인구의 고령화 현상과 맞물려 인터넷 이용인구의 연령대별 분포에서도 최근 몇 년 간 중장년층 인구의 인터넷의존도가 급격히 증가하고 있으며, 이들을 위한 실버포탈이 등장하고 있다. 이에 본 연구에서는 40세 이상의 잠재 실버포탈 이용자들을 대상으로 하여 실버포탈의 성공적 수용을 위한 품질요인을 규명하고자 하였다. 또한 인구통계학적 특성(성별)이 실버포탈 품질요인과 이용의도간의 관계에 미치는 영향도 규명하고자 하였다. 이러한 본 연구의 목적을 달성하기 위해, 관련 문헌들에 대한 검토를 통해 실버포탈 품질요인으로 정보품질, 시스템품질, 서비스품질 및 오락품질을 도출하였으며, 성별을 조절변수로 선택하였다. 이러한 연구변수의 정의를 토대로, 본 연구에서는 국내의 수도권 지역에 거주하는 40세 이상의 잠재 실버포탈 이용자들을 대상으로 설문지를 의뢰하여 통계분석을 수행하였다. 분석결과, 정보품질, 시스템품질과 오락품질은 실버포탈 이용의도와 관련성이 있는 반면에 서비스품질은 이용의도와 관련성이 없다는 것을 파악할 수 있었다. 또한 실버포탈의 오락품질과 이용의도간의 관계에 대해 성별의 조절효과가 있음이 밝혀졌다.
정보통신 표준은 기술기준과 권고표준으로 구성된다. 기술기준은 강제표준으로서 정부가 이의 준수를 의무화하는 표준을 말하며, 권고표준은 국가 또는 표준화 단체가 표준을 제정하여 이를 권고하는 것으로서 이에 대한 준수의 강제성은 없다. 기술기준은 공통된 판단과 평가근거가 되는 조건, 수준, 한계 등을 규정함으로써 엄격히 준수되어야 할 규칙으로 정의된다. 본 논문은 기술기준의 제·개정과 관련된 업무의 생산성을 높이고, 기술기준 정보의 대국민 서비스를 지원하기 위하여 법규의 제·개정과 관련된 정보의 데이터 베이스화를 통한 정보의 연속성 및 공용성을 확보하고, 법규 제정과 관련된 국내·외 웹사이트의 최신정보를 분류하여 제공할 수 있는 정보검색 및 관리 시스템의 구현에 관한 논문이다. 본 논문에서 구현된 정보검색 및 관리 시스템은 온라인 정보검색 시스템으로서 정보통신 기술기준에 관련된 법령정보를 조항별 키워드 검색, 계층적 검색, 법령별 키워드 검색 및 제·개정 연혁별 검색이라는 네 가지의 다양한 검색방법을 제공할 뿐만 아니라, 법률 제·개정과 관련한 사이버 공동작업 공간에서는 정보의 공용성을 확보하고 있다. 마지막으로, 본 논문에서 구현된 정보시스템의 가장 두드러진 특징은 인터넷상에서 실시간으로 법령 정보를 갱신할 수 있다는 것이다.
본 연구에서는 다양한 실시간 스케줄링 알고리즘들을 구현할 수 있는 재구성 가능한 스케줄러모델을 제안한다. 제안 모델은 기본적인 작업(job) 디스패처(dispatcher)와 소프트웨어 타이머를 제공하는 하위 계층의 스케줄링 틀(framework)과 이를 기반으로 응용에 적합한 특정 스케줄링 알고리즘을 구현하는 상위 계층의 태스크 스케줄러로 구성된다. 시스템 개발자는 상하 구성 요소간 정보 교환을 위한 커널 내부 인터페이스만 준수한다면, 커널 하부 메커니즘과는 독립적으로 새로운 스케줄링 알고리즘을 구현할 수 있다. 한번 구현된 태스크 스케줄러는 향후 새로운 시스템 구축시 재사용 가능하다. 실시간 리눅스 (Real-Time Linux) (5)에 제안된 스케줄링 틀을 구현한 후, 이를 기반으로 대표적인 실시간 스케줄링 알고리즘들을 시험적으로 구현하여 보았다. 이를 통해 다양한 스케줄링 알고리즘들을 하부의 복잡한 커널 메커니즘 수정 없이 독립적으로 개발할 수 있음을 확인하였다. 또한 실험을 통해 두 단계 분리된 구조를 가진 제안 모델의 스케줄링 오버 헤드가 하나로 통합된 기존 일체형 스케줄러와 큰 차이가 없음을 확인할 수 있었다.
4차 산업혁명의 핵심기술 발전은 다른 핵심기술의 발전과 연계되며, 이를 통하여 미래에 산업구조를 변화시키고 새로운 스마트 비즈니스 모델을 창출할 것으로 예측된다. 이에 본 논문에서는 기술 성숙도 분석을 통하여 기술 성숙도 수준을 진단할 수 있는 방안과, 기술 개발에 도움이 될 수 있는 연구를 수행하고자 하였다. 이를 위하여 기술 동향 정보를 이용하여 4차 산업혁명 핵심기술의 시장, 정책 등을 조사하고 종합하여 종합적인 성숙도 수준을 수행하였다. 기술 성숙도 측정값은 기술 개발자에 의해 배점되므로, 사람의 성향에 따라 편견이 작용되어 주관적인 평가가 될 수 도 있다. 또한 개별 기술의 성숙도에 대한 측정이므로, 전체 시스템 통합 관점의 평가에는 적합하지 않다. 하지만 전체 시스템을 구성하는 핵심 요소기술들을 시스템에 연계하기에 앞서 성숙도를 평가하여 전체 시스템의 효과와 구현 가능성을 비교할 수 있는 수단으로 활용할 수 있으며, 기술 개발의 계획에 중요한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 들어 늘어나고 있는 도시기상에 대한 미래수요 활용 방안을 위해 적합한 관측과 모델 분야의 고려요소와 기획연구 방향에 대해서 관측과 모델, 공간정보 활용 방안에 대해서 확인하였다. 도시기상 관측의 높은 공간해상도 요구사항을 기존 종관기상 관측망을 통해서 만족하기가 어려우며, 사용하고 있는 기존 측기의 유지 관리에 대해서 어려움이 높을 것으로 예상되기 때문에 기존측기보다 소형화된 간이 측정기를 통해 공간해상도를 보완함과 동시에 간이측기의 장기 검보정을 위한 도시규모별 유, 무인의 검보정 시스템이 필요할 것으로 보인다. 또한 UAM과 같은 차세대 교통체계의 실용화 등의 운용방안에 맞춘 기상정보 지원을 위해서 영공을 포함한 도시 지역 예보가 필요할 것으로 보인다. 이를 위해 복잡한 도시의 지면 효과를 반영하는 빌딩 규모 모델의 개발이 필요하며, 이에 대해서 중규모모델과 LES의 결합이 된 다중스케일 모델 개발 과 개선이 필요할 것으로 보인다. 추가적으로 이러한 다중스케일 모델의 연산속도 향상과 성능 개선을 위해서 GPU 등을 이용하여 모델 계산속도를 높이는 노력이 필요할 것으로 예상된다. 이러한 관측과 모델의 정보를 공간정보로 활용하기 위한 방안은 최종적으로 소규모 지역의 고해상도 실시간 기상정보를 제공하여 기상자원정보의 시너지 향상과 도시생활의 시너지 효과를 이루어낼 수 있는 정보 활용이 될 수 있을 것으로 예상된다. 스마트시티에 대한 기상자원의 활용과 융합에 대해서 국내 스마트시티 계획 지역인 부산과 세종의 현재 구축된 자료를 이용하여 그 융합을 사례 적용하였다. 특히 교통에 영향을 많이 줄 것으로 보이는 안개에 대해서 실제 과거 발생일수의 분석을 통해 스마트시티 지역 내에서 발생할 수 있는 재난 상황을 판단하고, 지역별 지형 및 기상 특성을 고려하여 관측과 예보에 필수적인 기상 인자를 최적화하고, 도시계획 과정에서 관측소의 최적입지를 선정하여 기존 도시인프라와의 융합 활용을 통해 도시기상자료를 고해상도로 구축하는 방안이 필요할 것으로 보인다.
사물 클라우드(CoT, Cloud of Things)는 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 애플리케이션에 클라우드 서비스가 지원하는 무제한 저장기능과 처리능력을 제공할 수 있다. 그러나, 중앙 집중식 사물 클라우드에서는 병목 문제, 사물 클라우드 네트워크의 중단으로 이어질 수 있는 단일 장애 지점을 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 중앙 집중식 사물 클라우드의 문제를 해결하고 서로 다른 서비스 도메인 간 상호운용을 위하여, 분산 포그 컴퓨팅과 블록체인 기술을 적용한 IoT 서비스 상호운용 시스템을 제안한다. 분산 포그를 사용하여 IoT 장치와 지역적으로 가까운 거리에 위치한 포그 시스템에서 실시간 데이터 처리 및 서비스를 제공하고, 블록체인의 스마트 컨트렉트와 분산 원장을 이용하여 각 포그간에 서비스 상호운용이 가능하도록 한다. 제안 시스템은 클라우드로부터 서비스를 위임받은 분산 포그에서 가까운 지역 내 서비스를 제공하며, 포그 간에도 클라우드를 거치지 않고, 다른 포그의 서비스를 접근할 수 있다. 또한, 블록체인 네트워크상에서 클라우드와 포그 노드들은 서비스 권한 토큰 발행 정보를 공유함으로써 토큰에 대한 무결성을 보장하고 포그 노드들 간 신뢰할 수 있는 서비스 상호운용이 수행될 수 있다.
협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.
최근 국내외적으로 인터넷 웹에서 스마트폰 앱으로 정보통신기술 사용자 요구와 개발 환경이 변화되고 있어 공간정보 분야에서도 이에 따른 기술적 대응이 요구되고 있다. 그러나 현재의 수준은 스마트폰 지도서비스와 위치 확인 서비스가 주가 되고 있어 공간정보 콘텐츠 서비스를 위한 스마트폰 앱의 개발은 전세계 기술 개발 동향을 고려하더라도 시험 개발의 초기 단계로 볼 수 있다. 본 연구에서는 공간영상정보를 활용하여 코너 포인트 객체 (Corner Point Feature) 추출 및 DB 연동 처리 기능을 제공하는 앱을 개발하였다. 이때 코너 포인트 객체 추출은 Harris 알고리즘을 적용하였으며 데이터베이스 서버와 어플리케이션 서버, 사용자 환경으로 구분한 기본적인 시스템 환경의 모든 처리 모듈은 오픈소스 기반으로 설계 및 구현하였다. 추출되는 코너 포인트는 사용자 요구사항에 따라 화면 확대, 축소에 따라 상세화(Level of Details) 과정을 거쳐 화면에 최적화하도록 설계하였다. 한편 공간영상정보와 통일한 대상 지역의 수치지도가 있는 경우에는 앱 상에서수치지도 레이어를 중첩 표현할 수 있는 추가 기능을 제공하도록 하였다. 본 연구에서 추출되는 자동 POI(Point of Interests) 설정이나 포인트 객체 기반 국토변화 탐지에 적용이 가능할 것으로 예상한다.
Today's public libraries in communities are on the processes of changes to integrate information and communication technology into traditional library system in order to support current users' demands for the new digital era. The purpose of this study is to examine the changing characters on space design and space uses of community based public libraries by conducting case studies of three branch libraries which were built after 2004 in Ann Arbor, Michigan in the United States. As the conclusion of this research, the findings of the case studies are utilized as basic data for planning and design guidelines for public libraries as community resources. The study summarizes the characteristics of space design and space uses in public libraries as follow; first, the floor plans of small-scale public libraries are open visually as well as spatially. The space organization of the libraries is arranged by potential noise levels, as placing noisy spaces near the entrance halls and quiet spaces at the back. Main book shelves are located in the middle of the library buildings, while seats are arranged along the window sides. By placing various kinds of furniture in open reading areas, library users can select different types of seats and tables for their comforts. Second. the survey of observation also finds that a large number of users often use library computers and personal computers to connect the internet at the libraries. These personal computer users who are new user group in community based libraries preferred to sit in casual study areas and individual tables with one or two seats only. Third, the libraries, in addition, develop and provide various programs and events for people in communities. Especially, the programs for children, the elderly and new comers from the abroad are well prepared, thus provide opportunities for them to visit the libraries in regular bases. The survey finds that family entertainment and leisure activities are the important parts of the program as well as renting music CD and movie DVD are also important reasons for people to come. Thus, the libraries prepare high quality children's space and CD shelves near the entrance hall.
방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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