International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.125-136
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2021
The development of systems that can generate automatically instructional material is a challenging goal for the e-learning community. These systems pave the way towards large scale e-learning deployment as they produce instruction on-demand for users requesting to learn about any topic, anywhere and anytime. However, realizing such systems is possible with the availability of vast repositories of web information in different formats that can be searched, reused and integrated into information-rich environments for interactive learning. This paradigm of learning relieves instructors from the tedious authoring task, making them focusing more on the design and quality of instruction. This paper presents a mobile learning system (Mole) that supports the generation of instructional material in M-Learning (Mobile Learning) contexts, by reusing and integrating heterogeneous hypermedia web resources. Mole uses open hypermedia repositories to build a Learning Web and to generate learning objects including various hypermedia resources that are adapted to the user context. Learning is delivered through a nice graphical user interface allowing the user to navigate conveniently while building their own learning path. A test case scenario illustrating Mole is presented along with a system evaluation which shows that in 90% of the cases Mole was able to generate learning objects that are related to the user query.
기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.
Current database technique offers the possibility to store giant amounts of data, worldwide networks provide the technical base for everybody to access it. However, it is usually very time-consuming or even impossible to find the most relevant information. This article describes the usage of mobile soft-ware agents to query different databases on the Internet, to rate and compress the results and to present them to the user in a consistent form, It contains a general definition of soft-ware agents, a detailed description of the approach and a discussion of its main advantages and weaknesses.
In this paper, content-based retrieval for region of interest(ROI) has been described, using maximum bin color. From a given query image, the object of interest is selected by a user. Using maximum bin color of the selected object, candidate regions are extracted from database images. The final regions of interest are determined by comparing the normalized histograms of the selected object and each candidate region.
본 논문에서는 웹 에이전트를 이용하여 웹 상에서 멀티미디어 정보를 검색하는 것으로 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 영상 이름이나 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 멀티미디어 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 영상 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다.
웹 문서 검색은 인터넷을 통해 정보를 얻는 가장 손쉬운 방법이지만, 사용자의 질의 의도를 충분히 반영하지 못한다는 단점을 가지고 있기도 하다. 이 논문에서는 사용자 의도를 문서 분류라는 방법을 통해 질의로부터 얻어내고 문서 검색결과와 문서 분류에 의한 결과를 적절한 방법으로 합성하여 사용자에게 결과로서 제시하는 시스템을 구현하였다.
영상 검색 시스템들은 아직까지 내용 기반에 의한 검색 기술이 실용적으로 쓰일 만큼 높은 성능을 보이고 있지 않기 때문에 대부분 텍스트기반에 의한 검색을 지원하고 있다. 본 논문에서는 웹 에이젼트를 이용하여 웹상에서 멀티미디어 정보를 검색하는 것으로 HTML문서에 나타나는 텍스트 중 영상 이름이나 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 멀티미디어 자료를 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 영상 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다.
최근 사용자의 다양한 정보를 요구하는 어플리케이션이 개발됨에 따라 개인 정보 보호가 이슈화 되고 있다. 특히 사용자의 위치와 관련된 연구는 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 k-oATY에 대해 소개하고, k-oATY에 대한 설명 중 미흡했던 부분을 지적하고 이를 개선하는 논문을 제안하고자 한다. 첫 번째, 제안기법에서 생성되는 가상의 더미 생성 방법을 알고리즘으로 정의했으며 두 번째, 제안기법에서 장애물이 있을 경우 회피할 수 있는 알고리즘을 제안했다.
스미싱, 피싱 등의 개인정보 침해사고로 인한 개인정보보안이 화두가 되고 있다. 이와 같은 개인정보 침해 사건사고는 개인정보관리에 있어 사용자의 의식이 부족하기 때문에 발생한다. 본 논문에서는 기존의 XML Tag 구조 기반 문제은행 시스템과 달리 텍스트 기반 교환 형식 기술로 언어에 의존하지 않는 장점을 가진 Key-Value 방식의 JSON을 사용하였다. 제안하는 시스템은 정보보호 분야별 상, 중, 하의 난이도로 구분하며, 공간 및 시간 제약 없는 자유로운 스마트기기 및 PC를 통해 사용자에게 서비스를 제공한다. 교육훈련 서버(훈련서버)의 안정적인 서비스를 위하여 오픈소스 기반의 Nodejs와 Apache의 Load Balancing 기술을 사용한다. 또한 교육훈련의 정답, 오답 판정 시 훈련서버에게 요청하지 않고 웹페이지에서 처리하며, 그 결과는 jQuery Ajax를 이용하여 훈련서버에게 전송된다. 사용자 ID를 기준으로 데이터베이스에 저장되고, 교육훈련통계 지표로 사용하도록 하였다. 본 논문에서는 사용자의 정보보안 의식 강화를 위해 수준별 교육훈련 시스템을 설계하였다.
최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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