정확한 지리위치 좌표를 나타내는 기준점은 국가의 중요한 자산으로써 전국토의 측량과 기타 측량 사업에 사용되고 있다. 유비쿼터스 기술의 발전으로 위치정보는 우리 생활에서 중요한 역할을 하고 있다. 현재 RFID (Radio-Frequency Identification)와 같은 유비쿼터스 기술을 기준점 관리 시스템에 융합함으로써 관리의 효율성을 제고하기 위해 여러 분야에서 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구에서는 데이터 관점에서 기준점 관리를 위한 호환성과 효율적인 검색에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 온톨로지 기술을 사용하여 기준점 데이터를 효율적으로 검색하기 위한 데이터 모델링을 구축하고 그의 적용 방안에 초점을 두어 연구한다. 제안된 온톨로지 기반의 검색 시스템은 계층적 검색으로 사용자의 반복된 검색 수행을 줄일 수 있고, 연관 검색으로 검색 시간을 줄일 수 있는 장점이 있다. 또한, 사용자 인터페이스와 관련된 소스 코드를 수정하지 않고 카테고리와 속성의 항목을 편집할 수 있는 효과적인 검색 시스템 구축 방법을 제안한다.
위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자들은 체크인 데이터를 이용해 장소를 공유하고 커뮤니케이션을 한다. 체크인 데이터는 POI명, 카테고리, 장소 좌표/주소, 사용자 닉네임, 장소 평가 점수, 관련 글/사진/동영상 등으로 구성된다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 이러한 체크인 데이터를 상황에 맞게 분석하면 다양한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자 체크인 데이터를 활용할 수 있는 LBSNS(Location-based Social Network Service) 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. LBSNS 기반 장소 추천 시스템은 체크인 데이터 중 장소 카테고리를 분석하여 가중치를 추출하고, 피어슨 상관계수를 이용해 사용자간의 유사도를 구한다. 그리고 협업적 필터링 알고리즘을 이용하여 추천 장소에 대한 선호도 점수를 구하고, 추천 대상 장소의 위치와 사용자의 현재 위치에 대해 유클라디안 알고리즘을 적용하여 거리 점수를 구한다. 마지막으로, 선호도 점수와 거리 점수에 대해 가중치 계수를 적용하여 상황에 맞게 장소를 추천한다. 또한, 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
2005년부터 2007년까지 국내 여러 지역에서 오디균핵병 발생을 조사하였다. 병든 과실은 회백색으로 변색되었고, 지상부로 떨어진 후 월동기간 동안 딱딱하고 검은색 균핵으로 변하였다. 뽕나무포장 내 월동균핵으로부터 형성된 자낭반은 5월 상순에 관찰되었으며, 컵 또는 곤봉모양의 두 가지 형태의 자낭반이 형성되었다. 컵 모양의 자낭반을 가진 균은 Ciboria shiraiana, 곤봉모양의 자낭반을 가진 균은 Scleromitrula shiraiana로 동정되었다. 조사된 포장에서 C. shiraiana와 S. shiraiana는 약 6:4의 비율로 발생하였다. 본 병의 발생은 조사년도, 조사지역 및 품종에 따라 차이가 있었다. 뽕나무포장에서 품종간 병 발생을 조사한 결과, 백하형상, 다호조생, 하수상, 재래종 및 사원뽕 22는 본 병에 대해 저항성이었으며, 청일뽕, 대성뽕, 국상20호 및 터키-D는 다소 감수성이었고, 카테네오, 모레지 및 상과는 매우 감수성이었다. 비닐이나 부직포로 지표면을 피복한 포장에서는 피복하지 않은 포장에 비해 병 발생이 훨씬 낮았다. 볏짚으로 피복된 포장에서의 병 발생은 피복하지 않은 포장과 유사하였다.
최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.
급변하는 웹과 모바일 환경에서 사용자 요구사항을 효율적으로 찾아내고 올바르게 시스템에 반영하는 것은 매우 중요하다. 본 연구는 모바일 프로그램에서 사용되는 댓글, Q&A, 불편사항 신고 등의 사용자 요구사항을 기반으로 웹과 모바일 프로그램을 변경하기 위한 요구사항을 정제하고, 정제된 요구사항의 우선순위를 결정하기 위한 전략을 제안한다. 요구사항을 정제하기 위하여 소프트웨어사업선진화포럼의 표준화 방안, 기 개발된 프로그램 구성도를 활용하여 요구사항을 그룹화 하였으며, 이를 PIECES 에 맵핑하여, 정제된 요구사항이 시스템에 유효하게 반영될 수 있는지 여부를 확인하고 정제하였다. 정제된 요구사항의 우선순위를 결정하기 위하여 첫째, 소프트웨어의 구조, 요구사항, PIECES 카테고리에 상대적인 가중치를 부여하고, 둘째, 각 요구사항에 대한 통합 점수를 구하여 부문 및 전체 점수의 상대적인 값을 구한다. 제안한 기법의 가능성을 검증하기 위해서 S 대학교에서 서비스하는 모바일 애플리케이션의 변경 요구사항을 15명의 업무 관련 이해당사자에게 설문한 결과로 그 유효성을 입증하였다.
본 연구는 영국, 미국, 우리나라에서 많이 사용되는 독서치료 도서목록에 수록된 성인 대상 독서치료용 도서의 스펙트럼을 분석한다. 영미권 독서치료 도서목록이 독서치료를 주관하는 기관이나 단체에 따라 구성상의 다양성을 보이는 것에 비해 우리나라의 성인용 독서치료 도서는 주관 기관에 따른 차이 없이 논픽션이 압도적인 비중을 차지한다. 세부적인 카테고리에서 영미권 대학 및 공공기관의 독서치료 추천도서목록에서 가장 높은 순위를 차지하는 논픽션 도서는 의학 서적을 포함하는 "건강, 운동, 다이어트" 관련 도서이며, 이것은 이들 기관에서 독서치료가 임상적 치료 효과가 있는 어느 정도 전문적인 영역으로 인정받고 있음을 보여준다. 반면에 우리나라의 독서치료 도서목록에 수록된 도서들은 인문(심리), 자기계발, 문학(에세이) 등 이른바 "자기계발 이데올로기와 결합한 심리학 서적"이 60% 이상을 차지한다. 연구자는 독서치료가 정신의학, 심리학, 문헌정보학, 인문학적 배경을 바탕으로 하는 학제적 실천이라는 인식 하에, 독서치료가 인문학적 통찰에 의존함으로써, 참자가들에게 단순히 책을 읽고 문제적 상황이나 증상 이전의 상태를 회복하게 하는 것이 아니라 삶과 세계에 대한 깊은 성찰을 통하여 내적으로 성숙한 인간으로 변모하는 데 도움을 주어야 한다고 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권5호
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pp.1071-1085
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2015
본 연구에서 우리는 인터넷 상에서 경쟁국과의 경쟁력을 제고 할 수 있는 국가정책 수립이나 국가정책 수행 평가 등에 사용할 수 있는 실시간으로 국가이미지를 추출하고자 하였다. 이를 위하여 여러 선행연구와 위키피디아에 정의된 카테고리를 참고하여 온라인 특성을 고려한 국가이미지에 대한 온톨로지 구축하였다. 이렇게 구축된 온톨로지는 국가이미지를 위한 소셜미디어를 장단점을 고려하여 선택된 영어판 위키피디아 상에서 최근 6년간 한중일 삼국의 국가이미지를 추출하는데 적용되었다. 추출된 삼국의 국가이미지의 차이를 시각화하여 분석하기 위하여 대응분석 (correspondence analysis)으로 한 중 일 3국 간의 정치, 사회, 문화, 경제 인지도 간의 상대적인 관련성을 표현하고 분석하였다. 삼국의 이미지 분석 결과는 다음과 같다. 대응분석을 이용한 삼국의 이미지 분석 결과 각 나라를 대표하는 이미지가 합리적으로 도출되었음이 확인되었다. 또한 과거 정책의 변화와 이미지 변화를 검증한 결과 정책의 변화의 성공과 실패를 검증할 수 있음을 확인하였다. 따라서 국가정책 수립이나 수행평가 등에 사용할 수 있음을 확인하였다.
소비의 주축으로 주목받고 있는 Z세대는 10대 후반에서 20대 초반의 연령대로서 80% 이상이 유튜브 콘텐츠를 이용하고 있다. 본 연구는 Z세대가 유튜브 콘텐츠에서 어떻게 몰입을 느끼는지 그 요인을 알아내고자 하였다. 배경연구에서 몰입에 대해 고찰을 하고 몰입의 인지조건인 현실감, 매혹감, 제어감, 추동감을 분석 프레임으로 설정하였다. 사례연구에서는 분석 프레임을 통해 Z세대들이 가장 많이 즐기는 유튜브 채널들을 카테고리별로 분석하여 몰입의 3가지 주요 요인, 현실감, 오감자극, 솔직함을 밝혀내었다. 각 요인별 특징들을 8가지로 세분화하여 유효성을 검증하고 카테고리별 차이점을 밝히고자 Z세대들을 대상으로 설문조사를 하였다. 피험자들은 각 몰입요인의 특징이 자신이 가장 즐겨보는 채널을 기준으로 어느 정도 해당하는지를 5점 척도로 답하였고 결과로서 총 7가지 특징, 배경의 친숙함, 진행의 리얼리티, 소재의 친숙함, 유투버의 외모, 목소리, 시청각/대리미각, 시청자와 비슷한 유투버의 능력에 대해서 사용자의 50% 이상 몰입에 영향을 준다고 답하였다. 카테고리별 차이는 크게 나타나지 않았지만 엔터테인먼트 카테고리에서는 소재의 친숙성과 오감자극(유투버의 외모, 목소리, 시청각/대리미각)이 두드러지게 중요한 요인으로 나타났다. 이 연구 결과는 Z세대를 대상으로 한 영상 콘텐츠를 생산하는데 중요한 기준이 될 것이라 기대한다.
최근 정보화 시대에 들어서면서 교육은 그 방법이나 내용 면에서 변화를 강력히 요구받고 있다. 이러한 시대적 요구에 따라 교육에 정보${\bullet}$통신${\bullet}$기술을 적극 수용하려는 다양한 시도가 이루어지고 있다. 그 중에서도 특히, WBI (Web-based Instruction) 교수모형은 웹의 특성상 학생들에게 도움이 될 수 있는 다양한 형태의 교육자료를 제공해 줄 수 있으며, 교육시간 및 공간 등의 범위를 확대해 줄 수 있다는 점에서 더욱 관심이 집중되고 있다. 하지만, 현재 웹 기반 교수-학습 활동에 있어서 학습자가 학습 목표에 도달되었는지를 온라인 상에서 직접 평가할 수 있는 실시간 평가 시스템에 대한 연구가 미미한 상황이다. 따라서, 본 연구는 웹을 이용한 교수-학습의 결과를 학습 과정 중에 실시간으로 평가할 수 있도록 하고, 공들여 만든 좋은 문제들을 문제은행에 저장하고 이를 모든 교사가 검색하여 적절하게 이용할 수 있도록 문제은행을 공유하도록 설계하였다. 또한, 교과-학기-단원의 카테고리를 이용해 문제와 평가지를 쉽게 검색할 수 있도록 하였고, 전통적 문항 분석방법인 문항 난이도를 적용하여 문제은행에 저장된 문항의 양호도를 확보함으로써 학생들의 수준에 맞는 적절한 평가 문항을 제공할 수 있도록 하였다. 무엇보다도 본 시스템을 진단 평가나 형성평가에 활동한다면, 7차 교육과정에서 강조되고 있는 수준별 교육과정을 진행하기 위해 필요한 학습자의 출발점 행동 파악이나, 수준별 학습을 위한 학습자 수준 진단이 보다 효과적으로 이루어 질 수 있다.
최근 지구온난화와 더불어 이상기후가 대두됨에 따라 기상 예측이 더욱더 중요시되고 있다. 또한 이전부터 가뭄 및 홍수와 같은 기상현상으로 인한 피해 사례가 빈번하였으며, 이로 인하여 물 관리의 어려움을 겪고 있다. 한 예로 이상기후가 유난히 잦았던 2010년 여름철 경우 평년보다 발달한 북태평양고기압의 영향으로 여름철 92일 가운데 81일의 전국 평균기온이 평년보다 높게 나타났다. 또한 강우 일수가 평년에 비해 7.4일 많은 44.2일을 기록하였으며, 국지성 집중호우 사례가 빈번하였다. 또한 8월 9일 발생한 태풍 `뎬무'를 포함해서 한 달 동안 3개의 태풍이 한반도에 영향을 끼치는 이례적인 사례가 발생하였다. 따라서 본 연구는 이러한 기상재해에 따른 물 관리를 장기적으로 대비하고자 고해상도 전지구 모델 GME를 이용하여 2010년 여름철 강수 예측을 실시하였다. 강수 예측에 사용된 전지구 모델 GME는 기존의 카테시안 격자체계를 가진 모델과 달리 전구를 삼각형으로 구성된 20면체로 격자화 한 Icosahedral-hexagonal grid 격자체계로 구성되어 있어, 해상도 증가에 용이할 뿐만 아니라, HPC(High Performance Computing)환경에서 효율성이 높은 장점을 가지고 있다. 본 계절 예측을 수행함에 있어 발생하는 잡음을 최소화하고자, Time-lag 기법을 이용하여 5개의 앙상블 멤버로 구성되어있으며, 이를 비교 분석하기위해 Climatology를 이용하여 총 10개의 앙상블 멤버로 규준실험을 수행하였다. 선행 연구에 따르면 1개월 이상의 장기 적분의 경우 초기조건보다 외부 강제력이 더 중요한 역할을 한다고 연구된 바 있다. (Yang et al., 1998) 특히 계절 변동성의 경우 대기-해양간의 상호작용에 의해 지배되며, 이를 고려하여 본 연구는 해수면 온도를 경계 자료로 사용하여 계절 예측을 수행하였다. 앞서 말한 실험 계획을 바탕으로 하여 나온 결과를 통해 동아시아지역 및 한반도 도별 강수 및 온도 변수에 대해 순별 및 월별 카테고리맵 분석을 실시하여 한눈에 보기 쉽게 나타냈다. 또한 주요 도시별 강수량 및 온도의 시계열 분석을 실시하여 시간이 지남에 따라 나타나는 변동성을 확인하였다. 계절 예측 결과에서 온도의 경우 평년보다 높게 나타났으며, 이는 실제 온도 예측과도 유사한 패턴을 가졌다, 강수의 경우 7월부터 8월 중순까지 평년보다 다소 적게 모의되었으며, 8월 하순경 회복하는 것으로 예측하였다. 따라서 본 계절 강수 예측은 다소 역학 모델이 가지는 한계를 가지고 있으나, 실제와 비교하여 어느 정도의 경향성이나 패턴에 있어 유사성을 보임을 확인하였으며, 이를 장기적 차원의 물관리를 함에 있어 참고 및 활용 가능할 것으로 예상한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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