본 연구의 목표는 20대 성인의 음악의 생활화 동기와 그들의 학교 음악 경험 간의 연관성에 대해 알아보는 것으로, 20대 성인 10명의 인터뷰를 통해 그들이 과거 학교 음악 활동에서 경험한 자기결정이론의 세 가지 기본 심리욕구(자율성, 유능감, 관계성)를 중심으로 파악하였다. 이를 위해 참여자를 활발한 음악적 활동을 하는 그룹 5명, 활발하지 않은 그룹 5명으로 모집하여 개별 면담한 후, 면담 전사 자료를 나선형 자료 분석 기법의 다섯 가지 절차에 따라 분석하였다. 분석 결과, 이들이 경험한 학교에서의 음악 활동은 현재의 음악 생활화 동기와 긴밀한 관련성을 가지며, 이는 학교 음악 활동에서 경험한 자기결정이론의 세 가지 심리적 욕구 충족경험과 연관이 있음을 발견할 수 있었다. 특히 본 연구에서는 학교 음악 정규 수업의 진행 방식, 교내 음악 활동, 수행평가의 경험이 자율성, 유능감, 관계성과 더욱 밀접한 관련이 있는 사례로 드러났다. 이처럼 본 연구는 학교 음악 활동에서 겪은 자율성, 유능감, 관계성의 경험과 향후 성인이 된 이후의 음악에 대한 가치 인식 및 음악의 생활화 동기의 연관성에 대해 보다 심층적으로 분석하였다는 데 의의가 있다. 아울러 음악 활동에서의 자율성, 유능감, 관계성의 긍정적인 경험을 통해 향후 삶 속에서도 자발적으로 음악을 생활화할 수 있도록 돕는 방안을 제시하고자 하였다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
본 연구는 최근 시장규모가 급격히 커지고 있는 주문형서비스(Video on Demand) 광고의 심의 규제를 위한 입법 공백의 문제점을 지적하고, 이를 위한 해결방안으로 통합방송법(안) 내 유사방송서비스 정의 및 규제를 위한 법적 근거를 마련하되 공동규제(Co-Regulation) 방식 채택을 제언하고 있다. 유료방송플랫폼 사업자들은 VoD 시청 규모 증가를 발판으로 VoD 광고를 수익모델로 삼아 제공 중에 있는데 실시간방송광고가 엄격한 심의 규제를 받는 반면, VoD 광고는 그렇지 못하다. 그 이유는 방송법을 비롯한 국내 법령에서는 VoD 및 VoD 광고 심의 규제를 위한 법적 근거가 부재하고, 광고 내용에 대한 규제는 사업자간 자율규제체계에 의존하고 있기 때문이다. 사업자 중심의 자율규제체계 하에서는 이용자(특히 어린이, 청소년과 같은 소수계층) 보호에 한계가 있고, 사업자가 광고주 영향력에 취약하며, 규제 실효성을 담보할 수 없다는 한계점을 가지고 있다. 이에 본 연구는 VoD 광고의 내용 규제 방향을 세 가지 측면에서 분석하였다. 첫째, 영국, 캐나다, 유럽연합(EU), 아일랜드와 같은 해외 주요국의 VoD 광고 규제 사례조사를 수행하였다. 각 국은 VoD 및 VoD 광고에 대한 법적 근거를 방송법 내지 그에 파생된 법령을 통해 확보하고 있었으며, 방송통신규제 기관 중심으로 심의규제를 하되 공동규제 방식을 채택하고 있었다. 둘째, VoD 광고 규제의 목적과 영역 측면에서 검토하였다. 본 연구가 제안하는 VoD 광고 규제의 목적은 이용자 보호이어야 하며, 그 영역은 내용심의로 제언하고 있다. 셋째, VoD 광고규제를 입법론 차원에서 검토하였다. 법적 근거는 일반법인 통합방송법(안)에 마련하되, 공동규제 방식 채택을 권고하였다. 개별법보다는 일반법을 권고한 이유는 VoD 서비스는 유사방송의 특성을 가지며 VoD를 제공하는 사업자가 유료방송사업자라는 지위 측면에서 통합방송법(안)에서 수용하는 것이 합리적이라는 점, 규제기관의 전문성 측면에서 실시간 방송광고를 심의하는 기관이 감독기능 및 지침제 개정 승인권을 보유하는 것이 일관성이 있다는 점에 근거한다. 본 연구가 제안한 VoD 광고에 대한 내용 심의 규제가 가능해진다면 광고 심의의 사각지대였던 VoD 광고 심의를 통해 이용자보호에 보다 충실할 수 있을 것이고, 자율규제체계가 가진 지속가능성 측면에서의 취약성을 어느 정도 극복할 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
지능형 시스템에서 기존의 수작업 기반의 지식구조 구축은 많은 시간과 노력이 들어가며 환경의 변화에 적절히 적응하기가 어려운 한계가 있다 이러한 한계를 극복하기 위하여 최근 학습을 통한 동적 지식구조 구축방법이 연구되고 있다. 자율 자아 성장(AMD: Autonomous Mental Development)은 자율적 기계 학습의 새로운 패러다임으로 지능형 시스템이 변화하는 환경에 스스로 적응하도록 시도한다 대화형 에이전트에서의 대화 학습은 AMD와 동일한 맥락에서 해석할 수 있다. 본 논문에서는 화행별 템플릿과 유전자 프로그래밍을 이용한 대화형 에이전트의 대화 학습기법을 제안한다. 제안하는 에이전트는 화행별 템플릿을 기반으로 대화 지식을 획득하고 유전자 프로그래밍의 진화 방법을 통해 적절한 표현을 갖는 문장을 생성한다. 적용 사례와 사용자 평가를 통해서 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
본 연구의 목적은 사내기업가정신, 개방형 혁신 및 조직성과 간의 관계를 살펴보는 데 있다. 실증 분석을 위해 부산의 중소기업 310명의 직원을 대상으로 데이터를 수집 하였다. 수집된 모든 데이터는 SPSS 21을 사용하여 분석되었다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 사내기업가정신과 내향적 개방형 혁신은 긍정적인 관계가 있다. 둘째, 내향적 개방형 혁신과 조직성과 간에 정의 관계가 있다. 셋째, 개방형 혁신은 사내기업가정신과 조직성과 간의 단계에서 부분적인 매개효과를 나타난다. 이러한 결과를 토대로 연구의 한계점과 향후 연구 방향을 제시하였다.
로봇이나 가상 캐릭터와 같은 지능형 에이전트가 자율적으로 살아가기 위해서는 주어진 환경을 인식하고, 그에 맞는 최적의 행동을 선택하는 능력을 가지고 있어야 한다. 본 논문은 이러한 지능형 에이전트를 구현하기 위하여, 외부 환경에 적응하면서 최적의 행동을 배우고 선택하는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제안한 방식은 강화 학습을 이용한 행동기반 학습 방법과 기호 학습을 이용한 인지 학습 방법을 통합한 방식으로 다음과 같은 특징을 가진다. 첫째, 강화 학습을 이용하여 환경에 대한 적응성을 학습함으로 지능형 에이전트가 변화하는 환경에 대한 유연성을 가지도록 하였다. 둘째, 귀납적 기계학습과 연관 규칙을 이용하여 규칙을 추출하여 에이전트의 목적에 맞는 환경 요인을 학습함으로 주어진 환경에서 보다 빠르게, 확장된 환경에서 보다 효율적으로 행동을 선택을 하도록 하였다. 셋째, 본 논문은 지능형 에이전트를 구현하는데 있어서 처음부터 모든 상태를 고려하기 보다 상태 탐지기를 이용하여 새로운 상태가 입력될 때마다 상태를 확장시키는 방식을 이용하였다. 이러한 방식은 필요한 상태에 대하여서만 고려함으로 메모리를 획기적으로 축소 할 수 있으며, 새로운 상태를 동적으로 처리 할 수 있어, 환경에 대한 변화에 능동적으로 대처 할 수 있다.
본 논문에서는 첨단 ICT기반의 다양한 기술들을 이용하여 미래형 지도에 대해 제안한다. 미래형 지도는 현실세계에 존재하는 유무형의 사실과 현상에 대한 이해와 해석을 통하여 다양한 형식으로 결과를 표현하고 사용자 참여형의 새로운 모습으로 발전될 것으로 전망되고 있다. 향후 지도는 경제, 산업, 일상생활에 필요한 정보의 수집, 처리, 활용, 분석, 배포 및 공유가 실시간으로 이루어지는 새로운 패러다임을 지향하는 지도 형태로 발전할 것으로 예상된다. 이러한 관점으로 본 논문에서는 지도, 데이터베이스, 공간분석의 개념을 기반으로 현실공간의 정보를 디지털화하여 실시간 개인 맞춤형 콘텐츠를 제공하고, 시계열 데이터의 표현을 특징으로 하여 사회, 경제, 문화 등 모든 분야의 거시 현상을 분석 및 예측하여, 미래창조경제를 선도할 수 있는 '신 패러다임 맵'에 대한 개념을 정립하고 그에 따른 핵심 기술들을 기술한다.
오늘날 널리 개발되고 있는 생태계 모방형 시스템[1]은 대규모 네트워크 응용 서비스를 위한 효과적인 시스템 모델로 각광 받아왔지만, 이런 모형의 특징인 확장성과 적응성, 생존성 등을 응용에 맞추어서 구현하기 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 에코전트(Ecogent)라는 멀티 지능형 모바일 에이전트와 이런 에코전트가 세가지 생태계 특징을 위한 서비스를 제공하는 플랫폼을 설계하였다. 이 생태계 모델 플랫폼은 두 부분으로 나누어 설계 하였는데, Registration, Life Cycle, Migration, Communication, Location, Fault Tolerance와 같은 모바일 에이전트의 기본 기능들을 제공하는 ERS(Ecogent Runtime Services) 플랫폼과 Evolution & Stigmergy Control의 기능을 통해 진화력과 적응성을 제공하는 BIO 플랫폼으로 나누어 설계 및 구현하였다. 생존력과 자율성을 갖춘 에코전트와 융통성 및 확장성을 위해서 단순하게 모듈화된 플랫폼 구조는 생태계를 모방하는 다양한 시스템 모델 응용들의 개발을 쉽게 구현할 수 있도록 도와준다.
대부분의 기존 이동에이전트 시스템들은 사용자나 혹은 프로그래머로 하여금 이동에이전트가 수행할 작업에 대해 매우 세부적인 행동 스크립트를 기술하도록 요구하며 이동에이전트는 실행 시에 단순히 이 고정 스크립트에 기술된 바대로 행동한다. 따라서 이동 에이전트 스스로 자율적으로 최종목표와 동적 상황에 맞는 계획을 수립하고 실행해나가는 것이 불가능하다. 이와 같은 기존 이동 에이전트 시스템의 제한점들을 극복하기 위한 한 가지 방법은 반응형 계획기를 포함한 지능형 이동 에이전트 시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 대표적인 반응형 계획 에이전트 구조인 JAM을 기초로 에이전트의 이동 모델과 에이전트간의 통신 모델을 설계하였다. 그리고 이 모델에 따라 에이전트의 이동과 통신을 위한 기본 동작들을 JAM에 추가 구현함으로써 스스로 계획을 세우고 실행하는 하나의 지능형 이동에이전트 시스템 IMAS를 개발하였다. IMAS 에이전트들은 기존의 이동에이전트들과는 달리 목표에 맞는 자신의 행동계획을 스스로 세울 수 있을 뿐만 아니라 동적인 환경변화에도 효과적으로 적응할 수 있다. 따라서 IMAS 에이전트들은 기존의 이동 에이전트들에 비해 보다 높은 유연성과 견고성을 보여줄 수 있다.
본 논문에서는 RFID를 기반으로 하는 지능형 홈 네트워크의 아키텍처를 제시하고, 이러한 홈 네트워크를 효율적으로 관리하기 위한 지능형 에이전트를 제시한다. 이 에이전트는, 에이전트 내의 각 모듈이 수행하는 작업을 총괄하여 관리하는 에이전트 관리자, RFID 리더기를 통하여 홈 가전기가로부터 데이터를 수집하는 데이터 수집기, 홈 네트워크의 상황에 따른 오퍼레이션을 결정하고, 결정된 오퍼레이션을 해당 가전기기로 전달하는 실행 제어기, 에이전트가 오퍼레이션을 수행하는데 필요한 데이터를 저장하는 데이터 저장소, 홈 가전기기로부터 수집한 데이터를 임시적으로 저장하는 데이터 큐, 사용자가 에이전트를 통하여 홈 네트워크를 직접 제어하거나 모니터링 할 수 있도록 하는 사용자 인터페이스의 여섯 개의 모듈로 구성된다. 이 에이전트는 홈 네트워크 내의 가전기기에 대한 상태 정보를 분석하여 자율적으로 홈 네트워크 내의 상황을 학습하고, 사용자의 성향에 맞도록 가전기기를 제어한다. 따라서 지능형 에이전트를 통하여 홈 네트워킹을 수행한다며 사용자는 직접 모든 가전기기를 제어하지 않더라도 자신의 성향에 맞는 홈 환경에서 생활할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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