[논문]3D 디지털 연표 기반의 지능형 전통문화 검색 시스템 개발

신유탁; 조재춘

doi:10.22156/cs4smb.2019.9.10.154

3D 디지털 연표 기반의 지능형 전통문화 검색 시스템 개발
Development of Intelligent Traditional Culture Retrieval System based on 3D Digital Timeline 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.9 no.10, 2019년, pp.154 - 162

신유탁 ((주)피씨엔 연구소) , 조재춘 (상명대학교 스마트정보통신공학과)

초록
AI-Helper

정보통신 기술이 빠르게 발전하면서 사회와 문화 전반에 많은 영향을 미치고 있음에도 전통문화에 대한 체계적인 분류 및 최신 검색 기능을 제공하는 시스템은 아직까지 제공되고 있지 않다. 따라서 본 논문은 전통문화 콘텐츠 분류체계를 수립하여 3D 연표를 자동으로 생성하고 시각화함으로써 사용자에게 체계적인 분류 및 검색 기능을 제공함과 동시에 융복합서비스가 가능한 전통문화 검색 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 전통문화 콘텐츠를 수집하는 기능, 수집된 전통문화 콘텐츠를 분류 및 저장하는 기능, 저장된 전통문화 콘텐츠에 기반을 두어 3D 디지털 연표를 자동으로 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 시스템의 사용성 평가를 위해 시스템 만족도 설문지를 개발하였고 대학생 19명이 참여하여 시스템 사용성을 검증하였다. 실험 결과, 시스템 만족도에서는 모든 문항이 평균적으로 '만족한다'는 결과를 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Despite the development of information and communication technology, which has a great impact on society and culture, there is no platform that provides a systematic classification and state-of-the-art information retrieval system on the traditional culture. Therefore, this paper developed a traditional culture retrieval system capable of convergence services with systematic classification and retrieval based on automatically generate and visualize the 3D timeline. This system provides the function of collecting traditional culture contents, classifying and storing collected traditional culture contents, and automatically generating 3D digital timeline based on stored traditional culture contents. In addition, a system satisfaction questionnaire was developed to evaluate the usability of the system, and 19 students participated in verifying the system. As a result of the experiment, the satisfaction of the system showed that all items were 'satisfied' on average.

주제어

표/그림 (12)

그림 Fig. 1. System Structure
그림 Fig. 2. Content Crawler Module
그림 Fig. 3. Content classification Module
그림 Fig. 4. Information Retrieval System UI
그림 Fig. 5. Content Map
그림 Fig. 6. 3D Digital Timeline
그림 Fig. 7. IR Pop-up on 3D Digital Timeline
그림 Fig. 8. Knowledge Map Pop-up on 3D Digital Timeline
그림 Fig. 9. Multimedia Pop-up on 3D Digital Timeline
표 Table 1. Participants Information
표 Table 2. Questionnaire for System Satisfaction
표 Table 3. Satisfaction descriptive statistics

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문은 기존에 없던 전통문화 콘텐츠 플랫폼을 새롭게 개발한 3D 디지털 연표기반의 지능형 정보검색 시스템 을 제안하고 개발하는 데 목적을 두고 있다. 이에 따라 본 시스템의 사용성 만족도 평가를 통해 효용성을 검증하였다.
본 논문은 새로운 전통문화 콘텐츠 데이터를 입력받고, 입력된 데이터를 자동으로 분류하여 3D 디지털 연표를 자동으로 표출하는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 전통문화 사이트를 통해 정형, 비정형 데이터를 수집하는 기능, 데이터 저장부의 전통문화 콘텐츠 데이터 웨어하우스 (Cultural Contents Data Warehouse : CCDW)에 매핑 되도록 수집된 콘텐츠를 적재하는 기능, 전통문화 콘텐츠의 특성 중에서 시간 데이터를 추출하고, 추출된 시간 데이터에 기반하여 기초 디지털 연표를 생성하는 기능, 시간 데이 터와 콘텐츠 연결망 분석에 따라 디지털 연표와 콘텐츠 매핑을 수행하는 기능 및 기초 디지털 연표와 매핑된 콘텐츠들을 시각화하여 3D 디지털 역사 연표로 출력하는 기능을 포함한다.
본 논문은 전통문화 콘텐츠 분류체계를 수립하여 3D 연표를 자동으로 생성하고 시각화함으로써 정보 이용자에게 체계적인 분류 및 검색 기능을 제공함과 동시에 융복합 서비스가 가능한 전통문화 검색 시스템을 개발하였고 사용성 평가를 통해 시스템을 검증하였다.

제안 방법

이후 전통문화 콘텐츠의 특성 중에서 시간 데이터를 추출하고, 추출된 시간 데이터에 기반을 둔 기초 디지털 연표를 생성하고, 시간 데이터와 콘텐츠 연결망 분석에 따라 디지털 연표와 콘텐츠 매핑을 수행한다. 그리고 디지털 연표와 매핑된 콘텐츠들을 3D로 시각화하여 출력하는 동작을 수행한다. 3D로 시각화된 디지털 연표는 Y축 방향으로 시대 및 시간을 나타내는 타임라인이 배치되고 X축 방향으로 카테고리가 배치되고, 카테고리에 각각 대응되는 콘텐츠들이 타임라인에 매핑(mapping)되도록 Y축 방향으로 배열된다.
또한, 디지털 연표는 연대, 시대, 국가, 및 사건의 기준에 따라 시간순으로 세로 방향 또는 가로 방향으로 정렬된 표로 생성될 수 있다. 그리고 시간 데이터와 콘텐츠 연결망 분석에 따라 디지털 연표와 콘텐츠 매핑을 수행한다. 콘텐츠 매핑은 자동 매핑 방식으로 수행될 수 있다.
본 논문은 새로운 전통문화 콘텐츠 데이터를 입력받고, 입력된 데이터를 자동으로 분류하여 3D 디지털 연표를 자동으로 표출하는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 전통문화 사이트를 통해 정형, 비정형 데이터를 수집하는 기능, 데이터 저장부의 전통문화 콘텐츠 데이터 웨어하우스 (Cultural Contents Data Warehouse : CCDW)에 매핑 되도록 수집된 콘텐츠를 적재하는 기능, 전통문화 콘텐츠의 특성 중에서 시간 데이터를 추출하고, 추출된 시간 데이터에 기반하여 기초 디지털 연표를 생성하는 기능, 시간 데이 터와 콘텐츠 연결망 분석에 따라 디지털 연표와 콘텐츠 매핑을 수행하는 기능 및 기초 디지털 연표와 매핑된 콘텐츠들을 시각화하여 3D 디지털 역사 연표로 출력하는 기능을 포함한다. 또한, 3D로 시각화된 디지털 연표는 Y축 방향으 로 시대 및 시간을 나타내는 타임라인이 배치되고, X축 방향으로 복수의 분류 카테고리가 배치되고, 카테고리 각각에 대응되는 콘텐츠들이 타임라인에 매핑(mapping)되고 Y축 방향으로 배열되도록 구성된다.
본 시스템은 전통문화 콘텐츠를 수집하는 기능, 수집된 전통문화 콘텐츠를 분류 및 저장하는 기능, 저장된 전통문화 콘텐츠에 기반을 두어 3D 디지털 연표를 자동으로 생성하는 기능을 제공한다.
사용성 만족도 평가를 위해 피험자를 대상으로 30분 동안 시스템 개발 목적과 사용 방법 등을 소개하였고 30분 동안 피험자들이 직접 시스템을 사용하는 시간을 가졌다. 이후, 사용성 만족도 설문조사를 시행하였다.
사용성 만족도 평가를 위해, 기존 연구를 기반으로 본 시 스템에 맞게 설문지를 개발하였고, 총 7문항으로 5점 척도로 개발되었다. 개발된 설문 문항은 Table 2와 같다.
이를 위해, 수집된 콘텐츠로부터 자질 추출(명사 추출)을 수행한다. 수집된 콘텐츠의 텍스트를 가공하기 위해 문자 기호를 배제하며, 형태소 분석을 통해 명사를 추출한다. 형태소 분석이란 형태소를 비롯 하여 어근, 접두사/접미사, 품사(POS, part-of-speech) 등 다양한 언어적 속성의 구조를 파악하는 것이다.
실험을 위한 피험자는 대학생으로 선정하였으나 표본에 대한 실험 외적인 요인의 개입을 상쇄하기 위해 표본을 임의화 (Randomization) [4] 하여 지역과 학교, 학년 등을 따로 구분하지 않았다. 총 19명이 참여하였으며 20~26세 의 나이로 남학생 11명, 여학생 8명으로 구성되었다.
콘텐츠 자동분류는 입력되는 새로운 콘텐츠를 분류체계에 맞게 카테고리를 자동으로 분류해준다. 이를 위해, 수집된 콘텐츠로부터 자질 추출(명사 추출)을 수행한다. 수집된 콘텐츠의 텍스트를 가공하기 위해 문자 기호를 배제하며, 형태소 분석을 통해 명사를 추출한다.
본 논문은 기존에 없던 전통문화 콘텐츠 플랫폼을 새롭게 개발한 3D 디지털 연표기반의 지능형 정보검색 시스템 을 제안하고 개발하는 데 목적을 두고 있다. 이에 따라 본 시스템의 사용성 만족도 평가를 통해 효용성을 검증하였다.
3D 디지털 연표를 자동으로 생성하기 위해, 각 전통문화 사이트를 통해 정형, 비정형 데이터를 수집하고 전통문화 콘텐츠 데이터 웨어하우스에 매핑되도록 수집된 콘텐츠를 적재한다. 이후 전통문화 콘텐츠의 특성 중에서 시간 데이터를 추출하고, 추출된 시간 데이터에 기반을 둔 기초 디지털 연표를 생성하고, 시간 데이터와 콘텐츠 연결망 분석에 따라 디지털 연표와 콘텐츠 매핑을 수행한다. 그리고 디지털 연표와 매핑된 콘텐츠들을 3D로 시각화하여 출력하는 동작을 수행한다.
사용성 만족도 평가를 위해 피험자를 대상으로 30분 동안 시스템 개발 목적과 사용 방법 등을 소개하였고 30분 동안 피험자들이 직접 시스템을 사용하는 시간을 가졌다. 이후, 사용성 만족도 설문조사를 시행하였다.
명사를 추출 하는 과정은 형태소 분석을 통해 각 문장이 가지고 있는 형태소를 분류하고 그중 명사들을 추출하여 리스트를 작성하는 과정을 의미한다. 추출된 명사를 이용하여 카테고리 후보군 리스트를 생성한다. 카테고리 후보군 리스트에서 특정한 단어 가 자주 사용되는지 Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF) 가중치를 이용하여 빈도가 높은 핵심 카테고리 리스트를 선정한다.
이미지 고유명사 개체 인식은 이미지 캡셔닝 알고리즘을 적용하여 이미지로부터 텍스트를 추출한다. 추출된 텍스트를 이용하여 텍스트 고유명사 인식과 동일한 알고리즘을 적용하여 이미지 고유명사 개체를 분류한다. 비디오 고유명사 인식은 비디오로부터 특정 키 프레임을 추출하는 알고리즘을 적용하여 키 프레임 이미지를 추출하고, 이미지 고유 명사 개체 인식과 텍스트 고유명사 개체 인식을 통해 분류 한다[3].
추출된 명사를 이용하여 카테고리 후보군 리스트를 생성한다. 카테고리 후보군 리스트에서 특정한 단어 가 자주 사용되는지 Term Frequency-Inverse Document Frequency(TF-IDF) 가중치를 이용하여 빈도가 높은 핵심 카테고리 리스트를 선정한다. TF-IDF 가중치는 특정 문서에서 어떤 단어의 중요도를 평가하기 위해 사용되는 통계적인 수치로 가중치 계산은 정보이론에 따라 정보량이 많은 단어에 중요도를 부여하는 방식이다.
콘텐츠를 수집하기 위해 웹 크롤러를 개발하여 수집하였다. 콘텐츠 분류를 위해 텍스트 분류(Text Classification) 알고리즘, 이미지 분류(Image Classification) 알고리즘 등을 이용하여 텍스트나 이미지를 지정된 카테고리로 자동 분류한다. 콘텐츠 분류는 텍스트 또는 이미지 형태인 콘텐츠의 구조를 분석하고, 분석된 구조를 이전에 저장된 고유번호 체계와 비교함으로써 전통문화 콘텐츠를 분류한다.
콘텐츠 수집 및 분류 모듈은 외부 웹 사이트에서 공개된 다수의 콘텐츠를 수집하고, 수집된 콘텐츠를 분류한다. 콘텐츠를 수집하기 위해 웹 크롤러를 개발하여 수집하였다. 콘텐츠 분류를 위해 텍스트 분류(Text Classification) 알고리즘, 이미지 분류(Image Classification) 알고리즘 등을 이용하여 텍스트나 이미지를 지정된 카테고리로 자동 분류한다.

대상 데이터

총 19명이 참여하였으며 20~26세 의 나이로 남학생 11명, 여학생 8명으로 구성되었다. 지역은 서울과 충청도권 소재지 대학생이다.
실험을 위한 피험자는 대학생으로 선정하였으나 표본에 대한 실험 외적인 요인의 개입을 상쇄하기 위해 표본을 임의화 (Randomization) [4] 하여 지역과 학교, 학년 등을 따로 구분하지 않았다. 총 19명이 참여하였으며 20~26세 의 나이로 남학생 11명, 여학생 8명으로 구성되었다. 지역은 서울과 충청도권 소재지 대학생이다.
일반적으로, 정형화된 데이터를 제공할 수 있는 Open API로 제공되는 경우는 정확하게 데이터 연동을 할 수 있으나 일반적인 웹사이트의 경우는 Open API가 제공되어 있지 않고 게시판 같은 형태로 동적 데이터를 제공하고 있다. 콘텐츠 수집 모듈은 웹 크롤러를 이용하여 외부 데이터를 수집한다. 외부 데이터를 가져와서 사용하기 위해서는 WEB URL 호출을 통해 해당 게시물 콘텐츠를 추출하고 파싱하는 작업이 필요하다.

이론/모형

tf_ij 는 콘텐츠 j 에서 i 번째 단어가 나타난 빈도를 콘텐츠 j 에서 나타난 최대 빈도수로 정규화한 값으로 0부터 1사이의 실숫값을 가지며, N은 총 콘텐츠의 개수를 의미하고, n_i 는 i 번째 자질이 나타난 데이터의 수를 의미한다. 생성된 핵심 카테고리별 텍스트 벡터는 SVM 알고리즘으로 분류모델로 학습된다. 학습된 분류모델을 통해 새로운 전통문화 콘텐츠 데이터가 입력되면 자동으로 카테고리가 분류된다.

성능/효과

실험 참가자 총 19명 중 응답하지 않은 문항이 포함된 설문 결과 1개를 제외한 총 18개의 설문 데이터를 분석하였으며, 실험 대상자 18명 모두 디지털 환경에 익숙하고 디 지털 기기를 잘 다루는 것으로 평가되었다. 시스템 만족도에서는 모든 문항에 평균적으로 ‘만족한다’는 결과를 보였다.

후속연구

콘텐츠 매핑은 자동 매핑 방식으로 수행될 수 있다. 대안적으로, 디지털 연표 생성은 전문가 또는 사용자의 참여를 통한 콘텐츠 매핑의 수정이 가능하도록 설정될 수 있다. 최종적으로 매핑된 콘텐츠들을 타임라인에 시각화 되어 사용자에게 출력된다.
또한, 3D로 시각화된 디지털 연표는 Y축 방향으 로 시대 및 시간을 나타내는 타임라인이 배치되고, X축 방향으로 복수의 분류 카테고리가 배치되고, 카테고리 각각에 대응되는 콘텐츠들이 타임라인에 매핑(mapping)되고 Y축 방향으로 배열되도록 구성된다. 즉, 3D 디지털 연표 시스템을 자동으로 표출함으로써, 정보 이용자에게 체계적인 분류 및 검색 기능을 제공함과 아울러 전통문화 융복합 서비스를 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	전통문화 검색 시스템이 제공하는 것은 무엇인가?	따라서 본 논문은 전통문화 콘텐츠 분류체계를 수립하여 3D 연표를 자동으로 생성하고 시각화함으로써 사용자에게 체계적인 분류 및 검색 기능을 제공함과 동시에 융복합서비스가 가능한 전통문화 검색 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 전통문화 콘텐츠를 수집하는 기능, 수집된 전통문화 콘텐츠를 분류 및 저장하는 기능, 저장된 전통문화 콘텐츠에 기반을 두어 3D 디지털 연표를 자동으로 생성하는 기능을 제공한다. 또한, 시스템의 사용성 평가를 위해 시스템 만족도 설문지를 개발하였고 대학생 19명이 참여하여 시스템 사용성을 검증하였다.
	텍스트 형식의 연표가 가지는 단점은 무엇인가?	기존 역사 연표는 텍스트를 역사적 사건 순으로 가로나 세로 방향으로 나열하는 텍스트 형식과 사건 간의 관계를 시각화하여 표현하는 이미지 형식으로 구분될 수 있다. 텍스트 형식은 시간순으로 많은 내용을 기록할 수 있지만 사건 간의 맥락을 표현하기 어렵고 구조가 단순하다는 단점이 있다. 이미지 형식은 사건 간의 관계를 표현할 수는 있지만, 공간의 한계가 있다.
	연표란 무엇인가?	연표는 역사적 사실과 사상들을 시간의 흐름에 따라 연대 순으로 배열한 표로, 발생의 시점을 표시할 수도 있고, 연속 된 시간, 사건과 사건과의 관계 등을 표시할 수 있다[1]. 역사를 이해하기 위한 가장 간편하고 좋은 방법은 연표를 통해 시각적인 도구로 활용하여 사건 간의 연관성을 비교하는 것이다.

참고문헌 (13)

H. J. Kim. (2007). The content and method of history education. Seoul: With a book.
Y. C. Kim. (2011). Development of 3D design history chronological table by study of design history theory : based on cocept of structure of form and action. Doctoral dissertation, Hanyang University, Seoul.
Y. A. Hur, D. Y. Lee, K. K Kim, W. H Yu & H. S. Lim. (2017). A System for Automatic Classification of Traditional Culture Texts. Journal of the Korea Convergence Society, 8(12), 39-47.
D. K. Park. (2002). Analysis of ANOVA and Iterative Measurement, Seoul: Min Youngsa.
H. J. Jang, J. M Kim & W. G Lee. (2018). Analysis of the recognition of Information subjects related to future profession of high school girls. The Journal of Korean association of computer education, 21(2), 21-29.
E. M. Kim. (2011). Is Internet literacy inherited from parent to children?. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 55(2), 155-177.
C. W. Nam & S. H. Ahn. (2016). The Effects of Elementary and Middle School Students' Computer Use and Information(Computer) Educational Experiences on their ICT Literacy Levels. The Korea Contents Society), 16(10), 18-32.

원문보기 상세보기
S. J. Lee & E. H. Youk. (2014). Digital Capability Divide and Digital Outcome Divide : Gaps in the Digital Capability and itsEffects on Informational Support. Korean Journal of Journalism & Communication Studies, 58(5), 206-232.
W. J. Sung. (2014). A Study on Digital Literacy and Digital in the Smart Society. Korean society and public administration, 25(2), 53-75.
Y. J. Choi, H. S. Chung, G. W. Ban & S. M. Kim. (2016). Competencies of Korean Women and Its Implications: Comparative Analysis Based on OECD PIAAC. KOREAN WOMEN'S DEVELOPMENT INSTITUTE, 2016(1), 1-318.
M. S. Min & J. H. Lee. (2005). Analysis of Educational and Occupational Experiences of Women Studying Engineering. Korean journal of sociology of education, 15(2).
J. J. Good, J. A. Woodzicka & L. C. Wingfield. (2010). The effects of gender stereotypic and counter-stereotypic textbook images on science performance. The Journal of social psychology, 150(2), 132-147.

상세보기
N. J. Hafkin & S. Huyer. (2007). Women and Gender in ICT Statistics and Indicators for Development. Information Technologies and International Development, 4(2), 25-41.

LOADING...

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증