인터넷 상에서 사용자 흥미에 부합하는 항목을 예측하여 추천해 주는 추천 시스템은 e-commerce가 발달함에 따라 다양한 분야에서 적용되어 왔다. 추천 시스템의 주요 방법인 협력 필터링은 사용자가 선호했던 항목들과 유사한 항목을 추천하거나 또는 유사한 기호의 다른 사용자가 선호했던 항목을 추천하는 것이다. 따라서 유사도의 정확한 측정과 추천한 항목의 실제 평가등급 예측은 협력 필터링의 성능을 결정하는 두가지 중요한 문제이다. 본 연구에서는 후자의 문제를 다룬다. 기존 연구에서는 평가 등급의 평균값을 기반으로 하여 실제 평가등급을 예측하였으나, 본 연구에서는 평가 등급 범위 기반의 방법을 제시하고 실험을 통해 성능을 조사하였다. 실험 결과 기존 방법에 비해 제안 방법은 평균 절대 오차에 있어서 성능이 크게 향상됨을 입증하였다.
본 논문은 변전소 신뢰도 평가를 위하여 개발한 컴퓨터 프로그램을 소개하고 있다. 개발한 프로그램은 시스템상태천이 샘플링(system state transition sampling)을 이용한 몬테카를로 법을 관간으로 하고 있다. 시스템상태천이 샘플링은 평가 결과를 신속히 얻을 수 있지만, 평가 대상이 지수분포(exponential distribution)로 모형화된 경우에만 적용할 수 있다는 단점이 있다. 본 프로그램에서는 정전을 유발하는 사건간의 배타성을 가정함으로써 고장 수리시간의 모형으로 비지수분포를 사용할 수 있도록 하였다. 개발한 프로그램을 신뢰도 평가결과가 잘 알려진 시스템에 적용하여 개발한 프로그램의 신뢰성을 증명하였다.
본 논문에서는 기술의 빠른 발전에도 불구하고 줄어들지 않는 화재 사고, 그 중에서도 많은 인명피해를 내는 실내 화재 사고에 대하여 기존 실내 화재 알림 시스템의 한계점인 알림의 양치기 소년화로 인한 안전 불감증 증가와 알림의 사각지대 문제를 해결하고자 새로운 대안 시스템을 설계 및 구현하고, 실험 검증을 진행하였다. 위 두 가지 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 스마트폰이 매우 대중적으로 보급되어 있다는 점을 기반으로 IoT, 엣지 컴퓨팅, 비콘 등을 응용한다. 비콘 신호를 broadcasting 하는 엣지 노드의 신호 범위 내에 진입하면 사용자 정보를 수집하여 대상 건물에 출입한 대상을 특정한다. 말단 센서 노드와 엣지 노드 간의 무선 RF 통신으로 화재를 모니터링하며 화재가 발생했을 시 특정된 대상들에게만 스마트폰 어플의 푸시 알림으로 화재 발생 상황을 전송하는 시스템을 설계 및 구현하였다. 시스템 성능 평가를 위해 동국대학교 건물 내에서 수평, 수직으로 이동하며 실험을 진행하였고, 그 결과를 통해 대안 시스템의 성능과 한계를 분석하여 이를 실내 공간에 적용하기 위한 적합성을 평가하였다.
인터넷의 수많은 정보 속에서 사용자가 원하는 적절한 정보를 찾아 주기 위해 추천 시스템이 등장하였다. 기존의 추천 시스템들은 유사한 선호도를 갖는 사람들을 그룹화 하여 그들이 선호할 만한 아이템을 추천해 주는 방법을 사용하는데, 본 논문에서는 기존의 추천 시스템에 태그를 이용하여 추천의 신뢰도를 높이고자 한다. 사용자가 해당 아이템을 보고난 후 추가로 더 알고 싶은 내용에 대한 태그를 등록하면 그 태그는 다른 사용자들을 위한 추천 정보로 이용된다. 또한 추천 자료에 대한 사용자의 만족도 평가를 바탕으로 자료간의 연관 관계를 재조정하여 추천 시스템의 성능을 높인다.
디지털 컴퓨터와 정보처리기술의 급속한 발전과 함께 산업계 전반적으로 아날로그 기술은 쇠퇴하고 디지털 기술로 전환되고 있다. 심지어 안전-필수 기능을 담당하는 원자력발전소의 계측제어시스템에서도 제한적으로 디지털 기술을 채택하여 사용하기 시작했다. 지금까지 소프트웨어의 신뢰도의 정량화에 대한 연구는 많이 이루어져 왔으나 소프트웨어가 가지는 특수성 때문에 연구결과에 대해 전문가들의 동의를 얻지 못하고 있는 상태이다. 원자력발전소에서는 확률적 안전성 평가(PSA)를 수행할 때 소프트웨어의 실패에 기인한 위험은 무시하고 있다. 하지만, 소프트웨어를 기반으로 한 디지털 시스템의 사용이 점점 늘어남에 따라 소프트웨어 신뢰도에 대한 정량화가 점점 더 요구되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 실패모드를 정의하고 해당 실패모드에 의해 사고가 발생할 확률을 베이지안 통계이론을 이용하여 정량화하였다.
최근 공간적 시간적 제약을 초월하는 새로운 학습 환경으로 웹 기반 가상 학습 시스템이 각광을 받고 있다. 웹 기반 가상 학습 시스템 개발의 핵심은 어떻게 효과적으로 시스템을 사용하고 그 시스템을 사용한 학습자의 학습 성취도를 평가하도록 할 것인가를 결정하는 것이다. 전통적인 오프라인 학습 시스템에서는 학습자의 학습 성취도 평가를 위해 설계된 평가 문항을 학습자가 제한된 시간 내에 얼마나 많이 맞추었는지 헤아림으로써 학습자를 평가할 수 있다. 그러나 이 방법은 이들 시스템이 학습 성취도에서 차이를 보이는 모든 학습자에게 같은 학습 전략을 제공하기 때문에 가상 학습 시스템의 최대 강정이라고 할 수 있는 개별 학습을 불가능하게 한다, 따라서, 본 논문에서는 퍼지 함축 이론을 이용하여 주어진 테스트 문항에 대한 응답 간의 관계를 찾고 이 관계를 퍼지 공관계라고 부르기로 한다. 그리고 이 관계를 반영한 평가 결과를 생성한다. 일정한 학습이 경과된 후 학습자의 학습 성취도를 평가하기 위해 시험에 응시했을 때, 본 논문에서 제안하는 방법과 전통적인 평가 방법 간에 존재하는 차이점을 비교한다. 마지막으로, 이 연구 결과를 개별화 학습에 어떻게 활용할 것인지에 대해 논의한다.
본 연구에서는 실시간으로 변화하는 사용자의 감성을 평가하여 각성 또는 이완으로 분류된 시선 정보 이미지를 저장하는 시스템을 구현하고자 한다. 사용자의 감성을 분류하기 위한 요소는 Larson과 Diner 가 정의한 2 차원 감성모델에서 각성, 이완 요소를 사용한다. 감성 상태를 분류하기 위하여 자율 신경계 중 착용과 휴대가 간편한 PPG 센서를 사용하며, PPG 를 분석하기 위한 변수로는 진폭의 양과 초당 Peak 의 빈도수를 사용한다. 머리에 고정할 수 있는 캠을 사용하여 사용자가 바라보는 시선 정보를 획득하고, 클라이언트 컴퓨터는 획득된 시선 정보를 UDP 통신을 사용해 서버 컴퓨터로 전송하는 시스템이다. 320(pixel)*240(pixel)*32(bit)인 영상 데이터를 1/30 로 압축하여 전송하며, 각성과 이완으로 분류되는 시점의 영상을 블록화하여 JPEG 이미지로 저장한다. 본 시스템은 실시간으로 변화되는 사용자의 감성 상태를 파악하여 이미지를 전송하고 서버 컴퓨터에 저장함으로써 당시 사용자가 느꼈던 감성들에 대해 피드백을 주고자 하는데 의의가 있다.
다양하게 개발되는 정보시스템은 지속가능경영을 위한 서비스 인프라로 그 중요성이 날로 높아지고 있다. 이에 따라 새롭게 개발된 시스템을 얼마나 신속하게 전파하고 공유하여 조직 경쟁력을 향상시킬 것인가가 생존의 기본 조건이 된 것이다. 그러나, 전파 및 공유 도구로서의 콘텐츠 수준은 단순한 매뉴얼 또는 Help 메뉴 형태로 획일적으로 제공되어 단기간 내 조직 확산에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 콘텐츠의 활용도를 극대화 할 수 있는 새로운 콘텐츠 개발 요구 정의 방법이 제시되어야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 개발된 정보 시스템의 조직 전개를 위해 필요한 콘텐츠를 개발함에 있어 업계에 널리 활용되고 있는 스토리 기반 또는 전통적 콘텐츠 개발 방법의 한계를 극복하기 위하여 요구분석 시 Blue Ocean 전략과 6 Sigma 방법론을 결합한 시스템 개발 BORE Process를 콘텐츠 개발에 적합하게 변경한 Value innovative Requirements Engineering for Contents 프로세스로 제안하고, 콘텐츠 개발에 적용한 후, 그 결과의 유효성을 입증하기 위하여 공인된 기관의 콘텐츠 평가 결과를 제시한다.
본 연구에서는 글자와 숫자를 기반으로 한 프로그래밍 자동 평가 시스템에서 그래프를 평가할 수 있는 그래프 평가 모듈을 설계 및 구현하였다. 그래프 평가 모듈의 평가 방법은 학습자가 제출한 코드와 모범 코드로 작성한 그래프, 평가 준거를 제시하는 자기 평가와 각각의 그래프 이미지를 배열로 변환하여 정답을 판정하고 오답일 경우 피드백을 제공하는 자동 평가이다. 그래프를 작성하는데 사용되는 데이터는 직접 입력하거나 외부 데이터를 불러올 수 있으며 평가할 수 있는 그래프 작성 방법은 matplotlib의 MATLAB 스타일이며 수학과 교육과정에서 제시된 그래프를 평가할 수 있다. 전문가 검토를 통해 평가 모듈의 내용 요소와 학습 가능성, 학습자의 요구에서 타당도를 갖춘 것으로 확인하였다. 본 연구에서 개발한 그래프 평가 모듈은 프로그래밍 자동 평가시스템 평가 영역을 확장하였고 학생들이 데이터 시각화를 익히는데 도움이 될 것으로 기대된다.
일반적인 WBI가 제공하는 공간 속에서 하이퍼미디어 기술을 도입하여 학습자가 학습에 대한 선택의 자유를 가지며, 또한 자기 나름대로 학습의 평가하는 개별화 교수-학습 환경을 제공한다. RC2 시스템은 기본적으로 클라이언트-서버 모델이며, LCPG 모델을 기반으로 하는 학습진행 및 학습평가 알고리즘을 제공하고 학습자 개개인의 특성에 맞는 동적인 재학습 메커니즘을 제시한다. 또한 웹을 통한 코스웨어 저작자인 교사에게 편리한 인터페이스를 제공하기 위한 학습 에디터를 지원한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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