본 논문에서는 사이버 교육의 시스템적 본질을 이해할 수 있도록 사이버교육시스템의 구축 현황을 살펴보고, 실제 JAVA환경(서블릿)에서 평가지원기능을 제공하는 Web Lecture Authoring Architecture를 설계 하였다. 사이버교육 시스템이 제공하는 기능은 크게 과목관리기능, 문제관리기능. 시험관리기능, 성적평가관리기능, 학생관리기능으로 분류할 수 있으며 기존의 사이버 교육 시스템 구축사례에 미흡한 문제은행기능 및 가상시험 기능을 포함하고 있다. Web Lecture Authoring Architecture는 웹을 기반으로 구축하였으며 C/S 환경에서 구축된 시스템과는 달리 Client에 별도의 시스템을 설치할 필요 없이 웹 브라우저만으로 인터넷에서 사이버교육을 제공할 수 있도록 설계하였다는데 의의를 가지고 있다.
본 논문에서는 타임스탬프의 위변조를 위한 안티포렌식의 도구로 사용되는 타임스탬프 변경도구들에 기능에 대하여 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행한다. 타임스탬프 변경도구들로써 수행할 수 있는 타임스탬프 변경작업의 범위와 특징을 찾아본다. NTFS파일시스템에서 사용하는 타임스탬프 변경도구들의 기능상의 분류는 그것들이 변경할 수 있는 타임스탬프 종류와 정밀도를 기준으로 정하고 그 도구들을 사용한 후에 기록된 타임스탬프의 특징들을 디지털 포렌식 관점에서 분석을 수행하기로 한다. 이 연구에서의 분류 형태 중 타입 I은 FileTouch.exe, SKTimeStamp, BulkFileChanger류의 도구들과 타입 II는 timestomp, 타입 III은 SetMACE로 분류하고 각 도구들을 사용한 후에 변경된 타임스탬프들의 특징을 살펴보기로 한다.
최근 친환경 에너지원로 각광받고 있는 태양광을 이용하는 방법에 대하여 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 염료 감응형 태양전지는 에너지 효율을 기존 태양전지 수준으로 유지하면서 생산 원가는 115 수준으로 낮춰서 차세대 태양전지로 주목 받고 있다. 이러한 새로운 태양전지의 효율을 높이기 위하여 다양한 실험이 이뤄지고 있으며 실험의 결과로 생성된 데이터들을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 태 양전지 성능측정 실험에서 측정된 결과 데이터들을 자동으로 분류, 시각화 할 수 있으며 기존 실험 데이터를 기반으로 일부 측정되지 않은 태양전지의 성능을 예측할 수 있는 Solar View 시스템을 제안한다. Solar View 시스템은 각 실험 결과를 샘플번호, 태양전지의 종류로 분류할 수 었으며 분류 알고리즘을 사용한 자동 분류 기능도 제공한다. 이를 위해 태양전지 실험 입력 파일, 자동 클러스터링 결과 파일, 실험 결과를 시각화 하고 예측 기능을 사용할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성된 통합적인 시스템을 설계하고 이의 활용 방안에 대해 모색해본다.
최근들어 청원 시스템은 사람들의 다양한 의견을 반영하고 대응하기 위한 중요한 수단으로 부상하고 있다. 그러나 많은 양의 청원 글들을 수작업으로 분류하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며, 인적 오류가 발생할 수 있는 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 자연어처리(NLP) 기술을 활용한 청원 분류 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)[1]를 기반으로 한 텍스트 필터링 시스템을 제안한다. BERT 는 최근 자연어 분류 분야에서 상위 성능을 보이는 모델로, 이를 활용하여 청원 글을 분류하고 분류된 결과를 이용해 해당 글의 노출여부를 결정한다. 본 논문에서는 BERT 모델의 이론적 배경과 구조, 그리고 미세 조정 학습 방법을 소개하고, 이를 활용하여 청원 분류 시스템을 구현하는 방법을 제시한다. 우리가 제안하는 BERT 기반의 텍스트 필터링 시스템은 청원 글 분류를 자동화하고, 이에 따른 대응 속도와 정확도를 향상시킬 것으로 기대된다. 또한, 이 시스템은 다양한 분야에서 응용 가능하며, 대용량 데이터 처리에도 적합하다. 이를 통해 대학 청원 시스템에서 혐오성 발언 등 부적절한 내용을 사전에 방지하고 학생들의 의견을 효율적으로 수집할 수 있는 기능을 제공할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
파일관리 시스템은 운영체제와 네트워크의 변천에 따라 다양한 변화롤 가져 왔다. 클라우드 서비스는 사용자가 효과적으로 파일 관리를 할 수 있도록 다양한 기능이나 새로운 파일 관리 방법을 제공하고 있다. 개인용 윈도우 역시 시대의 변화에 맞추어 다양한 기능을 제공하고 있지만 기본적인 폴더 시스템은 변화하지 않았다. 특히 파일의 분류가 애매한 경우 개인용 윈도우에서는 편리하게 이러한 파일을 분류하거나 관리할 방법을 제공해주고 있지 않다. 개인용 윈도우에서도 더 효과적 으로 파일을 관리할 수 있도록 다양한 파일 관리 방법을 제공하도록 파일 관리 시스템을 개선한다. 본 프로젝트는 사용자 편의성을 높여주기 위하여 윈도우에서 제공되지 않는 카테고리나 태그와 같은 개념을 도입하여 사용자의 파일관리나 검색 등을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도우며, 파일의 공유 및 보안을 쉽게 할 수 있는 기술 요소롤 제공한다. 개선된 파일 관리 시스템의 필수요소인 보안 시스템과 검색 시스템 및 효과적인 파일 분류 시스템을 지원하는 프로토타입을 구현하고 소개한다.
최근 많은 사람들이 불면증으로 인한 노동력저하, 인지기능저하, 정신질환 증가 등의 불편을 겪고 있다. 이에 대한 해결책은 인지치료나 약물치료가 거의 전부인 수준이나 부작용과 의존성 문제로 인해 장기적으로는 권장되지 않는 방법이다. 따라서 본 논문에서는 수면 유도에 도움이 되는 포터블 뇌파 측정기 기반 뉴로피드백 시스템을 제안한다. 그리고 시스템을 구현하는 데 가장 핵심적인 기능인 뇌파 상태 분류기를 설계하고 평가하며 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 요인들에 대해 최적화된 분류기 모델링 방법을 제시한다. 제안한 분류기를 이용할 시 포터블 뇌파 측정기에서 각성과 수면 단계를 97.9% 정확하게 구분할 수 있었다.
본 논문은 규칙과 통계 정보를 모두 적용하는 혼합형 품사 태깅 시스템에서 통계 정보를 이용하여 품사 태깅을 수행할 때 조사와 어미를 문법 기능에 따라 구분하여 사용하는 품사 태깅 시스템을 기술한파. 품사 태깅은 주로 주변의 품사열을 이용하게 되는데 품사 정보를 추출할 때 조사와 어미의 문법 기능인 조사의 격 정보와 어미의 활용형 정보에 따라 몇 가지로 분류하고 정보를 추출하여 품사 태깅에 적용하면 조사와 어미를 분류하지 않은 품사열 만을 사용한 태깅 방법 보다 더 나은 성능을 얻을 수 있다.
약 만여개의 벤처기업 정보를 획득하여 분석, 분류와 필요한 데이터 필드를 정의하였다. 필드 정의는 구축할 데이터베이스의 기업정보로서 기업주요정보와 기업부가정보로 나누어 시스템을 설계하였다. 설계 시, 사용자 요구사항 분석은 객체지향 설계 기법을 적용하여 사용자 입장에서 본 시스템의 행동을 나타내는 유즈케이즈 다이어그램을 작성하였고 시스템의 동적인 측면을 활동의 순차적인 흐름 및 제어 흐름으로 표현한 액티비티 다이어그램을 만들었다. 기업의 TLO 기술분야와의 연결을 위하여 TLO 기술 데이터베이스 분석을 수행하였으며 데이터베이스 모델링은 요구사항 분석, 개념적 데이터베이스 모델링, 논리적 데이터베이스 모델링, 물리적 데이터베이스 모델링을 수행하였다. 그리고 웹 기반의 사용자 서비스 구현은 기업정보관리 기능, 기업정보검색 기능, 데이터베이스관리 기능, 사용자관리 기능, 환경설정 기능, 정보도우미 기능을 수행할 수 있게 시스템을 구축하였다.
대부분의 B2C 쇼핑몰 시스템은 사용사 인터페이스에서만 큰 차이를 보일 뿐 기능적/비기능적 요구사항과 아키텍처는 유사하며 쇼핑몰 시스템 구성요소들의 재사용은 매우 높다. 이에 B2C 쇼핑몰 시스템의 제품 라인 구축 시 입력몰인 1) 제푸 제약사항, 2)스타일, 패턴 및 프레임워크, 3)생산 제약사항, 4)생산 전략, 5)기존 구성품의 재고조사를 정의하고 B2C 쇼핑몰의 모델 분류와 기본적인 사용자 요구사항을 바탕으로 쇼핑몰 시스템의 공통점과 차이점을 제품 라인 범위로 제시한다. 일반적인 B2C 쇼핑몰 시스템이 제공하여야 하는 고객 정보 관리, 상품 정보 관리, 주문관리, 보안, 상품 운송 등의 기본 기능이 공통점으로 추출되었으며 가격의 고정 여부, 사용자 인터페이스, 멀티미디어 서비스 지원 여부, 포탈 사이트와 비슷한 검색 기능, 온라인 지불 기능의 지원과 사용자 인터페이스 및 데이터 베이스 스키마 등이 차이점으로 추출되었다.
본 연구에서는 정보시스템의 지능형 인터페이스를 위하여 사용자의 개인성을 학습하는 방법론으로서 신경망 이론의 활용가능성을 고찰한다. 입력형식의 유연성, 입력의 왜곡 및 소실가능성 등 시스템의 실용성과 연관하여 나타나는 자료의 특성을 수용하기 위하여, 학습과정에서 신호표현의 다양화와 부분 패턴의 의한 분류 기능 등을 개선한 신경망모델을 제안한다. 이를 위하여 퍼지 양방향 연상기억장치와 구간연산으로 일반화된 다층 신경망모델을 결합하여 혼합형 분류모형을 제시하고 그 유용성을 고찰한다. 실험은 전공분야 선택을 위한 개인의 적성분석시스템을 대상으로 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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