유비쿼터스 환경에서 에이전트는 사용자와 시스템의 인터페이스 역할을 한다. 본 논문에서는 현재 상황을 인지하여 사용자의 행위에 따른 서비스를 제공하는 연구를 수행하였다. 본 논문에서 사용하는 서비스 추론 방법은 온톨로지를 기반으로 정의한 도메인에 대한 규칙을 사용한다. 온톨로지는 다양한 환경에서 도메인의 지식(knowledge)을 공유하고 재 사용할 수 있기 때문에 현재 상황에 맞는 서비스를 추론할 수 있다. 또한 본 논문에서는 에이전트의 역할을 나누고 에이전트간의 커뮤니케이션을 통해 추론된 서비스를 환경에 반영한다. 이처럼 온톨로지를 이용하여 환경을 모델링 하고 규칙을 기반으로 서비스를 추론함으로, 같은 상황이더라도 사용자에 따라 추론되어지는 서비스가 달라진다. 즉, 주어진 상황뿐 아니라 사용자에 따라 제공되는 서비스가 달라지도록 사용자 중심의 서비스 예측의 정확성을 높이도록 연구하였다.
현재의 네트워크는 다양한 서버, 라우터, 스위치 등 여러 장치들로 구성된 복잡한 구조를 가지고 있다. 정책 기반의 프레임워크는 복잡한 네트워크를 단순화하고 자동화하여 관리할 수 있는 도구를 제공한다. 본 논문에서는 여러 보안 시스템 모델들이 사용할 수 있는 취약성 정보들을 집약시킴으로써 보안 시스템간의 정보 공유를 쉽게 할 수 있는 SVDB (Simulation based Vulnerability Data Base)를 구축하였다. 또한 SVDB를 활용하여 보안 규칙을 유도하고 유도된 보안 규칙을 정책 기반 프레임워크에 적용할 수 있는 환경을 구성하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 취약점 데이터베이스를 이용한 정책 유도와 적용을 검증하기 위해 서비스 거부 공격 (Denial of Service)과 Probing 공격을 사용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 정책 기반의 프레임워크에서 보안 시뮬레이션을 수행함으로써 적용될 보안 정책이 기대되는 대로 동작하는지 검증할 수 있는 환경을 제공할 수 있을 것이다.
나날이 발전하고 있는 ICT 기술과 차량과의 융합은 차량을 대상으로 하는 사이버 위협과 공격을 더욱 증대시킨다. 그러나 차량 보안을 연구하는 산업계, 학계 연구 그룹들 또한 다양한 접근 방법을 통해 이러한 위협과 공격을 앞서 예방하고 탐지하기 위해 노력하고 있다. 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지에서는 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙을 마련하였다. 이는 운전자별 주행 데이터에 대한 분석을 통해 현재 주행 중인 운전자를 식별하는 챌린지로써 국내 및 해외에서 처음으로 진행된 트랙이다. 이번 2018 정보보호 R&D 데이터 챌린지 중 차량주행 데이터기반 도난탐지 트랙에 참가한 참가자들은 주행 데이터를 통계적 기반으로 분석하여 모델링 하였으며, 분석하는 과정에 있어 의미 있는 분류 결과를 도출해 내었다. 일반적으로, 한 가정이 보유하고 있는 차량이 가족들 이외 다른 이들에게는 잘 공유되지 않는다는 점을 고려한다면, 비록 소수의 운전 참가자이지만 5명을 대상으로 하는 본 실험이 의미가 있다고 본다. 이번 정보보호 R&D 데이터 챌린지를 통해, 운전자 주행 데이터가 도난 탐지를 위한 운전자 분류뿐만 아니라, 운전자에게 특화된 의료와 보험과 같은 맞춤형 서비스를 제공할 수 있는 가능성을 확인할 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제31권1호
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pp.163-175
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2024
This study conducts topic modeling analysis on four electric scooter sharing platforms: Alpaca, SingSing, Kickgoing, and Beam. Using user review data, the study aims to identify key topics and issues associated with each platform, as well as uncover common themes across platforms. The analysis reveals that users primarily express concerns and preferences related to application usability, service mobility, and parking/accessibility. Additionally, each platform exhibits unique characteristics and challenges. Alpaca users generally appreciate convenience and enjoyment but express concerns about safety and service areas. SingSing faces issues with application functionality, while Kickgoing users encounter connectivity problems and device usability issues. Beam receives overall positive feedback, but users express dissatisfaction with application usability and parking. Based on these findings, scooter sharing service providers should focus on enhancing application features, stability, and expanding service coverage to meet user expectations and improve customer satisfaction. Furthermore, highlighting platform-specific strengths and providing tailored services can enhance competitiveness and foster continuous service growth and development.
본 연구는 SNS 사용자 간의 관계 유형을 감성공유관계와 정보공유관계로 분류하여 두 관계에 따른 사회감성모델을 구축하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저, 기존 문헌에 근거하여 92개의 감성을 수집하여 적합성 검증을 수행한 후 연구목적에 부합하는 26개의 사회감성을 추출하였다. 추출된 사회감성은 관계 유형에 따른 요인분석을 통해 12개의 대표 사회감성과 13개의 대표 사회감성을 도출하였다. 도출된 대표 사회감성은 다차원척도분석을 통하여 2차원의 공간에 매핑하여 사회감성 모델을 도출하였다. 도출된 사회감성 모델은 구조방정식모형 분석을 통해 통계적으로 유의하지 않은 요소들을 제거하였다. 타당성 검증 결과 적합도 지수를 통해 감성공유관계의 사회감성 모델(CFI:.887, TLI:.885, RMSEA:.094)과 정보공유관계의 사회감성 모델(CFI:.917, TLI:.900, RMSEA:.050)의 적합도가 나타났다. 본 연구의 결과로 사용자 관계 유형에 따라 상이한 사회감성 모델이 검증되었다. 본 연구를 통해 제시된 사회감성 모델은 SNS상에서 인간의 감성을 측정하는데 필요한 평가 자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라 향후 사회감성의 발전 방향을 제시할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
본 원고는 대학에서 배우는 수학적 지식이 사회가 필요로 하는 인력이 갖추어야 할 지식 및 능력과 어떤 관계가 있는지를 구체적으로 확인해 주는 대학 수학교육 논문이다. 최근 3D 프린팅의 상용화가 가속화되면서, 각 분야에 적용할 수 있는 3D 프린팅의 고급 기술개발이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 과정에서, 수학적 지식의 적절한 활용은 필수적이다. 따라서 본 연구는 대학에서 배우는 수학적 지식을 바탕으로, 시간과 장소에 구애받지 않고 누구나 무료로 3D 프린팅 기술을 활용할 수 있도록 하는 클라우드 컴퓨팅 환경을 제공하고, 그를 활용하여 얻은 성과를 공유하는데 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 한국에 맞게 자체적으로 개선한 오픈소스 소프트웨어 "Sage" 기반의 서버를 이용하여, 3D 프린팅에 필요한 STL 도면 파일을 생성하는 프로그램과 웹(Web) 도구를 개발하였다. 본 논문에서는 새롭고 혁신적인 3D 프린팅 환경을 바탕으로, 수학적 모델링의 기초지식인 미적분학과 선형대수학을 중심으로 우리가 형상화한 다양한 3D 객체(Object)들의 개발 과정을 공유하며, 이 과정을 같이 경험하는 수학전공자들이 대학에서 배운 전문 지식을 활용하여 3D 프린팅의 다양한 관련 분야로 진출하여 그 역량을 발휘 할 수 있는 비전을 제시한다. 특히 수학을 전공한 인력이 3D프린터를 보다 창의적이고 혁신적으로 활용할 수 있는 인력, 그리고 이들을 교육하는 인력으로 성장할 수 있다는 것을 확인한다.
정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.
본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.
메타데이터 레지스트리(Metadata Registry, MDR)는 데이터베이스 간 데이터 교환 및 공유를 위해 ISO/IEC에서 개발한 국제 표준이며, 의료 서비스, 서지, 환경 등 다양한 도메인에서 데이터 공유 및 통합을 위해 사용되고 있다. 그러나 MDR 표준은 메타데이터 등록 및 저장을 위한 메타모델만을 정의하고 있기 때문에 이 시스템들은 서로 다른 물리적 구조를 가지게 된다. 이로 인해 MDR 시스템 간 불일치가 발생하고 메타데이터의 상호운용을 위해 추가적인 비용이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 ISO/IEC 13249-8 Metadata Registry Access (MRA)가 개발 중에 있으며, MRA는 상이한 MDR 시스템에 일관된 방법으로 접근할 수 있는 표준 인터페이스이다. 그러나 MRA는 MDR 표준에 정의되어 있는 개념 즉, 클래스 간 관계성을 고려하지 않는다. 이는 부정확한 결과를 생성할 수 있으며, 각 MDR 시스템의 물리적 구조를 고려하여 질의를 모델링하고 재작성하는 추가적인 비용이 발생한다. 이 논문에서는 클래스 간 관계성을 고려한 확장된 인터페이스 eMRA(Extened MRA)를 제안하며, 비교 평가를 통해 확장 인터페이스의 장점을 기술한다. eMRA는 MDR의 개념간 관계성을 정의하여 질의 모델링과 시스템의 참조무결성 측면에서 MRA보다 우수한 성능을 가진다.
본 연구는 '미디어 리터러시' 뉴스 빅데이터 분석을 통해, 사회적으로 논의되고 있는 '미디어 리터러시' 의제가 무엇인지 파악하고, 앞으로의 정책 방향을 제시하기 위해 실시되었다. 이를 위해 2019년 1월 1일부터 2020년 9월 30일까지 1,336건의 기사를 수집하여, 4개 시기별로 토픽 모델링 분석을 수행했다. 분석결과 시기별로 5개의 토픽이 도출되었으며, 이에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 미디어 리터러시 교육은 국가 차원에서 생애 주기에 맞춰 체계적으로 접근해야 하며, 이를 통해 경제적·문화적 부가 가치를 창출해야 한다. 둘째, 미디어 리터러시 생태계의 지속가능성을 확보하기 위해서는 교육 격차 및 학습결손이 발생하지 않도록 지역사회와 학교 차원에서 체계적인 지원 및 교육 지도 활동이 이루어져야 한다. 셋째, 미디어 리터러시 교육이 지속되면서 발생할 수 있는 부작용을 최소화하고, 건전한 미디어 활용 문화가 조성될 수 있도록 다방면으로 노력해야 한다. 마지막으로 미디어 리터러시 관련 연구를 과학적으로 추진하고, 현장에서 습득되는 경험 및 가치 등을 적극적으로 공유하며, 연구결과를 장기적으로 축적함으로써, 건강한 지식공유 문화를 만들어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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