네트워크 트래픽이나 정보를 이용하여 실시간으로 자원을 모니터링하는 기술들이 발전하고 있다. 대표적인 트래픽 정보 중의 하나인 PING 메시지는 단순하지만 강력한 네트워크 감시에 사용되고 있는데, 본 논문에서는 PING 메시지 및 트래픽 정보를 활용하여, 실시간으로 정보를 확인하고, 이를 그래프 등을 이용하여 효율적으로 자원을 감시하고, 이에 대한 통계 자료를 제공하는 기술에 대하여 기술하다. 또, 최근 트래픽 관리의 추세인 웹 기반의 서비스 제공을 통하여, 관리자의 접근성을 제공하고, 데이터베이스화함으로써 네트워크의 감시 기능을 제공한다.
Many companies in mechanical engineering fields have accumulated information of design and manufacturing. The Enterprise Resource Planning (ERP) and Product Data Management (PDM) systems help information gathering and data managing. However, these systems are not flexible to support suitable functionality for specific product because these systems deal with entire enterprise resources. To cope with this issue, a web-based design support system was constructed for the design process of automotive steel pulley. This system provided 1) search service for part design with key word and clustering map, and 2) estimation service of maximum stress. These services reduced design time by reducing iterative jobs with Computer Aided Design (CAD) and Computer Aided Engineering (CAE) for stress analysis, and by enhancing search for existing data of steel pulley.
웹에서 정보의 양이 급속히 증대됨에 따라 자신에게 맞는 정보를 찾는데 더 많은 시간을 투자하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 검색에이전트가 사용자의 선호도나 검색 목적에 따라 개인화된 검색기능을 제공하여야한다. 따라서 검색에이전트가 이러한 기능을 제공하기 위해 본 연구에서는 사용자가 과거에 검색과 관련된 경험적 지식을 축적하고 이 지식을 이용하여 새로운 질의어가 주어졌을 때 가장 관련성이 높은 카테고리 그룹을 결정하는 유사도 평가 방법을 통해 각 개인의 검색성향을 통계적으로 고려한 사례기반 추론기법을 제안한다. 사례기반 추론기법과 다른 일반검색 방법이 함께 적용된 검색엔진에서 실시한 성능 평가는 사례기반 추론기법이 일반 검색 방법에 비해 정확률에서 우수한 결과를 보였다.
네이버, 다음, 구글 등의 웹 상에서 제공하는 지도 서비스와 KML, GML, GeoRSS와 같은 기술들을 이용하여 하나의 위치 정보로 통합한 지리정보를 사용자에게 제공해 줄 수 있는 연구들은 현재까지 활발히 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 위치 정보만 통하여 줄 뿐 의미 정보까지 통합하여 사용자들에게 다양한 정보들을 제공해주지 못한다. 이 논문에서는 KML, GML, GeoRSS 등으로 표현된 풍부한 지리정보들을 통합하여 웹 기반 지도 서비스에 제공해주는 시스템을 제안한다. 또한 지리정보들의 스키마 통합을 위해 어댑터 기반 의미 처리 방법과 정적/동적 의미 관리 기반 접근 방법을 혼합한 하이브리드 스키마 매칭(Hybrid Schema Matching, HSM) 방법을 제안하고, 제안 시스템의 평가를 위해 스키마 매칭을 위한 4가지 접근 방법과 비교 평가를 수행한다. 평가의 결과로 제안 시스템은 의미 해석에 대한 신뢰성이 보장되고 시스템 구축 비용과 데이터 통합 비용이 상대적으로 낮다는 특징을 지닌다.
2023 년 워크넷 구직자 데이터에 따르면 취업 취약 계층은 46.4%를 차지하며, 2019 년 KOSIS 국가 통계 포털에 따르면 취업 기관 및 프로그램 이용 경험이 없는 자는 전체의 93.7%를 차지한다. 이러한 현황은 대면 프로그램 부담과 정보 부족이 원인으로, 취업 기관 및 지원 프로그램의 활용도가 낮음을 의미한다. 일자리 및 자격증 등의 정보를 각각 찾아야 하는 불편함과 대면 활동 부담, 및 구직자 간의 정보 공유 어려움 등이 문제가 된다. 이를 해결하기 위해 웹 프로그램을 통해 사회적 취약 계층인 경력 단절 여성, 노인, 청년에게 구직 관련 정보를 제공하고 메타버스 가상 공간에서 다양한 활동을 통해 취업 취약 계층에게 적극적인 도움을 제공하는 서비스를 제안한다.
컴퓨터와 인터넷이 발달과 함께 웹을 이용하여 다양한 학습 방법들이 개발되고 있다. 학습 활동 관리 시스템 LAMS는 효과적으로 학습 활동을 설계하고 관리할 수 있는 유용한 도구 중 하나이다. 하지만 LAMS가 우리가 플래시나 자바와 같은 외부 도구로 만든 외부의 사용자 콘텐츠들과 아무런 통신이 이루어지지 않기 때문에 완벽하게 학습 활동을 관리하지는 못한다. 본 논문의 목적은 이러한 문제를 해결하기 위해 LAMS와 외부의 사용자 콘텐츠가 서로 통신을 할 수 있는 통신 메커니즘을 설계하고 구현하는 것이다. 이를 위해 웹 기반 교육과 LAMS의 구조와 기능 및 개발 환경에 대해 분석 하였다. 이러한 분석을 기반으로 LAMS와 외부 교육용 콘텐츠 사이의 통신 메커니즘을 설계하고 구현하였다. 이러한 메커니즘을 플래시나 자바 또는 비주얼 C++로 만든 콘텐츠에 적용할 수 있으며, 이 콘텐츠들은 LAMS의 정보를 가지고 오거나 LAMS에 정보를 전달할 수 있다. 그리고 이러한 정보를 모아 각종 통계 자료를 만들고, 이를 교육에 반영할 수 있다. 이 메커니즘은 다양한 개발 환경에서 동작하며, 이것을 이용하여 기존의 LAMS에서는 불가능했던 다양한 학습 관리가 가능하도록 하였다. 우리는 이메커니즘을 이용하여 좀 더 혁신적인 콘텐츠를 개발하고 우수한 학습 활동 관리 시스템을 구축할 수 있을 것이다.
사회과학 연구과정에서 많은 부분은 자동화가 가능하며, 자동화 시스템을 이용하면 연구의 효율성과 연구과정의 획기적인 개선을 가져올 수 있을 것으로 예상된다. 본 연구에서는 클라우드 기반으로 설문지 작성을 자동화하고, 웹과 인터넷을 이용한 자료수집을 지원하며 수집된 자료를 자동적으로 통계 처리하는 사회과학연구 자동화 시스템을 개발하였다. 클라우드 기반의 사회과학연구 자동화 시스템은 GNU/GPL 기반의 오픈소스 소프트웨어들로 개발되었고, 특히 통계분석이 가능한 R 패키지들을 사용하여 일반통계는 물론 PLS 구조방정식모델링, 매개효과분석, 조절효과분석, 그룹비교분석 등의 고급통계분석 기능을 지원하도록 구현되었다. 본 연구에서 개발된 클라우드 기반의 사회과학연구 자동화 시스템은 사회과학 연구절차를 개선하고 사회과학 연구를 효율적으로 수행하는데 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 다양한 분야의 융합 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 이러한 시대 흐름에 발맞추어, 다수의 계산과학공학 분야의 연구자들의 연구 활동을 지원하고 학생들의 학습 의욕을 증진시키기 위한 IT기반 학제-간 융합 사업인 EDISON 프로젝트가 발주되었다. 우리는 2011년부터 이 EDISON 프로젝트를 성공적으로 수행해오고 있다. EDISON은 사이버-러닝 플랫폼으로서, 계산과학공학 연구자들이 거대 계산 및 I/O가 필요한 자신의 연구 문제를 해결하기 위해 개발한 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션 소프트웨어를 웹에서 자유롭게 공유할 수 있게 하고, 사용자들의 아무런 제약 없이 실행할 수 있게 한다. 또한 EDISON은 국내 많은 대학의 강의 자료로 활용되고 있다. 본 논문은 이러한 EDISON 플랫폼의 구축 및 서비스 통계를 소개한다. 구체적으로, 우리는 기존 다른 고성능 계산과학 플랫폼과 EDISON 플랫폼과의 몇몇 차이를 설명하고, EDISON 플랫폼의 세 가지 기술적 계층 구조에 대해 논의한다. 이어 지난 4년 동안 EDISON 서비스에 대한 최신 통계를 제시한다. 끝으로, 본 논문의 결론을 맺고, 향후 계획에 대해 기술한다.
인터넷은 20-30년 전에는 상상할 수 없었던 엄청난 양의 정보에 대한 즉각적인 접근을 가능하게 하고 있다. 하지만 정보를 표현한 언어가 다양한 국가의 언어로 제공됨으로 이용자는 인터넷상에서 제공되는 컨텐츠를 온전히 사용하기 위해 반드시 외국어에 대한 이해를 수반해야 한다. 2015년 한 통계에 따르면 전 세계 웹사이트의 약 55%가 영어로 제작되어 있다고 한다. 따라서 정보탐색에 있어 웹 컨텐츠의 절반 이상에서 사용되고 있는 영어의 중요성을 간과할 수 없는 것이다. 본 연구는 인터넷을 활용한 정보문제 해결에 있어 검색 질의의 언어와 질의문의 복잡성이 검색 성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고자 하였다. 실험은 서울 시내 종합사립대학교에 재학 중인 30명의 학생들을 대상으로 실시하였다. 연구자는 피험자들에게 각각 총 8개의 검색과제를 무선방식으로 제공하였다. 이들 과제는 각각 4개씩의 한글과 영어로 된 질의로, 이는 다시 같은 수의 단순 질의와 복합 질의로 나누어진다. 실험 결과 단순 질의와 복합 질의 간 검색에 소요된 시간, 검색 횟수, 정답률에 있어 통계적으로 유의미한 차이를 보였다. 하지만 질의 언어가 검색 성과 지표에는 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또 학생들의 영어구사수준 역시 검색성과에 영향을 미치지 않았다. 그러나 검색과 관련된 다른 지표(검색 언어의 사용 및 검색엔진 선택)에 있어서는 검색 언어와 검색 복잡성이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
현대 사회는 다양한 범죄가 발생하고 있다. 범죄를 예방하기 위해서는 범죄를 예측 하는 것이 필요하고, 범죄 예측에 관한 다양한 연구가 진행 중에 있다. 범죄 관련 데이터는 검찰청에서 1년에 한번 통계처리를 하여 발표하고 있다. 그러나 통계처리 된 자료는 현재 시점을 기준으로 약 2년 전의 자료로 현재 발생하는 범죄에 대한 데이터로 적합하지 않다. 본 논문은 범죄를 예측하는 데이터로 네이버 트랜드를 적용했다. 네이버 트랜드의 웹 검색 트래픽을 이용하면, 현재 발생하는 범죄에 대한 관심도 데이터를 얻을 수 있다. 네이버 웹 검색 트래픽 데이터를 이용하여 범죄를 예측할 수 있는 모델링을 구성하였고, 예측 이론으로 마코프 체인을 적용하였다. 다양한 범죄 중 살인, 방화, 강간을 대상으로 예측 모델링에 적용하였고, 결과 값을 분석하였다. 그 결과 실제 발생한 범죄 발생 빈도수를 기준으로 20%이내의 유사한 결과를 얻었다. 향후에는 계절의 특성을 고려한 범죄 예측 모델링에 대한 연구를 진행할 예정이다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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