본 논문에서는 응용 맞춤형 그래픽 분할 실행 라이브러리에 기반한 효율적인 온라인 소프트웨어 서비스에 대하여 소개한다. 그래픽 분할 실행을 이용한 소프트웨어 서비스는 클라이언트 렌더링을 통하여 3D 그래픽 소프트웨어와 같은 고사양의 소프트웨어를 서버 기반의 온라인 소프트웨어 서비스로 제공할 수 있다. 그래픽 분할 실행은 서버에서 소프트웨어가 실행될 때, 그래픽 관련된 작업은 클라이언트의 GPU를 이용하여 처리하고, 데이터 관련 작업은 서버의 CPU를 이용하여 처리하는 방식이다. 그래픽 분할 실행 소프트웨어 서비스의 성능을 향상시키기 위하여, 비동기 전송 채널을 추가하고, 최적화 된 소프트웨어 공통 모듈과 소프트웨어 맞춤형 모듈을 기존의 그래픽 분할 실행 엔진에 추가한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 그래픽 관련 API와 메시지들을 분석하여 소프트웨어 맞춤형 모듈을 구현하고, 서버 사이드 캐싱 방법을 통하여 최적화된 소프트웨어 공통 모듈을 구현하는 방법에 대하여 기술한다. 마지막으로, 성능 비교 실험을 통하여 개선된 분할 실행 엔진이 더 나은 성능을 가짐을 보여준다.
최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.
본 논문은 오픈소스소프트웨어와 사적독점 소프트웨어를 비교하고 이를 바탕으로, 오픈소스소프트웨어가 독창적으로 가치를 창출할 수 있는 비즈니스 모델을 제안하는데 목적이 있다. 우리가 제안하는 오프소스소프트웨어의 새로운 비즈니스 모델은 맞춤형 소프트웨어를 제공하는 것이다. 이는 사적독점소프트웨어가 소프트웨어 산업에 미치는 좋지 않은 영향인 고착화와 거래비용을 소프트웨어 유통을 통해 제거할 수 있는 비즈니스 모형이다. 맞춤형 소프트웨어는 라이센스 판매 위주로 수익을 창출해 온 방식을 대신해 가치사슬 상의 관련 산업을 통해 가치를 창출함으로써 효율적인 소프트웨어 시장을 구축한다. 소프트웨어의 가치를 증대할 수 있도록 유통시킴으로써 라이센스 판매가 아니더라도 산업 전반의 가치를 높여서 시장의 성장과 수익을 도모할 수 있다.
지자체는 초고령사회로 인해 발생하는 정보 격차를 해소하기 위해 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 실시하고 있다. 하지만 1 대 다수의 교육 방식은 한계가 있으며, 고령자의 학습 효과가 미흡하여 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하고자 고령자가 반복 학습할 수 있는 환경을 고려하여, 오프라인 교육 현장에서 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안한다. 이 서비스는 생성형 AI를 사용하여 사용자가 실제로 어려워하는 부분을 식별하고, 개인별로 맞춤형 문제를 제공하여 개별화된 실습을 가능하게 한다. 이 앱을 기존의 지자체 교육 프로그램과 통합하여 활용하면, 1:1 맞춤형 교육, 시간 효율성, 그리고 교육 내용의 적절성 측면에서 스마트폰 교육의 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.
URC(Ubiquitous Robotic Companion) 환경에서 소프트웨어 로봇은 인공지능 기술과 네트워크 기술을 활용하여 상황에 따라 사용자에게 맞는 맞춤형 서비스를 제공하는 지능형 에이전트 기술로 정의할 수 있다. 소프트웨어 로봇은 인터넷 상에 존재하는 가상의 로봇이며, 실물 로봇을 제어하기 위해서는 로봇 내부에 로봇의 태스크와 행위, 하드웨어 디바이스를 제어하기 위한 아키텍처가 필요하다. 본 고에서는 소프트웨어 로봇이 실물 로봇을 제어하기 위해서 필요한 로봇 내부의 소프트웨어 아키텍처의 요구사항과 시스템을 소개한다.
목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 이용하여 맞춤형 지대주 디자인 시에 소요되는 시간과 반복학습의 관계를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 맞춤형 지대주 디자인은 3DS 캐드 소프트웨어와 EXO 캐드 소프트웨어를 사용하여 지정된 4개의 단계 순으로 시행되었고, 단계별로 3회 반복 측정하였다. 반복학습에 의한 학습효과는 학습곡선으로 나타냈고, 반복학습에 따른 디자인 시에 소요되는 총 시간과 단계별 소요되는 시간의 감소가 유의한지는 Friedman 검정과 사후검증(Wilcoxon signed rank test)으로 평가하였다. 디자인 시간과 군간의 차이는 반복 측정 이 요인 분석으로 평가하였다. 통계 분석은 SPSS 통계 소프트웨어를 사용하여 수행하였다(P < 0.05). 결과: 맞춤형 지대주 디자인의 반복학습은 횟수와 단계에 따라 유의한 차이를 나타냈다(P < 0.001). 디자인 시간에 따른 차이는 유의한 것으로 나타났으며(P < 0.001), 캐드 소프트웨어 간의 차이도 유의한 것으로 나타났다(P = 0.006). 결론: 캐드 소프트웨어의 반복학습은 디자인 시간을 단축하였고 디자인 평균시간은 3DS 캐드가 EXO 캐드에 비하여 더 적게 소요되었으나, 학습효과에 따른 학습률은 EXO 캐드가 3DS 캐드보다 좋은 결과를 보였다.
최근 디지털 교과서를 중심으로 교육 인프라가 전환되었다. 본 연구는 디지털 교과서의 상용화와 맞춤형 교육을 제공하기 위해 가상현실 기반 맞춤형 언어학습 시스템을 제안하였다. VR 에서 말하기, 듣기, 쓰기의 상호작용이 가능한 시스템을 구현하였고 자기주도적 맞춤형 학습이 가능하도록 학습요소를 시각화 하였다. 본 연구에서 제안한 자기주도적 맞춤형 학습이 가능해짐에 따라 코로나-19 로 인해 양극화된 교육 격차의 해소가 가능할 것이다.
본 논문에서는 사용자의 프로파일과 팀의 평점을 활용하여 생활 스포츠 콘텐츠의 서비스 품질을 개선하기 위한 맞춤형 추천 알고리즘을 제안한다. 제안한 추천 모듈은 프로파일의 정보를 기반하며, 유클리디안 거리 계산과 팀 간 선호도 가중치를 활용하여 사용자에게 적합한 팀 콘텐츠를 추천한다.
라즈베리파이는 교육용 프로젝트의 일환으로 개발된 임베디드 보드로서 모듈 확장성이 용이하여 사용자가 원하는대로 용도를 변경하거나 기능을 확장할 수 있다. 현재 한국 소프트웨어 교육은 프로그래밍 언어와 이론 위주의 경향이 짙은데, 이는 초기 학생들의 프로그래밍에 대한 흥미를 저하시키는 데 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 사물인터넷의 대표적 입력수단으로 활용되고 있는 음성인식을 구현하는 방법에 대해 논한다. 또한 향후에는 TPU(Tensor Processing Unit)의 전용 소프트웨어를 사용하여 대용량의 실시간 음성인식을 GPU를 이용하여 구현함으로써 실제 물리적인 장치들을 프로그래밍으로 제어함으로써 소프트웨어의 현실 통제 가능성을 직접 체험하여 음성인식뿐만 아니라 동작 원리 및 기저 기술들에 대한 관심을 불러일으키는 하나의 좋은 교육 방법이 될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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