• 기술혁신학회지
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• 제22권2호
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• pp.265-281
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• 2019

경제가 성장하고 인터넷이 발전되면서 사람들의 경제형태와 소비는 많이 바뀌었다. 중국 알리바바 그룹은 모바일, 온라인, 오프라인, 인공지능을 결합한 플랫폼으로 약 28조의 매출을 창출하고 있다. 이는 1초에 약 25만건을 처리하는 수준이며, 2016년 대비 40% 증가했다. 이를 가능하게 한 핵심 기술은 소위 Data Technology라고 불리는 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅이 융합된 기술이다. 기술의 발전속도에 비해 Data Technology에 관한 정확한 개념적 정의는 부족하다. 이에 본 논문은 빅데이터 분석기법인 TexTom을 활용하여 구글과 네이버의 최근 3개년(2015년 11월~2018년 11월) 신문기사를 데이터 마이닝 및 정제하여 'Data Technology' 키워드로 한정하여 관련 핵심 키워드를 도출하였다. 그 결과 빅데이터, O2O, 인공지능, 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅의 핵심 키워드 기술이 Data Technology와 관계가 있음을 알수 있었다. 본 연구의 분석결과는 향후 Data Technology 시대가 도래되면 참고할 수 있는 유용한 정보로 활용될 수 있다.

• 정보화정책
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• 제31권2호
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• pp.65-81
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• 2024

나라장터 종합쇼핑몰 등을 비롯한 공공기관 온라인 쇼핑몰을 통한 전자조달 규모는 나날이 커지고 있다. 본 연구는 공직자들이 공공기관 온라인 쇼핑몰의 제품, 배송, 사후관리에 대하여 어떻게 평가하는지, 그리고 그들의 만족도를 제고할 수 있는 방안은 무엇인지 살펴봄으로써 전자조달 품질 평가 및 개선 방안에 대하여 살펴보고자 한다. 공공기관 온라인 쇼핑몰 이용 경험이 있는 공무원 및 공공기관 재직자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 대체로 만족도가 높은 것으로 나타났다. 그러나 제품의 다양성에 대한 불만이 확인되었다. 배달 품질에 대한 인식은 전반적으로 긍정적이지만, 사후관리에서 개선의 여지가 있음도 알 수 있었다. 이어서 구조방정식 모형을 활용하여 만족도와 재이용의사에 미치는 영향을 살펴봤는데 제품품질인식, 배송품질인식, 사후관리품질인식 모두 만족도에 유의한 정의 영향을 미침이 확인되었고, 반품·교환·하자보수가 발생하지 않도록 제품에 대한 정보와 품질의 관리에 더 많은 노력을 기울이고 문제가 발생했을 경우 그 처리를 간명하고 신속하게 진행할 필요가 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.514-520
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• 2018

프레즌스 서비스는 사용자의 위치, 온라인/오프라인 여부, 네트워크 접속 방식 등 네트워크 사용자 관련 다양한 정보를 제공하며 모바일 환경에서 각 사용자들이 요구하는 프레즌스 리소스의 수는 크게 증가하고 있다. 따라서 이를 처리하기위하여 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 감소시킬 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 사용자에 대한 다양한 프레즌스 정보를 제공하는 대용량 분산 프레즌스 서비스 시스템 구현에 메시지 제어 세션을 사용하여 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 분산 처리 할 수 있는 방식을 제안하였다. 본 연구에서는 이를 위하여 사용자 수의 증가에 따른 프레즌스 서버의 부하를 동적으로 복수 개의 서버에게 효율적으로 분산시키기 위한 메시지 제어 세션 구조가 제안되었고 프레즌스 서버 부하 제어를 위한 새로운 프레즌스 정보 데이터 구조가 설계되었다. 이 구조에서 각 프레즌스 서버들은 현재 부하 레벨을 실시간으로 교환하며 사용자 수 변화에 따른 전체 시스템 부하의 변화를 파악하여 각 서버의 부하 레벨이 고르게 유지되도록 분산한다. 제안된 프레즌스 서비스 시스템의 성능은 실험으로 분석하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 구조의 경우 평균 프레즌스 등록 처리 시간이 기존 방식에 비해 42.6%에서 73.6%까지 감소함을 보여주었고 평균 프레즌스 통지 처리 시간은 37.6%에서 64.8%까지 감소함을 보여주었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 동계학술대회
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• pp.121-126
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• 2006

최근 사이버교육의 필요성이 대두됨에 따라서 초 중등에서는 사이버가정학습체제를 도입하게 되었다. 하지만 사이버가정학습은 학생의 자발성에 기초하여 학습이 이루어지기 때문에 성공적인 운영을 위해서는 학습자의 참여도를 높이는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 학습자의 참여도와 관련된 변인이 무엇인지를 밝혀보고, 이를 통해 학습자의 참여도를 높이기 위한 방안을 제안해 보았다. 학습자의 참여도와 관련있는 변인은 다음과 같다. 첫째, 학습자 내적변인 중 인지적 성향, 정좌소양수준, 자기주도적학습력, 참여목적, 사이버가정학습에 대한 인식이었다. 둘께, 학습자 외적변인 중 사이버가정학습장, 사교육투자시간, 학급담임의 내용확인도, 이용의 편의성이었다 셋째, 사이버교수활동 중 상호작용성, 과제제시빈도, 학습상담유형, 보상이었다. 넷째, 학부모변인 중 참여인지, 도움도, 내용확인 정도가 참여도에 유의한 영향을 준다고 나타났다. 이상과 같은 결과에 비추어 다음과 같은 방안을 제안해 보았다. 콘텐츠 측면에서 살펴보면, 다양한 양질의 콘텐츠가 제공되어야 한다. 콘텐츠 내에서 학생간이 교류가 이루어질 수 있어야하며, 정보탐색이나 정보교류를 이용한 학습문제나 과제가 제시되어야 한다. 운영상의 측면에서 살펴보면, 온라인과 오프라인의 교류와 협력을 위한 장이 마련되어야 하며, 시스템 환경을 최적화해야한다. 과제물도 일괄 처리할 수 있는 시스템이 요구되며, 가정과 사이버가정학습의 연결을 위한 시스템이 필요하다. 장애처리전담반의 운영도 요구된다. 필요한 기능을 중심으로 한 가벼운 시스템으로 구축해야 하며, 상담시스템의 구축이 필요하다. 법적 제도적 측면에서 살펴보면, 가정, 학교, 지역도서관 등에 사이버가정학습을 할 수 있는 장소가 마련되어야 한다. 학습자의 참여도에 대한 적절한 보상이 필요하다. 사이버가정학습을 학교수업의 일부분으로 인식할 수 있도록 제도적 뒷받침이 요구되며, 학부모 튜터제 도입도 요구된다. 이상과 같은 대안들을 신중히 고려하여 차근차근 준비해 간다면 앞으로의 사이버가정학습은 무한한 발전을 계속해 나갈 수 있을 것이다.

• 대한교통학회지
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• 제17권2호
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• pp.91-103
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• 1999

이 연구는 자동 차량위치 측정기법(Automatic Vehicle Location, AVL)을 이용해서 수집한 교통상황자료를 가지고 구간 통행시간을 산출하는 알고리즘을 개발한다. AVL기법을 이용하는 경우, 처리해야 할 자료량이 많아서 실시간에 정보를 산출하는 것이 힘들다. 따라서 이 연구는 처리해야 할 자료량을 가능한 한 줄이고 자료량이 적은 경우에도 효율적인 구간통행시간을 산출하는 알고리즘을 제시한다. 이 연구의 방법론은 크게 4가지인데, 첫째, 해석 기법, 둘째, 회귀분석, 셋째, 인공지능 및 전문가 시스템, 넷째, 통계분석이다. 이 방법론을 이용해서 세 단계 알고리즘을 개발하는데, 첫째는 실시간 분석통계 알고리즘, 둘째는 과거자료분석 알고리즘, 셋째는 자료응합 알고리즘이다. 이 알고리즘 가운데 자료융합 알고리즘 결과가 산출하고자 하는 구간 통행시간이다. 실시간 분석통계 알고리즘은 연속하는 세 개 구간의 통행 패턴을 이용해서 가운데 구간의 통행시간을 산출하는 방법을 제시한다. 또 실시간 분석통계 알고리즘으로 산출하지 못한 구간은 인접구간 상관도 정보를 이용해서 구간통행시간을 추정한다. 과거자료분석 알고리즘은 회귀분석을 이용해서 시간대별 통행시간 평균과 분산을 구하고, 이 결과를 바탕으로 인접구간 상관도 정보를 오프라인으로 구하는 알고리즘이다. 자료융합 알고리즘은 2가지 단계를 거치는데, 그것은 실시간 자료융합과 최종 자료융합이다. 실시간 자료융합은 실시간에 가까운 자료원의 실시간 분석통계 알고리즘 결과 패턴과 인접구간 상관도 정보를 이용한 구간통행시간 추정 결과를 이용해서 패턴에 따라 다른 방법으로 융합을 하는 알고리즘을 개발한다. 최종 자료융합은 실시간 자료융합 결과와 회귀분석 결과의 패턴을 이용해서 구간 통행시간을 산출한다. 이 연구를 기존 연구와 비교할 때, 세 가지 독차성이 있다. 첫째는 연속하는 세 구간 통행 패턴을 분석하였기 때문에 기존의 노드의존 방식을 탈피하였다는 점이다. 따라서 자료량이 적은 경우도 믿을만한 통행시간을 산출할 수 있다는 것이다. 둘째는 인접구간 상관도 정보를 구간통행시간 산출에 이용하였기 때문에 자료를 효율적으로 이용할 수 있다는 점이다. 셋째는 자료원 패턴을 분류하고 전문가 시스템을 이용하여 자료융합 하였기 때문에 수행속도가 빠르고, 신뢰성있는 정보를 제공한다는 점이다. 이 연구는 개발한 알고리즘 정확도를 검증하기 위해서 두 가지 검증방법을 이용하였다. 첫째는 시뮬레이션을 이용한 것이고, 둘째는 실제 주행조사 분석을 이용한 것이다. 두 가지 검증 결과는 알고리즘 정확도를 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권6호
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• pp.591-600
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• 2006

본 논문에서는 문서 영상의 그림 영역에서 통계적 분석을 통한 단어 영상을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 그림 영역의 구성 요소를 문자 성분과 그래픽 성분으로 분류하기 위하여 연결요소에 대한여 통계적 분석 방법인 상자그림 분석을 적용하고, 분류된 문자 성분들에 대하여 지역적 밀집도를 분석하여 문자 영역을 추출한다. 추출된 문자 영역에서 투영 히스토그램 분석을 통하여 문자열을 추출하고, 문자열을 단어단위 영상으로 분리하기 위하여 투영 히스토그램 분석과 갭 군집화, 특수 기호 검출 등을 수행한다. 제안 방법은 임계값의 사용 대신에 그림 영역의 구성 요소들에 대하여 통계적 분석을 수행하기 때문에 그림의 형태 변화에 민감하지 않으며, 지역적 밀집도 분석으로 보다 정확한 문자 영역을 추출하였다. 또한 제안 방법의 응용 분야인 주제어 검색을 위한 오프라인의 전처리에 해당하는 문서 영상의 단어단위 영상 추출에 적용하여 제안 방법에 대한 연구의 필요성을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권2호
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• pp.181-190
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• 2005

웹 기반 원격교육 환경의 발전이 꾸준히 이루어지고 있다. 그러나 원격교육 환경에서 교육미디어 자체의 발전에 비해 학습자의 학습효과에 대한 연구는 아직 미약하다. 현재 대부분의 원격강의 시스템에서 학습평가를 위해 온라인 혹은 오프라인을 통한 중간, 기말 시험 등에 주로 의존하기 때문에 원격강의에서 학습효과의 평가는 한계를 보여주고 있다. 원격강의는 시공간의 제약을 받지 않는다는 장점이 있는 반면 학습평가에 있어 학습자들의 실제 학습태도나 학습효과를 평가하는 방법이 제한적이라는 단점도 있다. 원격강의에서 학습자의 성실한 학습태도는 학습효과를 높이는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 가상강의에서 학습자의 학습태도를 실시간으로 평가하고 피드백해 주어 학습효과를 높이는 방안을 제안한다. 또한 실험 시스템을 구축하여 효과 및 가능성을 확인한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권3호
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• pp.511-522
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• 2002

WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습자료를 제공하며, 공간적 제약을 극복할 수 있다는 장점이 있다 본 논문은 웹에 기반한 교육적 활용의 한 모델로서 웹기반 교육평가시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. 웹기반 교육평가시스템은 기존 시스템들의 문제점이 되고 있는 문제출제 기능의 미비점을 해결하여 웹 상에서 문제를 출제할 수 있는 온라인 출제방식과 오프라인에서 작성한 문제를 업로드하여 재사용하는 업로드 출제방식을 모두 갖추어야한다. 또한 문항분석 기능을 갖추어 학생이 풀이한 결과에 대한 각종 분석 지표를 제공하여 교사는 난이도 조정이나 문항의 수정을 통하여 문항에 피드백을 할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 모두 반영하는 시스템을 설계하고 PHP 스크립트 언어와 호환성이 좋은 MySQL데이터베이스를 이용하여 구현하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권6호
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• pp.223-234
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• 2021

4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 쇼핑의 행태는 더욱 빠르게 오프라인에서 온라인으로 이동하고 있다. 온라인 쇼핑에서 고객의 정보요구를 가장 집약적으로 보여주는 것이 바로 검색 질의이다. 하지만 검색 분야에서도 검색 질의 관련 연구 사례는 많지 않으며 대부분의 검색 질의 연구 분야 선행 연구들은 연구자의 정성적인 판단에 근거하여 제한적인 주제와 데이터 기반으로 연구되어 왔다. 이에 본 연구는 검색 질의 연구 분야에 기계학습을 적용하여 검색 질의와 검색 이후 이용자가 조회한 문서명 로그를 기반으로 토픽모델링 수행 후 검색 질의 주제를 정의함으로써 데이터 기반의 정량적 방법론으로 15개의 검색 질의 주제 유형을 정의하였다. 또한 기존 검색어 자체만을 보고 판단하던 주제 유형에서 나아가 검색 행동특성을 반영한 유형을 정의하기 위하여 주성분 분석을 통해 주요 변수를 추출 후 각 주제별 검색 행동특성을 분석함으로써 검색 탐색 활성도, 상품 관여도에 따른 4가지의 새로운 검색 질의 유형 분류체계를 제시하였다. 본 연구결과는 효과적인 검색서비스 구축 및 검색 시스템 개발에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국농업기계학회:학술대회논문집
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• 한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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• pp.159-159
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• 2017

스마트 시설환경은 대표적으로 원예, 축산 분야 등 여러 형태의 농업현장에 정보 통신 및 데이터 분석 기술을 도입하고 있는 시설화된 생산 환경이라 할 수 있다. 근래에 하드웨어적으로 급증한 스마트 시설환경에서 생산되는 방대한 생육/환경 데이터를 올바르고 적합하게 사용하기 위해서는 일반 산업 현장과는 차별화 된 분석기법이 요구된다고 할 수 있다. 소프트웨어 공학 분야에서 연구된 빅데이터 처리 기술을 기계적으로 농업 분야의 빅데이터에 적용하기에는 한계가 있을 수 있다. 시설환경 내/외부의 다양한 환경 변수는 시계열 데이터의 난해성, 비가역성, 불특정성, 비정형 패턴 등에 기인하여 예측 모델 연구가 매우 난해한 대상이기 때문이라 할 수 있다. 본 연구에서는 근래에 관심이 급증하고 있는 인공신경망 연구 소프트웨어인 Tensorflow (www.tensorflow.org)와 대표적인 Open source인 OpenNN (www.openn.net)을 스마트 시설환경 환경변수 상호간 상관성 분석에 응용하였다. 해당 소프트웨어 라이브러리의 운영환경을 살펴보면 Tensorflow 는 Linux(Ubuntu 16.04.4), Max OS X(EL capitan 10.11), Windows (x86 compatible)에서 활용가능하고, OpenNN은 별도의 운영환경에 대한 바이너리를 제공하지 않고 소스코드 전체를 제공하므로, 해당 운영환경에서 바이너리 컴파일 후 활용이 가능하다. 소프트웨어 개발 언어의 경우 Tensorflow는 python이 기본 언어이며 python(v2.7 or v3.N) 가상 환경 내에서 개발이 수행이 된다. 주의 깊게 살펴볼 부분은 이러한 개발 환경의 제약으로 인하여 Tensorflow의 주요한 장점 중에 하나인 고속 연산 기능 수행이 일부 운영 환경에 국한이 되어 제공이 된다는 점이다. GPU(Graphics Processing Unit)의 제공하는 하드웨어 가속기능은 Linux 운영체제에서 활용이 가능하다. 가상 개발 환경에 운영되는 한계로 인하여 실시간 정보 처리에는 한계가 따르므로 이에 대한 고려가 필요하다. 한편 근래(2017.03)에 공개된 Tensorflow API r1.0의 경우 python, C++, Java언어와 함께 Go라는 언어를 새로 지원하여 개발자의 활용 범위를 매우 높였다. OpenNN의 경우 C++ 언어를 기본으로 제공하며 C++ 컴파일러를 지원하는 임의의 개발 환경에서 모두 활용이 가능하다. 특징은 클러스터링 플랫폼과 연동을 통해 하드웨어 가속 기능의 부재를 일부 극복했다는 점이다. 상기 두 가지 패키지를 이용하여 2016년 2월부터 5월 까지 충북 음성군 소재 딸기 온실 내부에서 취득한 온도, 습도, 조도, CO2에 대하여 Large-scale linear model을 실험적(시간단위, 일단위, 주단위 분할)으로 적용하고, 인접한 세그먼트의 환경변수 예측 모델링을 수행하였다. 동일한 조건의 학습을 수행함에 있어, Tensorflow가 개발 소요 시간과 학습 실행 속도 측면에서 매우 우세하였다. OpenNN을 이용하여 대등한 성능을 보이기 위해선 병렬 클러스터링 기술을 활용해야 할 것이다. 오프라인 일괄(Offline batch)처리 방식의 한계가 있는 인공신경망 모델링 기법과 현장 보급이 불가능한 고성능 하드웨어 연산 장치에 대한 대안 마련을 위한 연구가 필요하다.