Earticle

현대 학습자들은 배경, 학습 스타일, 능력 등에서 다양한 차이를 보인다. 하지만 모든 학습자에게 동일한 학습 내용 을 전달하는 전통적 교육 방법은 이러한 학습자의 다양성을 충분히 고려하지 못한다. 따라서 개별 학습자의 특성에 따라 최적 의 학습 경험을 제공하는 맞춤형 학습 시스템의 구현은 오늘날 에듀테크 시대에 더욱 중요해졌다. 본 논문은 증가하는 학습자 중심의 교육 요구에 따라 학습자의 특성, 관심사, 학습 이력 등을 종합적으로 분석할 수 있는 모델들을 파악한 후 이를 기반으 로 맞춤형 학습 시스템을 설계했다. 본 시스템은 학습자의 학습 이력을 기반으로 학습자의 현재 수준과 목표에 맞춘 자기주도 적 학습을 지원하기 위해 강점과 약점을 파악할 수 있도록 설계되었으며 이 과정에서 시스템의 설계 변경 없이 필요한 학습 요소들을 확장할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 사용자 맞춤형 학습 시스템 구축에 필요한 주요 기반을 파악하고 맞 춤형 학습을 지원하기 위한 시스템 아키텍처를 효과적으로 구축할 수 있다.

In the current epoch of educational technology (EdTech), the realization of a personalized learning system has become increasingly important. This is due to the growing diversity of today's learners in terms of backgrounds, learning styles, and abilities. Traditional educational methods that deliver the same content to all learners often fail to take this diversity into account. This paper identifies models that comprehensively analyze learners' characteristics, interests, and learning histories to meet the growing demand for learner-centered education. Based on these models, we have designed a personalized learning system. This system is structured to support autonomous learning tailored to the learner's current level and goals by identifying strengths and weaknesses based on the learner's learning history. In addition, the system is designed to extend necessary learning elements without changing its architecture. Through this research, we can identify the essential foundations for constructing a user-tailored learning system and effectively develop a system architecture to support personalized learning.

Our prediction model is based on the development of "Semantic Location Model." It embodies geometrical and topological information which can increase the efficiency in prediction and make it easy to manipulate the prediction model. Data mining is being implemented to extract the inhabitant's location patterns generated day by day. As a result, the self-learning system will be able to semantically predict the inhabitant's location in advance. This context-aware system brings about the key component of the ubiquitous computing environment. First, we explain the semantic location model and data mining methods. Then the location prediction model for the ubiquitous computing system is described in details. Finally, the prototype system is introduced to demonstrate and evaluate our prediction model.

This research aimed (1) to study and analyze the ability of current information retrieval (IR) systems based on views of information behavior (IB), and (2) to propose a conceptual framework for an IB model based on the collaboration between the system and user, with the intent of developing an IR system that can apply intelligent techniques to enhance system efficiency. The methods in this study consisted of (1) document analysis which included studying the characteristics and efficiencies of the current IR systems and studying the IB models in the digital environment, and (2) implementation of the Delphi technique through an indepth interview method with experts. The research results were presented in three main parts. First, the IB model was categorized into eight stages, different from traditional IB, in the digital environment, which can correspond to all behaviors and be applied to with an IR system. Second, insufficient functions and log file storage hinder the system from effectively understanding and accommodating user behavior in the digital environment. Last, the proposed conceptual framework illustrated that there are stages that can add intelligent techniques to the IR system based on the collaboration perspective between the user and system to boost the users' cognitive ability and make the IR system more user-friendly. Importantly, the conceptual framework for the IB model based on the collaboration perspective between the user and system for IR assisted the ability of information systems to learn, recognize, and comprehend human IB according to individual characteristics, leading to enhancement of interaction between the system and users.

Background/Objectives: As the fourth industrial age begins, research on speech recognition is actively being carried out. Methods/Statistical analysis: However, since speech recognition is developed based on the standard language, the recognition rate is lower for people using dialects and unusual tones. Because of these problems, it is more difficult to gather data because seniors and dialect users do not attempt to recognize speech. Improvements/Applications: Therefore, to solve this problem, we have added a specific database and configured a speech recognition system that can be used by people who use dialects and unusual tones.

The majority of researches regarding user acceptance of information systems (IS) are considering end users being homogeneous. However, online brand communities (OBCs) are considered to have diverse types of users in different layers, and existing theories and models of user acceptance cannot explain the user acceptance of OBCs. This research-inprogress paper aims to reveal different motivators to accept and continued use of OBC among different groups of members. Based on consumers’product purchase decision making process, this paper classifies OBC users into five layered categories and propose the most significant motivator for each user layer based on technology acceptance model and motivation model. Future work is proposed mostly focusing on data collection.

There are lot of studies on EC (electronic commerce), and VC (virtual community). The analysis of information systems (IS) usage based on TAM (technology acceptance model) has proven to be successful across almost online service contexts. Previous studies have focused on only an area (i.e., technology traits). In addition, little research has tried to analyze the individual differences. The effect of some factors on user intention, captured through several theories such as TAM, has been demonstrated. Yet, few studies have explored the salient relationships of users’ technology acceptance with individual personality. To examine the relationship between personality and technology acceptance, our research attempts to develop a research model that extends the TAM perspective in view of the additional contributions of individual difference in the perspectives of personality. In this extension, we applied the big five model. The research model was empirically tested on the context of a social network service. We show the potential utility of incorporating this model into IS research by using the big five model.

한국의 사회서비스 전달체계는 부처별 분절, 공급자 중심 운영, 반복적 신청 절차로 인해 복지 사각지대와 행정 비효율을 초래하고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 한계를 극복하기 위한 사용자 중심 AI 통합 모델, 즉 초개인화 사회복지 플랫폼(Hyper-Personalized Social Welfare Platform, H-SWP)을 제안하는 데 있다. 본 연구는 공공서비스 설계, 서비스 주권, AI 기반 공공서비스 혁신 관련 선행연구를 검토하고, 한국과 해외의 디지털정부 및 통합서비스 사례를 비교 분석하여 한국형 사회서비스 전달체계 개편모형을 설계하였다. 분석 결과, H-SWP는 AI 기반 욕구 예측, 통합 서비스 매칭, 디지털 케어 조정, 피드백 기반 정책 개선의 네 모듈로 구성될 때 가장 높은 정책적 정합성을 갖는 것으로 나타났다. 특히 선행연구와 공식 사례를 종합하면, 통합서비스 모델은 반복 신청 부담을 줄이고, 취약위험의 조기 식별과 연계 추적을 가능하게 하며, 사용자 중심 서비스 경험과 정책학습을 동시에 강화할 수 있는 잠재력을 가진다. 반면, 개인정보 보호, 부처 간 데이터 연계, 알고리즘 편향, 디지털 격차는 핵심 제약요인으로 확인되었다. 따라서 한국형 H-SWP의 실현을 위해서는 단계적 파일럿, 법·제도 정비, privacy-by-design 기반 데이터 거버넌스, human-in-the-loop 심사체계, 그리고 기술복지전문가 양성이 병행되어야 한다. 본 연구는 AI 기반 복지전달체계의 방향을 제시하는 설계지향형 논문으로서, 향후 실증 검증과 지역 단위 파일럿 연구를 위한 측정 가능 지표와 검증 프레임을 함께 제시한다.

South Korea’s social service delivery system remains fragmented across ministries and agencies, generating service gaps, duplicated administrative burdens, and a provider-centered experience for users. This study proposes the Hyper-Personalized Social Welfare Platform (H-SWP) as a user-centered AI integration model for restructuring the Korean social service delivery system. This evidence-informed, design-oriented study reviews the literature on public service design, service sovereignty, AI-enabled public sector innovation, and integrated service delivery, while also drawing on comparative digital-government cases to construct an implementation framework appropriate for Korea. The analysis suggests that the H-SWP becomes most coherent when structured around four interconnected modules: AI-based need prediction, integrated service matching, digital care coordination, and feedback-based policy refinement. Existing scholarship and official public-sector cases indicate that integrated and user-centered service models can reduce administrative burden, improve continuity of care, support proactive identification of risk, and strengthen policy learning through service data. At the same time, legal constraints on data sharing, privacy risks, algorithmic bias, and the digital divide remain significant implementation barriers. The study therefore argues that the practical adoption of H-SWP requires phased piloting, institutional reform, privacy-by-design data governance, human-in-the-loop decision review, and the cultivation of Tech-Welfare Specialists. As a design-oriented conceptual study, this paper contributes not only a platform model but also a measurable validation framework for future empirical testing and pilot-based policy experimentation.

소셜 앱에 게이미피케이션 방식이 적용되면서 유저들의 흥미와 제품에 대한 몰입을 보다 더 유발시키며, 그 가치와 중요성이 커지고 있다. 게이미피케이션이란 게임이 아닌 분야에 게임의 기법과 사고를 적용하여 사용자의 몰입 을 유도하는 것을 의미한다. 이에 본 논문은 게이미피케이션 분석 모델인 옥탈리시스를 차용하여 중국 3대 소셜 앱에 대한 사용자의 지속 활용도를 분석하여 그 특성을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 게이 미피케이션의 구성요소와 특성에 대해 기존 사례를 통해 살펴본다. 둘째, 중국 3대 소셜 앱인 위쳇, QQ, 샤오홍슈에 대해 옥탈리시스의 8가지 분석 툴을 통해 설문조사를 실시하고 그 지속 활용도에 대해 분석한다. 분석 결과 게임 메커 니즘의 외적 표현인 세 가지 요소 포인트(Point), 배지(Badge), 리더보드(Leadboard)는 사용자의 활용도가 지속되지 않았으며, 이는 단지 하나의 수단일 뿐임을 알 수 있었다. 반면, 소셜 앱의 특성과 콘텐츠 그리고 사용자의 욕구가 결합 되어야 게임화 된 사고를 극대화 할 수 있으며, 이에 따라 사용자의 지속 활용도가 유지 됨을 알 수 있다.

The value and importance of Gamification has intensified as the way Gamification is applied to social networking applications has added to users’ interest and involvement to the product. Gamification entails the adoption of gaming techniques and modes of thinking in non-gaming domains to elicit user engagement. To this end, the paper draws on Gamification’s analytical model, Octalysis, with the aim of identifying user loyalty of the three major Chinese social networking applications and extracting their characteristics. In this regard, the first task in the advancement of the study is to establish an understanding of the components and characteristics of Gamification within the context of available examples. Next, a questionnaire survey covering China’s three dominant social applications, WeChat, QQ, and Xiaohongshu, is administered and their user loyalty is examined through Octalysis’s eight analytical frameworks. By virtue of analysis, the results demonstrate that the three elements of game mechanics, Point, Badge, and Leadboard, which are external to the game, fail to sustain the user loyalty, but are merely a means to an end. Only by including a combination of social application features, contents and user needs can Gamification considerations be maximized to ensure that users are subjectively engaged with the product.

본 논문은 교통망에서 관측 링크 교통량, 미관측 링크의 이용자평형 정보를 이용하여 O-D행렬을 수학적으로 생성하는 모형을 제시하고 있다. 교통량이 관측되지 않은 링크로부터 이용자 평형 상태에서 추출 가능한 정보를 바탕으로 일련의 논리적 연산을 거쳐 실제교통량에 근접하는 서브알고리듬을 유추하여 O-D행렬 추정의 정확도와 연산의 일관성을 제고하였다. 이를 위해 이용자평형상태에서 새로운 정리(Theorem)와 보조정리(Lemma)를 유도하여 적용하였다. 모형의 시험은 3개의 초기 O-D 행렬과 3개의 미관측 링크 교통량 시나리오를 각각의 모형에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 적용 결과 본 논문에서 제시된 모형은 기존의 이용자균형 접근방식의 모형emf에 비해 추정된 O-D값의 실제 값과의 차이(O-D Trip RMSE)가 현저히 감소되는 것을 확인하였다.

This research addresses the problem of estimating Origin-Destination (O-D) trip matrices from link volume counts, a set of unobserved link volumes and information of user equilibrium flows in transportation networks. A heuristic algorithm for estimating unobserved link flows is derived, which provides volume estimates that are approximately consistent with both observed flows and an assumption of user equilibrium conditions. These estimated link volumes improve the constraints associated with the synthetic OD estimation model, providing improved solution search procedure. Model performance is tracked in terms of the root mean square errors (RMSE) in predicted travel demands, and where appropriate, predicted linked volumes. These results indicate that the new model substantially outperforms existing approaches to estimating user-equilibrium based synthetic O-D matrices.

이용자를 시스템 디자인 과정에 적극적으로 참여하는 것이 유용한 정보 시스템의 디자인을 성공시키는 필수요소이다. 본 논문에서는 이용자 중심의 시스템 디자인에 관한 대표적인 방법론을 조사하고, 그 조사결과에 따라 최적의 이용자 모델을 제안하였다. 최적의 정보시스템을 설계하기 위해 실제 이용자들이 자신들의 정보요구를 만족시키기 위해 어떠한 정보를 필요로 하는지와 그들이 수립하는 일련의 정보전략을 분석하였다. 본 연구에서 사용한 분석기법은 더빈의 Sense-Making 이론에서 사용한 Sense-Making Timeline 인터뷰이다. 특히 이 연구에서 제시된 이용자 모델은 이 연구에서 사용된 소프트웨어가 본래가지고 있던 메뉴 배열순서와는 상이한 절차(timeline)를 보여주고 있다. 궁극적으로 본 연구에서는 장래에 수행되어질 시스템 디자인과 그 평가에 적용시킬 수 있기 위해, 이용자 모델수립에 필요한 개발과정의 단계들을 제시하였다.

In order to make interactive computing systems, including information systems, usable it is important to bring users into the design process. This article surveys and introduces several major system design approaches that are widely accepted as approaches from a users' perspective. A user model developed by the author is introduced following these existing approaches. This user model is developed from actual users' understanding of their goals and strategies to solve their information needs by using Dervin's Sense-Making Theory with Sense-Making Timeline Interviews. This user model reveals a different timeline from the default menu presentation orders that originally comes with the software. Steps for developing a user model from the Sense-Making Timeline Interviews are suggested for further application and guidelines in developing user models for system design and evaluation.

콜드 스타트 사용자 문제는 협업 필터링 기반 추천 시스템에서 사용자-아이템 사이의 상호작용 정보 부족으로 인해 추천 성능이 저하되는 현상이다. 본 연구는 디퓨전 모델을 활용한 콜드 스타트 사용자 문제 개선의 초기 연구로써, 디퓨전 모델의 노이즈 제거 능력을 활용하여, 콜드 사용자의 임베딩에 혼입된 노이즈를 제거함으로써 추천 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 구체적으로는 사전 학습된 협업 필터를 기반으로, 사용자가 상호작용한 아이템들의 임베딩 평균을 디퓨전 모델의 조건으로 설정하여 디퓨전 모델이 협업 필터가 학습한 최종 사용자 임베딩을 생성하도록 하고, 이를 기존 아이템 임베딩과 내적하여 사용자의 아이템에 대한 선호도 점수를 계산한다. 두 개의 실제 데이터 세트를 활용한 실험 결과, 제안방법이 기존 방법에 비해 대비, 상호작용 데이터가 40개 이하인 콜드 사용자를 위한 아이템 추천에서 Precision@20, Recall@20, NDCG@20 지표에서 기존 방법보다 뛰어남을 보였다.

The cold-start user problem refers to the degradation in recommendation performance caused by insufficient user-item interaction data in collaborative filtering-based recommender systems. As an initial study that addressing this issue using the diffusion models, we propose a novel approach that leverages the diffusion model's denoising capability to enhance the quality of embeddings for cold-start users. Specifically, we utilize a pre-trained collaborative filter to compute the average embedding of items that a user has interacted with and use it as a condition for the diffusion model. The model then generates a refined user embedding aligned with the collaborative filter's learned space, which is subsequently used to compute preference scores via inner products with item embeddings. Experimental results on two real-world datasets show that our method outperforms comparison methods in item recommendation for cold users with fewer than 40 interactions, achieving higher Precision@20, Recall@20, and NDCG@20 metrics.

본 연구는 2011년 10월 5일부터 시행된 장애인활동지원에 관한 법률의 활동지원에 관한 본인부담금 부과체계를 현행의 단순한 소득구간 별 그리고 서비스 량 별 임의적 차등부과체계에서 최저생계비가 반영된 처분가능소득을 기준으로 부과하는 체계로 전환할 필요가 있음을 논의하였다. 처분가능소득을 기준으로 한 본인부담금 부과체계가 적용될 경우 현행의 활동보조서비스의 본인부담액이 상당부분 과다부과 되고 있음을 알 수 있었으며, 과소 부과된 경우는 전국 가구평균 소득의 150%~200%소득구간이면서 1등급인 구간과 200%초과 소득구간이면서 4등급, 3등급, 2등급, 1등급인 구간에 불과하였다. 이상의 결과는 현행 활동보조서비스의 본인부담금이 저소득계층일수록 그리고 활동보조서비스의 제공시간이 적을수록 많이 부담하는 구조라고 할 수 있다. 따라서 향후 본인부담금의 부과체계 검토 시 처분가능소득을 기준으로 한 부과체계로의 전환을 모색할 필요가 있음을 보여주고 있다.

This article discusses the necessity of the change of current user fee's charging systems regarding personal assistance services for disabled people. The current system charges user fees on the basis of the roughly classified income levels, without the consideration of capacity of people's disposable income. Thus, the irrationality occurs like people with lower income pay more fees relatively than people with higher income. To overcome this problem, this article suggests a new model in which user fees should be charged on the basis of the disposable income with reflecting paying capacities of people compared to those of people with the highest income. The comparison between the current model and the new one about the amount of user fee shows that, under the current system, the majority of people with lower income expenses the fee above their paying capacities for personal assistance service. This result says that the current system needs to be changed to the system considering their paying capacity based on disposable income.

최근 웹 기술은 통합화, 가상화, 사회화의 세 가지 원동력에 의해 발전해왔다. 그러나 웹 기술은 소셜 네트워킹 능력의 증가를 제공하는 반면에 개인의 디지털 컨텐츠에 대한 프라이버시의 노출을 더욱 복잡하고 해결하기 어려운 문제로 심화시키고 있다. 대표적으로 세부적인 관계의 정의나 관리가 불가능하여 컨텐츠의 수집, 요약으로부터 개인의 정보 및 관심사가 추론될 수 있고, 정보 소유자만의 소셜 네트워크 구축이 어려운 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 2.0 환경에서 사용자만의 디지털 컨텐츠를 보호하기 위해 기존의 접근 통제 방법에 관계(Relationship)와 컨텐트 시맨틱(Content Semantic)의 개념을 적용한 RCBAC(Relationship-Content based Access Control) 모델을 제안한다. 이 방법은 개인적인 성향 등의 프라이버시가 노출되지 않고 세부적인 관계의 정의나 관리가 가능하도록 하여 정보 소유자가 자신의 소셜 네트워크를 구축할 수 있고, 이것을 웹 컨텐츠로 적용 및 확장할 수 있다.

The recent web technology has been developed by three mainsprings which include integration, virtualization, and socialization. The web technology provides the increment of the social networking ability. However it deepens the exposure of privacy about personal information as more complicating and difficult problems. Representatively, it is impossible to define and manage the specific relation, so the personal information and interest can be inferred from collecting and summarizing the contents. Also, there are some problems that it is hard to construct the information owner's own social network. Thus this paper proposes the RCBAC(Relationship-Content based Access Control) Model which applies both the concepts of Relationship and Content Semantic to the existing access control methods to protect the user's own digital contents in web 2.0 environment. This method prevents privacy such as personal inclination from being exposed and enables to define and manage the specific relation. By doing this the information owners can construct their social network. This social network can be applied and extended to web contents.

유체의 정확한 상거동 특성 파악은 저류층 시뮬레이션 수행에 있어서 매우 중요한 요소이다. 실 험에 의한 저류 유체의 상거동 분석은 그 비용 뿐 아니라 적용의 한계를 가지므로 보다 넓은 범위의 온도, 압 력, 조성에 대한 분석이 가능한 상태방정식 기반의 PVT 패키지가 일반적으로 이용된다. 그러나 현재 사용되 는 대부분의 상용 모델은 도스 환경에서 실행되어 사용자에게 불편한 점이 있으므로 본 연구에서는 객체지향 시각화 언어인 Visual C++을 이용하여 사용자 친화적 윈도우 상거동 분석 모델을 개발하였다. 본 모델은 크 게 다단분리공정 계산 모듈, 상 포락선 산출 모듈 및 CVD, CCE, DL, Swelling Test와 같은 실험 시뮬레이션 모듈로 구성되었다. 개발된 모델의 검증 및 적용성을 확인하기 위해 여러 상태방정식을 이용한 실제 저류 유 체에 대한 분석을 수행하였으며, 문헌의 결과와 일치함을 확인하였다.

Precise and accurate characterization of reservoir fluid is a very important factor in reservoir simulation studies. PVT experiments are usually expensive and performed in limited conditions. Therefore, EOS based PVT packages are widely used for the prediction and evaluation of fluid properties over a wide range of temperature, pressure and composition. Because widely used commercial packages executed in DOS environment are not oriented towards users, we developed user-friendly phase behavior model utilizing the object-oriented language, Visual C++. This model is composed mainly of multiple stage separation module, phase envelope generation module, and experimental simulation module including CVD, CCE, DL, swelling test scheme. In order to investigate the validity and applicability of developed model, different equation of states were analysed for the prediction of fluid properties using reservoir fluid data. Good agreement was obtained between published and calculated results by this model.

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.

This study aims to create a basic model for classifying the activity photos that urban park users shared on social media using Deep Learning through Artificial Intelligence. Regarding the social media data, photos related to urban parks were collected through a Naver search, were collected, and used for the classification model. Based on the indicators of Naturalness, Potential Attraction, and Activity, which can be used to evaluate the characteristics of urban parks, 21 classification categories were created. Urban park photos shared on Naver were collected by category, and annotated datasets were created. A custom CNN model and a transfer learning model utilizing a CNN pre-trained on the collected photo datasets were designed and subsequently analyzed. As a result of the study, the Xception transfer learning model, which demonstrated the best performance, was selected as the urban park user activity image classification model and evaluated through several evaluation indicators. This study is meaningful in that it has built AI as an index that can evaluate the characteristics of urban parks by using user-shared photos on social media. The classification model using Deep Learning mitigates the limitations of manual classification, and it can efficiently classify large amounts of urban park photos. So, it can be said to be a useful method that can be used for the monitoring and management of city parks in the future.

안드로이드 플랫폼은 현재 단일 사용자 위주의 보호만을 지원하기 때문에 다중 사용자를 위한 보안 방법이 필요하다. 특히, 개인정보 및 금융정보가 담긴 어플리케이션과 같은 특정 앱 뿐만 아니라 콘텐츠 접근을 위한 권한 관리가 필요하다. 따라서 본 논문은 안드로이드 플랫폼 기반 디바이스를 대상으로 통합된 사용자 인증 매니저 모델을 제안한다. 이를 통해 어플리케이션의 실행, 설치, 삭제를 세분화하여 관리할 수 있는 인증 매니저 모델을 제시한다.

Currently, as the Android platform only supports single-user protection, it needs security solution for multi-users. Specially, it has to protect specific applications which have personal and financial information, and be available to support authority management for contents access. Thus, this paper proposes an integrated user authority manger model for the Android platform. It helps application authority which is capable to divide into three statuses: installation, execution, deletion with the help of information technology.

This paper presents a study on the introduction of User Model-Based Dialogue System. Also we present a plan-based Korean dialogue system as a natural language database user interface for product search. The system can be characterized by its support for mixed initiative to give user more control over dialogue, employment of user model to reflect user's preferences, alternative solution suggestion if there is no product matched exactly to user's requirements, handling circumlocution which frequently occurs in dialogues. The user modeling shell system BGP-MS is adapted for the system. The system provides for a user-friendly database user interface by managing dialogue intelligently. By its implementation and test, it has been shown that the user model-based dialogue system can be utilized effectively for product search.

본 연구는 3차원 서비스품질 모형을 적용한 공공도서관 서비스품질이 이용자 만족도와 이용자 충성도에 어떻게 영향을 미치는가를 파악하기 위해 연구모형을 설계하고 검증하였다. 이를 위해 지역 및 도서관 특성을 고려하여 서울 및 경기도 21개의 공공도서관에서 이용자 설문조사를 실시하여 유효표본 353부를 연구에 사용하였다. 분석 결과, 서비스품질의 물리적환경품질(PQ), 상호작용품질(IQ), 결과품질(OQ)은 이용자 만족도(US)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 서비스품질의 결과품질(OQ)은 이용자 충성도(UL)에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이용자 만족도(US)는 이용자 충성도(UL)에 영향력이 있음을 파악하였다. 이용자 만족의 선행요인으로 품질의 향상은 이용자의 만족도 향상에 직접적으로 영향을 주고, 이용자 충성도에 영향을 주는 핵심요인은 이용자 만족도이며, 서비스 결과에 대한 품질 인식은 이용자 만족도와 이용자 충성도에 직·간접적으로 영향을 주었다. 변화하는 공공도서관 이용자의 욕구에 대한 대응을 할 수 있는 연구가 활발히 이루어져야 할 것이다.

This study aimed to develop and validate a research model to investigate how the service quality of public libraries, where a 3-dimensional service quality model was applied, impacts user satisfaction and loyalty. We collected 353 valid responses through a survey targeting public library users across 21 locations, considering various regional and library-specific characteristics. Our analysis revealed that physical environment quality (PQ), interaction quality (IQ), and outcome quality (OQ) of service quality influence user satisfaction (US). Additionally, outcome quality (OQ) of service quality impacts user loyalty (UL), and user satisfaction (US) affects user loyalty (UL). We also found that quality improvement is a leading factor for user satisfaction, user satisfaction is the primary factor of user loyalty, and the perception of service quality directly and indirectly affects user satisfaction and loyalty. We concluded that continuous research should be actively conducted to respond to the evolving needs of public library users.

교육은 적응적 하이퍼미디어 시스템에서 가장 큰 응용분야이다. 사용자 모형은 적응적 하이퍼미디어 시스템분야에서 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 학습자의 수준에 따 라 다양한 학습 내용을 제공할 수 있도록 신경회로망 기법을 이용하여 사용자 모형을 개발하였다. 개발된 사용자 모형의 성능평가를 위해 웹기본 개념, 멀티미디어, HTML에 관한 내용을 학습하는 하이퍼미디어를 가지고 시뮬레이션 결과 학습자의 수준에 따라 다양한 컨텐츠를 제공함을 알 수 있었다.

Education is the largest application area of adaptive hypermedia systems. The user modeling is considered a very important part of the field of adpative hypermedia systems. In this paper we present the developed user model which provides different educational contents using a neural network. The user model has been verified on hypermedia for learning about basic web concepts, multimedia and HTML. This paper reports the results of simulation. Our simulation shows that the user model exactly can provide contextual different links for different students.