본 고에서는 지속적으로 증가하는 이동통신 사용자들에게 이동통신의 편리성뿐만 아니라 안전한 통신을 제공하기 위해 기존의 스트림 암호알고리즘의 비도 향상을 위한 메커니즘을 제안한다. 본 논문에서는 이동통신상의 데이터를 보다 안전하게 암호화하기 위한 메커니즘으로서 블록암호 알고리즘에서 주로 사용하는 S 박스를 이중으로 사용하는 메커니즘과 이중으로 사용되는 S 박스를 위한 행ㆍ열 메커니즘을 제안한다. 본 고에서 사용하는 S 박스는 DES의 S 박스의 일부를 사용하며, 사용되는 S 박스는 스트림 암호 알고리즘의 모든 비트에 대해 통과되는 것이 아니라 0인 경우에만 제안하는 이중 S 박스를 통과하는 방법을 사용한다. 제안한 모델은 4장의 실험에서 기존모델과 비교ㆍ분석하여 제안한 모델의 효율성을 증명한다.
최근 모바일 기술이 지속적으로 발전해 감에 따라 모바일 통신 네트워크를 통한 방송서비스인 모바일 TV가 급속한 확산을 보이고 있다. 기존 모바일 TV 서비스를 대상으로 수행한 선행연구는 주로 모바일 TV 서비스 관련 기술 탐색, 최신 시장동향 분석, 서비스 수용 영향요인 등을 중심으로 연구가 활발히 진행되어 온 반면 서비스 수용 후 행동에 관하여 체계적인 분석을 수행한 연구는 부족한 것이 현실이다. 이러한 배경 하에서, 본 연구는 모바일 TV 서비스 이용자를 대상으로 해당 서비스에 대한 지속적 이용의도 형성에 중요한 영향을 미칠 것으로 예상되는 요인을 파악해 보는 것을 주목적으로 하였다. 연구목적을 효과적으로 달성하기 위하여 본 연구에서는 관련 문헌에 관한 종합적 고찰을 통해 모바일 TV 서비스의 채택 후 행동을 체계적으로 파악해 보기 위하여 지각된 놀이성, 기대 일치, 지각된 사용용이성, 지각된 유용성, 만족, 지속 이용 의도 등 여섯 가지 차원을 포함한 연구모델을 제안하였다. 그리고 제안된 연구모델에 포함된 각 요인들 간의 영향관계에 관한 연구가설을 수립하였다. 향후 모바일 TV 이용자를 대상으로 설문조사를 수행하고, 제안된 모델 및 가설에 대한 실증적 분석을 실시해 보고자 한다. 본 연구의 결과를 토대로 최근 사용자 수가 급증하고 있으며, 높은 관심의 대상이 되고 있는 모바일 TV 분야의 연구자 및 실무자들에게 서비스 이용자를 장기적으로 유지하고, 이를 토대로 지속적인 수익을 창출하는데 도움을 줄 수 있는 시사점을 제공해 보고자 한다.
본 논문은 환경의 변화에 적응하여 지속적으로 서비스들의 협업을 지원하기 위한 통합 시스템으로 커뮤니티 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 커뮤니티라는 메타포를 사용하여 추상화된 레벨로 협업 모델을 정의하고 이를 런타임에 해석하여 물리적 환경의 실질적인 서비스들간의 실행 모델로 전환한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 서비스들의 협업과 사용자의 인터랙션을 관리하는 커뮤니티 매니저(CM)와 서비스들의 협업모델을 실행 환경으로 매핑시키는 커뮤니티 프레임워크(CF) 그리고 CM 과 CF 에게 통합된 컨텍스트를 제공해 주는 시츄에이션 매니저(SM)로 구성되어 있다. 이 시스템에서 추상화된 협업 모델은 런타임에 물리적 공간으로 매핑되므로, 동적으로 실행 환경과 사용자의 특성을 인식하고 그에 맞는 협업 목표와 협업 대상을 변경시켜 실행 환경에 맞게 재구성 되는 것이 가능하다. 따라서 제안된 시스템을 통해 특정 환경에 고유하게 구축되던 시스템의 개발 비용에 대한 부담을 절감시키는 효과를 가져올 것으로 기대된다.
본 연구의 주목적은 이러닝 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인에 관하여 체계적인 분석을 수행하는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 본 연구에서는 기본 분석틀로서 Bhattacherjee(2001)에 의해 제안된 후기수용 모델(PAM)을 도입하였다. 그리고 이러닝 서비스에서 사용자의 수용 후 행동을 파악해 보기 위하여 관련 선행문헌에 대한 종합적 고찰 결과를 토대로 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족, 지각된 사용용이성, 지각된 유용성, 만족, 지속사용의도 등 일곱 가지 연구변수를 도출하였다. 이러닝 서비스 이용 경험자를 대상으로 조사를 수행한 후, 연구모델에 관하여 공분산구조모델 분석기법을 통한 연구모델의 평가 및 가설검정이 이루어졌다. 본 연구의 분석결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 이러닝 서비스의 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족 등 세 가지 특성요인이 지각된 유용성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 둘째, 이러닝 서비스의 콘텐츠 품질, 상호작용성, 기대충족, 지각된 사용용이성 모두는 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 지각된 유용성은 사용자 만족에 긍정적인 영향을 미치며, 지각된 유용성과 사용자 만족은 모두 지속사용의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 결과를 토대로 이러닝 서비스 제공자 및 관련분야 연구자에게 유의미한 시사점을 제공하였다.
본 연구에서는 상용 엔진 해석프로그램인 GT-Power를 이용하여 디젤엔진의 성능을 개선 개발을 위한 일차원 성능해석 모델을 개발하였다. 개발된 일차원 엔진 성능모델을 통하여 엔진의 출력, 토크 및 연비등을 검토하였다. 향후 터보챠져를 장착한 엔진개발에 사용이 가능하도록 터보매칭을 할 수 있는 모델을 추가하였으며, 향후 디젤엔진의 실험결과와 비교를 통하여 엔진 모델을 지속적으로 보완할 예정이다.
고성능 딥러닝 모델은 학습과 추론 과정에서 고비용의 전산 자원과 많은 연산량을 필요로 하여 이에 따른 개발 환경과 많은 학습 시간을 필요로 하여 개발 지연과 한계가 발생한다. 따라서 HW 또는 SW 개선을 통해 파라미터 수, 학습 시간, 추론시간, 요구 메모리를 줄이는 연구가 지속 되어 왔다. 본 논문은 EfficientNet에서 사용된 Linear Bottleneck을 변경하여 정확도는 소폭 감소 하지만 기존 모델의 파라미터를 55%로 줄이는 경량화 모델을 제안한다.
온라인 생방송을 통해 실시간으로 판매 및 구매 활동이 이루어지는 '라이브커머스'라는 새로운 형태의 전자상거래 시장이 폭발적인 성장세를 보이고 있다. 본 연구는 기술 수용 이론에 기초하여 중국 최대의 라이브커머스 플랫폼인 <타오바오 라이브>의 의사사회적 상호작용성, 방송 앵커의 특성(신뢰성, 매력성, 전문성), 지각된 사용용이성과 유용성, 타오바오 라이브를 통한 지속적 쇼핑 의도 간의 관계를 탐구하였다. 총 536명의 타오바오 라이브 시청자를 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 의사사회적 상호작용성은 타오바오 라이브에 대한 지각된 사용용이성과 유용성에 긍정적인 영향을 미쳤으나, 앵커의 특성(신뢰성, 매력성, 전문성)은 지각된 유용성에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 나아가 지각된 사용용이성이 높을수록 지각된 유용성 또한 증가하였으며, 사용용이성과 유용성은 모두 타오바오를 통한 지속적 쇼핑 의도에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 본 연구는 중국의 라이브커머스 플랫폼의 지속적 발전을 위한 이론적 자원을 제공하고, 전자상거래 기업의 운영방식에 새로운 가능성과 전략을 제시한다는 점에서 의미가 있다.
원격수업은 COVID-19 확산과 함께 교육 현장에서 주요 이슈가 되었다. 원격교육 학습자의 만족을 제고하기 위해 학습자의 역량을 배양하는 노력과 함께 정보기술 인프라를 구축하고 양질의 콘텐츠 제공과 학습을 지원하는 활동도 포괄적으로 고려되어야 한다. 본 연구는 대학생 221명의 설문을 바탕으로 SmartPLS를 활용한 구조방정식모델을 통해 디지털 리터러시의 하위요인인 지식, 기술, 태도와 정보시스템의 성공 요인의 하위요인인 시스템 품질, 정보 품질, 서비스 품질 모두 원격수업의 만족도에 긍정적인 영향을 주며, 차례로 만족도 또한 원격수업의 지속 사용 의도에 긍정적인 영향을 준다는 점을 검증하였다. 본 연구는 원격수업의 만족도와 지속 사용 의도에 미치는 영향을 학습자 능력과 정보기술 인프라를 포괄적으로 고려하여 분석했다는 점에서 의의가 있다. 향후 대학생뿐만 아니라 초중등 학생 및 교수자 등으로 대상을 확대하고, 원격수업 과정의 주요 요인인 상호작용 등을 추가적으로 고려하여 연구를 심화할 필요가 있다.
전용회선은 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환 회선의 급격한 증가에도 불구하고 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 시계열 데이터 예측 모델을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 모형 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모델들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다.
스마트폰 시장의 활성화로 모바일 애플리케이션은 급속하게 성장하고 있으며, 이와 관련된 시장은 계속적으로 성장할 것이다. 본 연구의 목적은 다음과 같다. 첫째, 모바일 애플리케이션에 대한 신뢰와 지속적인 사용 의도를 결정짓는 요인들을 도출한다. 둘째, 품질 요인과 신뢰간의 인지와 관계에서의 성별 차이를 규명한다. 이를 위해 스마트폰을 이용하는 남성 120명, 여성 111명의 설문이 이용되었으며, PLS 2.0을 이용하여 모델을 분석하였다. 연구 결과 첫째, 유용성과 접속성은 신뢰와 지속적 사용의도에 영향을 끼쳤다. 둘째, 품질 요인과 신뢰 간의 관계에서는 성별에 따른 조절 효과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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