기존의 온라인 게임 클라이언트의 패치 방법은 비효율적이고, 클라이언트 데이터의 무결성을 보장하지 못하였다. 본 논문에서는 온라인 게임 클라이언트를 위한 안전한 패치 방안에 대하여 알아보고, 구현을 위한 기술적 방안으로써 MD5 메시지 축약 알고리즘의 활용에 대해 기술한다.
SW 교육에 활용할 수 있는 국내에서 개발된 다양한온라인 SW 교육 시스템을 블록기반 프로그래밍 언어 학습 시스템, 범용프로그래밍 언어 학습 시스템, 자료구조, 알고리즘 학습을위한 온라인 저지 시스템, 프로젝트형 프로그래밍 학습 시스템, 인텔리전트 코딩 튜터 시스템으로 구분하여 각각의 서비스들의 특징을 비교 분석 하고, 활용 방안을 제시한다.
전자 상거래가 활성화되면서 네트워크를 이용한 상품의 구매가 점점 증가하고 있다. 현재 전자 상거래에 이용되는 대부분의 상품은 하드웨어가 주를 이루고 있다. 소프트웨어의 온라인 판매는 물류비용이 없고 수익성이 높은 장점을 가지고 있지만 불법 복제 문제 때문에 현재 전자 상거래에서는 기피상품으로 취급받고 있다. 본 논문에서는 사용권 관리 기술을 이용하여 소프트웨어의 불법 복제를 막을 수 있는 소프트웨어 온라인 판매 기술을 소개한다.
온라인 게임의 한 분야인 MMORPG 는 하나의 가상 공간에서 많은 캐릭터들이 자신의 역할을 수행하면서 게임을 즐기는 장르다. 많은 캐릭터들이 동시에 이동을 하거나 캐릭터가 대량으로 밀집된 지역으로 새로운 캐릭터가 이동해 올 경우에 생기는 부하가 클라이언트의 게임 프레임에 영향을 준다. 본 논문에서는 다른 지역으로 이동하면서 생기는 많은 데이터들을 미리 예측 로딩하여 지역과 지역간의 이동 시 소요되는 데이터 로딩에 따른 부하를 감소시켜 안정적인 온라인게임 플레이 환경을 유지시키는 방안을 제시한다
요즈음 인터넷 사용자들의 폭발적인 증가와 함께 많은 콘텐츠가 생겨났고 그중 공간의 제약이 없고 교육의 기회가 확대되는 장점으로 인해 사이버강의, 사이버대학이 생기는 등 온라인 교육이 활성화 되고 있는 추세이다. 그러나 온라인 교육은 오프라인 교육과 달리 수강자가 출석이나 시험 일정 등 자신이 수업에 관한 정보를 계속적으로 관리하지 않으면 출석미달, 과제 및 시험에 관한 정보부재로 인한 어려움이 생길 수 있다. 본 연구에서는 항상 지참하고 있는 휴대폰을 이용하여 사이버강의 등의 수업정보를 언제 어디서나 관리하여 온라인교육의 학습능률을 향상시킬 수 있는 모바일 교육시스템을 제안한다.
오늘날 컴퓨터와 인터넷의 빠른 보급과 발전으로 인해 게임은 급속도로 확산 보급되어왔다. 종합예술이라고 불릴 만큼 다양한 기술이 뒷받침되어 게임 산업은 21세기의 고부가가치 산업으로 각광을 받고 있으며 새로운 게임의 종류와 장르가 다양해졌다. 그 중 온라인게임은 산업적인 면과 정부지원이란 면에서 주요한 산업으로 부상하고 있다. 본 논문에서는 온라인게임 소프트웨어 품질 향상을 위한 테스트의 요소들을 파악하고 품질평가 요소로 제안한 후 개발 단계에서의 적용 시점을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 다양한 자격 시험 응시자들이 웹을 이용하여 시험을 보고, 실시간에 성적 및 통계자료 분석 결과를 확인할 수 있으며, 틀린 문항에 대해서 스스로 심화 학습을 할 수 있도록 인터넷을 이용한 온라인 시험 및 학습 평가 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 온라인 학습 평가 시스템은 각 분야에서 다양하게 응용할 수 있으며, 앞으로의 인터넷 활용도가 높아지면서 새로운 형태의 학습 방법으로 자리잡을 것이다.
최근, 교욱분야는 많은 컴퓨터 기술을 도입하여 다양하게 발전되어 왔다. 본 논문은 이러한 기술 중 인터넷을 통한 사이버 교육의 하나로 온라인 학습 시스템을 설계를 하고자 한다. 제안된 학습 시스템은 학습자가 온라인상에서 언제 어디서든 학습에 참여할 수 있도록 그 기능을 지원하려한다.
스마트 디바이스 발전과 다양한 환경적 요인에 의해 온라인 학습에 대한 요구가 증가함에 따라 온라인 학습환경에서 발생하는 개인의 학습이력에 대한 투명하고 안전한 관리에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안전한 디지털 학습이력관리를 위한 방법으로 블록체인 DID처리 방법을 연구한다.
무료 온라인 교육환경은 교육의 기회를 제공함으로써, 지속적으로 관심이 높아지고 있으며 배움에 대한 노력에 중시하고 있다. 따라서 본 연구는 배움에 대한 노력을 온라인에서 자동으로 판단할 수 있는 최소학습 판단 시스템을 제안해 왔다. 최소학습을 판단하기 위해 온라인 비디오 강의에서 고빈도 단어를 추출하여 단어게임을 통해 판단하는데, 이때 고빈도 단어가 최소학습을 판단하기 위한 키워드로 사용할 수 있는지에 대한 검증 실험이 요구되었다. 따라서 본 논문은 워드임베딩을 이용하여 고빈도 단어와 키워드간의 유사도를 비교하여 고빈도 단어에 대한 검증 실험을 실시하였다. 실험 결과, 고빈도 단어가 온라인 비디오 강의를 대표할 수 있는 키워드로 사용될 수 있는 긍정적인 결과를 보였고 최소 학습을 판단하기 위한 요소(Feature)로 충분히 사용가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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