유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
싱가포르 교육부와 국제교육기술협회(ISTE)가 공동 주최한 ICT 박람회 2008년 iCTLT의 개막연설에서 싱가포르의 응엥헨 교육부 장관은 "2014년까지 교육환경을 ICT 중심으로 바꿔 학생들이 지식경제 사회에 필요한 핵심경쟁력을 갖출 수 있도록 하겠다."고 선언했다. 싱가포르의 학생당 컴퓨터 보급률은 초등학생 6.5명단 1대, 중 고등학생 4명당 1대 꼴이다. 한국은 초 중 고등학교를 합쳐 5.8명당 1대 꼴이다. 평균은 비슷한 셈이다. 싱가포르는 한국보다 1년 늦은 1997년 교육정보화 사업을 시작했다. 그러나 조만간 한국을 추월할 기세다. 특히 수업 활용도는 현재 한국이 10%대인 반면 싱가포르는 30%대다(중앙일보 2008년 8월24일 6면). 본 소고에서는 앞으로의 한국이 지향할 방향으로, 특히 한국의 우수한 IT환경을 이용한 웹기반ICT 수학교육을 제안한다. 이제 한국은 다른 나라와 대등하게 툴과 콘텐츠를 개발하며 교육과정에 반영하고, 교사와 학생이 실제 교실에서 사용하며 기존의 교과내용은 물론 더욱 복잡한 계산 능력 그리고 시각화를 통한 직관적인 이해를 통하여 실제 사회에서 활용할 과학적 능력을 배양하여야 한다. 본 연구는 이런 과정이 가능한 모델의 하나를 구체적으로 제시한다. 본 연구진은 지난 수십 년간 개발된 다양한 모델을 비교하여 우리에게 최선의 답이 된다고 판단하는 Sage-Math 모델을 제시한다. 이는 웹상에서 언제 어디서나 누구라도 이용가능하고, 언어가 새로운 것이 아니라, 기존의 Mathematica, Maple, MATLAB등 다양한 기존의 언어를 모두 쉽게 손보아 쓸 수 있으며, 위의 상용 소프트웨어의 거의 모든 기능을 무료로 쓸 수 있기 때문이다. 한국형 Sage-Math의 효과적인 개발과 이용은 21세기 한국에서 매우 짧은 시간에 최소의 비용으로 유치원에서 대학과정에 걸쳐 모든 수준의 ICT 수학교육에 큰 영향을 주는 대안이 될 것이다.
급하게 일어나는 인터넷의 활성화는 그 어느 때보다 효율적인 엔터프라이즈 망 운영 방안을 필요로 하고 있다. 효율적인 망 운영을 위해서는 장기간의 트래픽 분석을 통해 망의 특성을 정확히 반영한 운영 정책 적용이 필요하다. 하지만 기존에는 급격하게 증가하는 장기간 트래픽 데이터의 처리가 불가능했고, 다양한 분석 결과를 낼 수 없는 단기간 분석만 이루어졌다. 최근 빅 데이터 분석 플랫폼과 도구의 개발로 인해 장기간 트래픽 분석이 가능하게 되었고, 이를 이용해 망의 특성을 정확히 반영할 수 있는 장기간 트래픽 분석을 통한 엔터프라이즈 망 자원효율화 방안이 요구되고 있다. 본 논문에서는 엔터프라이즈 망에서 발생한 장기간의 트래픽을 수집하고 저장 및 관리하는 방안에 대해 제안한다. 또한 분류기준을 정의하였으며, 수집된 빅 데이터 트래픽을 각 분류 기준으로 분류한 뒤 다각적인 통계 분석을 통해 망 자원을 효율화 하는 방안을 제안한다. 제안하는 방법을 학내 망에 적용하여 실험하였으며, 통계 분석 결과 시간과 공간, 그리고 사용목적에 따라 Quality of Service(QoS)정책을 달리 적용해야 함을 확인하였다.
최근 가축 전염병에 대한 확산과 인체 감염에 대한 위험성 증대로 말미암아 가축 질병 관리의 중요성이 커짐에 따라 가축 생체 내의 상황을 실시간 감시할 수 있는 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템에 대한 관심이 커지고 있다. 이에 가축 축사의 열악한 환경에서도 무선통신과 동시에 무선전력전송이 가능한 MFAN 기술과 배터리 없이 생체 내에 삽입된 센서 태그로부터 무선으로 데이터를 수집할 수 있는 900MHz RFID 기술을 융합하여 MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템을 개발하였다. MFAN/RFID 생체 삽입형 센서 태그 기반 가축 이력 관리 시스템은 센서 융합 UHF 태그를 생체 내에 삽입하여 외부 환경의 영향을 받지 않고 체온 등 가축의 생체 변화를 실시간 모니터링하는 시스템으로, 태그에게 공급할 전력을 확보하기 위해서 가축의 목 부위에 설치하는 통신 및 전력전송을 위한 MFAN/RFID 중계기를 사용한다. MFAN 코디네이터는 MFAN 노드와 RFID 리더가 융합된 MFAN/RFID 중계기를 거쳐 생체 삽입된 센서 태그와 데이터 및 전력을 송수신한다. MFAN 코디네이터에 수집된 가축 데이터는 인터넷을 통해 가축 이력 관리 시스템으로 전달되어 관리된다. 본 시스템의 개발을 통해 가축 질병 관리에 대한 문제가 크게 개선될 것이라 기대된다.
Mobile IPv6는 시그널 양이 단말과 비례한다는 점에서 대역폭 낭비가 심하며 또한, 무선 이동 네트워크 분야에서는 바인딩 시그널 양과 트래픽, 효과적인 이동성을 지원할 수 있는 점이 강화되어야 한다. 이에 따라, Mobile IPv6를 확장한 NEMO(NEtwork MObility)에 대한 연구가 이루어지고 있다. NEMO는 여러 이동 단말과 하나 이상의 이동 라우터를 이동 네트워크라는 단위로 묶어 이동성을 제공한다. 이때 노드들은 이동 라우터를 통해 인터넷에 접속하기 때문에 이동 시 별도의 작업이 필요없는 투명성을 제공받고, 그만큼 바인딩 시그널이 줄어 바인딩 스톰문제를 해결할 수 있다. NEMO는 이동성 지원을 통해 여러 네트워크들이 계층적으로 이루어 질 수 있는 다양한 이동 구조를 갖게 되고, 이동 시 상위 네트워크 혹은 하위 네트워크들 간의 인증을 통해 안전성과 보안성을 향상되어야 함이 필수적이다. 또한, 안전한 인증 뿐만 아니라 빠른 핸드오프가 이루어져서 이동성에 따라 수반되는 효율성을 향상시킬 수 있는 방안에 관한 연구가 무엇보다 필요한 실정이다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 NEMO 이동 시나리오를 7가지로 정리하고, 각 시나리오별 AAA인증과 F+HMIPv6를 적용하여 안전한 인증과 빠른 핸드오프를 통한 인증 및 핸드오프 시 발생하는 시그널링 양과 패킷 지연률을 효과적으로 감소할 수 있는 방안을 제시한다.
선 공유기란 NAT(Network Address Translation) 기능을 사용하여 여러 무선 사용자가 인터넷회선 하나를 공유할 수 있게 해주는 장치이다. 여러 개의 무선 공유기를 여러 사용자가 공유하여 사용하는 학교 또는 소규모 사무실 환경에서 사용자들은 무선 공유기들을 임의대로 선택하여 사용할 수 있어서 특정 무선 공유기에 사용자들이 몰리는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 경우 무선공유기와 사용자들사이에 부하 불균형의 문제가 발생한다. 그로 인하여 생기는 문제점중 하나는 사용자가 몰리는 무선 공유기에 속하는 사용자들의 경우 서비스가 원활하지 않다는 점이다. 또 다른 문제점은 무선 공유기 전체 자원 이용률이 낮다는 점이다. 이 문제들을 해결하는 방법으로 본 논문은 SSID(Service Set IDentifier) Hiding을 이용하여 무선 공유기의 대역폭 이용률을 극대화하는 부하 공유 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 각 무선 공유기들의 사용가능한 대역폭을 확인하여 가장 높은 무선 공유기를 선택한다. 새로운 사용자가 들어오게 되면 그 높은 무선 공유기만 그 사용자에게 보이게 하고 나머지 무선 공유기들은 보이지 않게 한다. 이 동작은 SSID hiding을 이용하여 구현되었다. 제안한 방법을 ASUS WL 500G 무선 공유기를 이용하여 구현하였으며 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 대역폭 이용률이 향상되었음을 확인하였다.
본 연구는 개방성에 의해 사용이 편리한 일반적인 인터넷 환경에서 조직의 기반 온라인 정보공유시스템 구축에 적용하는 인트라넷 개념을 국내의 롯데백화점 디자인실의 온라인정보공유시스템 구축사례를 통하여 구축과정을 연구, 사용자 효과분석을 통하여 웹사이트 구축에 따른 업무절감효과와 만족 도를 제시하였다. 또한 구축 후 시험기간을 거친 조사에서 다음과 같은 다섯 가지 면에서 긍정적인 효과가 연구결과 조사되었다. 첫째, 기존의 여러 자원을 공유하여, 중복되는 업무의 감소와 빠른 업무 처리로 직원들의 업무량 감소 측면에서 시스템 구축 후 8.6일의 업무단축효과를 가져왔다. 둘째, 보안유지가 강화되어 당사자들만의 의사교환, 정보공유 공간을 가질 수 있는 효과가 있다. 셋째, 담당자들 간의 정보교환과 의사소통을 원활히 하여 업무의 효율을 높일 수 있다. 넷째, 롯데백화점 자체 웹브라우저를 기반으로 하고, 별다른 기기의 보충 없이 기존의 컴퓨터를 이용한 인트라넷 구축으로 기업 망과 연계하여 비교적 저렴한 비용으로 구축하고 운영할 수 있다. 다섯째, 디자인실이 가지는 고유 업무적 특성을 온라인을 통해 공유함으로서 더욱 업무의 전문성 향상과 자료보관에 편리성을 가져올 수 있다.
본 연구는 광고와 영화의 겹합 즉 무버셜(movercial)에 관한 연구에 대한 논의를 이끌어내고자 하는데 목적을 두고 있다. 이를 위한 본 연구의 연구목표는 다음의 두 가지로 정리된다. 첫째는 영화와 광고의 결합(movercial)은 기존의 제품배치와 어떻게 달리 경험되는가를 살펴보는 것이며, 둘째는 무버셜에 대한 수용자의 경험은 영화주제와 소비관련 주제별로 어떤 특성을 나타내는가를 살펴보는 것이다. 이 연구는 인터넷문화의 확산과 모바일 커뮤니케이션 환경속에서 새로운 크리에이티브 포맷으로 부각되고 있는 무버셜이 수용자에게 어떻게 경험되는지에 대해 영화중심 주제와 소비관련 주제로 구성된 분석유목을 통해 질적인 접근을 시도했다. 이를 위하여 영화속 브랜드 배치에 관한 선행연구에 사용된 분류방법을 활용하여 무버셜 수용자를 아마추어와 매니아 집단으로 구분하여 핵심집단 면접과 개인별 심층면접을 실시함으로써 무버셜에 대한 수용자의 경험을 살펴보고자 하였다. 본 연구의 분석결과를 통한 주요 함의는 다음과 같다. 첫째, 무버셜을 통한 브랜드의 사전노출은 실제생활에서 광고의 사전친숙도를 높여주는 것으로 나타났다. 둘째, 무버셜이 광고와 PPL과 함께 구매결정단계에 영향을 미칠 수 있는 도구로 활용되어질 수 있다는 것이다. 셋째, 응답자들은 문화, 예술전반에 까지 침투한 무버셜이라는 상업적 하이브리드 포맷에 위화감과 불편함을 경험하고 있음을 알 수 있었다.
최근 분산 컴퓨팅 환경이 확대되고 네트워크 기반의 응용프로그램이 다양하게 개발됨에 따라 네트워크 트래픽이 증가되고 있으며, 트래픽 종류도 P2P(Peer to Peer), 실시간 동영상등과 같이 다양해지고 있다. 네트워크 트래픽 중에서 P2P 트래픽이 지속적으로 증가되면서 많은 대역폭을 차지하고 있기 때문에 웹, 파일 전송 및 실시간 동영상등과 같은 다른 네트워크 응용프로그램의 서비스 품질을 보장하지 못하는 상황이 빈번하게 발생하고 있다. P2P 트래픽으로 인한 문제점을 해결하기 위해 기존에 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 패킷들의 내용을 검사하는 DPI(Deep Packet Inspection) 방식의 검출 기법들이 제시되었으나 최근의 P2P 용용프로그램들이 고정된 포트를 사용하지 않으며, 패킷들의 내용을 암호화하여 전송함으로써 기존의 연구 방법을 P2P 트래픽 검출에 적용하기가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 기존의 포트 기반의 P2P 트래픽 검출 기법과 DPI 기법의 문제점들을 해결할 수 있는 플로우(flow) 매개 변수의 상관 관계를 이용한 플로우 전달 특성 기반의 P2P Heavy 트래픽 검출 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 P2P 트래픽 중에서 네트워크 대역폭을 가장 많이 차지하는 컨텐츠 다운로드 P2P 트래픽을 검출하는 것이다. P2P 트래픽은 컨텐츠를 가지고 있는 상대 노드(Peer)들을 검색하는 단계와 검색된 노드들 중에 하나 이상의 노드로부터 컨텐츠를 다운로드하는 단계로 이루어진다. 이러한 P2P 응용프로그램들의 특성을 P2P 플로우 패턴으로 정의하고 이를 기반으로 P2P Heavy 트래픽을 검출하는 알고리즘을 개발하였다.
무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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