기업 네트워크에서 안전하고 효과적이며 안정된 망 운영관리 환경 제공은 당면한 중요과제이며 기업 경쟁력의 핵심인 정보기술을 통한 생산성과도 연계성을 갖고 있다. 특히 전력통신망의 경우 전자메일, 회계관리, 전자결재, 도면자료관리 등의 데이터 통신망에서부터 IBM 온라인, 사내 방송망, 전력계통설비 원방 제어용 시스템들 간을 연결하는 EMS, SCADA 등 전골 수급용 전용 통신망에 이르기까지 다양한 종류의 통신망이 구축 운용되고 있다. 이러한 기업환경에서 통신망의 장애는 기업의 엄청난 손실을 야기할 수 있으며, 그에 따라 장애관리에 대한 중요성이 크게 부각되고 있다. 하지만 현재의 장애관리시스템들은 네트워크에 장애가 발생하였을 경우 장애에 따른 결과를 받아서 네트워크 상태가 정상인지 비정상인지를 네트워크 운영자에게 보고하는 기능만을 제공하고 있다. 또한 네트워크 운영자는 장애가 발생한 사실만을 관리시스템을 통하여 통보 받을 뿐 장애에 대한 해결은 관리시스템과 별도로 이루어지고 있다. 본 논문은 전력통신망을 대상으로 전력통신망이 지닌 네트워크 특성을 반영하며 네트워크 운영 과정에서 축적된 네트워크 운영자의 의견과 이에 대한 조치를 지식 데이터베이스화하여 지능적인 장애관리시스템을 제공하기 위한 방안을 제시하였다.
과거 PC 통신 환경 상에서 제공되었던 텍스트 위주의 명령에 기초한 데이터베이스 서비스를 사용자의 정보 접근이 용이한 멀티미디어 웹에 기초한 데이터베이스 서비스로 전환이 이루어지도록 하고자 한다. 따라서 사용자는 인터넷에 기반을 둔 웹서비스를 통해 통합 데이터베이스로부터 유용한 정보를 빠르고 용이하게 접근 가능하도록 하고, 정보 제공자는 기존 정보의 사장을 막고 새로운 정보의 추가와 시스템 확장을 용이할 수 있는 플랫폼을 가질 수 있다. 현재 서비스 중인 타 IP 제공자들이 GUI환경의 웹서비스로 전환하는 하기 위한 모델링의 역할을 할 수 있으며, lava 서블릿을 이용한 3-Tier 시스템의 구현으로 기존의 데이타베이스 뿐만 아니라 타 데이타베이스까지 수용할 수 있는 데이터베이스 뱅크 역할을 할 수 있다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.263-268
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1999
지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.
워크플로우 비즈니스 프로세스는 설러 단위 업무(Activity)로 구성되며 단위 업무에는 여러 가지 타입이 존재한다. 유저 태스크(User Task) 타입은 특정 애플리케이션을 통해 처리되는 중요한 단위 업무 타입중 하나이며 본 논문에서는 유저 태스크 타입에 대한 최적의 수행자를 할당할 수 있는 질의어 기반 수행자 할당 방식을 기술한다. 이 방식은 기존의 워크플로우 관리시스템의 워크플로우 엔진에서 제공하는 로드-밸런싱 알고리즘을 현행 그대로 유지하는 동시에 조직의 조직 구조 정보를 이용하여 유저 태스크에 대한 기존의 할당 방식에서 확장된 형태의 수행자 할당 방법을 제공함으로써 태스크 처리에 대한 최적의 수행자를 할당하여 단위 업무의 처리 효율성을 향상시킨다.
본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.
본 논문은 56Kbps 모뎀을 이용하는 전화망 가입자나 터미널 어댑터를 사용하는 ISDN 가입자가 인터넷 정합장치를 이용하여 사용자 ID없이 개방제로 인터넷에 접속하여 서비스를 받고, 유료 정보제공자에 대한 대체인증 기능 및 과금회수대행 기능을 제공하는 인터넷 정합시스템(WNAS: Web Network Access System)의 설계 및 구현에 관한 내용이다. 본 논문에서는 웹 기반의 인터넷 정합장치에 최대 120/60가입자가 동시에 파일 받기/보내기를 했을 경우 시스템의 전송속도를 분석하였다.
음성 통화와 데이터 통신을 결합하는 기술의 발전으로 다양한 통신 환경이 제공됨에 따라, 사용자의 온라인 여부를 알려주는 Presence 시스템이 새로운 통신 서비스 요구를 충족하는 기반 서비스로 등장하였다. Presence는 사용자의 온라인 여부와 접속 방법을 알려 줌으로써 통화 성공률을 증가시킨다. 본 고에서는 Presence 시스템의 구현을 위하여 기반 프로토콜로서 SIP(Session Initiation Protocol)를 채택하고 시스템을 설계 및 개발하는 방법을 제시한다. SIP는 음성 통신을 데이터 패킷망에서 구현하는 VoIP(Voice over IP) 시스템을 지원하기 위하여 제안되었다. 응용 레벨의 프로토콜인 SIP는 사용자가 통신망에 접속하는 지점을 변경하거나 다른 단말기를 사용하여 동일한 구별자(identifier)에 의하여 세션을 연결함으로써 사용자 이동성을 지원한다. 그러므로 SIP를 기반으로 하여, 온라인 사용자의 위치를 확인하는 Presence 시스템을 효율적으로 구현할 수 있다. 이와 같은 방법으로 개발한 Presence 시스템은 송신자에게 수신자의 상태 정보를 알려 줌으로써 통화 성공률을 증가시키며, 수산자가 때에 따라 수신 환경을 지정할 수 있도록 함으로써 통화 편리를 제공한다. 또한 이동 통신에서 위치 정보를 기반으로 하는 응용 서비스를 구현하는 기반 서비스로 적용 가능하다.
Tin-Can은 SCORM의 한계를 극복하고자 미국 표준제정기관인 ADL(Advanced Distributed Learning)에서 개발하였다. SCORM의 차세대 버전으로 탄생한 Tin-Can은 Experience API (XAPI) 라고도 불리며 학습자가 학습경험을 얻는 과정을 저장하는 도구로써 각광을 받고 있다. 온라인 학습환경에서 중점 중의 하나는 Learning Analytics를 통하여 학습자에게 맞춤형 학습을 제공하는 것이다. 이를 위해서는 학습자의 활동 정보(Activity Data)를 데이터베이스화하는 것이 중요한데 위와 같은 기능들을 모두 제공해 줄 수 있는 것이 Tin-Can이다. 본 논문에서는 Tin-Can에 대해 설명하고, 온라인 학습환경에서 Tin-Can을 접목하여 학습 활동 정보를 수집하는 방법에 대해서 설명한다.
코딩 규칙 준수는 대규모 프로젝트에서 프로그램의 버그를 줄이기 위해, 또 효과적인 유지보수를 위해 필수적이나 코딩 규칙을 학습하기 위한 초보자용 도구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 Python 프로그래밍 수업에서 코딩 규칙을 학습할 수 있도록 도와주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학습자를 위해 별도의 설치 없이 Python 코딩 규칙 검사 결과를 영어와 한글을 병행하여 출력하는 규칙 검사 뷰어를 통해 학습자의 편의성을 제공한다. 또한, 품질 점수를 계산하여 학습자의 코딩 규칙 학습의 동기를 부여한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 SonarQube와 검출 기능을 비교하였다. 2023년도 1학기 Python 프로그래밍 수업의 제출 코드를 검사한 결과, 제안 시스템이 SonarQube보다 247% 더 많은 종류의 규칙을, 또 235% 더 많은 개수의 규칙을 검사하는 것으로 나타났다. 이러한 비교 연구 결과를 고려할 때, 제안 시스템은 학습자에게 더 나은 코딩 규칙 학습 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 이러닝의 연구방향의 변화는 기존의 Courseware를 중심으로 한 LMS(Learning Management System)기반의 학습관리 위주의 기능에서 학습자의 학습행위를 보조하고 지원하기 위한 학습 환경의 제공으로 관심이 옮겨지고 있다. 기존 LMS에서는 여러 가지 문제점이 존재하고 있는데 학습자의 만족도를 높이기 위한 다양한 콘텐츠 수의 부족, 이종의 시스템간의 콘텐츠 재활용의 불가, 콘텐츠 단가의 하락으로 인한 고급의 콘텐츠 부재, 학습몰입도의 저하 등이 핵심이슈로 떠오르고 있다. 제안하는 시스템은 학습자들의 자기주도적인 학습을 가능하게 하는 다양한 학습도구를 제공하고 더불어 기반 플랫폼에 상관없이 이종의 시스템에서 모두 실행이 가능한 LTI 기반의 학습환경을 제공함으로써 학습자 스스로 학습계획과 교육 분야를 선택할 수 있어 스마트한 학습을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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