• 한국통신학회논문지
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• 제28권7B호
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• pp.605-619
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• 2003

주기억장치 DBMS(MMDBMS)는 디스크가 아닌 주기억장치를 주요 저장 매체로서 사용하므로 고속의 처리를 요구하는 다양한 데이터베이스 응용을 효과적으로 지원한다. 본 논문에서는 차세대 MMDBMS Tachyon의 인덱스 관리자 개발에 관하여 논의한다. 최근 하드웨어의 급격한 발전으로 인하여 주기억장치 액세스 속도와 CPU의 처리 속도의 차는 점점 커지고 있다. 따라서 CPU 내에 있는 캐쉬(cache)의 존재를 충분히 활용하는 자료 구조 및 알고리즘을 고안함으로써 MMDBMS의 성능을 크게 개선시킬 수 있다. 본 논문에서는 Tachyon를 위한 캐쉬-인지 인덱스 관리자의 개발 중에 경험한 실질적인 구현 이슈들을 언급하고, 이들에 대한 해결 방안을 제시한다. 본 논문에서 다루는 주요 이슈들은 (1) 캐쉬(cache)의 효과적인 사용, (2)인덱스 엔트리 및 인덱스 노드의 집약적 표현(compact representation). (3) 가변 길이 키(variable-length key)의 지원, (4) 다중 애트리뷰트 키(multiple-attribute key)의 지원, (5) 중복키(duplicated key)의 지원. (6) 인덱스를 위한 시스템 카탈로그의 정의. (7) 외부 API(application programming interface)의 정의. (8) 효과적인 동시성 제어 방안. (9) 효율적인 백업 및 회복 방안 등이다. 또한, 다양한 실험을 통한 성능 분석을 통하여 제안된 인덱스 관리자의 우수성을 규명한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권4호
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• pp.403-409
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• 2020

게이미피케이션(Gamification)은 자칫 지루할 수 있는 학습 활동에 재미와 흥미를 줄 수 있으며 다양한 교육과 목에 활용할 수 있다. 또한, 학습자의 재미와 몰입을 통해 학습자는 해결해야 할 문제의 의미와 맥락을 이해하고, 컴퓨터가 이해하는 방법으로 자료를 수집, 분석하고 이를 창의적으로 해결할 수 있을 것이다. 새롭게 의무 교육으로 지정한 소프트웨어 교육 중 게이미피케이션을 통한 교육은 효과적이고 기억에 잘 남는 코딩교육이 될 것이며 관광경험 증대를 위한 융복합적 연구로써 활용도가 높을 것으로 사료된다. 현재 학교 현장에서는 주로 교육용 프로그램 언어인 엔트리와 스크래치 등을 활용해 코딩교육을 하고 있으며 게이미피케이션을 활용한 코딩교육은 현재 교육현장에서 적극적으로 활용되고 있지 않다. 게이미피케이션의 교육적인 요소와 재미, 흥미 요소의 활용을 통해 학습효과를 극대화할 수 있을 것이며 컴퓨팅 사고력 강화와 창의력을 높이는 데 활용할 수 있을 것이다. 또한, 소프트웨어 알고리즘의 개념과 원리 및 코딩의 순차적 구조에 대한 이해 학습에 적극적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2022

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.229-238
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• 2022

2022 개정 교육과정을 논의하는 시기에 정보교육의 정상화에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구는 이와 같은 요구에 부응하는 일환으로 초등학교 고학년 정보 교육과정 사례에 대해 연구를 진행하였다. K광역시 B초등학교 6학년 학생 14명을 대상으로 컴퓨팅시스템, 데이터, 알고리즘과 프로그래밍, 디지털 문화까지 정보 교육과정의 핵심적인 4개 영역을 수업을 통해 다루었으며, Canva, YouTube, Entry, Padlet과 같은 클라우드 기반 애플리케이션을 수업 주제에 따라 적절하게 활용하여 학생간 협력적 수업을 진행하였다. 또한 인공지능 교육 영역을 위한 아이디어를 제시하여 교육과정을 보완하고자 하였으며, 국외의 정보교육 사례를 추가 조사하여 연구의 밀도를 높였다. 단, 현 2015교육과정의 정보교과 시수가 부족하여, 본 사례조사를 위해 프로젝트 형태로 타 교과와 조합하여 수업을 운영할 수 밖에 없었다는 점에서, 정보교과를 독립적으로 편성할 필요성을 강하게 확인하였다. 본 연구가 차후 초등학교 고학년 정보 교육과정의 안착에 작은 밑거름이 되기를 기대한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.215-225
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• 2016

본 연구는 우리나라 공연예술의 해외진출현황을 분석하여 시장진입의 지체요인을 도출해냄으로써 시장경쟁력을 갖추기 위한 요건을 찾고 대안을 모색하기 위한 것이다. 2007년부터 2014년까지 8년간 공연예술분야의 해외지원액 대비 수입액은 16.4%에 그쳤고, 같은 시기에 해외 무료공연 건수와 1회 평균 공연료는 제자리걸음을 면치 못했다. 또한 관객수가 2007년에서 2014년까지 3.3배 증가하였는데 이는 공연건수 증가율인 3.8배에 미치지 못하는 수치이며, 단위 공연 당 관객 수 역시 장기간 정체되어 있다. 그 원인으로는 단순 국제교류와 해외시장진출, 비영리와 영리 개념의 혼재, 현지 소비자 보다는 프리젠터나 프로듀서와 같은 공급자 관점의 프로그래밍 관행으로 인한 진출전략 수립의 미진함, 그리고 전략수립의 기초자료인 소비자조사가 거의 전무한 점을 들 수 있다. 본 논문에서는 공연예술 해외시장 진출의 지체현상 타개를 위한 시사점을 찾기 위해 타 분야인 한류산업을 하나의 사례로 살펴보았다. 그 결과 한류의 경제적 분석에서 제시된 한류지수나 한류심리지수와 같이 공연예술의 해외시장진출을 위한 공연소비자지수와 공연심리지수의 개발을 통해 권역별, 국가별 맞춤형 시장전략의 수립이 요구되었다. 또한 공연예술에 적합한 해외 현지 소비자 조사가 시급히 이루어져야 할 것으로 판단되었다. 아울러 본고는 공연예술의 해외 진출 현황에 따른 실증적 연구로써 현장과 학문 간의 가교 역할을 함과 동시에 공연예술 해외진출의 전략 구축 방안을 모색하는 데 다양하게 활용될 수 있기를 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.69-94
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• 2017

최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.