본 논문을 통해 카메라 추적 기반 레이저 포인터 시스템에서 사용할 수 있는 다양한 프로그램에 호환성을 가지며 마우스 기능을 모두 소화할 수 있는 직관적인 상호작용을 제안한다. 이런 상호작용을 위하여 기존에 사용하던 일반적인 레이저 포인터에 3축 가속도계를 부착하여 이로부터 나오는 가속도의 정보를 이용해 시스템과 상호작용 할 수 있는 동작기반 상호작용을 고안하고 이의 효용성을 보인다.
본 논문은 조명시설 관리에 따른 유형을 파악하고 이에 맞는 관리 모델을 제안하며, 각 관리 모델에 적합한 온라인/오프라인 조명시설 관리 시스템의 개발에 관하여 연구한 내용이다. 또한 연구 결과물의 효용성을 높이기 위해 실제 사용하는 양식을 기초로 개발하여 새로운 시스템의 적용시 적응이 용이하도록 하였다. 제안된 관리 모델에 따른 온라인/오프라인 조명시설 제어를 통하여 조명시설 정보의 효과적인 운용이 가능하게 하였으며, 인력 및 유지보 수비를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
건설분야 표준분류체계의 코드항목들은 비용정보, 시방정보 등 분류체계가 적용되는 건설산업분야의 모든 정보들에 일관되게 적용될 때 그 효용성이 극대화될 수 있으므로, 토목분야 공종정보들은 하나의 단일화된 분류체계를 중심으로 동일하게 분류될 필요가 있다. 현행 국내의 토목분야 표준분류체계 중 공종분류체계는 '통합건설정보분류체계', '토목공사 수량산출기준' 및 '공사시방서 작성요령' 내의 공종분류체계가 각각 개별적으로 제시되고 있으며, 10여 종의 토목분야 표준시방서 공종분류 또한 각각 상이한 분류방식 및 코드체계를 사용하고 있다 본 연구는, 토목공사 수량산출기준이 국내 토목분야 공종분류 체계로서의 대표성과 표준분류체계로서의 효용성을 가질 수 있게 하기 위한 방안으로서, 수량산출기준 코드체계를 중심으로 하는 시방서 분류코드의 통합기준을 구성하고 활용방안을 제시하였으며, 웹기반 활용시스템 시안을 구성하여 제시된 통합기준의 활용방안을 구체화하였다.
전 세계가 정보화의 물결 속에서 보다 신속하고 안전한 정보의 교류를 위한 기술 개발 및 연구는 시간의 변화와 더불어 급변하고 있다 정보의 중요성과 효용가치의 증대는 다양한 분야에서의 기술 발전을 함께 필요로 하게 되었고 특히, 정보보호의 필요성은 그 핵심기술로 자리잡게 되었다. 하지만, 대부분의 시스템 공격이 운영체제의 취약선을 기반으로 하고 있어, 응용 레벨에서의 보안 기술만으로는 소기의 목적을 달성하기에 어려움이 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 운영체제 자체에서 안전하고 신뢰성 있는 서비스를 제공하는 기술에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 따라서 본 고에서는 현재 보안커널의 세계적인 추세와 동향을 파악하고자 안전한 운영체제 개발 프로젝트들을 소개하고 전자서명 검증을 운영체제 수준에서 수행하여 홈페이지 등의 파일시스템의 위ㆍ변조를 원천적으로 방지하는 File Griffin에 구현된 보안 메커니즘에 대하여 알아본다.
데이터 웨어하우스 시스템에 대한 OLAP 질의들은 대량의 데이터를 대상으로 복잡한 분석 및 집계 연산을 수행한다. 이러한 고비용의 OLAP 질의들을 효율적으로 실행하는 것은 시 스템의 성능 향상을 위해 매우 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 데이터 웨어하우스 시스 템에 존재하는 여러 종류의 실체 집계 뷰들을 이용하여 주어진 OLAP 질의를 재작성하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 차원 계층들로부터 유도되는 그룹 격자를 이용하여 OLAP 질의와 실체 뷰의 선택 단위, 선택 영역, 집계 단위등을 정의하고, 이들로부터 OLAP 질의 와 식체 뷰에 대한 정규을 정의한다. 그리고 정규형으로 표현된 질의와 실체 뷰 사이의 관 계를 이용하여 실체 뷰가 질의의 재작성에 이용 가능하기 위한 조건을 제시한다. 제안하는 질의 재작성 방법은 데이터 웨어하우스의 메타 정보들과 OLAP 질의 및 실체 뷰들의 특성 을 고려하여 다양한 실체 뷰들을 함께 이용할 수 있으므로, 시스템에 존재하는 실체 뷰들의 효용성을 높이고 주어진 질의를 효율적으로 처리할 수 있다.
객체지향 기술은 단위가 되는 클래스가 지나지게 세밀하고 한정적이어서 재사용의 효용이 떨어진다. 컴포넌트는 객체보다 큰 단위로서 복잡도를 효율적으로 관리해주고 품질과 재사용성을 향상시킨다. 또한 MDA나 SOA와 같은 새로운 프레임워크가 등장하면서 컴포넌트 기술의 중요성은 더 커지게 되었다. 따라서 객체지향 시스템을 분석하여 새로운 환경에 적합한 컴포넌트로 재공학하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 시스템으로부터 컴포넌트를 식별하기 위한 모델 기반의 정량적 재공학 방법을 제안한다. 본 방법에서는 이전 연구를 확장하여 시스템모델과 프로세스를 상세히 정의하고 정형화하였다. 객체지향 시스템으로부터 시스템 모델을 구성하고 이 모델을 사용하여 정량적 방법으로 컴포넌트들을 추출하고 정제한다. 또한 지원 도구를 개발하여 현재 존재하는 객체지향 시스템에 적용하여 유효성을 확인한다.
챗봇(Chatbot)은 자연어처리기술 등 인공지능 기술을 기반으로 한 사용자 친화적인 대화 방식 인터페이스를 제공하는 장점이 있어, 금융, 상담, 주문 등 다양한 산업 분야에서 적용되고 있다. 그러나, 챗봇의 응답이 사용자의 정신 모형과 불일치하는 경우, 다음 대화를 이어가는데 어려움을 야기하게 된다. 그러므로, 챗봇의 사용성을 확보하기 위해서는 응답 오류의 제거 또는 완화가 필수적이다. 기존의 챗봇의 사용성 개선과 관련된 연구들은 설문조사와 인터뷰 등 사용성 평가를 통해 상위 수준의 개선 방향만을 제안하고 있다. 따라서, 챗봇 개발 시, 실무자들이 응답 오류의 문제점을 분석하고, 이를 해결하기 위한 구체적인 개선 방안을 제시하는 데 한계가 있었다. 본 논문에서는 FMEA(Failure Modes and Effects Analysis) 기법을 활용해, 응답 오류의 치명도를 파악하고, 치명적인 오류들에 대해서는 FTA(Fault Tree Analysis) 기법을 기반으로 원인 분석을 실시하여 구체적으로 문제를 해결하기 위한 프로세스를 제안한다. 본 프로세스의 효용성을 검증하기 위해 주문 도메인의 챗봇에 적용해 보았다.
예방정비는 대규모 산업시설에서 설비의 성능을 최적으로 유지하는 활동을 의미하며, 궁극적으로 고장을 미연에 방지하여 생산 효율을 극대화하는 것을 목적으로 한다. 일반적으로 인력에 의한 주기적인 정비가 이루어지지만, 지속적으로 발생하는 고장을 방지할 수 없는 문제가 있다. 또한, 문제를 조기에 해결하기 위한 고장에 대한 조치는 설비 전문가에 의존하기 때문에, 전문가의 부재 상황이나 미숙련된 전문가에 의한 진단 오류로 인한 대응의 한계가 있다. 인력에 의존한 설비 진단과 문제의 조기 발견을 돕기위해 알람 시스템이 활용되고 있지만, 단순 정보 수집을 위해 설계되고, 방대하게 알람을 발생시키므로 실제적인 효용성이 없다. 본 논문에서는 시스템에 의한 고장징후 포착과 문제의 원인 및 향후 발생할 문제를 파악하기 위해서, 전문가의 경험지식을 시스템 지식으로 구축을 통한 자동화된 예방정비시스템을 설계 및 개발하였으며, 전문가 지식을 재이용하기 위한 시스템의 구조와 활용 방안에 대해서 논한다.
컴퓨터와 통신 기술의 발달고 사용자에게 많은 정보가 편리하게 제공되는 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 증가하고 있다. 특히, 고객 개인 정보, 기업 기밀과 같은 주요 정보가 저장되어 있는 데이터베이스의 보안을 위해서 데이터베이스 관리 시스템의 기본적인 보안 기능 및 기존의 오용 탐지 모델이 사용되고 있다. 하지만, 다양한 시스템 침입 유형에 대한 분석 격과에 따르면 외부 침입자에 의한 시스템 파괴보다는 내부 사용자에 의한 기밀 정보 유출과 같은 권한 오용 행위에 의한 손실이 더 큰 문제가 되고 있다. 따라서, 효과적으로 데이터베이스 보안을 유지하기 위해서 사용자의 비정상 행위 판정 기술에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는, 연관 규칙 마이닝 방법을 이용하여 데이터베이스 로그로부터 사용자 정상 행위 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해서 데이터베이스 로그를 의미적인 패턴 트리로 구조화하여 생성된 정상 행위 프로파일을 온라인에서 발생된 해당 사용자의 트랜잭션과 비교하여 온라인 데이터베이스 작업에 대한 비정상 행위 여부를 탐지할 수 있다. 다양한 실험을 통해 제시된 알고리즘의 효용성을 분석하고 결과를 제시하였다
최근 인공지능(AI) 기술의 신장을 바탕으로 스마트폰, 스마트 스피커, 챗봇 등과 같은 AI 기반 제품(AI-Enabled Products)의 출시가 점차 증가하고 있다. 이에 따라 AI 기반 제품이 지닌 편익을 중심으로 소비자의 수용의도를 밝히고자 하는 많은 연구가 진행되고 있지만, AI 기반 제품이 지닌 특징을 고려하여 속성을 분류하여 각 속성에 대한 소비자의 지각된 효용 가치에 대해서는 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 DeLone과 McLean의 IS Success Model을 바탕으로 AI 제품 속성을 AI 속성과 Non-AI 속성으로 구분하고, 컨조인트 분석을 통해 각 속성이 지닌 효용 가치를 기반으로 제품 개발의 방향성을 제안하고자 한다. 또한, AI 제품의 수용 시점에 따른 AI 제품 속성의 상대적 중요도에 차이가 나타나는지 살펴보고자 한다. 더 나아가 컨조인트 분석을 통해 도출된 각 응답자의 효용 가치를 기반으로 군집 분석을 통해 시장을 세분화하고, 각 세분시장을 구성하고 있는 소비자들의 특징과 니즈를 이해하고자 하였다. 본 연구를 통해 AI 기반 제품의 특성과 속성에 대한 개념적으로 구조화된 틀을 제시하는 이론적 시사점과 각 세분시장에 따라 최적화된 AI 제품 개발 방향을 제안한다는 실무적 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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