• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.219-230
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• 2019

통계청에 따르면 2017년 기준으로 국내 65세 이상 노인 인구는 700만명을 돌파하였고 이중 독거노인의 수는 130만 명을 넘어섰다고 하였다. 독거노인들은 대부분 절대적 빈곤(68.5%가 월 소득 50만원 미만)으로 우리사회의 사각지대에 놓여져 있는 상황에서 기본적인 생활에 곤란을 겪고 있는 실정이다. 특히 겨울철 취약계층의 독거노인들의 난방은 심각하며 그나마 전기난로나 전기장판 등 전기 안전용품 취급 부주의로 화재사고도 빈번하게 일어나고 있는 실정이다. 실내용 텐트제품들이 독거노인들에게서 이용되어지고 있는 가장 큰 이유로는 에너지 절감과 따뜻한 수면, 화재 안전 등으로 나타났다. 이러한 실내용 텐트의 시장 확대에 따라 본 연구의 목적은 저소득 독거노인에게 적합한 실내용 텐트가 필요하다고 판단하였고, 그에 따른 이용성, 휴식, 보관 등의 효율성을 개선시키는데 목표를 두었다. 따라서 본 논문은 기존 브랜드의 제품들에서 기초 조사를 하여 장·단점을 분석하여 기존 판매 되고 있는 제품에서 소비자들이 원하는 요구를 파악할 수 있었다. 이어 디자인모델을 통한 소비자선호도 조사를 실시하여 설치편리성, 공간 활용성, 외관디자인 측면에서 가장 우수한 Zabara type을 선정하였다. 선정 결과를 토대로 제품디자인 제작 및 최종 프로토타입을 완성하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 실 사용자의 사용성 조사와 인터뷰를 통해 제품 개발 시 미처 인지하지 못했던 요소를 파악할 수 있었다. 둘째, 프로토타입의 효과적인 부분에서는 기대 이상으로 고령자들이 쉽게 그리고 빠르게 설치 및 접을 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로써 향후 독거노인 뿐만 아니라 다양한 사용자가 실내에서 또 하나의 편안한 개인공간으로써 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.864-881
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• 2021

연구목적: 본 연구는 빅데이터와 인공지능 기술을 기반으로 다양한 위험 특성과 개개인의 상황을 고려한 맞춤형 예방 솔루션을 제공하는 생활안전 예방서비스 연구개발의 일환으로, 일상 생활안전과 관련하여 개인의 현재 안전수준을 정량적 수치로 나타내는 생활안전지수를 산출하는 방안을 제시하여, 안전사고를 예방하고 대응하기 위한 맞춤형 종합지수 서비스를 제공하는 데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 리커트 척도(Likert Scale)를 혼용하는 방법으로, 전문가 그룹의 합의형성 모델을 기반으로 산출된다. 생활안전 예방서비스를 평가할 수 있는 평가항목을 위험지표, 취약지표, 예방지표 등으로 구분하고, 이를 AHP 의사결정 방법론에 따라 AHP 계층구조로 정의하여 각 레벨 항목의 쌍대비교를 통해 평가항목 간 상대적 가중치를 산출하는 방법을 제안한다. 또한 평가항목을 적용한 개별 예방서비스에 대한 평가는 향후 생활안전 예방서비스의 확대를 고려하여 AHP 쌍대비교를 대신하여 리커트 척도 기반으로 절대평가하고 그 결과를 상대비교하는 방법으로 개별서비스 간 가중치를 산출하는 방안도 함께 제시한다. 연구결과: 생활안전 예방서비스에 대한 서비스 가중치를 도출하고, 이를 생활안전 예방서비스의 인공지능 예측모델을 통해 산출된 개별위험지수에 반영하여 종합지수를 산출하였다. 결론: 구현한 모델의 적용을 위하여 생활안전 예방서비스 앱과 플랫폼으로 구성된 테스트 환경을 구축하고, 사용자 시나리오를 바탕으로 기능에 대한 효능을 평가하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 생활안전지수는 사용자에게 현재 자신의 안전수준을 종합하여 나타냄으로써 안전 위험에 진단과 대응 및 예방 골든타임을 지원하는 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디자인학연구
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• 제17권2호
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• pp.335-350
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• 2004

디자인은 아직 존재하지 않는 가상의 것을 조형적인 실체로 구체화하는 것이다. 그 기본개념의 규명을 통해서만이, 합리적 가치를 수반한 차별화 된 디자인 개념의 가치 창출이 가능하리라고 생각한다. 디자인의 특질이 주어진 조건과 환경에 따라 문제의 성격과 그에 대한 결과가 달라지게 되기 때문에 모든 디자인은 상황적이다. 본 연구에서는 디자인의 기본 과정인 문제의 분석 종합평가의 단계에서, 가장 적절하고 합리적인 차별화 된 디자인개념(Differential Design Concept)을 찾기 위함이다. 선행적으로 시대적 추구가치 및 제품디자인의 가치관 변화를 고찰해 보았다. 이러한 시대적 추구 가치가 실제의 제품에 어떻게 구현되었는가를 조사 분석하였다. 현대디자인의 대표적 트랜드인 3-2. 기능 중심적 디자인 3-3. 감성중심적 디자인 3-4. 은유를 통한 이미지 전달의 디자인 3-5. 환경친화적 디자인의 차별화 된 디자인개념의 제품디자인 구현 사례를 분석하였다. 사례분석을 근거로 미래 사회 트랜드로 다가온 지속가능한 발전의 사회 속에서 어떻게 차별화 된 디자인 개념을 적용시킬 수 있는가를 규명해 보았다. 사례 분석을 통해 나타난 내용은 \circled1 시대정신의 가치가 제품의 메시지(Design Image)로 부각되어야 한다. \circled2 환경적합성을 우선적 고려 요인으로 하여야 한다. \circled3 차별화 된 소비자 욕구 충족의 가치를 실현하여야 한다. \circled4 상품의 라이프싸이클(Life-Cycle)이 길도록 유도한다. \circled5 기업의 지속적 성장을 촉진한다. \circled5 사용자 중심의 제품가치 고려가 선결되어야 한다는 것이다. \circled7 문화적, 언어적 장벽을 극복하고 사람들이 익숙하게 기억할 메타포의 투영을 필요로 하며, \circled8 시대적 가치관과 관습적 가치관의 공통분모 적 인간 본연의 가치관의 적용이 선결되어야 하며, \circled9 물질적 만족의 욕구 충족이 아닌 마음의 만족을 충족시키고 적용시키는 차별화 된 디자인개념이 요구되어 진다. 이에 더하여 제품의 저변에 굿ㆍ디자인(Good-Design)요소가 가미된 독창적이고 차별화 된 디자인개념이 소비자와의 감성적 교감을 이룰 수 있다고 생각된다. 즉 모든 디자인의 가치는, $\ulcorner$인간이 만물의 척도$\lrcorner$ 라는 인본주의 사상에 근거하여 평가되어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.111-125
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• 2011

클러스터링(Clustering)은 유사한 문서나 데이터를 묶어 군집화해주는 프로세스이다. 클러스터링은 문서들을 대표하는 개념별로 그룹화함으로써 사용자가 자신이 원하는 주제의 문서를 찾기 위해 모든 문서를 검사할 필요가 없도록 도와준다. 이를 위해 유사한 문서를 찾아 그룹화하고, 이 그룹의 대표되는 개념을 도출하여 표현해주는 기법이 요구된다. 이 상황에서 문제점으로 대두되는 것이 복합 개념(Complex Concept)의 탐지이다. 복합 개념은 서로 다른 개념의 여러 클러스터에 속하는 중복 개념이다. 기존의 클러스터링 방법으로는 문서를 클러스터링할 때 동일한 레벨에 있는 서로 다른 개념의 클러스터에 속하는 중복된 복합 개념의 클러스터를 찾아서 표현할 수가 없었고, 또한 복합 개념과 각 단순 개념(Simple Concept) 사이의 의미적 계층 관계를 제대로 검증하기가 어려웠다. 본 논문에서는 기존 클러스터링 방법의 문제점을 해결하여 복합 개념을 쉽게 찾아 표현하는 방법을 제안한다. 기존의 계층적 클러스터링 알고리즘을 변형하여 동일 레벨에서 중복을 허용하는 계층적 클러스터링(Hierarchical Overlapping Clustering, HOC) 알고리즘을 개발하였다. HOC 알고리즘은 문서를 클러스터링하여 그 결과를 트리가 아닌 개념 중복이 가능한 Lattice 계층 구조로 표현함으로써 이를 통해 여러 개념이 중복된 복합 개념을 탐지할 수 있었다. HOC 알고리즘을 이용해 생성된 각 클러스터의 개념이 제대로 된 의미적인 계층 관계로 표현되었는지는 특징 선택(Feature Selection) 방법을 적용하여 검증하였다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제21권4호
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• pp.291-298
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• 2003

목적: PCS연구의 목적은 임상 방사선치료 QA의 표준 연구 수단을 구축하고, 방사선치료 과정의 기본 요소를 결정하고, 협동 임상시험의 기반을 제공하고, 외국과의 비교 연구를 위한 기본 자료의 구축에 있다. 우리나라 임상 방사선종양학의 PCS 연구기법으로서 구축한 웹 기반의 PCS 시스템의 개발 및 특성을 보고하고자 한다. 대상 및 방법: 본 시스템은 메인서버와 외부에 구축한 2중 백업서버로 구성되어 있다. 리눅스 운영 체제 및 MySQL데이터베이스를 이용하여 프로그램을 완성하였다. PCS 대상이 되는 종양으로서의 개발 우선 순위는 1989년부터 1999년 사이에서 우리나라 전국의 방사선종양학과에서 치료빈도가 많은 순서를 근거로 결정하였다. 결과: 2003년 초반에 웹 기반의 임상 PCS시스템이 구축되었다. 웹 주소는 www.pcs.re.kr이며, 우선 유방암, 직장암, 식도암, 후두암, 폐암 및 전이성 뇌종양을 대상으로 하였다. 완성된 개발항목의수는 1,000 항목을 상회하였다. 구축된 시스템은 사용자 편의성 충족, 기입 내용 중복 확인, 자료 기밀성, 자료 보존 및 사본 작성, 이중 백업, 통계 분석 지원등을 구현하였다. 문자화된 자료 외에 영상 자료도 입력되도록 시스템을 구축하였다. 아울러, 임상시험승인 관련 양식지원, 무작위 자료 추출, 방사선종양학과의 구조적 요소 파악 기능도 갖추었다. 결론: 본 시스템은 PCS분야에서는 최초로 구축되고 작동되는 웹 기반 시스템이다. 구축한 시스템을 통해서 단시간 내에 표본 자료의 수집이 가능하여 시간 및 비용을 절약할 수 있게 되었으나 구축자료의 신뢰도 확인을 별도의 검증과정은 필수적이다. 본 연구팀이 개발한 본 웹 기반 시스템은 향후 PCS 연구 또는 자료 수집이 필요한 유사 연구 상황에 응용될 수 있는 표준적인 기법으로서의 활용되기를 희망한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2008년도 학술대회 2부
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• pp.152-157
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• 2008

모바일 무선인터넷 서비스(WAP)는 휴대폰이라는 제한된 화면 크기와 조작부, 브라우저 및 OS에서의 UI 구현상의 제약 등으로 인해 사용성이 고객만족도에 더욱 중요한 영향을 미치는 요소가 되고 있다. 특히 여러 다양한 콘텐츠 제공사에 의해 각각의 서비스가 개발되어 제공되는 현 상황에서, 이러한 서비스들의 UI 품질수준을 일관된 기준과 방법으로 효과적인 관리를 할 필요가 있다. 본 연구에서는 다양한 무선 인터넷 서비스들에 대한 일관된 UI 수준관리를 위한 사용성 지수 평가 체계를 제안한다. 제안된 평가 체계는 사용성 관련 사용성 지표와 UI 원칙으로부터 무선 인터넷 서비스에서의 UI 설계 요소와 평가 항목들을 도출하는 top-down 방식과, 기존 UI 설계 지침으로부터 사용성과 관계된 평가 항목들을 도출하고, 이들을 사용성 원칙과 지표 관점에서 그룹핑하는 bottom-up 방식을 통해 평가 체계 및 항목들이 구축되었다. 이러한 양방향 평가 체계 구축 방법은 사용성 문제를 야기할 수 있는 다양한 측면을 사용성 지표 관점에서 빠짐없이 고려할 수 있을 뿐 아니라, 실제 서비스 환경과 관련된 UI component 관점에서 구체적인 평가 항목들을 도출할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 방법을 통해 구조화된 평가 체계는 사용성 지표와 각 지표와 관계된 사용성 원칙인 UI 가이드라인, 각 가이드라인 별로 구체적인 평가를 위한 UI component 별 평가항목들간 연결을 통해 계층적으로 구성되어 있다. 특히 각 평가 항목들을 O/X 로 판정할 수 있는 구체적인 내용과 형태로 구성하고, 전체 평가 항목 대비 만족된 평가항목의 비율로써 해당 서비스의 사용성 접수가 도출될 수 있게 하여 무선 인터넷 서비스의 사용성 수준을 정량적인 값으로 파악할 수 있도록 하였다. 제안된 평가 체계는 사용자 테스트를 통한 실제 사용성 문제와 비교 분석되어 그 효과별 검증하였으며, 평가 항목별로 평가 대상 및 기준, 사례를 안내해주고 지표별 접수를 자동으로 계산해 주는 S/W 로 구현되어 실제 무선 인터넷 서비스의 평가 및 개선작업에 적용되었다.

• 지능정보연구
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• 제17권2호
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• pp.109-117
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• 2011

전시 공간에서 전시 제공자는 자신의 마케팅 정보를 원활하게 제공하고 관람객의 반응을 실시간으로 확인하기를 원한다. 또한 전시 관람객은 자신이 가장 관심 있어 하는 분야의 부스를 관람하고 그 분야에 대한 정보를 얻고 싶어한다. 그런데 전시장을 방문하는 관람객들에게 상호 작용적 맞춤 개인화 마케팅 서비스를 관람객의 단말기를 통해 제공하게 된다면 전시 제공자와 관람객 모두의 요구를 충족하게 될 것이다. 이러한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 의도를 인지할 수 있어야 하고 그 인지된 정보를 기준으로 해서 선별적인 서비스를 제공해야 한다. 본 논문에서는 전시 공간에서 관람객 개개인의 선호도와 상황을 인식하고 인식된 정보를 기본으로 해서 관람객 개인별로 가장 적합한 전시 참가 업체의 마케팅 정보나 부스 정보를 관람객이 소유한 스마트폰을 통해 제공하는 지능형 개인화 서비스 어플리케이션을 설계하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.129-141
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• 2006

아스팔트 포장은 점탄성재료로서 포장체에 발생되는 토압은 차량하중의 크기와 재하속도, 아스팔트 포장층의 온도와 하부층의 재료구성에 따라 크기와 분포 양상이 다르게 발생된다. 본 연구는 이러한 다양한 조건에 따른 포장체 하부의 토압분포를 분석하고, 기층과 보조기층의 지지력을 평가하는 평판재하시험 기준과 실제 계측된 토압과의 비교를 통해 현재 적용되고 있는 지지력기준에 대한 타당성을 검토하고자 한다. 또한 실제 포장단면을 모사한 유한요소해석을 통해 포장체 하부에 발생되는 토압을 예측하고 계측결과와 비교함으로서 포장체의 거동을 예측할 수 있는 모델을 제안 하고자 한다. 이를 위해서 시험도로의 2004년 8, 9, 11월과 2005년 8월에 계측이 수행된 아스팔트 포장 동적재하시험 결과 중 계측기 상태가 양호한 A5, A7, A14, A15 단면에 대해 계측결과의 분석을 수행하였다. 토압계의 분석은 차량하중의 크기와 속도. 아스팔트 포장의 온도, 포장하부의 재료구성에 따른 토압의 크기 변화와 차량하중으로 인한 포장체 내부의 횡방향과 깊이방향 하중의 영향 범위를 분석하였다. 포장체의 유한요소해석은 ABAQUS 프로그램을 활용하였으며, 실제 포장체의 거동을 모사하기 위해 시험도로 포장단면을 그대로 반영하고 계측이 이루어진 당시의 온도계측 자료를 활용해 아스팔트 포장의 물성을 적용하였다. 토압계의 분석결과 차량의 하중이 크고 저속으로 주행 할 때 토압의 크기는 증가하고 아스팔트층의 온도가 높을수록 하중의 영향반경이 작아지고 최대 토압크기는 증가하였다. 또한 실제 포장단면과 물성을 적용한 해석결과 계측결과와 매우 유사한 형태의 토압분포와 크기를 보였다. 그리고 기존 보조기층 및 동상방지층의 다짐관리 기준은 실측된 토압과 비교해 볼때 상당히 높은 수준으로 나타났다.다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을