본 연구에서는 효율적인 e-teaming 학습을 학습자에게 적합한 학습 환경의 학습 순서로 제공하기 위한 튜터(코치) 기능의 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 튜터 기능의 에이전트는 다양한 학습자 환경과 학습 수준에 따른 학습자의 학습파일과 선수 학습 자료를 데이터베이스로 저장하여 학습자에게 적합한 학습 순서의 제공을 목적으로 한다. 학습자와 에이전트의 지속적인 상호작용으로 효율적인 e-teaming 학습이 유지될 수 있도록 한다. 본 연구에서는 학습자의 선수(기초) 학습이나 학습 진행 상황, 결과 등의 정보를 저장하고 이를 이용하여 학습자에게 최적의 학습 순서를 제공할 수 있도록 튜터(코치) 기능의 에이전트와 협력 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 그 방법의 하나로 학습자의 학습 진행 상황을 저장하고 학습자들의 학습 순서와 시스템에서 제안하는 학습 순서를 비교하여 학습자에게 보다 적합한 학습 순서(courseware)를 제안할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로 학습 순서를 제안하는 튜터 에이전트 시스템은 학습 시스템이 제안하는 학습 순서와 학습자가 학습하고자 하는 학습 순서를 학습자의 학습 진행에 따라 학습 순서를 재구성하고 평가 전에 학습자의 학습 순서 경로를 다시 한번 반복 학습하게 함으로써 학습자가 최대의 학습 효과를 얻을 수 있도록 하는 효과를 나타낼 수 있다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. 대부분의 SAM 운영 S/W들은 SAN을 보다 효과적으로 활용하기 위해서 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소를 물리 주소로 매핑 시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 더불어 논리볼륨 관리자는 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 저장장치를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다. 이러한 기능을 지원하기 위해 수식 기반의 매핑 방법보다 테이블 기반의 매핑 방법이 제안되고 있다. 그러나 이 방법은 관리해야 할 데이타 양이 저장장치 용량에 비례하여 증가하고 메인 메모리에서 모두 관리할 수 없어 성능 저하의 요인이 되었다. 이 논문에서는 기존의 수식 기반의 매핑 방법을 이용하면서 스냅샷과 온라인 재구성 기능과 같은 동적인 환경을 효과적으로 지원할 수 있는 혼합 매핑 방법을 설계하고 구현한다. 제안하는 방법의 스냅샷과 재구성은 되도록이면 정상 입출력 연산에 영향을 주지 않기 위해서 별도의 예약된 공간에서 수행된다. 마지막으로, 이 논문에서 제안한 기법에 대한 성능 평가를 수행하여 제안하는 기법이 우수함을 보인다.
In this paper, a planar model for mechanics of a vehicle/pedestrian collision incorporating road gradient is derived to evaluate the pre-collision speed of vehicle. It takes into account a few physical variables and parameters of popular wrap and forward projection collisions, which include horizontal distance traveled between primary and secondary impacts with the vehicle, launch angle, center-of-gravity height at launch, distance from launch to rest, pedestrian-ground drag factor, the pre-collision vehicle speed and road gradient. The model including road gradient is derived analytically for reconstruction of pedestrian collision accidents, and evaluates the vehicle speed from the pedestrian throw distance. The model coefficients have physical interpretations and are determined through direct calculation. This work shows that the road gradient has a significant effect on the evaluation of the vehicle speed and must be considered in accident cases with inclined road. In additions, foreign/domestic empirical cases and multibody dynamic simulation results are used to construct a least-squares fitted model that has the same structure of the analytical one that provides an estimate of the vehicle speed based on the pedestrian throw distance and the band within which the vehicle speed would be expected to be in 95% of cases.
오늘날 운영체계와 미들웨어는 수많은 API를 제공하고 있다. 최종 사용자들이 사용하는 응용 프로그램들은 이러한 API를 활용하여 개발되어지고 있다. 기존의 문서와 같은 형태의 API에 대한 기술은 기계가 자동적으로 처리하기 힘들며 개발자 입장에서도 API를 이해하기 위해서 책을 직접 읽고 이해해야 한다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 docgen과 같은 도구들이 있으나 결국은 개발자 관점에서는 API를 직접 숙지하여야 하며 응용 프로그램 상에서 직접 운영체계에서 제공하는 API 호출 부분을 작성하여 개발하여야 한다는 부분은 동일하다. 또한 서로 다른 다양한 운영체계에서는 형식은 다르지만 유사한 기능을 제공을 하는 API들이 있으나 개발자는 특정 운영체계의 API에 맞추어서 각각의 운용체계에 맞는 응용 프로그램을 개발하여야 하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 API에 대한 정보에 대한 규격을 정의하고 각각의 API의 기능 및 특성에 대하여 메타 기술언어를 사용하여 기술하여 저장소에 저장해두고 실행시에 이러한 API정보를 사용하여 응용 프로그램과 동적으로 바인딩시켜서 실행시키는 체계에 대해서 논의한다. 응용 프로그램에서 사용하려고 하는 API와 운영체계에서 제공하는 API를 동적으로 결합시키는 엔진에서는 운영체계별 API의 차이에 의한 부분을 상쇄시키는 역할을 담당한다. 이러한 체계를 활용하면 동적으로 재구성 가능한 응용을 개발하는데 있어서 하부 시스템으로 활용될 수 있다. 향후 표준 API를 기술하는데 있어서도 본 연구에서 제시하는 메타 방식의 API 기술표현을 활용하면 보다 정확한 표준 규약 준수 여부를 확인할 수 있는 방법을 제공할 수 있다.
본 연구는 인터넷 쇼핑몰 창업 시 활용할 수 있는 비즈니스 모델 사전 자가 평가 방법론을 개발하는 것이다. 자가 평가 방법론은 Bruce Merrifield 박사가 제안한 BMO 모형을 인터넷 쇼핑몰에 맞도록 재구성하였으며, 평가 항목이 변형을 위해 인터넷 비즈니스의 특징, 인터넷 비즈니스 모델의 사업성 평가에 관한 이론, e-business의 성공 실패요인, 벤처기업의 성공 실패요인, 기술가치 평가 요인, 인터넷 쇼핑몰의 성공 실패요인 등에 관한 선행연구들을 고찰하였다. 재구성된 사업매력도 평가항목은 매출규모, 시장성장성, 경쟁력, 위험분산도, 업계 재구축 가능성, 특별한 사회적 상황이며, 자사회의 적합성 평가항목은 경영자특성, 컨텐츠제공력, 상호작용성 구현 및 운영, Commerce, Fulfillment, 마케팅력이다. 재구성된 BMO모형으로 인터넷 쇼핑몰 사업을 진출하고자 하는 I사, D사, G사를 대상으로 사례연구를 하였다. 본 연구는 자가평가를 통한 부적격한 인터넷 쇼핑미로 비즈니스 모델의 사업화 방지, 인터넷쇼핑몰 비즈니스 모델의 평가를 통해 사업을 점검하고 실행할 수 있는 지침 제공, 인터넷 쇼핑몰 비즈니스 모델이 실행에 필요한 자원의 수준과 확보의 용이성 평가에 활용될 수 있다.
디지털 시대의 서사는 상호작용을 시도하여 왔고, 브랜치 서술로 대표되는 인터랙티브 스토리텔링은 다수의 선택지 구현에 따른 비싼 제작 비용, 선형적 스토리에 비해 빈약한 서사의 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 연구에서는 사용자의 성격적 특성을 이용한 사용자 중심 스토리텔링을 제안한다. 성격분류지표인 에니어그램과 기호학자 그레마스의 행동자 모델을 사용하여, 스토리와 인물 등의 이야기 재료가 같을 때 사용자의 에니어그램 성격유형에 따라 같은 이야기에서 서로 다른 주제를 도출하여 이야기를 재구성한다. 사용자와 동일한 에니어그램 성격 유형을 가진 인물, 그 성격 유형의 핵심가치를 각각 행동자 모델의 주체, 대상으로 정하여 행동자 모델의 욕망의 축을 정의함으로써 주제가 결정된다. 에니어그램의 통합과 분열의 방향을 이용하여 행동자 모델의 능력의 축을 정의한다. 이렇게 에니어그램의 9가지 성격 유형별 주제와 그에 따른 행동자 모델을 도출하고 이야기를 만든다. 사용자는 개인의 성격에 따라 이 서로 다른 관점과 주제로 재구성된 이야기들 중 하나를 보게 된다. 본 연구에서는 판소리계 소설 "토끼전"의 이야기에 위의 구성방법을 적용해보았다. 사용자 중심 스토리텔링은 사용자의 성격과 관점에 따라 그들의 선택을 예측하고 이야기를 재구성하는 새로운 시도이다.
최근 폭발적으로 증가하는 대량의 정보를 효율적으로 관리하기 위해서 서버에 개별적으로 연결되던 저장장치를 고속의 전용 네트워크에 직접 연결하고 이를 여러 서버가 공유하는 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. SAN을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 SAN 운영체제들은 여러 저장장치를 하나의 커다란 저장장치로 보이게 하는 저장장치 가상화를 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리주소 블록을 실제 디스크의 물리블록으로 매핑시키는 매핑 관리자를 통해 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 효율적인 논리볼륨 관리자를 위해 매핑 관리자와 자유공간 관리자의 기능 향상에 대한 방법을 찾고 이를 반영한 매핑 관리자와 자유공간 관리자를 설계하고 구현한다. 더불어 이 논문의 매핑 관리기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 디스크를 추가할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다.
본 논문은 일반 웹페이지를 음성인식이 가능한 웹페이지로 전환하고, 이 페이지가 사용 될 수 있는 웹서비스를 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 웹서비스 소비자와 웹서비스 제공자로 구성되어 있다. 웹서비스 소비자는 다음에 설명하는 두개의 웹서비스 제공자를 호출하는 기능과 재구성된 웹페이지외 xml 문서를 저장하는 기능, xml 문서로부터 사용자의 음성과 매핑되는 URL을 검색하는 기능을 포함하고 있다. 웹서비스 제공자는 웹페이지를 변환하는 웹서비스 제공자와 음성인식 웹서비스 제공자이다. 웹페이지 변환 웹서비스 제공자는 일반 웹페이지를 분석하여 필요한 태그를 변환하는 기능과 하이퍼링크 값인 URL을 추출하는 기능으로 구성되어 있다. 사용자의 음성을 분석하고 인식하는 음성인식기는 기존의 연구에서 구현된 음성인식 웹서비스 제공자를 이용하였다.
전송-수신 쌍들을 연결하는 많은 수의 경로들로 이루어진 멀티캐스트 트리에서 네트워크 구성요소의 실패는 멀티캐스트 트리의 일부를 손상시킬 수 있다. 그러나 하나의 구성요소의 실패를 복구하기 위해 전체 멀티캐스트 트리를 다시 만드는 것은, 실패의 영향을 받지 않은 경로를 사용하는 그룹 멤버들까지도 서비스의 중단을 겪어야 하기 때문에 바람직하지 않다. 본 논문은 QoS 멀티캐스트 트리에서 재구성해야 할 영역을 줄이면서 재구성의 성공 가능성을 최대화하는 계획된 재구성(Pre-Planned Reconfiguration: PPR) 정책을 제안한다. PPR 방식은 멀티캐스트 트리의 전송-수신 쌍을 연결하는 각 경로에 재구성 경로를 미리 만들고, 이들 경로에 필요한 자원을 미리 예약해 둔다. 이를 위해 우리는 기존 멀티캐스트 트리의 변화를 최소화하며 손상되지 않은 부분들의 서비스를 최대한 유지하는 재구성 경로의 라우팅 방법을 고안하였으며, 효율적 자원 공유 방법을 사용하여 재구성 경로들을 위해 예약된(실패가 일어나지 않을 경우 사용되지 않는) 자원의 양을 줄인다. PPR 방식은 실패 복구를 위해 여러 멀티캐스트 세션들이 동시에 엄청난 경쟁을 하는 것을 막을 수 있다. 시물레이션을 통해 최단경로 라우팅을 사용하는 전송자 중심 멀티캐스트 트리와 공유 멀티 캐스트 트리에서 각각 성능을 평가한 결과 PPR 방식은 적당한 오버헤드내에서 모든 그룹 멤버들에게 성공적인 재구성을 제공한다. 또한 PPR 방식은 그룹 멤버쉽이 동적으로 변화할 때에도 잘 적응한다.
암호화폐를 거래하기 위해서 거래자들은 개인의 암호화폐 지갑이 요구된다. 블록체인 기술을 활용한 암호화폐 그 자체는 우수한 보안성과 신뢰성을 보장받고 있어 블록체인 해킹 위협은 거의 불가능하지만, 거래자들이 거래를 위해 사용하는 거래소 환경에서 해킹 위협을 가장 많이 받고 있다. 거래 과정에서 블록체인을 통해 안전하게 거래가 이루어 진다 해도 거래자의 지갑 정보 자체가 해킹되면 이와 같은 과정들에서 보안을 확보할 수 없다. 거래소 해킹은 주로 거래자의 지갑 정보를 탈취함으로써, 해커가 피해자의 지갑 자산에 접근이 가능해지므로 이루어진다. 본 논문에서는 이를 방지하고자 기존 Hyperledger Fabric 구조를 재구성하고, Whitelisting을 활용하여 거래 과정에서 거래자의 신원 무결성을 검증하는 시스템을 제안하고자 한다. 해당 과정을 거쳐 해커에 의한 암호화폐 자산 피해를 방지하고 인지할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 기존 Hyperledger Fabric에서 피해자의 지갑 정보가 탈취되었을 경우 발생할 수 있는 거래 과정의 문제점을 지적하고 이를 보완하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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