지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.
본 연구는 대장암 검진 정보 콘텐츠에 대한 효과적, 설득적 메시지 유형을 확인하기 위한 목적으로 시도된 비동등성 대조군 사후설계의 유사실험 연구이다. 연구대상자는 일개 산업장 근로자 176명이었으며, 메시지 프레이밍(이득, 손실 및 일반메시지)에 따라 분류된 대상자에게 차별적으로 중재프로그램을 시행하였고, 실험중재 후 대장암 검진 관련 건강신념 및 iFOBT(immunoassay Fecal Occult Blood Test) kit 수거률을 확인하였다. 자료분석은 SPSS 21.0 program을 이용하여 $x^2$ test 및 one-way ANOVA 통계방법을 활용하여 분석하였다. 연구 결과 대장암 검진 건강신념은 손실메시지군에서 지각된 민감성 및 심각성이 높았으며, 이득메시지군에서 지각된 유익성이 높았다. iFOBT 수거률은 손실메시지군에서 높은 것으로 나타났다. 이는 대장암 검진을 주제로 하는 암정보 콘텐츠를 구성 하는데 유용한 이론적 근거가 될 것으로 기대되며, 메시지 유형에 따른 실질적 효과를 사전에 예상하고, 제시함으로써 실무적 도움 역시 제공할 수 있을 것이라고 생각된다.
디지털 워터마킹은 소유권자의 정보나 특정 코드, 혹은 패턴을 디지털화 되어 있는 정지영상, 동영상, 음성 데이터 등에 인간의 시각이나 청각으로는 감지 할 수 없도록 삽입하는 기술이다. 디지털 워터마킹은 크게 강인성 워터마킹과 연성 워터마킹으로 분류 될 수 있다. 강인성 워터마킹은 이미지나 영상에 대한 소유권자의 소유권을 보호하는 것이 주된 목적이며, 연성 워터마킹은 디지털 콘텐츠를 불법적인 변형으로부터 보호하는 것이 목적이다. 특히 준 연성(semi-fragile) 워터마킹은 잡음 첨가 혹은 압축과 같은 데이터의 전송 과정에서 자주 발생하는 비의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 제거되지 않아야 하지만 의도적 변형에 대해서는 삽입된 워터마크가 훼손되어 검출되지 않아야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항들을 만족시키는 MPEG-2 비트열에서의 인증 및 조작위치 검출을 위한 준 연성 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 두 가지의 워터마크를 양자화 된 DCT 계수에 삽입한다. 따라서 압축된 비트스트림에 직접적으로 적용할 수 있다. 첫번째 워터마크는 해쉬 함수를 사용하여 비디오 데이터에 대한 인증을 한다. 두번째 삽입되는 워터마크는 양자화 된 DCT DC 계수를 이용하며 조작위치를 검출하는데 사용한다. 제안된 알고리즘은 비트스트림 영역에서의 트랜스 코딩에 의한 비디오 데이터의 변형과 의도적인 변형을 구별 할 수 있으며 만약 비디오 데이터에 의도적인 변형이 있었을 경우 인트라 프레임에 대해서는 변형된 위치를 블록 단위로 검출 가능하다. 또한 제안된 알고리즘은 가역적 특성을 갖고 있기 때문에 비디오 데이터에 변형이 없었을 경우에는 원래의 데이터를 복원 할 수 있다.
공항에서 품질 높은 서비스를 제공하기 위해 항공사 직원들은 신속하고 효과적으로 지식을 개발하여 공유하여야 한다. 본 연구는 항공사에서 스마트폰을 이용한 협업의 효과를 검증하기 위하여 적응적 구조화 이론과 미디어 일치성 이론에 근거하여 사회적 상호작용, 미디어 일치성, 생산적 산출물로 이어지는 이론적 프레이워크를 개발하였다. 아시아에 거점을 둔 항공사A를 대상으로 훈련 및 운영 기간 동안 33명 인력으로부터 S사에서 제작한 10대의 스마트폰을 이용해 대화한 내용이 담긴 6개월간의 음성 파일을 수집하였다. 근거이론 방법에 기초하여 이론적 프레임워크에 따라 훈련 기간과 운영기간으로 나눠 이 음성 파일을 분류했다. 정성적 정량적 콘텐트 분석에 기반을 둔 훈련 기간과 운영 기간 간 차이 분석결과, 사회적 상호작용 단계에서는 갈등 관리에서 업무 관리로, 미디어 일치성 단계에서는 품질에서 양으로, 생산적 산출물 단계에서는 효율에서 몰입으로 주요한 전환이 발생하였다는 점을 발견하였다. 이러한 결과는 항공사 현업 인력들이 훈련기간 스마트폰 기능의 학습에 중점을 두는 반면, 운영 기간 스마트폰을 활용하여 지식 관리를 수행한다는 점을 시사한다.
본 연구의 목적은 비즈니스 인텔리전스 연구 관점에서 기업부실화 예측 성능을 향상키시는 것이다. 이를 위해 본 연구는 기존 연구들에서 미흡하게 다루어졌던 1) 데이터셋을 구성하는 과정에서 발생하는 바이어스 문제, 2) 거시경제위험 요소의 미반영 문제, 3) 데이터 불균형 문제, 4) 서술적 바이어스 문제를 다루어 경기순환국면을 반영한 기업부실화 예측 프레임워크를 제안하고, 이를 바탕으로 기업부실화 예측 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 경기순환국면별로 각각의 데이터셋을 구성하고, 각 데이터셋에서 의사결정나무, 인공신경망 등 단일 분류기부터 앙상블 기법까지 다양한 데이터마이닝 알고리즘을 적용하여 실험하였다. 또한 본 연구는 데이터불균형 문제를 해결하기 위해, 오버샘플링 기법인 SMOTE(synthetic minority over-sampling technique) 기법을 통해 초기 데이터 불균형 상태에서부터 표본비율을 1:1까지 변화시켜 가며, 기업부실화 예측 모델을 개발하는 실험을 하였고, 예측 모델의 변수 선정 시에 선행연구를 바탕으로 재무비율을 추출하고, 여기서 파생된 IT 산출물인 재무상태변동성과 산업수준상태변동성을 예측 모델에 삽입하였다. 마지막으로, 본 연구는 각 순환국면에서 만들어진 기업부실화 예측 모델의 예측 성능 비교와 경기 확장기와 수축기에서의 기업부실화 예측 모델의 유용성에 대해 논의하였다. 본 연구는 비즈니스 인텔리전스 연구 측면에서 기존 연구에서 미흡하게 다루어졌던 4가지 문제점을 검토하고, 이를 해결할 프레임워크를 제안함으로써 기존 연구 대비 기업부실화 예측률을 10% 이상 향상시켰다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.
본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다.
인터넷과 멀티미디어 상품이 일반화되면서, 멀티미디어 컨텐트웨어 상품 평가에 대한 필요성이 대두되고 있다. 1993년 이후 등장한 인터액티브 멀티미디어 상품은 소비자들에게 전혀 새로운 차원의 체험을 제공하여 급속히 그 영역 및 범위를 확장하고 있는 실정이다. 이렇듯 급속히 팽창하고 있는 인터액티브 멀티미디어 시장에서 경쟁력 있는 상품을 제작하기 위해서는 일단 체계적으로 멀티미디어 상품을 분석할 수 있는 평가시스템의 구축이 필요하다. 또한 이를 바탕으로 디자인 요소 및 프로세스의 개발이 필요 되어진다고 볼 수 있다. 본 연구는 이러한 작업과정의 일환으로, 우송산업대학교, 한국과학기술원, 그리고 삼성 ids와 공동으로 1997년 8월에서 1998년 1월까지 진행되었다. 본 연구는 특히 멀티미디어 상품에서 경험되어지는 새로운 차원의 체험이 사용자 만족에 미치는 영향에 중점을 두어 사용자 만족요소를‘합목적성’, ‘사용성’, ‘문화성’으로 분류하고, ‘문화성’만족 요소 추출을 감성공학적 기법을 도입하여 시도하였다. 연구결과 일반적인 소비자들에게는 4개의 문화성 만족 요소가 있는 것으로 파악되었고, 이 요소는(정보 습득과정에서의) 사용자 가치, (정보 습득과정에서의) 구성의 완성도,(정보 습득과정에서의) 시각적 완성도, 그리고 (정보 습득과정에서의) 시대성 등이다. 본 연구에서는 또한 문화성 만족 요소를 바탕으로 하는 문화성 평가시스템도 구축하여 7개 기업 웹사이트를 대상으로 사례연구를 실시하여 웹 디자인의 특징적 요소와 사용자 문화성 만족과의 상관관계의 파악을 시도하였다.할 수 있다.기업통신망 입장에서는 PVC뿐만 아니라 SVC(교환가상회선: Switched Virtual Circuit)호처리가 수용되어야 한다. 이와같이 PVC와 SVC 수용으로 기업통신망은 통신망의 구성 및 관리가 복잡, 다양해지며, 또 그 기업은 관련된 다양하고 수많은 고객과 접속될 수 있어야 한다. 이때 ATM망을 백본으로 한 공중망이 관련 기업의 사설 정보를 관리하도록 한다는 것은 그 서비스의 이용자에게 보안문제를 제기함은 물론 서비스 이용자가 자신의 망에서 동작하는 여러 서비스를 고객 스스로가 관리하는 것이 바람직하다. CNN(고객망관리 : Customer Network Management)은 이러한 고객에 의한 통신망, 공중망에 대한 부분적 관리 및 서비스에 대한 관리가 이루어 질수 있도록 수행하는 기능이다. 본 논문에서는 ATM망이나 프레임 릴레이망과 ATM 망이 공존시 기업통신망관점에서 야기되는 문제점의 제시와 이의 해결 방안을 살펴보았다. 우선 FR/ATM 연동에서 PVC설정뿐만 아니라 SVC 설정 방법의 연구, 이때 고려된 QoS,트래픽 처리과정을 살펴보았다. 또한 망관리 입장에서 기업통신망 관리자와 ATM망 관리자와의 온-라인 서비스를 제공하기 위해서는 변화된 통신망 차원서의 확장된 Managed Object(MO)를 근간으로한 체계적인 CNN-NMS(CNM-Network management System)연동을 살펴본후 결론에서는 추후 계속연구 및 조사 되어야 할 항목을 기업통신망 입장에서 서술하여 보았다.관(關)한 모든 것을 연구(硏究)해 보아야 한다.
본 연구는 언어네트워크 분석방법을 활용하여 사서교사의 역할과 자질에 대한 학교구성원의 인식을 고찰하였다. 이를 위해 중등학교의 학생과 교사 대상의 설문조사를 통해 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 사서교사의 역할, 자질, 건강 및 용모, 도서관환경에 대한 평가라는 4개의 프레임과 20개의 하위범주를 토대로 분류한 뒤 하위범주 간의 관계를 분석하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 사서교사의 역할에 대한 학교구성원의 인식의 중심에 존재하는 핵심적 개념은 학생의 경우 '도서관운영'이었으며, 교사의 경우는 '독서교육'인 것으로 확인되었다. 둘째, '정보활용교육'은 학생과 교사의 인식을 형성하는 데 영향력이 낮은 것으로 조사되었다. 셋째, '수업 지원', '도서관활용수업 및 협력수업'과 같은 사서교사의 교수협력자로서의 역할에 대한 학생들의 인식은 높지 않은 데 비해 교사들은 이와 관련한 역할을 비중있게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 넷째, 자료추천과 안내 활동을 하위개념으로 구성하는 '정보봉사'는 학생과 교사의 인식에 중심적 기능을 하고 있으며, 사서교사의 역할에 대한 인식을 형성하는 데도 영향력이 높은 것으로 조사되었다. 마지막으로, 사서교사의 자질에 대한 학생과 교사의 인식에서는 '전문성 및 전문지식'이 중심적인 기능을 하고 있는 것으로 조사되었다. 이 같은 결과는 사서교사의 역할 설정, 학생 및 교사에 대한 대응전략 수립과 인식개선을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
통신 경로 상에 위치한 인접 노드간의 오류 제어를 위해 window-controlled selective repeat ARQ 방식을 고려한다. 이 방식에서 전송될 패킷은 순환적 그리고 순차적으로 순차 번호를 부여받는다. 한편 송신 노드는 이전 window에 소속된 모든 패킷에 대해 긍정적 응답을 받을 때까지 새 window에 소속된 패킷을 전송할 수 없으며, 이러한 전송의 연기로 인해 throughput 및 지연 성능의 저하가 야기된다. 본 논문에서는 지연 성능을 향상시키기 위한 방안으로 프레임 내에서 순차 번호를 중복 사용하는 부수적 방식을 고려한다. 이러한 중복 규칙을 고정형, 임의형, 적응형으로 분류하여 범주별 중복 규칙을 제시하고 각 중복 규칙에 따른 지연 성능을 평가한다. 계량적 분석 결과로부터 순차 번호를 중복 부여하여 (특히 ADR-T2의 도입으로) 평균 패킷 지연 시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 관찰한다. 또한 이러한 지연 성능의 개선은 국지적으로 최적인 window 크기를 만족할 수 있는 확률의 증가에 기인함을 규명한다.
얼굴 검출에는 다양한 포즈, 빛의 세기, 얼굴이 가려지는 현상 등의 많은 변수가 존재하므로, 높은 성능의 검출 시스템이 요구된다. 이에 영상 분류에 뛰어난 Convolutional Neural Network (CNN)이 적절하나, CNN의 많은 연산은 고성능 하드웨어 자원을 필요로한다. 그러나 얼굴 검출을 위한 소형, 모바일 시스템의 개발에는 저가의 저전력 환경이 필수적이고, 이를 위해 본 논문에서는 소형의 FPGA를 타겟으로, 얼굴 검출에 적절한 3-Stage Cascade CNN 구조를 기반으로하는 CPU-FPGA 통합 시스템을 설계 구현한다. 가속을 위해 알고리즘 단계에서 Adaptive Region of Interest (ROI)를 적용했으며, Adaptive ROI는 이전 프레임에 검출된 얼굴 영역 정보를 활용하여 CNN이 동작해야 할 횟수를 줄인다. CNN 연산 자체를 가속하기 위해서는 FPGA Accelerator를 이용한다. 가속기는 Bottleneck에 해당하는 Convolution 연산의 가속을 위해 FPGA 상에 다수의 FeatureMap을 한번에 읽어오고, Multiply-Accumulate (MAC) 연산을 병렬로 수행한다. 본 시스템은 Terasic사의 DE1-SoC 보드에서 ARM Cortex A-9와 Cyclone V FPGA를 이용하여 구현되었으며, HD ($1280{\times}720$)급 입력영상에 대해 30FPS로 실시간 동작하였다. CPU-FPGA 통합 시스템은 CPU만을 이용한 시스템 대비 8.5배의 전력 효율성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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