인터넷에 기반한 학습 콘텐츠가 보편화됨에 따라 이에 대한 사용자들의 요구도 다양화되고 있다. 이중 컴퓨터에 기반한 평가(CBT: Computer Based Test) 시스템은 학술적으로나 경제적으로 최근 그 방법론이 평가 및 개발 분야에 있어 다양하게 진행되고 있다. 그러나 현재 개발된 대부분의 CBT 시스템 환경은 관계형 데이터베이스에 기반하여 개발되었기 때문에 다양한 형태의 문제를 구현하기 어려울 뿐만 아니라, 관리 측면에서도 높은 비용을 요구한다. 본 연구는 이러한 문제점이 문항 정보는 동적인데 비해, 기존 전산 정보 환경은 정적인 것에서 비롯되었다 보고, 이에 대한 구조적 해결책을 제시하기 위해 최근 그 사용이 급증하고 있는 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하였다. 컴퓨터 환경 관점과 문항 저작 관점 모두를 충족시키기 위해 XML의 요소(element) 정의는 컴퓨터 친화적(computer friendly) 요소와 콘텐츠 친화적(computer friendly) 요소로 분류하고, 각 요소별로 중복되지 않는 정보 유형을 추출하였다. 본 연구결과를 활용할 경우 기존 관계형 데이터베이스에 비해 동적인 정보를 손쉽게 구현할 수 있을 뿐만 아니라, 다른 XML 문서와 동기화 작업을 거칠 경우 문항 세트를 손쉽게 확장할 수 있어 경제적이고 관리가 용이하여 관련 분야 연구를 촉진할 것이다.
대규모 수험자를 대상으로 하는 경우, CBT 방식은 PBT 방식에 비해 비용이나 처리 방법에 있어 효율적이라는 장점을 갖고 있다. 하지만, CBT 평가가 제대로 운영되려면 많은 문항으로 구성된 대규모의 문제 은행이 있어야 하며, 기 구축된 문항은 적합성과 공정성이 반드시 보장되어야 한다. 이에 본 연구는 4,000여 명 이상의 수험자를 대상으로 8000문제가 넘는 문제 은행이 구축되어 실제 CBT 시스템을 개발·운영하고 있는 P 대학교 CBLT 테스트 시스템의 문항들을 분석할 방법을 제안한다. 연구 결과 CBLT 테스트 시스템의 문제 은행의 개별 문항들이 출제자 1인의 주관적 판단에 달려있어 문항에 대한 질 관리가 어렵다는 문제점을 해결하기 위해서는 고전검사이론이 적합하다고 판단된다. 그러나 매 시험이 동질한 문항 세트로 구성되기 위해서는 문항에 대한 충분하고 객관적인 자료가 절대적으로 필요하다. 이를 위해서는 CBLT 테스트 시스템과 같이 응답자 수가 2∼300여 명 전후이며, 40문항의 문항 세트에 대한 분석은 2모수 정도가 적당하다고 판단된다.
작년까지 국내에서 대형 침해사고는 2년마다 발생하였으나, 올해 초 대규모 개인정보 유출 사고가 발생하면서 그 암묵적인 2년 룰은 깨졌다. 연이은 침해사고 발생으로 보안의 중요성은 크게 증대되고 있으며, 사이버 공격기술은 대응기술의 발전을 앞질러 빠르게 고도화되고 있고, 그에 대한 피해 또한 가파른 증가세를 보이고 있다. 이에 전 세계적으로 보안시장은 꾸준한 성장세를 보이고 있으며, IoT를 필두로 초연결 시대로 접어드는 시점에서 그 중요성은 날로 증대되고 있다. 전 세계적으로 특히 국내는 연이은 대형 보안사고를 경험해서인지 모르겠으나, 보안은 비용이라는 인식에서 벗어나, 경제적 사회적 비용 측면에서 꼭 필요한 요소라는 인식이 저변에 확대되고 있으며, 다른 분야에 비해 보안 투자는 꾸준히 증대되는 양상을 보이고 있다. 더 나아가 이제는 보안을 차세대 먹거리 산업으로써 육성하려는 정책이 마련되어 추진되고 있으며, 국가 차세대 ICT 신산업 육성 계획을 검토하는 과정에서도 보안이 꼭 고려되어야 하는 요소로 자리매김하고 있다. 이에 본 특집에서는 최근의 사이버 공격 양상과 국내 기술 및 시장 상황을 간략하게 살펴보고, 빅데이터 보안, APT 공격 대응기술, IoT 보안 등 우리가 글로벌 경쟁력을 가질 수 있는 보안 분야와 표준화 이슈에 대하여 살펴보고자 한다.
Outlier(이상치) 분석을 통한 등부표 선회안전반경 정보 제공에 관한 연구는 AIS 또는 RTU가 설치된 등부표에 대한 이탈 위험 인지, 항해안전 사고 예방 등 안전대책을 강화하기 위한 연구이다. 등부표는 조류, 바람 등 외력에 의해 이출거리가 발생하여 일정한 패턴으로 선회반경이 형성되나 외력으로 인하여 정상범위에서 벗어나 유실, 위치이동 등이 발생할 수 있고 이는 선박추돌 등 항해안전 사고로도 이어질 수 있다. 이러한 등부표 사고는 물적 피해비용과 이용자의 안전운항에 대한 심리적 부담감 또는 위험감수 등의 추가적인 행정소요 비용이 발생할 수 있다. Outlier(이상치)란 외력 등으로 인해 최대 이출거리 이내 정상범위에서 벗어나거나 존재할 수 없는 극단적인 위치 값으로써 21년도 등부표 위치 데이터를 일정 단위 방위별로 분석해 본 결과 Outlier(이상치)가 식별되었다. 따라서 등부표의 안전한 위치 상태를 시스템적으로 모니터링 하기 위해 Outlier(이상치) 분석을 통한 등부표 선회안전반경 정보 제공에 관한 연구를 하였다.
다매체, 다채널 시대, 기존의 방송망이 아닌 인터넷 망을 통해 디지털 디바이스를 이용한 동영상 시청이 새로운 방송 시청 행태로 급부상 하고 있다. 이러한 시청 행태 변화의 주요 서비스로 OTT 서비스가 주목 받고 있다. OTT 서비스란 인터넷 연결이 가능한 곳이면 끊어짐 없이(seamless) 자신이 원하는 콘텐츠를 원하는 시간에 다양한 단말기(any time, any device, any contents)로 이용 할 수 있는 동영상 서비스를 말한다. 본 연구는 OTT 서비스의 확산에 발맞춰 OTT 서비스의 만족도에 영향을 미치는 요인을 기술 수용 모델이론을 적용하여 탐색하고자 하였다. OTT 서비스 초기 이용자 303명의 설문조사를 통해 분석한 결과, 사회적 압력, 인지된 대중성, 인지된 비용, 이용자 평판, 개인의 혁신성, 심미성 등이 인지된 유용성, 인지된 용이성, 인지된 유희성에 부분적으로 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 또한 유용성, 용이성, 유희성은 각각 만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이러한 결과를 바탕으로 이론적, 실무적 함의를 논의하고 향후 연구 과제를 제언하였다.
본 연구는 비대면 진료의 개념과 제도적 도입과정에 대해 살펴보고 비대면 진료를 긍정적으로 인지하는 기대 편익 변인과 부정적으로 인지하는 위험 변인들이 이용의도에 어떠한 영향을 미치는지를 PLS-SEM을 사용하여 각 잠재변수의 영향력을 실증적으로 검증하였고 연구 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다. 첫째, 의료서비스의 질은 비대면 진료의 인지된 유용성과 인지된 용이성에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 접근성은 비대면 진료의 인지된 용이성과 비용 절감에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 비대면 진료의 기대 편익들은 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 기능적 위험과 서비스 위험은 의료진 위험에 유의한 영향을 미치고 의료진 위험은 비대면 진료의 이용의도에 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 비대면 진료의 이용의도에 영향을 미치는 긍정적 요인과 부정적 요인을 고려하여 이용 의도에 미치는 영향을 도출하여 의료소비자들의 행태를 실증적으로 규명하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
본 논문은 혼합현실(Mixed reality) 에 대한 새로운 접근법을 제시한다. 혼합현실은 실제환경 (Real environment)과 가상환경 (Virtual environment) 이 융합된 가상현실로서 기존의 혼합현실 연구자들은 두 환경을 가능한 정확하게 정합(Registration)시키고자 노력하였다. 이러한 노력은 때때로 복잡한 계산과정이나 부가적인 장치를 요하기도 한다. 부가적인 장치의 사용은 사용성문제를 유발할 뿐만 아니라 추가적인 비용도 요구한다. 우리가 제시하는 접근법은 이러한 노력들과는 반대로 많은 부분을 사용자의 인지력과 상상력에 의지한다. 즉, 사용자의 인지력으로 두 환경 간의 오차를 보정하며 심지어는 사용자에 의해 두 환경 간의 결합이 머릿속에서 이루어진다. 우리는 이러한 접근 방법을 Loosely Coupled Mixed Reality(LMR)라고 부른다. 본 논문에서는 혼합현실에 대한 새로운 접근법인 LMR에 대해 설명하고 LMR이 갖는 여러 가지 쟁점을 짚어보았다. 또한 LMR의 효과를 검증하기 위해 만든 골프 게임을 설명 하도록 하겠다.
광고성 메일이 개인 당 하루 평균 10통 내외로 오며, 그 제목만으로는 광고메일을 효율적으로 제거하기 어려운 현실이다. 이러한 어려움은 주로 광고 제목을 교묘히 인사말이나 답신처럼 변경하는 데에서 오는 것이며, 이처럼 제목으로 광고를 삭제할 수 없도록 은폐하는 노력은 계속될 추세이다. 그래서 제목을 통한 변화에 적응하면서, 제목뿐만 아니라 내용에 대한 의미 파악을 자동으로 수행하여 스팸 메일을 차단하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 정상 메일과 스팸 메일의 범주화(classification) 방식으로 접근하였다. 이러한 범주화 방식에 대한 기준을 자동으로 알기 위해서는 사람처럼 문장 해독을 통한 의미파악이 필요하지만, 기계가 문장 해독을 통해서 의미파악을 하는 비용이 막대하므로, 의미파악을 단어수준 등에서 효율적으로 대신하는 text mining과 web contents mining 기법들에 대한 적용 및 비교 연구를 수행하였다. 약 500 통에 달하는 광고메일을 표본으로 하였으며, 정상적인 편지군(500 통)에 대해서 동일한 기법을 적용시켜 false alarm도 측정하였다. 비교 연구 결과에 의하면, 메일 패턴의 가변성이 너무 커서 wrapper generation 방법으로는 해결하기 힘들었고, association rule analysis와 link analysis 기법이 보다 우수한 것으로 평가되었다.
문서를 대표하는 단어를 추출하는 색인어 추출은 정보검색 시스템의 질을 좌우한다. 대부분의 색인어 추출 시스템은 명사를 추출하고 있으며, 가능한 모든 명사를 추출하고 있다. 이러한 방법은 불필요한 단어가 그 문장을 대표하는 색인어로 추출될 가능성이 높으며, 이는 정보 검색 시스템의 효율을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 품사 태깅이나 구문 해석 단계 등을 통해 불필요한 후보를 제거할 수 있지만, 태거를 구축하거나 구문 해석을 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하다. 본 논문에서는 구문 형태소 단위의 형태소 해석에 기반한 색인어 추출 방법을 제안한다. 구문 형태소는 통사적/의미적으로 강한 공기 관계를 가지면서 문장에서 하나의 통사적 단위나 자질의 단위로 표현되기 때문에 구문 형태소내에 포함된 단어열들은 대부분 색인어가 될 수 없다. 이러한 방법을 이용하여, 형태소 해석 결과를 이용한 색인어 추출에서 발생하는 색인 오류를 제거함으로써 색인기의 성능을 높이는 방법을 제안한다.
TMSM을 통한 검진 및 센싱 결과를 바탕으로 다량의 복잡한 의료 정보를 지능적으로 통합하는 의료서비스 방식과 앰비언트 정보 시스템을 통한 시각화 시스템은 환자의 상태를 실시간으로 모니터링하며, 환자의 응급상황에 대하여 보다 유연하고 조기 적으로 대처할 수 있게 하여 정보 인지적 부담을 덜고, 인적, 진단 비용을 절약할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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