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NGN에서 오버레이를 이용한 사용자 관점의 End-to-end QoS 지원 구조 (An Architecture for User Level End-to-end QoS using Overlay in NGN)

  • 이지현;임경식;오행석;남택용
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제12C권6호
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    • pp.781-792
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    • 2005
  • 본 논문은 광대역 통합망에서 오버레이를 이용하여 사용자 관점의 End-to-end QoS 지원 구조를 제안한다. 기존 광대역 통합망은 제어평면의 IMS에서 사용자평면에 존재하는 IP 전달망의 직접적인 트래픽제어와 자원예약을 수행하여 QoS를 제공한다. 그리고 사용자의 End-to-end QoS를 지원하기 위하여 전달망에서 확보한 QoS를 사용자에게 최대로 전송하고 품질 저하를 최소화하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 기존 연구와 더불어 사용자가 요구하는 서비스 품질의 차별화, 사용자의 단말환경에 최적화된 컨텐츠의 제공과 같은 사용자 수준에서의 확장된 QoS 개념이 고려될 필요가 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 오버레이 서비스 네트워크 구조의 전송계층에서는 다양한 망환경에 가장 효율적인 전송 프로토콜을 사용하여 최대의 전송효율을 제공하는 프로토콜 최적화기능을 지원한다. 그리고 응용계층에서는 사용자 단말의 데이터 변환과정에서 발생하는 프로세싱지연을 네트워크로 분산시키고, 오버에이를 이용하여 사용자의 서비스수준과 응용서비스의 특징 및 단말환경에 적합한 형태로의 중간변환기능을 수행한다. 결과적으로 본 논문에서는 광대역 통합망에서 전송계층과 응용계층의 서비스 품질 제어 기능을 추가하여 사용자의 End-to-end QoS를 지원하는 오버레이 서비스 네트워크의 구조와 내부 컴포넌트 기능, 그리고 3GPP와의 연동을 통한 QoS 제공 방안을 제안한다.

시뮬레이션활용 경영 교육의 품질요인과 성과에 대한 학습유형의 조절효과 (Moderating Effect of Learning styles on the relationship of quality and satisfaction in the context of Business Simulation Game)

  • 안동희
    • 서비스연구
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    • 제7권4호
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    • pp.151-164
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    • 2017
  • 이 연구는 경영시뮬레이션 도구를 활용한 교육이 학습자 만족도에 미치는 영향과, 품질요인과 만족도 간의 관계에 있어서 학습유형의 조절효과에 대해 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 경영시뮬레이션 활용 교육에 참여한 학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 신뢰분석, 요인분석, 분산분석, 회귀분석등 데이터분석을 실시하였다. 실증분석 결과 경영시뮬레이션도구 활용 교육의 품질요인은 컨텐츠, 교육환경, 학생 간의 상호작용, 교강사의 지원기능 요인으로 나뉘었고, 학습유형은 적극적-소극적, 자기주도적-환경의존적 유형으로 분류되었다. 시뮬레이션 활용 교육의 각 품질요소는 학습자 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 적극적, 환경의존적 학습유형을 가진 그룹이 통계적 유의성 밖에서 만족도 수준이 높았다. 학습유형은 경영시뮬레이션 교육의 품질요소와 만족도 간의 관계에 조절효과를 보였으며, 학습유형에 따라 조절하는 정도가 달랐다. 특히 학습자 간 상호작용은 만족도를 증가시키는 주요 요인이 된 반면, 교강사의 적극적 지원은 오히려 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 학습유형에 따른 차별화된 교수전략이 요구되는 것으로 나타났다. 본 연구는 교육 서비스 관점에서 경영시뮬레이션 교육의 품질요소와 만족도 간의 관계에서 학습유형이 미치는 조절효과에 대해서 학술적인 성과를 추가하였고, 경영시뮬레이션 도구 개발자 및 공급자, 이를 활용하는 교수자, 학습자, 교육기관에게도 유용한 시사점을 제공한다.

인공지능 기반으로 맞춤 및 적응형 학습 시스템의 고등 교육에서의 적용효과 (Effects of AI-Based Personalized Adaptive Learning System in Higher Education)

  • 조윤정
    • 정보교육학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.249-263
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    • 2022
  • 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 이상의 수업에 적용에 따른 실증 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구는, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 수업에 적용한 경우, 만족도 및 충성도를 연구 했으며, 테크놀로지관련 인식, 컨텐츠 및 시스템 특성에 대한 인식, 및 인공지능 기반 맞춤형 학습과 강의를 병행한 교육에 대한 전반적인 인식이 만족도, 효과성, 유용성, 동기부여, 및 다른 수업에 적용에 따른 의사에 어떻게 영향을 주는 지 조사하였다. 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템인 알렉스를 적용한 강의 직후 온라인 설문조사를 통한 데이터를 사용하였으며, 요인분석, 회귀분석, 분산분석 등을 활용하여 가설검증을 하였다. 본 연구의 결과로, 어떤 요인들이 유의하게 영향을 주는 지와 효과의 크기를 비교 검증하였고, 더불어 만족도가 충성도에 영향을 미치는 이론이 교육효과에도 적용됨을 입증하였다. 또한, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템의 고등교육 특히 대학원 수업에도 효과가 있고, 고객관계관리에 도움이 된다는 시사점을 제시한다.