다양한 형태의 학습 시스템이 생겨나고 있다. 그 중 E-러닝을 통한 동영상 학습에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 그렇다고 하여 모든 이가 이러한 시스템을 적합하게 활용할 수 있는 것은 아니다. 학업능력이 떨어지는 학생은 자신의 학습수준보다 높은 동영상을 학습할 경우 학습에 대한 흥미를 잃을 수 있고, 학업능력이 뛰어난 학생의 경우는 수준에 맞지 않는 동영상을 제공할 경우에는 심화 학습의 기회를 잃어버릴 수 있어 학습효율성을 저하하게 된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 된 맞춤형 정보를 제공하는 추천시스템이 필요하다. 본 논문에서는 학생 레벨추천 시스템을 제안한다. 학생그룹과 학생간의 학습정보를 바탕으로 학습동영상과 학생의 레벨을 추론하고, 이를 토대로 동영상에 대한 학생의 상대적 난이도를 제시하고, 적합한 난이도의 동영상을 추천한다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.
웹 서비스는 현재 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 구현하기 위한 가장 유망한 기술이다. 그렇지만 웹 서비스에 대한 많은 관심에도 불구하고 내부 통합 프로젝트에서만 사용되어지고, 파트너들이 '온 디맨드(on demand)' 방식으로 결합되는 가상 엔터프라이즈 환경에서는 아직 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 주된 이유는 현재의 웹 서비스 기술들이 동적인 웹 서비스 발견 및 통합에 대한 적절한 기법을 제공하지 못하기 때문이다. 본 논문에서는 반자동 웹 서비스 조합 시스템을 구현하기 위해 WS-BPEL 기법과 OWL-S 기법의 장점만을 채택한 새로운 SemanticBPEL 조합 기법을 기술한다. 특히, 동적 웹 서비스 발견 및 통합 문제를 해결하기 위해 다단계 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 이 방법은 실험 분석을 통해 기존의 키워드 기반 검색 방법보다 성능이 우수함을 보인다.
본 논문은 EJB 3.0과 EJB 3.1에 연관된 객체 지향 소프트웨어 개발 생산성에 대한 정량적인 평가 지표를 제공하는데 목적이 있다. N-Tiers 엔터프라이즈 아키텍처가 가지고 있는 문제점을 해결하고 장점들을 지원하기 위하여 새롭게 등장한 아키텍처가 경량 컨테이너 아키텍처이다. 이 구조는 EJB(Enterprise JavaBeans) 아키텍처와 같이 무겁지 않으면서도 EJB 컨테이너의 모든 기능을 제공하는 구조이다. 그러나 동일한 플랫폼 상에서 EJB 3.0과 EJB 3.1에 대한 성능 평가 연구는 부족하였다. 또한 정량적인 분석도 일부분의 LoC(Line of Code) 분석만 시도함에 따라 새로운 사양이 발표됨에도 구체적인 평가 지표와 지침이 부족하여 소프트웨어 개발 생산성의 평가와 프로젝트의 새로운 시도에 제한이 있었다. 따라서 본 연구에서는 동일한 개발 플랫폼 환경을 기반으로 영화예매시스템을 EJB 3.0과 EJB 3.1에서 설계하고 구현한 후, 개발 플랫폼 환경별 객관적인 소프트웨어 개발 생산성 비교 및 표준화에 따른 평가지침을 제공하고자 한다.
우리나라 지방자치단체의 정보화사업은 1995년 건설교통부에서 국가지리정보체계 구축사업으로 대축척의 수치지도를 구축하고, 이와 관련 GIS 업무시스템들이 구축되면서 본격화되었다. 그러나 GIS업무시스템별 정보화의 추진은 데이터의 중복 구축, 표준기술의 중복현상으로 이들을 체계적으로 관리하며 효율적으로 활용할수 있는 기틀마련에 대한 요구가 증대하였고, 이러한 요구에 따라 Enterprise GIS도입에 대한 필요성이 논의되었다. 서울시도 Enterprise GIS 개념을 토대로 한 공간데이타웨어하우스를 구축 및 운영하여 여러 가지 결실을 보았지만 활용성의 부족, 정보화 환경의 급격한 변화등은 Enterprise GIS를 고도화해야 할 필요성을 제기하였다. 본 연구에서는 서울시를 사례로 데이터중심의 아키텍처에서 서비스중심 아키텍처로 지방자치단체의 Enterprise GIS를 고도화하기 위한 전략을 제시하고자 한다.
다양한 분야의 시스템들은 시스템 오류에 인한 피해의 최소화를 목적으로 안전필수 특성을 가지도록 요구된다. 본 논문에서, 안전필수 시스템으로 많이 연구되는 사이버물리시스템이 그 특성을 가지기위해 고려해야하는 이슈와 주요 요소인 시간을 기반으로 모델 지향 아키텍처에 대하여 논의한다. 메타모델링 접근 방식으로 마감시간, 전환상태와 기준치에 연결하여 시간 기반 아키텍처를 제시하고, 이를 모델지향 아키텍처를 이용하여 설계한다. 메타모델로부터 생성된 안전처리 모델과 함께 오류처리 컴포넌트를 사용하여 사이버 물리 시스템 및 시간기반 도메인에 적용 가능한 안전필수 아키텍처를 제시한다. 그리고 안전필수 시스템 설계 시 기본적 안전처리 상태, 다중적 상태, 복합적 상태를 통하여 세부적인 모델과 그 사례를 나타내었다.
본 연구는 전구 탄도미사일 방어(TBMD)를 위한 협동교전의 기능아키텍처 도출에 관한 논문이다. TBMD는 다층으로 구성되며 네트워크 기반의 센서체계, 슈터체계, 그리고 전장관리체계로 구성되는 복합시스템이다. 협동교전능력은 대표적인 실시간 전장관리체계이며, 협동교전능력의 핵심기능은 협동교전이다. 협동교전은 두 개 이상의 분산된 자산의 통합을 통해 얻어진 시너지 효과로 위협을 제거하는 전투개념이다. 이러한 관점에서 본 논문은 개념 분석을 통해 TBMD의 협동교전 기능아키텍처를 제시하였으며, 이는 협동교전 기반의 TBMD 전투체계를 개발하기 위한 선행연구로서 수행되었다.
본 논문은 HTML5를 이용한 물류기업의 스마트폰 기반 모바일 오피스 구현에 관하여 설명하고자 한다. 모바일 오피스는 기존의 사무실개념에서 탈피해 언제 어디서나 편리하게 스마트폰 및 휴대용 컴퓨터와 같은 모바일 장치를 사용하여 Wi-Fi 또는 3G/4G 통신을 통해 회사 서버와 연결되는 스마트한 작업 환경이다. 최근에 많은 기업들이 스마트폰 보급에 발맞춰 모바일 오피스 시스템을 도입하고 있지만, 모바일 어플리케이션의 플랫폼이 각기 달라 시스템 유지보수 및 업데이트 시에 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서 모바일 오피스 어플리케이션을 위한 플랫폼 독립적인 구현 도구가 필요하게 되었고 HTML5는 그 도구 중 하나인 것이다. 이 논문에서 우리는 HTML5를 사용하여 iOS, 안드로이드, 윈도우 모바일 등 모든 모바일 기기에 적용할 수 있는 모바일 및 웹 어플리케이션을 개발하였다. 이 모바일 오피스 시스템은 그룹웨어, 영업관리, 경영실적보고, 화물추적관리 시스템으로 구성되어 있다.
최근 데이터의 폭발적인 증가로 인해 대규모 데이터의 분석에 대한 요구를 충족할 수 있는 방법들이 계속 연구되고 있다. 본 논문에서는 맵리듀스를 이용한 분산 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 큐브의 효율적인 계산이 가능한 MRIterativeBUC 알고리즘을 제안하였다. MRIterativeBUC 알고리즘은 기존의 BUC 알고리즘을 맵리듀스의 반복적 단계에 따른 효율적인 동작이 가능하도록 개발되었고, 기존의 대규모 데이터 큐브 계산에 따른 문제인 데이터 크기와 저장 및 처리 능력의 한계를 해결하였다. 또한, 분석자의 관심 부분에 대해서만 계산하는 빙산 큐브 개념의 도입과 파티셔닝, 정렬과 같은 큐브 계산을 분산 병렬 처리하는 방법 등의 장점들을 통해 데이터 방출량을 줄여서 네트워크 부하를 줄이고, 각 노드의 처리량을 줄이며, 궁극적으로 전체 큐브 계산 비용을 줄일 수 있다. 본 연구 결과는 맵리듀스를 이용한 데이터 큐브 계산에 대해서 상향식 처리와 반복적 알고리즘을 통해 다양한 확장이 가능하며, 여러 응용 분야에서 활용이 가능할 것으로 예상된다.
EA(Enterprise Architecture)는 정보화를 체계적으로 추진하고 관리하기 위하여 정보화 구성요소와 이들 간의 상호관계 구조를 보여주는 정보화체계(종합설계도)이다. EA는 정보화사업 전반에서 활용될 수 있어, 정보화사업이 대규모화되고 복잡해지면서 더욱 중요해 지고 있다. 현재 우리나라 중앙행정기관과 광역자치단체의 약 95%가 EA를 도입하였으나 그 활용률은 저조한 실정이다. 그 원인중의 하나는 EA 현행화 수준이 낮기 때문이며, 낮은 EA 현행화 수준에는 낮은 현행화 빈도와 인력부족이라는 문제점이 있었다. 따라서, EA 현행화의 빈도를 높이고 사업담당자들의 업무 부담을 경감시키기 위해, 국토해양부는 정보화사업의 공정과 산출문서를 표준화하고 전체 정보화사업을 통합적으로 관리할 수 있도록, EA시스템과 연계된 PMS(정보화프로젝트 관리시스템)를 도입하였다. EA와 PMS의 연계를 통해, EA 정보의 최신성이 향상되고 EA 활용도가 제고되며, 정보화사업 성과물의 품질개선이 기대된다.
웹 문서의 지속적인 증가로 인해 텍스트 기반, Page Rank 등의 방법으로 한 연구들이 증가하고 있다. 특히 웹 문서 내 URL 정보, HTML Tag 정보 등을 활용하는 연구들이 다시 주목을 받고 있다. 따라서 웹 문서 장르 분류를 위해 앞서 언급한 웹 문서 내 특징 요소들을 바탕으로 본 논문에서는 STW(Semantic Term Weight)를 적용하여 웹 문서 장르 분류하는 연구를 기술한다. 웹 문서 장르 분류에 사용되는 데이터 셋은 학습 문서와 테스트 문서로 구성되고, SVM 알고리즘을 사용하여 웹 문서 분류 실험을 수행한다. 학습 과정을 위해 20-Genre-collection corpus 내 1,000여개의 문서를 선정하여 SVM 알고리즘을 통해 학습하였고, 테스트 과정에서 사용된 데이터 셋은 KI-04 corpus를 사용하였다. 테스트 과정 후 STW를 사용한 실험과 STW를 사용하지 않은 실험으로 분류하여 정확도를 측정하였다. 또한 이를 바탕으로 1,212개의 테스트 문서를 분류하였다. 그 결과 STW를 사용한 실험 이 그렇지 않은 실험 보다 약 10.2% 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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