정자 농도에 의한 정자 침투율과 정상 수정률을 바탕으로 판단했을 때 $4.6{\times}10^6/ml$의 정자 농도가 다른 정자 농도에 비해 난구 세포부착 난자의 체외 수정에 적합한 것으로 나타났다. 체외 수정과정에서 난구 세포 부착된 상태로 수정된 난자는 나화 난자에 비해 유의적으로(p<0.05) 높은 분할률(48.8% vs. 58.9%), 배반포 형성률(11.0% vs. 22.8%)과 배반포 세포수$(22{\pm}2\;vs.\;29{\pm}2)$를 나타내었다. 본 연구의 결과로부터 돼지의 체외 수정과정에서 난구 세포의 존재는 정자 침투를 저해하지만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과
이미지에서 단순히 객체탐지를 하는 것이 아닌, 맥락정보를 탐지하는 해내는 것은 이미지 분석 분야에서 활발히 진행해온 연구분야 중 하나이다. 본 논문은 검출된 객체와 사람 간의 맥락 정보를 실시간으로 검출하기 위해 관심있는 객체와 인체의 키포인트를 탐지한 후, 그 두 영역 사이의 거리정보를 이용하여 맥락정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이는 CNN으로 이루어진 단일 구조 방식이기에 낮은 시스템 복잡도를 갖는다. 이 방법을 통하여 사람과 연관된 객체 사이의 맥락 정보와 그 위치정보를 출력함으로써 CCTV내 무장한 테러범의 위치나 축구 경기 내 공을 소유한 선수를 찾는 경우 등의 실질적인 이미지 분석에 활용할 수 있다.
맥락 정보와 맥락 인식 시스템에 대한 연구는 지난 10 여 년 동안 유비쿼터스 컴퓨팅 분야에서 중요한 이슈로 다루어졌다. 대부분의 맥락 인식 시스템은 위치 정보와 같이 단일 형태의 맥락 정보를 위해서 설계되었거나 연구실 수준의 크기로 제한되었다. 그러나 많은 종류의 센서와 actuator 를 포함하고 다수의 관리 도메인으로 확장 가능한 스케일이 큰 시스템에 대한 개발 및 평가는 여전히 미흡한 수준이다. 특히, 맥락 퓨전과 추론 구조를 가지는 Large-scale 의 맥락 인식 시스템에 대한 평가 방법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 휴리스틱 평가를 이용한 Large-scale 맥락 인식 시스템의 평가 방법에 대하여 제안한다. 그리고 우리는 동적인 맥락 인식 시스템을 지원하고 맥락 퓨전 및 추론을 위한 메커니즘을 포함하는 기본 구조에 대해서 자세히 설명한다. 맥락 인식 시스템 평가를 위해서 제안된 접근법은 사용자 인터페이스 도메인에서 잘 알려진 전문가에 의한 평가 방법으로 Large-scale 맥락 인식 시스템에 적합하도록 특별히 선택된 heuristics 집합을 이용하는 휴리스틱 평가(Heuristic Evaluation)이다.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
기록학에서의 분류는 기록 자체의 내용보다는 기록이 생산되고 활용되는 맥락에 초점을 둔다. 본 연구에서는 업무활동이 반영된 기록을 업무활동 분석에 기반하여 구축된 분류체계에, 개별 기록의 내용이 아닌 기록의 집합적 맥락을 중심으로 자동분류 할 수 있는 기록 자동분류시스템을 설계하였다. 기 분류된 기록집합체뿐 아니라 분류체계와 시소러스를 분류기준으로 같이 구축하여 상호보완 할 수 있도록 설계하였으며, 분류대상기록의 범주를 할당한 후 바로, 분류된 기록의 맥락정보를 실시간으로 분류기준에 반영할 수 있는 방안도 포함하였다. 설계된 기록 자동분류시스템은 맥락정보의 품질에 따라 시스템의 성능이 좌우되는 한계가 있지만, 이를 통해 맥락정보를 제대로 충실하게 남길 수 있도록 유도하는 역할을 할 수 있다고 판단되었다.
본 논문에서는 지능형 정보 공간에서의 모바일 증강 현실 기반 환경 제어, u-콘텐츠의 개인화, 선택적 공유 및 협업의 개념을 포함하는 맥락 인식 모바일 증강 현실 (Context-aware Mobile AR) 시스템을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 인프라의 발전으로 눈에 보이지 않는 컴퓨팅 리소스들로부터 획득되는 환경 및 개인의 맥락정보와 u-콘텐츠 활용의 용이성이 증가하고 있다. 하지만 사용자들이 눈에 보이지 않는 수많은 스마트 오브젝트들을 인지하기가 어려우며, 인터페이스의 복잡성으로 인하여 스마트 오브젝트들을 제어하는 것 역시 쉽지 않다. 또한, 다양한 u-콘텐츠의 획일적인 증강은 사용자에게 혼란만을 가중시키는 문제를 유발한다. 따라서, 제안된 시스템은 맥락 인지 기술과 모바일 증강 현실 기술을 접목하여 개인화된 스마트 오브젝트 컨트롤과 개인화된 u-콘텐츠의 증강 및 선택적인 공유를 가능하게 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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