HLR system은 이동전화 망에서 지속적으로 변하는 개별 가입자의 위치 정보를 관리한다. 이를 수행하기 위해, HLR database system은 table 관리 기능과 색인 관리 기능, 그리고 백업 관리 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 이동 전화 번호(MDN : Mobile Directory Number)를 위한 적절한 객인 기법으로서 이단계 색인 기법의 사용과, 단말번호(ESN : Electronic Serial Number)를 위한 버켓 연결 해슁 기법을 제안한다. 이동 전화 번호(MDN)와 단말번호(ESN)는 HLR database system에서 key로 사용된다. 또한 HLR database transaction의 특성을 고려한 효율적인 백업 방법을 제안한다. 이단계 색인 기법은 기존의 T 트리 색인 기법보다 검색 속도와 기억 공간 사용 효율 측면에서 우수하다. 버켓 연결 해슁 기법은 기존의 변형된 선형 해슁 기법보다 삽입과 삭제 시의 오버헤드가 적다. 제안한 백업 방법에서는, 빈번한 위치 등록 기능 수행으로 인해 야기되는 성능 저하 문제론 해결하기 위해 두가지 종류의 갱신 플래그를 사용하였다. 100만 가입자 수용시. 제안 기법을 사용하게 되련 기존 기법보다 메모리 사용량 절감(62% 이상), 디렉토리 증가 작업(25만 번 이상)제거, 백업 작업 감소(80% 이상)를 제공받게 된다.
최근 효율적인 외국어 학습 및 테스트를 위한 교육 콘텐츠 개발에 대한 연구가 많이 되고 있다. 이러한 추세에 기반 하여, 온라인 학습 도구와 방송매체 등의 IT 기술을 이용한 e-learning 교육용 콘텐츠 개발이 급격하게 증가하고 있는 추세이다. 하지만 기존의 IT 기술을 이용한 교육용 콘텐츠들은 단방향의 학습 정보만을 제공하기에, 외국어 글을 이해하는 데는 사용자의 학습 편의를 제공하기 어렵다. 사용자 편의가 제공되려면 사용자의 학습 진단에 대한 부가적인 off-line 분석이 요구된다. 이에 본 논문에서는 사용자의 외국어 능력 향상을 위하여, 실시간(on-line)으로 학습 콘텐츠를 제공하여 외국어 능력을 진단하고, 향상시키기 위한 사용자 안구운동 분석 기반의 지능형 학습 도구를 제안한다. 이에 본 논문에서는 사용자 학습상태를 분석하기 위하여 인지심리학/신경생리학 기반의 사용자 학습상태와 관련된 안구 운동 특징 정보를 추출하고 판별 분석한다. 본 논문에서 제안하는 지능형 학습 도구는 앞서 언급한 사용자 안구운동 특징 정보를 기저로 하여 사용자가 외국어 읽기를 수행할 때, 사용자가 응시하고 있는 단어에 대하여, '안다/모른다'를 분석하여, 모르는 단어일 경우 실시간(on-line)으로 웹에서 단어를 검색하고, 정리하여 사용자에게 제공함으로써, 외국어로 된 글을 읽고 이해하는데 도움을 주는 자가 학습 서비스를 제공한다. 제안하는 시스템은 학습자들에게 자기 주도적 학습 도구를 제공하고, 자동화된 학습 콘텐츠로 외국어로 된 글의 이해에 대한 성취와 만족도를 높일 수 있다.
현재 이러닝 표준으로 채택하고 있는 SCORM은 런타임 시 학습자의 수준 변화에 따른 맞춤형 콘텐츠 제공이 어렵고, 선택적 학습을 제어하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 SCORM의 단점을 보완하기 위하여, 수준 평가 모듈, 콘텐츠 재구성 모듈, 문항 출제 모듈로 구성된 맞춤형 콘텐츠 구성 엔진(CCOE : Customized Contents Organization Engine)을 설계 및 구현하였다. 수준 평가 모듈은 문항반응이론을 기반으로 학습자의 수준을 평가하고, 문항 출제 모듈은 각 수준별로 랜덤하게 또는 학습자의 수준에 적합한 문항들을 추출하여 학습 이전 평가, 단원 평가 및 퀴즈로 제공하며, 퀴즈로 제공하기 위해 추출된 문항들을 콘텐츠 재구성 모듈로 전달한다. 콘텐츠 재구성 모듈은 콘텐츠에 태깅된 난이도를 검색하여 학습자의 수준에 적합한 콘텐츠를 추출하고, 문항 출제 모듈로부터 전달받은 퀴즈와 추출된 콘텐츠에 대한 시퀀스를 생성한다. 본 논문에서 제안한 CCOE를 활용하면, 각 단원별로 변화된 학습자의 수준을 재평가하여 변화된 수준에 적합한 학습 콘텐츠를 제공함으로써 학습 효과를 더 높일 수 있을 것으로 기대된다.
코로나19가 확산되면서 비대면 활동이 요구되었고, 서비스로봇의 활용 분야는 점차 증가되고 있다. 본 논문은 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 최근 3년(2018.10~2021.9)간 '서비스로봇 AND 비대면' 키워드가 포함된 키워드 검색을 통하여 코로나19 전후에 서비스로봇의 사용 증가 추세와 비대면과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 1차(2018.10~2019.9) 기간에 키워드 빈도수 0건, 2차(2019.10~2020.9) 기간에 52건, 3차(2020.10~2021.9) 기간에는 112건으로 2차 기간에 비하여 115% 증가하였다. 2~3차 기간에 관계도 키워드 트렌드 연관어 분석에서 공통으로 거론되는 키워드로는 코로나19, 인공지능, 산업통상자원부, LG전자이었으며, 코로나19의 가중치가 제일 크게 나타나 분석 키워드에 연관성이 가장 큰 것을 확인할 수 있었다. 코로나19의 확산으로 비대면이 요구되고 정보통신 기술의 발전으로 서비스로봇은 그 활용 분야가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따른 비대면 경제를 이끌 서비스 로봇의 상용화를 위하여 안전, 성능 분야의 표준화 및 전문성이 요구되는 인력양성이 시급한 실정이다.
본 논문은 과학논문을 통해 30년 후인 2050년까지 가축과 동물성식품의 동향을 예측하면서 미래 동물생명산업 발전 전략으로써 ICT-기반 스마트축산 기술의 필요성을 검토하였다. 전 세계적으로 가축사육과 동물성식품 소비는 인구증가, 고령화, 농촌인구 감소, 도시화 및 소득증가에 대한 반응으로 빠르게 변화하고 있다. 기후변화는 가축 환경, 생산성과 번식효율성을 바꿀 수 있다. 가축생산은 온실가스 배출 증가, 토지 황폐화, 수질오염, 동물복지 및 인간의 건강 문제로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동물생명산업의 다양한 측면에서 4차 산업혁명과 융합된 ICT-기반 스마트축산을 활용하여 기후변화 대응, 생산성 향상, 동물복지, 동물성식품 영양품질 개선, 동물의 질병예방을 위한 선제적인 미래 대응전략이 필요하다. 미래 동물생명산업은 지속 가능성과 생산효율성을 향상시키기 위해 자동화를 통합해야 한다. 디지털 시대에 IoT와 빅 데이터를 사용하는 지능형 정밀가축사양, ICT-기반 스마트축산은 동물생명산업의 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있다. 축사 내부와 외부의 환경 매개 변수를 정밀하게 원격 제어할 수 있는 디지털 시스템으로 구성되어있다. ICT-기반 스마트축산은 인터넷과 휴대폰을 통한 원격 제어를 위해 센싱 기술을 사용하여 동물의 행동복지 및 사양관리를 모니터링 할 수 있다. 농가가 필요로 하는 광범위한 정보의 수집, 저장, 검색 및 보급에 도움이 될 수 있고 새로운 정보서비스를 제공할 수 있다.
데이터의 증가와 AI 기술의 발전에 따라 전 세계적으로 데이터의 활용성을 높이고자 통합 데이터 전략 및 정책 수립이 활발히 진행되고 있다. 최근 연구 분야에서도 국가주도적으로 연구데이터를 활용하기 위해 세계적으로 인프라 사업 및 관리·활용 체계 마련이 이뤄지고 있으며 국내 역시 연구데이터의 검색과 공유를 위한 플랫폼 개발이 활발히 진행되고 있다. 국립재난안전연구원은 국가 재난과 안전관리 총괄 연구기관으로서 재난안전과 관련한 방대한 연구를 수행해 왔으나, 일관성 있는 데이터 관리 체계 및 생산 데이터에 대한 메타데이터 부재, 데이터 활용을 위한 전문인력과 관리 정책 부족 등 원활한 데이터 관리 및 활용이 미흡한 실정이다. 이에 데이터 기반 연구 패러다임의 전환을 위해 재난안전연구데이터의 통합 관리, 활용을 위한 기본계획과 목표모델 검증을 수행하였다. 본 연구를 통해 원내 데이터 통합 관리의 필요성과 실제 수요를 기반으로 데이터 표준화 및 관리 체계 일원화, 전담 조직/인력 구성 등 차별화된 데이터 거버넌스 마련의 필요성을 도출할 수 있었다. 도출된 시사점을 반영한 목표모델의 실효성을 검증하기 위해 파일럿 모델 구축 및 주요 개선 방안을 도출하여 향후 재난안전연구데이터 관리 시스템 구축을 위한 실행 과제로 삼고자 한다.
전 세계적으로 정신건강과 웰빙에 대한 중요성을 인식하고 있고, 세계 행복 보고서를 통해 꾸준하게 대중의 행복 수치를 기록하고 있다. 2019년 중국에서 발생한 코로나19는 사람들의 일상적인 생활에 많은 변화를 가져왔고, 전염병의 장기화로 인한 스트레스 누적이 사람들의 행복에 영향을 주고 있다. 기존 연구에서는 팬데믹 이후 '우울', '불안'과 같은 정신건강에 부정적인 영향을 알렸고, 수치상으로 행복 지수가 낮아졌음을 밝혔다. 전염병 이후 한국 사회에서 대중들이 느끼는 행복의 이슈 변화에 대한 구체적인 이슈를 분석하는 연구는 부족하다. 따라서, 본 연구는 코로나19 이후 한국인의 행복이슈에 생긴 변화를 파악하고 행복을 증진시킬 수 있는 방안을 찾는 것을 목표로 한다. 코로나19 이전 데이터는 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지, 코로나19 이후 데이터는 2020년 1월 1일부터 2021년 12월 31일까지로 시기를 나누어 수집하였다. ERG 이론에 기반한 하위 키워드 32가지를 검색하여 다양한 측면에서 데이터를 수집하였다. 코로나19 전후 토픽 모델링 결과를 국회 미래연구원에서 발표한 '행복 지표 2.0'의 '건강', '안전', '경제', '교육', '관계 및 사회참여', '여가', '삶의 만족' 영역으로 분류하여 비교 분석하였다. 토픽과 키워드의 세부적인 의미에서 코로나19 전후의 차이를 발견할 수 있었다. 각 영역의 관점에서 행복 증진 방안을 토픽과 키워드를 비교 해석한 결과를 기반으로 제시하였다. 본 논문은 실제 대중들의 '행복' 관련 의견을 마이닝하여 코로나19로 인한 심리적 변화에 대한 연구를 확장했다는 점에서 학술적으로 시사한다. 또한, 기존 행복 증진 불행 경감 방안에 대한 연구를 기반으로 하여 객관적인 행복 지표 영역을 활용해 행복 증진 방안을 구체적으로 제시했다는 점에서 실무적 시사점을 갖는다.
본 연구는 바이오 분야 연구데이터플랫폼인 K-BDS를 대상으로, 연구데이터 메타데이터의 품질이 연구데이터플랫폼의 활성화에 미치는 영향 및 이 관계에서 연구데이터플랫폼 이용에 관한 동기부여 요인의 매개효과를 밝히고자 하였다. 먼저 세 변인 간 구조적 관계를 구조방정식모형, 부트스트랩을 통해 분석하였으며 분석 결과, 연구자가 메타데이터의 품질에 대해 중요하다고 생각할수록 연구데이터플랫폼 이용의 동기부여 정도, 그리고 플랫폼의 활성화 의도가 높아지는 것으로 나타났다. 또한 동기부여 요인의 매개효과도 확인되었다. 추가적으로 각 변인의 하위요인간의 세부적인 구조를 회귀분석과 Sobel test를 통해 파악하였다. 그 결과 바이오 분야의 연구데이터 공유의 활성화를 위해서는 검색가능성을, 연구데이터 재이용의 활성화를 위해서는 발견가능성을 높이는 것이 가장 효과적이며, 인용가능성은 플랫폼의 활성화에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 플랫폼을 활성화하기 위해서는 우선적으로 메타데이터 품질을 향상시킴으로써 시스템적인 지원을 충분히 하는 것이 중요하며, 이를 통해 플랫폼에 대한 신뢰를 높이고 인용에 대한 혜택을 제도적으로 정착시켜 갈 필요가 있다는 시사점을 얻을 수 있다.
추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
기후변화에 따른 작물 재배적지의 이동에 관한 정보는 농업분야 적응전략의 기초이기 때문에 연구자들뿐 아니라 정책결정자들도 큰 관심을 보인다. 하지만 재배적지의 개념을 분석차원에서 구체적으로 구현하는 일이 어렵기 때문에 아직 실용적인 적지판정법이 개발된 적이 없다. 본 연구에서는 미래 시나리오 기후조건에서 사과 '후지'의 재배적지를 조사하기 위해 GIS 기반의 탐색기법을 이용하여 전자기후도, 토양전자지도, 수치지형정보, 농업기후 및 작물품질 예측모형 등을 종합적으로 활용, 체계적인 적지판정기법을 구현하였다. '후지'를 대상으로 한 적지판정 1차기준은 지표피복, 경사도, 토성이며, 2차 기준은 월동기간 중 동해위험도, 늦서리 피해위험도, 생육가능기간 등 기후조건, 3차기준은 과피의 색택, 과형지수 등 품질조건이다. 이들 조건을 지리정보시스템의 속성 레이어로 구현하고 중첩분석을 통해 재배적지를 검색하였다. 이 방법을 현재평년(1971-2000년)과 A1B 시나리오의 미래평년(2011-2040년, 2041-2070년, 2071-2100년) 기후에 적용하여 남한 전역을 대상으로 재배적지를 검색한 결과 현재평년의 경우 전국의 6.5%가 후지 재배적지에 해당하였고 2011-2040년 평년기후에는 전국의 약 1.8%, 2041-2070년 평년에는 0.3%, 2071-2100년 평년에는 전국의 0.1%까지 감소하여 전국규모에서 재배적지의 한계선 북상추세를 감지할 수 있었다. 뿐만 아니라 개별 주산지 내에서도 적지이동 양상을 정밀하게 추적할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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