최근 IoT와 관련 임베디드 기술 연구가 활발히 진행됨에 따른 IoT와 임베디드 교육의 중요성이 부각되고 있다. 따라서 대학에선 효율적인 임베디드 IoT교육과정이 요구된다. 본 논문에선 아두이노와 스마트폰을 사용하본 논문에선 학부 학생들에게 블루투스를 통해 스마트폰과 아두이노 키트를 연결하여 IoT와 임베디드를 학습하는 수업을 제안한다. 제안한 과정의 프로젝트 수행을 통해 학생들의 평균 기말고사 점수는 중간고사 점수보다 증가한 것을 확인하였다. 또한, 학생들의 수업 만족도 결과를 통해 제안한 임베디드 시스템 수업이 학생들에게 IoT와 임베디드 시스템을 이해하는데 매우 효과적이었으며 75%의 학생이 제안한 과목에 만족하는 것을 확인하였다.
메모리보다 큰 대용량 테이블들에 대해 해시조인(Hash Join) 수행 시 임시 파일들을 생성해서 조인 과정에서 발생하는 임시 데이터 I/O를 수행하고 조인 종료 시에 그 파일들을 삭제한다. 본 논문에서는 해시조인용 임시 파일들을 하드디스크가 아닌 SSD상에서 관리할 때, 파일 생성 시 fallocate 시스템 콜 및 파일 삭제 관련 trim 옵션이 해시조인 성능에 큰 영향을 미치는 점을 밝힌다. 구체적으로 대표적인 오픈소스 데이터베이스인 PostgreSQL을 이용해서 다양한 상용 및 연구용 SSD 상에서 해시조인 수행 시, 임시 파일들에 대한 fallocate 및 trim 옵션 사용 여부에 따라 디폴트 조합에 비해 최대 약 3~5배 조인 성능 향상이 가능함을 보인다. 그리고, 임시 파일들에 대한 두 옵션의 조합여부에 따른 SSD내의 쓰기 증폭(Write Amplification)과 Trim 명령어 오버헤드가 조인 성능에 큰 영향을 미치는 점을 자세히 분석한다.
Universities have recognized e-Learning Systems as the critical IT resources which contribute to improving the competitiveness of the universities as well as the quality of the traditional class-based lectures. Instructors deliver the main contents in the class. Other supplementary activities like online discussions, sharing of teaching-learning materials, submission of homeworks, communication among the learners and between the instructors and the learners, and so on can be efficiently facilitated using e-Learning Systems. In other words, e-Learning Systems enable a blended learning combined class-based lectures and e-learning in a variety of ways. Nonetheless, compared to the level of implementation of e-Learning Systems, the usage of both the instructors and the learners is not high. Accordingly, this study examines the determinants to affect on the usage of e-Learning Systems from the learners perspective. To draw the key determinants, we review the IS literatures related to adoption or use of the IS like Media Richness Theory (MRT), Technology Acceptance Model (TAM), Social Influence Model (SIM), and Self-efficacy Model. The variables are drawn out to be expected on the usage of e-Learning like Media Richness, Ease of Use from MRT, TAM and Instructor's Influence, Co-learner's Influence from SIM, and Self-efficacy. To test our model and hypotheses, we have collected data in the class-based lectures using e-Learning System complementary. The results of the test with 192 data are as follows: Firstly, it shows that the Instructor's Influence and the Media Richness are the influential determinants to affect on the Perception of Usefulness of e-Learning Systems. Additionally, the Co-learner's Influence and Ease of Use in order is significant to the Perception of Usefulness. Secondly, as to the degree of use of the e-Learning Systems, the Co-leaner's Influence, the Media Richness, and the Ease of Use are, in that order, the significant determinants. The Perception of Usefulness, also, founded a key factor on increasing the use of e-Learning Systems. On the other hand, the Instructor's Influence is not significant to the use of e-Learning Systems. Finally, it has been found that Self-efficacy is significant to the Perception of Media Richness, Ease of Use, but not significant to the Perception of Usefulness.
모바일 기술과 비디오 스트리밍 기술이 발달하고 미디어 플랫폼이 다변화 되면서 '페이스북 라이브', '아프리카 TV'와 같은 모바일 개인방송은 기존 IT 시스템과는 다른 수용 패턴을 보이고 있다. 모바일 개인방송 시청 요인에는 오락적 동기가 가장 큰 비중을 차지하므로 기존의 외재적, 생산적 동기 중심의 시스템 수용 이론으로는 연구의 한계가 있다고 판단하였다. 이에 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용 분석에 특화된 HMSAM(Hedonic-Motivation System Adoption Model)을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청자의 수용 요인에 어떠한 오락적 동기가 작용하는지 실증적으로 알아보고자 하였다. 연구 변인에는 즐거움(Joy), 시간 흐름 미인지(Temporal Dissociation), 현실도피감(Escapism), 몰입(Focused Immersion)과 같은 내재적 동기가 포함되었다. 또한 인지된 사용 용이성(Perceived Ease of Use), 인지된 유용성(Perceived Usefulness), 시청 의도(Intention to Watch) 변인도 포함되었다. 연구 분석은 Multi-indicator 모형의 구조방정식을 통하여 변수들 간의 인과관계와 유의성을 검증하였다. 연구 결과, 모바일 개인방송 시청의 즐거움은 시간 흐름 미인지, 현실도피감, 인지된 사용 용이성과 긍정적(+)인 관계를 맺고, 시청의도와 몰입에도 긍정적(+)인 영향을 주었다. 현실도피감 역시 몰입에 긍정적(+)인 영향을 주었다. 본 연구는 오락적 동기 시스템 수용에 대한 최신 연구인 HMSAM 모델을 이론적 틀로 활용하여 모바일 개인방송 시청 요인들을 새롭게 분석하였다는 점에 의의가 있다. 향후 재미와 오락의 개념을 더 세분화하고, 미디어의 능동적 수용과 수동적 수용을 추가적으로 살펴본다면 더욱 발전된 후속 연구가 진행될 수 있을 것이다.
이 연구에서는 한국방송통신대학교 도서관에서 제공하고 있는 서비스에 대한 이용자의 인식 수준과 기대 수준에 영향을 미치는 요인은 무엇이며, 이용자들의 특성에 따라 어떠한 차이가 있는지를 파악하고자 하였다. 또한 도서관서비스 차원별로 이용자의 인식 수준이 도서관의 이용의사와 만족도에 실제 영항을 미치는가를 조사, 분석하고자 하였다. 이를 위하여 도서관서비스 품질 평가에 관한 국내 외 문헌을 고찰하는 이론적 접근방법과 설문 조사 및 분석의 실증적 접근방법을 병행하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 LibQUAL+모형을 기반으로 연구모형을 설계하였으며, 연구가설에 대한 검증을 실시하여 집단 간 차이를 확인하였다. 분석 결과 방송대 도서관의 서비스 차원별 이용자의 현재 인식수준은 도서관 전체 만족도와 지속적인 이용의사에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 전체 만족도는 도서관의 지속적인 이용의사에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 도서관 이용행태적 특성에 따른 이용자 만족수준 향상을 위하여 도서관의 시설 개선, 원격 학술정보 제공을 위한 스마트 디지털도서관 시스템의 구축, 인쇄자료 및 전자자료 등 학술정보원의 다양성과 최신성의 확보 등의 요인이 방송대 도서관의 서비스 개선을 위한 핵심 요소로 파악되었다.
본 연구는 최근 몇 년간 빠르게 성장하는 국제간의 의료관광 및 외국인 환자 유치의 추세에 따라 국내 의료현황을 파악하고자 하는 것에서 시작하였다. 그 중, 국내 수도인 서울에 이어 외국인 환자 유치율 2위를 차지하고 있는 부산의 경우, 지난 8년간, 외국인 환자가 426%가량 증가하는 등 상당한 활성화가 되어있으며, 해상을 통해 입국한 러시아 환자 등의 다국적인 구성이 특징이다. 또한 부산권인 경남지역 중 김해와 창원은 외국인 거주자 수로 경남 도내 1위, 2위를 차지하고 있으며 다양한 외국인노동자들이 거주하고 있다. 종합병원과 같은 의료기관에서는 병원 내 길 찾기가 용이하여야 한다. 또한, 한국어, 영어, 중국어, 혹은 러시아어가 포함된 다양한 언어의 정보를 하나의 매개체 안에 전달해야 하는 공간이다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 우리나라 언어에 미숙한 외국인들이 병원을 방문하였을 때 제시된 사인시스템에서 인지를 함에 있어서 쉽게 이해할 수 있도록 도와주는 융합적인 정보 전달을 목적으로 한다. 따라서 본 논문은 국내 제 2의 도시인 부산광역시 소재 대학병원 의료기관 6곳(A, B, C, D, E, F)과 부산권이면서 외국인 거주 비율이 높은 경상남도 김해시 의료기관(G, H), 창원시 대학병원 의료기관(R, J)등 총 10곳을 대상으로 사인시스템(유도사인, 안내사인, 실간판)의 현황을 파악하고 현재 적용되고 있는 다중언어 표기 실태 조사를 이행하였다. 연구결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 사인시스템 디자인을 분석한 결과는 대체적으로 어두운 회색 및 채도가 높은 파란색 혹은 흰색의 바탕색을 적용한 후 서체는 무채색의 고딕체를 사용, 화살표 및 픽토그램으로 포인트 효과를 주어 일반적인 병원 사인시스템 디자인을 도입하고 있는 것으로 파악되었다. 둘째, 다중언어 실태의 결과는 주로 한국어, 영어와 같이 2가지의 언어만을 사인시스템에 도입하고 있는 곳과 지리적인 위치에 따라 한국어, 영어, 중국어, 러시아어와 같은 4가지의 언어를 적용시킨 곳도 조사되었다. 그러나 대부분의 의료기관은 현재 2가지의 언어(한국어, 영어)만이 적용되어져 있는 상황에 따라 영어권 나라가 아닌 타 국가의 외국인 환자들에게는 언어적인 측면에서 다소 불편한 점이 초래될 수 있다고 판단되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 추후에는 병원 사인시스템 다중언어 사용에서 외국인 사용자 뿐만 아니라 내국인들도 고려한 디자인을 제안하는 연구가 필요하다.
최근 이미지, 비디오와 같은 멀티미디어 데이터에 대한 효율적인 검색을 위해 많은 다차원 및 고차원 색인 구조들에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 색인 구조의 연구 방향은 검색의 효율을 극대화 하는데 초점을 맞추어 왔으며 최근의 멀티미디어 데이터베이스나 데이터 마이닝 분야와 같은 다수 사용자 환경을 요구하는 환경에서는 부적합한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기존의 제시된 차원이 증가하면서 급속하게 성능이 저하되는 문제를 특징 벡터의 시그니쳐를 구성하여 완화시킨 필터링에 기반한 고차원 색인 구조에 동시성 제어기법을 설계 및 구현하여 위스콘신 대학에서 개발한 지속성 객체 저장 시스템인 SHORE 하부저장 시스템과 밀결합 방식으로 통합하였다. 확장된 SHORE 하부저장 시스템은 고차원 데이터에 대한 효율적인 검색 뿐만 아니라 레코드 레벨의 색인 데이터에 대한 동시성 제어를 지원하며 시그니쳐 파일을 모두 메모리에 로딩하는 구조를 개선하여 페이지 레벨의 관리가 가능하다. 아울러 본 논문에서 제시한 확장된 SHOE 하부저장 시스템을 실제 응용 시스템에 적용하기 위해 플랫폼 독립적인 환경을 지원하는 자바 언어를 사용하여 미들웨어 구축 방안을 제시한다. 또한 구축된 미들웨어를 통해 쓰레드 별로 대표적인 내용기반 질의 형태인 포인트질의, 범위질의, k-최근접 질의에 대한 다수 사용자 환경에서의 성능 평가를 수행하였다.
전자출결관리시스템의 경우 일부 대학 및 교육기관에서 시범적으로 도입, 운영하고 있다. 그러나 대부분의 관련시스템은 기존의 바코드 및 마그네틱 카드시스템을 설치, 운영하고 있으며, 비접촉식 RF카드를 도입하여 강의실의 출결관리를 하고 있으나 인식거리(5cm이하) 문제, 학생들의 출결을 위한 매번 카드를 리더기에 읽혀야하는 체크과정을 요구함으로 학생들의 강의실 이용의 혼잡 발생 등의 문제점을 야기 시켰다. 또한 한번 체크한 기록을 가지고 한 과목의 강의시간에 활용하므로 중간이석(조퇴, 두 번째 강의시간 결석 등) 상황에 실시간으로 대응 할 수 없다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 제안된 다양한 모바일 출결 시스템들 또한 스마트폰의 애플리케이션만을 활용하여 출석여부를 확인하기 때문에 중간 이석 및 대리 출석 등과 같은 문제들을 본질적으로 해결하지는 못하는 실정이다. 본 논문에서는 가상의 경계로 구분된 영역에 대해서 사람, 사물 등의 진입과 진출을 감지하는 측위 기반 기술인 지오펜싱 기술을 이용하여 수강생이 스마트폰을 가지고 지오펜스로 설정된 강의실을 드나들 때 출입기록을 자동으로 기재하도록 설정하여 중간 이석 및 대리출석 문제를 해결하는 스마트 출결시스템을 제안한다. 그리고, 강의실에 입장할 때 스마트폰의 기능 일부를 제한(무음, 진동, 인터넷 사용)하여 스마트폰을 통해 발생되는 의도하지 않은 실수들을 미연에 방지할 수 있는 기능 또한 제공한다.
지식관리가 조직 성과에 중요한 조건으로 인식되면서, 조직들은 지식관리 정책 및 기술에 대한 투자를 증가시키고 있다. 지식관리가 성과를 도출하기 위해서는 개인이 보유하고 있는 좋은 지식을 지속해서 공유하는 것이 필요하다. 본 연구는 개인의 지식관리시스템을 통한 지식공유 의도에 미치는 긍정적, 부정적 원인을 제시하고, 조직 공유 분위기가 미치는 영향을 제시하는 것을 목적으로 한다. 연구는 선행연구를 통하여 연구 모델 및 가설을 제시하였으며, 지식관리시스템을 도입한 조직에 근무하는 조직원을 대상으로 설문지 기법을 통해 417개의 표본을 확보하였다. 그리고 구조방정식모델링을 실시하여 가설 검증을 하였다. 분석 결과, 지식관리시스템에 대한 유용성과 이용 용이성이 지식공유 의도에 긍정적 영향을 주었으며, 업무 갈등과 모호성이 부정적 영향을 주었다. 지식공유 분위기는 기술수용모델과 업무 스트레스에 각각 선행 요인으로서 영향을 주었다. 또한, 업무 스트레스는 유용성과 이용 용이성의 지식공유 의도에 미치는 영향을 조절하였다. 결과는 지식관리시스템 도입 시 고려해야 할 개인의 긍정적, 부정적 동기를 제시하였으며, 조직 차원에서 추진해야 할 방향성을 제시한 것에서 시사점을 가진다.
최근 온라인 상품 구매의 증가로 인해 사용자의 선호에 맞는 상품을 추천해주는 시스템이 지속적으로 연구되고 있다. 추천 시스템은 사용자들에게 개인화된 상품 추천 서비스를 제공하는 시스템으로 사용자가 상품에 남긴 평점을 이용한 협업 필터링(Collaborative Filtering)이 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 협업 필터링에서 상품 간의 유사도 계산은 시간이 많이 소요되는데, 특히 리뷰 데이터와 같은 빅데이터를 사용할 경우 더욱 많은 시간을 소요한다. 그래서 본 연구에서는 리뷰 데이터 마이닝을 이용하여 상품 간의 유사도 계산을 빠르게 수행할 수 있으면서 정확도를 높일 있도록 2단계(2-Phase) 방법을 이용한 하이브리드 추천시스템 방식을 제안한다. 이를 위해 온라인 전자책 상거래 상점인 아마존 킨들 스토어(Amazon Kindle Store)의 약 98만 개의 온라인 소비자 평점과 리뷰 데이터를 수집하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 사용자의 평점과 리뷰를 단계적으로 반영한 하이브리드 추천 방식이 전통적인 추천 방식과 비교하여 추천 시간은 비슷하였으나 높은 정확도를 나타내는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 방법을 사용하면 사용자가 선호하는 상품을 빠르고 정확하게 추천함으로써 고객의 만족을 높여서 기업의 매출 증대에 기여할수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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