주문형 비디오 시스템에서 가변 비트율로 압축된 데이터들은 압축 대상이 되는 데이터의 내용 변화와 압축 기법의 특성으로 인해 단위 시간 당 처리해야 할 데이터 크기가 일정하지 않다. 그러나, 대부분의 주문형 비디오 서버들은 가변 비트율로 압축된 데이터를 실시간에 처리하기 위해 가변 데이터 크기의 최대값으로 시스템 자원을 예약하기 때문에 자원의 활용률이 떨어진다. 본 논문에서는 가변 비트율로 압축된 데이터를 예약할 때 선반입을 사용하여 서버의 사용자 수용 가능성을 극대화할 수 있음을 증명하고 이를 구현한 버퍼 관리 기법을 제안한다. 제안된 버퍼 관리 기법은 현실적으로 가능한 최대의 블록들을 사용 순서에 따라 버퍼에 반입한다 또한, 소비 시점이 먼 블록부터 반출하고 소비 시점이 가까운 블록부터 반입함으로써 비디오 서버의 자원 활용률을 최대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 버퍼 관리 기법의 효율성은 모의 실험을 통해 확인하였다.

웹 기반 학습 시스템에서 평가를 위한 문제출제 방식에 대해 많은 연구가 이루어지고 있다. 이러한 원격 교육에서 출제되는 문제들은 고정 출제나 무작위 출제 방식 또는 난이도에 따른 자동 출제 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 산업 기사 시험을 대비하는 학생들을 위한 웹 기반 학습 시스템을 설계함에 있어 기사 시험에 맞는 새로운 문제 출제 알고리즘을 제시한다. 일반적으로 기사 시험은 평균 점수에 맞는 난이도별 문제 출제와 함께 전체 학습 범위에서 골고루 시험 문제가 출제되어야 하는 특징이 있다. 따라서 제시된 알고리즘에서는 자동 문제 출제를 함에 있어 난이도뿐만이 아니라 전체 학습 범위에 대한 분포도 고려하여 문제를 골고루 출제한다. 이는 난이도에 의한 자동 출제 방식에 비해 기사 시험을 준비하는 학습자에게 보다 효과적인 학습 진단 방법을 제공할 수 있다.

본 연구는 웹서버와 비주얼 인터데브를 각각 서버, 클라이언트의 개념적 툴로 사용해서 인터넷이나 인트라넷상에서 웹 애플리케이션을 개발하는 방법과 이 애플리케이션에 데이터베이스를 동적으로 통합하는 사례를 보임으로써 데이터베이스 정보를 다루는 파일과 웹 페이지를 다루는 파일을 각각 따로 개발하지 않고도 비주얼 인터데브를 이용하면 하나의 통합환경 안에서 쉽고도 강력한 동적 웹데이터베이스를 개발할 수 있다는 사례를 보이고 향후 보다 적은 코딩 작업으로 보다 더 쉽게 웹 프로그램을 개발할 수 있는 기법과 원리를 제공하고자 함에 그 목적이 있다.

This paper investigates the mathematical model of multi-server retrial queueing system with the Batch Markovian Arrival Process (BMAP), the Phase type (PH) service distribution and the finite buffer. The sufficient condition for the steady state distribution existence and the algorithm for calculating this distribution are presented. Finally, a formula to solve loss probability in the case of complete admission discipline is derived.

본 연구의 목적은 온톨로지 계층구조에 정의된 키워드들 간의 연관성을 참조함으로써 주어진 텍스트의 주제를 식별할 수 있는 방법을 개발하는 것이다. 텍스트의 중요한 문장들로부터 추출된 키워드들은 계층구조에 존재하는 개념들에 사상된다. 모든 단어가 사상되면, 대응되는 개념들은 한 개의 단일 개념으로 일반화 되며, 그 단일 개념이 텍스트의 주제가 된다. 본 연구는 온톨로지와 단어 빈도를 사용해서 신뢰성과 정확도를 향상시키기 위한 지식 베이스와 통계적 접근을 병행한 하이브리드 방식의 접근 방식으로서 성능을 향상시켰다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 지식 베이스만을 사용한 방법보다 성능이 우수함을 보였다.

현대사회에서 휴대전화의 보급이 확산되면서 휴대전화와 인터넷이 결합된 무선 인터넷의 모바일이라는 서비스가 나타나게 되었다. 모바일 서비스의 시작과 더불어 모바일 컨텐츠의 개발도 활발하게 이루어지고 있어 기존의 유선 인터넷 환경에서 이루어지던 서비스들이 점차 무선 인터넷 환경의 모바일로 이동되고 있다. 그러나 모바일 환경에서 서비스되고 있는 컨텐츠들은 벨소리, 게임 등 엔터테인먼트 분야가 대부분이며 학습을 위한 컨텐츠는 매우 부족한 상태이다. 본 논문에서는 학습자들이 한정된 자리에서 벗어나 모바일 기기를 이용하여 언제 어디서나 문제은행 학습 컨텐츠에 접속하여 효율적으로 학습할 수 있는 모바일 학습 컨텐츠를 개발하였다.

현재 인터넷상에 있는 대부분의 쇼핑몰들은 관리자의 주관에 따라 상품배열 및 제안을 획일적이며 포괄적으로 제시하기 때문에 모든 고객에게 만족을 주지 못한다. 쇼핑몰에서 고객의 구매성향은 세대별, 성별, 소득별, 직업별, 취미생활 등에 따라 그룹으로 구분하는 경우 서로 다르게 나타나며, 고객마다 관심분야와 실제 구매력도 다르다. 본 논문에서는 고객들의 동적인 활동을 통계적으로 분석하여 제품군에 따른 가중치와 고객을 계층으로 나누어 최적의 상품을 동적으로 구성할 수 있는 고객 지향 지능형 쇼핑몰 시스템의 개발에 관하여 기술하였다.

한국어와 일본어는 동일한 어족에 속하며 비슷한 문장구조를 가지고 있어 변환중심 기계번역 방법이 효율적이다. 본 논문에서는 토큰 단위의 변환중심 한일 기계번역 시스템을 위한 변환 사전을 생성하는 방법에 관하여 기술하였다. 변환 사전이 잘 구성되면 구문분석 단계에서는 대역어를 선정하기에 적합한 정도까지의 의존트리를 생성하는 간이 파싱 만을 함으로써 필요 없는 노력을 경감시킬 수 있다. 게다가 구문해석 시에 최종의 결과 트리를 만들지 않아도 되므로 문어체 문장은 물론 입력 형태가 비정형적인 대화체 문장에서 더욱 큰 효과를 볼 수 있다. 본 논문의 변환 사전은 한국전자통신 연구원이 수집한 음성 데이터베이스로부터 추출한 말뭉치를 사용해 구성하였다. 구현한 시스템은 여행 계획영역에서 수집된 900여 발화 안의 문장을 대상으로 시험하였는데 제한된 환경에서 $92\%$, 아무런 제약이 없는 환경에서는 $81\%$의 성공률을 보였다.

자동차의 급격한 증가로 인하여 교통 정체현상이 날로 심해짐에 따라 운전자에게 보다 안전하고 쾌적한 운전 편의성을 제공하기 위한 방법으로 차량항법장치(CNS)가 제안되었으며, 최근에 출시되는 많은 차량에 카 네비게이션 시스템이 장착되고 있다. 또한 네비게이션 시스템이 단순한 차량 항법 장치로서의 위치를 넘어 차량 내 멀티미디어 시스템으로서의 기능을 감당하고 있으며, 이에 따라 자동차 내장(Interior)의 중요한 부품으로 인식되고 있다. 따라서 기능뿐만 아니라 사용성과 외형적 디자인 역시 소비자의 취향에 맞게 설계되어질 필요성이 있다. 본 연구에서는 자동차 내장 부품의 구성 요소로서의 카 네비게이션 시스템에 대하여 소비자들이 요구하는 감성요소가 무엇인지 파악해 보았다. 특히, 소비자들이 선호하는 차종에 따라 내장 부품의 감성 특성 역시 변화될 수 있으므로 차량 선호도에 기초하여 감성요소 분석을 실시하였으며, 소비자 특성별 감성 선호도 도출 기법으로서 다차원 척도법(MDS)기법의 효용성을 입증해보았다. 정통적인 세단 형태의 차종을 선호하는 사람의 경우, 네비게이션 시스템에 대하여 고급감, 조화감, 재질감을 요구하였으며, 스포츠카를 선호하는 사람의 경우는, 팬시감, 개성감, 역동감을, SUV와 MPV를 선호하는 사람의 경우는 견고감과 역동감, 편의감을 중요시하는 것으로 분석되었다.

본 논문은 기존에 선행 연구된 연구 자료를 비교${\cdot}$분석하여 e-러닝 환경 변화에 따른 현재 e-러닝의 문제점을 분석해보고 유비쿼터스 환경에서의 차세대 e-러닝의 방향에 대해 연구하였다. 특히 유비쿼터스 환경에서의 e-러닝에 대한 구축모델을 제안하여 앞으로의 e-러닝 발전 방향에 대해 살펴보았다. 우리나라의 경우에서처럼 인터넷 인프라 환경이 잘 갖춰져 있어 사교육비를 절감하고, 소외계층에 대한 생산성 향상에 크게 기여할 수 있는 e-러닝은 아직 태동단계라 축적된 정보가 많지 않지만, 무궁무진한 성장잠재력을 갖고 있으며, 앞으로도 끊임없이 연구되어야 할 부분이기도 하다. 본 논문에서 e-러닝의 현 상황의 문제점을 지적해보고, 유비쿼터스 환경에서의 구축모델을 제안함으로써 e-러닝의 앞으로 나아가야할 방향과 전망을 연구해보았다. 본 논문에서는 특히 향후 도래할 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 e-러닝을 접목함으로써 새로운 교육의 패러다임으로 이동되는 e-러닝의 활용 방안을 연구하여 앞으로 e-러닝의 나아가야할 방향을 연구하고자 하였다.