이 논문은 실시간으로 취득되는 뇌파를 기반으로 자동으로 음악을 추천하는 음악추천 기능의 시스템인 MyMusicShuffler 를 소개한다. 이 시스템은 뇌파 분석을 통한 사용자의 감성을 자동으로 분류하는 방식으로 멀티태스킹 환경에 익숙한 사용자들의 음악 청취를 위한 소모적인 상호작용을 없애는 새로운 방식의 인터페이스 환경을 실험하였다. 뇌파의 분석을 통하여 실시간으로 사용자의 감성 관련 반응을 반영하여 음악을 선택하여 제공하는 시스템이다. 이 논문은 개인의 감성적 반응에 의하여 상호작용하는 음악 추천 서비스인 MyMusicShuffler 시스템의 구현 내용을 설명할 것이다.
현재 대부분의 데스크탑 시스템에서 사용자는 단지 하나의 마우스를 사용해서 컴퓨터와 상호작용을 하고 있다. 본 논문에서는 각각의 손으로 동시에 두 개의 마우스들을 사용할 때, 작업 성능에 대한 효과를 살펴보고자 한다. 본 논문에서의 실험에서는 데스크탑 환경에 기반한 간단한 게임 (날아오는 총알 피하기와 잡기)에서 세 개의 독립 변수들로 한 손 또는 양 손 사용 여부, 주위 상황(총알)의 변화 속도, 그리고 두 커서(캐릭터)들간의 거리 차이를 사용하고, 종속 변수로 사용자의 작업 성능(부딪친 총알 개수)을 측정하였다. 실험 결과에 의하면, 두 커서 (또는 두 캐릭터)와의 동시 상호작용이 필요할 때 한 손보다는 양 손을 사용할 때의 작업 성능이 통계적으로 유의하게 좋았고, 두 커서 사이에 거리가 멀수록, 그리고 총알의 속도가 느릴수록 작업 성능은 유의하게 좋았다. 독립 변수들 사이에는 서로 유의한 교호작용이 나타나지 않았는데, 이것은 작업 성능에 대한 양손의 효과가 다른 독립 변수들의 각 레벨과는 상관이 없었다는 것을 의미한다.
최근 IT 거버넌스 개념이 기업경영 현장에 적용되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 IT 거버넌스를 기반으로 기업의 정보보호 위험을 최소화할 수 있는 비즈니스 모델에 대해 연구한다. 특히, 정보보호 거버넌스 세부 주제인 위험관리를 연계하는 상호작용 모델(IT 거버넌스 프레임워크인 COBIT과 연계하여 시너지를 높일 수 있는 구조)을 제안하고자 한다. 여기서, 시너지는 효과적, 전략적이고 안전한 비즈니스 지원을 의미하며, BMIS의 4가지 요소, 6가지 역동 연결자와의 상호작용성에 대해 분석이 요구된다. 따라서 COSO ERM이나 COBIT Risk IT Framework를 기반으로 위험관리와 연계될 수 있는 상호작용 모델을 제안한다.
본 연구에서는 사이버가정학습을 교사가 교실 수업과 사이버가정학습 시스템을 연계하여 운영함에 있어 어떤 요인이 사이버가정학습에 대한 학습자 만족에 영향을 미치는지를 분석하였다. 기술수용모형을 기반으로 Y초등학교 5학년 학생들을 대상으로 6개월간 운영한 후 설문조사를 실시하였다. 분석결과 초등학생들에게 사이버가정학습 만족도는 지각된 유용성과 용이성에 의하여 결정되는 것으로 나타났으며, 자기주도적 학습 능력과 학습결과보상기능은 사이버가정학습을 긍정적으로 수용할 수 있는 유용성에 상당한 영향을 미치는 중요한 요인으로 작용하는 것으로 분석되었다. 만족도에 영향을 미칠 것으로 예상했던 교육적 효과, 콘텐츠 품질은 만족도를 직접적으로 유발시키는 본질적인 요인이 아님을 알 수 있었다. 학습지원기능, 시스템 안정성 및 편리성, 상호작용 등 시스템적인 기능이 만족도에 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 이 요인들은 단지 콘텐츠의 품질을 향상시키는 효과를 가지며, 이 효과를 통해 교육적 효과를 강화시키는 역할을 수행하는 것으로 분석되었다. 따라서 학습을 지원하는 기능, 시스템 안정성 및 편리성, 선생님과 학생 또는 학생 간의 상호작용이 가능하도록 지원하는 모든 시스템적인 기능은 수강생의 만족도에 직접적인 영향을 미치거나 만족을 이끌어 낼 수 있는 본질적이고 핵심적인 요인이 아님을 알 수 있다.
클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 많은 관심에도 불구하고 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 기존 연구는 한계점이 있다. 선행연구들은 이 서비스가 제공하는 많은 혜택에 대한 연구와 이 서비스를 선택할 경우 발생할 수 있는 문제점에 대해 독립적으로 연구하고 있다. 하지만 실제 생활에서 소비자는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 혜택과 비용에 대해 동시에 고려한다. 따라서 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스 선택 시 혜택과 비용에 대한 상호작용 효과를 탐색적으로 분석하였다. 분석 결과 독립변수로써 유용성, 사회적영향, 그리고 혁신성은 인지된 가치에 모두 정(+)의 유의한 영향을 주었다. 하지만 혜택과 비용과의 상호작용 효과 분석 결과 유용성과 혁신성만이 비용과의 인지된 가치에 대해 통계학적으로 유의한 것으로 나타났다. 유용성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과에 대해 음(-)의 결과가 나타났으며, 혁신성은 비용과의 인지된 가치에 대해 상호작용 효과 검정 결과 정(+)의 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 결국 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 선택할 경우 소비자가 느끼는 혜택의 경우 비용을 고려할 때 인지된 가치에 서로 다른 영향을 줄 수 있음을 실증했다는 점에서 의의가 있다고 하겠다.
계산을 통한 단백질 상호작용 예측 기법의 중요성이 제기되면서 많은 단백질 상호 작용 예측 기법이 제안되고 있다. 하지만 이러한 기법들이 일반 사용자가 손쉽게 사용할 수 있는 서비스 형태로 제공되고 있는 경우는 드물다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 단백질 상호작용 예측 기법 중 예측 기법의 완성도가 높고 상대적으로 예측 정확도가 높은 것으로 알려진 도메인 조합 기반 단백질 상호 작용 예측 기법을 이용하여 서비스 시스템으로 설계하고 구현하였다. 효모(Yeast)의 단백질 집합에 대하여 학습한 후, 학습된 단백질 집합과 공통된 도메인을 가지지만 학습 집합에 존재하지 않는 단백질 쌍들에 예측 기법을 적용하여 매우 높은 $77\%$의 민감도(sensitivity)와 $95\%$의 특이도(specificity)를 보였다. 더불어 DIP CORE, HMS-PCI, TAP 데이타의 테스트를 통해서 이 기법의 안정성을 확인하였다. 시스템의 기능들은 핵심 기능, 부가 기능 그리고 일반 서비스 기능으로 분류하였다. 시스템 설계의 주요 목표인 성능, 개방성 그리고 확장성에 따라, 개별 서비스들은 병렬화, 웹 서비스 표준 준수 및 계층화된 구조화를 지원하도록 구현하였다. 본 논문에서는 몇 가지 대표적인 사용자 인터페이스와 상세한 사용 지침도 소개한다.
가상학습을 지원하는 시스템은 경제적인 면과 운용의 편의성 및 효율성, 기능성을 고려하여 개발되어야한다. 또한 구성주의적 접근을 통한 시스템의 설계는 구성요소간 상호작용의 증대를 통해 사용자와 관리자의 편의성을 높일 수 있다. 가상학습 시스템 개발에서 편의성과 안정성, 경제성리 확보는 중요한 요소이며 이를 위해 가상학습의 각 구성요소의 관점을 고려한 체계적인 설계가 요구되며 다양한 설치 및 개발 환경에서 플랫폼에 독립적인 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 구성주의적 관점 중에서 상호작용에 중점을 둔 접근을 통해 플랫폼에 독립적인 가상학습 시스템을 설계 및 구현하고 편의성 및 효율성을 분석하고 검증하였다. 개발한 시스템은 구성요소간의 상호작용과 객체를 기반으로 모듈로 설계하였고 APM을 기반으로 플랫폼 독립적인 개발을 통하여 이식성과 경제성을 향상시켜 가상학습 시스템의 개발 및 운영에 대한 비용과 노력의 절감을 가져올 수 있도록 하였다.
일반기업에서 성과측정이 매우 중요시되는 것과 마찬가지로 공공환경의 복잡한 변화와 함께 공공기관에서도 성과측정이 중요시 되고 있다. 이에 따라 공공기관에서는 무형자산의 중요성을 인식하면서 성과측정과 관리의 수단으로 균형성과지표(Balanced Scorecard)를 도입하고 있다. 그러나 균형성과지표는 일반기업의 성과측정을 위해 고안된 방법론으로 공공기관의 특성을 반영할 수 있도록 변형되지 않고서는 공공기관에 그대로 도입되어 사용될 수는 없다. 더욱이 기존의 BSC는 '시간지연(time delay)'을 가지고 있는 지표들간의 상호작용 및 상호 의존성을 반영하지 못하고 있으며, 지표들간의 피드백을 유발하는 인과관계를 간과하고 있다. 따라서 본 연구에서는 핵심지표들간의 상호작용 및 관계성의 설정과 새로운 정책이나 입법과정에서 발생할 수 있는 '시간지연'에 의한 영향 등을 반영하고자 시스템다이내믹스(System Dynamics)와 시스템사고를 적용, 공공기관, 성과측정에 적합한 Dynamic BSC 모델을 개발하고자 한다.
본 논문에서는 인간-컴퓨터 상호작용 시스템 구현을 위해 신경망 알고리즘을 적용하여 스크린 상의 레이저포인터를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망 알고리즘은 먼저 레이저포인터가 없는 입력 카메라 영상의 패치들을 학습시킨다. 학습된 선경망은 카메라 영상으로부터 얻은 입력 패치에 대해 출력 값을 발생시킨다. 만약 미세한 레이저빔의 변화가 입력영상에 감지되면 이를 증폭시켜 레이저 빔을 검출하는 역할을 한다. 제안된 시스템은 레이저포인터, 싼 가격의 웹캠 그리고 영상처리 프로그램으로 구현할 수 있다. 그리고 레이저포인터와 컴퓨터의 배경화면 색상이 유사한 경우에도 레이저포인터를 검출할 수 있는 장점이 있으므로 인간-컴퓨터 상호작용 시스템의 성능개선에 기여할 것이다.
개미 집단 최적화는 최근에 제안된 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법으로, 그리디 탐색뿐만 아니라 긍정적 반응의 탐색을 사용한 모집단에 근거한 접근법으로 순회 판매원 문제를 풀기 위해 처음으로 제안되었다. 본 논문에서는 기존의 개미 집단 시스템의 성능을 향상시키기 위해 강화와 다양화를 통한 집단간 긍정적 상호작용과 부정적 상호작용을 수행하는 다중 집단 개미 모델을 제안한다. 이 알고리즘은 TSP 문제를 해결하기 위해 몇 개의 에이전트 집단으로 이루어진 ACS 집단간의 상호작용을 통해 문제를 해결하는 방법이다. 본 논문에서는 이 제안된 방법을 TSP 문제에 적용해 보고 그 성능에 대해 기존의 ACS 방법과 비교 평가해, 문제 해결의 질적 수준이 우수하다는 것을 실험을 통해 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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