기존의 LMS(Learning Management System)는 웹 기반의 e-Learning 교육의 장점에도 불구하고 학습자의 요구와 수준에 무관하게 학습과 관련한 컨텐츠들이 획일적으로 구성됨으로써, 학습자의 요구를 만족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 LCMS(Learning Content Management System) 와 LMS를 연계한 학습 통계 모듈을 제시하고, LMS에 학습자와 운영자에게 학습정보 데이터를 제공함으로써 학습하는 과정을 추적하고 학습이력을 관리 할 수 있는 학습통계모듈을 설계하고 구현한다. 제시된 모듈에서는 효과적인 학습통계을 위한 검색 방안으로 LCMS의 메타데이터와 다양한 학습관리 정보(CMI)값을 LMS를 호출하는 기능인 API(Application Program Interface) 어댑터를 이용하여 연계된 값과 LMS시스템에 학습지원과 운영지원 기능을 추가하여 나온 결과값을 바탕으로 하였다. 이 학습통계모듈을 통해서 LMS운영자는 학습자의 컨텐츠의 활용을 더욱 확장할 수가 있으며 학습자의 학습정보관리를 하는 LMS의 성능을 향상 시키고자 하였다.
본 연구는 스타트업 투자성과와 연계된 창업가 역량, 재무정보 등 정량데이터를 기반으로 스타트업 투자자들의 투자결정요인을 분석하였다. 주요 실증결과는 다음과 같다. 첫째, 창업 초기 종업원 수가 많고, 최고경영자의 지분비율이 높을수록 투자승인 확률이 높게 나타났다. 둘째, 재무적 특성에서는 기업의 매출액 규모가 작을수록 투자승인 확률이 높게 나타났다. 이러한 결과는 스타트업의 경우, 기업의 단기성과보다는 투자 결정에 있어 미래가치 혹은 다른 정성적인 요인이 더 고려된다는 점을 보여준다. 셋째, 창업가 특성에서는 CEO 교육수준(학력)이 높을수록 투자승인 확률이 높게 나타났다. 즉, 창업자의 학력은 성공적인 투자 여부에 핵심적인 변수이고 이것은 선행연구의 결과와 다르지 않았다. 또한, 학력과 투자유치의 연관성은 창업 3년 미만 스타트업에서 상대적으로 강하게 나타났다. 선행연구에서 투자정보공개, 관련 데이터 확보의 어려움으로 스타트업 투자에 관한 정량적 실증연구가 거의 진행되지 못한 점을 고려한다면, 본 연구는 설문조사 방식을 뛰어넘어 국내 초기 창업기업만을 대상으로 성공적인 투자유치와 연계된 스타트업의 평가요인을 정량적으로 분석했다는 점에서 중요한 의의를 갖는다.
전국의 주요 도로에 센서를 설치하여 교통정보를 수집하고 가공하여, 사용자인 일반 국민, TSP, 공공기관들에게 양질의 교통정보를 제공하기 위한 교통정보 수집/제공시스템의 데이터 연계/통합 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 기존에 구축되어 있는 교통정보센터를 연계/통합하기 위하여 향상된 EAI 기술과 교통정보 교환기술 표준을 적용하여 서버간의 효율적인 통신을 가능하게 해준다.
ICT의 발달과 사물인터넷(IoT), 센서 네트워킹 기술 등이 차세대 산업경쟁력으로 자리잡아감에 따라 각 지자체의 스마트시티 도입이 가속화 되고 있다. 스마트시티를 운영하기 위해서는 도시통합운영센터가 요구되어 지고 그 기반에 통합 플랫폼이 존재한다. 기존 스마트시티 플랫폼은 주로 2차원 지도 기반으로 CCTV정보, ITS 교통카메라 정보 등을 이용하여 서비스를 제공하고 있다. 보다 고도화된 스마트시티 서비스 제공을 위해 3차원 지도 정보, 건물과 시설물 단위정보, 대민 서비스를 위한 공공데이터포탈과의 연계 등이 요구되고 있다. 본 논문에서는 스마트시티 통합 플랫폼과 관련된 국내외 관련 개발 현황을 살펴보고, 현재 개발 중에 있는 BIM/GIS 상호운용 플랫폼과 외부데이터 연계방안을 제시하였다. BIM/GIS 플랫폼은 지도기반 위치정보와 건물정보를 연계하여 실내외의 끊임없는 공간정보서비스를 가능하게 한다. 본 플랫폼에 적용된 외부데이터는 V-World, 서울시 열린 데이터, 건축데이터개방이며, BIM/GIS 플랫폼과 연계하여 국토계획 구역정보, 서울시 대기오염정보, 건축물대장정보 등을 확인하였다. 이를 통해 고도화된 신개념 스마트시티 서비스를 제공할 수 있는 BIM/GIS 통합플랫폼의 개발 방향에 대해 제시하고자 한다.
신 재생에너지를 비롯하여 분산전원의 사용이 매년 증가하고 있다. 분산전원의 그 특성에 의해 배전계통 및 수용가에 근접하여 위치하며 단독운전 또는 배전계통 망에 연계하여 운영될 수 있다. 만약 분산전원이 배전계통에 연계되어 운영될 경우 현재의 배전계통 운영방식과는 다르기 때문에 효율적인 분산전원의 관리 및 안정적인 배전계통을 운영하기 위해서는 분산전원의 연계에 대한 기준 및 새로운 계통운영지침 등이 재정립되어야 할 것이다. 본 논문에서는 향후 분산전원이 배전계통에 연계되어 운전될 때 분산전원의 상태를 감시 및 제어 또는 관리하기 위해서 국제 표준 프로토콜인 IEC-60870으로 분산전원 연계용 FEP(Front-End Processor, FEP)을 설계하였다. 설계한 사항을 검증하기 위하여 분산전원 상위 시스템인 주장치와 하위 시스템인 분산전원 연계용 RTU(Remote Terminal Unit, RTU)를 가지고 시험을 실시하였다. 그 결과 정상적인 데이터를 상위 시스템에서 확인을 통하여 입증하였다.
국가과학기술지식정보서비스(NTIS)는 현재 15개 부처 청 16개 대표전문기관 및 8개 성과물전담기관으로 부터 데이터를 연계수집 및 통합하여 공동 활용하고 있다. NTIS가 상기와 같은 분산 환경에서 데이터를 통합한 후 서비스를 제공하고 있는 이유로 인해, 데이터를 제공하는 각 기관에서는 데이터 제공과 관련 하드웨어, 소프트웨어 및 제공대상 데이터에 대한 상세정보를 실시간으로 모니터링할 수 있는 기능을 요구하였다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 충족시키기 위해 개발한 정보연계모니터링(Real-time Monitoring: ReMon) 서비스를 소개한다. ReMon서비스를 활용함으로써 분산 환경에서의 데이터 통합을 실시간으로 모니터링할 수 있으며, 나아가 국가R&D정보의 수집 및 공동 활용체계를 개선시키는 데에 기여하였다.
OLAP은 데이터 마이닝, 데이터 비주얼라이제이션, 데이터웨어 하우징 등의 최신 의사결정지원 기술과 마찬가지로 전반적인 비즈니스 인텔리전스 프레임웍의 핵심 컴포넌트중 하나이다. 하지만 시스템 환경이 복잡해지고, 사용자들의 요구가 다양해짐에 따라 하나의 제품군이 모든 사용자 업무를 지원한다는 것은 무리이다. 이를 위해 각 제품들은 상호 통합 및 연계를 그 해결책으로 제시하고 있다.
본고에서는 교육내용 성취기준 링크드데이터 프로파일 설계 및 활용에 대해 소개한다. 성취기준은 학생들이 학습의 결과로 반드시 알아야 할 지식, 능력 및 태도를 구체적으로 명시한 것으로서 국가 교육과정의 중요한 요소로 인식되고 있다. 따라서 교수학습지원시스템은 성취기준 링크드데이터 프로파일을 기반으로 교육과정, 수럽계획, 학습자원, 평가 등을 연계할 수 있도록 구현되어야 한다.
데이터 마이닝란 대량의 실제 데이터에서 묵시적이고 잠재적으로 유용한 정보를 추출하는 작업이다. 본 논문에서 서로 관계가 정의되지 않은 데이터베이스의 각 테이블간에서 필요한 정보를 추출 또는 가공하기 위해 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 마이닝 기법인 연관 규칙은 어떤 사건이 일어나면 다른 사건이 일어나는 관련성을 의미하는 것이고, 제시된 규칙 기반의 데이터 마이닝 기법은 연관 규칙의 한 분야로서 데이터를 규칙 맞게 분류하는 기법이다. 이런 마이닝 기법을 구현하기 위해 인공지능 분야의 규칙 기반의 전문가 시스템을 사용하였고, 실 시스템인 GDS(Grating automatic Drawing System)에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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