모바일 디바이스의 발전과 무선 네트워크의 확산은 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 클라우드 컴퓨팅 기술과의 결합으로 "모바일 클라우드" 서비스에 대한 관심의 증대로 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있다. 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 갖춘 '개인화 서비스'의 중요성이 더욱 커지고 있다. 적절한 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 현재 상황에 대한 인식과 함께 사용자의 성향, 선호도 등과 같은 사용자 프로파일을 분석하여 사용자의 요청에 부응하는 서비스를 도출할 수 있어야 한다. 그러나 개인화 서비스를 지원하는 기존의 프레임워크들은 대부분이 웹을 기반으로 제안되었기 때문에 모바일 디바이스에는 적합지 않으며, 사용자의 상황정보 중 위치정보를 제외한 다른 상황정보들을 거의 고려되지 못한다. 따라서 기존의 프레임워크에서 고려하지 않은 사용자의 상황정보들과 프로파일을 이용하여 보다 적합한 서비스를 제공하기 위한 상황인식 프레임워크를 제안하였다.
세계기상기구(WMO)에 의하여 홍수예경보시스템의 평가를 위하여 개발된 MOFFS Ver.3의 개선을 위하여 특정유역의 홍수방어체계의 취약성을 평가하고 홍수방어시스템의 완성도를 높이기위한 DSS-FOP를 개발하였다. DSS-FOP는 지점별, 홍수사상별로 예보시스템 운영결과를 간단한 평가양식에 나타내는 시스템이며, 홍수방어구조물(Flood control infra)과 홍수조절운영(Flood control operation)으로 분류한다. 홍수방어구조물은 수문관측, 홍수방어구조물, 홍수조절지휘소로, 홍수조절 운영은 자료처리 및 전송, 홍수예측모형, 예경보발령의 총 6가지 주요평가항목과 하부의 23가지 세부평가항목으로 구성하였다. 점수부여체계는 최대점수, 목표점수, 성과점수, 부족점수, 취약점수의 산정을 통하여 구조물인프라와 운영측면에서의 시스템취약부분을 평가 진단할 수 있도록 하였다. 개발된 DSS-FOP를 이용하여 국내의 한강유역과 UN/ESCAP 태풍위원회의 회원국인 태국의 Khlong U-Taphao 유역을 대상으로 적용하고 그 결과를 비교 평가하였다. 한강유역의 경우 하천정보센터 신설 및 조직강화로 인적자원측면에서 높은 성과점수를 보였으며, 향후 수문레이더 설치 등으로 관측분야에서의 개선이 기대된다. 태국의 Khlong U-Taphao 유역의 경우 목표수준을 다소 조정할 필요가 있으며, 비상행동계획의 마련이 시급하다. 더불어 홍수방어구조물에 대한 지속적인 투자가 필요한 상황이다. 이러한 DSS-FOP의 평가결과는 국가별, 유역별, 호우사상별로 관리되며, 태풍위원회 회원국의 적용 및 기술지침의 작성을 위해 많은 평가 및 조사가 축적되어야 한다.
시스템이 사용되는 분야가 점점 복잡해지고 대형화됨에 따라 시스템 개발에 있어 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 인터넷(internet)의 발전으로 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자연어로 표현되는 요구 사항 문장을 유사도 측정 기법을 이용하여 주제별로 범주화(categorization)함으로써 분산 환경에서 수집된 요구 사항 문장을 분석하기 위한 기초를 제공할 수 있는 요구 사항 추출 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단어간, 문장간의 유사도 측정 기법을 이용하여 수집된 요구 사항 문장들을 주제별로 자동으로 분류함으로써 요구 사항 분석 시 초기 작업의 어려움을 줄이고 신속하고 정확하게 분석 작업을 수행하도록 지원할 것이다. 본 논문에서는 단어간, 문장간 유사도 측정 기법을 이용한 범주화 기법의 효율성을 실험을 통해 검증하였으며 구현된 시스템을 통해 추출, 처리되는 과정을 보여주고 있다.
본 논문에서는 수업 시간에 바로 활용할 수 있는 보다 향상된 사회과 수준별 교육 방안을 제안한다. 현재까지 제시된 수준별 교육방법들이 실제 학교에서 적용되지 못한 이유는 크게 두 가지를 들 수 있다. 하나는 수준별 교육이 개별학습 위주로 이루어져서 학습자는 개별과제 위주의 자율학습을 하고, 교사는 개별과제 개발 및 관리에 시간을 보내게 됨으로써 수준별 교육이 비효율적으로 진행되는 것이다. 다른 하나는 수준별 교육을 위한 수준 판정시 총점에서 기준 점수를 근거로 심화반과 보충반으로 분류함으로써 학습자의 수준을 제대로 구별할 수 없다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 수준별 수업시 비슷한 수준의 학습자들이 협동학습을 하여 학습효과를 놀이도록 하였고, 소단원별로 평가하여 영역별 수준 학습이 이루어지도록 하였다. 본 논문에서 제안된 수준별 교육 방법을 중학교 1학년 사회과 과목에 적용해 본 결과 학업성취도가 향상됨을 확인하였다.
이러닝뿐만 아니라 모든 테크놀로지 활용은 교육목표의 달성을 위해 효과적으로 사용하는 방법을 파악하여야 하는데 이때에 중요한 것은 기술적 접근보다 교수학습적 접근이다. 공과대학에서 이러닝이 더욱 확대, 보급되는 현 시점에서 공대 이러닝의 활용 유형을 파악하고 교수학습 방법과 연관된 발전 방향을 제시하여야 한다. 본 연구는 공대 이러닝 콘텐츠와 운영의 유형을 조사하고 이를 교수학습 방법의 활용과 연계하여 이러닝 교수학습 전략을 도출한다. 이를 위해 공대에서 멀티미디어 콘텐츠를 활용하는 네 과목을 대상으로 활용 유형과 교수학습 방법과 관련된 특성을 조사하였다. 연구결과에 의하면 콘텐츠는 학습전에 개발되는 정형적 콘텐츠이며 운영은 학생 개인의 자율학습에 사용하는 콘텐츠 활용형으로 나타났다. 강의와 실습 외에 프로젝트가 학습활동의 하나로 사용되었지만 LMS와 웹 환경 등은 단순 기능의 활용에 국한되었다. 결론에서는 면대면 수업을 보강하는 주요한 방법으로 통합 활용형의 사용을 제안하면서 문제해결 유형 위주의 이러닝 활성화를 위한 조건 및 지원방안을 제시하였다.
인터넷은 시간과 공간에 제약받지 않으면서 인간이 원하는 일을 처리할 수 있게 해주는 필수적인 매체로 자리잡고 있다. 교육 분야 역시 정보통신 기술 발달의 영향을 많이 받고 있으며 CAI, 원격강의, e-러닝 등 새로운 분야들이 끊임없이 출현하고 있다. 교육 분야의 발전과는 달리, 학습 평가방법에 있어서는 다양한 시도가 이루어지지 못하고 지필시험에 대한 정답률에 전적으로 의존하고 있으며 학습활동과정 및 학습자 수준 등에 대한 부분은 반영되지 못하였다. 학습 평가는 학생의 학습능력 수준을 파악할 수 있고 그에 맞는 교수법을 사용하거나 새로운 학습 프로그램을 개발하는데 중요한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 행동주의 학습이론의 평가방식에 의존하고 있는 기존 학습평가 시스템의 한계점을 개선하기 위하여 구성주의를 도입하여 학습활동을 평가점수에 반영할 수 있는 웹기반 학습평가시스템을 구축한다. 이를 통하여 학습자의 학습 이해도 뿐만 아니라 학습 관심도에 대한 분석 평가를 할 수 있다. 본 연구에서는 전통적인 행동주의 학습이론 평가방식과 함께 구성주의 학습이론 평가를 도입하기 위하여 교사에 의해 학습평가요소 및 반영비율을 설정하는 기능을 구현하고 이를 최종 평가점수에 반영되도록 하였다.
개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
최근에 일반 가정에 두 대 이상의 컴퓨터를 네트워크에 연결하여 사용하고 있고, 인터넷이나 네트워크에 독립적으로 운용되던 가전 기기들이 네트워크와 밀접한 관계를 맺으며 발전하고 있다. 이는 과거에 서브 네트워크의 마지막 단계에 해당하던 가정 자체가 하나의 서브 네트워크로 되어가는 추세로 이어진다. 가정 내에 존재하는 다양한 통신규약들을 기존에 구축된 외부 네트워크(인터넷)에 연결하기 위해서는 홈 네트워크를 하나의 서브 네트워크로 아여 이를 외부 네트워크와 연결할 수 있는 RG(Residential Gateway)가 필요하다. 그러나 내장형 시스템인 RG를 지원하는 관리 서버를 제안하였다. 관리 서버의 시스템 구조를 통해서 하드웨어의 문제를 해결하고 각 기기들에 사설 IP를 할당하여 IP 부족 문제를 해결하였다. 원격에서고 웹 브라우저를 이용하서 도메인내의 모든 RG 및 정보가전들을 관리,감시,제어가 가능하고 HTTPS 프로토콜을 통해서 통신에 대한 보란 수준을 높이는 웹 기반의 접근 방법을 관리 서버에서 제공한다. <중략> 관리 서버의 UI는 UML을 이용하여 사용자의 역할에 따라 다음과 같이 3가지 모드로 접속하도록 설계하였다. 설계된 3가지 모드는 관리자 모드,RG를 관리하기 위한 프로토콜로 SNMP를 사용하고 있으며 관리 서버와 RG간의 폴링 방법이 있다. 본 논문에서는 각각의 폴링 방법에 대한 문제점을 제시하고 다중 쓰레드를 이용한 관리 서버와 RG간의 폴링 방법을 나타낸다.
이용자 제작 콘텐츠를 의미하는 UCC는 제작자의 주체적 성향이 담긴 욕망기호이자 창의적 산물이다. 웹 2.0 환경에서 UCC는 더욱 증가하는 추세에 있으나, 창의적 산물로서 콘텐츠에 관한 연구는 부족한 실정이다. 이는 UCC가 아마추어 제작자의 제작물이기 때문에 특히 정치적 콘텐츠와 같은 분야에서 전문 분야 연구자들의 관심을 끌지 못했기 때문이라고 볼 수 있다. UCC에는 다양한 유형의 욕망기호가 숨어 있고 그것이 인터넷과 같은 개방적 매체의 사용자 몰입을 유도하는 원인이 되기 때문에 한 분야에 나타나는 다양한 시각적 언어기호의 특성을 파악하는 데 좋은 재료가 된다. 또한 UCC는 소통 기능이 탁월한 재매개 속성을 갖기 때문에 인터넷 콘텐츠를 활용하여 기호적 특성의 차이를 연구하는 것은 시각적 커뮤니케이션을 위한 이론적 체계 정립을 위해 의미가 크다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구의 목적은 정치 동영상 UCC 의 텍스트 분석을 통해 이 콘텐츠가 가진 의미와 구조를 분석하고자 한다. 이 연구를 위해서 그레마스의 의미생성이론을 적용했으며, 동영상 UCC 을 담화구조, 표층구조, 심층구조의 세 가지 구조로 분석했다. 분석 결과, 이 텍스트는 구조적으로 잘 짜여진 콘텐츠였으며 핵심 메시지를 효과적으로 전달하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구는 최근 미국 대선 캠페인의 '오바마 신드롬'이 동영상 UCC를 비롯한 웹2.0 기반의 인터넷 캠페인에서 기인한다는 것을 보여준다.
웹 기반의 학습 환경과 모바일 디바이스 기술과의 효과적인 통합은 개발자들에게 새로운 도전으로 여겨지고 있다. 그러나 모바일 디바이스의 스크린 사이즈는 너무 작고, 성능 또한 매우 떨어진다. 이런 모바일 기술의 한계로 인해 웹에서의 실시간 영상 전송을 수반하는 사이버 강좌와 같이 방대한 데이터를 모바일 스크린에 그대로 디스플레이 한다는 것은 많은 문제점을 야기시킨다. 먼저 사용자가 모바일 디바이스를 통하여 학습 내용을 정확하게 인지하기가 어렵고, 방대한 정보의 비디오 스트림을 연속적으로 모바일 디바이스로의 전송은 모바일 시스템에 많은 부하를 야기시킨다. 결과적으로 퍼스컴에서 활용하기 위해서 개발된 어플리케이션을 그대로 모바일 디바이스에서 사용하기가 적절하지 않으므로 모바일 디바이스에 알맞은 플레이어가 개발되어야 한다. 따라서 본 논문은 관심 영역의 트랜스코딩 기법을 이용한 모바일 프리젠테이션을 제안한다. 사이버 강좌 또는 원거리 강의와 같은 학습 영상의 연속적인 비디오 프레임을 모바일로 디스플레이하기 위해서는 고해상도 디지털영상과 모바일 디바이스 사이의 성능 차이를 극복해야 한다. 이를 해결하기 위한 트랜스코딩 기법은 화질의 손상을 초래하므로 높은 수준의 화질을 보장하기 위해서는 트랜스코딩과 선택된 학습 자원 사이의 시행착오에 의해서 적응될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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