국가 직무능력 표준(NCS)은 국가가 산업군의 직무에 필요한 지식과 기술, 태도 등을 체계적으로 분류하여 국가 인재 양성을 효율적으로 진행하도록 하는 표준이다. 온톨로지는 인간의 개념 속에 있는 추상적인 정보들을 컴퓨팅이 가능하게 정형적으로 표현하게 해주는 기법으로 현재 단순 DB에 저장되어 있는 NCS 체계도 온톨로지화하여 지식관리를 정형화할 필요성이 있다. 본 연구는 NCS와 온톨로지 융합연구로, 방대한 NCS 직무중 "응용SW 엔지니어링" 직무에 대한 NCS 온톨롤지를 설계 및 구현하여 해당 직무의 지능형 지식관리 및 추론검색을 가능하게 하였다. 또 해당 직무의 능력단위요소들의 학습 콘텐츠 구조의 정형화 명세서로 일관성을 유지할 수 있도록 해 주며, 전체 NCS 직무 온톨로지로 확장 구현할 수 있는 토대를 제공하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 네트워크상의 서비스를 자동으로 발견하고 서비스는 자신의 능력을 광고할 수 있는 서비스 디스커버리(service discovery)가 중요하다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 서비스 디스커버리 기법과 P2P 캐슁 기법을 혼합하여 효율적인 서비스 디스커버리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 노드 ID를 기반으로 클러스터링 하고 이를 이용하여 서비스를 검색한다. 또한 서비스 검색을 빠르게 하기 위하여 P2P 캐쉬를 기반으로 이웃 노드의 정보를 사용하여 서비스 검색 성능을 향상시킨다. 제안된 기법은 노드의 부하를 가중 시키며 병목 현상을 일으키는 중앙 서버를 사용하지 않고 많은 쿼리를 생성하는 플러딩 방식을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통하여 서비스 디스커버리를 이용하는 주고받는 메시지수를 줄이고 평균 탐색 거리를 줄임으로서 전체 네트워크 로드와 응답 시간이 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 연구는 2차 법률정보 전문 데이터베이스 구축을 위한 기초연구(권기원, 노정란, 1998, 한국문헌정보학회지, 32(3))에서 밝혀진 법률정보의 특성을 근거로 알고리즘을 개발하고 알고리즘에 의한 모형 통제어 데이터베이스를 구축하여 통제어 색인 시스템과 자연어 색인 시스템의 검색효율을 비교 평가한 것이다. 연구 결과 2차 법률 정보 전문 데이터베이스에서 통제어 색인 시스템은 재현을, 정확률, 자연어 시스템이 검색하지 못한 고유한 적합 문헌을 검색하는 능력에 있어서 자연어 색인시스템보다 높은 효율을 나타내었다. 또한 일반적으로 가중치를 부여하거나 접근점을 추가할 경우 데이터베이스의 정확률이나 재현율의 향상을 가져올 수 있다고 보고 있으나, 2차 법률정보 전문 데이터베이스에서는 법률정보라는 특정 지식 분야의 특성으로 인하여 가중치를 부여하거나 접근점을 추가한 경우에도 재현율과 정확률의 향상을 나타내지 않는다는 사실이 맞혀졌다. 그러므로 정보시스템 설계자는 시스템을 단순히 언어학적, 통계학적 방법으로 접근하기보다는 정보전문가와 주제전문가가 인식하고 있는 각 주제분야의 고유 지식을 시스템에 내장시키는 것이 필요하다고 할 수 있다.
최근에는 제품 개발의 효율성 증대를 위해서 다양한 분야의 전문가들이 참여하는 분산된 협업적 개발 환경이 필수적으로 인식되고 있으며 이에 따른 제품 설계 정보의 재사용 문제가 새롭게 부각되고 있다. 본 논문에서는 제품 설계 정보의 재사용을 위해 멀티미디어 기기에서 획득된 제품 영상을 부품 단위로 분할하여 속성 관계 그래프를 생성하고 이를 통해 제품 설계 정보를 검색하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 라벨링 방법으로 제품 영상을 분할하고, 각 분할 영역의 속성과 영역간의 관계를 표현하는 속성 관계 그래프를 생성한다. 속성 관계 그래프는 제품 설계 정보를 추가하여 확장함으로써 영상 검색을 통한 제품 설계 정보의 재사용이 가능하다. 본 시스템의 주요 이점은 다음과 같다. 첫째, 주변 장치로부터 쉽게 획득할 수 있는 멀티미디어 영상을 이용하므로 특정 설계 툴에 종속적이지 않다. 둘째, 비율을 이용한 특징 벡터에 의해 다양한 크기의 유사 부품을 포함하는 영상의 검색이 가능하다. 셋째, 분할된 각 부품의 영역에 대한 다양한 영상 정보와 그들의 관계를 적용하기 때문에 검색 능력이 뛰어나다.
월드컵 4강의 꿈(★)을 이뤄냈던 대한민국 축구. 그 중심에는 자랑스런 24인의 태극전사가 있었다. 그리고 한마음으로 목이 터져라 응원전을 펼친 4000만 국민이 있었다. 하지만 우리의 기억 속에 우뚝 자리한 사람은 누가 뭐라고 해도 거스 히딩크 감독일 것이다.그는 선수 개개인의 능력을 철저히 분석하고 조련하여 여러 포지션을 소화낼 수 있는 멀티플레이어를 만들어냄으로써 월드컵 4강의 신화를 창조해 낼 수 있었다. 하지만 멀티플레이어는 푸른 그라운드뿐 아니라 벤처업계도 존재한다. 1994년 국내 최초로 컴퓨터와 전화를 통합시킨 CTI(Computer Telephony Integration)를 도입하여 국내 정보통신 부가서비스 분야에서 폭발적인 성장을 이끌면서 부동의 업계 1위를 고수하고 있는 콜센터 전문기업 로커스의 김형순 대표, 그가 바로 멀티플레이형 벤처기업인이다. 무역업을 시작으로 사업에 뛰어든 김 대표는 팩스 뉴스 자동검색 서비스, 통신솔루션 그리고 엔트테인먼트에 이르기까지 그야말로 다재다능한 능력을 보여준 멀티플레이어 벤처인이다.
많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 하지만 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자와 취향이 가장 유사한 뉴스그룹을 코호넨 신경망을 이용하여 분류하는 서비스를 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 뉴스 필터링 시스템의 분류 성능을 평가하기 위하여 유클리드 거리 면에서 비교한 결과, 제안한 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
현재 우리나라에서는 영어에 대한 중요성과 관심이 점점 커지고 있으며, 영어 능력을 평가하는 다양한 시험이 시행 중에 있다. 이런 시험들을 준비하기 위해 많은 문제들은 웹 상에서 손쉽게 구할 수 있는 반면에, 획득한 문제에 대한 정답을 원하는 순간에 구하는 것은 쉽지 않아 영어 문제를 푼 후에 정답을 확인할 수 없는 경우가 많다. 이런 불편함을 줄이기 위해 본 논문은 영어 문제의 정답을 추천해 주는 시스템에 대해서 논의한다. 단문 빈칸 채우기 형식의 문제에 대해서 해당 문제의 문장의 의미에 대한 이해없이도 특정 어휘의 쓰임새나 빈칸 주변의 문맥 정보, 단어들 간의 공기빈도 정보를 이용하여 문제의 정답을 추천한다. 시스템에 필요한 정보를 위한 자료를 웹 상의 수많은 영어 문서들에 기술된 표현을 이용하여 수동 지식 구축과정 없이 문제를 해결한다.
본 연구는 초 중등학교 정규교과에서 로봇활용교육의 효과를 고찰하기 위한 것으로 2001년부터 2013년까지 국내학술지를 대상으로 체계적 문헌고찰 연구방법을 수행하였다. 문헌고찰을 위한 데이터베이스는 KISS, DBpia, E-article의 세 종류를 활용하였으며 '로봇 & 교육'과 '로봇활용교육'의 두 옵션으로 검색을 실시하였다. 최초 검색된 논문은 481편이었으나 프로토콜에 따라 모니터링하고 추출을 진행한 결과 최종 50편이 선정되었다. 로봇활용교육의 연구 주제는 창의성, 문제해결능력이 가장 많았으며 연구방법으로는 이질집단사전사후설계와 t검증이 높은 빈도를 차지하였다. 교육적 효과측면에서 교과흥미도, 학습몰입도, 학습태도, 학습동기, 창의성, 문제해결능력 향상이 확인되었다. 하지만 일부 연구에서는 유의미 하지 않은 연구결과도 보고되었다. 문헌분석 결과를 기초로 로봇활용교육에 고려되어져야 할 점을 제시하였다.
RFID 시스템에서 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위한 방안 중 백엔드 서버에서의 필수요건인 확장성을 단축하는 기법을 제안한다. 현재 RFID/USN이 큰 이슈가 되면서 RFID에 대한 각종 연구와 응용들이 활발히 진행 중에 있다. 반면에 RFID의 낮은 연산능력과 기억능력으로 개인의 프라이버시 보호 측면에서 여러 문제들을 유발시킨다. 기존 해시 체인 기법은 프라이버시를 침해하는 공격들에 대해서 전방 보안성, 기밀성, 불구분성 등을 모두 보장하는 안전한 기법이다. 그러나 백엔드 서버에서 태그를 식별하기 위한 계산량이 많다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 백 엔드 서버에서의 계산량을 감소하기 위해 키를 효율적으로 찾는 Hellman Method를 적용한다. Hellman Method 알고리즘은 선행계산과 탐색 두 단계로 진행되는 알고리즘이다. 본 논문에서는 해시 체인 기법에 Hellman Method를 적용한 후 병행성을 분석하고 분할적용하여 보안성과 키 검색을 비교하였다. 비교 결과는 기존의 프라이버시 보호를 위한 보안 요건을 모두 보장하면서 키 검색 비교는 기존 방식보다 계산 복잡도를 O(m)에서 $O(\frac{m{^2/3}}{w})$ 으로 단축하여 서버에서의 계산 시간을 단축하였다.
본 연구의 고유수용성신경근촉진법이 뇌졸중 환자의 균형에 미치는 효과를 알아보기 위한 메타분석 연구이다. 이 연구는 프리지마 가이드 라인에 의해 시행되었으며, 총 3개의 데이터베이스를 이용하여 2020년 12월까지 발행된 무작위 배정 연구로 한정하여 검색하였다. 데이터베이스에서 검색된 1475개의 연구 중 본 연구 선정기준에 부합된 12편의 연구를 선정하였다. 개별 연구들의 효과크기를 산출하기 위해 R 프로그램을 이용하였다. 고유수용성신경촉진법이 뇌졸중 환자의 보행 능력에 미치는 전체 효과크기는 0.67으로 중간 정도 효과로 나타났다. 보행에 대한 하위변수에 대한 효과크기는 게이트 라이트 0.69, 10 미터 걷기 검사 0.59로 중간 정도의 효과크기로 나타났다. 이처럼 고유수용성신경근촉진법이 뇌졸중 환자의 보행 능력에 긍정적인 영향을 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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