본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.
e-Learning 분야는 정부, 기업, 학교 등 많은 조직에서 교육을 위한 수단으로 사용되어지고 있다. 이러한 e-Learning은 독립적인 운영플렛폼의 개발부터 웹 기반의 코스웨어(Courseware)까지 발전해왔다. 코스웨어는 컴퓨터 전달 체제를 통하여 교수-학습 과정을 촉진시켜 명시된 교수 목표 하에 학습자의 지식과 기능의 바람직한 변화를 목적으로 설계 및 개발된 교육용 소프트웨어와 데이터라고 할 수 있다. 또한 컴퓨터 언어 및 저작도구(Authoring Tools)를 이용하여 각 과목별 교육내용을 음성, 그림, 애니메이션, 동영상 등의 다양한 형태로 제시될 수 있도록 저작된 프로그램으로 주로 눈으로 보고 귀로 들으면서 학습하는 유형이다. 현재 코스웨어에서 제공되는 정보는 학습에 대한 정보와 교수정보 그리고 Client의 학습 진행 상황 등을 제공한다. 하지만 학습에 연관된 다른 학습이나 학습에 관련된 교수들의 전공정보, 또한 학습에 관련된 어플리케이션 등을 검색하려 할 때는 하나하나 따로 검색을 해야 하는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학습에 대한 목적과 관련학습, 관련교수, 관련연구, 관련 어플리케이션 등의 연관성을 토픽맵(TopicMap)을 이용하여 학습에 대한 더 정확한 정보를 쉽게 검색할 수 있게 한다. Client가 찾으려는 토픽을 중심으로 연관된 토픽과 카테고리를 나열하여 수작업으로 인한 검색시간과 잘못된 키워드 검색을 해결하였다.
본 연구는 MLS 데이터로부터 자동으로 철도 시설물들을 인식하여 시설물 간의 기하학적인 공간정보를 추출하는데 기여 하고자 한다. 본 연구에서 제안된 방법은 9개 주요 철도 시설물(노반, 레일, 철로, 수목, 플렛폼, 방음벽, 철주, 절연체, 고압선)들의 분류를 목적으로 하고 있다. 이를 위해 제안된 방법은 크게 두 단계로 나뉘어 진행된다. 첫 번째 단계에서는 포인트, 라인, 체적과 수직 프로파일 레벨에서 데이터의 맥락 특징(contextual feature)들이 추출된다. 두 번째 단계에서는 CRF(Conditional Random Field)가 맥락 분류자(contextual classifier)로 사용되어 각 데이터 포인트에 객체 정보가 할당되고 철도 시설물들이 분류된다. 사용된 CRF 모델은 다른 맥락 분류자 와는 달리 로컬지역에서 데이터들의 분류정보가 일관성을 유지하게 하는 장점이 있다. 제안된 방법의 성능은 commission과 omission 오류분석을 통해 입증되었다.
온라인구직서비스는 가장 인기 있는 인터넷서비스 중의 하나이다. 구직자들에게 신규채용기업에 대한 정보와 함께 필요한 자료를 찾을 수 있는 검색엔진도 제공하기 때문이다. 그러나 대부분의 온라인구직사이트는 전통적인 수요자 풀 유형의 접근방식을 채택하고 있어 많은 경우 엉뚱한 검색결과를 도출하기도 한다. 한국산업진흥공단이 운영하는 월드잡플러스는 이러 문제를 해소하기 위해 머신 데이터 분석플렛폼인 스플렁크를 활용하여 보다 능동적이고 개인화된 서비스를 제공하고자 시도하고 있다. 월드잡플러스는 개인화된 매칭 기법을 이용하여 각각의 구직공고에 최적인 구직자 프로필이나 스펙정보를 제공하며, 구직자 선호도를 반영한 최적 맞춤형 구인공고 제공서비스 등을 제공하고 있다. 이런 분석기법은 기존의 구직에 성공한 유사 구직자 정보와 구인기업 자료 간의 유사성 등을 토대로 하는 추천방식이다. 결론으로 본 연구의 시사점과 제공서비스의 정책적 효과에 대해 논의하였다.
차세대 통신망으로 각광받고 있는 NGN(Next Generation Network)은 일반전화망, 비동기식전송방식(ATM), 프레임릴레이, 전용망, 무선통신망 등 모든 통신 네트워크를 패킷 기반의 공통망으로 통합하는 개념이며, NGN의 가장 큰 특징은 통합화와 패킷화. 음성과 데이터, 영상을 동시에 수용하며 인터넷전화, 멀티미디어 메시징 등과 같은 다양한 부가서비스를 효율적으로 제공할 수 있다는 것이다. 이러한 NGN 환경에서는 전송층에서 제공하는 서비스, 응용층에서 제공하는 서비스 등 상당히 많은 서비스들이 정의되고 있으며, 앞으로 점점더 많은 서비스들이 생겨날 것이다. 또한, NGN 환경에서 새로운 서비스의 개발은 처음부터 개발하는 것이 아니라, 기존의 NGN의 서비스들을 재사용하여 새로운 서비스로 개발되는 형태가 이상적이며, 이러한 것들이 서로다른 통신망, 플렛폼, 프로그래밍 언어 등의 상이한 환경에 존재한 서비스들을 통합해야 한다. 본 논문에서는 NGN 환경에 대한 국제 표준화를 추진하고 있는 ITU-T SG13(Study Group 13)의 활동 중 개방형 서비스와 관련된 표준화 동향을 설명한다.
오늘날 전 세계적으로 가속화되는 기상이변에 따라 돌발성, 국지성 폭우 및 폭설의 빈도가 급격히 증가하는 추세이다. 이 같은 돌발기상 현상은 고층 건물과 인구의 과밀화로 인해 열섬효과가 자주 발생하는 도심지에서 특히 높은 발생률을 보이며, 그로 인한 막대한 인명 및 재산상의 피해가 발생하고 있는 실정이다. 하지만 이러한 돌발성 강수 현상들은 주로 저고도에서 생성 및 발달되며, 그 수명은 2~3시간에 불과하기 때문에 현재의 국내 기상관측 시스템으로는 예측 및 예보에 많은 어려움을 겪고 있다. 현재, 이러한 문제점을 해결하기 위해 국내 관련 기관들에서는 도심지를 중심으로 한 저층 기상 관측을 위한 소형 레이더 네트워크 구축을 계획하고 있다. 그와 함께, 본 논문에서는 향후 도입될 소형 레이더 네트워크의 활용성을 증대시키고, 기상재해의 피해를 줄이는 방법으로써, 구글 어스의 지도 서비스를 기반으로 한 기상 레이더 자료 활용 실시간 돌발성 기상재해 감시/추적 및 경보 시스템 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 전 세계적으로 통용되는 GIS 엔진으로서, 높은 확장성이 장점인 구글어스 플랫폼을 바탕으로 하며, 레이더 자료 분석 도구, 위험도 판별 도구 및 자료 표출/경보 도구 등으로 크게 세 가지의 기술도구 집단으로 구성된다. 제안한 플렛폼 상에서 시뮬레이션을 통해 구글어스 기반에서 레이더 누적강수량의 실시간 처리와 3차원 GIS 기반에서의 직관적인 경보 메시지 표출을 구현하였으며, 향후 각 기술 도구들 상의 기법들을 연구 및 개선함으로써 국토관측센서 네트워크 및 기상 재해 예 경보 체계를 위해 활용되어질 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 한국우정의 우편물류통합정보시스템(PostNet)의 구축 사례를 통하여 정보시스템 통합의 단계별 추진과정과 성공적인 실행동인을 살펴보고자 하는데 그 목적이 있다. PostNet은 조직상의 통합(조직구조 개편), 전략적 통합(업무처리절차 재설계), 기술적 통합(데이터통합, 어플리케이션통합, 통합플렛폼 구축)을 상황적으로 고려하여 정보시스템 통합을 수행하였다. 또한 통합과정에서 세 가지 측면의 통합을 목적에 맞게 연계되도록 구현하였다. PostNet은 기존에 물리적 통합 및 하드웨어 통합의 단계에 머물러 있던 정보시스템 통합의 수준을 경영 목표, 운영 목표와 일치시키도록 진일보시켰다는데 큰 의의가 있다. 한국우정은 물류산업 내에서 최대의 물류망, 조직 서비스를 보유하고 있다 따라서 본 논문의 결과는 향후 정보시스템 통합의 이론적 근거의 틀을 제시할 뿐 아니라 특히 물류시스템 통합에 대한 가이드라인으로 활용될 수 있을 것이다.
최근 몇 년 동안, 빠르게 진보하는 기술, 국제적 경쟁, 성숙된 소비자들의 출현 등으로 많은 산업분야에서 제품 다양성은 급격하게 증가되어왔다. 기업들은 자사가 생산 또는 판매하는 제품의 다양성을 확보함으로써 고객만족이 증대하고 이러한 결과로 자사의 시장점유율과 수익률을 증가시키고자 노력한다. 본 연구는 선행된 제품다양성에 관한 문헌연구를 전반적으로 검토하여, 공급사슬상의 기업 및 사업부 내 제품다양성 효과를 밝히고 미래연구 방향을 제시하는데 연구 목표가 있다. 즉, 본 연구는 먼저, 문헌연구에 대한 재검토를 통해서 제품 다양성 수준을 제품설계, 생산, 구매, 물류, 마케팅과 같은 각각의 공급사슬 기능별 단위들로 구분하여 정리하고, 이러한 공급사슬 각 부문에서 수행된 기능들에 대한 제품 다양성의 긍정적, 부정적 영향들을 밝히고자 한다. 또한, 다양성을 위한 제품 설계 할 때, 모듈방식, 부품공유와 같은 제품생산 비용절감에 도움이 되는 요인들, 주문 처리과정, 구매부품 다양성 정도와 같은 구매비용절감에 관련된 요인들, 시장 점유, 고객만족, 경쟁적 우위, 수요예측과 같은 마케팅 관점에서의 제품다양성에 관한 요인들을 분류 제시하고자 한다. 끝으로, 미래연구 방향에 대해서 논의한다.
제안된 OSGi 플렛폼(Platform) 기반의 상황인식 서비스지향 아키텍쳐에서 서비스공급자는 다양한 센서들로부터 상대적인 서비스들을 통합하여 각각 서비스를 SOAP 메시지로 묶어서 웹서비스를 서비스중재자의 UDDI서버에 등록하면, 서비스요청자는 UDDI서버에서 특정한 서비스를 검색하고, 서비스공급자에게 해당 SOAP메시지를 호출한다. 최근 유비쿼터스 홈네트워크 상황인식기술은 RFID/USN. 위치기반 기술을 중심으로 연구가 진행되고 있으나 이를 위한 서비스 지향 아키텍쳐에 대한 연구는 원만하게 진행되지 않고 있다. 따라서, 본 논문에서는 OSGi Platform 기반에서 다양한 센서 들로부터 수많은 상황인식 서비스가 동적 으로 움직이게 되고 사용자 요구 및 필요성에 따라 신규서비스의 제공 및 기존 서비스의 변경과 제공된 서비스간에 데이터 공유, 서비스 라이프사이클, 서비스분배의 효과적인 관리를 위하여 ATAM으로부터 추출된 성능 유티리티 트리에서 이산 Little's Law를 적용함에 따라 546 TPS 에서 초당 상황인식트랜잭션 처리횟수를 향상시키는 OSGi Platform을 이용한 eclipse STP 기반의 상황인식 SOA를 제안하고자 한다.
과학지식 생산 유통의 투명성, 효율성, 신속성을 제고하기 위하여 새로운 학술 출판 모델이 시도되면서, 동료 심사 이력의 검증과 개방을 위한 피어 리뷰 플렛폼도 활성화되고 있다. Publons는 3백만명 이상의 전 세계 연구자들의 동료 심사 이력을 추적해 검증하고 공개할 뿐 아니라 업적으로 인정하기 위한 글로벌 플렛폼이다. 본 연구는 Publons를 활용해 국제 학술지 심사 위원으로 활동하는 국내 대학 소속 연구자 579명을 선별해 동료 심사 활동을 분석하였다. 분석 결과 첫 번째, 국제 학술지에서 활발한 심사 활동을 하는 국내 연구자는 공학, 의약학 분야에 많으며, 대부분의 분야에서 높은 국제 학술지 출판 실적을 보유한 조교수급 이상의 교수들인 것으로 나타났다. 두 번째, 모든 학문 분야에서 극단적으로 높은 심사 논문수를 보이는 소수의 심사자가 존재하였으며, 심사자의 신분, 나이, 국적에 따라서 심사 논문수와 심사 보고서 길이에 유의미한 차이는 존재하지 않았다. 마지막으로 심사자의 심사 논문수와 SCI 급 출판 논문수 사이에는 약한 상관성(r = 0.311)이 존재했지만, 많은 연구실적을 보유한 연구자가 그만큼 많은 국제 학술지 심사 활동을 한다고 말하기 어려운 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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