오늘날 네트워크 자원을 사용하는 응용이 증대되면서 네트워크 관리를 위한 트래픽 분석에서 현재 연구 단계의 한계가 드러나고 있다. 그런 한계를 해결하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있는데 그 중 대표적인 연구인 시그니쳐 자동생성 연구는 응용 트래픽을 입력으로 트래픽의 공통된 패턴을 찾아 출력하는 과정이 자동화된 연구이다. 그러나 시그니쳐 자동생성 연구는 트래픽을 사용자가 수집해야 하는 반자동 시스템이기 때문에 트래픽 수집 단계에서 문제가 발생할 수 있고, 생성된 시그니쳐의 검증 과정이 포함되어있지 않기 때문에 시그니쳐의 정확도를 신뢰할 수 없는 한계가 있다. 본 논문에서는 시그니쳐 자동생성 시스템의 한계를 극복하기 위해 트래픽수집, 시그니쳐 생성, 시그니쳐 검증, 시그니쳐 관리까지 모든 과정이 자동으로 이루어지는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망의 실제트래픽에 적용하여 추출한 시그니쳐는 분석률을 유지하며, 오탐률을 0으로 만드는 효과를 보였다.
최근의 스마트 디바이스를 통해 사용자의 신체 데이터 모니터링이 가능해짐에 따라, 앞으로의 건강 정보의 활용 패턴이 달라질 것으로 기대된다. 이용자들이 헬스 콘텐츠를 인지, 활용하는 방식을 고려하여 건강에 대한 본질적 동기를 이끌어내는 것이 중요하다. 이를 위해 수집된 정보와 데이터를 활용한 예방 중심의 콘텐츠 기획과 개발 필요성이 요구된다. 이에 따라 본 논문에서는 IT를 매개한 헬스 커뮤니케이션 분야의 연구중 e-헬스 리터러시와 같이 개인의 정보 활용과 관련된 연구들을 검토하고, IT를 매개할 때 발생하는 새로운 커뮤니케이션적 특성들을 신속성, 상호작용성 그리고 데이터 캡쳐링으로 분류하였다. 건강 정보를 인지, 처리하는 관점에서 개인의 건강 콘텐츠 참여와 예방에 대한 본질적인 동기를 증진시킬 수 있는 방법인지 논의하고, 그에 합당한 헬스 콘텐츠 전략을 탐색해보았다.
문화 콘텐츠는 우리 일상의 삶과 밀접하게 연결되어 있다. 문화 콘텐츠를 제작하는 디자이너 또는 일반인 남녀노소 대부분의 사람들이 문화 콘텐츠 중 영화, 게임, 애니메이션, 방송, 광고 등과 같은 영상 콘텐츠에 노출되어 있다. 이런 영상 콘텐츠를 접할 수 있는 스마트 폰과 스마트 패드 사용자들 또한 많다. 손쉽게 영상 콘텐츠를 서핑 감상 제작할 수 있게 하는 스마트 기기의 시대가 열리고 있다. 이에, 더욱 감동을 주는 영상 콘텐츠를 만들기 위한 효율적인 교육과정 또한 계속 연구 개발되어야 한다. 대학교육에서도 창의성 증진 교육의 필요성에 관해서는 많은 사람이 인지하고 있다. 본 논문에서는 대학의 문화 콘텐츠 관련학과 커리큘럼이 감성을 자극하고, 창조적이며 새로운 기술을 보여주는 콘텐츠를 만들 수 있도록 하는 인재양성의 방법을 연구하였다. 새로운 미디어 기기가 나오더라도, 거기에 걸맞은 인재를 양성할 수 있는 근원적인 방법을 연구하여 관련학과의 커리큘럼을 제시하고자 한다.
최근 들어 사회문제 해결형 과학기술혁신 활동이 활성화되고 있다. 과학기술정보통신부에서 추진하는 국민생활연구사업, 그리고 혁신본부에서 기획하고 있는 사회문제 해결을 위한 다부처 공동 기획사업 등이 추진되고 있다. 사회문제 해결형 과학기술혁신은 사회문제 해결을 최우선 목표로 삼고 있기 때문에 수월한 과학기술지식의 창출, 산업경쟁력 강화를 위한 혁신과는 목표와 추진체제가 다르다. 사회문제 해결형 과학기술혁신은 사회혁신과 과학기술을 결합하는 활동이라고 할 수 있다. 이렇게 새로운 유형의 혁신활동이 등장하면서 이를 바라보는 다양한 관점이 존재하고 있다. 본 발표에서는 각 논의들을 정리하고 향후 사회문제 해결형 과학기술혁신의 발전방향을 제시한다. 여기서는 크게 3가지 분류로 사회문제 해결형 혁신을 보는 관점을 정리한다. 첫 번째는 전문가 중심의 관점(Innovation for people)이다. 이는 전문가가 분석과 논의를 통해 사회문제를 정의하고 그 대안을 제시하는 접근이다. 많은 과학기술전문가들이 가지고 있는 틀로서 선형모델에 입각한 논의이다. 때문에 혁신의 선형모델이 가지고 있는 문제점, 피드백의 부족, 현장에 대한 이해 부족 등과 같은 단점이 있다. 두 번째는 시민사회 중심의 관점(Innovation by people)이다. 이는 현장의 문제 상황에 있는 시민들이 문제를 정의하고 혁신활동을 주도해야 한다는 관점이다. 이 관점은 일반 시민을 과학기술혁신의 주체로 호명하고 실질적인 문제 해결에 참여시키면서 주류 과학기술의 미흡한 현장 지역 지향성을 비판하고 있다. 그러나 혁신의 논의가 지역에 한정되면서 규모 확대의 어려움을 겪는 경우가 많다. 장기 지속성을 확보하는 데에도 난점이 있다. 세 번째는 전문가와 시민의 협업 관점(Innovation with people)이다. 이는 시민성과 전문성의 결합을 통해 민주주의를 고양하고, 현장 지식과 전문 지식의 융합을 지향하는 접근이다. 또 리빙랩과 같은 추진 체제를 적극적으로 활용한다. 그러나 전문가와 시민사회의 협업을 지원하는 인프라와 지원체제가 부족하면 여러 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이런 관점들의 한계를 극복하기 위해서 국지적 문제해결과 국가적 문제 해결의 연계, 실험의 중요성 강조, 전문가와 최종 사용자 및 시민의 실질적 협업을 위한 기반 구축, 시스템 전환 프레임의 도입을 정책 방향으로 제시했다.
본 연구는 전통공예기술인 짜임을 현대 가구디자인에 활용하기 위해 조형적인 분석을 통해 사용자가 쉽게 접할 수 있도록 체계적으로 정리하여 보급하는 것을 목적으로 한다. 정리된 짜임의 분석 자료를 토대로 가구를 제작하는 데 쉽게 적용할 수 있도록 하기 위해 기본적으로 짜임을 이용한 가구로 생성될 수 있는 형태를 조사한 결과, 판재+판재의 결합으로 이루어진 가구, 판재+각재 2축의 결합으로 이루어진 가구, 판재+각재 3축의 결합으로 이루어진 가구로 나누어 볼 수 있었다. 그리고 가구의 위치에 따라 사용되는 짜임을 파악하기 위한 분석으로 가구의 상부에 주로 사용되는 짜임의 종류와 가구의 중앙부에 사용되는 짜임, 가구의 하부에 주로 사용되는 짜임으로 분류하여 각각의 짜임을 분석하여 정리하였다. 이와 같이 짜임은 그 사용되는 위치나 가구의 형태에 따라 그 구조를 이루는데 필요한 짜임이 다르다. 그래서 일반인들이 처음 짜임을 접할 때는 어떤 짜임이 어디에 사용되어야 되는지 파악하기가 힘들다. 따라서 본 연구에서 가구의 조형분석을 통해 가구의 형태별, 가구의 위치별로 적용할 수 있는 짜임을 분석하여 정리함으로써 장인이 아닌 일반인들에게 대중적으로 짜임의 활용도를 높일 수 있는 계기가 될 것이다.
대규모 다인 접속이 가능한 온라인 게임이 인기를 누리면서 다수의 온라인 게임 제작회사의 개발 건수는 기하급수적으로 증가하게 되었다. 하지만 게임의 양적 팽창속도에 비해 질적 팽창속도가 따라가지 못하는 이유는 소수 경쟁적 우위를 점하고 있는 선두업체를 제외하고는 대다수가 영세 업체이기 때문에 제대로 된 제작 절차 부재와 출시 전 정확한 테스트가 수반되지 않아 예측 가능한 결과에 유연하게 대처하지 못하기 때문이다. 현재는 게임성 점검 단계를 통해 중요한 기능이 구현되지 않거나 특정한 부분의 치명적인 에러를 찾는데 쓰이고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 기존의 사용성 평가 시스템에 치우쳐 있는 평가체계를 사용성과 더불어 게임을 하면서 사용자가 느끼는 감성을 평가할 수 있는 평가시스템을 제안하기 위해 게임에서 느끼는 감성어휘를 수집하고 요인분석을 통해 Interactivity, Interface, Information 요인으로 분류한 후 그에 맞는 평가문항을 설계하여 감성평가시스템을 제안한다.
목적: 최근 고령화, 만성질환의 증가로 가정 내 소형 정보통신기기를 비치하고 네크워크로 연결하여 건강상태를 모니터링하며 지속적인 건강관리를 가능하게 하는 기술 및 서비스가 시도되고 있다. 본 연구는 서울시 영구임대아파트 단지에서 시행한 스마트 홈 헬스케어 기술을 제공받은 노인들을 대상으로 이용 경험을 파악하기 위해 시행되었다. 방법: 고혈압 또는 당뇨를 가진 총 7명의 노인(평균연령 75세)에게 2013년 7월, 2회에 걸친 포커스그룹 인터뷰를 통해 자료수집이 이루어졌으며, 질적 내용분석방법으로 분석하였다. 결과: 총 27개의 의미있는 자료가 추출되어 코드화 한 후 비교, 대조, 분류 과정을 통해 10개의 카테고리로 재구성하였고, 추상화를 거쳐 총 6개의 주제를 도출하였다. 도출된 주제는 '언제 어디서나 자가 측정으로 건강상태호전을 경험함', '가정에서 전문가 도움을 받는 흥미로운 체험', '잦은 시스템 및 통신장애로 사용하기에 답답함', '노인사용자에게 측정기기는 낯설고 불편함', '활성화를 위한 체계적인 전략보완이 요구됨', '고령 친화적 측정기기 및 프로그램의 업그레이드 필요'이다. 결론: 향후 스마트 홈 헬스케어를 활성화하기 위해서는 노인사용자의 특성을 고려한 고령 친화적인 측정기기 및 프로그램이 개발되고 최적의 전문인력 배치 및 관련단체의 적극적인 지원 속에서 추진되어야 할 것이다.
이 연구는 이러닝의 품질요인이 학습자 만족도에 미치는 영향과, 그 관계에 있어서 학습유형의 조절효과에 대해 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구를 위해 이러닝시스템을 사용하는 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 데이터 분석을 위해 신뢰분석, 요인분석, 분산분석, 회귀분석을 실시하였다. 실증분석 결과 이러닝의 품질요인은 컨텐츠, 시스템, 서비스, 상호작용 등 요인으로 나뉘었고, 학습자 유형은 적극적 협동학습유형, 자기주도적 학습유형, 환경의존적 학습유형, 소극적 학습유형으로 분류되었다. 이러닝의 각 품질요소는 사용자 만족도에 정(+)의 영향을 미쳤으며, 특히 자기주도적 학습유형을 가진 그룹이 만족도 수준이 높았다. 학습유형은 품질요소와 만족도 간의 관계에서 조절효과를 보였으며, 특히, 소극적 학습유형은 커뮤니티, 교강사와의 다양한 상호작용에 미치는 조절효과가 타 유형보다 큰 것으로 나타났다. 본 연구는 이러닝의 성과에 있어 품질요소와 학습자특성 간 관계에 실증적 연구성과를 추가하였으며, 추후 이러닝 사용목적, 사용형태, 학습자 특성, 학습전략 등 이러닝의 성과 연구에 있어 타 요인들과의 관련성 연구로 확대할 필요가 있다.
최근에 널리 사용되고 있는 단일 영상 기반의 3차원 얼굴 복원 방법인 변형 가능한 3차원 얼굴 형상 모델(3D morphable shape model)은 입력 영상으로부터 2차원 얼굴 특징점들을 정확하게 추출할 경우, 입력 얼굴과 유사한 3차원 얼굴 형상을 생성할 수 있다. 그러나 실시간 3차원 얼굴 복원 시스템과 같이 사용자의 협조가 불가능한 경우에는 자동으로 얼굴 특징점들을 추출해야 하기 때문에, 특징점 추출 오류가 발생하여 정확한 3차원 얼굴 형상을 생성하기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 특징점 추출 시 오추출 특징점과 정추출 특징점을 자동으로 분류하고, 정추출 특징점들만을 이용하여 3차원 얼굴을 복원하는 방법을 제안하였다. 실험결과에서는 특징점 자동 추출 오류를 고려하지 않은 기존 방법과 비교한 결과, 제안방법의 3차원 얼굴 복원 성능이 크게 향상되었음을 확인하였다.
최근에 유비쿼터스나 전자상거래와 같은 환경에서 발생하는 실시간 데이터를 처리해야 하는 요구가 늘어나고 있다. 유비쿼터스 환경에서 사용되는 센서 데이터는 그 크기가 작고 XML 문서로 표현 되어 있으며 대량으로 발생하는 특징이 있다. 이러한 대량의 센서 데이터를 처리하기 위한 효율적인 방법이 요구되고 있다. 센서 데이터에 대한 XML 질의언어(XQuery)는 주로 센서 데이터가 발생한 센서의 식별자나 표현하고자 하는 정보를 얻어오는 것과 사용자의 편의를 위한 결과 재구성으로 분류된다. 기존의 XML 질의언어 엔진들은 센서 데이터를 일괄적으로 처리하기 위한 효율적인 방법을 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 대량의 센서 데이터들을 실시간으로 처리하기 위하여 역 경로 요약을 이용한 가지 질의(Twig Query) 처리 기법을 적용하였다. 또한, 재구성(Restructuring) 일괄 처리 기법을 개발하여 적용하였다. XMark와 RFID EPC 데이터를 이용한 성능 측정을 하고 MonetDB/XQuery와 Oracle Berkeley DB XML과의 비교 분석을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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