제품의 품질 및 가격뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS-pro)을 제안한다. 텍스타일 기반의 협력적 필터링 기술에서, 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 텍스타일의 대표 감성 어휘를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 어휘 데이타베이스를 구축한다. FDRAS-pro는 구축된 감성 어휘 데이타베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 텍스타일 디자인을 추천한다. 디자인 요소에 따른 감성 분석을 하기 위해서, 텍스타일 디자인을 9가지 디자인 요소(디자인 소재, 모티브대 배경비율, 모티브의 변화도, 해석법, 모티브의 배열, 모티브의 명료성, 명도차, 색상차, 채도차)에 따라 분석하였다. 패션 디자인 추천 시스템으로 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.
최근 멀티코어가 장착된 시스템이 증가하면서 이를 통한 애플리케이션 성능향상에 대한 노력이 계속 되어왔다. 하나의 시스템에 다수의 처리장치가 존재함으로 인해 프로세싱 파워는 기존보다 증가했지만 기존의 소프트웨어나 하드웨어들은 싱글코어 시스템에 적합하게 설계된 경우가 많아 멀티코어의 이점을 충분히 활용하지 못하고 있는 경우가 많다. 기존의 많은 소프트웨어들은 멀티코어 상에서 공유 자원에 대한 병목현상과 비효율적인 캐시 메모리 사용으로 인하여 충분한 성능향상을 기대하기 어려우며 이러한 문제점들로 인하여 기존 소프트웨어는 코어의 개수에 비례한 성능을 얻지 못하며, 최악의 경우 오히려 감소될 수 있다. 본 논문에서는 TCP/IP를 사용하는 기존의 네트워크 애플리케이션과 운영체제에 흐름 수준 병렬처리 기법을 적용하여 성능을 증가 시킬 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방식은 개별 코어단위로 네트워크 애플리케이션, 운영체제의 TCP/IP 스택, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스가 서로 간섭 없이 작동할 수 있는 환경을 구성하며, L2 스위치를 통해 각 코어 단위로 트래픽을 분산하는 방법을 적용하였다. 이를 통해 각 코어 간에 애플리케이션의 데이터 및 자료구조, 소켓, 디바이스 드라이버, 네트워크 인터페이스의 공유를 최소화하여, 각 코어간의 자원을 차지하기 위한 경쟁을 최소화하고 캐시 히트율을 증가시킨다. 이를 통하여 8개의 멀티코어를 사용하였을 경우 네트워크 접속속도와 대역폭이 코어의 개수에 따라 선형적으로 증가함을 실험을 통해 입증하였다.
정보화 시대에 이르러 정보통신기술의 급속한 발달은 교육을 포함한 모든 분야에 획기적인 패러다임의 변화를 가져왔다. 교육에 있어서의 변화는 단순한 지식의 축적이 아닌 학습자가 스스로 문제를 발견하고, 이를 위한 적절한 해결방법을 습득함을 의미한다. 즉, 교사는 조언자로서의 역할을, 학생은 학습의 주도자로서의 역할을 담당하며, 이는 교육의 주체가 교사중심에서 학생중심으로의 전환을 뜻한다. 이러한 교육적 패러다임의 변환과 더불어 주목받고 있는 교수학습이론이 "구성주의(Constructivism)"이다. 구성주의의 틀안에서 과거의 교사중심의 직접교수법 대신에 학습자 중심의 참여학습을 강조하고 있으며, 새로운 교육적 패러다임의 실천적 방안을 구체적으로 제시하고 있다. 이러한 실천적 방안을 구축 가능하게 해준 것이 바로 정보통신기술 그중에서도 인터넷(internet)의 발달이다. 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹(Web)은 그 특성상 구성주의 학습원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. 인터넷을 활용한 웹상에서의 교수학습은 교실이라는 제한된 공간에서 판서에 의존하는 방식의 수업이 아닌 풍부하고 다양한 형태의 폭넓은 자료의 습득을 가능하게 하며, 학습자에게 생동감 있는 학습 경험을 주어 학습 동기를 유발할 수 있다. 또한 기존의 수업에 비해 비교적 시간과 장소의 제약에서 자유롭게 학습할 수 있으며, 학습내용과 관련된 최신의 정보를 참조할 수 있다. 그리고 이미지, 오디오, 비디오, 텍스트와 같은 풍부한 멀티미디어 인터페이스 (Interface)가 가능하고 게시판, 이메일, 채팅을 통하여 교사와 학습자간에 활발한 상호작용이 이루어질 수 있다는 점에서 교육적 가능성이 대두되고 있다. 학교나 교육담당자들도 이런 교육기자제의 첨단화 더불어 새로운 교수 학습 모형 개발에 힘을 쓰고 있다. 이에 본 논문은 구성주의 학습원리에 토대를 둔, 월 기반 교육시스템의 설계 및 구현을 통하여 학습자 중심의 자기주도적 학습활동이 이루어질 수 있는 교육환경을 구축하는데 그 목적이 있다. 라라서 학습자는 학습자의 필요(need)에 라라 선별적으로 강의를 수강할 수 있고, 키워드 정색을 통해 학습하고자 하는 내용을 구분하여 학습할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해 학습자들이 자기 주도적으로 주어진 문제에 대해 스스로 해결하는 방법을 찾아 학습할 수 있도록 함으로씨 학습 능력을 키우도록 하는데 그 주안점이 있다.
최근 들어 반복되는 수해로 인해 인명피해, 재산피해, 복구비가 급격히 증가되고 있어, 막대한 사회적 비용이 지불되고 있다. 수해복구나 방지를 위한 정부투자액의 효율적인 집행을 위해서 체계적인 사업계획 및 관리가 절실히 요구되고 있다. 또한 이상기후로 인해 발생하는 홍수피해액의 규모가 국내총생산(GDP) 대비 피해액 비율이 약 1%에 이르고 있어 향후 동일지역에서 반복적인 수해 발생을 억제할 수 있는 효율적인 치수사업 관리가 필요하다. 이를 위한 적정투자규모의 예산 확보 및 예산 집행의 효율성 극대화를 유도하기 위해서 과학적이고 합리적인 정책판단기준이 제시되어야 한다. 현재 수해방지사업은 건교부, 행자부, 농림부, 환경부, 산림청, 해양수산부, 기상청, 과학기술부 등 전 정부부처가 사업을 추진하고 있으나, 하천의 상 하류에 걸쳐 추진되는 치수사업의 일관성을 유지하기 어려운 실정이다. 본 연구에서는 Web기반의 GIS기술을 활용하여 전국단위의 하천치수사업의 종합적 관리기법을 개발하여 국가예산의 적절한 집행과 관리를 지원하며, 사업관리에 있어 중앙부처와 지방청간의 정보교류의 장을 마련하고자 한다.
최근 정보기술의 발달과 대중화로 인해, 일반인들에게 지리정보의 보급이 확대되었고, 길찾기를 위한 인터넷 지도서비스나 혹은 차량항법장치 등은 공간의사결정에 지리정보시스템을 활용하는 좋은 사례라고 할 수 있다. 기존의 시스템이 제공하는 서비스에서 발견할 수 있는 문제점 중 하나는, 사용자가 그 지역에 처음 방문한 여행자이든 혹은 사용자가 그 지역에 지리를 어느 정도 알고 있는 거주자이든, 동일한 방식의 길찾기 방식이 적용된다는 점이다. 주어진 도시지역에 대한 공간지식은 거주기간에 따라 발달하게 되고, 도시이동은 공간에 대한 경험 속에서 발달된 인지지도에 많은 영향을 받게 되며, 이들의 공간적 지식의 발달은 그들이 속한 사회적 관계에 밀접한 영향을 받게 된다. 따라서 보다 인지적인 길찾기를 위한 서비스를 위해서는, 주어진 지역 내에서 사람들에게 잘 알려진 장소들, 다시 말해, 랜드마크를 통한 위치 인식이 중요한 역할을 하게 된다. 본 연구는 사회적 관계를 공유하는 한 지역 내 커뮤니티의 지역이동에 있어서 발달하는 인지지도를 하나의 공유된 지식으로 보고 이를 활용하는 도시공간이동에 대한 개념적 모델을 제시하였다. 이와 함께, 개념적 모델에 지식공학의 접근방식 중 하나인 온톨로지 방법론의 응용가능성을 살펴보았다. 지역 내 잘 알려진 공유된 랜드마크 지식을 지식모델링 기법의 하나인 온톨로지 방법으로 모델링하여 재사용가능한 지역지식으로 구조화하여 이를 공유 온톨로지라 정의하였다. 사례연구에서는 설문조사와 웹 내용분석의 방식을 통해 랜드마크의 추출하고, 온톨로지 방법론을 통해 사례지역 내 랜드마크 정보를 데이터베이스로 구성하여 활용하는 방안에 대하여 고찰하였다. 본 연구는 기계적 알고리듬으로만 제한된 현재의 GIS 기능을 인지적 모델과 접목을 도모하는데 큰 의미를 갖는다.
인터넷 환경의 급속한 발전과 더불어 국내외 미션 크리티컬한 비즈니스 환경이 온라인에 의해 서비스되고 있다. 반면 단일 환경 서버환경의 구축을 통해 비효율적인 IT Resources들의 자원 낭비가 가중되고 있는 현실이다. 따라서 웹 환경을 통해 처리되어야 할 정보의 양의 급증과, 이의 처리를 위해 여러 개의 단일 서버를 고속의 네트워크로 연결한 고가용성 구현이 가능한 클러스터 컴퓨팅 시스템이 등장하게 되었다. 하지만 클러스터 컴퓨팅 기술의 다소 제한적인 IT Resource의 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 그리드 컴퓨팅 환경은 기존의 분산 컴퓨팅 기술의 확장된 개념으로, 다양한 분야에서 저비용의 고성능 컴퓨팅 퍼포먼스를 얻기 위하여 그리드를 이용하고 있다. 그러나 공통적으로 이용할 수 있는 정보 시스템의 부재로, 현재의 그리드는 대규모의 단일한 환경으로서의 그리드가 아닌, 기존의 클러스터 컴퓨터와 같은 의미로 사용되고 있다. 따라서 자신이 구성한 분산 컴퓨팅 환경을 그리드 환경의 한 부분으로 포함시키기 위해서는 컴퓨팅 환경에 대한 정보를 그리드의 이용자가 공유할 수 있어야 하며, 정보 서비스를 공개하여 공유할 수 있도록 해야 한다. 본 논문에서는 Grid 기술을 통하여 데티터베이스 로드밸런싱 목표치에 대한 검증을 제시하고 향후 고가용성 데이터베이스 구현을 위한 아키텍처를 제시한다.
대사 공학의 발전과 함께 생물체에 유전자 재조합기술과 관련 분자생물학 및 화학공학적 기술을 이용하여 새로운 대사회로를 도입하거나 기존의 대사회로를 제거 증폭 변경시켜 세포나 균주의 대사 특성을 조절하는(directed modification) 일련의 기술들이 가능해지고 있다. 하지만 이러한 대사회로를 조절하기 위해서는 많은 선행 연구에 대한 고찰이 필요하며, 일선 연구자들은 방대한 선행 자료를 검색하고 일일이 읽으면서 자신에게 필요한 정보를 수집하고 있다. 따라서 효율적으로 대사 모델을 구축하고, 방대한 대사관련 연구논문으로부터 대사흐름 관련 정보를 자동으로 추출하는 기술의 개발이 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 대사경로 재구축을 위한 서열과 패턴 기반의 텍스트 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 기법은 웹 로봇을 이용하여 최신의 논문을 반자동적으로 수집하고 이를 이용하여 최신의 논문을 로컬 데이터베이스로 구축한다. 또한 생물학 개체명의 인식율을 높이기 위해 유전자 온토로지를 이용하며, NCBI에서 제공하는 Tokenizer 라이브러리를 이용하여 개체명의 파괴 없이 인식할 수 있게 하였다. 본 연구에서 제안한 텍스트 마이닝 기법에서는 패턴을 이용하여 논문으로부터 대사경로 지식을 추출하게 되므로 올바른 패턴을 확보하는 것이 중요한 문제이다. 논문에서는 패턴의 수집을 위하여 대표적인 대사 경로 전문 사이트인 일본의 KEGG 경로 데이터베이스에서 추출한 Glycosphingolip건 종에 대한 20,000 여건의 논문에서 66개의 패턴을 추출하였다. 제안된 기법의 유효성을 입증하기 위하여 Glycosphingolipid종의 GLS 대사경로 19개 개체명을 이용하여 시스템을 평가하였다. 그 결과 논문 125,907건에 대하여 정확도 96.3%, 재현을 95.1%, 처리시간 15초의 성능을 보였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 대사 경로 재구축에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
세계는 지금 미래 지능기반 사회로 급속히 진화되고 있다. 이와 같은 상황에서 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 미래 유비쿼터스(Ubiquitous) 사회를 구현하는 핵심 인프라로서 대두되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅(Ubiquitous Computing)을 실현하기 위해서는 USN에 포함되어 있는 수많은 센서들로부터 감지된 데이터를 실시간 수집하고 처리하여 서비스를 이용하는 이용자에게 가공되어 전달되어야 한다. USN 센서 데이터는 이용 시 수많은 센서 데이터 제공 서비스를 이용하기 위해 서비스 제공자들이 표준화된 레지스트리에 자신의 서비스를 등록하고, 이용자는 서비스 레지스트리를 검색하여 이용 할 수 있어야 한다. 그러나 기존연구에서 웹 서비스 표준으로 사용한 WS-Eventing 과 UDDI(Universal Description, Discovery, and Integration)는 USN 응용 서비스를 위한 USR(USN Service Registry)으로서 불필요하거나 부족한 점이 있다. 이에 본 논문에서는 센서들의 데이터를 제공하는 서비스 제공자가 자신의 서비스 정보를 등록하고, 서비스 이용자가 필요한 이용 정보를 탐색 및 조회하기 위한 레지스트리의 시스템에 관해 설계 및 구현하였다.
퍼지 이론을 이용하면 여러 정보를 통합 요약하기에 수월하여, 웹 상에서 사용자에게 제공할 정보를 가공하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 하지만 퍼지의 애매모호한 특성 때문에 사용자에게 맞게 퍼지 집합으로 표현된 같은 정보라 하여도 사용자마다 자신의 퍼지값 선호도에 따라 다른 선택을 할 수 있다. 따라서 애매한 퍼지값을 선택함에 있어 사용자의 퍼지값에 대한 선호도를 반영할 필요가 있다. 그러나 기존의 방법들은 정해진 기준을 획일적으로 적용하여, 사용자의 개인적인 선택 기준을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하여, 사용자의 선호도에 맞는 정보를 선택하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도를 학습하기 위해서 학습 데이터가 필요한데, 이 데이터는 사용자에게 직접 물어 사용자의 선호도론 얻는데 사용된다. 이때, 사용자에게 너무 많은 데이터로 질문을 한다면, 사용자에게 부담을 줄 수 있고, 또 너무 적은 데이터를 사용한다면, 학습을 잘 못하는 경향이 생길 수 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해서 10개 정도의 데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 두 퍼지값이 서로 겹칠 수 있는 모든 경우의 상대적 위치를 조사한 후 클러스터링을 이용하여 몇 가지 그룹으로 나누고, 나누어진 그룹을 이용하여 학습하였다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 애매하게 겹치는 퍼지값에 대해 사용자를 대신해 어느 것을 어느 정도 선호하는지 추론하게 된다.
기업은 자신들의 경제 환경 사회적 영향 및 성과에 대해 설명책임의 수단으로 '지속가능성보고서'를 발간하고 있다. 법적 규제인 재무 공시와는 달리 '지속가능성' 보고는 비재무적 요소에 대한 기업들의 성과를 보고하는 것이기에 이에 대한 신뢰성은 기업에 의존할 수밖에 없다. 그러나 현재 발간되는 지속가능성보고서는 지표 데이터에 대한 증거나 출처를 포함할 수 없는 유형으로, 기업의 홍보 수단으로 여겨지는 경향이 있으며 신뢰성에 대한 의혹이 여러 차례 제기되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 업무에 대한 내용과 맥락이 담긴 기록으로 기업의 설명책임을 입증할 수 있도록 증거기반 설명책임에 대한 개념을 적용해 보았다. 증거기반 설명책임이란 행위에 대한 증거 기록을 생산 및 축적하고 이용가능한 정보로 관리하여 설명책임으로 활용하는 것이다. 국내 기업에서 발간한 지속가능성보고서의 지표데이터 유형과 영국 보다폰의 웹 기반 보고서 사례를 살펴보고, 업무 기록을 지표 데이터의 증거로 연결할 방안에 대해 연구해보았다. 이를 위해 필요한 기록을 증거로 확보할 수 있도록 기록의 생산체계를 재설계하였다. 업무 중 생산된 기록을 SR(Social Responsibility)설명책임정보로 취합 및 관리하고 이해관계자에게 제공할 수 있는 SR시스템(Social Responsibility System)과 기록관리시스템(RMS)의 연계 구축을 제안하였다. 또한 조직체계 및 규정을 통해 기업의 전문적인 기록관리 체계를 단계적으로 구축하고 관련 업무 담당자와의 협업을 통해 기업의 신뢰성 있는 설명책임을 지원할 수 있는 인프라 구축을 이야기했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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