온라인 쇼핑환경에서 소비자들은 최적공급자선정에 많은 어려움을 겪고 있다. 비교쇼핑 및 공급자평가사이트들은 이를 부분적으로 지원하고 있으나, 동적인 소비자의 구매 및 공급자의 공급조건을 종합적으로 고려하지 않기 때문에 최적공급자 선정에 한계가 있으며, 소비자의 시간 소모적인 노력이 많이 든다. 본 연구는 다양하고 동적인 소비자의 구매조건, 공급자의 공급조건, 공급자평가정보 등을 종합적으로 고려하여 최적공급자를 선정하는 모형으로서, 최적공급자선정요인을 분류하고 이차계획법의 최적공급자선정모형을 개발하였으며, 민감도분석을 통해 최적공급자 대안을 제시하는 의사결정지원모형을 제안하였다. 최적공급자선정요인은 구매필수조건을 만족하는 후보공급자선별을 위한 필터링요인과 선별된 후보공급자로부터 구매선호조건별 공급자대안을 선정하기 위한 민감도분석요인으로 분류하여 단계적으로 문제를 풀어 해를 제시한다. 한편, 프로토타입을 통하여 소비자들이 여러 구매대안별로 효과적으로 최적공급자를 선정할 수 있는 구매의사결정지원 환경이 될 수 있음을 보였다.
플립러닝 방식의 프로그래밍 언어 학습 시스템에서 사이버 강의에 대한 평가는 일반적으로 온라인에서 객관식 문제로 진행된다. 이때 출제되는 문제는 문제은행에서 랜덤하게 추출하여 학습자 개개인에게 주어진다. 이러한 평가 결과가 성적에 반영되기 위해서는 시험 문제의 형평성이 무엇보다 중요하다. 특히 프로그래밍 언어 과목에서는 문제의 유형에 따라 학습자가 생각하는 난이도가 서로 다를 수 있다. 본 논문에서는 객관식 문제의 유형을 2가지로 분류하여, 각 유형별로 난이도를 관리한다. 그리고 문제의 난이도와 유형을 함께 고려한 문제 출제 알고리즘을 제시하였다. 제시된 알고리즘은 프로그래밍 언어 과목의 특성을 고려할 때 기존의 출제 방식에 비해 보다 공정하고 효율적임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
개방, 공유, 참여를 특징으로 하는 웹 2.0 시대로 들어서면서 인터넷 사용자들의 데이터 생산 및 공유가 쉬워졌다. 이에 따른 데이터의 기하급수적인 증가와 함께 디지털 정보의 대부분인 비정형적 데이터(Unstructured Data)의 양도 증가하고 있다. 인터넷에서 정해진 형식 없이 자연어 형태로 만들어진 비정형 데이터 중, 특정 상품들에 대해 개인이 평가한 리뷰들은 해당 기업이나 해당 상품에 관심이 있는 잠재적 고객에게 필요한 데이터이다. 많은 양의 리뷰 데이터에서 상품에 대한 유용한 정보를 얻기 위해서는 데이터 수집, 저장, 전처리, 분석, 및 결론 도출의 과정이 필요하다. 따라서 본 연구는 R을 이용한 텍스트 마이닝(Text Mining) 기법을 사용하여 텍스트 형식의 비정형 데이터에서 자연어 처리 기술 및 문서 처리 기술을 적용하여 정형화된 데이터 값을 도출하는 방법에 대해 소개한다. 또한, 도출된 정형화된 리뷰 정보를 데이터 마이닝 기법에 적용하여 목적에 맞게 맞춤화된 리뷰 정보를 도출시키는 방안을 제시하고자 한다.
최근 북한 소행으로 의심되는 군 인트라넷 침투 정황이 다수 발견되고 있다. 기존의 군 정보체계에 접근할 수 있는 사용자 인증 데이터 변조가 가능하여 취약점이 발생할 수 있다는 문제점이 존재했다. 본 논문에서는 FIDO(Fast IDentity Online) 표준을 따르는 웹 브라우저에서 인증 취약점을 해결하기 위하여 상호 검증 기법과 API(Application Programming Interface) 위/변조 차단 및 난독화를 적용하였다. 또한 별도의 프로그램 설치를 요구하지 않는 No-Plugin을 구현함으로써 사용자의 편의성도 향상된다. 성능 테스트 결과 RSA 키 생성 속도 기준으로 대부분의 브라우저에서 약 0.1ms의 성능을 보인다. 또한 서버의 전자서명 검증 속도에서도 0.1초 이하의 성능을 보여 상용화에 사용할 수 있음을 검증하였다. 해당 서비스는 안전한 웹 저장소를 구축하여 브라우저 인증이라는 대체방안으로서 군 정보체계 보안 향상에 유용하게 사용될 것으로 예상한다.
LMS 기반의 온라인 평가를 위해 출제되는 문제들은 교수자가 직접 출제하거나 또는 카테고리별로 나뉘어진 문제은행에서 난이도에 따른 자동 출제 방식을 주로 이용한다. 이중에서 난이도에 따른 자동출제 방식은 평가자들에게 출제되는 문제가 서로 다를수 있기 때문에 무엇보다 객관적이고 효율적인 방법으로 문제의 난이도를 관리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 문제의 정답률뿐만 아니라 해당 문제를 해결하는데 사용된 소요시간을 같이 고려한 난이도 재조정 알고리즘을 제시한다. 이를 위해 머신러닝의 로지스틱 회귀 분류 알고리즘을 이용하였으며, 학습모델의 예측 확률값을 기반으로 기준 임계값을 설정하여 각 문항별 난이도 재조정에 활용하였다. 그 결과 정답률에만 의존한 문항별 난이도에 많은 변화가 일어남을 확인할 수 있었다. 또한 조정된 난이도의 문제를 이용하여 그룹별 평가를 수행한 결과, 정답률 기반의 난이도 문제에 비해서 대부분의 그룹에서 평균 점수가 향상됨을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 비대면 교육 환경에서의 질적 개선을 위하여 교수-학습 활동 전반적인 과정을 데이터로 처리하면서 학생들과 소통할 수 있는 e-포트폴리오 시스템을 구성하고 활용하였다. e-포트폴리오는 교수자의 수업 계획부터 성찰의 전 과정을 지원하면서, 수업 운영 과정에서 학습자의 이해도를 정기적으로 확인하고, 온라인상에서 의사소통하며 학습자 중심의 교육 활동을 지원할 수 있도록 구성하였다. 비전공 학생들이 어려워할 수 있는 교양의 프로그래밍 수업에서 e-포트폴리오를 활용한 교수자와 학습자의 의사소통 기반의 학습 효과인 효용성을 분석한 결과, 문제해결력 기반의 과제와 중간고사와 기말고사에서 유의미한 상관이 나타났다. 또한, e-포트폴리오의 만족도를 나타내는 확대 적용성을 분석한 결과, 학생들의 컴퓨팅사고력 검사 결과와 함께 과제, 학업 성적 등과 유의미한 상관이 나타났고, 컴퓨팅사고력의 향상에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 제안하는 e-포트폴리오 시스템 형태를 활용하여 비대면 교육을 실시한다면, 학생들과 효율적으로 소통하면서 비대면 교육의 품질을 향상시킬 수 있을 것이다.
프로그래밍 훈련 지원을 위한 프로그래밍 채점시스템은 일반적으로 웹 상에 구축되어 출제자는 프로그래밍 문제를 업로드하고 이를 학습자가 열람하고 문제에 대한 답안을 제출한다. 프로그래밍 채점시스템은 제출된 답안 소스코드를 실행하여 통과, 실패, 에러 메시지 등의 피드백을 제공한다. 통과를 제외한 피드백을 받은 학습자는 통과 판정받을 때까지 계속해서 소스코드를 디버깅한다. 본교에서 프로그래밍 훈련 지원을 위해 온라인 채점시스템을 자체 개발하였고 학생들이 제출한 답안을 분석한 결과 통과 판정을 받지 못한 학생들 중 다수가 자신이 틀린 부분을 정확하게 모른 채 계속해서 문제를 푼다는 사실을 확인하였다. 현재 프로그래밍 채점시스템은 주로 런타임 에러 메시지 위주로 피드백을 수행한다. 하지만 이러한 정보만으로는 프로그래밍 훈련을 하는 학습자들은 제출한 답안의 틀린 부분을 찾아내기가 어렵다. 따라서 본 논문에서는 학습자가 제출한 소스코드에 사용된 테스트케이스의 제어흐름을 분석한 결과를 프로그래밍 실패에 대한 피드백으로 제공하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 제어흐름 상의 결함이 존재할 수 있는 경로를 피드백하여 학습자들이 틀린 부분을 보다 빠르게 찾을 수 있게 도와준다. 또한 실제 학습자가 제출한 답안 소스코드를 예로 들어 본 시스템이 적용 가능함을 보인다.
This paper discussed which of the three basic entries of serials that changed their titles-earliest, latest, or successive entry cataloging-is the most efficient, informative, and economical in a manual and an online environment. The results of the study are as follow: 1. Earliest entry cataloging or as an alternative, successive entry cataloging advocated by Cutter in 1976 was replaced in ALA Cataloging Rules by latest entry cataloging and with AACR1 and AACR2, latest entry cataloging was replaced by successive entry cataloging again. 2. Entry method of serial cataloging should be determined in consideration of goals of catalog, efficiency of catalog retrieval, theoretical and practical standpoint of entry methods, average cataloging time and cost, the state of adaption. 3. In a card catalog environment, if the numbering and class number of the serial that title proper changed into initials itself continue and the title history must not be too complicated, the serial is desirable to entry under the latest title. Except for above case, successive entry cataloging enables serials to be more quickly and economically made available to users than with either earliest or latest entry cataloging. 4. In an automated catalog environment, successive entry cataloging has more potential of satisfying and impairs the efficiency of both accessing and processing a library's serials collection. However, when initial cataloging by MARC format is done, careful screen design and complex programming will be needed. And subfield containing the local record number should be added to the programming means to link the various records together, i.e., 780 (preceding title) and 785 (succeeding title) fields for all related titles.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4640-4661
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2018
To cope with the explosive growth of Internet services, Service Function Chaining (SFC) based on Software-defined Networking (SDN) is an emerging and promising technology that has been suggested to meet this challenge. Determining the placement of Virtual Network Functions (VNFs) and routing paths that optimize the network utilization and resource consumption is a challenging problem, particularly without violating service level agreements (SLAs). This problem is called the optimal SFC placement problem and an Integer Linear Programming (ILP) formulation is provided. A greedy heuristic solution is also provided based on an improved two-step mapping algorithm. The obtained experimental results show that the proposed algorithm can automatically place VNFs at the optimal locations and find the optimal routing paths for each online request. This algorithm can increase the average request acceptance rate by about 17.6% and provide more than 20-fold reduction of the computational complexity compared to the Greedy algorithm. The feasibility of this approach is demonstrated via NetFPGA-10G prototype implementation.
Purpose - The purpose of this paper is to partition a last-mile delivery network into zones and to determine locations of last mile delivery centers (LMDCs) in Bangkok, Thailand. Research design, data, and methodology - As online shopping has become popular, parcel companies need to improve their delivery services as fast as possible. A network partition has been applied to evaluate suitable service areas by using METIS algorithm to solve this scenario and a facility location problem is used to address LMDC in a partitioned area. Research design, data, and methodology - Clustering and mixed integer programming algorithms are applied to partition the network and to locate facilities in the network. Results - Network partition improves last mile delivery service. METIS algorithm divided the area into 25 partitions by minimizing the inter-network links. To serve short-haul deliveries, this paper located 96 LMDCs in compact partitioning to satisfy customer demands. Conclusions -The computational results from the case study showed that the proposed two-phase algorithm with network partitioning and facility location can efficiently design a last-mile delivery network. It improves parcel delivery services when sending parcels to customers and reduces the overall delivery time. It is expected that the proposed two-phase approach can help parcel delivery companies minimize investment while providing faster delivery services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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