본 연구는 콘텐츠 배포를 위한 앱 제작에 있어 모바일앱 개발의 어려움을 극복하기 위한 저작도구에 관한 것이다. 카테고리 빌더란 콘텐츠의 특성과 수요자의 특성을 분석한 카테고리를 기반으로 모바일웹을 생성할 수 있는 도구이며, 하이브리드앱 생성기는 모바일웹 코드를 기반으로 네이티브 코드와 통합된 하이브리드 모바일앱을 생성하는 도구이다. 모바일앱 저작도구는 모바일앱의 분류에 맞게 사전에 카테고리를 빌드 후 제공된 카테고리를 기반으로 콘텐츠의 세부 내용을 수정하여 저장하고, 저장된 내용은 HTML5 표준에 맞는 모바일웹페이지로 생성된 후 하이브리드앱으로 변환한다. 제안된 모바일앱 저작도구는 모바일앱 개발의 생산성을 높여줄 수 있으며 다양한 사용자 요구에 효율적으로 대응할 수 있다.
본 논문에서는 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들의 의미구조를 계층적 형태로 표현한 온틀로지 기반 자동 문서분류 방법을 제안한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 점하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하며, 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.
본 논문에서는 온톨로지의 개념구조를 이용한 웹페이지의 의미적 분류방법을 제안한다. 웹 문서들이 가지는 용어 정보들과 어휘들 간의 개념 구조를 파악하여 온톨로지를 확장시키면서 이를 문서분류에 적용하여 의미적 분류가 이루어지게 한다. 문서 분류는 문서들을 가장 잘 표현할 수 있는 자질들을 정하고 이러한 자질들을 통해 미리 정의된 2개 이상의 카테고리에 문서의 내용을 파악하여 가장 관련이 있는 카테고리로 할당하는 것이다. 본 논문에서는 웹 문서에서 추출한 용어 정보들의 유사도와 온톨로지 카테고리의 유사도를 계산하여 웹 문서를 분류하여 문서 분류를 위한 실험데이터나 학습과정 없이 바로 실시간으로 문서분류가 이루어지며, 결과적으로 온톨로지와 문서들이 가지는 고유한 의미와 관계의 식별을 통하여 보다 더 정확하게 문서분류를 가능하게 해준다.
본 연구에서 사용한 부유식방파제는 상치의 공기주입량에 따라 흘수심을 조절할 수 있으며, 부유식방파제 입사면과 투과면에 하부슬릿을 두어 입사파랑의 제어가 가능하도록 고안하였다. 또한, 수리 모형실험에서는 카테너리(catenary) 계류시스템의 계류각 변화에 따른 장력특성을 분석하였다. 일반적으로 계류시스템은 계류점, 계류형상 및 인장정도에 따라 구분된다. 본 연구에서는 부유식방파제의 6자유도 운동 중 2차원운동에 따른 장력특성 분석을 위하여 4점 계류를 채택하였으며, 계류형상은 일정 동요량을 허용하지만 안전성이 높은 카테너리형을 적용하였다. 수리모형실험을 통하여 투수성 부유식방파제의 장력특성을 분석하고, 입사파랑 변화에 따른 계류시스템의 안전성을 분석한 결과, 투수성부유식방파제는 계류각 전 구간에서 무공형부유식방파제에 비하여 최대장력이 낮게 측정되었으며 안전성이 확보되었다.
관심 지점이란 상점이나 공원, 음식점 등과 같이 사람들이 관심을 가지거나 유용하다고 생각하는 특정한 지리적 위치를 의미한다. 관심 지점은 명칭과 제공 서비스, 카테고리 등과 같은 여러 정보들로 구성되어 있다. 이와 같은 정보들은 위치기반 어플리케이션에서 필수적인 정보이고, 그 중에서도 카테고리 정보는 위치기반 서비스에서 가장 핵심적인 역할을 한다. 그러나 관심 지점의 카테고리 정보를 직접 모으는 것은 많은 비용과 노력이 들기 때문에 자동으로 수집되어야 한다. 본 논문에서는 카테고리를 자동으로 추정하기 위해서 관심 지점 명칭의 단어 정보와 제한적 주변 문맥 정보를 결합하여 사용하는 방법을 제안한다. 관심 지점 명칭의 단어에는 카테고리를 반영하는 단어들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는데 있어서 중요한 단서가 된다. 제한적 주변 문맥 정보는 관심 지점의 명칭이 언급된 문서에서 명칭이 언급된 주변의 문맥을 의미한다. 명칭이 언급된 주변의 문맥에는 관심 지점의 카테고리를 추정할 정보들을 포함하고 있어 카테고리를 추정하는 것에 있어서 가치있는 정보를 제공한다. 우리는 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 두 가지 데이터셋에서 성능을 평가한 결과, 각 정보를 따로 사용하여 카테고리를 추정한 성능보다 결합하여 사용한 모델의 성능이 더 높게 나타났다.
최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.
문서 자동 분류에는 통계적인 기법과 machine learning 기법의 맡은 알고리즘들이 이용되고 있다. 통계적인 기법 알고리즘을 이용한 문서 분류는 높은 성능을 보이지만 분류할 카테고리가 둘 이상인 경우가 빈번할 경우에는 정확률이 급격히 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 K-NN알고리즘을 이용하여 일차적인 문서 분류를 수행한 후 특정 카테고리로 분류하기에 애매모호한 경우가 생길 경우 시소러스의 일반화 관계와 연관화 관계를 이용하여 모호성을 줄임으로써 문서 자동 분류의 성능을 높이기 위한 새 기법을 제안한다.
오늘날, 웹서비스를 이용한 정보 검색을 하기 위해서는 UDDI 레지스트리의 전문적인 지식이 필요하다. 즉 웹 서비스를 명세하기 위해 사용된 카테고리와 이에 대한 값, 이름 등을 사전에 알고 있어야 한다. 그러나 일반 사용자들은 이러한 사전지식을 충분히 알고 있지 못하면 웹서비스에 대한 정보 검색을 쉽게 할 수 없다. 그러므로 일반 사용자들을 위해 웹서비스에 대한 점보를 카테고리에 맞게 분류하여 검색을 용이하게 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 보다 효율적으로 웹서비스 정보를 분류하기 위해서 유전자 알고리즘과 신경망을 이용한 클러스터링 기법을 제안하는데 목적이 있다.
이 연구는 어린이자료의 분류시스템 구축을 위한 한 방안으로 어린이들이 즐겨 찾는 국내 인터넷 포털과 어린이전문 인터넷 사이트의 디렉토리 구분 및 계층성과 인터넷서점의 어린이도서에 대한 항목구분과 계층성을 비교분석하였다. 이를 토대로 인터넷 포털에서 체계적이고 효율적인 어린이자료의 분류체계를 구성하기 위한 몇 가지 지침을 제시한 바, 그 내용은 다음과 같다. (1) 어린이네티즌들의 정보요구와 이용행태를 반영해야 한다. (2) 어린이들의 관점과 표현에 따른 용어를 선정하고 연령별 기준을 제시할 필요가 있다. (3) 이용자의 접근성과 편의성을 위해 명확한 계층성과 군집성을 유지해야 한다. (4) 주제나 개념중심의 카테고리에 어린이들의 활동과 대상을 보완하는 절충방식의 카테고리를 설정하는 것이 바람직할 것이다. (5) 교과목중심의 카테고리에 상상력과 호기심을 지속적으로 충족시켜 줄 수 있는 카테고리를 설정하고 상세한 주제별 세분을 추가할 필요가 있다.
본 연구에서는 효율적인 정보접근 도구로서의 대학 웹사이트 설계를 위한 정보구조 및 카테고리 레이블을 마련하기 위해 현재 미국 문헌정보학과 웹사이트 17개를 메인메뉴구조, 하부 카테고리, 레이블링을 기준으로 분석하였다. 분석결과 메인메뉴구조는 현재 17개 조사대상 웹사이트에서 모두 공통으로 제공하고 있는 9개 카테고리로 구성하는 것이 바람직한 것으로 나타났으며 둘째, 그 다음 수준의 서브 카테고리는 9개의 카테고리의 내용의 의미를 고려해서 35개 카테고리로 나누는 것이 바람직한 것으로 나타났다. 마지막으로 카테고리 테이블로 사용되는 용어는 17개 웹사이트에서 가장 많이 사용하고 있는 용어를 사용하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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