문항은 지필평가의 핵심요소이다. 문항의 표현은 전통적으로 문항카드를 이용했다. 교육정보화가 발달하면서 온라인 평가 서비스는 다양한 문항의 표현 구조를 만들었으나, 새롭게 주목받고 있는 스마트 러닝 환경에 그대로 사용하기에는 한계가 있다. 이 논문은 국내의 평가 특성과 스마트 러닝의 이동성을 고려한 문항 표현 구조를 제안한다.
휴대용멀티미디어플레이어(이하 PMP)는 2004년 국내에 등장하여 음악과 더불어 영화 및 동영상을 볼 수 있도록 해주고 있는 인기 있는 개인용 전자기기이다. 그러나 수요가 둔화되고, 업체들의 경쟁이 치열해지면서 새로운 기능, 새로운 서비스에 대한 개발이 대두되고 있다. 최근에는 네비게이션 서비스, 학습서비스가 시행되면서 다시 수요가 살아나는 추세이다. 이에 따라 현재 존속하는 서비스에 대한 평가 및 새로운 서비스에 대한 검증이 요망되고 있다. 본 연구에서는 소비자 니즈 조사를 분석함으로써 현재 이용되고 있는 서비스들의 상황을 분석하고, 신규 서비스에 대한 수요 가치를 분석하였다. 분석 대상이 된 기존 상용 서비스는 게임, DMB, 영화, 음악, 네비게이션, 전자사전, 전자책, 이러닝, 만화, 무선인터넷였고, 신규 서비스는 u-Commerce, u-Health, u-Security, u-Public였다. 본 연구결과 PMP 응용 수요선호도 순위는 영화, TV, 음악 순이었으며, 신규서비스 u-Commerce, u-Health, u-Security, u-Public 옵션들에 대한 구매의향 평균가는 68,102원으로 나타났다.
국민 소득의 증가로 인해 문화 생활에 대한 관심이 크게 증가하면서 전국 미술관의 수도 함께 증가하고 있다. 하지만 다른 서비스에 비해 미술관 만족도는 상대적으로 낮은 편이다. 본 논문에서는 미술관 만족도를 높이기 위해 임베디드 시스템 환경에서 머신러닝에 기반한 관중들의 선호도에 관련된 정보를 제공하는 서비스를 제안한다. 제안된 알고리즘은 라즈베리 파이를 이용하여 임베디드 시스템을 구현했다. 관람자가 선호하는 작품과 유사한 작품을 찾아내기 위해 머신러닝을 이용하였고 여러 머신러닝 모델을 비교하여 임베디드 시스템에 적용 가능한 모델을 선정했다. 관람자의 취향에 맞는 정보를 활용하여 갤러리 전시 내용을 효과적으로 구성하여 전시 만족도를 높이고 이는 미술관 재 방문율을 높일 수 있을 것이다.
이러닝 체제를 관리하는 기존의 LMS/LCMS는 동영상의 콘텐츠 운영시 교수 학습간에 학습자의 정확한 진도율 측정이 힘들고, 교수자와 학습자간 사이에 실시간성이 부족하며, 콘텐츠 내 다양한 인터랙티브 요소의 제공에 한계가 있다. 이 논문에서는 이러한 이러닝의 한계를 극복하기 위해 실시간 동영상 콘텐츠를 지원하는 학습관리 시스템으로 콘텐츠 연계를 위한 기술을 분석 설계하여 콘텐츠간의 연계기술을 제안하고 동영상 콘텐츠 운영을 위한 플랫폼을 제시하여 기존의 단점을 보완한다. 이를 바탕으로 한 LCM/LCMS 기반기술은 시간 공간적 제약을 극복해 실시간 상호작용이 원활한 사이버 학습도구로 마련될 것이다.
최근 네트워크 상에 새롭고 다양한 어플리케이션들이 생겨나면서 이에 따른 적절한 어플리케이션별 서비스 제공을 위한 패킷 분류 방법이 요구되고 있다. 이로 인하여 딥 러닝 기술이 발전 하면서 이를 이용한 네트워크 트래픽 분류 방법들이 제안되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 딥 러닝 기술 중 Convolution Neural Network 와 Recurrent Neural Network 를 동시에 활용한 네트워크 패킷 분류 방법을 제안한다.
딥러닝 기반 성별 및 연령 추정은 현재 다양한 응용분야에 적용하기 위하여 활발히 연구되어 왔다. 최근 몇몇 기업에서는 개인정보 보호의 문제로 성별 추정 서비스를 중단하고 있기는 하나, 사용자 및 관람객의 특성 분석등을 위하여 그 필요성이 계속하여 대두되고 있는 상황이다. 본 논문은 기존에 성별 및 나이 추정을 위한 유료서비스에 대한 특성과 사용 문제점 등을 세분화하여 조사하고 성별 및 연령 추정 기반 기존 연구들의 특성을 분석한다. 추후 이 서비스를 기반으로 전시 · 컨벤션 산업에서의 관심도 분석 및 재방문 의사를 파악하는데 활용하고자 한다.
국내 금형 및 사출 제조업체들을 대상으로 경쟁력을 강화하기 위한 e-매뉴팩처링 인력양성이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 금형 e-매뉴팩처링에 대한 교육을 위하여 e-러닝 사리트를 개발하고 이에 대한 교육 콘텐츠를 개발하였다. 금형 e-매뉴팩처링을 위한 e-러닝 싸이트는 교육 콘텐츠를 체계적으로 관리하고 수강할 수 있도록 LMS(Learning Management System)으로 개발하였다. 교육 콘텐츠로는 금형 e-매뉴팩처링 기본과점, UG-Mold Wirard 과정, UG-MX 중급과정, 금형 기술과정, 금형 협업허브시스템 사용자 교육과점 등을 개발하였다.
TensorFlow와 알파고의 등장으로 인공지능의 높은 성능과 다양한 활용 가능성을 보이면서, 폭 넓은 산업 분야에서 머신러닝 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 반면, 머신러닝 기술은 GPU 기반 고속 병렬처리 기술과 인프라 기술을 기반으로 하고 있기 때문에, 머신러닝 기반 서비스 개발 및 제공에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 개선하기 위해서 개발한 고성능 GPU 기반 컨테이너 클라우드 시스템을 소개한다. 해당 시스템은 GPU 기반 고속 병렬처리를 지원하고, Kubernetes 클러스터에서 컨테이너를 기반으로 TensorFlow Serving을 손쉽게 배포할 수 있는 기능을 제공한다.
무선 이동통신 기술과 하드웨어 기술 등의 발전과 멀티미디어 처리기술의 발전에 따라 개인 맞춤형 e-Learning서비스가 필요하다. 특히 처음 프로그래밍을 접하는 학습자에게 개인 맞춤형 e-러닝 콘텐츠는 반드시 필요하다. 즉 프로그램 개발 능력을 학습하기 위해 많은 반복적인 실습이 요구되며, 학습자 개인에 따라 다양한 학습 효과를 보여주기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 프로그래밍을 처음 배우는 학습자에게 적합한 개인 맞춤형 서비스를 가능하게 하면서, 프로그래밍이 수행되는 과정을 시뮬레이션 형태로 보여주어 학습 효과를 극대화할 수 있는 e-러닝 콘텐츠를 개발하였다.
본 논문은 O2O쇼핑몰 플랫폼에 있는 상품 검색을 위해 딥 러닝 기반의 이미지 검색 시스템을 이용한 서비스디자인을 제안한다. 인터넷 쇼핑몰에서 판매되는 수많은 제품에 대해서 검색 이미지를 사용하여 보다 편리한 검색 서비스가 가능한 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 구현하였다. 본 검색 시스템 구현을 위해 현재 운영 중인 쇼핑몰 업체에서 사용하고 있는 실제 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 그러나 본 시스템에서 여러 차례의 검색 실험을 통해서 데이터 성분으로 인한 검색 성능 저하 요인을 확인하였다. 그래서 검색 성능 향상을 위해서 검색에 방해가 되는 학습 데이터를 여러 차례 수정 정리한 후에 검증 데이터를 통해서 실험 결과 값을 수치화 하였다. 이와 같은 실험 결과의 수치 값을 활용하여 본 시스템에서 구현한 서비스디자인 설계에 반영하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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