기업 환경의 변화에 의해 비즈니스 프로세스는 변경되며, 따라서 워크플로우와 이에 영향을 받는 요소들의 변경도 수반된다. 이때 워크플로우 관리시스템(WfMS)이 워크플로우의 변경에 따라 영향을 받는 요소를 예측하고 동적으로 변경하는 것은 어려운 문제이다. 이를 위해 본 논문에서는 Enterprise 온톨러지를 활용하여 워크플로우 변경 시 영향을 받는 요소를 예측해 보았다
정보 통신 기술의 발달은 전산화, 정보화, 지식 정보화 과정을 거쳐 현재 차세대 패더다임인 유비쿼터스화 단계에 이르렀다. 시간과 장소에 구애받지 않고 언제 어디서나 창의적이고 효율적인 학습자 중심의 교육환경을 제공할 수 있는 u-러닝 기술은 7차 교육과정 수행과 함께 필수적인 요소로 부각되고 있다. 최근 교육과정이 u-러닝 환경으로의 변화에 따라 교수 학습 체계 역시 변화가 예상된다. 그리고 ICT를 활용한 교수 학습 모형과 교과별 콘텐츠에 대한 개발이 활발한 이유도 현재 u-러닝이 적극 추진되면서 교육환경에 대한 새로운 요구와 필요성이 증대되고 있기 때문이다. 따라서 교육환경인 u-러닝 시대에 맞추어 교과목에 대한 교수-학습 모형 연구가 이루어 져야 할 것이다. 본 연구에서는 선행 연구된 학습모형을 비교, 분석하여 유비쿼터스와 u-러닝에 대한 특성과 기능, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술에 대해 고찰한다. 그리고 기존 컴퓨터 교과 분석을 통하여 컴퓨터교과의 중요성과 교육방법 영역, 컴퓨터교과 교수-학습 모형에 대한 연구를 통해 u-러닝 환경에서의 컴퓨터 교육을 위한 프로젝트 기반 교수-학습 모형을 설계하고 구현한다.
컴퓨터 네트워크는 컴퓨터와 컴퓨터를 이어주는 단순 기능에서 벗어나 "네트워크가 곧 컴퓨터이다"라는 명제가 등장할 만큼 정보 기술 발전의 핵심으로 부각되고 있다. 따라서, 새로운 정보 통신망이나 컴퓨터의 연구 개발은 네트워크 기능의 고속화, 고성능화, 지능화에 중점을 두고 있다. 과거의 컴퓨터 통신은 단순한 터미널과 과학 계산용 서버를 연결하고 데이터 전송을 하는 목적에 국한되었으나 현재는 취급하는 정보가 다양해지고 수많은 사용자들이 개인용 컴퓨터를 갖게 되고 정보 통신망이 대규모로 확산됨에 따라 멀티미디어 데이터의 전송, 교환, 생성, 가공, 축적, 변환, 수집으로 기능이 확대되었다. 또한, 컴퓨터 그래픽 기술이 발달하므로서 네트워크를 통한 그래픽 전송 특히 3D그래픽 전송을 통한 서비스에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에따라 개발된 VRML(Virtual Reality Modeling Language)에 대한 소개와 이를 이용한 관광 가이드 서비스개발에 대한 과정 및 3D모델링, 응용 분야에 대하여 알아 보고 가상현실 기반 가이드 서비스에 대한 기초 연구를 통해 발생된 문제점과 도출해 낼수 있는 결과 및 앞으로의 개선 방향에 대하여 알아보기로 한다. 알아보기로 한다.
본 논문에서는 객체 추적 기술을 이용한 분석 프로그램과 분석한 데이터를 시각화하여 제공하는 웹서버로 구성된 풋살 영상분석 시스템을 소개한다. 기존의 분석 시스템의 경우 특수한 장치나, 고비용의 카메라를 이용하기 때문에 사용자들이 쉽게 이용하기에 부담스럽다. 따라서 본 논문에서는 평면 영상만을 이용해 선수의 경기를 분석하여 데이터를 시각화하는 시스템을 설계하고 개발한다. 객체를 추적하며 누적된 값을 계산하여 객체의 픽셀당 거리를 구하고 이를 기반으로 속도 관련 데이터와 거리 기반 데이터를 추출한다. 추출된 데이터를 시각화 라이브러리를 통해 그래프와 이미지로 변환하고, 웹페이지를 통해 편리하게 이용할 수 있도록 한다. 본 분석 시스템을 통해 기존의 분석 시스템의 문제점을 개선하고 데이터 기반의 과학적이고 효율적인 분석을 이용할 수 있도록 한다.
본 연구는 최근 펜데믹 위기에서 교육의 변화하는 모습을 점검하고 미래의 학습에 대한 모습들을 예측하기 위해 이러닝과 학습분석에 대한 신흥기술의 동향을 살펴보고자 한다. 연구방법으로 신흥기술의 '하이프 사이클'과 '이러닝 예측 하이프 커버'를 기반으로 하여 각 단계별 기술들을 점검하고 펜데믹 위기에서 더 공고히 된 이러닝과 학습 관련 기술들이 무엇인지 살펴본다. 또한 하이프 사이클의 5단계인 기술촉발 단계, 부풀려진 기대의 정점 단계, 환멸 단계, 계몽 단계, 생산성 안정 단계인 각 단계별 학습과 관련된 기술들은 어떤 것이 있으며, 그 기술들이 이러닝과 학습분석에 어떠한 영향을 미칠 것인지 예측해 본다. 향후 연구로는 본 연구를 기반으로 인공지능이 이러닝과 학습분석에서의 역할을 알아보고자 한다.
국가기후기술정보시스템은 국내 환경기술과 국외의 수요기술 정보를 제공하는 검색 시스템이다. 그러나 기존의 시스템은 유사한 뜻을 가진 단일 단어와 복수 단어들을 모두 식별하지 못하기에 유의어를 입력했을 경우 검색 결과가 다르다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 유의어 사전을 기반으로한 환경기술 검색 시스템을 제안한다. 이 시스템은 Word2vec 모델과 HDBSCAN(Hierarchical Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise) 알고리즘을 이용해 유의어 사전을 구축한다. Word2vec 모델을 이용해 한국어와 영어 위키백과 코퍼스에 대해 형태소 분석을 진행한 후 단일 단어와 복수 단어를 포함한 단어를 추출하고 벡터화를 진행한다. 그 다음 HDBSCAN 알고리즘을 이용해 벡터화된 단어를 군집화 해주고 유의어를 추출한다. 기존의 Word2vec 모델이 모든 단어 간의 거리를 계산하고 유의어를 추출하는 과정과 대비하면 시간이 단축되는 역할을 한다. 추출한 유의어를 통합해 유의어 사전을 구축한다. 국가기후기술정보시스템에서 제공하는 국내외 기술정보, 기술정보 키워드와 구축한 유의어 사전을 Multi-filter를 제공하는 Elasticsearch에 적용해 최종적으로 유의어를 식별할 수 있는 환경기술 검색 시스템을 제안한다.
교육부 "초 중등학교 정보통신기술 교육 운영지침(2000. 8 .1)"에 따라 2001학년도부터 초 중등학교에서는 필수적으로 정보통신기술 소양 및 활용 교육을 실시하고 있다. 하지만 운영지침만 나와 있을 뿐 구체적인 실천 방법이 나와 있지 않아서 일선학교에서는 정보통신기술 교육과정을 운영하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 최근에 개정된 "초 중등학교 정보통신기술 교육 운영지침(2005.12)"을 바탕으로 창의성과 문제해결력을 신장시킬 수 있는 컴퓨터 재량 활동 교재(2단계)를 개발하였다.
Device-to-device (D2D) 통신 기술은 기지국 및 Access Point (AP)와 같은 인프라의 경유 없이 트래픽 교환이 단말기간에 직접적으로 이루어지도록 하는 기술이다. 오늘날 D2D 통신 기술은 셀룰러 망 과부하 문제의 해결책으로써 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 대표적인 D2D 통신 기술인 Wi-Fi Direct에 기반하여 형성된 네트워크에 존재하는 다수의 단말에게 동영상을 스트리밍하기 위한 안드로이드 라이브러리 개발 사례를 소개한다. 본 논문에서 소개하는 라이브러리는 의사 브로드캐스트(Pseudo-broadcast) 방식을 사용하여 다수의 단말에게 동영상을 스트리밍한다. 의사 브로드캐스트 방식은 빠른 전송 속도로 동영상을 스트리밍할 뿐만 아니라 한 번의 전송을 다수의 단말에게 동일한 데이터를 전송할 수 있는 장점이 있다.
유비쿼터스와 로봇 제어기술이 융합하여 상호작용 하면서 로봇 기술이 빠르게 발전하고 있다. 그 중 인간의 생각과 행동을 대신 해주는 서비스 로봇인 휴머노이드 로봇에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 휴머노이드 로봇을 이용하여 초상화를 실시간으로 빨리 그리는 새로운 기법과 그 기법을 적용하는 소프트웨어 시스템을 제안한다. 이때 사람을 인지하는 것, 종이위에서 붓(펜)이 움직이는 궤적과 속도를 제어하는 기술이 핵심이다. 더욱이 유비쿼터스 환경에서 중요한 컨트롤 포인트로 인식되고 있는 모바일 기기를 이용한 로봇 제어 기술도 계획 중이다. 본 과제에서는 로봇의 궤적을 최적화 하여 드로잉 속도를 빠르게 하고, 더 부드럽고 자연스러운 초상화를 드로잉 하며 실시간과 적응성을 높인다.
본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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