본 연구는 AHP(Analytic Hierarchy Process)법을 이용하여 우리나라 물류시스템를 구성하는 분석요소인 '내부 구성요소'와 '외부 요구항목'을 추출하고, 이들 요소의 가중치 및 우선순위 제시하여 우리나라 물류시스템 효율화에 시급한 개선점 제시를 연구의 목적으로 하였다. 연구의 결과, '내부 구성요소'는 도로, 철도, 해운, 항공, 파이프라인의 총 5가지 요소로 구성됨을 확인하였다. AHP법을 이용한 분석결과, 설문에 응답한 전문가들은 도로(0.312)를 가장 중요한 내부 구성요소로 판단하고 있으며, 해운(0.269)을 2순위, 철도(0.239)을 3순위, 항공(0.118)을 4순위, 파이프라인(0.063)을 5순위로 중요하게 고려하고 있었다. 한편, 물류시스템 '외부 요구항목'은 기반시설, 운영효율성, 정보시스템, 인적자원, 비즈니스환경, 정치적환경, 연계성 등 총 7가지 요소로 구성됨을 확인하였다. '외부 요구항목에 대하여 AHP법을 적용한 결과 설문에 응답한 전문가들은 요구항목 중 기반시설(0.322)을 1순위, 운영효율성(0.206)을 2순위, 정보시스템(0.151)을 3순위, 인적자원(0.121)을 4순위, 비즈니스환경(0.075)을 5순위, 연계성(0.073)을 6순위, 정치적환경(0.052)을 가장 낮은 순위로 판단함을 알 수 있었다.
이 연구는 컴퓨팅사고력에서 추상화의 의미를 명확히 확인하고 그 구성요소를 정제하는데 목적이 있다. 그래서 기존 정보교육 분야에서 제시된 추상화 의미를 파악하여 그 의미를 명확히 하고, 관련 구성요소의 개념을 정제하여, 정보교육이 나아가야할 방향에 대한 시사점을 도출하였다. 이 연구의 결론은 1)컴퓨팅사고력에서 추상화를 위한 구성(composition) 과정이 필요함을 확인하였고, 2) 컴퓨팅 사고력에서 추상화는 가설연역적 사고과정으로 인지발달에 도움이 될 것으로 판단되었다.
멀티미디어 시스템(Multimedia system)이란 단일 매체(Media)를 통해서 정보를 한가지 형태로 제공하던 종래의 방식과는 달리 필요한 정보를 문자, 오디오, 비디오, 그래픽스 등 여러 가지 매체를 통하여 다양한 형태로 제공해 줄 수 있는 시스템이다. 본 연구에서는 멀티미디어 시스템의 고유특성상 인간공학 연구가 필요한 여러가지 요소들을 고찰하여 보고, 이를 바탕으로 사용자 인터페이스(User interface)의 전반적인 사용편의성(Usability)에 영향을 미치는 주요 설계변수들을 추출하였다. 멀티미디어 시스템에서의 인간공학적 고려요소를 도출하기 위한 기본 작업으로서 멀티미디어 시스템을 사용자(user), 작업(task), 인터페이스(interface), 정보형태(information type), 환경(environment)의 5가지 구성요소로 나누고 이들 구성요소들 간의 연관관계를 멀티미디어 시스템의 설계에 필요한 기본구조(framework)의 형태로 정리하였다. 이러한 구성요소에 관련된 인간공학적 설계변수들을 상세히 조사하고, 조사된 90여개의 설계변수들 중 연구가 미진한 변수 또는 사용편의성에 영향을 많이 미칠수 있는 변수들만 추출하여 주요 변수들을 설정하였으며 이 변수들은 체계적인 연구계획(Research plan) 설정에 입력자료로 사용될 예정이다.
인터넷 상에서 사용자들에 의해 생성되는 위치기반 컨텐츠의 종류와 형태가 관련 서비스와 함께 다양해지고 있다. 본 논문은 이러한 컨텐츠를 위한 컨텐츠 중심 네트워킹의 구조(Framework)를 제시한다. 제안하는 컨텐츠 중심 네트워킹 구조는 3가지 구성요소로 이루어진다. 가장 기반이 되는 첫 번째 요소는 Context에 기반한 컨텐츠 명명(Content Naming)이고, 두 번째 구성요소는 컨텐츠 중심의 네트워킹의 핵심 구성 요소인 캐쉬의 운용을 위한 메타 알고리즘이다. 마지막 구성요소로서 위치기반 컨텐츠에 대한 요청 및 획득을 위한 전달 메타 알고리즘을 제시한다.
일반적으로 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간, 구간값 퍼지집합,모호집합 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문은 시스템에서 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 갖는 가중 구성요소를 위한 퍼지시스템의 신뢰도를 분석하는 방법을 설명한다. 퍼지시스템에서 가중 구성요소들의 신뢰도와 가중간은 삼각 퍼지숫자로 표현한다. 제안한 방법은 삼각 퍼지숫자의 퍼지산술연산을 사용하고 가중 구성요소의 가중값을 고려한다. 그러므로 기존의 방법들 보다 실행속도가 더 빠르고 그리고 더 유연한 실행이 가능하다.
취약성 진단을 위한 시뮬레이션 시스템의 주요 구성 요소인 네트워크 모델의 설계 및 구현을 소개한다. 특히, 네트워크에 존재하는 취약점을 진단, 분석하기 위한 모델링 방법론을 제시하고, 구체적인 모델의 설계와 구현을 수행하였다. 네트워크 모델은 네트워크 구성요소인 허브, 라우터 및 네트워크 호스트들을 추상화한 모델들의 결합(Coupling) 형태로 구성되며, 각 구성 요소들은 각자의 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 각 구성요소의 취약성의 집합으로 네트워크를 표현하고, 취약성을 기반으로 한 네트워크 모델의 구조적인 특성과 동적인 특성을 제시한다. 취약성 진단을 위해 제시된 모델링 방법을 통해 구현된 네트워크 모델은 시뮬레이션 실행을 통해 분석되어 그 유효성을 검증하였다.
최근 우리나라는 4차 산업혁명 시대와 함께 도시문제 해결방안으로 스마트시티가 각광받고 있다. 그러나 관광, 산업, 특정 고급 주거단지로만 조성이 되고 있으며 정작 실질적으로 도움을 받아야 할 노인이나 장애인 등 정보약자들은 체감하지 못하고 있다. 본 연구는 국내에 적합한 스마트시티 개념을 정립하고, 정보약자를 고려한 스마트시티의 전문가 관점과 실제 정보약자 관점에서의 물리적 비물리적 구성요소의 우선순위를 도출하고, 비교 분석하였다. 정보약자를 고려한 스마트시티는 물리적인 요소뿐만이 아닌 비물리적 구성요소도 중요하다는 결론과 전문가와 실제 정보약자의 우선요소의 차이점을 도출하였으며, 정보약자의 니즈를 반영하여 개발 발전될 수 있는 정보약자를 고려한 스마트시티 조성방향을 제시하고자 한다.
그림책의 교육적 활용 가치와 페리텍스트의 서사적 중요성에 대한 학문적 관심이 증가하면서 그림책 분석 시 사용되는 페리텍스트 구성 요소에 대한 체계적인 고찰이 요구되는 실정이다. 이에 본 연구에서는 그림책 페리텍스트를 분석한 11편의 선행연구에서 사용한 페리텍스트 구성 요소를 고찰한 후, 네 가지('기본적 정보', '물리적 요소', '위치적 요소', '콘텐츠 요소')로 범주화하여 분석틀을 제안했다. 첫 번째 범주는 '기본적 정보'로 '제목', '작가명', '출판 정보', '수상 정보', '헌사/감사의 말', '추천사' 등이 포함되며, 두 번째 범주는 '물리적 요소'로 '판형', '제본', '재질' 등이 포함된다. 세 번째 범주는 '위치적 요소'로 '표지(앞표지, 뒤표지, 책등)', '면지', '표제지', '간기면', '덧싸개 및 띠지' 등이 포함되며, 네 번째 범주는 '콘텐츠 요소'로 '글', '그림', '타이포그래피', '레이아웃', '페이지 형태' 등이 포함된다. 본 연구결과를 통해 다양한 그림책의 페리텍스트 분석 및 활용 연구가 활성화될 수 있을 것으로 기대한다.
이제까지 Protein이나 RNA와 같은 분자의 구조는, 대부분 X-ray crystallography나 Nuclear Magnetic Resonance (NMR) 방법을 통해 분석이 이루어 졌다. 이 방법들은 실제 분자를 직접 원자레벨에서 분석하는 방법으로, 분자를 구성하는 모든 원자의 3차원 좌표 정보를 얻어 낼 수 있다. 원자의 3차원 좌표 정보는 분자의 전체적인 모양과 구조를 이해하는데 유용한 정보이다. 하지만, 분자의 구조를 좀 더 완벽히 이해하기 위해서는 원자 레벨의 좌표 정보 보다는 좀 더 높은 차원에서의 구조 정보가 필요하다. 특히 분자의 구조를 예측하거나, 분자들 사이에 결합 관계를 예측하기 위해서는, 원자 레벨의 정보만으로는 필요한 모든 정보를 얻을 수 없다. 이러한 경우, 분자의 2차원 또는 3차원 구조 요소 (structural elements)가 더욱 좋은 정보를 제공해 줄 수 있다. Protein 분자의 경우. 이미 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있다. 그러나 RNA의 경우 protein에 비해 알려진 결정 구조가 적기 때문에. 아직까지 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 알아내는 자동화된 방법이 알려져 있지 않다. 따라서, 이제까지는 RNA의 구조 요소를 알아내기 위해, 사람이 직접 RNA분자의 3차원 좌표 정보를 분석함으로써 많은 시간과 노력이 필요했다. 이 때문에, 우리는 RNA의 원자들의 3차원 좌표 정보를 이용해서, 2차원 구조요소와 3차원 구조 요소 정보를 자동화된 방법으로 밝혀내는 알고리즘을 개발하였다. 우리는 분자를 구성하고 있는 원자들의 3차원 좌표 정보를 Protein data bank (PDB)에서 가져왔다. 우리의 알고리즘은 PDB file형태의 데이터라면 protein-RNA 복합체나 RNA 분자 모두에서 RNA의 2차원 구조 요소나 3차원 구조 요소를 얻어낼 수 있다. 우리의 연구는 RNA의 원자레벨의 3차원 좌표 정보를 이용해서 RNA의 구조 요소를 뽑아내는 첫 번째 시도로, 우리의 알고리즘을 통해 얻어진 구조 정보는 RNA의 구조 예측 연구나. protein-RNA complex의 결합 예측 연구에 많은 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
본 논문은 다양한 위치 획득 시스템에 따라 다른 형식을 가지는 위치 데이터와 이에 따른 표준의 차이를 해결하기 위해 DMLI(Description Model for Location Information)을 제안한다. DMLI는 다른 형식으로 표현된 위치 데이터에 대한 메타데이터를 재정의 하지 않고, 모두의 의미를 포괄하는 메타데이터로 재분류하는 분류체계 모델이다. DMLI는 시설물(Facility), 장소(Place), 서비스(Service) 요소들로 구성된다. 시설물은 공간을 정의하는 최상위 요소로 공간 사용목적과 용도 및 기능에 따른다. 장소는 시설물을 구성하는 최하위 요소다. 서비스는 장소에서 제공 가능한 서비스를 말한다. 또한 위치관련 메타데이터 요소간의 정보를 정의한 사전을 이용하여 기존의 위치 데이터에 대한 메타데이터 요소를 DMLI에서 제안한 메타데이터 요소로 변환이 가능하다. 사전을 이용함으로서 또 다른 형식의 위치 데이터가 입력되어도 DMLI 형식으로의 변환이 용의하다. DMLI 형식으로 재분류된 위치관련 메타데이터들은 공간 사용 목적과 제공 가능한 서비스를 명확히 표현한다. 또한 위치관련 검색, 통계 등의 서비스를 제공하는 어플리케이션을 통하여 다양하게 응용되어 사용된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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