파일관리 시스템은 운영체제와 네트워크의 변천에 따라 다양한 변화롤 가져 왔다. 클라우드 서비스는 사용자가 효과적으로 파일 관리를 할 수 있도록 다양한 기능이나 새로운 파일 관리 방법을 제공하고 있다. 개인용 윈도우 역시 시대의 변화에 맞추어 다양한 기능을 제공하고 있지만 기본적인 폴더 시스템은 변화하지 않았다. 특히 파일의 분류가 애매한 경우 개인용 윈도우에서는 편리하게 이러한 파일을 분류하거나 관리할 방법을 제공해주고 있지 않다. 개인용 윈도우에서도 더 효과적 으로 파일을 관리할 수 있도록 다양한 파일 관리 방법을 제공하도록 파일 관리 시스템을 개선한다. 본 프로젝트는 사용자 편의성을 높여주기 위하여 윈도우에서 제공되지 않는 카테고리나 태그와 같은 개념을 도입하여 사용자의 파일관리나 검색 등을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도우며, 파일의 공유 및 보안을 쉽게 할 수 있는 기술 요소롤 제공한다. 개선된 파일 관리 시스템의 필수요소인 보안 시스템과 검색 시스템 및 효과적인 파일 분류 시스템을 지원하는 프로토타입을 구현하고 소개한다.
현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.
본고에서는 현재 ISO/IEC JTC1에서 활발히 추진되고 있는 국제기능표준 제정 활동과 JTC1/SGFS에서 작성된 기술문서 TR10000을 기본으로 프로파일과 분류법, 상세분류사항, 적합성 요구사항 그리고 프로파일구조에 대하여 기술하고 있다. TR10000은 국제기능표준의 형식, 내용구조 및 분류체계를 정의함으로써 국제기능표준안 작성을 위한 지침을 제공한다.
이 논문에서는 테스크 프로파일과 쿼리 확장을 이용한 개인화 검색에서 프로파일의 효율적인 관리를 위해 트리구조 프로파일을 제안한다. 쿼리 확장은 설정된 기준 값이 문서의 질과 양에 따라 결과 값이 다르고 테스크 프로파일은 과거 사용자가 주제와 관련없는 문서를 방문 하였을 경우 데이터의 오염이 발생된다. 이 논문은 테스크 프로파일 수의 축소 및 쿼리확장을 효율적으로 분류할 수 있는 트리구조 프로파일을 제안한다.
본 연구는 대학생의 대학생활 만족유형을 분류하고 그 영향요인을 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해 도지역 소재한 A 국립대학 재학생을 대상으로 매년 실시되는 대학생활 및 교육경험 실태조사 자료를 활용하였다. 그리고 잠재프로파일 분석을 실시하여 유형을 분류하고 각 유형 분류에 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 분석결과, 대학생의 대학생활 및 교육경험 만족에 대한 잠재프로파일은 4개의 집단 즉, '평균 만족형(44.4%)', '수업 만족형(42.5%)', '최고 만족형(3.2%)', '관계 만족형(9.9%)'으로 분류되었다. 그리고 평균 만족형을 참조집단으로 하여 나머지 3개 유형으로의 분류에 영향을 미치는 요인을 탐색한 결과 성별, 학년, 입학전형, GPA 성적등급 모든 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로, 본 연구는 대학 차원에서 학생맞춤형교육, 학생지원정책을 기획 및 추진하는 데 시사점을 제시하였다.
폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill & Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.
도시교통 수요는 활동 수행으로부터 유발된다. 개인의 활동 의사결정에 의한 일상활동의 개인 간 총합은 집합적 공간행동으로 관찰되며, 활동간 서로 다른 공간의 극복을 위해 유발된 통행은 활동 간의 구조적인 상호연쇄관계에 의해 그 구체적 형태를 부여받는다. 개인의 하루 일상을 통한 시공간적 의사결정 및 사회적 실행과 사회 공간적 환경간의 상호작용을 탐구하는 활동기반접근법은 도시민의 일상과 통행을 분석하는데 중요한 이론 틀을 제공한다. 이 연구는 도시민의 일상활동을 활동기반접근법에 근거하여 대표적인 유형으로 분류하고, 분류된 유형의 프로파일과 관련 있는 활동 주체 특성과 활동 당시의 상황 특성을 분석하였다. 분석 결과 도시민의 일상활동은 소수의 대표적 활동패턴 집단으로 분류 가능하며, 각 집단의 특성은 다차원 프로파일에 의해 유의하게 요약되었다. 또한 각각의 프로파일은 서로 다른 사회경제적, 상황적 특성과 상관되어 있음을 확인하였다. 연구는 도시민의 일상활동 원리를 밝힘으로써, 도시교통 정책수단에 대한 도시민의 개별 반응 양식과 그 집합적 행동을 예측하기 위한 이론적 기초를 제공한다.
본 논문에서는 개인 맞춤 도서 추천을 위한 시맨틱웹 접근방법을 제안한다. 제안방법은 콘텐츠 기반 추천을 이용하면서도 사용자가 모든 도서 검색 시스템에 자신의 관심분야를 등록해야 하는 단점을 개선한다. 제안방법은 다양한 서지정보제공자의 도서분류 온톨로지상에서 자신의 관심분야를 등록할 수 있게 함으로써 사용자 프로파일을 공유한다. 또한 사용자 프로파일 관리 시스템은 제안방법에 의해 작성된 사용자 프로파일을 관리하고, 사용자의 관심분야와 도서분류 온톨로지상의 각 개념과의 유사성을 분석하는 기능을 제공한다. 제안방법은 사용자 프로파일의 공유를 통해 기존 키워드 검색에 비해 더 향상된 효율성을 제공한다.
본 논문에서는 생활 스포츠 콘텐츠 기반의 프로파일 처리 알고리즘에 대하여 제안한다. 제안한 알고리즘은 맞춤형 생활 스포츠 콘텐츠를 추천을 위해 필요한 연구이며, 추천의 신뢰성을 높이기 위해 선행되어야 할 연구이다. 그래서 제안한 알고리즘은 추천 시 고려되는 동적 정보를 포함하는 동적 프로파일을 처리하고, 추천 분류에 따라 변화되는 가중치 값을 처리할 수 있는 동적 프로파일 알고리즘을 제안하였다. 제안한 프로파일 처리 알고리즘은 콘텐츠 추천의 만족도 향상을 기대한다.
본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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