• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.8
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• pp.448-459
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• 2015

This study discusses on the social communication phenomenon on online social media by comparative analysis among bridging and bonding social capital. It examined the social media usage, social communication recognition, social communication satisfaction and intent social participation by exploring social capital which are the main influential factors of online social media. The online survey was conducted on 500 adults over the age of 20. As a result, in a quantitative respect a high rate of online media usage was observed all social capital. On the other hand, in a qualitative aspects 'understand' and 'trust' was came out in the bonding capital, but 'agreement' was not observed in all social capital. Also the influential factors of intent social participation were different in the social capital. The bonding was affected by 'understanding' but the bridging was affected by 'trust' and 'agreement'. Therefore, it was able to discuss that the understanding of online social media user and social communication characteristic must be preceded and the activator policy of social communication must consider the different features of online social capital.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.28 no.1_2
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• pp.33-44
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• 2001

최근 버퍼 캐쉬의 성능을 향상시키기 위한 많은 블록 교체 기법들이 제안되었으며 이 중에서 작업 집합 (working set) 변화에 잘 적응하고 구현이 용이한 Least Recently Used (LRU) 블록 교체 기법이 널리 사용되고 있다. 그러나 LRU 블록 교체 기법은 블록들이 규칙적인 참조 패턴을 보이면서 순차 참조되거나 순환 참조될 때 이 규칙성을 적절히 이용하지 못해 성능이 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 다중 응용 트레이스를 이용하여 LRU 블록 교체 기법의 문제점을 관찰하고, 이 문제점을 해결하는 통합된 형태의 효율적인 버퍼 관리 (Unified Buffer Management, 이하 UBM) 기법을 제안한다. UBM 기법은 순차 참조 및 순환 참조를 자동 검출하여 분리된 공간에 저장하고 이들 참조에 적합한 블록 교체 기법으로 이 공간을 관리한다. 또한 순차 참조와 순환 참조를 위한 공간과 나머지 참조를 위한 공간의 비율을 최적으로 할당하기 위해 온라인에서 수집된 정보를 이용하여 계산된 단위 공간 증가당 예상 버퍼 적중 증가율을 이용한다. 다중 응용 트레이스 기반 시뮬레이션 실험에서 UBM 기법의 버퍼 적중률은 LRU 블록 교체 기법에 비해 평균 12%, 최대 28%까지 향상된 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.550-552
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• 2004

예약 스케줄링 문제는 여러 가지 제약조건이 많고 탐색공간이 방대하기 때문에 백트래킹 방법이나 단순스케줄링을 통한 방법으로는 예약 스케줄링에서 가장 중요한 고객의 만족도를 향상시키기 어렵다. 본 논문에서 제시한 예약스케줄링 기법은 제약만족문제(CSP)와 객체지향개념을 예약 스케줄링 문제에 적용하여 온라인(On-line) 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다. 객체 지향 개념을 기반으로 고객(객체)들이 갖고 있는 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 목표인 보드에 배정한다. 특히 고객들의 만족도를 높이기 위해서 고객의 선호도 보드를 참조하여 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 고객이 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 고객의 선호도보드를 참조하여 예약스케줄링을 수행한 결과의 고객 만족도가 많이 향상되었음을 알 수 있었다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.3
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• pp.1-11
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• 2012

아바타(avatar)는 온라인 게임이나 채팅, 가상 공간 등에서 사용자의 역할을 대신하는 애니메이션 캐릭터를 뜻하는 말로 1990년대 인터넷 보급과 더불어 활발히 도입되기 시작하였으며 2000년대에 실제 사람의 사실성보다는 3D 그래픽 캐릭터의 관점에서 세컨드라이프(Second Life)나 리니지 등의 서비스에서 활용되었다. 또한 컴퓨터 그래픽스 기술의 발달로 인해 보다 사실적인 인체 표현이 가능한 아바타 기술이 영화나 CF를 중심으로 활발히 활용이 되었다. 최근 컴퓨터 그래픽 기술과 컴퓨터 비전 기술의 결합으로 인한 시너지 효과 및 센서 기술과 컴퓨팅 하드웨어의 발전으로 인해 실제 사용자의 외형이나 움직임을 사실적으로 표현할 수 있는 실사 인체 아바타에 대한 연구와 산업으로의 응용이 활발히 진행되고 있다. 본고에서는 이러한 실사 인체 아바타의 생성 기술과 아바타를 응용한 활용 기술에 대해 살펴보고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.362-369
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• 2004

인성 교육은 창의성 교육과 더불어 교육 개혁 과제의 핵심이자 새 학교 문화 창조의 밑바탕으로 일선 교육 현장에서 최우선으로 해결해야 할 당면 과제이다. 교육의 궁극적인 목적이 '인간에 의한, 인간을 위한, 인간의 교육' 임을 알고 있으면서도 다양한 체험 활동을 통한 인성 교육을 등한시하고 지식을 중시하는 지식 편중의 교육 활동을 전개하는 실정이다. 오늘날 교육은 웹의 풍부한 자원의 활용으로 새로운 교육형태, 학습모형 등이 점차 확산되어 가고 있는 추세이다. 그러나 학생들에게 풍부한 학습환경 제공과 비례하여 극단적인 이기풍조는 여전히 우리의 삶을 위협하고 교육을 저해하는 요인이 되고 있다. 이러한 교육적 현실로 전통적인 학습방법에서 탈피하여 사이버 공간의 학급홈페이지를 이용한 인성교육의 프로그램을 개발하여 좀더 능동적이고 시간과 장소에 제약을 받지 않는 자유로운 마음열기 대화활동을 통해서 아동들의 적성과 능력을 극대화하고 자아실현의 기쁨을 느끼게 하는 올바른 심성의 장 학급홈페이지 설계 및 구현을 통해 온라인 상에서 이루어지는 학생과 학생, 학생과 교사 등 상호작용의 장으로서 그 역할을 담당하고 쉽고 친숙한 학급홈페이지의 활용면에서 있어서도 성과가 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.05a
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• pp.561-564
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• 2006

인터넷을 기반으로 하는 동호회의 모임은 매우 활성화되어 있으며, 대부분의 포탈 사이트에서도 '카페' 등과 같은 서비스명으로 동호회 모임을 지원하고 있다. 그러나 대부분의 동호회에서는 대규모 파일을 공유하기 위해서는 대규모 데이터 저장 공간의 부족 및 협소한 네트워크 등의 이유로 대규모 파일을 공유하는데 제약이 많다. 이에 본 논문에서는 인터넷 동호회 사이트에서 대규모 파일을 효과적으로 공유할 수 있도록 지원하기 위한 MAFI 시스템을 설계, 구현하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.71-78
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• 2008

새로운 경영방식을 가능하게 하는 혁신적 정보기술의 하나로서 최근 차세대 인터넷으로 불리는 3차원 온라인 가상공간인 메타버스가 부상하고 있으며, 이를 구현하기 위해 증강현실이나 멀티모달 방식 등으로 자연스러운 인터페이스를 실현하려는 노력이 주목할 만하다. 그러나 아직 메타버스에 대한 학술적 접근이나 메타버스 기반의 u-Biz 혁신에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적은 e-Biz와 u-Biz 및 메타버스 현황을 살펴보고, 기존의 비즈니스 유형을 융 복합하여 메타버스 기반의 차세대 u-Biz를 의미하는 메타비즈니스 및 그의 유형을 제안하는 것이다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.4 no.3
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• pp.21-27
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• 1999

This paper introduces the research and development of automatic generation technology to develop the character agent. The R&D of this technology includes three major elements-body model generation, automatic motion generation and synthetic human generation. Main areas of application would by cyber space- 3D game, animation, virtual shopping, on line chatting, virtual education system, simulation and security system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10c
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• pp.279-282
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• 2006

데이터베이스는 매우 복잡한 성격을 지니고 있으며, 일반적으로 한 조직의 모든 데이터를 모아놓으므로 대형화되는 것이 보통이다. 따라서 데이터베이스는 항시 많은 데이터들이 생성 및 갱신을 반복한다. 이에 데이터베이스의 구성요소인 객체 또한 생성 및 변경을 거듭한다. 즉, 이러한 데이터의 증가 및 갱신으로 인하여 처음 생성되었을 때의 객고의 성능 및 저장 공간에 대한 이용은 향후 지속적인 관리가 없이는 보장받지 못한다. 이에 데이터베이스를 관리하는 사람들은 많은 인적 물적 자원을 할애하여 객체를 관리하고 최적의 상태로 만들기 위하여 노력한다. 본 논문에서는 이러한 일련의 행위들들 시스템에서 자동으로 자원을 수집하고 수집된 자원을 분석하여 시스템 특성을 반영한 관리기준에 부합하는 객체를 선별하여, 온라인 REORG(on-line reorganization) 작업을 통한 객체의 관리를 자동화 하여 보다 안정적인 데이터베이스 관리 및 데이터베이스의 관리의 효율성을 높이고. 데이터베이스 관리자의 생산성을 향상시키는데 기여 하고자 한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.116-121
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• 2017

cQA(Community-based Question Answering) 시스템은 온라인 커뮤니티를 통해 사용자들이 질문을 남기고 답변을 작성할 수 있도록 만들어진 시스템이다. 신규 질문이 인입되면, 기존에 축적된 cQA 저장소에서 해당 질문과 가장 유사한 질문을 검색하고, 그 질문에 대한 답변을 신규 질문에 대한 답변으로 대체할 수 있다. 하지만, 키워드 매칭을 사용하는 전통적인 검색 방식으로는 문장에 내재된 의미들을 이용할 수 없다는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해서는 의미적으로 동일한 문장들로 학습이 되어야 하지만, 이러한 데이터를 대량으로 확보하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 질문이 제목과 내용으로 분리되어 있는 대량의 cQA 셋에서, 질문 제목과 내용을 의미 벡터 공간으로 사상하고 두 벡터의 상대적 거리가 가깝게 되도록 학습함으로써 의사(pseudo) 유사 의미의 성질을 내재화 하였다. 또한, 질문 제목과 내용의 의미 벡터 표현(representation)을 위하여, semi-training word embedding과 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 기법을 제안하였다. 유사 질문 검색 실험 결과, 제안 모델을 이용한 검색이 키워드 매칭 기반 검색보다 좋은 성능을 보였다.