본 연구의 목적은 직업계 고교생의 직업기초능력평가를 기준으로 잠재프로파일 집단을 구분하고, 각 집단별 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해, 2016년 대한상공회의소 직업기초능력평가에 참여한 86,814명의 데이터를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 전체 직업계 고교생의 직업기초능력 잠재프로파일은 4개 집단(일반인지-낮은적응형[39%], 인지적응일반형[30%], 직장적응추구형[11%], 하위인지-직장적응 위험형[20%])으로 구분되었다. 둘째, 고등학교 유형별 잠재프로파일 결과, 특성화고 고교생은 전체 직업계 고교생 프로파일 분석 패턴과 유사하였고, 마이스터고 고교생은 전반적으로 인지역량 수준이 높았으며, 일반고(종합고) 고교생들의 인지능력은 보통 이하로 나타났다. 셋째, 직업계 고교생의 직업기초능력 프로파일 집단은 국어, 영어, 수학, 문제해결 등 인지영역보다 직장적응 등 비인지적 측면에 의해 보다 명확하게 분류되었다. 넷째, 직장적응능력이 높은 잠재집단은 다른 집단에 비해 졸업 후 취업으로의 진로결정 수준이 높았다. 이러한 연구결과를 기초로 향후 직업계 고교생의 직업기초능력 향상을 위한 학업 및 진로지도 정책 방향과 시사점을 제안하였다.
본 논문은 흠 네트워크 환경에서 무선 센서 네트워크를 이용하여 홈 네트워크 서비스를 제공하는 서비스 모델을 제안한다. 제안된 서비스 모델은 댁내에 홈 서버와 고정 센서노드들을 배치하고 사용자에게 부착 가능한 사용자 식별노드로 무선 센서 네트워크를 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 상황정보로 등록 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다. 제안된 방식은 리눅스 환경에서 MySQL 데이터베이스가 내장된 홈 서버와 TinyOS가 탑재된 센서 노드들을 사용하여 구현하고 서비스를 테스트한다.
본 연구에서는 웹 문서에서의 단순 키워드 매칭으로 검색하는 전자상거래시스템의 문제점을 해결하기 위한 방안으로 도메인 온톨로지를 자동으로 생성하고 이를 기반으로 지능형 에이전트기술을 접목함으로서 의사소통이 단일화된 상품검색시스템을 개발한다. 온톨로지 개발은 국제상품분류코드(UNSPSC)와 귀금속 보석 사이트들의 분류정보를 기반으로 대표용어를 추출하고 유사관계 시소러스 적용하여 표준화된 온톨로지를 구축하며 지능형에이전트 기술을 검색 단계에서 접목시켜 사용자에게 정보수집의 효율성을 지원하도록 시맨틱 웹을 지원하는 상거래 시스템을 설계하고 구현한다. 또한 개인화된 검색 환경을 지원하기 위해 사용자 프로파일을 설계하고, 개인화 검색 에이전트와 추론기능을 이용한 검색 환경을 제공함으로서 정보수집의 신속성과 정확한 정보검색이 가능하도록 지원한다.
본 논문은 협업 필터링(Collaborative Filtering)기반의 추천시스템에 필요한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사용자의 선호도를 Implicit Feedback을 통해 예측하는 Implicit Rating과 사용자 선호도와 컨텐츠의 정보를 바탕으로 사용자의 프로파일을 형성하는 Tag 기반의 사용자 프로파일과 P2P망 내에서 자신과 유사한 사용자 그룹을 형성하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 제안한 알고리즘을 적용하여 Web Text 기반의 CF기반의 개인화 추천시스템을 구현하였으며 구현된 프로그램을 실제 사용자에게 배포하여 Feasibility를 검증하였다.
본 논문에서는 LCD TV용 필름의 균일성을 개선하고자, 소프트 엑스레이(soft X-ray)를 이용하여 볼트 연결기법과 컨벌루션(convolution) 함수기반의 영상처리를 결합한다. 필름의 프로파일에서 두께를 측정하는 라인 스캔과정에서 선원 변경 시 오프셋 오류가 발생한다. 이러한 선원의 오프셋 오류를 제거하고자, 인접한 3개 볼트의 영상에 대해 컨벌루션 함수를 적용함으로써 자동으로 두께 측정이 가능하고, 영상분석 성능을 향상한다.
본 논문에서는 다양한 멀티미디어 코덱을 고속으로 처리하기 위하여 전용하드웨어가 아닌 병렬 어레이 프로세서 기반의 U-Chip(Universal-Chip) 구조를 제안하고 TSMC 80nm 공정을 사용하여 11,865,090개의 게이트 수를 가지는 칩으로 개발하였다. U-Chip은 역양자화(IQ), 역변환(IT), 움직임 보상(MC) 연산을 위한 $4{\times}16$ 개의 프로세싱 유닛으로 구성된 병렬 어레이 프로세서와 문맥적응적 가변길이디코딩(CAVLC)을 위한 비트스트림 프로세서와 인트라 예측(IP), 디블록킹필터(DF) 연산을 위한 순차 프로세서와 DMAC의 데이터 전송 및 각 프로세서를 제어하여 병렬 파이프라인 스케쥴링을 처리하는 시퀀서 프로세서 등으로 구성된다. 1개의 프로세싱 유닛에 1개의 매크로블록 데이터를 맵핑하여 총 64개의 매크로블록을 병렬처리 하였다. 64개 매크로블록의 대용량 데이터 전송 시간과 각 프로세서들의 연산을 동시에 병렬 파이프라인 함으로서 전체 연산 성능을 높일 수 있는 이점이 있다. 병렬 파이프라인 구조의 H.264 디코더 프로그램을 개발하였고 제작된 U-Chip을 통해 $720{\times}480$ 크기의 베이스라인 프로파일 영상에 대하여 코어 192MHz 동작, DDR 메모리 96MHz 동작에서 30fps의 처리율을 가짐을 확인하였다.
유비쿼터스 환경이 발전함에 따라 다양한 서비스들이 고객 중심의 서비스로 제공되고 있다. 기존에는 개인 프로파일을 기반으로 한 개인화 서비스의 연구가 진행되어 왔으나 사용자의 선호도를 파악하여 각 사용자에 대한 맞춤형 서비스를 지원하기 위해서는 상당한 데이터와 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개인 프로파일을 통한 맞춤형 서비스가 아닌 사용자의 감정을 분석하여 그에 맞는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자의 감정을 분석하기 위하여 영상 분석과 음성 분석의 두 가지 방식을 사용한다. 이러한 감정 분석 방법을 이용함으로써 제안된 시스템이 홈 네트워크 환경에서 사용자 맞춤 서비스를 효과적으로 제공할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 스마트 공간에서 모바일 사용자의 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강시키는 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템인 CAMAR Companion을 소개한다. 이는 모바일 기기에 부착된 카메라를 이용하여 스마트 공간의 오브젝트를 인식하고 인식된 오브젝트의 움직임을 추적한다. 그리고 여러 가지 센서들로부터 획득된 정보를 통합하여 모바일 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식한다. 또한 모바일 사용자의 맥락 정보 히스토리를 기반으로 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일, 특히 사용자가 선호하는 콘텐츠 혹은 맥락에 용이한 콘텐츠에 대한 정보를 추론한다. 그리고 모바일 기기를 통해 제공되는 콘텐츠를 사용자의 맥락에 적절한 형태로 디스플레이하거나 물리적 오브젝트에 증강시킴으로써 사용자에게 용이한 형태의 콘텐츠를 제공한다. 더 나아가 제안한 시스템을 기반으로 스마트 홈 환경에서의 사용자 맥락 정보에 따라 개인화된 콘텐츠를 증강 시켜주는 맥락 인식 모바일 증강 현실 정보 도우미를 구현하였다. 이는 사용자의 변화하는 맥락 정보를 실시간으로 인식하고 해당 맥락에 대한 사용자의 프로파일을 동적으로 추론하여 사용자로 하여금 개인화된 증강 콘텐츠를 경험할 수 있도록 하였다. 궁극적으로 이를 통하여 모바일 기기에서 개인화된 사용자 인터페이스를 개발하는 데 있어 제안한 맥락 인식 모바일 증강 현실 시스템의 응용 가능성을 확인하고자 한다.
인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 개인화된 서비스를 제공하려는 노력이 커지고 있다. 개인화(Personalization)란 고객 한 명을 대상으로 하여 그 고객 한 사람을 위한 정보나 제품을 제공해주는 작업을 말한다. 개인화 서비스를 위해서 전 처리과정인 사용자 프로파일 생성과정이 필요하며, 적극적인 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 충분한 고객 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트 상에서 사용자 행위 패턴을 파악할 수 있는 클릭스트림 정보를 모듈화 하였으며, 이를 이용하여 확장된 웹 로그 시스템을 구현하였다. 클릭스트림 정보를 웹 로그정보에 포함시켜 사용자의 행위 패턴을 파악할 수 있도록 웹 서버 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 이 웹 서버는 웹사이트로부터 얻은 클릭스트림 정보를 분류하고 저장하여 관리자가 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO(ActiveX Data Object)기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
본 연구에서는 사이버교육 시스템에서 학습자의 개인적인 특성에 맞추어 학습할 수 있는 코스웨어를 개발하기 위해 먼저 학습자 특성 분석 및 프로파일 관리 소프트웨어 모듈을 개발하였다. 본 연구에서 분석한 학습자의 특성요인으로서는 개인신상정보, 학습성취도 정보, 학습 특성 및 수행성과 포트폴리오 정보 등이며 이를 학습자 프로파일 관리 DB에서 학습자 특성에 대한 정교한 분석을 기반으로 관리하였다. 또한 교육과정 구조화 소프트웨어 모듈을 구성하였으며 이는 High level & Low level 구조화 기법을 활용하고, 학습 주제와 세부 학습과제로 계열화하여 학습내용을 정교하게 구성할수 있도록 하였다. 이를 기반으로 적응적 탐색지원과 규칙기반 기법을 활용한 조언 알고리듬 모듈을 구현하였다. 이 연구는 앞으로 인터넷 환경에서 교육용컨텐츠를 다양한 매체로 학습할 때 학습자 개개인의 개별학습을 위주로 한 자기주도학습을 구현하는 기반으로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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