본 연구는 온라인 강의를 수강한 간호 대학생의 자기 주도적 학습능력에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 시도하였다. 연구방법은 2~4학년 간호 대학생을 대상으로 구조화된 설문지로 조사하였으며, 분석방법은 t-test와 ANOVA, 다중회귀분석으로 분석하였다. 연구결과 간호 대학생의 자기 주도적 학습능력은 5점 만점에 평균 3.48점이었고, 학습몰입이 자기 주도적 학습능력에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 토대로 학습자의 자기 주도적 학습능력 향상을 위해 학습자가 학습에 몰입하도록 다양한 강의방식 또는 맞춤형 강의 프로그램을 적용하는 교수자의 노력과 양질의 교육시스템 구축이 필요할 것이다.
스마트 폰, 스마트 TV, 스마트 패드 등의 스마트 디바이스는 최근 없어서는 안 될 필수적인 기기가 되었다. 인기가 많아지고 수요가 늘어감에 따라 스마트 디바이스의 성능 또한 점차 좋아져 교육, 비즈니스 등 많은 일을 처리하기 위해 번거로운 데스크탑 PC 대신 스마트 디바이스를 선택하는 사용자들이 늘어나고 있다. 그러나 성능이 좋아졌다해도 여전히 데스크탑 PC에 비해 부족한 성능을 지닌 스마트 디바이스는 제한된 자원으로 인해 고성능을 요구하는 어플리케이션을 실행하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 디바이스의 자원 제한을 극복하기 위한 방법으로 주변 스마트 디바이스의 자원 활용 시 발생할 수 있는 문제점과 고려해야 할 사항에 대해 살펴보고, 스마트 디바이스의 특성을 적용한 작업 분배 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 검증하기 위해 안드로이드 플랫폼 내 분산 처리 시스템 서비스를 추가 후 알고리즘을 구현하였고, 스마트 디바이스에 탑재해 클러스터를 구성 후 다양한 실험을 진행했다. 실험 결과 분석을 통해 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 노드 간 성능이 균일하지 않은 클러스터에서도 각 노드의 성능을 파악해 서로 다른 양의 작업을 분배함으로써 전체적인 분산 처리 성능이 효율적으로 향상된다는 것을 확인할 수 있었다.
근래 이슈가 되고 있는 클라우드 컴퓨팅은 분산컴퓨팅 환경에서 사용자가 요구하는 컴퓨팅 자원을 최적화하여 유연하고 확장성 있게 지원할 수 있어 각광받는 새로운 패러다임이다. 클라우드 컴퓨팅 환경은 가상화 환경을 구성함으로써 실제적인 구현 및 서비스가 가능해진다. 본 논문에서는 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅을 연구하고 대학교 내에서 컴퓨터를 이용한 실습을 수행할 시 요구되는 시스템 환경을 오픈소스 클라우드 컴퓨팅 기반의 환경을 통해 구현하고자 한다. 클라우드 컴퓨팅을 통한 가상화 기반의 실습 환경은 최적화된 자원을 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실습 자원 관리의 편리성, 실습 결과에 대한 손쉬운 관리 등의 효율성을 가져올 수 있다. 이로 인해 실습환경 설정에 소요되는 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라, 교수 입장에서는 실습결과물들을 쉽게 관리 할 수 있게 된다. 또한 다양한 실습환경의 요구사항들을 유연성 있게 적용함으로써 시스템에 대한 활용성 또한 높아지게 된다.
본 논문에서는 미디어 컨텐츠를 직관적으로 조작할 수 있는 새로운 형태의 감각형 미디어 제어 시스템(TMCS: Tangible Media Control System)을 제안한다. 현재 대부분의 사용자들은 키보드와 마우스를 사용하여 디지털 미디어 컨텐츠를 접하고 있으나 이는 사용자가 미디어 컨텐츠를 조작하는 데 있어서 직관적이지 못한 단점을 가진다. 제안된 시스템은 키보드와 마우스를 대신하여 일상 생활의 오브젝트에 RFID 태그와 트래커를 내장시킨 감각형 오브젝트를 이용하여 사용자가 직관적으로 미디어 컨텐츠를 접근하고 제어할 수 있는 감각적인 인터페이스를 제공한다. 그리고 사용자의 기호에 따라 미디어 컨텐츠들을 합성하거나 조작할 수 있는 기능을 제공함으로써 미디어 컨텐츠와 다양한 상호 작용을 지원한다. 또한 사용자 및 상황 정보를 이용하여 사용자의 기호에 따른 개인화 된 미디어 컨텐츠를 제공함으로서 사용자의 욕구를 충족 시켜 줄 수 있는 환경을 제공한다. 더 나아가 이러한 장점을 기반으로 하여 인터렉티브 멀티미디어 재생기 및 제작기, 그리고 멀티미디어 기반의 교육 및 오락 프로그램 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 지역적으로 분산되어 있는 사람들간에 공동작업을 가능하게 하는 어플리케이션 공유 공동작업 엔진(ACE:Application sharing collaboration Engine)을 설계하고 구현하였다. 어플리케이션 공유는 한명 또는 그 이상의 사용자들이 개인 컴퓨터 시스템 상에서 실행되고 있는 전용 어플리케이션을 다른 사용자들과 함께 공유하도록 하는 기술이다. 우리는 실시간 어플리케이션 공유가 가능하도록 ASO(Application Sharing Object)객체와 그 행위들을 정의하였고, 공동작업 엔진은 ASO 객체들을 이용하여 분산된 시스템간에 공유기능을 처리한다. ASO 객체는 활성화 객체(activateASO), 수정 객체(updateASO), 입력 객체(inputASO) 그리고 제어 객체(controlASO)들로 구성되어 있다. ASO 행위는 키보드 입력과 마우스 클릭과 같은 특정 순간에 발생되는 이벤트와 뷰 이미지 같은 어떤 순간에 유지될 수 있는 상태들의 변화에 의하여 발생 된다. 구현된 어플리케이션 공유 공동작업 엔진은 데이터 회의 시스템, 원격 교육, 그리고 엔지니어를 위한 프로젝트 공동작업 등에 적용될 수 있다.
현대생활을 영위하는데 있어 자주 애용되는 교통수단인 버스는 실시간으로 정보를 제공해주고 있다. 이러한 BIS 정보 중 도착예정시간에 대한 신뢰성 높은 정보를 얻기 위해서는 교통 환경에 대한 주요 요인들에 대한 분석이 필요하다. 국내 지방자치단체별로 관리를 수행하는 만큼 지역별 정보 분석이 우선시 되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 교육, 관광 및 배후도시에 대한 특성을 가지고 있는 순천시를 중심으로 출퇴근, 학교, 시장, 관광 및 기타 다른 영향에 의해 교통 환경에 영향을 미칠 것으로 예상되는 특징을 분석했다. 특징 분석을 위해 BIS에 수집되고 있는 DB 정보에 대한 데이터 정제를 수행했고, 요일별, 일별, 월별, 시간대별로 구분하여 교통흐름에 대한 주요요인에 대한 분석을 수행했다. 지방중소규모의 도시로서 버스전용차선이 운영되지 않는 지역인 순천은 교통흐름과 밀접한 관계를 갖는 버스에 대한 특징 분석을 통해 구간별 교통체증에 대한 분석이 가능할 것으로 예상된다. 또한, BIS의 실시간 정보 제공에 대한 주요요인을 적용하여 활용한다면 보다 신뢰성 있고 정밀한 정보를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
조직의 정보보호 목표를 효율적이고 효과적으로 달성하기 위해서는 조직의 정보보호 수준을 정확히 평가하고 이를 개선시킬 방향을 제시하는 기준이나 평가모델이 필요하다. 또한 이를 위해 부문별 정보보호 수준을 평가하고 개선할 수 있는 평가지표나 기준이 필요하고 우리나라에서 적용 가능한 정보보호 시스템들의 평가방법론이 연구되어야 한다. 본 연구에서는 다양하고 복잡한 네트워크 보안성과 보안성능부분에 초점을 맞추어 네트워크 보안성을 평가하기 위해 필요한 평가 시스템들을 추출하고 이들 각각을 평가할 수 있는 체크리스트와 각 시스템들이 네트워크 보안성에 얼마만큼 기여하는지를 결정하여 네트워크 보안성을 평가할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 네트워크 보안성능을 평가할 수 있는 평가 모델과 테스트시에 필요한 테스트 시나리오를 제시하였다.
기존 표절 탐지 시스템은 형태소 분석을 기반으로 공통 단어의 빈도수를 이용해 문서의 유사도를 측정한다. 그러나 주제가 같아 유사 단어가 많이 쓰인 경우, 문장 단위로 일부만 발췌 표절한 경우, 그리고 조사와 어미의 유사성이 있는 경우는 공통 단어의 빈도수만으로는 정확한 유사도를 측정하는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 공통 단어 빈도수 기반의 유사도 측정 외에 문장 유사도와 어절 유사도를 추가적으로 측정해 유사도의 정확성을 높일 수 있는 표절 탐지 시스템을 설계하고 구현하였다. 실험 결과, 문장 유사도를 측정함으로써 문장 단위로 표절이 이루어진 경우를 발견할 수 있었고, 어절 유사도를 추가로 측정함으로써 부분표절이 일어난 경우라도 조사나 어미까지 그대로 사용한 표절의 경우 등을 발견할 수 있었다.
본 논문에서는 엔터프라이즈 환경에서의 딥 러닝에 대한 이미지 예측 시스템 아키텍처를 제안한다. 엔터프라이즈 환경에 대해 인공지능 플랫폼으로 변환을 쉽게 하고, 인공지능 플랫폼이 파이선에 집중되어서 자바 중심의 엔터프라이즈 개발이 어려운 단점을 개선하기 위해 자바 중심의 아키텍처에서도 충분한 딥 러닝 서비스의 개발과 수정이 가능하도록 한다. 또한, 제안된 환경을 토대로 이미지 예측 실험을 통해 기존에 학습된 딥 러닝 아키텍처 환경에서의 정확도가 높은 예측 시스템을 제안한다. 실험을 통해 딥 러닝이 수행되기 위해 제공된 이미지 예에서 95.23%의 정확도를 보이며, 제안된 모델은 유사한 다른 모델에 비교해 96.54%의 정확도를 보인다. 제시된 아키텍처를 활용하여 활발한 엔터프라이즈급 환경의 딥 러닝 서비스가 개발 및 제공될 것으로 보이며, 기존 엔터프라이즈 환경이 딥 러닝 아키텍처가 탑재된 환경으로 전환이 활발히 이루어질 것이다.
본 연구는 열린 교육 환경의 일환으로 초등학생이 문제해결 방법을 효과적으로 학습할 수 있는 인터넷 기반 코스웨어를 설계하고 구현하는 것을 목적으로 하였다. 코스웨어는 인터넷 서비스 중 GUI가 지원되는 웹 서비스를 이용하여 개발되었다. 시스템 구현을 위하여 문제해결의 의미 및 과정과 컴퓨터를 활용하여 해결학습을 할 때의 고려할 점을 살펴보았다. 그리고, 교육적 도구로서 웹의 효용성과 한계점을 파악함으로써, 웹을 교육에 효과적으로 이용할 수 있는 방안에 대해 모색하고 웹 애플리케이션을 개발하는 데 요구되는 원리 및 기술들에 대해 살펴보았다. 코스웨어의 주제는 문제해결학습에 적합한 SATIS의 학습 내용 가운데 하나를 선정하였다. 인터넷에 기반한 문제해결학습을 위해 코스웨어는 학습 활동 모듈, 교수 활동 모듈, 학습 도구 모듈로 구성되었으며, 코스웨어의 흐름을 제어하는 학습 활동 모듈에서는 문제중심학습의 학습과정에 따라 구현되었는데, 이 학습 과정은 순차적으로 학습해 갈 수 있지만, 임의적으로 어느 곳으로든지 옮겨갈 수 있도록 링크를 설정해 두었다. 이 임의적 접근은 학습자들이 각자의 경험에 맞게 학습해 나갈 수 있도록 하기 때문에 학습자들의 학습을 촉진시킨다. 교수 활동 모듈은 교사에게 학습자들의 학습을 조력해주기 위해 유용한 지식과 정보를 제공해주고, 학습자들의 학습 결과를 평가하여 적절한 피드백을 제공해 줄 수 있는 여지를 마련해 준다. 학습 도구 모듈에서는 토론장, 전자우편 주소록, 도움말, 검색 도구가 제공되어지는데 이것은 학습 활동 모듈과 교수 활동 모듈에 연결되어 있어서, 교사나 학생들이 그 학습 도구를 사용하여 교수-학습 활동을 활발히 진행해 나갈 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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