현대사회가 정보화 되어감에 따라 교육분야에서 컴퓨터의 가치는 더욱 높아지고 있으며, 이러한 요구에 발맞추어 컴퓨터를 이용한 교육 기술과 구현 기술은 저작도구를 중심으로 발견하고 있다. 또한 기술공학의 발전으로 교육기회의 확대와 교육방식에 대한 새로운 패러다임을 제시되고 있으며 새로운 형태의 학습을 가능케 하고 있다. 이러한 수세에 따라 상호 작용성이 보다 강화된 원격통신 기술에 기초한 새로운 WBI의 형태가 나타나고 있다. 본 논문에서는 WBI의 기능을 통해 일률적인 WBI(Web Based Instruction)의 컨텐츠 속에서 자신의 수준에 적절하지 않는 수업을 받았던 학습자에게 수준별 학습을 통해 교수과정과 학습과정에 최대한 도움을 주고 학습자의 학습능력을 극대화시키는 효과를 기대한다. 재사용 가능한 컴포넌트와 라이브러리를 통해 쉽고 빠른 웹 개발지원이 가능한 JSP를 사용하여 운영체제에 독립적인 설계를 하며, 이를 통해 개발자의 편의를 극대화 할 수 있다. 또한 교사와 학생의 빠른 상호 작용성을 기대하며, 교수지원 학습평가(LE Loarning Evaluation) 컴포넌트를 통해 수업의 패러다임이나 교수방법을 수정해야 함을 교수에게 가시적으로 제시한다. WBI 도메인에서 교수지원을 위한 부분의 피드백과 재사용의 가능성을 제공함으로써 개발과 비용 면에서의 높은 효율성을 보장하고, WBI 수업모형의 표준화를 기대한다. 이를 통해 교수가 가지는 교수목표를 달성하는 데에 효과적인 방법을 제시한다.
본 논문에서는 CPU가 없는 자가동력 태양광 트랙커 시스템을 제안한다. 기존의 태양광 트랙커 시스템은 CPU를 사용하기 때문에 비용과 내구성의 문제가 발생한다. 또한, 기존의 태양광 트랙커 시스템은 설치 장소 및 환경의 영향을 받기 때문에 높은 발전효율을 기대하기 힘들다. 제안하는 태양광 트랙커 시스템은 광 추적센서와 모터의 연동회로를 이용하여 최대의 태양광을 추적하기 때문에 고효율 운전이 가능하고 아날로그 소자들로만 구성되어 있기 때문에 수동소자만큼의 시스템 수명이 보장된다. 또한, CPU를 사용하지 않기 때문에 프로그램 오류로 인한 오작동이 없으며, 설치 이후 유지 및 보수가 간단하다. 제안하는 태양광 트랙커 시스템의 타당성은 1년 동안의 실증 실험 결과를 통해 검증하였다.
인터넷에서 단말기의 이동성을 보장하기 위한 연구는 크게 매크로 이동성과 마이크로 이동성의 두 가지로 분류 가능하다. 매크로 이동성의 경우 IETF의 RFC 2002로 수렴되는 추세이나 마이크로 이동성의 경우 다양한 방안들의 논의 중이다. 본 논문에서는 기존의 Mobile IP에 LA(Local Agent) 개념을 도입하여 이동 노드의 빈번한 지역 핸드오프를 LA에 전담시켜 HA가 관여하지 않도록 하는 기법을 제안하였다. 따라서 최대 핸드오프 지연을 MN과 MN의 HA간 거리의 영향을 받지않고 일전 수준으로 제한할 수 있다. 등록비용과 핸드오프 지연으로 인한 패킷 손실 확률 측면에서 기존 Mobile IP와 LA 개념을 적용했을 경우에 대한 분석을 수행함으로써 제안된 모델이 Mobile IP의 성능향상을 시킬 수 있음을 검증하였다.
자판기가 먹고 사는 것은? 돈이다. 돈이 아니면 자판기는 그 존재가치를 보장받지 못함은 물론 작동자체가 되지 않는다. 투입금액에 상응하는 물품을 무인서비스 하기 위해선 돈을 투입되는 기본행위가 우선 이루어져야 한다. 이 기본행위는 소비자와 자판기와의 1차적인 약속이자 신뢰성이 전재되지 않으면 않되는 가장 중요한 연결고리이다. 그런데 이러한 가장 기본적이고 중요한 연결고리가 최근 외부적인 환경변화에 따라 위협받고 있다. 한국은행 및 조폐공사의 변경 1000원권 발행계획으로 자판기가 이를 인식하지 못하는 사상 초유의 사태가 산업계에 닥쳐올 상황이기 때문. 지폐를 인식하지 못하는 자판기는 엄청난 직무유기이다. 지폐가 안되면 동전을 넣으면 되지 않느냐 하는 시각도 있겠지만 동전이 있으면 지폐는 애초 꺼내지도 않는 게 일반적이다. 가뜩이나 시장부진에 시달리는 산업계에 전혀 예기치 않았던 시장악재. 이 문제에 제대로 대처하지 못하면 자판기 산업은 큰 위기상황에 빠질 가능성도 크다. 그간 협회도 이 사안의 원활한 해결을 위해 산업계를 결속해 줄기차고 강력한 대응을 진행해 왔다. 그탓에 아직 본격적인 발권이 이루어지지 않고 발권시기도 산업계에서 요구하는 시기를 최대한 수용, 점차적인 발급을 진행해 피해를 최소화 하겠다는 확답을 받아 놓은 상태이지만 문제는 그렇게 간단하지 않다. 교체비용문제, a/s문제, 필드대응, 매출감소, 기계파손 등 현시점에서 우려되는 상황은 너무도 많다. 따라서 이 부분에 산업계가 어떻게 적극적인 대응을 진행해 나가느냐에 따라 그 피해와 파장의 범위가 달라질 것으로 보여진다. 현시점에서는 최소한의 피해가 와닿도록 필드에서의 원활한 대처를 목표로 하고 있지만 결고 쉽지만은 않는 일이다. 본란에서는 현재 변경 1000원권에 대한 산업계의 대처 현황을 알아보고 산업계가 피해를 최소화하고 현명한 대처를 진행 할 수 있는 방법을 모색해 보는 시간을 마련했다.
결함이 발생하는 센서 네트워크 환경에서 데이터 전송의 신뢰도와 집계질의의 정확도를 보장하기 위해 각 센서 노드들에 유일한 비트 식별자를 할당하고, 이를 이용한 다중 경로 라우팅 기법이 제안되었다. 하지만 기존 다중 경로 라우팅 기법은 네트워크 토폴로지 변경 시 발생하는 노드 식별자의 재할당에 따른 높은 갱신비용이 발생한다. 본 논문에서는 데이터의 중복 집계를 방지하는 동시에 식별자 갱신 비용을 줄이는 새로운 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 기존 기법과 성능을 비교평가 하였다. 그 결과, 제안하는 기법은 네트워크 결함에 따른 복구에 필요한 데이터 전송량을 평균 95% 감소시켰고 단위 질의당 데이터 전송량을 최대 22% 감소시켰다.
최근 큰 관심을 받는 빅데이터는 분산처리를 통해서만 효과적으로 처리할 수 있다. 분산처리란 주어진 쿼리를 여러 대의 컴퓨터로 분할하고 각 분할된 데이터의 계산 결과를 취합하는 과정으로, 주어진 하드웨어 리소스를 효과적으로 최대한 사용하는 것이 중요하다. 하둡은 이러한 분산처리를 가능하게 하는 플랫폼 중의 하나로 분산처리에 사용된 컴퓨터의 개수만큼 성능 향상을 기대할 수 있는 확장성을 최대한 보장하는 매우 성공적인 플랫폼이다. 이 논문에서는 하둡 플랫폼이 얼마나 최적화 되어있는지에 대한 객관적이고 계량적인 지수를 제공함으로써 주어진 하둡 플랫폼의 효율성을 측정한다. 방법론적으로는 로렌츠 커브를 이용하여 하드웨어 리소스들이 얼마나 잘 균등히 배분되어 있는지 살펴보고 CPU, 디스크 일기/쓰기 및 네트워크 병목현상에 따른 비용을 감안한 최적화된 로렌츠 커브를 찾음으로써 최적화 지수를 산출한다. 바꾸어 말하면, 이러한 최적화 지수는 주어진 하둡 플랫폼이 얼마만큼의 성능 향상이 가능한지 알려주는 척도로 오랜 시간을 필요로 하는 빅테이터의 처리 속도 개선을 위한 중요한 정보를 제공한다. 실험 자료 및 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 방법을 검증하였다.
안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
유류오염사고 시 피해보상을 둘러싸고 가해자와 피해자간에 복잡한 사회적 문제를 유발할 수 있다는 점에서 오늘날 각국은 사고의 방지와 사고 후 보상대책에 다각적인 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 국내 외 유류오염사고 시 피해자에 대한 충분한 보상방법이 강구되어 야 한다는 관점에서 유류오염방지법제의 개선 발전방향을 제시하고 선주책임상호 보험조합 (P&I Club) 과 국제기금 (IOPC Fund)으로부터 피해 배상 보상을 받기 위한 제도적인 연을 살펴보고, 주요 유류오염 사고의 손해배상 보상 관련 쟁점을 조사 분석하여 손해배상을 최대한 보장할 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 그리고 기름유출 규모별 지원체계와 복구방안 유류오염손해 배상 보상청구에 있어서 개선방안 및 정책 대안을 제시하고자 한다.
열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 상용 이미지 처리 프로세서를 이용한 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 제안한 모듈은 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈대비 약 10~20%의 성능향상을 보이며, 대기모드를 포함하면 최대 50%까지 성능향상을 보인다. 그리고 시스템 모듈화를 통한 높은 확장성을 보장한다. 뿐만 아니라 제안한 모듈은 기존의 FPGA 기반 모듈의 단점인 낮은 확장성과 재활용성을 보완함으로써 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용이 가능하다. 따라서, 이러한 장점으로 다양한 고객의 요구사항 만족, 제품 설계 및 개발 일정 단축 등 다양한 이점을 얻을 것으로 기대한다.
유비쿼터스 컴퓨팅에서 컨텍스트-인식은 사용자에게 개인화된 최적의 서비스를 제공하기 위하여 서비스 추론을 위한 입력 데이터를 획득하는 중요한 과정이다. 기존 연구는 사용자와 주변 환경 정보를 컨텍스트 인식의 주요대상으로 간주하고, 이를 위한 센싱 기반의 미들웨어나 공간 내의 대상에 식별자를 부여하여 이를 관리하는 서버를 제시하고 있다. 가정이나 사무실, 혹은 자동차와 같이 사용자가 많은 시간을 보내는 동일한 공간에서는 사용자에게 제공되었던 서비스의 일련적인 상황 정보가 개인화된 최적의 서비스를 추론하기 위한 중요한 요소가 될 수 있다. 본 논문은 사용자와 사용자에게 제공된 서비스 간에 일련의 상황 정보를 사용자의 휴대용 디바이스에 저장하고, 이를 컨텍스트-인식의 대상으로 확장하는 자생적 컨텍스트 모델을 제안한다. 제안 모델은 컨텍스트-인식 단계에서 발생하는 중복된 센싱과 불필요한 검색을 최소화하고 사용자의 익명성을 최대한 보장하며 미들웨어의 컨텍스트 관리를 비용을 줄인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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