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 연구는 컴퓨터를 이용한 정보처리, 인터넷 활용, 그리고 웹 페이지 설계 업무의 수행 능력을 검정할 수 있는 정보통신 분야의 기초 기술 활용능력과 관련된 자격구조와 내용을 설계 개발하기 위해서 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 디지털정보활용능력과 관련 있는 국가자격, 민간자격, 그리고 기타자격에 대한 운영 실태 및 현황을 파악한 다음, 현 자격제도에 대한 문제점 및 개선방향을 도출하고 이를 토대로 새로운 자격제도를 개발하였다. 연구 방법으로는 정보통신 자격 관련 문헌 및 자료를 수집 분석하였으며, 2회에 걸쳐 정보통신교육원 관련 인사, 자격제도 전문가, 그리고 학계와 산업계의 전문가 등으로 구성된 위원회를 개최하여 의견을 수렴하였다. 또한 위원회를 중심으로 산업현장 실태 분석을 실시하여 디지털정보활용능력 관련자격의 직무분야를 설정하고 자격의 구조, 출제 기준, 그리고 검정방법 등을 도출하였다.
증강 책(Augmented book)이란, 컴퓨터 그래픽 기술로 생성된 3D 물체, 동영상, 소리영상과 같은 멀티미디어 요소들을 증강현실 기술을 이용하여 실제 책에 증강시킨 책을 말한다. 증강 책은 책을 읽는 독자들에게 흥미를 유발시키고, 책에 좀 더 몰입할 수 있도록 하여, 교육 및 엔터테인먼트 효과를 증대시키는 것이 목적이다. 증강 책을 위한 기술은 크게 페이지 인식 그리고 페이지 트래킹으로 나눌 수 있는데, 본 논문에서는 페이지가 인식된 후, 정교한 페이지 트래킹을 위한 카메라의 6 자유도 자세를 추정하기 위해 적응형 키프레임 기반 페이지 트래킹 기술을 제안한다. 페이지가 인식된 이후에는 트래킹을 위해 가장 알맞은 키프레임을 선정한 후 coarse-to-fine의 두 단계에 걸쳐 트래킹을 수행하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안된 트래킹 방법은 시점 변화와 조명 변화에 좀 더 강인하고 실시간성을 보장한다.
This study was to evaluate the effectiveness of nutritional counseling for farmers by using computer- based program to estimate pre - and post - knowledge and attitude changes. The desirable change of both knowledge and attitude focused on improving food Intake and early easing of body complaints. 311 agricultural workers in Korea were chosen for this experiment. The score was compared by 2 methods. In the first method, the scores were calculated from nutrient intake quantity and indices. In the second method, the difference of pre and post test of nutritional counseling by count of correct answers of foods and food preparation attitudes was measured according to different body complaints status. Major farming type was rice-planting(39%). The consciousness of health status of the subjects of less than 50 years old was good(42%), but it was only 20% in over 50 years' group. Female farmers felt uncomfortable in body complaints. Their body complaints were 2 times more than the male farmers, particularly, in over 50 years group. Nutrient intakes were lower in male based on the KRDA, except for vitamin C, niacin, and phosphate. Female farmers' nutrient intake was adequate based on the KRDA, but was low in vitamin A, pyridoxin, and iron. From the scores of knowledge and attitude by pre and post tests, counseling was efficient In nutritional education of all age groups, especially the older ones. The effect of counseling by farming type showed that the real agricultural workers had more increased score In the post test. This results Indicated that counseling about food, nutrition. and health to these workers was always effective. Therefore nutritional counseling and education program should be developed for different kinds of health and nutrition. It would be conducted to promote food behavior and improve nutritional and health status of farmers.
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.
본 연구는 고등학교 한국지리 수업시간에 효율적으로 사용할 수 있는 영상자료를 수집하고 이를 체제적으로 관리, 활용하는 방법을 제시하고자 하는 것이다. 연구과정용 동해 모두 233개의 영상자료를 수집하였다. 영상자료는 그림, 지도, 디지털지도, 사진, 동명상 등 5개 주제로 나누어 수집, 데이터베이스화하였다. 데이터베이스는 제목, 출처, 중류, 단원, 주제어, 규격, 비고 등 7개 항목으로 구조화하였다. 영상자료는 고등학교 한국지리 교과서 단원별로 만든 각각의 디렉토리에 저장, CD에 수록하였다. 이들 영상자료는 투명용지에 출력하여 OHP틀 이용하거나 교실에서 직접 컴퓨터를 통해 대형 스크린에 투사하여 활용할 수도 있다.
물리교과의 내용은 다른 과학교과에 비해 비교적 위계관계가 강하다. 즉, 이미 배운 것과 지금 배우고 있는 것 그리고 앞으로 배울 것이 서로 밀접하게 연결되어 있다. 이런 학습의 위계에 대한 평가는 기존 연구자들이 많은 연구를 해 왔지만, 본 연구에서는 '지식공간론' 이라는 새로운 방식을 통해 분석하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 방법은 기존의 통계처리와는 전혀 다르기 때문에 통계처리 과정에서의 오류가 없으며, 수학의 집합론을 바탕으로 하고 있기 때문에 학생들이 갖고 있는 지식의 위계를 정확하게 분석할 수 있다. 특히, 처리 과정을 컴퓨터시스템을 이용하여 정확하고 빠르게 처리할 수 있음은 물론 객관적 타당도를 높이고 많은 양의 자료를 효율적으로 처리할 수 있다. 더 나아가서 분석결과를 가시화하여 보여줄 수 있기 때문에 개개인에 대해 실질적인 도움을 줄 수 있다. 또한 자신의 부족한 부분을 가시화하여 피드백 해주기 때문에 학생들이 자신의 문제점을 객관적으로 이해할 수 있고 평가자로부터 제시되는 처치 프로그램 또한 긍정적으로 수용할 수 있을 것으로 본다. 본 연구 결과는 수학 또는 과학관련 과목의 성적이 떨어지지만 딱히 그 이유를 분명히 알 수 없는 경우나, 과학 중에서도 어떤 분야에 특별히 더 관심을 갖고 있는지를 알아보고자 하는 경우에도 효율적인 도구로 활용할 수 있을 것이다.
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.
본 논문은 단백질 동정에 이용하는 펩타이드-매스 핑거프린팅 툴 중 하나인 Mowse의 성능을 개선하는 방법을 제안한다. Mowse에서 빈발 요소 행렬은 단백질과 펩타이드 질량에 대하여 일정한 간격으로 생성되어 행렬의 각 원소의 값은 펩타이드의 빈발횟수에 따라 계산된다. 현재 이러한 행렬을 생성하는데 있어서 정해진 간격으로 생성되는데 이러한 간격의 값이 작아질수록 스코어링 값은 정확해진다. 그러나 이러한 간격의 값이 작아질수록 행렬의 크기는 증가하게 되며 이에 따라 스코어링 계산의 복잡도도 증가하게 된다. 본 논문에서는 행렬의 크기를 현재와 같이 유지하면서 스코어 링 값을 정확하게 계산하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 현재 Mowse에서 검색 대상이 되는 단백질 데이터베이스의 분포를 고려하여 비선형적으로 행렬의 간격의 값을 정하는 방법 즉, 임의의 단백질 질량 값이 많은 곳에서는 행렬의 간격을 작게 결정하는 반면 단백질 질량 값이 적은 곳에서는 행렬의 간격을 크게 결정하는 방법을 새롭게 제안하였다. 또한, 성능평가는 Mowse 스코어링 방법과 본 논문에서 제안한 새로운 스코어링 방법에 관하여 수행하고 분석결과를 제시하였다.
일반적으로 알려져 있는 행동에 비해 일반적으로 알려져 있지 않은 불특정 행동들에 대한 자료들은 부족한 실정이다. 특수학생들의 불특정 행동들에 대한 교육이나 지도를 위한 데이터 수집 및 관리가 필요하다. 본 논문에서는 기계 학습을 이용한 웹 기반의 특수학생 상담관리 모델을 제안한다. 실시간으로 특수학생들의 행동을 촬영하여 데이터를 수집하고, 행동패턴을 분석하여 데이터 셋을 구성하고 제안 시스템에 학습시킨다. 추후에 촬영되는 특수학생들의 행동을 제안시스템에 입력 및 분석을 통하여 기존 데이터와 비교하여 나온 결과를 다시 학습하여 정확도를 향상 시킬 수 있다. 데이터베이스에 저장되어 있지 않은 불특정 행동들을 임의로 행하여 테스트를 진행하였으며 예측 모델은 입력 데이터를 통해 정확하게 분류 및 그룹화 하였다. 또한 진입 과정에서 약간의 오차가 있더라도 행동의 특징 데이터를 통해 행동을 정확하게 구분 및 분류하는 것이 가능하다는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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