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수학 AI 디지털교과서의 도입: 초등학교 교사가 바라본 인식, 요구사항, 그리고 도전 (Introduction of AI digital textbooks in mathematics: Elementary school teachers' perceptions, needs, and challenges)

  • 김소민;이기마;김희정
    • 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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    • 제27권3호
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    • pp.199-226
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    • 2024
  • 인공지능(AI)과 디지털 기술의 도입 등과 같은 디지털 기반 변화의 시대를 맞아, 2025년에는 수학, 영어, 정보 교과에 AI 디지털교과서를 단계적으로 도입하는 교육혁신이 추진되고 있다. 본 연구는 2023년 11월 전국 132명의 초등학교 교사를 대상으로 실시한 설문조사를 통해 교사들의 수학 AI 디지털교과서에 대한 이해도, 핵심 기술의 필요성, 수업 활용에 대한 인식, 그리고 AI 디지털교과서의 학교 현장에의 안착을 위한 요구사항을 조사하였다. 분석 결과, 대다수 교사들은 수학 AI 디지털교과서의 도입과 필요성에 대해 낮은 인식을 보였지만, 일부 교사들은 개인별 맞춤형 학습 및 효과적인 교수·학습 지원 가능성을 인식하고 있었다. 또한, 교사들은 AI 디지털교과서의 학습 진단과 교사 재구성 기능의 필요성을 높게 평가했으며, 수업에서의 유용성을 긍정적으로 평가했지만, AI 디지털교과서의 도입으로 인해 교실에서의 상호작용성은 저하시킬 것이라고 우려했다. 이는 AI 디지털교과서의 성공적 도입 및 활용을 위해 교사연수 및 정보 제공을 통한 인식 변화의 필요성을 시사하며, 구체적이고 실용적인 활용 방안 제공, 디지털 과잉 사용 및 의존에 대한 대안 모색, 핵심 기술의 지속적 개발 등, 이와 관련한 연구의 지속적인 필요성을 제언한다.

협업필터링에서 고객의 평가치를 이용한 선호도 예측의 사전평가에 관한 연구 (Pre-Evaluation for Prediction Accuracy by Using the Customer's Ratings in Collaborative Filtering)

  • 이석준;김선옥
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제17권4호
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    • pp.187-206
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    • 2007
  • The development of computer and information technology has been combined with the information superhighway internet infrastructure, so information widely spreads not only in special fields but also in the daily lives of people. Information ubiquity influences the traditional way of transaction, and leads a new E-commerce which distinguishes from the existing E-commerce. Not only goods as physical but also service as non-physical come into E-commerce. As the scale of E-Commerce is being enlarged as well. It keeps people from finding information they want. Recommender systems are now becoming the main tools for E-Commerce to mitigate the information overload. Recommender systems can be defined as systems for suggesting some Items(goods or service) considering customers' interests or tastes. They are being used by E-commerce web sites to suggest products to their customers who want to find something for them and to provide them with information to help them decide which to purchase. There are several approaches of recommending goods to customer in recommender system but in this study, the main subject is focused on collaborative filtering technique. This study presents a possibility of pre-evaluation for the prediction performance of customer's preference in collaborative filtering before the process of customer's preference prediction. Pre-evaluation for the prediction performance of each customer having low performance is classified by using the statistical features of ratings rated by each customer is conducted before the prediction process. In this study, MovieLens 100K dataset is used to analyze the accuracy of classification. The classification criteria are set by using the training sets divided 80% from the 100K dataset. In the process of classification, the customers are divided into two groups, classified group and non classified group. To compare the prediction performance of classified group and non classified group, the prediction process runs the 20% test set through the Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm and Correspondence Mean Algorithm. The prediction errors from those prediction algorithm are allocated to each customer and compared with each user's error. Research hypothesis : Two research hypotheses are formulated in this study to test the accuracy of the classification criterion as follows. Hypothesis 1: The estimation accuracy of groups classified according to the standard deviation of each user's ratings has significant difference. To test the Hypothesis 1, the standard deviation is calculated for each user in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. Four groups are classified according to the quartile of the each user's standard deviations. It is compared to test the estimation errors of each group which results from test set are significantly different. Hypothesis 2: The estimation accuracy of groups that are classified according to the distribution of each user's ratings have significant differences. To test the Hypothesis 2, the distributions of each user's ratings are compared with the distribution of ratings of all customers in training set which is divided 80% from MovieLens 100K dataset. It assumes that the customers whose ratings' distribution are different from that of all customers would have low performance, so six types of different distributions are set to be compared. The test groups are classified into fit group or non-fit group according to the each type of different distribution assumed. The degrees in accordance with each type of distribution and each customer's distributions are tested by the test of ${\chi}^2$ goodness-of-fit and classified two groups for testing the difference of the mean of errors. Also, the degree of goodness-of-fit with the distribution of each user's ratings and the average distribution of the ratings in the training set are closely related to the prediction errors from those prediction algorithms. Through this study, the customers who have lower performance of prediction than the rest in the system are classified by those two criteria, which are set by statistical features of customers ratings in the training set, before the prediction process.

추천 시스템의 성능 안정성을 위한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법 (Predictive Clustering-based Collaborative Filtering Technique for Performance-Stability of Recommendation System)

  • 이오준;유은순
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.119-142
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    • 2015
  • 사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구 (A Study on Enhancing Personalization Recommendation Service Performance with CNN-based Review Helpfulness Score Prediction)

  • 이청용;이병현;이흠철;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제27권3호
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    • pp.29-56
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    • 2021
  • 전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

사용자 리뷰 마이닝을 결합한 협업 필터링 시스템: 스마트폰 앱 추천에의 응용 (A Collaborative Filtering System Combined with Users' Review Mining : Application to the Recommendation of Smartphone Apps)

  • 전병국;안현철
    • 지능정보연구
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    • 제21권2호
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    • pp.1-18
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    • 2015
  • 협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

시맨틱 웹 기술혁신의 채택과 확산: 질적연구접근법 (The Adoption and Diffusion of Semantic Web Technology Innovation: Qualitative Research Approach)

  • 주재훈
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제19권1호
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    • pp.33-62
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    • 2009
  • Internet computing is a disruptive IT innovation. Semantic Web can be considered as an IT innovation because the Semantic Web technology possesses the potential to reduce information overload and enable semantic integration, using capabilities such as semantics and machine-processability. How should organizations adopt the Semantic Web? What factors affect the adoption and diffusion of Semantic Web innovation? Most studies on adoption and diffusion of innovation use empirical analysis as a quantitative research methodology in the post-implementation stage. There is criticism that the positivist requiring theoretical rigor can sacrifice relevance to practice. Rapid advances in technology require studies relevant to practice. In particular, it is realistically impossible to conduct quantitative approach for factors affecting adoption of the Semantic Web because the Semantic Web is in its infancy. However, in an early stage of introduction of the Semantic Web, it is necessary to give a model and some guidelines and for adoption and diffusion of the technology innovation to practitioners and researchers. Thus, the purpose of this study is to present a model of adoption and diffusion of the Semantic Web and to offer propositions as guidelines for successful adoption through a qualitative research method including multiple case studies and in-depth interviews. The researcher conducted interviews with 15 people based on face-to face and 2 interviews by telephone and e-mail to collect data to saturate the categories. Nine interviews including 2 telephone interviews were from nine user organizations adopting the technology innovation and the others were from three supply organizations. Semi-structured interviews were used to collect data. The interviews were recorded on digital voice recorder memory and subsequently transcribed verbatim. 196 pages of transcripts were obtained from about 12 hours interviews. Triangulation of evidence was achieved by examining each organization website and various documents, such as brochures and white papers. The researcher read the transcripts several times and underlined core words, phrases, or sentences. Then, data analysis used the procedure of open coding, in which the researcher forms initial categories of information about the phenomenon being studied by segmenting information. QSR NVivo version 8.0 was used to categorize sentences including similar concepts. 47 categories derived from interview data were grouped into 21 categories from which six factors were named. Five factors affecting adoption of the Semantic Web were identified. The first factor is demand pull including requirements for improving search and integration services of the existing systems and for creating new services. Second, environmental conduciveness, reference models, uncertainty, technology maturity, potential business value, government sponsorship programs, promising prospects for technology demand, complexity and trialability affect the adoption of the Semantic Web from the perspective of technology push. Third, absorptive capacity is an important role of the adoption. Fourth, suppler's competence includes communication with and training for users, and absorptive capacity of supply organization. Fifth, over-expectance which results in the gap between user's expectation level and perceived benefits has a negative impact on the adoption of the Semantic Web. Finally, the factor including critical mass of ontology, budget. visible effects is identified as a determinant affecting routinization and infusion. The researcher suggested a model of adoption and diffusion of the Semantic Web, representing relationships between six factors and adoption/diffusion as dependent variables. Six propositions are derived from the adoption/diffusion model to offer some guidelines to practitioners and a research model to further studies. Proposition 1 : Demand pull has an influence on the adoption of the Semantic Web. Proposition 1-1 : The stronger the degree of requirements for improving existing services, the more successfully the Semantic Web is adopted. Proposition 1-2 : The stronger the degree of requirements for new services, the more successfully the Semantic Web is adopted. Proposition 2 : Technology push has an influence on the adoption of the Semantic Web. Proposition 2-1 : From the perceptive of user organizations, the technology push forces such as environmental conduciveness, reference models, potential business value, and government sponsorship programs have a positive impact on the adoption of the Semantic Web while uncertainty and lower technology maturity have a negative impact on its adoption. Proposition 2-2 : From the perceptive of suppliers, the technology push forces such as environmental conduciveness, reference models, potential business value, government sponsorship programs, and promising prospects for technology demand have a positive impact on the adoption of the Semantic Web while uncertainty, lower technology maturity, complexity and lower trialability have a negative impact on its adoption. Proposition 3 : The absorptive capacities such as organizational formal support systems, officer's or manager's competency analyzing technology characteristics, their passion or willingness, and top management support are positively associated with successful adoption of the Semantic Web innovation from the perceptive of user organizations. Proposition 4 : Supplier's competence has a positive impact on the absorptive capacities of user organizations and technology push forces. Proposition 5 : The greater the gap of expectation between users and suppliers, the later the Semantic Web is adopted. Proposition 6 : The post-adoption activities such as budget allocation, reaching critical mass, and sharing ontology to offer sustainable services are positively associated with successful routinization and infusion of the Semantic Web innovation from the perceptive of user organizations.

중등교사가 인식하는 유능한 교사의 자질 (The Qualities of an Effective Teacher Recognized by Secondary Teachers)

  • 장한기;장홍석
    • 수산해양교육연구
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    • 제13권1호
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    • pp.37-62
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    • 2001
  • This study examined the qualities of an effective teacher needed to accomplish educational reform successfully and prepare for a rapidly changing knowledge-based society. To achieve the purpose of the study, the following specific questions were looked into; (1) knowledge, skills, attitude of an effective teacher. (2) a proposal for staff development programs to improve the effectiveness of teachers. (3) a proposal to support teachers' efforts to improve their effectiveness. (4) the factors inhibiting the improvement of teachers' effectiveness. In this study, 'in-depth interview' was used for data collection because the study deals with the "subjective consciousness" of teachers, and qualitative research methods are useful to such a case. The research was done on teachers from secondary schools in Pusan City. According to the teachers interviewed, an effective teacher needed in the new age has such knowledge, skills, and attitude as; (1) knowledge in their major, general culture and common sense, psychology of educational counselling, social science, and knowledge and information related to curriculum. (2) effective instruction skills, skills to guide student behavior, skills related to administrative clerical work, using the computers, extra curriculum activities, educational evaluation, using teaching materials, developing educational programs, and good communication skills. (3) attitude relevant to willingness to understand and converse with students at their cognitive level, positive expectations and concern toward students, democratic problem solving, continuous self-study and development, thoroughgoing mission and professionalism, will for educational reform and innovation, neat appearance and refined language, and successful interpersonal relationships. The teachers also said that the current staff development system, as a program to provide necessary qualities for teachers, has improved in the last 3 years through diverse curriculum and systematic programs. However, due to the problematic promotion system, the staff development program has turned into just a 'point collecting' game from the role of in-service training program; teachers take training courses as the means just collecting points for promotion purpose. Factors inhibiting the improvement of teachers are (1) overload of formal paperwork over emphasizing outcome, (2) mannerism of teachers not perceiving their lack of professionalism, (3) the general attitude in the teaching profession resisting change and reform, (4) supervisory activities lacking rigid regulation, (5) research just as the means of point-collection only for promotion, and (6) staff development programs lacking efficiency. These factors, interacting each other, inhibited the improvement of teachers.

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S-OJT 성공요인과 예기치 않은 성과에 관한 사례연구 (Case Study on Critical Success Factors and Unexpected Consequences of Structured OJT)

  • 문재승;황희중
    • 유통과학연구
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    • 제14권2호
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    • pp.65-72
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    • 2016
  • Purpose - Recently on-the-job training (OJT) has become the most preferred training and development method with the emergence of the concept that workplace is the best place where learning take place. But many researchers argue that OJT is not helpful for the performance of organization because OJT is not systematic and mostly depend on quality of trainer. Since Jacobs & McGriffin introduced S-OJT (structured OJT), there has been plenty of researches. But most of the researches have focused mainly on employee's attitude and organizational performance caused by S-OJT and neglected a holistic approach of S-OJT as a system. S-OJT need to be analyzed comprehensively to understand training performance because S-OJT is operated as a system consist of input, process, and organizational context. Although S-OJT may create unintended consequences, there were few researches to explore them. Thus, the purpose of this study is to identify the critical success factors for S-OJT and to find unintended consequences of it. Research design, data and methodology - We conducted a case study on M business unit of A company which developed and has been implementing S-OJT program for years. We designed and prepared the process, collected and analyzed data for the study. We set the theoretical framework to analyze the case after reviewing theories and previous studies on S-OJT. We collected and analyzed internal reports and interview results of the employees of the M business unit. We tried to collect as many information as possible to secure the validity of the research results. Results - The critical success factors identified in the study are as follow. First, it is important to select and train proper trainers for S-OJT. Second, it is needed to develop structured training module. Third, organization have to use effective communication system like on-line community. Forth, trainer should have proper skills for training such as facilitating skill, coaching skill, and delivering skill etc. Fifth, proper learning place is needed. Sixth, organizational support is important especially, immediate supervisor support and concern is critical. Eleventh, it is needed to consider situational contexts. Among them, overload to the trainer will affect the effectiveness of S-OJT. In this study, we found an additional unintended consequence. "To teach is the best way to learn." Experience as a trainer give employee an opportunity to organize one's knowledge and skill and to attain facilitation skill, coaching skill, and relation skill. Thus, organization may use S-OJT to train the potential talent. Conclusions - Many organizations introduced S-OJT to train the newcomers because S-OJT drew attention as an important tool to develop employees. Following this trend, there has been increasing number of researches to find the results of S-OJT and identify the determinants of S-OJT success. However, most of the researches concentrated on finding effects of some factors neglecting holistic approach. This study tried to identify critical success factors affecting effectiveness of S-OJT by using case study and find additional unintended consequence. The results of the study will be useful for organizations which have a plan to adopt S-OJT.

패킷망에서 전송율 제어와 패킷 폐기에 의한 연속 미디어 전송방안 (Transmission of Continuous Media by Send-rate Control and Packet Drop over a Packer Network)

  • 배시규
    • 한국산업정보학회:학술대회논문집
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    • 한국산업정보학회 1999년도 추계공동학술대회 논문집:21세기지식경영과 정보기술
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    • pp.121-129
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    • 1999
  • 통신망을 통하여 시간 연속(continuous) 미디어를 전송하면 통신망의 부하 변동에 따라 운송지연(transit delay)이 일정하지 않으므로 수신측에 도착하는 패킷간에 원래의 시간 관계가 유지되지 않는 비동기 현상이 나타난다. 현재 제안된 여러 동기화 방안들은 운송 지연 특성을 보장하는 자원 보장형 통신망과 운송 지연 특성이 보장되지 않아 변화의 폭이 큰 자원 비보장형 통신망 환경을 고려한 2가지 형태가 존재한다. 자원 보장형 통신망은 최소 및 최대 운송 지연 시간을 예약이나 협상을 통해 전송 기간동안 계속 유지하는 반면, 자원 비보장형 통신망에서는 가능한 최대의 대역폭을 사용하는 최대 노력 (best-effort) 서비스를 사용한다. 이 논문은 패킷망이나 인터넷과 같은 자원 비보장형 통신망 환경에서 통신망의 부하 변화에 동적으로 적응하여 동기화된 전달(playout)을 제공하는 미디어내 동기화 방안(Inter-media Synchronization)에 관한 것이다. 본 논문에서 제안하는 방안은 데이터 전송 경로의 운송 지연 통계치를 사용하여 다음 전송할 패킷의 운송 지연을 추정하여 송신 시간을 조절함으로써, 통신망의 부하로 인한 운송 지연의 변화가 크더라도 수신 패킷의 도착 시간을 일정한 범위 내로 유지한다. 또한, 통신망의 부하가 지속적으로 증가하여 연속되는 패킷의 운송 지연이 점차 늘어나면 전송률을 높이는 것만으로 문제를 해결할 수 없을 뿐만 아니라 오히려 혼잡을 발생시킬 가능성이 있다. 따라서, 통신망의 대역폭에 맞추어 일부 전송 패킷을 폐기함으로써 실제적인 전송률을 조정하였다. 이 방안은 수신측의 버퍼가 충분하지 않거나, 버퍼 지연 시간이 제한적인 대화형 응용에서 연속 미디어를 전송하는데 적합하다.았으며 tall fescue는 T, V, V + T(1 : 1로 피복한 종자)에서 가장 높게 나타났다(P<0.01). 종자피복에 있어서 red clover와 tall fescue 공히 접착제는 CF나 PVA로 하고 고형물질은 V나 V+T(1:1)로 피복함으로서 가장 좋은 피복효과를 얻을 수 있었다.. 쟁점 및 과제들이 제시되었다. cells of these species contained considerable to large amount of neutral mucin, and small to considerable amount of acid mucin, Most of the medium sized and small mucous cells contained neutral mucin and sialomucin, but a few mucous cells contained neutral mucin and strongly sulfomucin or neutral combined with strongly sulfomucin and sialomucin. Most of the esophageal mucous cells pf Bryzoichthys lysimus contained small amount of neutral mucin, while on the other hand a feww mucous cells contained small amount of neutral mucin and minimal amount of sialomucin. But the esophageal mucous cells of Takifugu pardalis contained considerable amount of neutral mucin only.분해가 더욱 촉진

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시리즈 비디오 데이터의 접근 패턴에 기반한 프록시 캐슁 기법 (Proxy Caching Scheme Based on the User Access Pattern Analysis for Series Video Data)

  • 홍현옥;박성호;정기동
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제7권8호
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    • pp.1066-1077
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    • 2004
  • 급격하게 증가하고 있는 인터넷 사용자들은 인터넷을 통하여 좋은 품질의 연속미디어 데이터를 제공받기를 원하고 있다. 그러나 서버의 과부하, 네트워크의 혼잡, 사용자에 대한 응답 지연 등의 문제는 이러한 요구를 충족시키지 못하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 연속미디어 데이터의 특성과 사용자 접근 패턴을 고려한 네트워크 캐슁정책(PPC, PPCwP)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 PPC 기법은 주기적으로 각 연속미디어 객체의 구간 재생량을 측정하여 인기도 분포를 결정하고, 이 분포에 따라 결정되어진 캐슁 데이터의 양만큼 객체의 앞부분부터 네트워크 캐슁을 수행한다. 또한 새로 생성된 객체의 인기도를 예측하기 위하여 시리즈 정보를 사용하여 캐슁할 데이터의 양을 결정하고 사용자의 요구가 발생하기 전에 인기도가 급상승할 비디오를 네트워크 캐쉬에 프리패칭하는 PPCwP 기법을 제안한다. PPCwP 기법은 시리즈 그룹의 정보를 사용하여 선반입함으로써 사용자의 요구에 대한 초기지연시간과 서버의 부하를 감소시키며, 제한된 캐쉬 공간을 효율적으로 활용할 수 있도록 한다. 제안하는 기법 PPC와 PPCwP의 성능을 평가하기 위하여 실제로 운영되고 있는 인터넷 방송국 VoD(Video on Demand) 서버(iMBC 인터넷 방송국)의 로그 데이터를 이용한 트레이스 기반 모의실험을 수행하였다. 그 결과 LFU나 LRU보다 초기지연시간과 BHR 측면에서 우수한 성능을 보였다.

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