미래 청년기업가들의 우수한 창업아이템과 기술이 한자리에 모인 국내 최대 창업행사‘2004 대한민국창업대전’이 12월 3일부터 사흘 동안 서울무역전시장에서 열렸다. ‘새로운 도전, 성공의 첫걸음(Challenge, Beyond Success)’이라는 슬로건으로 열린 행사에는 중소기업청 김성진 청장과 협회 장흥순 회장, 한국여성벤처협회 이영남 회장 등 유관 기관장들이 대거 참석했으며, 행사 기간 동안 4만 여명의 관람객이 행사장을 찾았다. 중소기업청이 주최하고 벤처기업협회가 주관한 이번 행사에서 학생부 69팀, 일반부 50팀 등 총 119개 팀이 참가하여 창업아이템의 열띤 경합을 벌였다. 또 1:1 맞춤상담, 기술거래장터 및 기술발표회 등의 부대행사와 창업성공을 기원하는 대굿, 패션쇼 등 다채로운 행사가 열렸다. 김성진 청장은“무한경쟁시대는 기술발전을 끊임없이 요구하고 있어 창업활성화는 미래를 위해 중요한 요소”라며“우리 경제의 희망이자 내일인 창업에 매진하고 있는 모든 이들의 성공을 기원한다”고 말했다. 중소기업청은 앞으로 창업대전이 명실상부한 종합창업행사로 자리매김 할 수 있도록 행사규모를 지속적으로 확대시키고, 포상훈격 격상 및 입상자들에 대한 종합적인 사업화 연계지원 등을 강화해나갈 계획이다.
MPEG-21은 상호운용성이 확보되고 저작권이 보호되는 방법으로 디지털 콘텐츠가 생성, 배포, 소비될 수 있도록 하기 위한 개방형 표준 프레임워크이다. 이 글은 DRM 기술을 중심으로 MPEG-21의 각 분야별-거래와 배포의 기본단위인 디지털 아이템 선언(DID), 디지털 아이템 식별(DII), 저작권 관리 및 보호(IPMP), 권리데이터사전(RDD), 권리표현언어(REL), 영구연결기술(PAT), 이벤트 리포팅(ER)-기술 표준화의 개념과 내용을 살펴본다.
최근 융합 IT의 대표적 응용분야로서 물류시스템에 RFID/NFC 등의 기술이 사용되고 있으며, 물류의 흐름에 따른 많은 빅 데이터(Big Data)가 생성되고 있다. 이러한 분산된 데이터를 수집하여 하둡 시스템의 병렬처리 기능으로 생산 아이템의 물류 정보와 물류의 이력관리를 위한 정보를 생성할 수 있다. 이를 지원하기 위한 하둡 시스템 설계 및 프로토타입을 개발하여 이의 활용가능성을 타진하였다.
순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 찾아 주었다. 하지만 아이템과 관련된 퀀터티 정보가 더욱 유용한 정보를 제공해 주는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 퀀터티가 있는 순차 패턴을 찾는 알고리즘을 소개한다. 기존 알고리즘을 초보적으로 확장한 알고리즘은 탐색 공간을 모두 다 검색하여 결과를 얻는 방법을 사용하기 때문에 결과적으로 나쁜 성능을 나타내었다. 이러한 단점을 없애기 위해 여과 과정과 샘플링 기반 알고리즘을 사용하여 검색해야 하는 후보 패턴의 수를 줄여줌으로써 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 새로운 방법들이 초보적인 확장을 한 기존 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 보여주었다.
원전보호계통(RPS: Reactor Protection System)은 사고 시 치명적 피해를 입을 수 있다는 점에서 안전에 대한 중요도가 가장 높은 Safety 1E class로 분류되며, 이러한 보호계통을 디지털 라이즈 하는데 있어서 높은 신뢰도에 대한 보장이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 DPPS(Digital Plant Protection System) 내에서 작동하는 내장형 소프트웨어의 높은 신뢰성을 보장하기 위한 테스팅 방법론을 제시하고자 한다. DPPS에서 작동하는 내장형 소프트웨어를 테스트하기 위한 방법은 크게 두 가지로 나누어진다. 첫 번째 단계는 절차중심의 프로그램에서 객체를 추출하고 이를 이용하여 클래스를 추출하는 제공학의 단계이다. 두 번째 단계는 이러한 클래스들을 이용하여 레벨별 테스팅을 수행하기 위한 테스트 아이템을 추출하고, 추출된 테스트 아이템을 이용하여 테스트 케이스를 선정하는 단계이다. 이렇게 각 레벨별로 선정된 테스트 케이스를 이용하여 단위 테스팅, 통합 테스팅, 시스템 테스팅 이렇게 3단계의 레벨별 테스팅을 수행한다.
지금까지의 TV 방송 서비스는 지상파. 위성 또는 케이블 방송국에서 제공되는 방송 프로그램을 단순히 수동적으로 시청하는 형태가 주를 이루었다. 그러나 최근 디지털 기술의 발전으로 이러한 단 방향 TV방송 서비스를 넘어 양방향 TV 방송 서비스를 가능하게 함으로써 정보 공급자와 사용자 간의 수평적 커뮤니케이션이 가능하게 되었다. 또한 다매체 다채널 방송 환경의 도래로 인하여 TV 시청자에게 수많은 방송 프로그램 정보가 제공됨으로써 정보의 과부하로 인하여 방송 프로그램의 수동적 취사선택이 매우 어려운 TV시청 환경으로 바뀌고 있다. 이로 인하여 TV 시청자의 선호도에 기반한 방송 프로그램 시청환경 제공의 필요성이 대두되었으며 이러한 필요성은 TV의 개인화된 맞춤형 방송 서비스의 도래를 예고 하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구와 선호도에 따라 개인화된 정보를 전자 프로그램 가이드, 퍼스널 캐스팅 또는 검색/필터링 등의 응용에 사용할 수 있도록 하는 MPEG-21의 컨텍스트 디지털 아이템에 대한 연구이다.
소설 데이터는 인터넷 상의 수 많은 개인과 개인의 상호 작용에 의하여 연결되어 있으며, 이러한 데이터를 분석하여, 분석 대상에 내재하고 있는 구조와 특성을 파악하는 일은 중요하다. 특히, 개인 추천을 위해서는 개별 데이터들의 관계 그래프를 활용하여 빠르고 정확하게 추천 값을 도출하는 것이 효율적이다. 하지만, 기존 추천 기법으로는 신규 사용자와 아이템이 끊임없이 등장하는 상황을 즉각적으로 반영하기가 어렵고, 또한 많은 결측값을 포함하는 sparse 한 데이터일 경우에는 추천 시스템의 연산 공간과 시간에 많은 제약이 있다. 이에 본 논문에서는 Spark GraphX 를 활용한 개인 추천 시스템을 설계 및 개발하였으며, 이를 통하여 사용자와 아이템간에 내재하는 복합 요인이 반영된 그래프 기반 추천을 실행하여, 개인 추천 결과의 우수성을 확인하였다.
사용자 적응형 추천 시스템의 목적은 사용자의 선호도와 행동 정보 등을 분석, 분류하여 그를 바탕으로 각 사용자가 필요로 하거나 선호 할 만한 서비스를 사용자에게 추천하여 사용자 편리성을 높이는 것이다. 그러나 기존의 추천 시스템은 새로운 사용자의 등장이나 새로운 서비스의 등장 시 분석에 많은 시간을 필요로 하거나, 과특성화와 희귀성이라는 특성으로 인한 추천 서비스 단순화 등의 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 사용자 등장 시 결정 트리를 이용한 분류로 분석시간을 줄이고, 새로운 아이템의 등장 시 분석시간의 감소와 다양한 사용자 중심적인 추천을 위해 대리자를 이용한 사용자 군집화와 추천을 수행하는 새로운 모델을 제시한다. 또한 제안된 모델을 분석하여 위의 문제점들이 어떻게 해결되는지 설명한다.
추천시스템은 사용자가 아이템들에 남긴 과거 피드백을 바탕으로 사용자가 선호할 법할 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 사용자의 선호도는 단일클래스 세팅과 다중클래스 세팅 두 가지로 표현 할 수 있다. 우리는 추천시스템을 위해 제안된 지식증류기법인 Ranking Distillation 을 다중클래스 세팅에서 실험하여, 증류된 지식을 통한 작은 모델 학습이 효과적인지에 대해 알아보고자 한다.
본 논문에서는 1인칭 시점으로 가상현실기술을 사용한 게임 콘텐츠를 개발하였고, 기존에 스마트폰에서 즐겨했던 템플런이라는 장애물 회피하며 달리는 게임을 모티브로 하여 가상현실기술로 구현하였다. 게임에서 카메라의 시점을 캐릭터에 장착하여 몰입감을 높이고 다양한 아이템 이벤트를 구현하여 게임의 난이도와 흥미요소를 높였다. 다양한 코스가 틀에 정해져 있지않은 무작위로 코스가 생성되어 기존에 장애물 회피하여 달리는 게임은 코스가 정해져 있어 게임의 난이도가 문제 이었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 코스와 아이템을 무작위로 생성하여 암기위주의 게임이 아닌 몰입도가 늘어난 장애물 회피하며 달리는 게임을 즐길수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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