상황인식은 컴퓨터가 사용자의 상황을 인식하고 자동으로 유용한 서비스를 제공하는 컴퓨팅기술이다. 상황인식에 관한 대부분의 기존 연구는 일방적으로 개발자가 제공하는 상황인식서비스를 사용자가 사용하는 개발자주도형 모델을 따르고 있다. 사용자가 원하는 서비스를 스스로 정의할 수 있는 방법이 일부 제안되기도 했으나 대체로 사용하기 어렵거나 매우 단순한 형태의 서비스 구현에 머물러 있다. 본 논문은 개인의 필요에 맞춘 상황인식 서비스 구현을 목표로, 스마트홈 환경에서 사용자가 직접 실세계의 장치나 인터넷의 정보를 연동하여 다양한 서비스를 구현할 수 있도록 개발된 도비(Dobby) 모델에 대하여 설명한다. 본문에서는 도비 모델을 상세히 설명하고 일반사용자를 위한 서비스정의 방법으로 Program by selection을 제안한다. 가상 스마트홈 기반의 테스트베드에서의 실험을 통하여 도비의 서비스 개발방법이 기존의 사용자주도형 방법 연구에서 제안된 방법보다 표현력과 사용의 편의성 면에서 우수함을 주장한다.
상황인식은 사용자의 상황을 분석하고 이에 적합한 서비스를 자동으로 제공하는 컴퓨팅 기술이다. 상황인식에 관한 대부분의 기존 연구들은 개발자가 만든 서비스를 사용자에게 공급하는 전통적인 개발 모델을 따르고 있다. 이런 일방적인 모델은 원하는 서비스가 서로 다른 다양한 사용자들의 요구를 만족시키기 어려울 뿐만 아니라 상황인식서비스가 설치되는 각 지능공간의 특징을 반영하기도 어렵다. 사용자와 대상 컴퓨팅 환경을 고려하지 않고 서비스를 개발하고 배포하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 사용자가 자신의 지능공간을 구성하는 기기들의 기능을 활용해 직접 원하는 서비스를 개발 할 수 있도록 하는 새로운 상황인식서비스 개발 모델을 제안한다. 기존에도 이와 유사한 방법을 제안한 연구들이 몇몇 있었으나 기기의 일부 기능 간 연동만을 지원해 확장성이 낮았다. 본 연구는 독립된 다수 기기의 모든 기능을 사용자가 자유롭게 연동할 수 있게 한다는 점에서 이런 연구들 문제를 개선하였다. 본 논문에서는 지능공간을 위한 사용자주도형 상황인식서비스 개발을 지원하는 도비(Dobby) 시스템을 소개하고 이를 구현한 결과를 설명한다.
정보기술은 전략적으로 도입되어야 하고 그를 위해서는 경영전략의 선행수립이 필수적이다. 부서나 기능중심의 접근으로는 개발의 중복, 기능이나 부서간 자료의 불일치라는 문제점을 발생시킨다. ERP는 IT의 통합적 구현을 위한 개념이자 제품이다. ERP를 통해 프로세스적으로 전사적 업무흐름을 재설계하고 통합하고, 환경변화에 유연한 정보시스템을 구현할 수 있다. ERP의 기본사상이 업무중심의 접근이라면 현업사용자의 역할은 상당한 비중을 가질 것이며, 이것이 곧 사용자주도형 ERP구현이라고 볼 수 있다. 본 연구는 한 사례를 통해서 현업위주의 ERP시스템 개발의 정당성을 확인하고자 한다.
MTEBI는 미국에서 초등 예비 교사들의 수학 교수 효능감을 측정하는데 자주 이용되는 척도이다. 이 연구의 목적은 MTEBI를 한국의 중등 예비 교사들에게 사용하는 것이 적합한지를 탐색하는 것이었다. 이를 위하여, 미국에 있는 대학원에 다니며 영어와 국어 둘 다 말할 수 있는 박사 학생 두 명이 MTEBI를 브리슬린의 이론대로 국문으로 번역하였고, 그 뒤에 한국에 있는 다수의 수학 교사 교육자들이 번역된 척도를 면밀하게 검토하였다. 한글판 척도를 먼저 작은 표본에서 초벌 실험하였는데, 두 개 문항이 도구의 신뢰도와 타당도를 현저하게 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 이 두 개의 유용하지 못한 문항을 대신할 두 개 문항을 더한 23개 문항으로 구성된 척도에 대하여 정규성, 신뢰도, 요인 타당도 등을 658명의 표본에서 검사하였다. 초벌 연구에서 발견된 두 개의 유효하지 않는 문항은 본 연구에서도 역시 그와 같아서, 그 두 문항은 척도에서 제거되었다. 최종적으로 얻어진 21 문항 척도는 한국의 예비 수학 교사들의 수학 교수 효능감을 측정하는데 적합한 척도이다. 앞으로, MTEBI 한글판을 이용하여 한국에서 교사 효능감에 대한 연구가 활발하게 일어나기를 기대한다.
음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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