인터넷으로 대표되는 디지털 환경은 생활 전반에 걸쳐 엄청난 변화를 주고 있으며 산업체의 비즈니스 방식과 업무 수행 방식을 빠른 속도로 바꾸어 놓고 있다. 전통 산업인 제조업체에도 인터넷과 웹 관련 기술, 초고속정보통신망을 활용하여 기존의 업무 프로세스를 개선하고 생산성 향상 및 관리 효율을 극대화하고자 하는 e-전환(e-Transformation)의 추진이 활발하게 전개되고 있다. 본 논문에서는 공장의 관리 효율 제고를 목적으로 국내외에 분산된 공장들의 현재 시점 가동 현황을 통합하여 언제 어디에서나 모니터링하기 위한 웹 기반 공장 모니터링시스템을 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 웹 기반의 시스템 구조와 수행 기능, 그리고 관리 데이터를 표준화시키고, UML(Unified Modeling Language)을 이용하여 설계하였으며, ASP(Active Server Pages)를 활용하여 웹 기능을 구현하였다. 구현된 웹 기반 공장 모니터링 시스템은 K 주식회사 타이어사업부의 두개 공장(Kl, K2)을 대상으로 적용하고 있으며, 적용 결과는 전체 공장의 운영 상황을 종합적으로 파악하는데 매우 효율적인 것으로 평가되었다.
웹기반교육에서 학습의 주체는 학습자이다. 교육전문가나 전문적인 시스템 개발자가 효과적이라고 생각하는 웹기반교육을 학습자는 전혀 다르게 받아들여질 수 있다. 이에 본 연구는 학습자가 성공적인 웹기반 교육이라고 인정하는 주요 조건들을 살펴보고자 하였다. 진행한 연구방법으로는 문헌분석을 통해 효과적인 웹기반 교육의 전략들을 총 35개의 준거들을 도출하여 설문조사한 후 요인분석을 실시하여 4개의 요인 28개의 평가준거들을 도출하였다. 연구결과에 따르면 학습자들은 의미있는 웹기반교육을 교수전략, 시스템편의성, 학습지원, 화면구성 등의 영역 안에서 평가함을 알 수 있었으며, 이러한 영역들의 효율성을 제고하기 위해서는 체제적 교수설계 전략을 통한 웹기반교육의 요구분석, 설계, 개발, 운영, 평가 등의 일련의 과정을 충실하게 따라야 할 것이다.
웹 기반 교수 시스템들은 대체로 수동적이며 정적인 하이퍼텍스트 위주이기 때문에, 학습자 개개인의 학습 능력에 따른 적응력 있는 학습 환경을 제공할 수 없다. 본 연구에서는 학습 자들의 학습 상황을 효과적으로 파악하고, 학습 결과에 따라 학습자 개개인의 특성에 맞는 동적인 학습 내용을 구성하여 제공할 수 있는 지능형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 에이젼트를 기반으로 설계되었으며, 학습을 위한 코스웨어 지식을 효과적으로 구성하여 학습 평가에 따른 적절한 피드백을 추론하여 학습자에게 지원하도록 하고 있다.
HMS(Hallym Mediator System)는 XML을 기본 데이터 모델로 하여 인터넷에 산재하여 있는 분산 이질 정보에 대한 통합, 검색 기능을 제공하는 미디에이터 시스템이다. 분산이질 정보의 공통 스키마 구조로서 XML DTD를 사용하며, 각종 정보에 대한 가상의 통합 뷰(view) 생성 기능을 제공하여 웹 상의 통합된 가상 정보 구조를 표현한다. 실용성 및 성능평가를 위하여, HMS를 기반으로 하는 병원정보 통합/검색 시스템을 구현하였다. 병원정보 통합/검색 시스템은 가상접근 기법(virtual approach)기반의 정보검색 시스템으로서, 일반 사용자는 웹 상의 각종 병원 정보를 정보의 위치에 상관없이 비쥬얼 사용자 인터떼이스틀 통하여 제공 받게된다
의사결장지원시스템은 다양한 분야에 적용되어 왔으며, 그 중 수자원 및 수질 관련 분야에도 다각적으로 적용되어 왔다. 본 연구에서는 미 농무성의 자연자원보전국(NRCS, Natural Resources Conservation Service)에서 개발한 유출곡선법(Curve Number Method)과 EMC(Event Mean Concentration)을 사용한 L-THIA(Long-Term Hydrologic Impact Assessment) 수문/수질 모형을 강우자료 데이터베이스, 웹기반 지리정보시스템, 웹 사용자 편의 시스템과 통합한 수문/수질 L-THIA web 의사결정지원시스템을 개발하였다. L-THIA web은 도시계획가나 지방자치단체, 또는 지방의 공동체가 사용할 수 있도록 쉽고 단순한 사용자 편의 시스템을 제공하고 있으며, 미국의 50개 본토의 주와 카운티(County) 이름으로 기상자료와 수문토양분류(Hydrologic Soil Group)을 인터넷 지리정보시스템을 이용하여 제공하고 있다. 본 연구는 지방자치단체 및 지역공동체의 실무자를 사용자로 수문/수질 평가 및 관리를 위한 시스템으로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
컴퓨터 실습수업에서 웹기반 학습을 도입하여 효과적이라는 연구결과가 많이 있지만 웹기반 학습은 교수자와의 정의적 교류를 통한 인간적 피드백의 부족과 웹기반 학습에 적응하지 못하는 학습자가 발생할 수 있다는 문제점들이 있다. 본 논문에서는 수준별 학습을 위해 웹기반 학습을 도입하고, 웹기반 학습의 문제점 보완과 학자자간 학업성취도 격차를 좁히기 위해 동료교수법을 결합한 혼합학습의 효과를 밝혔다. 실험적인 목적을 위해 고등학교 학습자를 두 그룹으로 나누고, 엑셀 교수-학습 시스템을 개발하여 이를 두 그룹 모두에 적용해 웹기반 수준별 기본학습을 선행하도록 하였다. 선행학습 후 실습문제 해결을 위해 웹기반 학습과 동료교수법을 비교집단과 실험집단에 각각 적용하였다. SPSS에 의해 분석된 학업성취도 평가 결과는 웹기반 선행학습과 동료교수법을 결합한 혼합학습이 하업성취도 향상에 긍정적인 효과가 있었다는 것을 보여주었다. 특히 혼합학습을 적용한 실험집단의 중 하위권 학습자들이 학업성취도에 있어 많은 향상을 보이며 상위권 학습자들과 격차를 좁힌 것이 실험집단의 전체 학업성취도 향상에 주요원인으로 분석되었다.
웹소설 시장의 성장에 따라 웹소설 추천 시스템의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 작품의 특성 및 선호도를 나타낼 수 있는 다양한 데이터를 활용하여 추천시스템을 구현하고 그 성능을 평가하여 표지 이미지와 작품 특성을 모두 고려한 멀티 모달 추천 시스템이 가장 효율적임을 보여주었다. 연구 결과, 단일 변수 추천에서는 작품 소개글과 표지 이미지 기반 추천이 가장 좋은 성능을 보였고, 멀티 모달 추천 시스템에서는 작품 소개글, 이미지, 키워드 순으로 성능에 좋은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 한국콘텐츠진흥원에서 조사한 웹소설 이용자 실태조사와는 조금 다른 결과를 보여주었다. 설문조사에서는 인기도를 웹소설 선택 시 가장 중요한 영향으로 봤으나, 본 연구에서는 작품 소개글이 가장 중요한 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 이러한 연구 결과는 웹소설 추천 시스템의 개발과 운영에 있어서 중요한 참고 자료가 될 것으로 예상된다.
이 논문에서는 관계형 데이터베이스 모델 기반의 OWL 웹 온톨로지 모델을 보이고 이에 대한 실험 및 비교 평가 결과에 대하여 기술한다. OWL은 W3C에 의해 2004년 12월에 권고안으로 채택된 이후에 많은 연구가 진행되고 있다. 편집 도구 개발, 저장소 개발로 OWL 기반의 추론 엔진까지 이와 관련된 다양한 연구가 진행 중이다. 특히 OWL 온톨로지의 영구적인 저장 및 관리를 위해 관계형 데이터베이스 모델을 이용한 많은 연구 결과들이 발표되고 있다. 이 논문에서는 널리 알려진 관계형 모델 기반의 저장소 보다 나은 성능을 제공하기 위해 제안한 모델에 대한 평가 결과에 대하여 기술한다. 기존 유사 연구의 경우, 비교 평가를 위한 평가 항목으로 온톨로지 로드 시간을 고려하기도 하지만 이 논문에서는 질의응답 시간에만 초점을 둔다. 이는 매우 특수한 상황을 제외한 대부분의 상황에서 질의 처리 시간이 가장 중요한 요소이며 실질적인 활용성 측면에서 핵심적으로 다루어야 하는 평가 항목이기 때문이다. 실험을 위한 데이터로서는 많은 연구에서 활용하고 있는 LUBM 데이터 셋을 이용하며 실험 대상으로는 오픈 소스이며 널리 알려진 시스템인 Jena의 저장소와 Sesame를 이용한다. 실험 및 비교 평가 결과, 제안 시스템이 비교 대상 시스템들에 비해 나은 성능을 보임을 알 수 있다.
P2P(peer-to-peer) 웹 캐슁 모델은 서버 쪽에 집중되는 트래픽을 완화시킴으로써 전통적인 웹 캐슁 모델을 보완할 수 있다는 측면에서 최근에 활발히 연구되어 왔다. P2P 웹 캐슁은 클라이언트들의 로컬 캐쉬를 활용하여 부가적인 인프라의 추가없이 캐쉬 공간이 확대되는 효과를 얻을 수 있지만, 각 클라이언트들은 독립된 피어로서의 자율성(autonomy)을 가지므로 이러한 자율성의 제한을 최소화해야한다. 본 논문에서는 피어의 자율적인 동적 참여와 로컬 캐슁 전략을 보장하여 시스템의 실행 가능성(feasibility)을 높인 환경에서 효율적인 디렉토리 기반 P2P 웹 캐슁 시스템을 제안하였다 제안하는 P2P 웹 캐슁 시스템은 동적인 P2P 네트워크 상에서의 오브젝트의 lifetime을 예상하여 이를 이웃 선택(neighbor selection)과 저장 공간 관리(storage management)에 적용하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여 클라이언트의 http 요청 로그 데이터셋을 이용하여 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안하는 시스템이 기존의 시스템에 비하여 주어진 동일한 환경에서 더 높은 정확성과 더 적은 리디렉션 실패(redirection failure)를 가짐을 확인하였다.
시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐과 더불어 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술 역시 이슈가 되고 있다. RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전형적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로는 Tableaux Algorithm 기반의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 KAON2가 있다. 이러한 추론 기술에 대해서는 많은 연구가 진행되고 있지만 각 추론 시스템들에 대한 평가는 부족하다. 현재 추론 시스템들의 벤치마킹은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론에 대한 것으로 ABox 추론 및 최근 이슈인 대용량 ABox 추론에 대한 평가는 특히 부족하다. 이에 본 논문에서는 각 추론 시스템들의 이론적 배경을 근간으로 지금까지의 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox 추론을 위한 시스템들을 이론적 비교를 통해 살펴보며, 특히 대용량 ABox 추론를 위한 시스템인 Instance Store와 KAON2를 LUBM을 사용하여 평가함으로 대용량 ABox 추론에 있어 사용자의 요구에 따른 적절한 시스템을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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