데이터마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 정점으로 아이템을 표현하고, 간선으로 두 아이템집합을 표현하는 빈발 패턴 네트워크(FPN)이라 불리는 새 자료 구조를 제안한다. 빈발 패턴 네트워크에서 아이템 사이의 연관 관계를 발견하기 위해 이 구조를 어떻게 효율적으로 사용 하느냐에 초점을 두고 있다. 구조의 효율적인 사용을 위하여 한 아이템이 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 네트워크의 정점을 클러스터링하는 방법을 사용한다. 실험은 신뢰도, 상관관계 그리고 간선 가중치 유사도를 이용하여 네트워크에서 아이템 클러스터링의 정확도를 보여준다. 본 논문의 실험 결과를 통해 신뢰도 유사도가 네트워크의 정점을 클러스터링할 때 클러스터의 정확성에 가장 많은 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 MPEG-21 프레임워크에서 이용되는 기본 단위인 디지털 아이템(Digital Item)의 처리에 관한 과정을 설명하고, 처리과정에 적용 가능한 디지털 아이템의 모델링에 대하여 논하였다 MPEG-21 에서 정의된 디지털 아이템 선언(Digital Item Declaration;DID)은 디지털 아이템의 정적인 선언에 그치는 반면, 디지털 아이템 프로세싱(Digital Item Processing;DIP)을 기반으로 한 디지털 아이템에는 처리 및 이용에 관한 기능이 부여된다. 모델링된 디지털 아이템의 처리를 위한 구조를 정의하고, DIP 구조와 디지털 아이템의 유효성을 입증하기 위해 교육용 멀티미디어 컨텐츠를 담고 있는 디지털아이템을 생성하였다. 또한 DIP 기반에서 모델링된 디지털 아이템을 소비할 수 있는 디지털 아이템 플레이어의 구현과 테스트 결과에 대해서도 설명하였다.
본 논문에서는 MPEG-21 통합 멀티미디어 프레임워크에서 이용되는 기본 단위인 디지털 아이템(Digital Item)의 처리 방안에 대해 설명하고, 디지털 아이템 소비 시스템에 대해 논하였다. 현재 MPEG을 중심으로 표준화중인 디지털 아이템 프로세싱(Digital Item Processing; DIP)을 이용한 디지털 아이템 처리는 디지털 아이템에 소비 및 이용에 대한 기능을 부여한다. DUP 에 기반을 둔 디지털 아이템 처리 및 소비 구조의 적용을 위해 교육용 멀티미디어 컨텐츠를 표현하는 디지털 아이템을 구조화하고 디지털 아이템 소비기를 구현하여 구조화된 디지털 아이템 처리 및 소비 시스템의 유효성을 입증하였다.
본 연구는 미국의 블리자드社의 FPS 장르 게임 Overwatch의 루트 박스(Loot Box)의 구조를 탐구한다. 현재 최근 게임 산업 가장 큰 논란거리 중 하나는 게임 유저들이 고성능의 게임 아이템을 복권 형식으로 구입하는 "확률형 아이템"이다. 본 연구는 확률형 아이템과 비슷한 해외의 루트박스 사례를 다각적으로 탐구하여, 어떠한 구조를 지니고 있는지를 분석하고 법적인 해석을 시도한다. 이를 통해, 루트 박스 시스템의 장단점을 분석할 뿐만 아니라 국내의 확률형 아이템 문제를 위한 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 모바일 화면에서의 효율적인 메뉴구조를 탐색해보고자 하였다. 실험 1에서는 유목의 명확성(명확, 불명확)과 깊이수준(2,3,5층), 아이템의 수(32, 64, 128개)에 따른 탐색 과제 수행 시간과 오류수의 차이를 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 깊이수준이 낮을수록 그리고 제시된 아이템의 수가 적을수록 과제 수행 시간이 짧았고 오류를 적게 보였다. 또한 유목이 명확한 조건에서는 깊이수준과 아이템의 수에 따른 과제 수행 시간과 오류 수에 차이가 없었으나, 유목이 불명확한 조건에서는 깊이가 깊은 조건과 아이템의 수가 많은 조건에서 과제수행 시간이 더 많이 소요되었고, 더 많은 오류를 보였다. 실험 2에서는 깊이가 5수준인 메뉴 구조에서 유목의 명확성(명확, 불명확), 아이템의 수(32, 64, 128개), 공간단서 (색, 창, 숫자단서)에 따라 과제 수행시간과 오류수의 차이가 있는지 알아보았다. 그 결과 유목이 명확할수록, 아이템의 수가 적을수록 과제수행시간이 더 적게 걸렸고 더 적은 오류를 보였다. 특히 유목이 불명확한 조건에서는 아이템의 수가 많을수록 더 좋지 않은 수행을 보여 실험 1과 동일한 결과를 보여 주었다. 또한 실험 2의 결과, 그림이나 숫자를 통해 공간단서를 제공하는 것이 탐색 과정에서 발생하는 오류를 줄이는데 도움이 될 수 있음을 보여 주었다.
유비쿼터스 장비를 통해 서버에 있는 디지털 아이템에 접근하기 위해서, 디지털 아이템은 시스템 환경과 장비 특성 및 사용자 선호에 따라 적응되어야한다. 유비쿼터스 환경에서 장비 의존적 적응의 요구 사항은 정적으로 결정되지 않으며 예측할 수 없다. 그러므로 특정한 응용에 대한 적용 절차는 일반적 디지털 아이템 적응 엔진에서 적용될 수 없다. 본 논문에서는 최소의 트랜스코더의 집합과 요구된 적응 요구를 위한 트랜스코딩 경로 생성기, 적응 스케줄러를 갖는 응용-독립적 디지털 아이템 적응 구조를 제안한다. 또한 트랜스코딩 경로인 여러 단위 트랜스코더의 연결을 문맥 자유 문법을 사용하여 찾는 방법을 설명하고, 실험을 하였다.
최근, 아이템들의 가치를 고려한 빈발 아이템셋 마이닝 방법은 데이터 마이닝 분야에서 가장 중요한 이슈 중 하나로 활발히 연구되어왔다. 아이템들의 가치를 고려한 마이닝 기법들은 적용 방법에 따라 크게 가중화 빈발 아이템셋 마이닝, 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝, 유틸리티 아이템셋 마이닝으로 구분된다. 본 논문에서는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝들에 대해 실증적인 분석을 수행한다. 일반적으로 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법들은 데이터베이스 내 아이템들의 가치를 고려함으로써 트랜잭션 가중치를 계산한다. 또한, 그 기법들은 계산된 각 트랜잭션의 가중치를 바탕으로 가중화 빈발 아이템셋들을 마이닝 한다. 트랜잭션 가중치는 트랜잭션 내에 높은 가치의 아이템이 많이 포함 될수록 높은 값으로 나타나기 때문에 우리는 각 트랜잭션의 가중치의 분석을 통해 그 가치를 파악할 수 있다. 우리는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 기법 중에서 가장 유명한 알고리즘인 WIS와 WIT-FWIs, IT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF의 장 단점을 분석하고 각각의 성능을 비교한다. WIS는 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝의 개념과 그 기법이 처음 제안된 알고리즘이며, 전통적인 빈발 아이템셋 마이닝 기법인 Apriori를 기반으로 하고 있다. 또 다른 트랜잭션 가중치 기반의 빈발 아이템셋 마이닝 방법인 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY, WIT-FWIs-DIFF는 가중화된 빈발 아이템셋 마이닝을 더 효율적으로 수행하기 위해 격자구조(Lattice) 형태의 특별한 저장구조인 WIT-tree를 이용한다. WIT-tree의 각 노드에는 아이템셋 정보와 아이템셋이 포함된 트랜잭션의 ID들이 저장되며, 이 구조를 사용함으로써 아이템셋 마이닝 과정에서 발생되는 다수의 데이터베이스 스캔 과정이 감소된다. 특히, 전통적인 알고리즘들이 수많은 데이터베이스 스캔을 수행하는 반면에, 이 알고리즘들은 WIT-tree를 이용해 데이터베이스를 오직 한번만 읽음으로써 마이닝과정에서 발생 가능한 오버헤드 문제를 해결한다. 또한, 공통적으로 길이 N의 두 아이템셋을 이용해 길이 N+1의 새로운 아이템셋을 생성한다. 먼저, WIT-FWIs는 각 아이템셋이 동시에 발생되는 트랜잭션들의 정보를 활용하는 것이 특징이다. WIT-FWIs-MODIFY는 조합되는 아이템셋의 정보를 이용해 빈도수 계산에 필요한 연산을 줄인 알고리즘이다. WIT-FWIs-DIFF는 두 아이템셋 중 하나만 발생한 트랜잭션의 정보를 이용한다. 우리는 다양한 실험환경에서 각 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 각 트랜잭션의 형태가 유사한 dense 데이터와 각 트랜잭션의 구성이 서로 다른 sparse 데이터를 이용해 마이닝 시간과 최대 메모리 사용량을 평가한다. 또한, 각 알고리즘의 안정성을 평가하기 위한 확장성 테스트를 수행한다. 결과적으로, dense 데이터에서는 WIT-FWIs와 WIT-FWIs-MODIFY가 다른 알고리즘들보다 좋은 성능을 보이고 sparse 데이터에서는 WIT-FWI-DIFF가 가장 좋은 효율성을 갖는다. WIS는 더 많은 연산을 수행하는 알고리즘을 기반으로 했기 때문에 평균적으로 가장 낮은 성능을 보인다.
사용자들은 웹 콘텐츠의 세부 내용단위인 메뉴, 로그인, 뉴스, 동영상 등 다양한 아이템에서 자신이 홍미있는 아이템을 찾아 읽고 아이템에 연결된 하이퍼렁크를 클릭한다. 모바일 디바이스처럼 작은 스크린에서는 데스크탑 기반의 웹 콘텐츠를 동시에 보여주기 힘들어 사용자는 좌우 또는 상하 스크롤링을 통해 아이템을 찾아 헤매는 검색의 불편함이 발생한다. 사용자가 자주 사용하거나 또는 원하는 아이템을 찾아 먼저 표현하여 모바일 인터페이스 조작의 불편함을 감소시킬 수 있다. 그러기 위해 웹 콘텐츠는 세부 내용단위인 아이템 별로 세그먼트되어야 한다. 기존 대부분의 세그먼트 알고리즘들은 웹 콘텐츠의 HTML 코드와 모바일 사이즈에 기반하여 세그먼트하고 있어 다양한 아이템들이 구조적으로 더욱 복잡하게 형성되고 있는 현대의 웹 콘텐츠에서 내용 단위인 아이템 블록으로 세그먼트하는데 여러 어려움이 있다. 본 논문에서는 데스크탑 웹 콘텐츠에서 내용 단위에 기반한 아이템 블록 추출을 위한 세그먼트 알고리즘을 제안한다.
우리나라의 온라인 게임 산업의 급격한 성장은 새로운 규제의 문제를 발생시키게 되었는데, 가장 대표적인 것이 아이템 거래에 대한 규제 여부의 문제이다. 그런데 온라인 게임 아이템 거래 규제는 규제의 일환으로서 규제적 접근이 이루어질 필요성이 존재함에도 불구하고, 현재까지의 논리는 법 이론적 근거와 현실적 이유를 위주로 이루어지고 있으며, 규제 이론적인 접근은 이루어지지 못하고 있다는 한계점이 있다. 본 연구는 온라인 게임 아이템 거래 규제 논의에 대한 이러한 한계점을 보완하기 위하여, 독과점성, 외부성, 공공재성, 불확실성의 시장실패 여부 측면에서 아이템 거래 규제의 타당성 여부를 검토하였다. 분석결과 아이템거래는 시장의 독과점적 구조와 연관성이 없고 소비자 후생을 오히려 증가시키는 효과가 있다. 아이템은 완전한 경합성과 배제성을 지니고 있었으며, 게임산업 발전이라는 외부경제가 존재하였다. 아이템거래는 사이버범죄의 외부불경제와 연관이 있었으나, 이러한 부작용은 아이템거래 자체의 문제라기보다는 게임 회사가 아이템 거래를 적극적으로 금지하기 때문에 발생하는 문제였다. 따라서 시장실패의 틀에서 볼 때, 아이템 거래를 금지하지 않고 오히려 양성화하는 것이 현재의 부작용을 감소시킬 수 있는 정책적 방안이 될 수 있다.
본 논문에서는 MPEG-21 에서 정의한 디지털아이템의 파일 포맷의 구조 및 방법을 멀티미디어 파일 포맷으로 제안하였다. 제안한 방법은 디지털아이템을 이진화하는 방법 및 기능, XML로 구성된 디지털아이템 선언(Digital Item Declaration)에서 미디어 리소스를 참조하는 방법 등이다. 제안한 멀티미디어 파일 포맷은 디지털방송, 무선통신, 인터넷 환경에서의 다양한 형태의 컨텐츠들을 효과적이고 체계적으로 조합할 수 있는 기능 및 효과적인 전송 기능을 제공하며, 향후 xml 기반 메타데이터와 미디어리소스를 포함하는 멀티미디어 컨텐츠의 파일 포맷에 대한 참고 모델로서 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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