온라인 전기자동차에 적용된 무선전력전송 시스템의 자기장 설계 기술은 전송되는 전력의 용량, 효율, 누설자기장 세기 등 전기적인 성능변수들을 결정하는 핵심 기술이다. 최대의 전력용랑과 효율을 만들어내면서 동시에 누설 자기장에 대한 전파법의 규격을 만족시켜야 한다. 이를 위해 자기장의 형상화에 영향을 주는 다양한 설계변수를 찾아내고, 변수들의 최적화에 대한 체계적인 접근이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 온라인 전기자동차의 자기장 설계에 영향을 주는 설계변수의 특성과, 성능변수에 미치는 영향을 분석하고, 최적의 성능변수를 만들어 내기 위한 방법을 제시한다.
다양한 게임의 분야 중 온라인게임의 가장 큰 특징은 게임 속 캐릭터가 게이머 지시에 따라 역할을 수행하며 이를 통해 캐릭터가 성장하는 상호작용성을 갖는 것이다 온라인 게임에서의 캐릭터는 게이머 자신을 표현하는 대상이 되며 동시에, 현실의 자아와 게임의 세계관이 결합해서 나오는 하나의 인격체이기도 하다. 캐릭터 선정은 게이머가 게임을 시작하기 위해 진행하는 최초의 행위이기 때문에 게이머들은 각자 판단하는 기준을 사용하여 캐릭터를 선정하게 된다. 따라서 게이머의 캐릭터 선정 기준을 파악하는 것은 게임 캐릭터를 기획/디자인하는 과정에서 필수적인 사항이라고 말할 수 있다. 본 연구에서는 게임캐릭터를 선정하는 과정에서 게이머의 결정에 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해, WoW 여성 캐릭터의 성격과 호감도를 중심으로 가설을 설정하고 연구를 진행하였다. 캐릭터의 선정 과정과 호감도의 상관관계를 알아보기 위하여 피설문자의 캐릭터 선정 순위와 피설문자가 평가한 각각의 캐릭터의 호감도와 성격의 5요인을 분석하여 캐릭터의 선정 결과와 호강도의 관계를 도출하였다. 이를 통해 가설을 검증하고 게임 캐릭터의 기획 및 디자인 과정에서의 캐릭터 구성 방향을 제안한다.
정보통신부가 주최하고 한국소프트웨어진흥원과 한국데이터베이스진흥센터가 공동으로 주관하는 2004년 디지털콘텐츠 대상 1분기 수상작이 결정됐다. 디지털영상, 온라인게임, 교육용콘텐츠, 무선콘텐츠, 웹정보콘텐츠 등 4개 부문 총 5개 작품이 선정된 이번 1분기 디지털콘텐츠 대상 수상작들은 전분야에 걸쳐 우수한 작품들이 제출되 심사과정에서도 고민이 있었다는 후문이다. 수상작들을 살펴보면 디지털영상 분야에서는 이매진하이의 트라이킹덤이 수상의 영예를 안았고, 온라인 게임 분야에서는 재미 인터렉티브의 '트라비아 온라인'과 엔트리브소프트 '팡야'가 공동으로 선정됐다. 교육콘텐츠에서는 와이즈캠프닷컴의 '와이즈캠프'가 수상했고, 모바일콘텐츠분야에서는 엔텔리젼트의 '삼국지 무한대전'이 차지했다. 이와 함께 웹정보 콘텐츠 분야에서는 북코스모스의 '국내외 북다이제스트'가 대상을 차지했다. 이번 디지털콘텐츠 대상 수상업체들은 향후 정보통신부의 해외 진출과 마케팅을 위한 각종 활동에 우선적으로 참가하는 혜택을 누릴 수 있으며, 연말에 열리는 디지털콘텐츠페어 2004전시회에 참가하고, 대통령상 후보에 오르는 자격을 얻게 된다.
컨설팅장학은 2010년 교육지원청의 조직과 기능이 개편되면서 학교교육의 질 향상을 위한 교육개혁 시스템으로 학교현장에 자리매김 해가고 있다. 그러나 현재는 컨설팅장학에 관한 전반적인 기능을 통합적으로 관리하여 제공할 수 있는 전용 온라인 포털시스템이 구축되어 있지 않다. 학교현장에서 컨설팅장학의 성공적인 운영을 위해서는 교사들이 컨설팅장학의 방법과 전문성을 습득하여 컨설턴트로 양성될 수 있도록 지원하는 온라인 컨설턴트 교육 시스템의 개발 또한 필요한 시점이다. 본 논문에서는 LAMS(Learning Activity Management System)와 액션 러닝(Action Learning)에 기반한 다양한 전문가 양성 학습활동 도구를 제공하는 온라인 컨설턴트 교육 시스템을 개발하여 소개한다. 온라인 컨설턴트 교육 시스템은 컨설턴트의 전문성을 강화하기 위한 4개의 단계(관리역량, 분석역량, 해결역량 및 실행평가역량 단계)로 구성되어 있으며, 각 역량의 머리글자를 인용하여 이를 MASA(Management, Analysis, Solution, Action)로 명명하였다. 전문가 양성을 위한 학습활동 도구는 브레인라이팅, SWOT분석, 5Whys, 의사결정그리드, PMI(Plus, Minus, Interesting), 블랙차트 등의 기법을 개발하여 제공하였다.
지금까지 수행된 연구들은 온라인 주식게시판 정보가 주식시장 활동에 미치는 영향의 유무만을 보이는 것에 초점을 맞추었으며, 온라인 주식게시판 정보가 주식투자자에게 매수 의도를 갖도록 하는지, 혹은 매도 의도를 갖도록 하는지에 대해서 연구되지 않았다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인 주식게시판 정보가 주로 주식투자자의 어떠한 거래행태를 불러일으키는지 확인하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위하여, 온라인 주식게시판 정보로서 주식 게시물 수를 온라인 구전활동 정도로 보았으며, 매수 및 매도 거래행태로서 주문불균형을 주식투자자의 거래방향성으로 보았다. 그리고 이를 기반으로 온라인 주식게시판의 장내 및 장외 주식게시물 수와 주문불균형 간의 상관관계를 확인하였다. 실증분석을 위하여, KOSPI에 상장된 40개 주식종목에 대한 온라인 주식시판으로부터 3개월 동안의 전체 게시물 46,077개를 수집하였고, 코스콤 데이터베이스로부터 해당 주식 종목에 대한 매수 및 매도 주도거래 데이터를 수집하여 절대 거래횟수 주문불균형 데이터를 설정하였다. 수집한 모든 데이터는 종목 및 시간에 따른 균형 패널데이터(balanced panel data)로 구성하였고, 패널 벡터자기 회귀 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석결과를 살펴보면, 온라인 주식게시판의 1, 2일 전(t-1, t-2) 장내 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 온라인 주식게시판의 1일 전(t-1) 장외 게시물 수는 당일 주문불균형에 양의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 온라인 주식게시판 정보는 주식투자자에게 주로 주식매수 결정에 영향을 미치는 것으로 보여 졌으며, 온라인 주식게시판 정보는 주로 해당 주식을 매수하도록 하는 감성(strong buy or buy sentiment)의 속성을 가진 것으로 추정되었다. 이러한 실증분석 결과를 바탕으로 정보시스템 및 재무행태학 부문의 학술적, 실무적 기여점을 제시한다.
온라인 전기버스용 전동기는 차량의 운전특성을 고려하여 가속성 향상을 위한 높은 기동토크가 요구되며, 넓은 속도영역 운전을 위한 약계자 제어성능이 우수해야 한다. 특히 전동기의 최대 동작속도가 배터리 전압에 의해 결정되므로, 고속 운전영역 확보를 위해 전압제한을 고려한 전기설계가 필요하다. 본 연구에서는 정격속도 대비 최대속도의 비가 1:4로서 넓은 약계자 영역이 요구되는 온라인 전기버스용 전동기에 대해 개념설계를 진행하여 Active Part의 치수를 산출하고, 고정자 권선의 턴수 및 회전자 형상 변화에 따른 전압 및 출력특성을 비교 분석하여, 온라인 전기버스용 전동기에 요구되는 약계자 제어특성을 만족하도록 설계안을 도출하였다. 또한 전동기의 고속 동작시 주 손실인 철손에 의한 온도상승을 고려하여 영구자석의 감자안정성을 분석하였으며, 전자장 FEM 해석을 적용하여 설계결과의 타당성을 검증하였다.
본 논문은 스마트시대의 온라인 학습에 대한 논문으로, 새로운 모델을 제안하고 실증하는데 초점을 두었다. 온라인 학습 클래스 운영에 있어 각 학습 요인들을 통해서 최종 성취도를 예측하는 연구를 진행하였다. 이에 학습 운영 요인 7가지를 정하고 학습자들의 데이터를 수집한 후 의사결정나무방법을 통한 예측 모델을 완성한다. 모델을 통한 예측성을 확인한 후, 일반성 확보를 위해 다른 교과목에도 모델을 적용시켜 예측성을 확인하였다. 결과적으로 기존의 온라인 클래스의 정적인 학습 모델을 넘어 객관적인 지표를 이용한 학업성취도를 상시적으로 확인할 수 있게 하였다. 학습자와 교수자 모두가 학습 중 유용하게 활용할 수 있는 스마트시대 새로운 패러다임의 학습 모델을 제안한다.
최근 온라인 게임 산업이 급속도로 확장되었다. 하지만, 온라인 게임에서 봇 프로그램으로 인하여 다양한 게임 서비스 피해사례가 발생하고 있다. 특히, 게임 머니 및 아이템의 비정상적인 수집은 게임이 가지는 본연의 재미를 잃어버리게 하고, 궁극적으로 게임의 생명주기에 결정적으로 악영향을 미치게 된다. 본 논문은 게임 로그 데이터의 플레이 패턴을 이용한 봇 탐지 방법을 제안한다. 인간 플레이어로부터 봇과 차별화된 모델을 만들기 위해 인간 플레이어의 행동뿐만 아니라 봇 데이터도 분석에 활용한다. 실험에서는 서비스 중인 온라인 게임을 이용하여 사용자와 봇의 모델을 생성하고 유효한 결과를 확인하였다.
최근 무선통신 기술의 비약적인 발전과 함께, 이동 셀룰러 네트워크 상에서 다양한 형태의 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 그러나, 무선 네트워크의 특성상 유선 네트워크에 비해 상대적으로 제한된 대역폭을 가지기 때문에 효율적인 대역폭 관리가 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 이동 셀룰러 네트워크상에서의 멀티미디어 서비스를 효율적으로 지원할 수 있는 적응적 온라인 대역폭 관리 알고리즘을 제안하였다. 이 기법은 현재 네트워크의 트래픽 상황을 기반으로 하여 실시간으로 시스템을 관리하여 우선순위가 높은 서비스의 QoS 보장과 동시에 효율적인 대역폭 사용률을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 대역폭 관리를 위해 제안된 기존의 타 기법들과의 비교, 분석을 수행하여 제안된 방법이 다앙한 네트워크 트래픽 상황에서 우수한 성능을 가지는 것을 확인할 수 있었다.
추천 시스템은 과도한 정보제공으로 인한 정보 수용자의 결정 제약을 극복하고, 정보 제공자에게는 이윤과 평판을 최대화 시킬 수 있는 해결책으로 등장하였다. 추천 시스템은 다양한 접근법으로 구현이 가능하지만, 추천 대상 객체의 리뷰에서 생성되는 다양한 소셜 정보를 적절히 활용하는 방안은 연구되지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 접근법과는 다르게 온라인 리뷰에서 생성되는 클러스터 정보를 이용하여 추천 시스템의 성능을 향상시키는 방식을 제안하였다. 제안하는 방식을 구현하고 실제 데이터를 활용하여 실험한 결과 기존의 방식들보다 성능이 월등히 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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