본 논문에서는 학습 패러다임의 변화에 따른 효과적인 학습을 제공하기 위해 Learning Design (LD) 기반 학습관리시스템에서 전단부 엔진인 LD Publication 엔진을 설계하고 구현하였다. LD Publication 엔진은 LD 기반으로 작성된 학습 콘텐츠 패키지를 분석하고 학습활동을 기술한 정보파일의 구문과 의미를 분석하여 모델화한다. 모델화된 데이터는 학습관리시스템에서 효과적으로 접근 가능한 형태로 단편화하여 데이터베이스에 영속한다. LD 기반 학습관리시스템은 학습 효과와 학습자 편리성을 제공하여 높은 학습 성과를 가져올 수 있도록 도와준다. 그리고 학습 콘텐츠의 재생산, 재사용, 공유를 통한 콘텐츠 개발의 활성화를 도모하고 인프라 확대에 기여할 것이다. 또한, 학습자의 역량, 성향 그리고 학습이력 등을 연계가 가능하도록 설계되어 시스템의 확장이 용이하다.
본 논문에서는 고객의 다양한 행동 분석을 통해 e-commerce 포탈에서 향상된 개인화 기법을 제안한다. 고객의 행동은 "상품 구매" '장바구니에 상품 추가", "상품 정보 확인" 세가지로 구분하였다. 추천된 상품에 대한 평점을 측정하기 위해 사용자의 행동을 암묵적으로 추적한다. 제안하는 추천 기법은 Cross Correlation Coefficient를 변형하여 비슷한 선호도를 가진 고객들을 분류한 후 대상 고객이 선호하는 상품과 비슷한 선호도를 가진 고객들의 상품 유사도를 측정한다. 본 시스템의 가장 주목할만한 특징은 고객의 행동을 바탕으로 상품에 대한 평점을 암묵적으로 계산하는 것이다. 상품의 선호도에 대하여 고객의 직접적인 대답을 요구하면 고객들이 불편함을 느낄 수 있기 때문에 고객의 행동을 통하여 상품에 대한 선호도를 반영한다. 실험결과 부분에서 우리의 시스템과 협업 필터링을 기반으로 한 다른 기법의 비교를 통하여 각 기법들의 장단점을 보일 것이다.
웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.
컨텍스트 인식은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 주변환경과 상태에 따라 양질의 서비스를 제공할 수 있는 중요한 요소이다. 컨텍스트 인식을 위한 정보 수집 도구로는 이동이 편리한 소형 모바일 장치와 그 안에 내장된 모바일 에이전트를 이용하고 있다. 현재 모바일 에이전트는 각 사용자의 컨텍스트 정보를 수집하고 인식하는데 많은 시간과 비용이 소모되고 있다. 이에 모바일 에이전트의 부하를 줄이고, 빠른 시간내에 사용자의 컨텍스트 정보 인식을 위한 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 에이전트에 협력적 필터링 기법과 P2P 에이전트를 혼합한 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 동일 지역내에서 각 사용자의 컨텍스트 정보를 분석하고, 비슷한 선호도를 갖는 사용자들로 그룹핑하며, 그룹핑된 사용자는 P2P 모바일 에이전트를 이용하여 정보를 공유한다. 또한 이 구조는 사용자들의 행위와 서비스를 지속적으로 관찰 및 학습하여 새로운 상관 관계를 측정하도록 하였다.
품질뿐만 아니라 물질적 풍요가 되어가는 IT융합 환경에서 상황정보를 파악하는 것은 개인화 추천 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 서비스 온톨로지 기반의 상황인식 모델링을 이용한 추천을 제안하였다. 이기종 디바이스 구축을 위해 OSGi 프레임워크 기반의 데이터 획득 모듈을 구축하고 온톨로지 기반의 상황정보 모델을 개발한다. 상황정보 모델을 위해서 추천 시스템에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 상황정보를 사용하여 온톨로지 기반의 상황인식 모델을 개발하고 협력적 필터링의 추천에 반영한다. 상황인식 모델은 Na$\"{\i}$ve Bayes 분류자를 사용하여 상황에 따라 서비스를 선택한 정보를 반영하고 사용자에게 제공한다. 제안한 방법의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다.
인터넷 기반의 서비스 지향적인 분산 컴퓨팅 패러다임으로 웹서비스(Web Services)가 관심을 끌고 있다. 웹서비스는 기업 애플리케이션 통합의 수단으로서 뿐만 아니라 기업 간 협업을 위한 연계 방식으로서도 주목받고 있다. 본 연구에서는 국내 기업이 웹서비스 기술을 제대로 이해하고 e-비즈니스 환경에 대처하기 위한 전략을 수립하는데 있어 기초자료로 활용할 수 있도록 우선 웹서비스를 구성하는 핵심 기술의 개요와 표준화 동향을 분석하여 정리하고. 관련 시장 현황과 전망을 제시하였다. 또, 국내 기업의 웹서비스에 대한 수요 및 그 이용 실태와 국내 웹서비스 관련 시장을 면밀히 분석해 보고, 이를 토대로 국내 기업과 정부에서 웹서비스를 도입하여 적용하기 위한 가이드라인을 제시하였다. 본 연구 결과를 활용하여 국내 기업들이 웹서비스 기술 동향을 적절히 파악하여 대처할 수가 있다는 점과, 범국가적 웹서비스 관련 시장 활성화를 위한 방안을 제시하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.
이클립스는 소프트웨어 개발을 위한 개방형 통합 환경으로서, 자바 애플리케이션의 개발을 위한 사실상의 표준으로 매우 신속하게 그 자리를 잡아가고 있다. 또한 다양한 플러그인의 설치를 통하여 통합 환경을 위한 새로운 기능이 추가될 수 있어서 매우 확장성이 뛰어나다. WebDAV는 HTTP1.1을 확장한 프로토콜로서 웹상의 다양한 콘텐츠에 대한 비동기적인 협업저작을 지원하는 IETF 표준 프로토콜이다. 본 논문에서는 이클립스에서 소프트웨어 개발을 위한 프로젝트 작업공간으로서 WebDAV 서버가 제공하는 원격작업공간을 프로그래머가 사용할 수 있도록 지원하는 DAVSpace 플러그인의 개발에 대하여 기술한다. DAVSpace는 WebDAV 프로토콜을 사용하여 원격작업공간에 이클립스 프로젝트와 관련된 자원의 관리를 지원한다. DAVSpace의 사용을 통하여 지역작업 공간과 더불어 지정된 원격작업공간상에서 이클립스 프로젝트를 생성할 수 있다. 자원을 저장하기 위한 이벤트가 발생하는 경우 DAVSpace는 그 자원을 두 개의 작업공간에 중복하여 저장한다. 이러한 DAVSpace의 기능에 힘입어 개발자는 자신이 위치하고 있는 장소에 무관하게 개발 프로젝트를 효과적으로 진행할 수 있다.
Today's Internet which provides communication channels with best-effort end-to-end performance is rapidly evolving into an autonomic global computing platform. Achieving autonomicity in the Future Internet will require a performance architecture that (a) allows users to request and own 'slices' of geographically-distributed host and network resources, (b) measures and monitors end-to-end host and network status, (c) enables analysis of the measurements within expert systems, and (d) provides performance intelligence in a timely manner for application adaptations to improve performance and scalability. We describe the requirements and design of one such "Future Internet performance architecture" (FIPA), and present our reference implementation of FIPA called 'OnTimeMeasure.' OnTimeMeasure comprises of several measurement-related services that can interact with each other and with existing measurement frameworks to enable performance intelligence. We also explain our OnTimeMeasure deployment in the global environment for network innovations (GENI) infrastructure collaborative research initiative to build a sliceable Future Internet. Further, we present an applicationad-aptation case study in GENI that uses OnTimeMeasure-enabled performance intelligence in the context of dynamic resource allocation within thin-client based virtual desktop clouds. We show how a virtual desktop cloud provider in the Future Internet can use the performance intelligence to increase cloud scalability, while simultaneously delivering satisfactory user quality-of-experience.
한국에서 지난 50여년간 산업단지는 국가주력산업의 집적지로 경제성장에 있어 중요한 역할을 담당하였으나 이러한 노후산업단지가 가지고 있는 다양한 문제점으로 인하여 경쟁력 약화 요인으로 작용하고 있다 산업단지 유형 특성별 발전계획, 관리계획, 지원계획 등으로 구분하여 융복합 첨단산업단지로의 관리 육성을 위한 모델로 전환될 필요가 있다 이를 위하여 IoT를 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅, RFID, WSN, CPS, 빅데이터 분석 등의 신기술을 활용한 CIPs(Connected-Industrial parks)를 제안한다 이것은 각 CIP가 연결되어 확장된 개념으로서 물리적 자산을 소유, 운용하면서 운송, 창고, 제조 영역에서 다양한 서비스를 지원하는 허브라고 할 수 있다 이러한 CIPs를 통해서 네트워크형 협업 제조가 가능하고 지능형 물류 혁신으로 원가 절감, 납기단축, 품질향상 등을 달성하여 국가경쟁력의 혁신을 이룰 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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