본 논문에서는 시스템 다이내믹스(System Dynamics, SD) 방법론에 입각하여 하수도 시스템의 운영지표들과 이에 영향을 미치는 외부변수들로 구성된 피드백 루프 메커니즘(Feedback Loop Mechanism)을 관로유지관리와 연관하여 규명하고, 외부변수의 변화에 따른 운영지표의 변화를 예측함으로써 하수도 시스템의 효율적인 운영 및 유지관리 방안을 모색할 수 있는 SD 컴퓨터 모의 모형(Computer Simulation Model)을 개발하였다. 개발된 모형에 부산광역시 하수도 시스템의 과거 운영 자료를 적용함으로써 모형을 검증하였고, 미래의 운영 상황을 예측하였다. 그 결과, 하수도보급률은 이미 목표치에 거의 도달하여 큰 변동이 없을 것으로 예측되었으며, 하수처리효율과 하수처리량, 요금현실화율은 점차 증가할 것으로 예측되었다. 또한 정책 지렛대의 발견을 위해 시스템에 큰 영향을 미치는 주요 운영지표를 선정하여 외부변수의 변화에 대한 민감도 분석을 수행하였는데, 그 결과 관로 유지관리와 연관된 외부변수는 하수처리효율의 변화뿐만 아니라 시설이용률, 하수처리량 등의 변화에도 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
한국은 그동안 분단국가라는 특수성으로 인해 안보 확보를 이유로 지도데이터의 국외개방을 제한하여 왔다. 그러나 공간정보 국외개방과 관련된 국내외 환경과 ICT 산업 생태계가 급격하게 변화하고 있으므로 계속해서 개방을 제한하는 데는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 시스템 사고를 활용하여 공간정보 국외개방과 관련된 변수들이 시간의 흐름에 따라 어떻게 변화하고 상호작용하는지 인과관계를 분석하였다. 먼저 국가안보, 지도기반 융 복합서비스, 기업간 경쟁 측면으로 구분하여 부문별 인과지도를 작성하였다. 이를 통합한 전체 인과지도를 바탕으로 정책개입 지점과 지배적 피드백루프를 파악하였다. 분석결과에 의하면, 국내 공간정보사업자의 자생력 확보가 전체 인과지도의 정책지렛대로 작용하며, 지배적 피드백루프를 악순환고리에서 선순환고리로 전환시키는 변수는 '지도데이터의 국외개방 결정'인 것으로 나타났다. 본 연구는 주요 변수간의 상호작용 관계를 인과지도로 작성하여 적은 투입으로 큰 효과를 볼 수 있는 정책 개입지점인 정책지렛대를 찾아내고, 장기적으로 어떠한 인과구조가 시스템을 지배하게 될 것인지 지배적 피드백루프를 파악하고 분석하였다는데 의의가 있다. 이러한 연구결과는 추후 구글 또는 여타 글로벌 기업이 공간정보 국외반출을 요청할 경우에 지도데이터의 국외반출이 국가 안보와 공간정보 산업 분야에 미치는 영향과 상호작용을 논의하는데 활용될 수 있다.
본 연구는 부산, 울산, 김해 지역에 소재한 3-4년제 대학 유아교육과 재학생 350명을 대상으로 예비유아교사들의 모의수업에 대한 인식과 요구도를 살펴보고자 하였다. 이를 통해 교원양성기관에서 모의수업을 지도하는 교수자들에게 예비유아교사의 현재 수준에 근거한 기초자료를 제공하고 모의수업의 효과적인 운영방안을 모색하고자 하는데 목적이 있다. 연구 결과 예비유아교사는 모의수업은 교원양성교육에서 필요하며 수업능력 향상에 도움을 준다고 인식하고 있었지만 모의수업 횟수를 늘리는 것에는 찬성하지 않고 있었으며 교수자의 모의수업 지도 방법에 대해서도 매우 만족하고 있지는 않은 것으로 나타났다. 또한 현장경력을 바탕으로 한 실제적 수업지식과 기술이 있는 교수자에게 모의수업 준비단계와 평가단계의 최소 2회의 피드백을 받길 원하고 있었으며 구체적으로 교육계획안 작성 원리 및 방법과 유아와 효과적 상호작용 및 발문에 대해 지도받고자 하였다. 피드백은 학급 구성원 모두와 교수자가 함께 참여하는 형태를 가장 선호하였으며 교수자 피드백 이외에는 영유아가 함께 참여하는 모의수업 경험을 요구하였다.
본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.
과거 어플리케이션 다양성만 지향하던 사용자의 수요가 최근 스마트폰의 고도화된 센서와 기계학습이 결합된 지능형 어플리케이션으로의 선호로 전향되고 있다. 이러한 경향을 반영하여 본 논문에서는 스마트폰에 축적된 사용자의 라이프로깅 데이터에서 의미있는 정보를 추출하고, 추출한 정보를 통해 사용자의 인지적 행동을 대신 가능한 인지 에이전트(Cognitive Agent)개념의 스마트폰-사용자 상호작용 사용자 맞춤 위치-시간-행동 추론 기법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 라이프로깅데이터를 DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) 클러스터링 기법으로 사용자 주요 관심지역 POI(Point of Interest)를 자동으로 추출하고, 평생학습이 가능한 강화학습의 한 종류인 POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)를 사용하여 사용자의 위치-시간-행동을 추론 한다. 제안 방법으로 구현한 사용자 맞춤 일과 계획 시스템의 시간별 사용자 일과 추론 결과는 70%이상의 성능을 보였으며, 하루 일과 계획 지능형 서비스의 새로운 방향을 제시하고 있다.
최근 헬스케어 산업의 증가와 웨어러블 디바이스 및 건강 관련 모니터링 기술의 발전은 자신의 행동을 측정하고 계량화하는 자아정량화 운동의 부흥을 촉진시키고 있다. 퍼스널 헬스케어를 통해 사용자들은 자신의 건강관련 행동을 정량적으로 인지하고 건강관련 인식을 향상할 수 있게 되었다. 본 연구는 사용자에게 전달되는 건강정보를 보다 효과적으로 전달하는 방법을 찾고 제안하고자 한다. 이를 위해 어플리케이션에서 피드백 유형(feedback type)의 비교반응과 정보 제공형태(presentation mode)의 심리적 효과에 대한 실험연구를 진행하였으며 이를 위해 피험자들의 건강 자가보존 성향을 측정하였다. 실험연구 결과, 비교조건과 텍스트 조건에서 사용자의 개인정량화 정보를 효과적으로 전달하는 것으로 나타났다. 또한 피험자의 건강 관련 자가 인지에 따라 건강 자가보존 성향 역시 증가하였다. 이러한 연구 결과 분석은 사용자의 건강 관련 행동 변화 유도의 관점에서 건강정보학 분야 연구의 사용자 행동유도성에 관한 학술적 방법론에 기여할 수 있으며 개인정보학 어플리케이션 설계 및 개발에 의미있는 기여를 할 수 있다. 또한 연구결과는 향후 웨어러블 디바이스의 지속적인 사용을 위한 요인 분석과 개인 트래킹 데이터 분석을 통한 효율적인 건강관리 등 헬스케어 산업에 새로운 통찰을 제공할 것이다.
Social network services based on openness, connectedness, and mass participation are reshaping many aspects of how companies conduct business and create value for their customers. For instance, Facebook and Twitter are expected to play a pivotal role as a new communication channel through which companies-forge close relationships with their customers for co-creation of value for mutual benefits. Given the potential of social network services, it is not surprising that many companies have strategically invested in social network services to reach out to customers. Despite the growing interest in social network services as a platform to connect companies and their customers, few guidelines exist about how managers can effectively utilize social network services in forging relationships with their customers. As such, scholars should pay greater attention to how firms can successfully develop relationships with their customers on social network services. In particular, this study employs the S-O-R (stimulus-organism-response) framework as a theoretical lens to develop a research model that explains customers' participation in the value co-creation platform that companies opened on Twitter. According to the S-O-R framework, certain types of individuals' behaviors can be best understood based on a causal link from environmental stimulus to organism, and response. We apply the S-O-R framework to understand how ubiquitous connectivity (stimuli) can influence customers' experience (organism) with companies on Twitter, which in turn influence their participation behavior (response). Two steps have been undertaken to empirically test the research model. First, we conducted a content analysis of tweets written by customers who follow companies on Twitter. As a result, we found event/promotion participation, company support, and giving feedback as three specific types of customer participation behavior. Second, we conducted a web-based survey to test research hypotheses in the research model. Participations in the survey were solicited to customers who followed companies on Twitter. As a result, a total of 115 respondents have completed the survey. Data were analyzed using the partial least square (PLS) technique. The results of data analysis suggest that ubiquitous connectivity (stimuli) had strong positive effects on perceive usefulness, perceived enjoyment, and perceived intimacy (organism). Perceived intimacy showed positive effects on customer participation behavior (response), such as event participation, company support, and giving feedback. Perceived enjoyment was found to have strong positive effects on company support and giving feedback. On the other hand, perceived usefulness did not have significant impacts on the three types of customer participation behavior.
본 연구의 목적은 메타버스와 디지털 교육, 그리고 미래교육과 관련된 전문가들의 의견을 바탕으로 델파이 조사 방법론과 심층 인터뷰 방법론을 적용하여 메타버스와 메타버스 리터러시의 정의를 도출하고 메타버스 리터러시의 구성 요소를 정립, 제시하기 위함이다. 1차 델파이 조사에 참여한 전문가는 9명이며, 자료수집은 2022년 1월 12일부터 1월 17일까지 전자우편으로 발송되고 회송되었다. 2차 심층 인터뷰에 참여한 전문가는 4명이며, 자료수집은 2022년 3월 1일에서 3월 19일까지 각 전문가와 zoom을 통해 4회의 1:1 인터뷰로 진행되었다. 1차 델파이 조사에서 메타버스의 개념 정의를 위한 기초의견을 수렴하기 위해 기존에 정의된 6명의 국내 학자들의 개념 정의를 선별하여 그에 대한 동의 정도를 5점 리커트 척도로 평가하는 방식으로 조사하였고 추가 의견을 설문하였다. 메타버스 리터러시의 개념 정의를 위한 의견수렴을 위해 기존에 정의된 메타버스 리터러시의 정의에 대한 동의 정도와 추가 의견을 취합하였다. 메타버스 리터러시 구성 요소의 선정 및 프레임워크 개발을 위해 기존에 개발된 메타버스 리터러시 프레임워크를 제시하고 메타버스 리터러시를 구성하는 12개의 하위 개념 구성 요소들에 대한 동의 정도와 추가 의견을 수렴하였다. 델파이 조사 결과를 종합하여 메타버스와 메타버스 리터러시를 재정의하였고, 메타버스 리터러시의 개념 구성 요소를 포함한 프레임워크를 재정리하여 2차 전문가 심층 인터뷰를 실시하였다. 심층 인터뷰에서는 델파이 조사 결과로 재정립된 메타버스와 메타버스 리터러시에 대한 정의 및 메타버스 리터러시 프레임워크에 대한 심층 피드백을 수렴하였다. 1,2차 조사 결과를 토대로 최종 정의들과 프레임워크를 제안하였고, 마지막으로 연구의 함의와 한계점, 그리고 후속 연구의 제안을 제시하였다.
본 논문에서는 인체의 운동 변화를 홈 네트워크 방식으로 측정하고 확인할 수 있는 헬스 케어 시스템을 구현하였다. 제안되는 시스템은 트레드밀 운동 또는 사이클 운동 자세에서, 그 운동의 변화에 따라 신호 전달 장치를 통하여 실시간으로 전달되는 생체 신호를 데이터 획득 장치를 통하여 얻고, 그 데이터를 분석 장치에서 논리적으로 분석하여 자세에 대한 평가를 할 수 있도록 구성하였다. 측정파라미터의 항목을 혈압(Blood Pressure), 온도(Temperature), 낙상(Fall Index), 무게분포도(WDI), 체질량지수(BMI) 등으로 함으로서 측정값을 통하여 신체적 변화정도를 확인하고, 신체의 상태를 평가할 수 있도록 감시 체제를 구성하였다.
In this paper, we design and implement a two-way automatic communication system using a mobile instant messenger that can provide a customized service through a real-time two-way communication using a mobile instant messaging service. Two-way automatic communication system using a mobile instant messenger can improve the quality and quantity of information in real-time update of the information through the feedback. In addition, since it is communicated by using a mobile Instant Messanger in 1:1 there is no concerns that is recognized as spam, as well as it is possible to provide customized information for each user. Two-way automatic communication system using a mobile instant messanger shows the difference of the speed according to the data input time in typing by hands in result of comparing the time to input a date and the processing speed to search a data. Therefore in category treatment, command processing and natural language processing, Category treatment way is the most excellent in aspect of data processing speed, otherwise in aspect of the total speed to combine the data input time and the processing time, the command processing way is the best method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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