1. 교육정보 서비스 특론
11 주; 2015.5.13. 수
라이프로깅 서비스와 교육정보 서비스는 어떤 관계인가?
인용: https://pandodaily.files.wordpress.com/2012/11/memoto_illo.jpg?w=584&h=438
교육
정보
+
라이프스타일
+
로깅데이타 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과
Prof. 강장묵
(kangjm@korea.ac.kr ;
mooknc@gmail.com)
7. 강의 전 숙의할 질문
- 우리는 숨길 수 있는 세계에 살고 있는가?
- 우리가 숨을 수 없다면, 드러내 놓여진 것들은 무엇인가?
- 설령, 우리를 직접적으로 알려주는 주민등록번호 등이 아니더라고,
‘고객 서비스 번호‘ 등의 여타 정보와 연결된 식별 코드는 무엇인
가?
- 교육 정보는 다른 정보와 결합되는 것이 바람직한 것인가?
- 이런 편리로 잃어버리는 것은 없는가?
- (예를 들어 오늘날 많은 사람들은 기억력을 외우고 기억의 세계를
탐구하는 데신 단축키와 기계에 의존해버린다. )
8. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
9. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
10. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
11. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
12. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
13. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
14. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
16. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
17. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
18. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
19. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
20. 인용: 온라인상 비정형 데이터를 활용한 대안적 디자인 리서치 모델에 관한 연구 -디자인 에쓰노그래피 방법론을 중심으로-, 김은정(EunJungKim),이혜선(HyeSunLee), 디자인
융복합학회, <디자인융복합연구> 12권 5호. 2013 pp.205-223
일상적 소비․관심 영역 키워드 분석을 통한 트랜드 발굴, 라이프 로그(life log)를 활용한
새로운 라이프스타일 탐색으로 대신 될 수 있다. 먼저 비정형 데이터를 활용한 트랜드
발굴은 소셜미디어 분석을 활용하여 일반적인 사람들의 일상적 소비․관심 영역을 분류,
각 영역에 해당하는 개념, 행위, 제품의 종류 및 품목 관련 주요 어휘들을 포괄하여 키워
드 세트로 구성하여 트랜드 분석을 진행한다. 이 때 연령대, 성별 등의 요소를 기준으로
키워드를 추출한다면 기업이 소구하고자 하는 정확한 해당 타겟 그룹 내의 라이프스타
일 및 삶의 가치, 감성 변화들을 시간의 흐름에 따라 분석할 수 있다.(송길영,여기에 당신의 욕망이
보인다, 빅 데이터가 찾아낸 70억 욕망의 지도, 쌤앤파커스,2012. pp.180-181)
라이프 로그(life log)를 활용한 새로운 라이프스타일 탐색의 경우는 개인의 삶이
온라인상에 흔적을 남기면서 생기는 로그 파일(log file)을 이용하여 타겟 그룹의 대
표적 혹은 새로운 라이프스타일을 발견하는 것이다. 비록 현재 라이프 로그를 활용
한 비정형 데이터 분석 서비스는 제한적이지만, 향후 스마트 기기 내 GPS, 카메라,
NFC 등의 스마트 센서들이 송신하는 라이프 로그 정보셋(위치정보, 소비내역 정보
등)들을 활용한다면 보다 세밀하고 정량화된 라이프스타일 정보를 구축 할 수 있을
것이라 전망된다. 특히 라이프 로그 정보들이 기업 내 CRM과 연결된다면, 해당 기
업의 주 소비자층의 라이프스타일 및 트랜드를 발굴하는데 보다 맞춤화된 정보를
제공 받을 수 있을 것이다.
이와 같은 비정형 데이터를 활용한 분석 기법을 이용하여 도출된 사회문화적 맥락
및 소비자 트랜드, 소비자 가치와 관련된 큰 흐름은 기존 시장에 존재하지 않았던
시장 창출 및 제품 개발을 위한 현 디자인 트랜드 및 새로운 라이프 스타일, 감성 인
지를 통해 전반적 디자인 컨셉 도출 목표로 연결되어진다.
21. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
22. 인용: 라이프로그 기반 스마트 웰니스 서비스 시스템 플랫폼과 HCI , 조위덕, 한국정보처리학회, <정보처리학회지> 20권 1호. 2013 pp.73-80
23. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
24. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
25. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
26. 인용: 하이퍼 커넥티비티 환경의 스마트 러닝 프로토타입 연구 [KCI등재], 유금 한국디자인지식학회, 디자인지식저널 33, 2015.3, 15-24 (10 pages)
28. 인용: http://www.edureka.co/blog/answering-the-big-question-what-is-big-data/
A DFS allows efficient and well-managed data and
storage sharing options on a network compared to
any other. The DFS allows faster processing of huge
amounts of data by processing data at various
locations and then combining them to give the
desired output. In Big Data technologies like Hadoop,
it is possible to scale a Hadoop cluster to hundreds or
even thousands of nodes. In this way, the MapReduce
functions can be executed on smaller subsets of
larger data sets, and thereby providing the scalability
that is needed for Big Data processing.
30. 인용: http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/appdev.102/b14259/xdb02rep.htm
This diagram shows four boxes: a, b, c, and d.
Box a includes the words Data Structure? inside
it. Box b includes, from top to bottom, the word
Access?, a box labeled Repository Path Access,
and a box labeled SQL Query Access. Box c
includes, from top to bottom, the word
Language?, and the bullet points Java, JDBC,
PL/SQL, and C or C++. Box d includes, from top
to bottom, the words Processing and Data
Manipulation?, and the bullet points DOM, SQL
inserts/updates, XSLT, Queriability, and
Updatability.
32. 인용: http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/appdev.102/b14259/xdb02rep.htm
This diagram shows the data storage model. The words How Structured is
Your Data? appear at the top of the diagram. Three lines connect below to
three separate boxes named, from left to right, Structured Data, Semi-
structured Pseudo-structured Data, and Unstructured Data.
The box labeled Structured Data has two lines that connect below to the
words XML Schema Based? and the words Non-Schema Based?. XML
Schema Based? connects below to the words Use either: CLOB or Structured
Storage. Non-Schema Based? connects below to the words Store as:, which
list three bullet points: CLOB in XMLType Table, File in Repository Folder
Views, and Access through Resource APIs.
The box labeled Semi-structured Pseudo-structured Data has two lines that
connect below to the words XML Schema Based? and Non-Schema Based?.
The words XML Schema Based? connect below to the words Use either:,
which have three bullet points listed below: CLOB, Structured, and Hybrid
Storage (semi-structured storage). The words Non-Schema Based? connect
below to the words Store as:, which have three bullet points listed below:
CLOB in XMLType Table, File in Repository Folder Views, and Access through
Resource APIs. The box labeled Unstructured Data connects to the words
Store as:, which have three bullet points listed below: CLOB in XMLType
Table, File in Repository Folder Views, and Access through Resource APIs.
34. 인용: http://docs.oracle.com/cd/B19306_01/appdev.102/b14259/xdb02rep.htm
The figure shows a tree structure with two
branches. The top node is labeled Oracle XML DB
Data Access Options. The children of Oracle XML
DB Data Access Options are Query-Based Access
and Path-Based Access. The Query-Based Access
node expands to Use SQL, which expands to
Available Language and XMLType APIs (one
node), which has three branches: JDBC, PL/SQL,
and C (OCI). The Path-Based Access node
expands to Use Repository, which expands to
Available Languages and APIs (one node), which
has three branches: SQL
(RESOURCE_/PATH_VIEW), FTP, and HTTP/WebDav.
36. 인용: 맵리듀스와 대응분석을 활용한 비정형 빅 데이터의 정형화와 시각적 해석, 최요셉(JoSephChoi),최용석(YongSeokChoi), 한국통계학회, <응용통계연구> 27권 2호. 2014
pp.169-183
37. 다음주
12주:
교육정보서비스의 인문학적 메타태그
로 무엇이 있는가? 예를 들어 웨어러블
의 경우에는 어떤가?
녹화 11주 이후부터는 질의 응답으로 여러분이 생각하는
교육적 가치, 교육 매타값, 가중치 등에 대해 심화 학습하
겠습니다.
38. The followings were made to supplement
my shabby presentation.
When you need anything,
please e-mail me at this address at any time.
mooknc@gmail.com
ThanKQkangjm@korea.ac.kr