유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 정적 및 동적인 상황 정보의 양이 무한대로 늘어나게 됨에 따라, 추천서비스에 있어서 정보 과부하 문제와 프라이버시 침해 문제가 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서버와의 교신 없이 고객 중심의 자체적인 정보처리와 고객들간 직접 커뮤니케이션을 통하여, 효율적이고 안전한 정보 획득이 가능하도록 P2P방식의 협업을 통하여 선호도가 유사한 다른 고객들의 상품에 대한 평가정보가 전달되는 추천서비스를 제안하였다. 제안한 추천방식은 협업필터링의 기본 법칙을 따르고 있지만, 현재 센서 네트워크에 접속해 있는 전체 고객를 대상으로 이웃 고객을 탐색하는 방법대신에 목표 고객 주위의 가까운 이웃을 지역적으로 탐색하는 방법을 채택하여 성능의 저하없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간 추천이 가능하도록 하였다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 프로토타입의 통합 네트워크 시스템의 구현을 통해 실세계 상점에서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 활용 가능성을 제시하였다. 마지막으로 실제 모바일 회사의 데이터를 이용한 실험을 통하여 그 특징을 제시함으로써 향후 유비쿼터스 서비스 애플리케이션의 범용적인 추천모델을 제공하고자 한다.
P2P (Peer to Peer)는 최근 인터넷에서 많이 논의 되고 있고 관심을 가지는 부분이다. P2P는 기존의 클라이언트-서버 중심의 구조를 서버가 존재하지 않는 클라이언트간의 정보공유 구조 즉 P2P의 구조로 변화 시켰다. 하지만 완벽한 P2P 구조는 아직 넘어야할 문제가 많이 존재하고 있다. 본 논문에서는 서버와 클라이언트간의 통신 사이에 발생하는 네트워크 부하를 여러 대의 피씨로 부하를 분산하고 클라이언트 간에 자원의 공유와 CPU의 공유를 통하여 분산된 컴퓨터들을 하나로 묶고 여러대의 클라이언트를 하나로 묶어서 커다란 하나의 가상서버와 커다란 하나의 가상클라이언트를 구성하여 네트워크통신을 가능하게 한다. 순수한 P2P의 구조를 구현하는 것이 주된 목적이 아니라 인터넷 시스템에서 P2P를 기반으로 하는 분산된 컴퓨팅을 구현하여 P2P에서의 네트워크의 분산, 유도로 차세대의 핵심인 P2P 인터넷 시스템을 설계 및 구현하고자 함입니다.
본 논문에서 P2P 네트워킹과 클라우드 컴퓨팅이 통합된 MMORPG를 위한 소영역 기반의 관심 구역 관리 기법이 제시된다. 혼잡한 영역은 여러 소영역으로 분할되며 각각의 소영역을 관리하기 위한 플레이어가 조정자로 설정된다. 제시된 기법은 이런 플레이어의 통신과 컴퓨팅 오버헤드가 적정 범위 내에서 조절되는 부하 균형 메카니즘을 포함하고 있다. 또한 각 플레이어의 뷰가 게임 세계에서 이동될 때 뷰와 겹치는 여러 소영역들이 신속하고 연속적으로 전환될 수 있는 요건을 만족시키기 위한 메카니즘도 제공하고 있다. 자원이 효율적으로 공급되는 제시된 기법은 플레이어들의 처리 능력을 효과적으로 활용함으로써 클라우드에 있는 서버의 부하 즉 컴퓨팅 능력과 통신량을 감소시킨다. 시뮬레이션 결과 클라우드와 P2P 구조에 기반한 MMORPG는 혼잡 지역 또는 핫스팟에서 플레이어들의 수에 따라 이용가능한 자원도 같이 증가됨에 따라 클라이언트 서버 구조에 비하여 서버의 통신 대역폭을 상당부분 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
최근 분산 OLAP은 분산 환경에 적용하기 위하여 DHT기반의 P2P OLAP과 그리드 OLAP연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 적용하기 위하여 P2P OLAP은 structured P2P 특성 때문에 다차원 범위 질의에 문제점이 있고, Grid OLAP은 인접성 및 시계열 고려가 없기 때문에 쿼리 자체의 서브 �V 조회 알고리즘 연구에 치중되어 있다. 따라서 본 논문은 클라우드 컴퓨팅에 적합한 환경 제공을 위해 사용자의 조회 결과가 시계열적 특성으로 여러 사용자에 의해 재사용이 가능하고, 서버상의 휘발성 조회 큐브가 사용자 로컬 메모리에서 직접 분석 질의 시 효율이 좋다는 것에 초점을 두어 중앙관리 P2P방식을 제안하였다. 또한 빠른 질의 결과 및 다차원 범위질의를 위한 다단계 Hybrid P2P방식에 인덱스 부하 분산 및 성능 향상을 위한 클라우드 시스템을 접목하여 Cloud P2P OLAP을 제안하였다. 이를 위한 인덱스 구조로는 큐브 위상관계 트리와 인접성 2차원 Quadtree에, 시계열 Interval-트리를 접목하였으며, 이는 조회나 갱신 시에 일반 OLAP에 비해 큰 효율성을 보였다.
이동컴퓨팅의 데이터 용량의 급증에 따른 무선 단말의 네트워크 및 단말 자원의 요구량이 급증하고 있다. 이를 위해 제한된 네트워크 채널 자원 및 단말 메모리 자원의 효율적 사용 기법을 연구한다. 무선네트워크에서 무선 단말의 전송 및 저장 능력의 한계는 웨어러블 컴퓨팅 정보 서비스 발전을 가로막고 있다. 본 논문은 웨어러블 컴퓨팅을 지원하는 무선 스마트 단말의 전송 채널 및 저장 용량 등의 제약에 따른 무선단말 대 무선단말의 정보 전송한계를 극복하기 위한 전송방법을 제안한다. 제안 방법은 웨어러블 단말 간 데이터 전송 및 저장 능력을 극복하기 위한 실시간 백그라운드 전송 방법의 실험 모델을 정의하고 분석 및 평가한다.
이 논문에서는 웹 서비스와 그리드 컴퓨팅과 같은 차세대 인터넷 서비스 환경에서 프로세스 관리 기능을 제공하기 위한 워크플로우 수행 모델을 제안하였다. 기업 환경을 위한 기존 워크플로우 수행모델은 이러한 환경의 확장성과 신뢰성에 대한 요구를 만족시키지 못하고 있다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여, 이 연구에서는 P2P 모델을 워크플로우 수행 모델에 적용하였다. 신뢰성 지원을 위한 복구기법을 집합론을 사용하여 수학적으로 기술하고 증명하였고, 시뮬레이션을 통하여 같은 자원을 사용하는 중앙 집중식 모델에 비하여 약 100배 이상의 신속한 응답시간 향상을 보임을 알 수 있었다.
본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고력 수업이 대학생의 학습몰입과 협력적 자기효능감에 미치는 영향을 살펴보고 이를 통해 교양교육으로써 컴퓨팅 사고력 수업 효과를 탐색하는 데 있다. 본 연구를 위해 충남의 4년제 대학 1학년 학생 177명을 대상으로 학습몰입과 협력적 자기효능감 설문을 시행하였다. 수집된 자료는 Stata IC 14를 사용하여 2 test와 t-test 분석을 시행하였다. 본 연구를 통해 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 컴퓨팅 사고력 수업을 수강한 학생의 학습몰입은 수강하지 않은 학생과 비교해 유의(t=3.837 p<.001)하게 높게 나타났다. 둘째, 컴퓨팅 사고력 수업을 수강한 학생의 협력적 자기효능감은 수강하지 않은 학생과 비교해 유의(t=2.277 p<.01)하게 높게 나타났다. 따라서 컴퓨팅 사고력 수업은 학습몰입과 협력적 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 컴퓨팅 사고력 수업의 중요성과 효과, 논의와 시사점을 제시하였다.
Single point of failure 문제를 해결할 수 있고, UCC로 대별되는 개인 분산 컴퓨팅 환경에서의 피어투피어(P2P)는 주요한 네트워킹 기술로 간주된다. 적지 않은 사용자들이 P2P 서비스를 사용하고 있는 시점에서 현재 제공되고 있는 P2P 범주별 서비스 동향을 간략하게 살펴보고, 주요 기술 이슈로 부각되는 과금 문제, 그리고 추후 통신 환경 변화에 따라 고려되어야 할 추가 기술 이슈들을 살펴보았다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자를 위한 서비스 지원 구조는 사용자 주변에 공유된 자원을 사용자의 상황에 따라 효율적으로 분배하는 기술이 요구된다. 그러기 위해서는 사용자의 상황 정보에 맞게 제공된 서비스 항목과 자원을 분석하고, 필요한 서비스 및 자원을 적합하게 분배하는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 휴대용 모바일 장치를 이용하여 사용자의 상황을 인식하고, 사용자 상황에 맞도록 서비스된 항목을 공유시킴으로써 지능적인 서비스 지원이 가능한 지능형 P2P 모바일 에이전트 구조를 제안한다. 제안한 구조는 특정 자원에 대한 독점성을 제거하고, 효과적인 사용자 상황 인식 및 서비스 지원을 목적으로 한다.
본 연구는 농어촌 초등학교 저학년을 대상으로 로봇과 SW교육을 위한 메이커 교육 프로그램 환경 조성, 메이커교육 프로그램 개발 및 적용 연구를 수행하였다. 선행 메이커교육 모델을 기초로 초등학교 저학년 수준에 맞는 OMCSI 모형은 개발하였으며, 이를 기초로 5종의 WeDo 활용 초등 메이커 교육 프로그램을 개발하였다. 2020년 4월 1일 ~ 2020년 10월 30일까지 경상남도 대합초등학교의 2학년 10명을 대상으로 WeDo로봇 2.0을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램을 적용한 결과는 다음과 같다. 컴퓨팅사고력의 분석능력에서 평균이 3.40점 올랐으며(t=-2.378, p=0.034), 설계능력에서도 평균이 3.30점 올랐다.(t=-2.329, p=0.040). 그리고 구현능력에서도 평균이 3.40점(t=-2.458, p=0.038)올랐다. 마지막으로 추론능력에서는 3.70점(t=-2.449, p=0.037)로 올랐다. 즉, 컴퓨팅 사고력 4개의 하위요소 모두가 유의확률 0.04이하로 사전사후 컴퓨팅 사고력의 점수 간에는 통계적인 유의미한 차이를 나타냈다. 따라서 WeDo 로봇을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램'이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 매우 효과적으로 작용했다고 할 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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