정보통신 기술의 발전으로 대학교육에 있어 새로운 패러다임이 요구되고 있으며, 이를 반영한 스마트 캠퍼스 구축은 전 세계적으로 대학의 핵심 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구의 목적은 스마트 캠퍼스 관련 문헌들을 고찰함으로써 주요 이슈들을 논의하고, 스마트 캠퍼스의 체계적 구축을 위한 프레임워크를 개발하고, 나아가 학문적, 실무적으로 유용한 제언을 도출하는 것이다. 이를 위해 스마트 캠퍼스에 관한 국내외 최근 연구들을 1) 학습 및 지식 중심의 접근, 2) 기술 중심의 접근, 3) 통합적 접근, 4) 이용자 중심의 접근의 네 가지 연구 관점별로 고찰하였으며, 이를 기반으로 스마트 캠퍼스 프레임워크를 도출하였다. 스마트 캠퍼스 이용자 범주에는 직접적 이용자인 학내 구성원뿐만 아니라 간접적 이용자로서 지역사회 및 비즈니스 이해관계자까지 포함되었으며, 스마트 캠퍼스 프레임워크에는 스마트 교육, 스마트 생활, 스마트 행정의 세 영역에 포괄되는 세부 활동영역과 스마트 캠퍼스 동기 요인들이 제시되었다. 또한 선행연구에서 제기되는 주요 이슈와 문제점들을 고찰함으로써 안정적이고 지속적인 스마트 캠퍼스 추진을 위해 요구되는 대응 방안들을 제언하였다.
본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.
최근에 서비스되기 시작한 디지털 멀티미디어 방송은 다양한 종류의 수많은 컨텐츠를 제공하기 때문에 고객은 때로 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 많은 시간을 소비한다. 심지어는 선호 컨텐츠를 찾는 동안 이미 방송이 끝날 수도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고객이 필요로 하는 최소 정보만을 추천하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고객이 시청한 컨텐츠 선호도 전이 확률을 이용하여 고객이 선호하는 컨텐츠를 미리 예측하여 추천하기 위한 알고리즘과 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라이언트 관리자 에이전트, 모니터링 에이전트, 러닝 에이전트, 그리고 추천 에이전트 모듈로 구성된다. 클라이언트 관리자 에이전트는 다른 모듈과 상호 작용을 하면서 조정자 역할을 한다. 모니터링 에이전트는 컨텐츠에 대한 고객의 선호도를 분석하기 위해 고객이 이용했던 usage history 데이터를 수집하기 위한 에이전트이다. 러닝 에이전트는 고객으로부터 수집된 usage history 데이터를 정제하여 시간 변화에 따른 상태 전이 행렬로 모델링하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트는 고객의 상태 전이 행렬로 구성된 모델링 데이터에 본 논문에서 제안하는 선호도 전이 확률 모델을 이용하여 고객이 바로 다음에 선호하게 될 컨텐츠를 추천하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트 모듈에서 컨텐츠에 대한 고객의 선호도 전이 확률을 이용하는 추천 알고리즘을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 무선 인터넷 표준 플랫폼인 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability) 플랫폼에서 프로토타입 시스템을 설계, 구현하였으며, 실험결과 제안된 선호도 전이 확률 모델의 추천 정확도가 전형적인 방법에 비해 효과적임을 보인다.
전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.
관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.
본 연구는 지적장애 아동을 대상으로 백색소음을 적용하여 대상자들의 쓰기 능력과 손 기능의 변화를 분석하여 백색소음의 적용에 따른 지적장애 아동의 쓰기 능력과 손 기능 변화에 대한 기초자료를 제공하고자 수행되었다. 연구대상은 지적장애 아동 12명이며, 백색소음을 적용하여 대상자들의 적용 전, 후 쓰기 능력과 손 기능을 분석하였다. 백색소음의 제공은 백색소음 발생기를 통해 연속적이며, 균일하게 제공하였다. 쓰기 능력의 분석은 KNISE-BAAT(Korea National Institute for Special Education-Basic Academic Achievement Tests) 도구를 활용하여 표기능력, 어휘구사력, 문장구사력을 평가하였다. 손 기능의 분석은 Manual Function Test(MFT) 도구의 세부항목인 Pegboard 항목을 활용하여 분석하였다. 쓰기 능력 분석결과 대상자들의 표기능력과 어휘구사력에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났으며, 문장구사력에서는 향상이 나타나지 않았다. 손 기능 분석결과 양손 모두 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 따라서, 지적장애 아동들의 저하된 쓰기 능력과 손 기능을 향상시킬 수 있는 보상적 접근방법으로 백색소음의 적용을 고려해야 할 필요가 있다고 판단되며, 지적장애 아동들의 수행수준과 학습수준, 학업성취도를 향상시킬 수 있도록 생활공간 및 학습공간에서 백색소음의 제공을 고려해야 할 것이다.
This study is a qualitative analysis aimed at facilitating a plan of social support for heavy debtors. for this purpose, the status of issues related to heavy debtors in Japan is considered, and more is revealed about the status of operation for non-profit organizations and groups of heavy debtor victims as counseling agencies for heavy debtors. In addition, through interviews conducted with the counselors of these organizations, a survey has been made on whether the credit counseling provides particular functions for and increases the satisfaction of debtors. The root of Japan's large number of heavy debtors lay in that country's excessive growth of consumer financing, the increase of its use, the structural problems on the lending system of consumer financing and legal insufficiency, to name of few fundamental problems. The interviews on debtor counseling in private organizations revealed that the debtors being counseled showed a great change, due primarily to group counseling and activities, in such aspects as psychological stability, learning and understanding about heavy debts and willingness to take action for solving their own problems. In addition, regarding the aspects of time and cost, specialty, mutual exchange of experienced persons, psychological care and educational functions, the importance of the debtor counseling group's role has been established. To improve the problems of heavy debtors in Korea, there is a need to promote the importance of debtor counseling increase the interest and support of the administration, create a sense of solidarity among related organizations and promote public education on consumer credit. The support of the consumer credit industry and the development of human resources are also badly needed.
최근 모바일 환경의 다양한 센서 정보를 이용한 상황인지 서비스가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 모바일 및 웨어러블 센서 데이터를 사용해 다양한 맥락에서 나타날 수 있는 사용자의 식사상황을 효과적으로 인식할 수 있는 확률모델을 제안한다. 식사행위와 관련된 상황들을 체계적으로 모델링하기 위해 행위이론의 4가지 행위 요소 및 육하원칙의 5가지 구성 요소들을 모바일 및 웨어러블의 저수준 센서 데이터로 추론 가능한 범위에 맞게 통합하여 인식모델을 구축하고, 트리구조의 베이지안 네트워크 모델링 방식을 사용하여 인식의 경량화를 시도하였다. 제안하는 시스템의 유용성을 입증하기 위하여 1주일간 다양한 배경의 4명 사용자로부터 식사상황 및 일상생활에 대한 383분의 데이터를 수집하였다. 실험결과 기존의 대표적인 분류기들과 비교하여 상대적으로 우수한 인식률(93.21%)이 도출되는 것을 확인하였다. 또한 실제 시나리오를 통한 내부 분석을 수행하여 인식에 사용되는 각 요소들의 유용성을 검증하였다.
Industrial clusters are geographical concentrations of interconnected companies, specialised suppliers, service providers, firms in related industries, and associated institutions (for example, universities, standard agencies, and trade associations) that combine to create new products and/or services in specific lines of business. At present, the concept of industrial cluster becomes very popular worldwide, policy makers at national, regional and local levels and business people in both forerunner and latecomer countries are keen to implement the cluster concept as an economic development model. Though understanding of clusters and related promoting policies varies from one place to another, the underlying benefits of clusters from collective learning and knowledge spillovers between participating actors strongly attract the attention of these people. In Thailand, a latecomer country in terms of technological catching up, the cluster concept has been used as a means to rectify weakness and fragmentation of its innovation systems. The present Thai government aspires to apply the concept to promote both high-tech manufacturing clusters, services clusters and community-based clusters at the grass-root level. This paper analyses three very different clusters in terms of technological sophistication and business objectives, i.e., hard disk drive, software and chili paste. It portrays their significant actors, the extent of interaction among them and the evolution of the clusters. Though are very dissimilar, common characteristics attributed to qualified success are found. Main driving forces of the three clusters are cluster intermediaries. Forms of these organizations are different from a government research and technology organization (RTO), an industrial association, to a self-organised community-based organization. However, they perform similar functions of stimulating information and knowledge sharing, and building trust among participating firms/individuals in the clusters. Literature in the cluster studies argues that government policies need to be cluster specific. In this case, the best way to design and implement cluster-specific policies is through working closely with intermediaries and strengthening their institutional especially in linking member firms/individuals to other actors in clusters such as universities, government R&D institutes, and financial institutions.
운전면허시험을 응시하는 사람들은 면허취소 등으로 재시험을 보는 사람들도 있지만, 대부분 자동차를 운전하기 위해 최초로 운전을 배워 시험을 응시하는 사람들이 대부분이다. 자동차 운전은 생명과 직결되는 것으로 초기의 정확한 운전습관이 무엇보다 중요하다. 특히 사회에 첫 진출을 하면서 운전면허를 취득하는 사람들이 많기 때문에 처음 운전을 배울 때 객관적이고 공정한 기준에 의해 올바른 운전능력을 평가받아 면허를 취득하는 것이 매우 중요하다. 본 논문을 통해 구현하고자하는 시스템은 효율적이면서도 공정하고 정확한 자동화 채점을 통해 양질의 운전자를 배출할 수 있는 S/W 설계 및 주요 기능들에 대해 고찰, 제안하였다. 이를 통해 자동채점 운전면허 시스템 개선을 제안하여, 교통사고를 예방하고 올바른 운전을 통해 교통사고를 줄이는데 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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