The Engineering Model of on-board computer was developed and tested completely with other sub-systems for STSAT-2. We designed the on-board computer of STSAT-2 which has some improved features compared with that of STSAT-l. A remarkable change is that the on-board computer has a structure of centeralized network communication without a Network Controller of the STSAT-l. That is, the on-board computer directly manages a satellite network. In addition, as many logics are implemented by Field Programmable Gate Array, so we can reduce the weight and size of on-board computer. Also, the developed on-board computer has more improved tolerance against Single Event Upsets and faults than that of the STSAT-l.
최근 전자 상거래에서 사용하고 있는 게시판은 고객의 능동적인 참여로 운영되며, 게시물은 고객의 직접적인 의사를 들을 수 있는 인 바운드(Inbound)정보로서 다른 eCRM을 위한 고객 접점 채널 과는 성격이 다른 도구이다. 또한 게시판의 효과적인 운영은 게시판 자체의 신뢰도를 향상 시키고 나아가 전자 상거래 전체의 신뢰도를 높여 줄 수 있는 중요한 eCRM 도구이다. 그러나 현재 대부분의 전자상거래에서 운영하는 게시판은 기 분류된 카테고리를 고객이 직접 수동으로 선정하도록 되어 있고, 이렇게 임의로 분류되는 게시물에 대하여 체계적인 처리 과정 없이 답변이 이루어지기 때문에 답변을 하는데 많은 시간이 소요 되고 있으며, 정확한 답변이 이루어지지 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 여러 가지 종류의 게시물에 대하여 나이브 베이지안 분류기를 이용하여 게시판의 기존 문제점의 해결과 효과적인 운영 그리고 게시물의 체계적인 분류 관리를 할 수 있는 게시물 자동 분류기를 설계하고 구현하였다. 아울러 문서 분류 학습 기법 중 대표적인 TFIDF. k-NN, 나이브 베이지안 기법들의 게시물 분류 성능을 측정하여 채택한 나이브 베이지안 분류기의 우수성을 확인 하였다.
본 연구는 웹 기반 수업에서 상호작용을 위한 수단으로 사용되고 있는 Q&A(Question and Answer) 게시판에 동적인 기능을 추가하여 학습자에게는 즉각적인 응답을 주고, 교수자에게는 답변에 대한 부담감을 해소하고자 하였다. 또한 이를 통하여 웹 기반 수업에서 상호작용 증진 효과를 얻고자 하였다. 구현한 동적인 Q&A 게시판은 기존 Q&A게시판의 단점인 질문을 게시하고 교수자가 확인하여 답변할 때까지 기다려야 했던 점을 개선하여 교수자가 미리 구축해놓은 답변 데이터베이스와 인터넷 검색엔진에서 검색한 결과를 즉각적으로 응답할 수 있게 하였다.
The main purpose of this study is to statistically analyze the difference between Korea and Japan's consumer attitudes towards e-commerce through the use of auction websites. Here are the results. First, there was a significant difference between the Korean user's attitude and the Japanese user's attitude towards Internet usage; especially, the Japanese user's attitude towards convenience showed a much higher degree than that of the Korean user. Second, Korean users preferred brand image to price, while Japanese users preferred price to brand image. Third, both the Korean users and the Japanese showed a positive relationship between Internet usage and the use of e-commerce. In contrast to the Korean user's frequent use of the bulletin board, Japanese users tended to use the bulletin board less frequently.
최근 인터넷 게시판의 실명 및 익명 사용에 대한 논쟁은 주요 이슈가 되고 있다. 실명을 사용할 경우 자유로운 토론 및 프라이버시 침해할 우려가 있는 반면에, 익명을 사용하는 경우에 있어서는 악성 댓글 폭력이라든지, 존재하지 않는 허위 사실 유포 등의 인터넷의 역기능이 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 SSO의 기술 중 하나인 XML 토큰 방식을 사용하여 개인정보의 분산을 막고 단일 로그인이 가능하게 하였고 토큰 발급 시 가상 아이디와 경로구성을 통해 익명성 및 조건부 추적이 가능한 익명 게시판을 제안 하였다. 성능분석 결과 접속자 수에 따른 인증시간에서 그룹 서명 방식을 사용한 익명 게시판은 평균 응답 속도가 0.72초, 제안하는 방식은 0.18초를 나타내었다. 즉 인증시간에서 4~5배 정도 빠른 응답 속도를 보였다. 또한 제안하는 시스템은 단일 인증을 제공하고 사용자가 서명을 하지 않아도 되기 때문에 사용자 편의성에서 월등히 뛰어나며, 익명 게시판 환경에서의 사용자 편의성은 제안하는 시스템이 더 적합함을 알 수가 있었다.
최근 인터넷의 보급으로 전자상거래가 대중들에게 나타났고 현재 기업들의 경영환경 변화를 주도하고 있다. 전자상거래에서는 기업이 고객과의 유지 및 관계 구축을 위하여 고객이 원하는 것이 무엇인가를 파악하고 그것을 고객에게 제안하는 여러 가지 고객 채널을 가지고 있는데, 그 중 게시판과 전자메일은 고객의 질의를 직접적으로 들을 수 있는 인바운드(Inbound) 정보로서 매우 중요한 채널로 다루어지고 있다. 그러나 현재 운영되는 전자상거래의 게시판과 전자메일은 체계적인 관리와 처리과정 없이 질의와 답변이 이루어지고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점의 해결을 위해 인공지능 분야의 문서 분류에서 널리 사용되고 있는 기계학습 알고리즘 중 대표적인 나이브 베이지안(Naive Bayesian), TFIDF, 신경망, k-NN 알고리즘을 도입하여 전자상거래에서 존재하는 여러 가지 고객 질의의 카테고리를 자동으로 분류할 수 있도록 함으로써 관리자가 정확한 답변을 신속하게 처리할 수 있도록 하였다. 그리고 도입한 알고리즘의 고객 질의 문서 자동 분류 성능 실험을 통해 어떤 알고리즘이 우수한 분류 성능을 나타내는지 확인하였으며 실험 결과 나이브 베지이지안 알고리즘이 95%이상의 높은 분류 성능을 나타내는 것을 확인하였다.
웹 기반 교육은 시간적, 공간적으로 분산되어져 있는 학습자들이 웹을 통해 학습이 이루어지는 형태로써 전통적인 학습 환경과 달리, 학습자의 적극적인 참여의지가 필요하다. 여기에서 참여의지는 학습동기의 중요한 한 측면으로 볼 수 있다. 그러나 기존의 웹 기반 수업 설계는, 학습자의 인지적인 측면만을 고려하는 것이 대부분이다. 따라서 본 연구에서는 학습자의 학습동기를 촉진하기 위한 '감성게시판'의 설계 전략을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 음성 게시판을 활용한 판소리 학습 방법을 제시하고, 제시된 판소리 학습 방법에 대한 효과를 질적 연구 방법을 통하여 분석하였다. 참여관찰, 면담, 학습 장면에 대한 비디오 분석 등의 질적 접근 방법을 통한 자료 분석 결과에 따르면, 제안된 음성 게시판을 활용한 학습 방법은 학생들의 판소리에 대한 흥미와 관심을 유발시킬 수 있을 뿐만 아니라, 국악에 대한 지속적인 관심을 유도할 수 있는 가능성을 볼 수 있었다.
In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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