본 연구는 정보채집(information foraging) 이론을 적용하여 웹 정보자원을 조직, 검색, 공유하는 폭소노미 이용자의 상호작용을 체계적으로 연구, 분석하는 개념적 틀을 제시하고자 한다. 폭소노미 상호작용 이해를 위한 개념적 틀은 최종 이용자의 세 가지 정보행위간의 유기적인 관계로 구성되어 있다: (1) 태그를 활용하여 웹 정보자원을 분류하고 조직하는 태깅; (2) 폭소노미 내에서 유용한 정보 자원을 발견하고 검색하는 정보탐험; (3) 폭소노미를 통해 유사한 관심을 갖고 있는 다른 이용자를 발견하고 커뮤니티를 구성하며, 협업을 통해 새로운 정보자원을 창출해내는 지식공유. 이 틀에서 최종이용자는 정보환경에 유연적으로 적응하며 폭소노미를 통해 줄곧 관심사에 관한 정보를 수집, 모니터하며 다른 이용자와의 효율적인 공유와 검색을 위해 끊임없이 탐험하는 정보채집자(information forager)로 이해된다. 본 연구에서 제시한 개념적 틀은 이용자와 폭소노미의 역동적이고 복잡한 상호작용 현상을 포괄적으로 조망함으로써, 향후 폭소노미를 비롯한 웹 정보서비스의 유용화 연구 설계에 보다 체계적인 이론적 토대를 제공할 수 있을 것이다.
본 논문은 미래의 유비쿼터스 컴퓨팅에서 지식 데이터 베이스로 활용될 수 있는 서비스 지향 무선센서 네트워크 온톨로지 모델을 설계한다. 기존의 접근방식과 달리 본 논문은 사용자 중심의 서비스가 가능하도록 서비스 항목에 초점을 두고, 새로운 서비스 클래스(ServiceProperty, LocationProperty, PhysicalProperty)들과 이들에 대한 속성, 그리고 제한사항들을 정의하였다. 또한 기존 온톨로지(GML, SWE, SensorML, SUMO, OntoSensor)들과의 병합은 서비스항목들만을 고려하여 OWL의 오브젝트 프로퍼티인 "equivalentClass"을 사용하여 처리하였다. 제안된 모델의 설계와 타당성 검증은 각각 Protege 3.3.1과 추론 도구인 Racer 1.9.0을 이용하였으며, SPARQL 질의어를 사용하여 기존 온톨로지 내의 속성과 관계없이 새롭게 정의된 속성을 사용한 서비스 검색 결과를 제시하였다.
건설 엔지니어링은 과학기술과 지식을 접목하여 고부가가치와 일자리를 창출하는 대표적인 산업이지만 그 중요성이 저평가 되고 있다. 국토교통부의 자료에 의하면 엔지니어링 산업의 부가가치율(65.3 %)과 고용유발계수(14명 고용/10억 원)은 제조업의 3배 이상이다. 특히 시공 이전의 프로젝트 관리·기본설계 등 전방가치사슬은 총사업비의 10~15 % 미만임에도 불구하고 인프라 시설의 전체 가격과 품질을 좌우한다. 본 연구에서는 인프라 엔지니어링 플랫폼을 프로젝트 단위가 아니라 엔터프라이즈 수준의 플랫폼으로 개발하기 위하여 필요한 프레임워크, 도로 설계 업무 분류, 설계 지원 모듈 및 데이터베이스 구축 방향에 대하여 제시하고, 이를 바탕으로 클라우드 기반의 설계 플랫폼의 초기 버전을 개발하였다. 개발된 설계 플랫폼은 시간/공간 제약 없는 웹 기반 설계 업무환경을 제공하고, 해외사업 수주 및 경쟁력 확보에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 지식 베이스, 시맨틱 웹 등 여러 응용 분야에서 시맨틱 데이터의 활용이 증가함에 따라 대규모 RDF 데이터에 대한 효과적인 검색 방법의 필요성이 커지고 있다. 기존의 개별 루트 시맨틱에 기반한 키워드 검색 방법들은 서로 다른 루트 노드를 갖는 결과 트리들의 집합만을 검색함에 따라, 의미적으로 유사하거나 연관성이 낮은 결과 트리들이 함께 검색되고, 동일한 루트 노드를 공유하되 의미적으로 다르고 질의 연관도가 높은 결과들은 함께 검색될 수 없는 문제점이 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에서는 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 제한적으로 허용하여 질의 연관도가 높으면서 다양한 결과들을 함께 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 결과 트리 집합의 루트 중복도 척도를 정의하고, 주어진 키워드 질의와 최대 루트 중복도에 따라 제한적인 루트 중복성을 가지면서 연관도가 높은 top-k 결과 트리들을 효율적으로 구하기 위한 검색 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 성능 실험 결과, 제안한 방법이 기존 방법보다 콘텐트 노드들의 중복이 적은 다양한 결과 트리들을 검색할 뿐만 아니라 결과 트리들의 루트 노드의 중복을 허용함으로써 질의 연관도가 더 높은 결과들을 생성할 수 있음을 보였다.
시멘틱 웹의 발전은 정보의 규격화, 의미화를 통한 지식을 기본으로 요구하며, 온톨로지는 이러한 지식 표현을 위해 필수적으로 사용되는 도구이다. 온톨로지 상에서 Individual들은 식별체계인 URI(Universal Resource Identifier)를 이용하여 유일하게 지칭될 수 있어야 한다. 그렇지만, 현실에서 식별체계를 사용하는 경우를 발견하기가 힘들며, 특히 논문과 같은 과학기술 문헌은 그 적용 대상에서 제외되어 왔다. 이러한 이유로 인해 과학기술 문헌상의 인력정보를 식별체계 기반으로 구축하고자 하는 시도가 미약한 실정이었다. 이에 본 논문은 과학기술 문헌을 포함한 국가 과학기술 R&D 기반정보 온톨로지 구축에서 중심이 되는 인력정보를 URI 기반으로 구축하는 방법을 기술한다. 공저자 관계, 이메일, 출판 연도, 소속기관 등을 이용하여 동명이인 문제를 해소하고, 각 저자 그룹 별 URI 부여를 위해 국가과학기술인력 종합정보시스템을 활용한 사례를 소개한다. 이러한 과정을 통해 7,175건의 논문들로부터 획득한 인력정보는 연구자 네트워크 분석, 성과 통계 등 다양한 시멘틱 웹 응용 분야들에 기초적으로 활용될 것으로 기대한다.
시맨틱 웹 기술의 제안과 더불어 다양한 분야에 온톨로지의 특징을 적용한 기술 개발 연구가 많이 진행되고 있다. 인간이 소유한 개념을 가장 적절하게 표현하기 위해 현재에도 OWL, RDF와 같은 온톨로지 언어의 표현력을 확장시키기 위해 N-ary 관계나 모델-이론 의미론과 같은 개발이 진행되고있다. 본 연구는 한국어에 있어 문장이 내포하는 의미를 정확하게 결정하기 위해 문장의 구조에 따라 달라지는 단어의 의미를 연관할 수 있도록 N-ary 관계와 디자인 기반이 적용된 온톨로지의 지식 표현 방법을 연구하였다. 특히 다양한 지식 영역을 포함하는 다의어(polysemy)와 동의어(synonym)의 특징을 갖는 단어에 있어 각 지식 영역으로 분류되어 각 지식 영역에 있는 유사한 의미를 가진 단어로 확장되어 유사한 의미를 가진 단어가 포함된 문장의 경우 까지도 확장할 수 있는 표현 방법을 연구하였다. 연구의 검증을 위해 사용자가 입력한 병증 문장을 제안된 방법에 따라 구축된 온톨로지내 지식 관계와 의미 결정을 위한 추론 표현 방법을 이용하여 병증의 의미를 결정하고 그에 따른 진단을 제공하는 실험 시스템을 구현하였고, 한국어가 갖고 있는 문장의 유의성, 모호성, 복합성 의 특징을 보유한 증상문들의 실험 결과 의미 결정과 유사 의미 확장에 있어 우수한 성능을 보여주었다.
위키는 웹 2.0이 지향하는 패러다임을 구현할 수 있는 대표적인 온라인 도구로서, 학습자의 적극적 참여, 비판적 사고력, 협력적 문제 해결 등과 같은 협력학습의 특징을 온라인 공간에서 구현할 수 있을 뿐 아니라, 지속적인 학습자간 상호작용을 통해 정제된 지식을 생산해낼 수 있다는 점에서 많은 관심을 불러일으키고 있다. 본 연구에서는 위키 기반 협력학습에서 학업적 자기효능감, 협력적 자기효능감, 위키에 대한 불안이 위키 활동 참여도 및 성취도에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 대학생을 대상으로 2주간 위키 활동을 실시하였으며, 실시 전후에 설문 및 참여도 분석, 성취도 점수 분석을 통해 자료를 수집하였다. 최종적으로 53명의 자료를 활용하여 다중회귀분석 및 경로분석을 실시하였다. 연구 결과, 위키 활동에 대한 참여도를 예측하는 요인으로써 학업적 자기효능감과 위키에 대한 불안이 제안되었으며, 경로분석을 통해 이들은 각각 위키 활동 참여도를 매개로 하여 성취도에 간접효과를 가지는 것으로 나타났다.
본 논문은 사용자가 정보 욕구를 정확하게 질의어로 입력하고, 원하는 정보가 검색될 수 있도록 지원하기 위한 사용자 의도 자동추출과 이를 이용한 인텐션 맵 구축 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 동일한 검색어를 입력한 사용자들의 검색 이력 데이터를 이용하여 사용자 의도 자질을 선정하고, 클러스터링 알고리즘과 사용자 의도 추출 알고리즘을 이용하여 사용자 의도를 추출하였다. 추출된 사용자 의도는 지식표상 이론에 근거한 인텐션 맵으로 표현하였다. 제안한 인텐션 맵의 효용성 분석을 위하여 현재 국내 상용 검색엔진에서 제공받은 2,600개의 사용자 검색 이력 데이터를 이용하였다. 실험결과 인텐션 맵을 이용한 정보검색이 일반 검색엔진을 이용 할 때 보다 통계적으로 유의미한 만족도를 나타내었다.
최근 첨단기술의 발달과 모바일 인터넷의 사용 증대로 디지털 교과서 개발이 활발해지고 있다. 따라서 본 사례 연구는 2명의 영어 학습자와 교사가 어떻게 디지털 교과서를 통해 학습하고 교수하는지를 관찰과 인터뷰 기법을 통해 탐구했다. 연구 결과 영어 학습자와 교사는 간편하고 다양한 기능과 빠른 인터넷 기반의 디지털 교과서를 통해 교수-학습에 도움을 받은 것으로 나타났다. 그러나 디지털 교과서가 제공하는 많은 양의 정보가 오히려 학습자의 학습을 방해하고, 디지털 교과서를 사용하는데 있어서 교사와 학생 모두 기술적인 어려움을 겼었다고 지적했다. 더 효과적인 디지털 교과서 활용을 위해 영어 교사는 언어적 지식과 더불어 기술적 지식을 학습자에게 전달하고 학습자 주도 학습을 위한 가이드 역할을 수행해야 할 것이다.
본 연구의 목적은 대학생들의 인용 및 표절에 관한 인식을 알아보기 위함이다. 이의 목적을 수행하기 위하여 서울 소재 4년제 대학생을 대상으로 질문지 조사법을 실시하였다. 조사 결과 대학생들은 인용 교육의 필요성과 중요성은 인식하고 있었고 과제 작성 시 인용법을 일부 적용하고 있었다. 그러나 실제 인용 관련 문제를 통해 대학생들의 인용 지식을 조사해 본 결과, 올바른 인용법을 알고 있는 대학생들은 극소수로 나타났다. 인용하는 자료로는 인쇄자료와 인터넷 및 웹자료를 많이 이용하는 것으로 나타났다. 인쇄자료인 경우 단행본을, 인터넷 및 웹 자료인 경우 학술기관에서 제공하는 웹자료를 많이 이용하는 것으로 나타났다. 인용 교육 기관으로는 대학 당국에서 인용 및 표절 프로그램을 개설하여 교육시킬 것을 제안하였다. 대학 당국에서의 인용 및 표절 프로그램 개설뿐만 아니라 도서관 이용 교육을 통해서도 인용 및 표절, 인용법에 관한 교육을 실시해야 할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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