현대는 고도 정보화사회(information society)로서 DB의 가치는 점점 증가하고 전반적인 DB 서비스는 일반적으로 많이 발전하여 우수한 정보 서비스가 제공되고 있다. 그러나 관광정보 DB서비스의 가치는 아직까지 거의 인식되지 않고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초보단계에 있는 관광정보 DB서비스의 만족도를 측정함으로써 국내 관광정보 DB서비스의 수준을 파악하고 관광정보제공자에게 개선해야 될 문제점을 제시하고자 한다. 그러므로 관광정보 DB서비스의 개념을 정립하고 관광정보 DB서비스의 현황을 고찰하고자 Bailey와 Pearson의 연구에서 제시한 39가지 요인 중에서 관광정보 DB서비스와 관련된 요인을 추출하고 의미를 재정의하여 HiTEL의 이용자를 대상으로 첫째, 정보서비스의 메뉴별 선호도 둘째, 관광정보 DB서비스의 만족도 셋째, 관광정보 DB서비스의 각 메뉴별 선호도와 만족도 넷째, 이용자 특성별로 각 메뉴의 선호도를 비교분석 다섯째, 관광정보 DB서비스의 만족요인을 분석하였다. 관광정보 DB서비스의 전반적인 만족도는 평균치(4.0)보다 저조한 3.85로서 저조하게 나타나고 있다. 즉, 관광정보의 이해도(4.55)는 평균보다 다소 좋은 반면, 다른 관광정보의 만족도는 평균치 보다 저조하다. 특히 관광정보의 연결사정(3.68)과 관광정보의 제공속도(3.44)가 아주 낮게 나타났다. 한편 HiTEL이 제공하는 관광정보 DB서비스의 각 메뉴 중에서 가장 자주 이용되는 메뉴는 알림나라(40.2%)이며, 아시아나항공(22.5%), 농협일렉트로뱅크(13.7%), 대한항공(9.8%), 위너스 OK서비스(6.9%), MEET/매경SCOUT(6.9%)의 순으로 관광정보는 전반적으로 골고루 이용되고 있다. 또한, 메뉴별 관광정보 DB서비스의 만족도가 평균만족도보다 낮은 것은 알림나라(3.48), 농협일렉트로뱅크(3.84), 대한항공(3.90), 위너스OK서비스(3.95)로 나타났다. 그리고 각 메뉴별 이용자의 계층별 선호도는 첫째, 남성은 알림나라(40%), 아시아나 항공(23.16%), 농협일렉트로뱅크(12.63%)를 많이 이용하나, 여성은 알림나라(42.86%), 농협일렉트로뱅크(28.57%)를 주로 선호하는 것으로 나타났다. 둘째, 연령별 선호도는 나이가 많을수록 단순 관광안내정보인 알림나라, 농협일렉트로뱅크보다는 보다 항공관련 정보를 더욱 선호하는 것으로 나타났다. 셋째, 직업별 선호도는 학생과 사무직에 종사하는 사람이 가장 많은 메뉴를 이용하며, 전문직, 관리직, 기술직은 대체적으로 항공관련정보를 더 선호하는 것으로 분석되었다. 넷째, 학력별 선호도는 고학력자일수록 많은 메뉴를 이용하고 있으며, 다섯째, 가입시기별 선호도는 가입한 시간이 길어짐에 따라 항공관련정보를 선호하는 것으로 나타났다.
시간 데이타마이닝은 기존 데이타마이닝에 시간 개념을 추가하여 시간 속성을 가진 데이타로부터 이전에 잘 알려지지는 않았지만 묵시적이고 잠재적으로 유용한 시간 지식을 탐사하는 기술이다. 대표적 데이타마이닝 기법인 연관규칙과 분류기법은 실세계의 여러 응용분야에서 사용된다. 그러나 대부분의 데이타가 시간 속성을 포함함에도 불구하고 기존의 기법들은 시간 속성을 고려하지 않고 주로 정적인 데이타에 대한 지식 탐사만이 진행되었다. 그리고 시간 데이타에 대한 데이타마이닝 연구들은 데이타의 발생시점과 시간 제약조건을 추가한 지식 탐사에 중점을 두고 있어 데이타가 포함한 시간 의미나 시간 관계를 탐사하는데 부족하였다. 이 논문에서는 시간 클래스 연관규칙에 기반한 시간 연관적 분류기법을 제안한다. 이 기법은 분류규칙 생성을 위해서 연관적 분류에 시간 차원을 포함하여 확장한 시간 클래스 연관규칙에 의해 탐사된 규칙들을 적용하는 것이다. 그러므로 이 기법은 기존의 분류 기법들에 비해 더 유용한 지식탐사가 가능하다.
위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 위치와 관련된 정보를 제공한다. 최소한의 자원으로 사용자에게 유용한 정보를 개인화하여 제공하는 것은 위치 기반 서비스가 가져야 할 필수적인 기능이다. 이 기능은 데이타 마이닝을 통해 실현될 수 있다. 하지만 기존의 데이터 마이닝 연구는 시간 및 공간 속성을 동시에 고려하고 있지 않다. 따라서 시간에 따라 공간 위치 속성이 변경되는 특성을 갖는 위치 기반 서비스의 대상에는 적절하지 않다. 이 논문에서는 시간 및 공간 속성을 가지는 이동 객체의 위치 데이타로부터 유용한 시간 패턴을 탐사하기 위한 새로운 데이타 마이닝 기법을 제안하였다. 평면 상에서 좌표로 표현되는 이동 객체의 위치 정보를 일반화하기 위하여 contains와 같은 공간 연산을 사용하였다. 또한 이동 패턴 탐사 시 실제 유효한 시퀀스를 만들기 위해 객체의 위치 사이에 시간 제약조건을 적용하였다. 이렇게 생성된 이동 객체 위치의 시퀀스로부터 빈발 이동 시퀀스를 구하여 시간 패턴을 생성하였다. 제안한 기법은 기존과는 다른 시, 공간적 접근을 취함으로써 시간과 공간 의미가 중요시되는 위치 기반 서비스에 적합한 새로운 유형의 지식을 제공할 수 있다.
온톨로지는 시맨틱 웹을 구현하기 위해 중요한 역할을 하지만 이를 구축하는 작업은 많은 시간을 필요로 한다. 그러므로 기존 웹의 데이터 중 많은 양을 차지하고 있는 관계형 데이터베이스로부터 온톨로지를 자동으로 생성하는 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 데이터베이스 스키마와 저장된 데이터 분석을 통한 온톨로지 생성에 대한 연구들이 주를 이룬다. 이러한 연구들은 데이터베이스 스키마 중 테이블과 제약조건만을 분석하여 온톨로지 스키마를 생성하며, 뷰 정의를 고려하지 않는다. 그러나 뷰는 데이터베이스 설계자가 데이터베이스를 사용하는 도메인을 고려하여 정의하므로, 뷰 정의를 고려할 경우 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성할 수 있다. 그리고 이렇게 생성된 클래스는 온툴로지에 대한 질의 처리와 통합에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기존의 방법들을 분석하여 클래스와 상하위 관계 생성을 정형화하였으며, 뷰 정의를 분석하여 기존의 방법을 통해 생성된 온톨로지에 추가적인 클래스와 상하위 관계를 생성하는 방법을 제안한다. 또한 제안하는 방법을 이용해 예제 데이터베이스 스키마로부터 생성된 온톨로지의 결과 분석을 수행하고, 이를 통해 뷰 정의로부터 의미 있는 클래스와 상하위 관계가 추가적으로 생성되었음을 보인다.
인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 정보의 양 또한 방대해졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 현재의 웹 애플리케이션이 사용자에게 필요한 서비스를 제공하는데 비하여 애플리케이션마다 상이한 플랫폼의 구조와 분산된 환경에서 객체간의 통신을 쉽게 하고 통일된 개발을 위해 표준이 필요하게 되었다. 웹 서비스는 프로그램 언어에 독립적이고 상호 운용적 환경을 제공하기 위한 것으로 네트워크를 통해 기술하고 배포하여 실행시킬 수 있는 모듈화된 애플리케이션을 의미한다. 본 논문은 웹 서비스 기반위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹 서비스의 실현 가능성을 가늠하고, 추론엔진과 결합하여 사용자의 정보와 변화하는 성향을 토대로 필요한 정보를 예측하여 추천하는 추천시스템 개발에 중점을 둔다.
빅데이터 분석은 데이터 저장소에 저장된 대용량 데이터 속에서 의미 있는 새로운 상관관계, 패턴, 추세를 발견하여 새로운 가치를 창출하는 과정이다. 또한 빅데이터 분석은 소셜 빅데이터, 실시간 사물지능통신(M2M; Machine to Machine), 센서 데이터, 기업 고객관계 데이터 등 도처에 존재하는 다양한 성격의 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것을 말한다. 빅데이터 시대에는 단순히 데이터 베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 폭발적으로 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 빅데이터를 효과적으로 분석하는 것이 무엇보다 중요해졌다. 그런데 메타분석은 여러 실증연구의 정량적인 결과를 통합과 분석을 통해 전체 결과를 조망할 기회를 제공하는 통계적 통합 방법이다. 따라서 본 연구는 우리나라에서 2000년-2017년 사이 혁신확산이론 모델을 기반으로 한 주제로 출판된 연구 50개 논문 750개 샘플을 대상으로 하였다.
메타데이타는 데이타의 의미, 표현 등을 명확히 기술함으로써 공유 및 교환을 향상시키기 위한 데이타에 대한 데이타이다. 그러나 다양한 방식으로 생성된 메타데이타는 메타데이타간의 불일치라는 또 다른 문제를 야기하였다. 최근 메타데이타 불일치 문제를 해결하기 위하여 메타데이타 게이트웨이 방식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 메타데이타 게이트웨이 방식으로 구현된 기존의 시스템들은 메타데이타 스키마에 종속되어 메타데이타의 변화에 따른 시스템의 유지 보수에 많은 시간과 비용이 소요된다. 이 논문에서는 기존의 메타데이타 게이트웨이 방식이 가지고 있는 단점을 개선하기 위하여, 이질적인 메타데이타의 사상 정보와 사상 규칙을 분리한 개념을 적용한 메시지 변환 시스템을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 시스템은 ISO/IEC l1179를 적용하여 표준화된 데이타 요소를 동적으로 관리하며, 향후 생성 될 데이타 요소에 대한 표준을 제공함으로써 추가적인 메타데이타 불일치 발생 문제를 근본적으로 해결할 수 있는 기능을 제공한다.
통신 기록 데이타는 이메일이나 인스턴스 메시지를 주고 받거나, 웹사이트에 접속하는 것과 같은 통신 이벤트들로 구성된다. 미국과 유럽연합을 포함한 여러 나라에서는 인터넷을 사용한 범죄의 조사와 발견을 위해서 통신 서비스 제공자에게 이런 데이타를 보관하도록 규정하고 있다. 보관되는 통신 기록 데이타의 크기가 매우 크기 때문에 치안당국이 이 데이타를 사용하기 위해서는 필요한 정보만을 효과적으로 추출해내는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발신자, 수신자, 통신발생시각의 세 가지 정보만 포함하는 통신 이벤트가 주어질 때, 의미 있는 정보 중 하나인 대화형 통신 순서열 패턴과 이러한 패턴의 마이닝 문제를 정의하고 것을 해결하기 위해 Fast Discovering Interactive Communication Sequence Patterns (FDICSP)라 불리는 알고리즘을 제안한다. FDICSP는 길이가 짧은 대화형 통신 순서열을 조합하여 길이가 긴 대화형 통신 순서열을 생성 해나가는데, 대화형 통신 순서열의 특성에 초점을 맞춘 작업을 통해 효율적으로 대화형 통신 순서열 패턴을 찾는다.
XML은 인터넷과 유비쿼터스 환경의 데이타에 대한 저장과 교환, 출판의 목적으로 널리 사용되고 있다. XML의 광범위한 사용에 따라 XML 데이타를 효율적으로 저장하고 활용하기 위한 방법으로 레이블링 방법이 연구되고 있다. 레이블링 방법에 대한 최근 연구들은 동적으로 업데이트 가능한 XML 문서에 대한 효과적인 레이블링 방법에 중점을 두고 있다. 그러나 레이블 재작성 비용, 레이블 저장을 위한 큰 저장공간 할당 등의 문제점이 있다. 이러한 문제점은 새로운 데이타가 지속적으로 삽입될 경우 더욱 심화된다. 본 논문에서는 XML 문서를 원으로 나타냄으로써 회전수, 부모/자식원의 개념을 적용하여 전체 레이블 저장공간의 효율을 얻는 방법을 제시한다. 그리고 반지름 개념을 적용하여 동일 위치에 지속적인 새로운 데이타 삽입 시에도 레이블의 길이가 증가하지 않으면서 기존 레이블의 변경을 초래하지 않는 방법을 제시한다. 또한 실험을 통해 제안하는 원형 레이블링 방법의 우수성을 보인다. 본 논문은 XML 문서를 원으로 이해하는 새로운 시도를 한 점과 XML 문서의 크기 증가 시 레이블 저장공간의 효율을 얻을 수 있는 점과 동적 XML 환경에서 새로운 데이타의 업데이트 시에 기존 노드들에 대해 레이블 재작성을 피할 수 있는 점에 의미가 있다.
장면 그래프는 영상 내 물체들과 각 물체 간의 관계를 나타내는 지식 그래프를 의미한다. 본 논문에서는 3차원 실내 환경을 위한 3차원 장면 그래프를 생성하는 모델을 제안한다. 3차원 장면 그래프는 물체들의 종류와 위치, 그리고 속성들뿐만 아니라, 물체들 간의 3차원 공간 관계들도 포함한다. 따라서 3차원 장면 그래프는 에이전트가 활동할 실내 환경을 묘사하는 하나의 사전 지식 베이스로 볼 수 있다. 이러한 3차원 장면 그래프는 영상 기반의 질문과 응답, 서비스 로봇 등과 같은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 3차원 장면 그래프 생성 모델은 크게 물체 탐지 네트워크(ObjNet), 속성 예측 네트워크(AttNet), 변환 네트워크(TransNet), 관계 예측 네트워크(RelNet) 등 총 4가지 부분 네트워크들로 구성된다. AI2-THOR가 제공하는 3차원 실내 가상환경들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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