맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.
전자 카탈로그 상에서의 상품 검색은 카탈로그에 명시되어 있는 상품을 찾는 표준상품검색과 소비자가 원하는 상품을 맞춤 하는 맞춤상품검색으로 분류할 수 있다. 현재의 대부분의 상품 검색은 표준상품검색에 의존하고 있다. 특히 기업간 구성요소기반(Component-based) 상품의 경우 표준상품검색만으로는 구매자의 다양한 요구에 응하기가 어렵다. 따라서 웹 상의 전자 카탈로그에서의 동적인 맞춤검색에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구성기반 상품에 대해서 표준상품검색만으로는 구매자가 원하는 상품의 검색가능성(Feasibility)과 검색된 대안들이 조정(Adjust) 프로세스 과정을 거쳐 최적해 도달 가능성(Admissibility)이 보장되지 않음을 보이고, 이에 대한 효과적인 방법론으로 검색가능성과 최적해 도달 가능성을 지원하는Template-based Reasoning 방법론을 제안 한다. Template-based Reasoning은 구매자의 요구사항에 따른 대안탐색 부분과 선택된 대안에 대한 조정과정의 두 단계로 이루어진다. 구매자의 주요 선호도(MUST Preference)에 근거하여 대안들을 탐색하고, 탐색 된 대안들 간의 우선순위를 결정한다. 조정 단계에서는 옵션(Options)의 확장을 통해 구매자의 맞춤사양에 따른 상품을 제안하고, 제약 및 규칙기반 추론(Constraint and Rule Satisfaction Approach)을 이용하여 옵션(Options)들 간의 제약조건에 따른 호환성(Compatibility)을 조사하고, 적정가격의 상품을 제안한다. 본 방법론은 Template을 사용하여 기본적으로 구매자가 원하는 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.
최근 패션사업은 고부가가치 실현을 첫째 목표로 사업전략을 세워 추진을 하고 있다. 이 중 으뜸인 신사복의 완성은 오직 한사람의 신체치수를 통해 패턴을 제작하여 최적, 최상의 옷을 제작함에 있다. 본 논문에서는 업체와 고객의 니즈를 만족시키기 위해 신사복 제작 과정과 시간, 비용절감에 큰 영향을 끼치는 패턴제작을 자동화하는 시스템을 제안하였다. 결과적으로 고객의 시간과 비용을 아끼며 최적의 신사복을 제공함으로써 고객의 니즈와 맞춤 정장의 수요를 증가시키며, 맞춤 신사복 업체의 프렌차이즈화가 더욱 쉽게 이루어 질 수 있다.
멀티프로세서 시스템 온칩 (MPSoC) 플랫폼은 고성능 임베디드 시스템을 위한 핵심 구성요소이다. MPSoC 를 구성하는 각각의 처리요소 (processing element, PE)는 대응하는 태스크의 연산 특징에 맞춤으로 최적화되어 있어야 한다. 갈수록 증가하는 고성능의 요구에 따라 동종 MPSoC 는 각각의 태스크 연산 특징에 최적화된 다양한 PE 를 보유한 이기종 MPSoC 로 발전되어 왔다. 따라서 이기종 MPSoC 의 코어들은 응용에 특화된 맞춤형 명령어 세트로 설계된다. 하지만 이러한 이기종성은 다양한 태스크로 구성된 응용들을 어떻게 서로 다른 특성을 지닌 PE 들에 매핑해야 최적의 시스템을 구성할 지를 결정해야 하는 부담을 컴파일러와 같은 툴에 지우고 있다. 잘못된 매핑은 시스템 성능을 현저히 저하시킬 소지가 있다. 본 연구에서는 멀티미디어 응용 태스크의 연산 패턴을 분석하여 최적의 태스크 매핑을 결정하는 기법을 제안하고 있다.
운전면허 시험이 존재하는 동안 운전면허 학과시험은 필수적인 시험제도로 존재 할 것이며 향후 상당기간동안 지속적으로 산업화가 될 것으로 전망 된다. 그러나 기존의 서적을 통한 학습은 이미 출제 되었던 문제로 지정된 상황에 대한 대처 방법을 평가하는 것에 지나지 않는다. 또한 운전면허 학원에서 학과시험을 취득 할 경우 과도한 시간과 경비가 소요할 뿐만 아니라 학습효과 면에서도 비효율적인 것으로 평가되고 있다. 때문에 학습자의 능력, 연령 등을 고려한 맞춤형 운전면허 학과시험 시스템의 시급의 도입이 시급하며 이를 편리하게 학습 할 수 있는 E-Learning 멀티미디어 콘텐츠 개발이 필요하다. 이에 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학습자의 상황에 맞는 맞춤형 교육이 이루어 질 수 있는 맞춤형 운전면허 학과시험 학습 시스템을 제안하고자 한다. 이를 통해 학습자의 문항반응의 오답분석을 통하여 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 선택하여 학습자에게 제공하는 과정을 반복함으로써 동적 맞춤형 E-Learning 학습방식을 제공하고, 난해한 교통 법규를 쉽고 재미있게 학습할 수 있을 것으로 기대해 본다.
본 논문에서는 인터넷을 통한 운전면허 학과시험 학습시스템을 설계한다. 문항반응이론에 의거하여 학습자 능력모수를 정확히 측정하고, 측정된 학습자의 능력에 따라 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 동적으로 제공함으로써, 짧은 시간에 효과적으로 합격에 도달할 수 있도록 하는 개인 맞춤형 이러닝 시스템을 제안한다. 본 학습시스템은 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 개념 단위 오브젝트 형태의 운전면허 학과시험용 학습콘텐츠들과 문제은행 데이터베이스에 저장된 운전면허 학과시험용 평가문제들을 연계하여, 학습자의 문항반응에 따라 최적의 문항과 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계된다. 각 문항들은 난이도, 변별도, 추측도의 문항모수를 보유한다. 또한 사용자 프로파일 데이터베이스에는 학습자들의 상태정보, 운전면허 학과시험용 평가문제들에 대한 피험자들의 문항반응을 유지 관리하고, 피험자들의 문항반응을 기초로 학습자 능력모수를 저장한다. 이들 데이터베이스는 인터페이스 에이전트, 콘텐츠 문항선택 & 피드백 에이전트 및 오프라인 추정기로 구성된 동작구조에 의하여 온라인 혹은 오프라인 형태의 동적 맞춤형 학습방식을 제공하여 최적의 학습과정을 제공한다.
본 연구에서는 지역 맞춤형 지하수자원 최적 운영 관리 방안 제시를 위하여 국내 수자원 분야 연구 동향 분석을 실시하였다. 수자원 분야와 지하수 자원 분야에서 세부 분류 분야를 결정하였다. 수자원 및 지하수자원 관련 연구의 사례 및 동향 분석을 통해 장기 관측 가능 실증 연구 부지의 확충, 공간 단위 위주의 수자원 평가, 법률 및 조례의 유역 특성 미반영 등 세 가지 개선 사항을 제시하였다. 본 연구의 연구 결과는 지하수자원 관리 정책 입안자 집단으로 하여금 연구 현장에서 요구 사항을 파악할 수 있고, 이후 지하수자원 관리 정책 결정 시 정책적 판단 근거가 될 것으로 기대된다.
본고에서는 개인 또는 기업이 아이디어를 제품화하는 과정에서 겪게 되는 생산진입의 어려움을 해소하기 위해서 개인맞춤생산을 지원하는 개방형 제조서비스 플랫폼 (FaaS: Factory as a Service)을 제안한다. FaaS 플랫폼은 다양한 고객들의 맞춤형 제품에 대한 요구를 수용하여 가능한 대량 생산에 가까운 효율로 생산하도록 설계하였으며, 개인맞춤생산을 위한 스마트 제조기술과 제조서비스 플랫폼 기능을 제공한다. FaaS 플랫폼은 고객이 자신이 원하는 제품생산의 요구를 정확하게 지속적으로 전달하기 위해 개방성을 제공하는 FaaS 클라우드 계층과 다양한 이종 제품들을 최적의 생산 효율을 가지고 혼류생산 할 수 있도록 하는 FaaS 제조운영 계층, 그리고 3D프린터, 로봇과 같은 혁신형의 제조설비들을 IoT(Internet of Things)를 기반으로 유기적으로 연결함으로써 팩토리 전체 성능을 향상시키도록 하는 FaaS 실행제어 계층으로 구성된다. 본 고에서 제안한 FaaS 플랫폼은 향후 기술개발 결과물을 실 수요 제품을 생산하는 ICT융합형 제조서비스 스마트팩토리 실증테스트베드에 적용하여 시범운영을 통해 기술을 검증하고 확장할 계획으로 있으며, 이를 통해 창업 기업이나 중소 제조기업들이 신제품의 시장진입시간을 단축시키고, 실질적인 펀딩 효과를 가질 수 있기를 기대한다.
목적: 지수감소곡선을 이용하여 착색렌즈에서의 착색시간과 시감투과율 사이의 관계를 대표할 수 있는 실험적 맞춤곡선(empirical fitting curve)을 도출한다. 방법: CR-39 렌즈와 6가지 색상의 염료를 이용하여 총 90개의 착색렌즈를 제조하였고, 실험적 맞춤곡선을 구하기 위한 시험곡선(trial curve)으로서 단일(single), 2중(double) 및 3중(triple) 지수감소곡선(exponential decay curve)을 이용한다. 결과: 최적의 실험적 맞춤곡선은 3중 지수감속곡선인 것으로 밝혀졌다. 결론: 착색시간에 따른 시감투과율의 변화를 대표하는 적절한 실험적 맞춤곡선으로서 3중 지수감소곡선을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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