해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.

최근 방대한 양의 스트림 데이터가 생산되면서 이를 실시간으로 처리하기 위한 프레임워크가 등장하였으며, 오픈 소스 영역에서 Spark Streaming이 주목받고 있다. Spark Streaming은 분산 환경에서 성능 향상을 위해 지연 스케줄링을 기반으로 응용을 수행하지만, 장애 발생 시 사용 가능한 태스크 슬롯을 빠르게 할당받지 못할 경우 장애 복구 시간이 지연될 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 실행자의 태스크 슬롯 보장을 통해 대기 시간 없이 즉시 할당할 수 있도록 하는 개선 메커니즘을 제안하였고, 실험 결과 장애 복구 응답성이 39.14% 개선됨을 확인하였다.

통합 메모리는 CPU 메모리와 GPU 메모리 간의 데이터 통신을 개발자에게 투명하게 내재적으로 수행하는 소프트웨어 런타임 환경으로 개발자에게 CPU 메모리와 GPU 메모리가 통합된 하나의 메모리로 보이게 해준다. 통합 메모리는 장점에도 불구하고 아직 널리 사용되지 못하고 있는데 그 이유는 내재적으로 수행되는 데이터 통신의 오버헤드가 큰 것으로 알려져 있기 때문이다. 하지만 이 데이터 통신이 구체적으로 어떻게 이루어지고 오버헤드는 어떻게 발생하는지 분석한 연구는 아직 존재하지 않는다. 우리는 NVIDIA 사의 최신 GPU 마이크로아키텍처 중 하나인 파스칼을 사용하는 GPU를 대상으로 하여, 통합 메모리를 사용할 시 데이터 통신이 이루어지는 조건과 GPU 응용의 수행시간에 데이터 통신이 끼치는 영향을 실험을 통해 분석한다. 실험 결과 통합 메모리의 오버헤드는 두 가지 원인 때문에 발생한다. 첫째, 통합 메모리를 사용하면 CPU 또는 GPU가 데이터에 접근할 때마다 이 데이터는 CPU 또는 GPU 메모리로 옮겨지고 옮겨진 데이터는 제거된다. 따라서 재사용할 데이터도 제거되어 추가적인 데이터 통신이 발생하고, 이 데이터 통신의 지연시간은 GPU 응용의 수행시간에 더해진다. 둘째, 통합 메모리를 사용하면 데이터 통신과 커널들이 서로 다른 스트림에 할당되어도 동시에 수행되지 못한다. 따라서 GPU 응용의 수행시간은 동시에 수행되던 데이터 통신과 커널의 수행시간만큼 증가한다.

본 논문에서는 다양한 과학기술 분야의 연구자들이 R&D 수행에 있어서 필요한 인프라로서 클라우드 서비스를 활발히 이용하도록 하기 위해서 요구되는 정책적 기술적 개선 방안을 도출하였다. 이를 위해서 R&D를 위한 클라우드 서비스의 해외 사례를 조사하고, 국내 출연(연) 대학 등 연구현장의 다양한 분야의 연구자들로부터 클라우드 서비스에 대한 인식 조사 및 수요 분석을 실시하였다. 이러한 조사 분석 결과 과학기술 및 공학 ICT 등 다양한 분야의 연구에서 요구되는 수요를 충족할 수 있는 클라우드 서비스의 필요성을 도출하였으며, 보안 및 행정제도 등에 있어서도 개선점을 도출할 수 있었다. 연구를 통하여 우리는 국가 R&D를 수행하는 연구자들이 기존 클라우드 서비스에 대한 제약을 해소하고 더 나은 연구환경을 지원받도록 하기 위한 R&D 사이버인프라스트럭쳐로서의 클라우드 서비스를 제안하였다.

본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.

본 논문에서는 병실의 침대 위에서 움직임으로 침대 밖으로 떨어지는 것을 방지하기 위한 환자감시 시스템인 낙상 방지 시스템을 제안한다. 환자는 휴식을 취하거나 각종 처치를 위하여 침대에 머무르게 된다. 이 과정에서 대부분의 환자들은 기력이 낮아지고 자기 신체에 대한 제어 능력이 낮아져 침대의 바깥쪽으로 움직이는 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 초음파를 이용한 환자까지의 거리 맵을 생성한 다음 거리 맵을 기반으로 환자의 위치를 추정하였다. 경과 측정거리는 10mm 이내로 측정이 가능하였고, 기존의 방식과 비교하여 내구성과 활용성이 우수하였다.

현재 자동차 산업계에서 AUTOSAR는 효율적인 차량용 소프트웨어 개발을 위해 필수로 적용되고 있으며 자동차의 실시간 요구사항을 만족시키기 위해 실시간 운영체제를 사용한다. 하지만 AUTOSAR에서 제공하는 코어 간 클라이언트-서버 통신은 클라이언트 태스크에서 보낸 서비스 요청을 FIFO 순서로 처리하기 때문에 우선순위가 높은 태스크의 서비스가 낮은 태스크의 서비스 때문에 늦게 처리될 수 있다. 이는 우선순위 역전 현상이며 서비스의 처리 결과를 기다리느라 우선순위가 높은 태스크의 응답시간이 지연되므로, 이 태스크가 차량 안전에 있어 중요하다면 치명적일 수 있다. 이 논문에서는 서비스의 처리 순서가 결과에 무관한 경우에 한해 우선순위 큐를 도입함으로써 이 문제를 해결하였다. 제안된 기법은 Infineon 사의 TC297 MCU와 ETAS 사의 AUTOSAR 소프트웨어에서 실험했으며 우선순위가 높은 태스크의 응답시간이 1.42%의 오버헤드를 통해 1.26배 감소하였다.

스마트 팩토리의 핵심 요소 중 하나인 AGV를 운용하기 위해서 스케줄링은 간과할 수 없는 문제이다. 기존의 정적인 휴리스틱 방식은 실시간으로 운용되는 스마트 팩토리에 다소 부적합한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 스케줄링에 관한 문제를 해결하고자 SLAM 기반의 자율주행 AGV를 운용 할 수 있는 3D 가상 환경을 설계하고 해당 환경에서 강화학습을 기반으로 한 스케줄링을 구현해 실시간으로 변화하는 공장에 적합한 동적인 스케줄링을 설계하였다.

이 논문에서는 고소 작업자의 위험 행동 분석을 위해 딥러닝 기법 중 연속적인 데이터 분석에 적합하며 매우 뛰어난 성능을 보여주는 LSTM 알고리즘을 이용해 모니터링 하는 시스템을 개발하였다. 모델을 위해 학습 데이터는 안전벨트에 자이로센서 등을 부착해서 실험하였다. 시스템은 작업자의 5가지의 행동 패턴을 분석할 수 있으며, 96%의 정확도를 얻었다.

본 논문에서는 구동 장치의 다양한 상태를 나타내는 소음과 진동으로부터 특징데이터를 추출하여 이를 학습 한 후 실시간으로 장치의 상태를 진단하는 하였다. 실제 현장에서 발생할 수 있는 예측 외 소음환경에 유연하게 대처하기 위해 CNN모델 사용과 소리, 진동 데이터의 Butterworth filter와 Kalman filter를 적용하여 노이즈 배제처리 하였다. 제안된 시스템의 유용성을 확인하기 위해 제안된 시스템과 기존 CNN기반 시스템을 소음환경에서 비교 실험하였다.

전 세계적으로 급증하고 있는 에너지 수요로 인해 오일, 가스 등의 에너지 생산 매체를 운송 할 수 있는 수송 수단인 배관에 대한 수요도 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 배관을 장시간 사용할 경우 노후화로 인해 발생되는 파공은 배관에 흐르는 유체 누설의 원인이 되고, 나아가서 경제 및 재난 피해를 야기할 수 있다. 따라서 다양한 배관 누설 검출 기술들이 개발되고 있는 추세이며, 이를 위해서는 신뢰성 있는 결함 모사 데이터의 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 데이터 수집을 위해 배관의 누설 상황을 모사 할 수 있는 테스트베드를 제어하고, 테스트베드에서 데이터를 안정적으로 취득할 수 있는 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템을 제안한다.

상수도배관에 누수발생시 주변의 다른 주요 기반시설들에 피해를 줄 수 있어 상수도배관의 누수감지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 상수도배관의 누수감지를 위해 음향방출 센서와 기계학습 알고리즘을 적용한 누수검출 알고리즘을 제안하였으며 모의실험결과 누수 전/후의 상태를 100% 검출하였다.

기계학습이란 인공지능의 한 분야이다. 컴퓨터에 명시적인 프로그램 없이 배울 수 있는 능력을 부여하는 연구 분야이며, 사람이 학습하듯이 컴퓨터에도 데이터들을 줘서 학습하게 함으로써 새로운 지식을 얻어내게 하는 분야이다. 기계학습 종류에는 크게 Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning이 있다. 본 논문에서는 기계학습 종류 및 컴퓨터가 데이터들을 학습하면서 생기는 문제점을 알아보고, 문제점의 종류 및 해결방안을 제시한다.

본 논문에서는 기계학습 및 기계학습 기법 중에서도 Markov Decision Process (MDP)를 기반으로 하는 강화학습에 대해 알아보고자 한다. 강화학습은 기계학습의 일종으로 주어진 환경 안에서 의사결정자(Agent)는 현재의 상태를 인식하고 가능한 행동 집합 중에서 보상을 극대화할 수 있는 행동을 선택하는 방법이다. 일반적인 기계학습과는 달리 강화학습은 학습에 필요한 사전 지식을 요구하지 않기 때문에 불명확한 환경 속에서도 반복 학습이 가능하다. 본 연구에서는 일반적인 강화학습 및 강화학습 중에서 가장 많이 사용되고 있는 Q-learning 에 대해 간략히 설명한다.

최근 인터넷 기술의 발달로 다수의 센서 노드로 구성된 Wireless Sensor Network (WSN) 환경이 증가하고 있으며, 이에 따라 무선으로 연결된 수많은 노드에 의해 생성되는 데이터의 양이 방대해지고 있지만, 데이터의 특성 및 패턴이 불규칙하여 기존 정적 분류 기법으로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 WSN 환경에서 생성되는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 기계학습을 이용한 데이터 마이닝(Data mining) 기법에 대해 서술한다. 데이터 마이닝이란 데이터의 패턴 및 데이터 간의 관계를 이용하여 의사결정에 필요한 정보를 추출하는 것으로 다양한 기계 학습 알고리즘이 존재한다.

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-gateway System)에서 하위의 수 천 개 이상의 센서로부터 데이터를 전송받는 각 게이트웨이의 작업부하(Workload)를 감소시키고 데이터 처리 속도를 향상시키기 위하여 신경망(Neural network) 알고리즘을 이용한 센서 데이터 할당 기법을 소개한다. 각 센서의 중요도에 따른 Weight와 측정 간격에 따른 Bias를 설정하고 학습과정을 통해 Output weight를 산출하여 데이터를 효율적으로 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.

특징 선택이란, 기계학습에서 분류 정확도를 향상시키기 위해서 많은 특징들을 분석해 가장 좋은 성능을 나타낼 수 있게끔 특징의 부분집합을 찾아내는 방법이다. 특징 선택 연구는 수십만개의 변수가 있는 데이터 세트를 이용하는 응용분야에서 주로 연구된다. 이러한 응용 분야는 주로 텍스트 처리, 유전자 배열 분석과 같은 고차원 데이터를 분석하는 분야이다. 또한, IoT 환경은 많은 데이터를 처리하기 때문에, 데이터 분류나 데이터의 가공을 위해서는 특징 선택 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 특징 선택 기법에 대해 설명하고, IoT 환경에서 특징 선택 기법을 제안한다.

본 논문에서는 SDN환경에서 트래픽 분류를 위한 특징 선택 기법을 제안한다. 최근 들어 다양한 스마트폰 어플리케이션이나 다양한 IoT 기기들이 등장하고 있다. 다양한 IoT 기기나 어플리케이션은 엄청난 양의 트래픽을 발생시킨다. 엄청난 양의 트래픽은 전송속도를 저하시킬 뿐만 아니라, 높은 Quality of Service(QoS)를 보장하기가 힘들다. 또한 이러한 문제점들을 보안하기 위해 Software Defined Networking(SDN)이라는 기술이 빠른속도로 발전하고 있으며, 본 논문에서는 다양한 어플리케이션과 IoT 기기의 트래픽을 SDN환경에서 분류 하며, 트래픽의 분류 정확도와 더 빠른 분류를 위해 트래픽의 특징 선택 기법을 제안한다. 특징 선택을 수행한 뒤, 트래픽 분류를 진행하면 트래픽 분류 정확도를 높이고, 트래픽 분류시간은 줄어드는 효과를 보이며, 높은 QoS를 보장함으로써, 기존 네트워크 트래픽의 부하가 줄어드는 우수한 성능을 보인다.

본 논문에서는 시간에 엄격한(Time critical) 산업용 IoT(Industrial IoT) 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달과 정확도(Accuracy) 향상을 위해 강화학습과 EDF 알고리즘을 혼합한 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 방식은 다중 대기열(Multiple queue) 환경에서 각 대기열의 요구 정확도(Accuracy Requirement)를 기준으로 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적인 CPU자원 분배와 패킷 손실율(Packet Loss)을 조절한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 또한 정확도를 요구조건으로 제시하여 마감시간이 중요시되는 작업에서도 효율을 최대화한다.

본 논문에서는 NP-hard 문제로 알려진 잡샵 스케쥴링에 대하여 강화학습적 측면에서 접근하는 방식에 대해 제안한다. 다양한 시간이 소요되는 업무들이 가지는 특징들을 최대한 state space aggregation에 고려하고, 이를 neural network를 통해 최적화 시간을 줄이는 방식이다. 잡샵 스케쥴링에 대한 솔루션은 미래에 대한 예측이 불가능하고 다양한 시간이 소요되는 스케쥴링 문제를 최적화하는 것에 대한 가능성을 제시할 것으로 기대된다.

인공지능의 급격한 발전으로 빅 데이터의 활용이 증가되었지만 이로 인해 머신 러닝에서 일어나는 문제들 또한 해결해야할 과제이다. 본 논문에서는 이에 따라 초래되는 문제들 중 학습 데이터가 많아질 경우의 문제들을 방지하기 위해, 알고리즘의 수정 대신 병렬 처리 기반 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 Alternating Direction Method of Multiplier(ADMM) 알고리즘을 소개하고 ADMM 기반의 최적화 기법을 적용하여 병렬 학습 시스템 최적화를 제안하였다.

화력발전용 순환유동층 보일러는 환경오염의 주요인인 질소산화물(NOx)과 황산화물(SOx)의 배출량이 적은 친환경 화력발전용 보일러로 화력발전 업계에서 각광받고 있는 추세이다. 그러나 순환유동층 보일러의 연료인 유동매체는 미분탄과 같이 작지만 단단한 고체이므로 유동매체의 타격으로 인해 워터월(waterwall) 튜브의 마모는 물론 누설까지 야기할 수 있다. 순환유동층 보일러 튜브에서 누설된 증기는 보일러 내부에 클링커(Clinker)를 발생시키고 이는 순환유동층 보일러 튜브 표면에 응고되어 열전도율을 감소시킬 뿐만 아니라 보일러 운전정지의 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 음향방출 센서를 이용하여 화력발전용 순환유동층 보일러 튜브의 누설 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 매질의 분자단위 이동에 의해 발생되는 탄성파를 감지할 수 있는 음향방출 센서를 이용하고, 보일러 워터월 튜브의 멤브레인 용접부와 비용접부(seamless)의 감쇠율을 고려한 위치별 센서 감도 추정 알고리즘을 통해 워터월 튜브의 위치별 진폭 크기를 히트맵으로 표현할 수 있다.

최근 화력 발전소 보일러 튜브의 노후화로 인해서 불시정지 빈도수 및 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 이는 막대한 경제적, 사회적 손실로 이어지며, 이를 예방하기 위해서는 상태기반 정비가 필요하다. 현재의 상태기반 정비는 센서, 신호 수집장치, 신호 분석단계를 거쳐 전문가가 진단하기 때문에 즉각적으로 대응하기 어려운 문제점이 있어서 설비의 재가동 시간이 늦춰지고 있다. 따라서 본 논문에서는 전문가의 도움 없이 자동으로 상태를 진단하기 위해서 머신러닝 기법 중 하나인 서포트 벡터 머신(SVM)을 이용한 진단 알고리즘을 구현하고, 이를 탑재한 진단장치를 개발하여 비전문가들도 즉각적으로 대응할 수 있게 하여 불시정지 시간과 빈도수를 줄이고자 한다.

화력발전소의 중요 구성품인 보일러 튜브의 예기치 못한 누설 사고로 인해 수억원에 해당하는 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 보일러 튜브의 누설 감지를 위해 유전 알고리즘을 이용하여 추출 가능한 특징들 중 누수 감지에 유용한 특징들을 선택하고, 선택된 특징으로 서포트 벡터 머신을 이용하여 보일러 튜브의 누설 감지하는 방법을 제안한다. 이는 뛰어난 성능을 보였으며, 향후 본 기술을 이용하면 발전소의 손실 예방에 크게 도움이 될 것으로 기대된다.

현재 제조의 생산관리시스템은 다양한 방식으로 메시지 처리기능을 활용하고 있다. 그러나 일부 메시지가 서버를 장시간 점유하여 타 메시지의 처리를 지연 시키거나, 불필요한 과정으로 인하여 발생되는 서버 점유 등 작업부하 현상들이 발견되고 있다. 이러한 문제점들을 최소화하기 위해 부하균등화 작업 및 여러 가지 연구들이 진행되고 있으나, 아직까지 효과적인 메시지 처리에 관한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 휘발성 데이터를 이용하여 불필요한 과정을 최소화 하는 프로세스를 제안한다. 제안된 프로세스를 적용하면 작업부하 현상을 최소화 하여 메시지 처리의 효율성을 향상시킬 것으로 기대된다.

XML을 대상으로 하는 연구가 최근 5~6년 사이에 꾸준한 증가를 보이며 이루어지고 있지만 대다수의 연구들은 XML을 구성하고 있는 엘리먼트 자체에 대한 통계적인 모델을 기반으로 이루어졌다. 이는 XML의 고유 속성인 트리 구조에서의 텍스트, 문장, 문장 구성 성분이 가지고 있는 의미(semantics)가 명시적으로 분석, 표현되어 사용되기 보다는 통계적인 방법으로만 데이터의 발생을 계산하여 사용자가 요구한 질의에 대한 결과, 즉 해당하는 정보 및 지식을 제공하는 형식이다. 지능형 지식서비스 제공을 위한 환경에 부합하기 위한 정보 추출은, 텍스트 및 문장의 구성 요소를 분석하여 문서의 내용을 단순한 단어 집합보다는 풍부한 의미를 내포하는 형식으로 표현함으로써 보다 정교한 지식과 정보의 추출이 수행될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구는 범람하는 XML 데이터로부터 사용자 요구의 의미까지 파악하여 정확하고 다양한 지식을 추출할 수 있는 방법을 연구하고자 한다. 레코드 구조가 아닌 트리 구조 데이터로부터 의미 추출이 가능한 효율적인 마이닝 기법을 진일보시킴으로써 다양한 사용자 중심의 서비스 제공을 최종 목적으로 한다.

스팸 스미싱 SMS의 차단을 위하여 지금까지 다양한 차단기법이 개발되어 사용되고 있다. 그 중에서도 대부분을 차지하는 방법들이 기계학습을 통한 내용 기반의 차단과 사용자의 스팸신고를 통한 송신자 차단 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 공통적으로 스팸 스미싱을 식별하기 위해 학습 데이터가 필요하다는 문제점을 갖고 있기 때문에, 신종 스팸 공격들은 차단이 불가능하여 차단율의 한계를 보인다. 본 논문에서는 오늘날 사용되고 있는 스팸 스미싱 차단 기법들의 근본적인 문제점들을 규명하고, 이를 해결할 수 있는 스팸차단 기법 중 하나인 송신자 자가인증 기법을 소개한다. 그리고 송신자 자가인증 기법을 적용한 안드로이드애플리케이션의 구현 및 동작과정을 설명한다.

본 논문에서는 다수의 음향방출 센서로부터 취득한 원 데이터를 관리하고 보일러 튜브에 대한 상태를 실시간으로 진단하고 모니터링을 할 수 있는 네트워크 기반의 보일러 튜브 모니터링 시스템을 제안한다. 본 시스템을 화력발전소 보일러 튜브에 설치한다면 보일러의 불시정지를 예방하는데 효과적일 것으로 기대된다.

국내 뿐 아니라 세계적으로 디지털 기반의 공유경제 서비스와 관리에 대하여 많은 관심을 두고 있다. 공유경제로 인하여 새로운 경제패러다임으로 높은 가능성이 있고 정부와 시민이 편익차원에서 많은 예산 절감이 가능하기 때문이다. 우버, 에어 비엔비 등의 사업이 활성화 되고 있는 상황에서 디지털 콘텐츠 역시 활용 공유 가능한 재화로써 공유경제에 참여하고 신뢰기반의 효과적 거래가 가능하다. 이 논문에서는 디지털 콘텐츠를 공유경제로 활용함에 있어 위 변조 및 해킹 가능성을 줄이고 투명한 거래가 가능하여 디지털 콘텐츠의 유통이 활성화 될 수 있는 방법으로 블록체인 활용기법을 제안하였다. 스마트 유통과정에서 이더리움의 스마트 컨트랙트 방법을 적용하고 디지털 콘텐츠 저작권을 보호하기 위한 머클트리 해싱방법과 암호화방법을 수정함으로써 디지털 콘텐츠가 공유경제로써 발돋움하고 활성화될 수 있을 것이다.

디지털 콘텐츠의 영역을 확장하여 발달된 기술을 반영한 다양한 디지털 콘텐츠 기술이 발달하고 있다. 가상현실, 증강현실, 컴퓨터그래픽, 홀로그램, 오감 인터랙션, 지능형 스마트 미디어 유통기술이 그것인데 이 중 지능형 스마트 미디어 유통기술이란 IoT, 클라우드, 빅데이터 기반 개인 맞춤형 콘텐츠 유통기술, 영상정보를 검색하여 방송, 모바일 등 연관콘텐츠를 제공하는 유통기술(Visual Browsing) 등을 말한다. 이 논문에서는 디지털 콘텐츠 중 지능형 스마트 미디어 유통기술을 안전하게 개발하고 발전시키기 위하여 블록체인 방법을 활용한 스마트 미디어 유통기술에 대하여 연구하였다. 블록체인 기반 기술을 통하여 스마트 미디어 유통 시 해킹으로부터 데이터 원본 보호의 안전함을 제공하고 유통 시 필요한 저작권관리 및 유통 기록을 위 변조 없이 관리할 수 있다.

본 논문에서는 재미있는 게임을 제작하기 위해 사용자 몰입을 극대화 할 수 있는 장치를 분석하고 이 가운데 청각적인 요소를 집중적으로 활용한 게임 디자인에 대해 소개하고자 한다. 암흑의 공간에서 긴장감을 조성하고 다양한 오브젝트들의 특성을 반영한 사운드를 이용하여 게임월드를 탐험하도록 설계하였고 이를 구현하였다. 본 게임은 사용자 몰입을 위한 게임 설계에 좋은 가이드라인이 될 것으로 기대한다.

최근 가짜뉴스가 무분별하게 확산되면서 가짜뉴스로 인한 경제적, 사회적 비용이 커지고 있다. 하루에 발생하는 가짜뉴스는 방대하며, 실제 뉴스기사를 악의적으로 재생산 또는 언론사를 사칭하는 방식으로 유포되고 있다. 이를 구분하기 위한 연구가 많으나, 공인된 뉴스 기사인지에 대한 신뢰성 입증과 관련된 연구 논문은 매우 적은 상황이다. 본 논문에서는 가짜뉴스 문제를 해결하기 위해 뉴스 플랫폼에 블록체인을 적용, 공인된 뉴스 제공자가 기사 내용에 대한 Fingerprint를 블록체인에 기록하여 공인된 기사 내용에 대한 신뢰성을 검증하는 방안에 대해 제안한다.

전세계적으로 대형 자연재난 및 사회재난의 증가로 재난 대응 체계 고도화에 대한 국가적인 관심과 요구가 급증하고 있다. 다양한 재난유형에 대한 효과적인 대응을 위해서는 사전에 구축된 재난유형별 전문가 Pool의 구축과 활용이 매우 중요하다. 본 논문에서는 학술콘텐트를 활용하여 재난안전분야 전문가들을 식별 및 분석하고 식별된 재난분야 학술정보와 전문가 정보 시범 서비스를 구현하였으며, 주요 연구결과는 재난안전정보 공유 플랫폼에 연계하여 재난 단계별 전문가 추천 및 서비스에 활용될 계획이다.

개별논문 평가를 위해 제안된 altmetric가 주목받고 있다. altmetrics에서는 개별 논문의 트윗의 건수를 평가요소 중 하나로 활용한다. 그러나 여러가지 목적으로 작성된 트윗을 단일하게 처리하는 것은 문제가 있다. 본 논문은 과학 논문에 달린 트윗들을 분석하여 기능의 범주를 정의하고 분류체계를 제시하였으며, 기존의 논문의 인용기능 분류 실험을 실시하여 그 결과와 비교 분석을 수행하였다. 향후 도출한 트윗 기능 분류에 대한 개선과 추가적인 연구를 수행할 계획이다.

최근 들어 가챠 시스템이 없는 게임을 찾기 어려울 만큼 많은 게임들이 가챠 시스템을 사용하고 있다. 그중에서도 가챠 시스템이 메인 콘텐츠라고 할 수 있을 만큼 큰 비중을 차지하고 있는 게임이 있고, 반대로 메인 콘텐츠가 따로 있어 부가적인 요소로 사용하는 게임이 있다. 본 연구에서는 현재 게임에서 사용되고 있는 가챠 시스템의 현황과 규제 및 개발사의 대안에 대해 알아보고, 이로 인해 생기는 문제점을 분석한다.

본 연구는 부분유료온라인 게임에서 유저의 게임 이용 기간과 처음 결제 시기간의 상관관계의 검증을 통해 점차 중요도가 높아지고 있는 게임 이용 기간에 대한 요소로서 처음 결제 시기가 적절한지를 알아보았다. 게임 이용 기간과 처음 결제 시기의 상관관계를 검증하기 위해 설문으로 데이터를 수집하고, 회귀분석을 실행하였고 처음 결제 시기가 게임 이용 기간에 양적인 방향으로 영향을 끼치는 요소임을 확인하였다.

본 논문에서는 국내 게임사의 부익부빈익빈 심화에 대해를 알아보고 국내 게임사가 진출할 수 있는 글로벌 플랫폼에 대해 조사하여 그 중에서 스팀 플랫폼으로 진출해야 하는 이유와 기대 결과를 예측하여 앞으로 국내 게임사가 글로벌 진출을 하는데 있어서 도움을 줄 것을 기대한다.

국내 게임 시장이 활성화되면서 매년 다양한 종류의 수많은 게임이 출시되고 있다. 이에 일부 게임들은 게임을 홍보하는 전략으로 매력적인 캐릭터들을 내세우기도 하고, 지나치게 성적인 측면을 강조한 게임 캐릭터들을 홍보에 사용하는 빈도 수도 증가하였다. 특히 여성 캐릭터의 경우 여자 어린이를 모델로 한 캐릭터를 성적으로 소비하는 등 현재 여러 논란이 끊이지 않고 일어나고 있다. 본 논문에서는 이러한 여성 캐릭터의 소비가 실제 남성 유저들의 성적 인식과 태도에 영향을 미칠 수 있다고 가장하고 조사를 통해 이를 확인해보고자 한다.

본 논문에서는 신체기관에 대한 거부감을 귀여운 스프라이트를 사용하여 거부감을 완화 시키고 플랫폼을 모바일로 사용해 언제 어디서나 쉽게 플레이 할 수 있는 게임을 개발한다. 신체 감염을 소재로 한 제안 게임은 신체를 보호하는 위주의 게임에 반대적인 신체를 감염시키는 흥미로운 느끼게 하는 게임으로 신체기관이 대해 거부감을 느낄 수 있는 요소를 귀엽고 심플한 리소스를 사용하여 거부감을 덜게 하였고 플랫폼을 모바일로 하여 장소에 상관없이 간단한 조작으로 플레이 할 수 있는 장점을 가진다.

본 논문은 PC 플랫폼에서 공포 어드벤처 게임을 구현한 논문이다. 여름이 오면서 다양한 호러 콘텐츠들이 출시되고 있으며, 본 게임은 시간과 장소의 구애를 받지 않으면서 호러 체험을 할 수 있는 체험 기반 게임이다.

본 연구에서는 게임 교육기관의 개발자 양성에 있어 프로젝트 학습법의 중요성과 필요성을 강조하고자 하였다. 교육에 있어 프로젝트 학습법의 기본 개념정리와 함께 이에 대한 궁극적인 목표, 운영과정과 활용에 대하여 선행이론을 검토하고 긍정적 효과와 유의점 등을 살펴보았다. 사례로 청강문화산업대학교 게임콘텐츠스쿨의 프로젝트 운영과정과 이에 대한 성과 등을 살펴보고, 이를 통해 긍정적인 면을 강조하는 동시에 한계점을 밝혔다. 미래사회의 다양성과 변화를 대비하는 측면에서의 교육 방향이자, 게임 개발자 인재육성에 가장 효율적인 학습법이 프로젝트 학습법임을 강조하고, 이에 대한 지속적이고 견고한 분석과 점검을 통해 한계점을 극복하고 더욱 발전시킬 수 있도록 하는 방향에서 학습자 중심의 미래형 인재 육성 교육 방안을 제시하고자 하였다.

최근 국내 게임 시장이 12조원을 육박하고 있는 시장 현황에서 게임 매출 부분에서 게임내 어떤 과금정책을 적용할 것인지가 가장 중요한 요소이다. 시중에 출시된 게임 중에서는 P2W 모델이 접하기 쉬운 모델이긴 하지만 최근에는 B2P 모델을 많이 적용하고 있는 과금정책이다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 P2W의 과금 모델과 B2P의 과금 모델의 선호도를 조사한다. 그리고 본 논문에서 새롭게 명명한 T2H 모델의 선호도를 조사하여 어떠한 과금 모델이 게임시장에서 더 유리하고 선호도가 높은 모델인지를 제시한다.

현재 국내 e스포츠 시장 규모와 사용자들이 지속적으로 증가되고 있는 시점에서 배틀그라운드라는 게임이 e스포츠 시장에 진입하였다. 배틀그라운드가 현재 e스포츠에 끼치고 있는 영향이 크지만, 좋은 반응을 유도하지 못하고 있다. 본 논문에서는 좋지 않은 평을 받고 있는 배틀그라운드의 e스포츠화와 과거의 스타크래프트, LOL(리그오브레전드)과는 달리 배틀그라운드가 흥행하지 못하는 이유와, e스포츠에 적합한지를 연구하고, 차선책을 제안한다.

대학의 게임개발 프로젝트에서 품질관리를 수행할 때 폭포수 개발과 같은 전통적인 개발방법론을 적용하기는 어려움이 있다. 이에 대한 대안으로 신속한 개발을 진행하는 애자일 방법론의 적용을 권고하고 그 중에서도 일정한 주기를 기반으로 실행하는 스크럼 방법론의 적용방안을 제시하였다. 본 논문에서는 스크럼 방법론을 학기의 상황에 따라 적용할 수 있도록 일부 원칙을 수정하여 제시한다. 수정된 스크럼 방법을 적용할 경우 보다 체계적인 프로젝트 진행과 품질관리가 가능할 것으로 판단된다. 스크럼의 적용 후에는 회고 과정을 거쳐 프로세스를 지속적으로 개선하는 과정도 필요하다.

이벤트는 보다 많은 소비자들을 모으기 위해 행해지는 행사로써, 최근 게임업체는 게임유저의 성격에 따라 신규, 휴면, 충성, 통상 등으로 분류하여 다양한 이벤트를 실시하고 있으며, 게임업체의 이벤트 횟수는 약 400회이며, 평균 이벤트 일수도 약 20여일 정도 진행하고 있다. 본 연구에서는 온라인 게임의 이용등급별로 평균 이벤트 기간과의 관계를 알아보고자 전체이용가, 12세이용가, 15세이용가, 청소년 이용불가 중에서 15세이용가, 청소년 이용불가 두 그룹간의 평균 이벤트 기간의 차이를 연구하였다.

모바일 게임 시장의 성장과 함께 보안 위협도 함께 증가하고 있는 것이 현재 상황이다. 게임 앱을 해킹하여 결제를 우회한 뒤 금전적 이익을 가로채거나, 원작 게임의 복제 앱을 만들어 부당이득을 취하는 일이 빈번하게 발생하고 있다. 본 논문에서는 모바일 게임 보안을 위하여 위협 인텔리전스와 같은 기술을 기반으로 모바일 게임에서 악용되고 있는 단순한 공격 유형들을 대상으로 사전에 수집 분석하여 지능형 공격을 차단할 수 있는 방안을 제시한다.

PvP 게임에서의 밸런스는 재미있는 게임을 만들고자 하는 많은 개발사들의 지속적인 관심사였다. 또한 게임의 성공과 안정적인 운영을 위해서 밸런스가 중요하다는 인식이 생겨나면서 그 중요성은 날로 높아지고 있다. 본 논문에서는 글로벌 버전 출시 직후 131개국에서 매출 1위를 달성하고, 양대 마켓에서 '올해의 게임'으로 꼽히며 선풍적인 인기를 얻었던 클래시 로얄을 통해 PvP 게임 밸런스 방법에 대해서 살펴보고 안정적인 게임 밸런스를 위한 방안을 제안한다.

본 논문에서는 기존의 동영상을 그랩컷(GrabCut) 알고리즘과 유니티3D를 이용하여 상호작용이 가능한 동영상을 제작하는 기법을 제안한다. 그랩컷 알고리즘을 이용하여 동영상에서 재생 프레임 단위로 원하는 객체 영역을 추출하고 흑백의 이미지로 이진화한다. 이진화된 결과물과 원본 동영상을 유니티3D에서 동시에 재생하면서 선택 영역의 이진화 픽셀 정보를 기반으로 사용자의 입력을 감지하는 동영상의 제작이 가능함을 보였다.

본 논문에서는 음악을 듣고 어떤 음악인지 인식하고 판별하는 음원분류 시스템과 해당 기술 구현을 딥러닝을 통해 적용하도록 제안하였다. 제안한 시스템은 인공심층신경망을 통해 음원파일을 여러 음원 특징 추출 모델에 따라 검출된 특징들을 학습하여 해당 음원의 고유한 보컬이나 반주의 특색 등을 찾아내어 이를 인식할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해, 기존의 Fingerprint 방식의 데이터베이스 검색 시스템과는 다른 접근방식으로 보다 사람이 음악을 기억하는 방법에 가깝도록 구현하여 능동성과 유연성을 개선하고 다양한 응용분야로 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

본 논문에서는 데이터링크(Data Link)의 메시지 종류에 따른 다중 큐 처리와 종류를 고려하지 않은 단일 큐 처리의 효율적인 측면을 비교분석한다. 데이터링크는 작전에 필요한 자료의 실시간 및 근실시간 교환을 위해 사용되는 체계이다. 무인 공용 데이터링크나 전술 데이터링크는 데이터의 타입이 다양해졌고 데이터의 양이 크게 증가하였다. 이러한 이유로 다양한 데이터의 우선 순위에 따른 다중 큐 처리를 제안하여 데이터링크 개발의 방향을 제시한다.

자율 주행 자동차는 다수의 센서와 ECU 등으로 구성된 분산 시스템이다. 이 시스템은 다양한 시간적 제약사항들을 갖는 자율주행 응용들을 구동하며 각 응용들에 대한 시간적 제약사항 위반을 탐지해야한다. 이러한 분산 시스템에서 응용들 간의 통신을 위해 사용되는 미들웨어들 중 대표적인 것은 DDS이다. DDS는 높은 확장성을 지원하는 발행-구독 통신 모델을 기반으로 하며, 실시간성을 고려한 다양한 QoS 정책들을 제공한다. 하지만 DDS는 자율주행 응용이 요구하는 시간적 제약사항들 중 deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 탐지하지 못한다. 본 논문은 DDS 기반 시스템에서 deadline과 correlation 제약 사항 위반 여부를 런타임에서 탐지하는 기법을 제안한다. 본 연구진은 제안된 기법을 DDS의 구현들 중 하나인 Vortex 사의 OpenSplice 기반 시스템에 구현하였다. 실험을 통해 검증한 결과, deadline과 correlation 제약 사항에 대한 위반 여부를 적은 오버헤드와 함께 성공적으로 탐지하였다.

본 논문에서는 채널추정에러가 존재하는 셀룰라시스템 환경에서 D2D 통신을 위한 전력제어 알고리즘 운용방안을 제안한다. 전력제어의 목적은 요구하는 SIR 값을 유지하는 것이다. 하지만, 채널 추정에러 환경에서의 SIR 성능은 확률적 분포를 가지게 된다. 이러한 확률적 SIR 성능 분포를 고려하여, 채널추정에러를 보상하는 가변적인 SIR 적용과 재전송 기법을 복합하여 D2D 통신을 위한 전력제어 기법을 제안하도록 한다.

본 논문에서는 셀룰라시스템 환경에서 특히, 채널추정에러가 존재하는 환경에서 D2D 통신을 위한 전력제어 알고리즘 성능을 분석한다. 채널추정에러의 성능분석을 위해 가우시안 채널 추정에러를 모델링하였으며, 이는 SIR 성능이 확률적 분포를 가지도록 한다. 실제 전송환경에서는 송신단과 수신단 사이의 채널환경 변화로 인해 채널 추정 에러는 불가피하다. 이러한 채널추정 에러가 D2D 단말 전력제어 알고리즘에 어떻게 영향을 주는지 실험을 통하여 분석하도록 한다.

본 논문에서는 자율-구성 차량 네트워크 환경에서 차량 내 정의된 서비스를 정의하기 위한 새로운 주소 체계를 제안한다. 기존 IPv6 기반 주소 설정 기법은 차량 내에 서비스를 정의할 수 있는 필드가 존재하지 않는다. 따라서 자율-구성 차량 네트워크 구축 시 기존 방법에 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 NAT 개념을 적용하여 만들어진 IPv6 기반의 ULA 주소 체계를 활용하여 차량 내 서비스를 식별할 수 있는 주소 체계를 제안한다.

본 논문에서는 Edge Computing 알고리즘의 성능 분석 및 평가를 위해 SDN 무선 테스트베드를 구현하는 방안을 제안한다. Edge Computing 환경은 수 많은 노드를 연결해 테스트해야 하며, 따라서 무선 테스트베드가 적합하다. Edge Computing 기술이 발전함에 따라 네트워크가 점점 더 복잡해지고 정확하고 확장 가능한 테스트베드 기술에 대한 필요성이 급증하고 있다. 네트워크 연구를 위해 대규모 테스트 베드가 필수적이다. 본 논문에서는 Raspberry-Pi를 이용해 Wireless SDN 테스트베드 구축 방안에 대해 소개하고자 한다.

CoAP을 사용하는 IoT 기기는 핸드오버를 시행하는 동안 주기적으로 보내야 하는 메시지를 보내지 않고 메모리에 저장한다. 그로 인한 경량 IoT 기기의 메모리 요구량의 감소를 위한 핸드오버 절차를 제안한다. 제안하는 절차에서는 센서 노드가 핸드오버 이전에 현재 기지국에 미리 핸드오버 요청을 보낸다. 따라서 센서 노드가 이웃한 기지국에게 핸드오버 요청을 했을 때, 이웃한 기지국은 현재 기지국에게 핸드오버 알림을 주지 않는다. 본 연구에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 핸드오버 절차로 인한 observe 메시지의 메모리 점유율을 50%가량 줄인다.

시각장애인은 활동을 하는데 있어 많은 제약이 따른다. 특히 사물을 만지거나 음성을 이용하여 정보를 얻어 이동해야 하는 어려움을 겪는다. 공공기관 및 민간기업에서는 시각장애인의 어려움을 해결하기 위하여 다양한 지원방안을 내놓고 있지만 여전히 미흡한 것이 현실이다. 이 중 시각장애인이 사용하고자 하는 기기에 설치된 점자판에 접근하는데는 특히나 많은 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 시각장애인 및 저시력자들이 효과적으로 점자판에 접근할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 블루투스를 이용하여 음성으로 시각장애인들이 이용하려는 시설 및 기기 등에 쉽게 접근할 수 있도록 도와줌으로써, 사회적 약자의 어려움을 해소하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

본 논문에서는 지도 기계 학습 알고리즘 중 하나인 Naive Bayesian (NB) 알고리즘의 데이터 분류 정확도를 향상시키기 위하여 데이터 속성에 Weight를 부여하는 새로운 기법을 제안하였다. 기존에 Decision Tree(DT) 알고리즘의 깊이를 이용하여 Weigth를 부여하는 방법이 제안되었으나, DT를 구축하는데 오버헤드가 크기 때문에 데이터의 실시간 분석이나 자원 제한적인 환경에서의 적용은 어렵다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 최소한의 데이터를 사용하여 신속하게 DT를 구축하는 Very Fast Decision Tree (VFDT) 알고리즘 기반의 Weight 부여 기법을 제안함으로써 적은 오버헤드로 NB의 정확도를 향상시킨다.

기존 데이터의 패턴 예측에는 통계를 기반으로 한 수학적 모델이 주로 사용되었으나 새로운 데이터에 대한 피드백이 부족하기 때문에 장기간의 데이터 예측에 한계가 있다. 또한 데이터의 특성이 다양하고 복잡한 경우에는 수학적 모델의 결합 및 계산과정이 어려워진다. 따라서 본 논문에서는 데이터의 학습 및 예측에 기존 정적 모델이 아닌 기계학습 중 시계열 데이터 분석 (Time Series Analysis) 을 기반으로 연구를 진행하였다. 기계학습은 복잡한 특성을 가진 데이터를 학습하여 미래의 데이터 값을 예측하거나 분류하는데 있어서 정확도 및 처리시간 측면에서의 성능을 향상시킬 수 있다.

Edge Computing은 분담을 통해 네트워크의 부담을 줄일 수 있는 IoT 네트워크에 적합한 방법으로, 데이터를 전송하고 받는 과정에서 네트워크의 대역폭을 사용하는 대신 서로 연결된 노드들이 협력해서 데이터를 처리하고, 네트워크 말단에서의 데이터 처리가 허용되어 데이터 센터의 부담을 줄일 수 있다. 트리구조는 데이터 구조의 하나로, 데이터 항목의 한 묶음인 세그먼트를 나뭇가지처럼 연결한 것을 의미하여 분산된 데이터를 군집할 수 있다. 본 논문에서는 Edge Computing 환경에서 트리 구조를 이용하여 인덱스를 관리하는 모델을 알아보기 위해 이진 탐색 트리 중 AVL tree와 Paged Binary tree에 대해 서술하였다.

중앙 집중적인 단일 컨트롤러를 이용할 경우 메시지 과부하로 인해 응답이 지연될 수 있으므로 스위치들이 기존의 컨트롤러를 대신하여 새로운 컨트롤러와 연결되어 트래픽을 처리하는 다중 컨트롤러가 효율적이다. 본 논문에서는 SDN 분산 컨트롤러에서 일관성 문제를 해결하기 위해 우선순위에 기반을 둔 향상된 인공벌 군집(ABC) 알고리즘을 제안한다.

네트워크 제어 기능과 데이터 전송 기능을 물리적으로 분리하는 SDN 기술을 광범위하게 구현하기 위해서는 분산된 다중 컨트롤러가 필요하다. 이를 효과적으로 구현하기 위해 최적화 문제를 푸는 데 적합한 메타휴리스틱 알고리즘 중 하나인 타부 서치 알고리즘에 관해 설명하였다.

본 논문에서는 연관 규칙 마이닝 알고리즘인 Apriori을 이용하여 컨트롤러를 선택하는 모델을 제안하였다. 제안 모델은 모든 컨트롤러 정보를 수집한 다음 발생 지지도(Transaction support)를 이용하여 컨트롤러의 실행 빈도를 측정한다. 이를 통해 연관된 컨트롤러를 동시에 실행함으로써 효율적인 컨트롤러 선택을 기대한다.

Dedicated Short-Range Communication은 단거리 무선 고속 패킷 통신 기능을 제공하며, 신뢰성, 안전한 데이터 전송 및 낮은 대기 시간으로 인해 Road Safety Application에서 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 SDN의 분산 컨트롤러를 이용하여 DSRC 통신을 제어하는 방식을 제안하였다. 제안한 기법을 실용화한다면 차량을 기반으로 한 실시간 교통 정보 수집이 보다 효과적으로 이루어질 것으로 기대된다.

본 논문에서는 GPS 기능을 활용하여 고독한 현대인들을 위한 함께 식사할 수 있는 모임 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션 사용은 크게 식사 모임의 주최자가 단체 그룹 방을 개설하고, 위치에 따라 함께 식사할 일반 사용자가 해당 그룹 방에 접속하는 방식이다. 그룹 방 입장 후 참여한 사용자는 주최자가 회원가입 시 입력한 카카오톡 SNS ID를 참고하여 식사를 원할 경우 주최자에게 메신저를 발송한다. 또한 그룹 방내에 참여한 사용자들은 GPS 기능을 활용해 수집된 사용자 위치 정보를 바탕으로 사용자 서로간의 위치 정보를 확인할 수 있다. 또한, 모임이 진행되는 날의 날씨 정보 제공을 위하여 날씨 API 기능도 함께 활용하여 정보를 제공한다. 이 어플리케이션의 구현으로 최근 1인 가구의 증가로 혼자 식사를 해결하는 혼밥족과 식사 상대가 없어 혼자 식사를 해결하는 현대인들의 외로운 식사 고민을 해결하고자 한다.

본 논문에서는 위치와 스마트폰 센서를 활용하여 불규칙한 생활패턴을 가진 사람들을 위한 일상 관리 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션의 기능은 하루단위의 원형시간표 자동 제작하는 기능, 수면시간 측정 기능, 만보기 기능, 미세먼지 측정 기능 및 일, 주, 월단위의 누적 데이터 표시 기능으로 크게 5가지로 구분할 수 있다. 하루 단위의 원형시간표 자동제작 기능은 사용자의 위치를 파악하여 시간대별 위치정보를 이용해 24시간의 원형시간표를 채워나가는 기능이다. 특정 위치를 직장이나 집과 같이 등록함으로서 업무와 이동 등을 구분하여 등록할 수 있도록 한다. 수면시간 측정 기능은 앞서 말한 집의 위치에서 가속센서를 통해 일정시간 움직임이 없는 경우, 수면시간으로 간주하고 수면 시작시간과 기상시간을 유추하는 기능이다. 만보기 기능은 스마트폰의 기본 가속센서를 이용하여 측정하는 기능으로 목표치를 지정할 수 있도록 한다. 미세먼지의 표시 기능은 공공API를 이용하여 가져옴으로써 사용자에게 정확한 미세먼지 수치와 단계를 나누어 위험정도를 보여주는 기능이다. 각 데이터들은 데이터베이스에 누적 기록되며 일, 주, 월 단위로 사용자가 볼 수 있도록 기능을 구성한다. 이 누적데이터를 통해 사용자들에게 불안정한 하루 생활패턴이나 운동량 등을 인지하도록 함으로써 자신의 일상을 되짚어보고 앞으로의 일상을 개선할 수 있도록 도와준다.

온라인 신분증명에는 공인인증서, I-PIN, 휴대전화 등이 사용된다. 서비스 제공자는 사용자의 신분을 증명한 후 사용자의 정보를 회원가입과 같은 절차를 통해 수집하고 저장한다. 이와 같이 중앙에서 관리하는 것은 관리적 측면의 편리성은 존재하지만 관리시스템 자체가 단일 실패 지점으로서의 위험성과 해킹 등으로 인한 개인정보 유출의 위험성이 상존한다. 최근 중앙관리의 한계를 급복하기 위해 분산 원장관리 기술인 블록체인 기술이 등장하였다. 블록체인 기술은 각각의 정보의 블록을 체인으로 연결하여 블록체인에 참여하는 각 노드에 의해 관리하는 분산관리 기술이다. 본 논문에서는 블록체인 기술을 기반으로 하는 온라인 신분증명 스킴을 제안한다. 블록체인을 기반으로 하기 때문에 개인의 정보를 중앙에서 관리할 필요가 없다. 또한 블록체인의 특성상 위변조로부터 안전하다는 장점이 있다. 마지막으로, 제안하는 방법에서 노드에 저장되는 개인정보는 암호화하는 방법을 사용하여 타인의 정보를 볼 수 없도록 하는 기밀성을 제공할 수 있어 노출에 대한 안전성을 제공한다.

최근 제조업의 근로 시간 단축 및 전문 노동력의 감소로 인하여 발생할 수 있는 문제를 개선할 수 있는 스마트 팩토리(Smart Factory)가 주목받고 있다. 스마트 팩토리는 생산품의 불량률을 줄이고, 숙련공 없이 비숙련공만으로 현장 가동이 가능하다는 점 등의 긍정적 효과를 기대할 수 있다. 그러나 스마트 팩토리는 높은 설비 도입 비용, 업무 시스템 재설계 등의 문제점이 등이 있으며, 특히 보안의 취약성이 심각하다. 그렇기 때문에 많은 기업이 현실에서 스마트 팩토리를 도입하는 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 스마트 팩토리의 다양한 보안 사고를 유형 및 정형화시키고 여러 보안 사고를 유발하는 취약한 부분을 구체화하여 스마트 팩토리의 보안 연구의 방향성을 제시하고자 한다.

최근 딥러닝 기술이 발전함에 따라 이를 네트워크 침입탐지 분야에 적용하려는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 이에 따라 대용량 네트워크 데이터에 대한 처리 방법이 주목받고 있다. 본 논문에서는 네트워크 데이터를 이미지화하는 전처리 방법을 제안한다. 네트워크 데이터를 세션단위로 처리하여 손실율을 줄이면서 딥러닝 알고리즘에 바로 적용할 수 있도록 정규화된 이미지로 변환하는 방법이다. 이를 통해 딥러닝 기술을 적용한 네트워크 정보보안 분야의 연구 활성화를 기대할 수 있다.

본 논문에서는 바이너리 분석을 위한 ARM의 구조를 분석한다. 바이너리 분석이란 0과 1로 이루어진 이진 값의 의미를 분석하는 것을 말한다. 바이너리 코드를 역어셈블(Disassemble)하여 값으로만 존재하는 데이터가 어떤 명령어(Instruction)이며 어떤 피연산자(Operand)를 의미하는지 알 수 있다. 소스코드를 컴파일하여 실행파일이 생성이 되면 바이너리 값으로 구성되며 이 실행파일을 바이너리 파일이라고도 한다. 바이너리 파일을 분석하기 위해서 CPU의 명령어 집합 구조(Instruction Set Architecture)를 알아야 한다. PC와 서버, 모바일 등에서 많이 사용되고 있는 ARM 중에서 64비트를 지원하는 AArch64(ARMv8)의 명령어 구조를 분석하여 효율적인 바이너리 분석의 기반을 마련하고자 한다.

목뼈는 척주 중에서 두개골과 등뼈(흉추) 사이의 부분으로 목 부분을 형성하는 뼈 구조물이다. 위치는 머리뼈(두개골) 밑에서부터 갈비뼈가 붙는 등뼈(흉추)의 윗부분까지를 이른다. 본 논문에서는 목을 구부려 턱이 가슴에 닿도록 하는 굽힘과, 목을 들어 천장을 보는 것처럼 자세를 취하는 폄에 대하여 각을 측정한다. 굽힘의 각도는 $45{\sim}50^{\circ}$가 기본이며 최대의 가동 범위는 $80{\sim}90^{\circ}$이다. 폄의 각도 또한 $40^{\circ}{\sim}50^{\circ}$가 기본이며 정상은 $70^{\circ}$로 제한된다. 굽힘과 폄의 각도가 기본에 못 미치거나 통증을 유발할 때에는 능동과 수동 돌림의 치료법으로 치료하도록 한다.

EU의 GDPR(General Data Protection Regulation) 발효로 인해 유럽국가의 개인 정보 데이터를 활용하는 다국적 기업들이 규정에 맞는 데이터 보호정책을 수립하고 보안 투자를 강화하고 있다. 그러나 대다수의 기업들은 해커 등에 의한 사이버 보안을 위해서는 천문학적인 투자를 하고 있지만 기업 내 많은 직원들에 의한 실수나 고의에 의한 개인 정보 유출 방지에 대해서는 대처를 하고 있지 않다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기반의 앤드 포인트 실시간 모니터링 및 인간 행위 분석을 통한 앤드 포인트 개인 정보 보호 기능을 제공하여 기존의 사이버 보안에 국한된 통합 보안 관제의 효율성을 높이는 방안을 제안한다.

기존 신문이나 티브이가 아닌 온라인과 모바일로 뉴스를 보는 사람이 더 많아지면서, 포털 사이트 뉴스난에 다른 언론사의 기사보다 더 많이 노출되기 위한 경쟁의 심화로 뉴스 어뷰징은 심각한 사회 문제로까지 대두되었다. 본 논문은 온라인상에서 생성, 유통되는 많은 뉴스 중에서 이용자의 시간을 낭비하고 양질의 정보를 찾기 힘들게 하는 뉴스 어뷰징을 판단하는 모델을 제안한다. 제안된 모델은 크롤링 기술을 사용하여 뉴스의 제목과 내용을 가져온 후 인공지능 기술을 이용한 유사도 검사로 기사의 어뷰징 여부를 판단하여 양질의 뉴스 정보를 사용자에게 제공될 수 있다.

본 논문에서는 와전류 탐상시험을 이용하여 전력선의 절연상태 진단을 수행하였다. 전력선은 6~18 가닥의 선으로 이루어져 있는데 절연상태 변화를 위해 수산화나트륨으로 전력선의 부식을 유도하였으며, 18~27 시간으로 부식시간을 설정하여 시편을 구분하였다. 전력선의 인장력시험, 뒤틀림시험, 전자주사현미경 등을 통하여 물리적 특성을 검토하였으며, 또한 200~800[mV]의 전압에서 부식에 따른 와전류 특성을 조사하였다.

자계 검출 센서는 여러 가지 종류가 있으나 벽면에 흐르는 미소 자계 및 차폐 전선에서 검출이 가능한 구조는 초전도 양자 간섭 소자(SQUID)가 주로 사용되지만 가격 및 물성 재료 특성으로 인하여 특수 용도로 사용되고 있다. 이에 본 연구에서는 전선으로부터 발생되는 저주파 자장을 검출할 수 있고 휴대성 및 가격이 저렴한 구조인 코일형 자계측정기를 개발하기 위해 자기 코어 및 코일 Turn수 변화에 따른 자계 검출 감도를 조사하여 최적의 구조를 설정하였다.

주입식 강의로는 미래형 인재를 키우기 어렵기 때문에 e-러닝의 진화로 주입식 교육의 반대인 플립러닝이 이슈화되고 있다. 주입식 교육에서는 교사의 일방적인 주도성을 가지며 학생의 생동감, 흥미, 능력, 필요를 전혀 무시하는 단점이 있다. 이를 해소하기 위해 본 논문에서는 그룹 스터디 활동에 플립 러닝 방식을 적용함으로써 스스로 학습을 유도하는 시스템을 제시한다. 대표 학생은 활동 기간 동안 교사 역할과 함께 책임자가 되고, 수업 할 자료를 공유할 수 있는데 학생들은 자료마다 질문을 남길 수 있다. 대표 학생이 질문 확인을 함으로써 학생 진도를 확인할 수 있다.

우리나라의 노인자살률은 OECD 국가 중에 1위이다. 인위적 고독사인 '자살'의 가장 큰 원인인 우울증을 의사소통을 통해 예방하고자 한다. 본 논문에서는 상황에 따라 독거노인에게 스피커가 먼저 질문하는 형식인 시스템을 제안한다. 음성인식 시스템인 스피커를 활용하여 독거노인의 의사소통을 증대시키고, 질문뿐만이 아니라 식사 여부, 약 복용 여부 관련 일상 알람도 주기 때문에 규칙적인 생활을 하는 데 도움을 준다.

현대 사회에서는 건강을 해치게 되면 삶의 질이 저하 될 뿐만 아니라 시간과 비용의 소모가 커져 어려움을 겪는다. 현대인들이 건강을 지키기 위한 가장 좋은 방법은 정기적으로 건강검진을 받는 것이다. 건강검진 대상자가 건강검진을 받을 때 각 단계별 검사 대기시간 및 안내를 받기 위하여 장시간 소요되는 문제가 있다. 본 논문에서는 건강검진을 받으러 온 검사자마다 간호사가 일일이 다음 검진 안내를 해주는 것에 대한 수고를 덜어 주고자 비콘을 활용한 건강검진 안내 시스템을 제안하고자 한다.

현재 안심 귀가 서비스는 주로 여성, 자녀, 택시를 대상으로 하지만 단체를 위한 귀가 서비스는 존재하지 않는다. 현재 서비스되고 있는 안심 귀가 어플들은 1:1이며 이 경우 인원수만큼 연락을 해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이동하기 전 그룹을 설정하여 사람들의 귀가 여부, 집까지 소요시간, 이동 수단 정보를 알 수 있고 목적지에 도착하지 않았을 때 그룹원들에게 알림을 줌으로써 범죄의 가능성을 줄이고 안전하게 귀가하는 서비스를 제안하고자 한다.

최근에는 여행에 대한 각종 정보가 많이 공유되는 추세이다. 최근 사람들은 소셜 네트워크 서비스를 이용 중이거나 웹 서핑을 하는 도중에 기억하고 싶어 하는 여행지를 단순히 캡처 해놓거나 메모장에 기록해둔다. 이러한 방법은 시간이 지나 많은 데이터가 쌓이면 관리하기 어렵다는 문제가 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 편리를 고려하여 사진의 텍스트를 광학식 문자 판독을 활용하여 출력하고 게시 글 형태로 저장할 수 있게 개발하였다. 명소의 위치 또한 자동완성 위치 검색 라이브러리를 통하여 편리 저장이 가능하다. 위치 데이터를 통해 향후 사용자가 근접하고 있는 여행지 또한 제공해줄 수 있도록 구현하였다. 이를 위하여 웹을 통해서 이용할 수도 있으며 실시간 검색과 알림 이벤트를 위해 웹 주소 입력 없이도 앱을 실행할 수 있는 프로그래시브웹 앱을 구현하였다.

본 논문에서는 재난안전정보를 수집 연계 체계를 구축하여, 재난유형별 예측 분석을 통한 지능형 경보체계 구축 방안을 연구하였다. 각 부처 기관이 보유하고 있는 재난안전정보 유형별 분류하여 빅데이터 기반의 예측 분석을 지원할 수 있는 체계를 제시하였다.

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경에서 사용되는 수 천 개 이상의 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 분산 게이트웨이 시스템을 제안한다. 이 시스템은 대량의 센서에서 측정되는 데이터를 단일 게이트웨이 단위로 처리할 때 늘어나는 작업부하와 처리 시간 지연, 신뢰성 및 정확성 저하를 해결하기 위하여 복수의 게이트웨이 간 연계를 통해 대량의 센서에서 측정되는 데이터를 실시간 처리가 가능한 게이트웨이로 지연시간 없이 균등 할당함으로써 작업부하의 완화와 처리 시간의 가속화, 신뢰성 및 정확성 확보를 이루어낼 수 있다. 본 논문에서는 단일 게이트웨이 시스템과 분산 게이트웨이 시스템의 비교를 통해 수천 개 이상의 센서에서 측정되는 데이터 처리 시간의 차이를 확인함으로써 IIoT 환경에서 분산 게이트웨이의 활용도 면에서 우수함을 보인다.

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경에서 사용되는 각 종 센서의 특성을 고려하여 K-means clustering을 이용해 측정 주기에 따른 군집화를 통해 평준화함으로써 센서에서 게이트웨이로의 데이터 전송 시 일어날 수 있는 1:1 독점 통신 현상 및 작업부하를 해결 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법의 효율을 보다 극대화할 수 있는 분산 게이트웨이 환경에서 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 분산 게이트웨이 시스템에서 사용되는 게이트웨이들의 작업부하가 현저히 낮아졌고 각 종 센서들이 할당되는 빈도수가 일정하게 나타남으로써 신뢰성과 정확성을 확보에 보다 우수함을 보인다.

본 논문에서는 산업 IoT (IIoT) 환경에서 생산 설비 내 각 센서 노드의 데이터 이상 여부를 게이트웨이에서 판단하는 Emergency node 선정 모델을 제안하였다. 이 모델은 IIoT 환경이 적용된 생산 설비의 Emergency 상태 즉, 이상 동작으로 인한 온도, 진동 데이터 등의 비정상적인 수집을 구분하여 즉각적으로 대응할 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서는 분할 선형 회귀를 통하여 주기 내 데이터의 허용 범위를 계산하여 기존의 Threshold 방식보다 정확하고 범용적으로 Emergency node를 분류한다.

본 논문에서는 IIoT(Industrial IoT) 환경의 분산 게이트웨이 시스템(Distributed-Gateway System)에서 사용되는 수 천 개 이상의 센서에서 데이터 전송을 받는 각 게이트웨이의 데이터 처리 속도를 향상시키고 작업 오류를 줄이기 위하여 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용한 센서 데이터 할당 기법을 제안한다. 각 센서의 반복 측정 간격과 중요도에 따라 작업부하(Workload)를 구하고, 이를 순차 반복 비교를 통해 Sub-task 값을 구한다. 이렇게 구해진 Sub-task값을 기준으로 각 게이트웨이에 할당시킴으로써 신뢰성과 정확성, 신속성을 확보한다.

자동차 부품산업은 자동차산업의 후방산업으로 완성차 메이커 제조산업의 조립용인 중간재 산업으로 부품의 품질에 따라 완성차의 성능이 좌우된다. 자동차 산업구조상 완성차에 종속적인 사업구조로 부품사의 독자 성장이 어렵고 수익성이 완성차업체에 종속 된다. 자동차부품사의 대형화 및 생산공정 자동화 변화로 기존의 수직계열화된 부품 공급 관계에도 변화가 예상되며, 완성차업체는 통합적인 시스템 부품을 생산할 수 있는 글로벌 대형 부품업체에 의존하는 상황이 전개될 수도 있다. 이와 같은 위기와 변화를 극복하기 위해 본 연구에서는 산업구조분석을 자동차 부품산업에 적용하여 자동차부품산업의 경쟁력제고 전략을 도출하고자 한다.

소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)과 네트워크 기능 가상화는 최근들어 급부상 하고 있는 기술이며, Big Data 시대에 큰 잠재력을 가지고 있다. 네트워크 기능 가상화 (NFV)는 방화벽이나 스위치, 라우터와 같은 네트워크 장비를 가상화하는 개념이다. 가상화란 실제로 존재하지 않는 것을 실제로 존재하는 것처럼 하는 것을 의미한다. 가상화 기술을 사용하여 네트워크 노드 기능의 전체 클래스를 통신 서비스를 생성하기 위해 연결하는 네트워크 아키텍쳐 개념이다. 본 논문에서는 IoT 아키텍쳐 설계를 위해 NFV를 이용해 설계하며 SDN 기반 IoT 프레임 워크를 제안한다.

본 논문에서는 IoT 환경의 무선 센서 네트워크 시스템 상의 효율적인 패킷 전달을 위해 큐러닝(Q-learning)에 기반한 다중 대기열 동적 스케쥴링 기법을 제안한다. 이 정책은 다중 대기열(Multiple queue)의 각 큐가 요구하는 딜레이 조건에 맞춰 최대한 패킷 처리를 미룸으로써 효율적으로 CPU자원을 분배한다. 또한 각 노드들의 상태를 큐러닝(Q-learning)을 통해 지속적으로 상태를 파악하여 기아상태(Starvation)를 방지한다. 제안하는 기법은 무선 센서 네트워크 상의 가변적이고 예측 불가능한 환경에 대한 사전지식이 없이도 요구하는 서비스의 질(Quality of service)를 만족할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 모의실험을 통해 기존의 학습 기반 패킷 스케쥴링 알고리즘과 비교하여 제안하는 스케쥴링 기법이 복잡한 요구조건에 따라 유연하고 공정한 서비스를 제공함에 있어 우수함을 증명하였다.

본 논문에서는 기계학습의 하나인 Learning Vector Quantization 알고리즘을 이용하여 컨트롤러 순서를 정하는 모델을 제안하였다. 제안한 모델은 모든 컨트롤러 정보를 수집하여 Learning Vector Quantization의 LVQ1와 LVQ2 기법을 이용하여 컨트롤러의 순서를 정한다. 이를 통해, 효율적인 컨트롤러 동기화가 이뤄질 것으로 기대된다.

본 논문에서는 IIoT 환경에서 효율적인 긴급 데이터 패킷 처리를 위한 스케쥴링 방식을 제안한다. 이는 weighted round robin 스케쥴링에 기반하고, 비선점형 시스템에 적용하는 방식으로 처리한다. 긴급 데이터의 평균 큐 사이즈에 따라 적응형으로 중요도를 조절함으로써 최적화시킨다. 이는 적은 패킷 손실률과 작은 딜레이로 이어진다. 이 적응형 스케쥴링 방식은 갑작스런 처리량의 변화에 많은 패킷 손실률과 딜레이 증가량 없이 대처하는 것에 효율적인 해결책이 될 것으로 기대된다.

머신 러닝 환경에서 많은 양의 데이터를 한꺼번에 학습하게 되면 데이터 트래픽이 증가함에 따라 흐름 정체가 발생하고 학습 품질이 저하되며 학습속도 지연 등의 문제가 발생한다. 본 연구는 머신러닝 환경에서 빅 데이터 학습 데이터 분할을 위한 핵심 목표인 Greedy 알고리즘에 대해 설명하고 간단한 Greedy 알고리즘을 사용하여 각각의 데이터 파티션을 생성하여 학습 속도의 효율성을 향상시키는 방법을 제안한다.

빅 데이터 활용의 증가로 인해 효율적으로 데이터를 분류하는 것은 머신러닝의 주요 과제이다. 제한적인 자원을 가지고 이에 맞는 처리능력을 갖기 위해서는 단일 기기의 자원 관리능력을 향상시키는 방향의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝을 위한 학습 데이터를 최대 엔트로피 이론을 적용시켜 효과적으로 분류하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피에 대한 간단한 설명과 최대 엔트로피 이론을 적용시키기 위한 간단한 사전 작업들의 방향 등에 대한 설명을 토대로 기술하였다. 또한 본 연구를 통해 얻게 된 문제점들과 향후 연구에 필요한 피드백을 갖는다.

분산 컴퓨팅 환경에서 사용되어지는 빅 데이터 파일 시스템은 IoT(Internet of Things) 노드에서 처리해야할 데이터 탐색 시 모든 저장장치를 탐색하기 때문에 속도가 느리며 트래픽으로 인한 오버헤드가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 IoT 노드의 분산 컴퓨팅 환경에서 빅 데이터를 좀 더 효율적으로 처리하고 빠른 검색을 위해 머신 러닝 기법을 이용한 분산 프레임워크를 제안하며 IoT 노드에서의 데이터 처리를 위해 다른 저장 장치로의 불필요한 액세스를 사전에 방지하여 빠르고 정확한 연산 결과를 도출하여 효율성을 향상 시키고자 한다.

현재 IoT(Internet of Things) 기술은 전 세계적으로 작은 소모성 장치부터 대형 산업 시스템까지 일상생활의 넓은 영역에서 많은 영향을 미치고 있다. 일상생활의 측면 중 오락, 스포츠, 의료, 자동차, 주거, 산업설비 등 다양한 분야에서 다뤄지고 있다. 이러한 시장의 흐름상 다양한 IoT 프레임워크들은 애플리케이션 구현의 단순화와 빠른 데이터 처리에 중점을 둔다. 본 논문에서는 IoT 환경에서의 분산 프레임워크를 구현하기 위해 삼성 SmartThings와 구글 Weave 두 가지 IoT 프레임워크를 구현되어진 아키텍처를 중심으로 조사한다.

본 논문에서는 안드로이드 센서를 활용하여 청각장애인을 위한 소리감지 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션 메뉴는 백그라운드 실행 유지와 특정 데시벨 이상의 음성인식 동작으로 구성한다. 백그라운드 유지 실행 유지는 스마트폰의 어플리케이션 작동 시 다른 어플리케이션을 활용할 수 있도록 편의성을 증진하며, 특정 데시벨 이상의 음성인식을 통하여 일상적인 소리가 아닌 화재나 재난 상황 시 발생하는 경보기소리나 아이 울음소리, 초인종 소리 등 사운드를 통한 인식이 중요시 되는 상황에서 청각장애인들을 위한 진동과 빛 센서를 활용하여 사용자들이 주변 상황을 감지하도록 구현한다.

본 논문에서는 android의 accelerometer sensor를 활용하여 예기치 못한 상황에 사용자를 보호 할 수 있는 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 스마트폰을 흔들 때 accelerometer sensor가 센싱하여 어플리케이션을 자동으로 실행한다. 또한 경광등 소리를 울리고 사용자의 위치정보를 어플리케이션에 저장된 지인의 연락처로 전송한다. 사용자는 자신이 빈번하게 다니는 경로를 저장할 수 있으며, 이 경로에 대한 정보를 연락처에 저장된 지인들에게 제공한다. 이 어플리케이션을 사용하는 사용자는 범죄로부터 자신을 지키고, 위험한 경우 주변 사람들에게 도움을 요청할 수 있는 기능을 제공한다.

Internet of Things (IoT) 특성상 경량 디바이스를 사용하기 때문에 한정된 메모리 용량과 컴퓨팅 파워를 효율적으로 활용하기 위한 경량 통신 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 IoT 기기에서 사용하는 경량 프로토콜인 MQTT를 이용해 센서 노드들이 보내는 데이터의 양을 최소화하여 트래픽 효율을 높이는 broker 캐싱을 제안한다. Broker 캐싱은 MQTT에서 센서 노드가 보낸 데이터를 broker가 캐싱해두고, 센서 노드로부터 중복 처리형 패킷을 받았을 때 캐싱한 데이터를 subscriber에게 전송한다.

본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 걷기운동을 재미있게 할 수 있는 게임형 콘텐츠의 설계 및 구현, 효과에 대한 검증사례를 소개한다. 이 콘텐츠는 비콘이 설치된 계단을 걸음으로써 소모 칼로리를 계산하고 지속적으로 활동하도록 유도함으로써 운동효과를 향상시키도록 설계되었다. 본 콘텐츠의 설계 목표는 바쁜 현대인들이 활동 공간 안에서 가볍게, 재미있게, 지속적으로 운동할 수 있도록 하는 것이며 이 효과는 걷기 행사에 참여한 다수 사용자의 후기를 통하여 확인되었다. 본 콘텐츠는 여러 유형의 헬스 케어 시스템에 융합 가능할 것으로 기대한다.

본 논문에서는 구글 피트니스의 API를 활용하여 기타 운동관련 어플리케이션 또는 스마트기기 와의 데이터 연동이 자유로운 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 안드로이드의 내장 센서를 이용하여 윗몸 일으키기, 팔 굽혀펴기 등의 운동 횟수와 시간 등을 체크하고 운동 데이터를 구글 피트니스와 연동하여 사용자가 관리한다. 또한 운동을 보다 효율적으로 할 수 있도록 운동의 횟수와 세트, 쉬는 시간 등을 관리하는 기능을 제공한다.

본 논문에서는 시각을 잃기 전 정상적으로 스마트폰을 사용한 경험이 있는 후천적 시각장애인들이 스마트폰의 일부 기능들을 사용할 수 있도록 지원하기 위해 안드로이드 애플리케이션과 컨트롤러로 구성된 새로운 사용자 인터페이스를 구현하였다. 안드로이드 애플리케이션은 컨트롤러의 입력을 받아 전화, 문자 등의 기능을 수행하며 일련의 과정을 음성으로 출력한다. 컨트롤러는 저가의 소형 컴퓨팅 장치인 라즈베리파이를 이용하여 수백만원대의 기존 제품 대비 비용을 절감하고, 휴대성을 확보하였다.

본 논문은 교대 근무를 하는 간호사를 대상으로 간호사 데이터와 개인 일정을 보다 체계적으로 관리하는 것을 돕기 위해 수간호사 전용인 웹페이지와 일반 간호사가 사용가능한 어플리케이션이 웹 서버 연동을 통하여 간호사의 일정을 관리하는 시스템을 개발한다. 앱에서 일정관리, 메모, PUSH 알림기능의 활성화로 간호사는 개인의 업무 및 스케줄을 관리하고 타 멤버의 근무 일정이 확인 가능하다. 수간호사는 웹페이지에서 간호사들의 전체적인 스케줄을 관리하고 간호사들의 요구사항을 반영하여 효율적으로 조정한다.

본 논문에서는 R.Box와 연결되어 미세먼지정보를 무선으로 전송하는 아두이노 기반의 시스템을 제안한다. R.Box는 라즈베리파이를 기반으로 다양한 센서로 구성된 일반목적의 IoT 허브이다. 아두이노와 미세먼지센서를 이용해 미세먼지농도를 측정하고 데이터를 WiFi를 통해 R.Box로 전송한다. 아두이노와 R.Box는 TCP 소켓 방식으로 통신하며 이 시스템을 통하여 원하는 위치의 미세먼지정보를 확인할 수 있다.

우리나라의 스포츠 산업 관련 분석은 그동안 영리 차원의 마케팅을 중심으로 이루어져왔다. 하지만 스포츠에 있어 핵심 요소는 경기력과 보급에 있고 이 기반 없이는 스포츠 산업의 확장도 기대할 수 없다. 최근 스포츠는 올림픽과 월드컵 등 메가스포츠 이벤트의 규모와 중요성이 더욱 커졌고, 각 스포츠의 국가별 경쟁도 갈수록 치열해지는 양상이다. 국가단위의 스포츠산업 활성화는 세계화를 통한 이러한 국제단위의 경쟁에서의 우위가 필수적이고 각국의 스포츠협회가 그 역할을 수행해야 한다. 따라서 스포츠산업의 경쟁력을 강화하기 위해서는 그 종목 스포츠협회의 외부 환경 분석이 중요하다. 본 연구에서는 우리나라의 스포츠 협회중 가장 큰 조직인 대한축구협회에 대해 산업분석을 시행하여 외부환경에 대응하는 대한축구협회의 역량을 효과적으로 강화시킬 수 있는 경영전략를 제시하고자 한다.

본 연구는 한국복지패널 제11차 데이터를 활용하여 노인의 삶의 만족도와 이전소득(공적이전, 사적이전 소득)의 관계를 규명하고자 시도되었다. 분석결과, 일반가구 노인의 경우 공적이전 소득이 삶의 만족도에 유의미한 정(+)적인 영향을 미치는 반면, 저소득가구 노인의 경우 사적이전 소득이 삶의 만족도에 유의미한 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이러한 결과는 일반가구 노인의 경우 공적이전 소득이 1,019.2만원(월평균 84.9만원)으로 공적이전 소득이 소득안정화 효과로 나타나 삶의 만족도를 높이는 것으로 예측할 수 있다. 그러나 저소득가구 노인의 경우 일반가구 노인의 공적이전 소득의 절반 수준인 508.5만원(월평균 42.4만원)으로 나타났다. 이는 저소득가구 노인의 경우 비록 "마음이 편하지 않는" 소득원천인 사적이전 소득이 불안정한 소득안정화 부족분을 채워주어 삶의 만족도를 높이는 것으로 추정할 수 있다.

기존 연구들은 과업, 보수, 상사, 부하, 승진 등에 대한 만족도를 조사하고, 만족도가 높아야 직무몰입을 가져온다고 제시하였다. 모든 분야에 대해서 만족도를 높인다면 업무 몰입도와 업무성과는 당연히 높아지겠지만 현실적으로 제약이 있으므로 우선 순위를 정하여 집중적으로 지원을 하는 것이 효율적이다. 직원에 대한 지원 우선순위를 정하기 위하여 '만족도' 연구에 '기대도' 개념을 추가하였다. 즉, 만족도가 낮더라고 기대도가 낮다면 해당 요소는 만족하지 않을 거라는 기대를 하고 입사 및 근무하고 있으므로 지원대상에서 후순위가 된다. 반면에 만족도가 높더라도 기대도가 더 높다면 해당 요소는 기대도에 비해 여전히 부족하므로 지속적인 개선이 필요한 항목이다. 본 연구는 설문조사를 통해 만족도와 기대도의 차이를 분석하고 제한적인 재원으로 직원의 만족도를 높일 수 있는 효율적인 만족도 개선 가이드를 제시하고자 한다.

본 연구는 우리나라 중등교사 임용시험의 형태가 개편된 2014년도 이후부터 2018년도 현재까지 진행된 중등교사 임용시험 관련 선행연구들을 언어네트워크 분석 방법론을 활용하여, 그 연구동향을 분석하였다. 본 연구에서는 2014년도 이후 5년간 진행된 중등교사 임용시험 관련 연구 55건을 대상으로 주요 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시, 주요 핵심어의 언어네트워크 전체 분석 및 3종 중심성(연결정도, 근접, 매개) 분석, 네트워크 값을 반영한 네트워크 그림 시각화 작업 등을 진행하였다. 중등교사 임용시험 관련 선행연구의 주요 핵심어는 분석, 문항, 출제, 인식, 임용후보자, 교과교육학, 국어과, 선정경쟁시험, 개선, 예비교사, 교과내용학, 기출문항, 임용교사, 제도, 탐색 등이었다. 이들 상위 빈도 핵심어들은 나름 높은 연결정도를 가지고 다른 핵심어들간의 의미연결망을 구축하고 있음을 확인하였다, 이런 연구결과는 중등교사 임용시험 주제 연구 진행을 할 때, 연구주제 선정 및 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대된다.

현대사회에 있어서 스포츠는 혼란한 환경 속에서 활동하고 있는 바쁜 우리들에게 긴장감을 완화시켜 주고 건강한 신체를 유지하도록 함과 동시에 삶의 질을 강화시킬 수 있는 서비스를 지원하고 있다. 단지 스포츠는 현대사회에서 체육인이나 운동선수에게만 한정된 영역이 아니라 스포츠가 새롭게 만들어 내는 수많은 대상은 상당히 다양하고 복잡하다, 뿐만 아니라 스포츠를 통해서 국위선양은 물론 월드컵 축구 및 올림픽경기 등을 통한 국제사회에서 대단한 외교적, 경제적, 정치적 영향을 끼치고 있으며, 또한 스포츠를 통한 국내외 경제활동에도 수많은 긍정적인 영향을 주고 있다. 이처럼 현대사회에서 스포츠가 생활화되어 많은 사람들이 스포츠를 자연스러운 생활의 일부분으로 받아들이고 있으나, 스포츠와 관련하여 우연적으로 많은 사고가 발생할 가능성을 내포하고 있는 것도 사실이다. 따라서 본 연구에서는 스포츠사고에 있어서 민법상 어떤 책임을 부담하는지를 살펴보고 그에 대한 합리적인 해결방안을 모색하고자 한다.

본 연구는 우리나라의 국제합작투자 기업들을 대상으로 국제합작 사업에서의 합작파트너 간 통제유형(산출(Output Contro), 과정(Process Control), 사회적(Social Control))에 따라 국제합작투자 기업의 성과에 어떠한 영향을 주는지를 살펴보고자 하는 실증연구이다. 국제 합작기업들간의 투자형태가 다양하기 때문에 통제유형에 따라 국제합작투자사업 성과에 어떠한 유의한 영향을 미치며 또한, 한국합작투자기업들만이 가지는 특징을 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.

본 연구는 이러한 4차 산업혁명과 연계된 스마트관광도시를 육성하는데 있어 무엇이 필요하며 추후 나아가야할 방향에 대해 알아보고자 한다. 특히 최근 관광상품을 이용하는 고객들의 다양한 니즈(needs)를 파악하기 위해서는 빅데이터 기술과 호텔 및 관광관련 제품구매 등 지불과 관련 핀테크 기술 마지막으로 관광산업에 속한 기업들 서로가 데이터를 연결 및 공유할 수 있는 초연결 기술과 데이터 중심 관광도시 등 다양한 부분에 걸쳐 알아보고자 한다.

본 연구는 호텔의 전략이 호텔내부요인인 종업원 만족, 업무 프로세스를 거쳐 고객만족에 어떠한 영향을 주는지를 인과관계를 통해 알아보고자 하는 연구이다. 일반적으로 전략이란 기업이나 조직이 나아가야할 방향을 제시하는 중요한 요인이라고 할 수 있다. 따라서 본 연구를 통해 우리나라 관광산업에 큰 비중을 차지하는 호텔들을 대상으로 하여 호텔들이 가지고 있는 단기, 중기, 장기전략은 고객만족에 어떠한 영향을 주는지에 대해 살펴보고자 한다.

The purpose of this paper is to draw a conclusion on the impact of intermediate software on enterprise results. In this paper, product innovation and product reliability are especially used as analytical factors. An exploratory analytical study is conducted on the competitiveness of intermediate software, in the hope of gaining a new understanding of the competitiveness of intermediate software. Data are analyzed using such quantitative analytical tools as SPSS and AMOS. Using reliability analysis, validity analysis and structural equation model analysis, the final results are achieved. According to the analysis results, we can draw the following conclusions: the competitiveness of intermediate software has a positive impact on the innovation of software products. The competitiveness of intermediate software doesn't have a positive impact on the reliability of software products. Product innovation has a positive impact on enterprise results. Product reliability also has a positive impact on enterprise results. By analyzing the conclusions, we can make certain suggestions and draw implications on the competitiveness of China's software industry.

Many of users play Mobil Social Network Games (M-SNG). M-SNGs are played through social network, and typically features multiplayer and asynchronous gameplay mechanics. It is most often implemented as mobile devices with mobile instant messenger app. Kakaotalk provids mobile game platform. The purpose of this study is to find significant factors that have effects on the commitment of M-SNGs. We also conduct multi-group comparison test to study the difference in factors of models between time t and time t1. Time t is October, 2012 and time t1 is April, 2016. This study is to empirically test the research model using data collected from M-SNGs' users. We survey two different groups of time t and time t1 people with the same model. We use structural equation model analysis with AMOS 18.0 and compare two models of different times. This study is to give academicians and practitioners insight about its effects and implications

컴퓨팅 사고력의 함양을 위해서는 알고리즘을 설계하는 단계가 선행되어야 한다. 그러나 알고리즘 설계와 프로그래밍 구현 활동으로 이루어지는 소프트웨어 교육에서 구체적 조작기에 해당하는 초등학생들에게 추상적인 개념을 필요로 하는 알고리즘은 어려울 수밖에 없다. 학습자들의 흥미를 유도하기 위한 전략 중 하나로 게임 프로그래밍을 활용할 수 있다. 게임 프로그래밍은 또한 문제해결력, 학업성취도, 자기효능감을 향상시킨다. 따라서 본 연구에서는 엔트리와 자연어 알고리즘을 활용하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 게임 프로그래밍 수업을 설계하고자 한다.

제4차 산업혁명 시대를 살아갈 학생들에게 필요한 핵심 역량으로서 컴퓨팅 사고력의 중요성이 강조되고 있으며, 이와 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구가 교수 학습 방법을 개발하고 효과성을 검증하는데 치중하는 반면, 학습자의 컴퓨팅 사고력을 어떻게 평가하고 피드백을 줄 것인지에 대한 연구는 부족하다. 따라서 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 평가에 관한 연구 중에서 KCI에 등재된 9편의 연구를 분석하고, 시사점을 도출하였다. 이는 컴퓨팅 사고력 평가에 관한 향후 연구의 방향을 제시해줄 것이라 기대한다.

제4차 산업혁명시대에서 강조하는 SW교육은 컴퓨팅 관련 교과 뿐만 아니라 타 교과에서도 그 중요성이 대두되고 있으며, 따라서 정보과 교사가 아닌 비 정보과 교사들에게도 SW 교사 연수의 필요성이 높아지고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행 연구들의 고찰을 통하여 비 정보과 교사를 위한 햄스터로봇을 활용한 SW 교사 연수 프로그램을 개발하였다.

본 논문에서는 IT전공자들을 위해 개설된 소프트웨어 관련 과목과 로보틱스 관련 과목을 통해 학생들이 함양되었다고 인식하는 제 4차 산업혁명에 필요한 핵심 역량 및 대학생 핵심 역량을 탐색하였다. 이를 위해 한 학기동안 소프트웨어 관련 과목과 로봇 관련 과목을 수강한 경기도의 ${\bigcirc}$대학교 1, 2학년 160명을 대상으로 설문을 실시하고 총 6명을 대상으로 포커스그룹 인터뷰를 실시하여 분석하였다. 양적 분석 결과 제 4차 산업 혁명에 필요한 핵심역량 중 소프트웨어 관련 과목의 학생들은 업무처리 기술을, 로보틱스 관련 학생들은 복잡한 문제를 해결하는 기술이 함양되었다는 응답이 가장 많았다. 또한, 대학생 핵심 역량 중 소프트웨어 관련 과목을 수강한 학생들은 자기관리역량이, 로보틱스 관련 과목을 수강한 학생들은 종합적 사고력이 함양되었다는 응답이 가장 많았다. 질적 분석 결과에서도 소프트웨어 관련 과목 수강생들은 자기주도적 학습 능력이나 계획 수립 및 실행 능력과 자기 및 타인 모니터링 능력, 비판적 사고 능력이, 로보틱스 관련 과목 수강생들은 창의력, 문제해결능력, 의사결정능력, 논리적 사고력이 이전보다 긍정적인 측면에서 변화된 것으로 분석되었다. 인공지능, 로봇 등 IT기반의 제 4차 산업 혁명에 적합한 인재 양성을 위해 대학이 다양한 노력을 기울이고 있는 시점에서, 본 연구는 제 4차 산업혁명의 중심이라 할 수 있는 IT전공자를 위해 개발된 소프트웨어 및 로봇 관련 수업의 효과를 분석함으로써 시대의 변화에 적합한 대학 수업의 설계와 운영에 대한 시사점을 제공했다는 측면에서 의의가 있다.

디지털 혁명 시대를 살아갈 학생들에게 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어 교육은 필수적이다. 특히 게임 소프트웨어를 개발하는 프로젝트 수업은 학생들의 학습 동기를 유발하고, 흥미로운 학습 환경을 제공할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 게임 프로그래밍에 관한 소프트웨어 교육 연구 사례를 분석하고 시사점을 도출하였다. 이러한 연구가 소프트웨어 교육의 목적에 적합한 게임 프로그래밍 교수학습 방법을 개발하는데 도움을 줄 것이라 기대하기 때문이다.

테크놀로지의 중요성이 증가함에 따라 교육에서도 테크놀로지가 활발하게 도입되고 있다. 이에 따라 TPACK에 대한 관심이 증가하였으며, 김성원과 이영준(2017)은 프로그래밍 기반 TPACK 교육 프로그램을 개발하고, 효과를 검증하였다. TPACK-P 교육 프로그램은 예비 교사의 수업 전문성 발달에 한계가 존재하였으며, 이러한 문제를 해결하기 위하여 프로그래밍 기반 수업 사례 분석이 추가된 TPACK-P 교육 프로그램을 제안하였다. 본 연구에서는 개선된 TPACK-P 교육 프로그램이 수업 전문성에 미치는 영향을 살펴보기 위하여, 개선된 TPACK-P 교육 프로그램을 적용하여 예비 교사의 자아 효능감 변화를 관찰하였다. 그 결과, 개선된 TPACK-P 교육 프로그램은 예비 교사의 자아 효능감 향상에 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 또한, 선행 연구와 다르게 자신감, 과제 난이도에서 유의미한 향상이 나타났다.

본 과제는 비행체에 자동제어 시스템인 자동항법비행기능을 탑재한 무인기를 제작한다. 자동항법비행이 가능한 무인기는 사람이 직접 조종하는 기존의 비행체들 보다 정밀하고 섬세한 제어가 가능하며 조종자의 시야가 닿지 않는 곳에서의 비행이 가능하다는 장점을 가진다. 또한 상공에서 영상을 촬영하며 5.8GHz대역의 영상 송 수신기를 통한 실시간 영상 확인이 가능하다. 본 과제는 GPS를 이용한 프로그래밍을 통해 미리 지정한 좌표를 따라 비행이 가능하며 실시간 영상 수신이 가능하기 때문에 사람이 직접 갈 수 없는 오염된 지역 등의 정찰이 가능하고, 비행체에 장착되는 장비에 따라 군용, 소방용 등의 다양한 범위에서의 활용이 가능할 것으로 예상된다.

본 과제는 지구본에 비행기를 융합한 놀이 및 학습 도구이다. 기존의 지구본은 낮은 연령대의 아이들에게 교육적 효과를 줄 수 있으며, 유아에게 호기심 유발이 적고 국한된 정보를 제공한다는 문제점을 가지고 있었다. 본 과제에서는 유아에게 더 많은 호기심 자극과 정보를 제공할 수 있게 상호작용적 기능이 내장된 스마트 지구본을 제안한다. 본 연구의 결과는 유아 및 아동들에게 교육적 효과를 줄 수 있고, 스마트폰 어플리케이션 연동으로 인한 간단한 거리뷰 및 지도를 나타냄으로써 다양한 목적을 가지고 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

최근 4차 산업 혁명의 시대가 시작되면서 IT, 사물 인터넷(IOT), 자율 주행 자동차, 드론 등 많은 분야에 있어서 일상생활의 편리함이 증가 하고 있는 추세이다. 하지만 긴박한 상황 시 사고 현장에 대한 빠른 출동 등과 같은 응급 상황에 필요한 분야의 개발은 제한적이다. 본 과제는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 드론과 구급차를 결합하여 수직이착륙이 가능한 구급차를 제작할 것이다. 수직 이착륙이 가능한 구급차를 도입함으로써 도로 위 교통에 대한 문제점과 차로 이동이 어려운 환경에서 보다 빠르게 사고현장에 투입하여 인명 구조와 사고 현장을 수습하여 피해를 감소시키고자 한다.

본 과제는 일반적인 선반 사용에 어려움과 불편함을 겪고 있는 노약자들을 위한 해결 방법으로 제안되었다. 스마트선반을 이용할 경우 스마트폰과 블루투스 연결을 하게 되며 앱과 연동하게 된다. 이때 초음파 센서가 선반과 장애자 사이의 거리를 측정하게 되며 거리 안에 들어오게 되면 스피커 모듈을 통해 알람이 울리게 되며, 시각장애인의 경우 선반의 위치를 알고 그 자리에서 원하는 선반의 층의 버튼을 누르거나 음성인식을 통하여 원하는 층을 말하게 되면 높은 위치에 있는 선반의 물건을 어렵게 꺼내지 않고도 원하는 위치에 올 수 있게 된다.

본 과제는 자율주행의 이론적 개념을 이해하고 다양한 기술적 내용을 구현해 보기 위한 프로토타입형의 과제이다. 전방의 감지기를 통해 장애물을 감지, 예기치 못한 상황에서의 긴급정지도 가능하게 하였고 차선검출을 위한 openCV를 적용하여 영상처리를 하였다. 이를 통하여 차량의 회로 설계와 방향을 제어하고 차량의 속도, 정지능력을 구현하였다. 향후, 영상처리를 통한 신경망 학습 및 고성능 감지기를 적용하여 사실성 있는 운송 장치를 개발하고자 한다.

본 과제는 각종 센서를 활용하여 빠르고 정확하게 화재를 감지하고 스프링클러를 활용한 초기진압과 동시에 어플리케이션을 통한 자동신고 기능을 포함하고 있다. 열/연기 감지센서를 통해 빠르게 화재 발생을 감지하고 화재감지기에 부착되는 Zigbee통신으로 스프링클러 시스템과 통신하여 초기진압을 하며, 고유 번호로 정확한 화재진원지를 파악하여 소방원들의 화재진압에 도움이 된다. 또한 연동되어있는 어플리케이션의 자동 신고기능을 통해 소방서에 정보를 제공하여 빠른 출동이 가능하게 되고 스피커를 통해 화재발생시 화재경보로 알려주어 신속한 대피를 할 수 있다.

오늘 날 4차 산업은 매우 각광 받는 산업으로 이목을 이끌고 있는 가운데, 특히 스마트 시스템을 이용한 기술은 많은 부분에서 편리함을 제공한다. 하지만 기존의 스마트 홈 시스템에서는 집안의 전등을 켜고 끈다던지, 가스밸브의 잠금 여부를 확인하고 제어하는 등의 최소한의 기능만을 제공할 뿐이다. 이러한 점을 좀 더 보안하고 발전시키기 위해 본 과제에서는 사용자의 편의만을 추구했던 기존의 방식을 넘어 보다 폭 넓게 시스템 자체에 능동성과 자율성을 부여하여 사용자가 자유롭게 제어 가능하고 응급/범죄 상황에서도 능동적으로 대처 할 수 있는 똑똑한 홈 시스템을 개발하고자 한다.

본 과제는 Arduino를 이용한 휴머노이드 로봇으로써 놀이의 방식은 NFC리더기로 카드에 미리 저장 되어있는 로봇의 행동 모양을 인식시킨 후 스마트폰을 이용하여 로봇을 조종하여 그 행동과 일치하면 성공하여 아이에게 성취감을 준다. 메인부는 Arduino MEGA ADK 를 이용하였고 서보모터를 다중제어 하기 위해 서보모터 다중제어 모듈인 PCA9685를 이용했고 부족한 전력을 보충하기 위해 6V의 전력을 추가했다. 통신은 블루투스 모듈인 HC-06 을 이용하였고 NFC모듈인 RFID모듈을 이용한다. 로봇 프레임은 3D 프린터를 이용하여 자체제작 하였으며 현재는 상체만 움직이는 로봇을 계획 중 인데 점차 개선하여 하체까지 움직일 수 있도록 할 예정입니다.

본 논문은 입 출차를 하는 주차타워의 원리를 바탕으로 NFC를 활용하여 신발을 반 출입하고, IoT 센서를 이용하여 신발의 관리를 편리하게 도와주는 자동 신발타워이다. 수동으로 번호를 입력하던 주차타워와는 다르게 제안한 신발타워는 NFC에 있는 고유ID값을 활용하여 인증된 사용자가 신발장의 센서 터치로 본인의 신발을 반 출입하도록 한다. 신발장 관리 시스템은 신발의 임의적인 반출을 가능하게 하며, IoT센서를 탑재하여 신발장 내부에 향균, 건조, 온도 조절 등의 효과를 탑재하여 신발의 관리를 편리하게 도와주는 기능들을 제공한다.

본 논문에서는 모듈형 NVIDIA Jetson TX2 임베디드 제품에서 채굴을 통해 블록체인의 적합성 여부를 보인다. 범용성과 적합성의 평가기준은 TPS (Transactions Per Second), 블록생성시간(Block Generation Time)과 확정시간(Confirmation Time)이다. 채굴 준비 시 TX2 임베디드 제품의 특성상 하드웨어 드라이버를 자립적으로 설치 할 수 없기 때문에 HOST PC와 함께 사용하였다. HOST PC는 TX2 제품과 호환성이 높은 OS인 Ubuntu 14.04를 사용했으며, 하드웨어 드라이버 설치를 위해 NVIDIA 공식 TX2 제품 소프트웨어 중 JetPack 3.1 Release Version 을 사용하였다. 코인은 이더리움(Ethereum), 라이트코인(Litecoin)과 제트캐쉬(Zcash) 총 3종 코인으로, 채굴 시 나온 결과물로 TX2 제품에서 블록체인의 적합성 여부를 보였다.

개인 레저용, 상업용형 소형 무인 항공체 (UAV, Unmanded Aerial Vehicle)가 급증하는 상황에서 지상의 장애물과 법 규제 등으로 인하여 좁은 공간에 높은 밀도로 비행할 것이 예상 된다. 본 논문에서는 이런 상황에서 다수의 UAV가 비행 시에 발생할 수 있는 상황을 테스트를 위하여 Nvidia社의 PhysX 물리 엔진을 사용한 Unity3D를 이용하여 시뮬레이터를 개발한 결과를 보인다. 실제 비행 전 시뮬레이션으로 UAV의 이동 및 충돌여부, 병목현상 등에 대한 정보를 취득할 수 있도록 개발 하였다.

본 논문에서는 대한민국 공항 관제권 구역과 비행금지구역을 표시하는 API를 이용하여 드론비행금지구역을 나타내는 서비스를 구현한 결과를 보인다. GIS(Geographic Information System) 응용 프로그램인 QGIS에 WMS(Web Map Service)를 이용하여 오픈 API를 연동하였다. 항공정보도 API로부터 얻은 관제권 및 비행금지구역, 비행제한구역 레이어 등을 결합하여 드론 비행금지구역에 대한 데이터를 가진 새로운 레이어를 생성하였다.

본 논문에서는 Unity게임엔진을 이용하여 만든 유아용 코딩게임의 사례와 결과물을 보인다. 대학에서 초, 중학교로 낮아져 가는 소프트웨어 교육의 연령대의 흐름에 맞춰 유아용 게임을 제작했다. 아이들에게 친근한 자동차게임의 모양으로 문제를 논리적으로 푸는 방법을 찾는 컴퓨팅적 사고를 하게끔 도와 스스로 문제를 해결하게 하고, 성취감을 얻게 해준다. 또 문제에 대한 정해진 답이 없고 자신만의 의견을 낼 수 있기 때문에 호기심과, 창의력의 증폭을 기대할 수 있다. 기본적으로 맵을 이용해 스토리 진행이 이루어지는 코딩게임의 알고리즘을 사용했으며, Unity2D 엔진을 이용해 유아용 블록코딩게임과 키보드게임을 제작했다. 자동차 모양의 객체를 목적지에 도달하게 할 방법을 아이들 스스로 생각하는 컴퓨팅적 사고를 돕는다.

본 논문에서 하드웨어 위주의 교육에서 벗어나 알고리즘을 고민할 수 있는 콘텐츠를 개발하였다. 지시박스와 신호등을 이용한 간단한 알고리즘을 시작으로 조건문과 함수를 만들어서 코딩을 할 수 있는 복잡한 알고리즘까지 생각해 볼 수 있도록 한다. 각각의 알고리즘에서 조금씩 다른 상황들을 제시하여 익히도록 교육용 콘텐츠를 개발하였다.

우리 사회는 데이터를 기반으로 진화 하고 있어 데이터분석을 할 수 있는 통계패키지가 오늘날 상용화 되고 있다. 상용화되고 있는 통계패키지를 이용해 본 논문에서는 통계패키지 R을 Model1구조가 아닌 Model2 MVC구조로 적용하여, 웹사이트의 유지보수와 코드 효율성을 증진시키고자 한다. 이를 이용하여 웹 스크래핑을 통한 데이터를 수집 후 데이터 분석을 토대로 사용자가 분석내용을 쉽게 이해할 수 있도록, 편의성을 증진시키고 검색 할 수 있는 웹사이트를 설계 및 구현 하고자 한다.

매 년 여행에 대한 관심이 증가함에 따라 여행지에 대한 정보를 찾는 사용자들의 수요가 많아지게 되었다. 현재 존재하는 여행 정보 사이트들은 사이트 회원들의 좋아요 수를 활용하여 여행지를 추천해 주기 때문에 사이트의 사용자가 많지 않을 경우 실제로 인기 있는 여행지인지 확인할 수 없어 추천 정보의 신뢰도가 떨어진다는 단점이 존재한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 웹상에 산재되어 있는 여행 관련 데이터들을 수집한 후 실제로 각 여행지들이 웹 사이트에서 얼마나 언급 되었는지 분석하여 언급 수로 여행지를 추천하는 시스템으로써 사이트의 사용자수에 구애받지 않는 보다 신뢰도 높은 여행지 추천에 도움을 주고자 한다.

대부분의 대학생들은 재학기간 중에 학교에서 운영되는 교육프로그램, 자원봉사, 어학연수, 동아리활동 등 다양한 경험을 하게 된다. 최근에는 학교에서 운영하는 교육프로그램이 더욱 다양해지고 많은 학생들이 참여하고 있다. 하지만 학교에서는 학생들이 어떤 활동을 했는지 효율적으로 관리하고 참여 학생의 적극적인 참여율 유도가 필요가 있지만, 이를 효율적으로 관리하는 것은 어려운 일이다. 본 연구는 학교에서 시행중인 다양한 프로그램들에 대하여 학생들이 참여함에 따라 학생들의 참여현황을 조사하여 관리하고 참여율과 학과별 통계를 Dashboard로 열람할 수 있는 프로그램을 개발하여 운영하였다. 교육 참여 관리 시스템을 활용함으로써 담당자의 업무 효율을 기대할 수 있고 체계적인 학생들의 교육 프로그램을 효율적으로 모니터링하고 관리할 것으로 기대된다.

최근 국내에서도 가상현실 기술에 대한 관심이 높아지면서, 많은 분야에서 가상현실 및 증강현실 기술과의 접목이 시도되고 있으나 시스템 구축에 필요한 전문 기술 인력과 비용 등의 이유로 적극 활용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 VRML(virtual reality modeling language)을 이용한 별도의 비용이 발생하지 않은 가상현실 체험시스템을 구현함으로써 보다 다양한 분야에서 가상현실 시스템을 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

빅데이터 분석은 스포츠에서 다양한 분야에서 사용되고 있다. 야구산업에서도 세이버 메트릭스를 활용하여 전술 훈련, 개인 훈련 등 다양한 방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구인 빅데이터 분석과 게임이론을 활용한 축구선수 영입 모델을 야구에 적용킨 시뮬레이션을 진행하고 합리적인 의사결정 모델을 제안한다.

본 논문에서는 UNITY3D 엔진을 사용하여 스마트폰에서 조작할 수 있는 2D 캐주얼 육성 게임을 설계하는 것을 목적으로 한다. UNITY3D 엔진을 사용하는 이유는 소량의 비용으로 멀티 플랫폼을 지원해주고, 한가지의 소스코드를 이용하여 다양한 플랫폼에서 사용할 수 있기 때문이다. 본 논문의 특징으로는 기존에 있는 육성게임에 캐주얼 게임을 더해 미니게임을 넣어서 장르간의 융합을 이루었고, 10대 20대의 여성, 반려동물을 좋아하는 사람들을 대상으로 하였고, 손쉬운 조작 방법과 아기자기한 강아지의 모습으로 게임을 설계한다.

본 논문에서는 PCB 공정상의 육안검사를 통한 불량 분류 방식에서 CNN을 이용한 PCB 불량 분류 방식을 제안한다. 이 방식은 육안검사의 문제점인 작업자의 숙련도에 따른 검사 효율을 자동화 검사 시스템에 의해 해결하며, 불량 위치와 종류를 결과 이미지에 표시한다. 또한 이미지 분류 결과를 모니터링할 수 있도록 시리얼 통신을 통하여 Darknet 프레임워크와 LCD를 연동하였다. 적은 량의 데이터 셋으로도 좋은 결과를 냈으며, 다양한 데이터 셋을 이용해 훈련할 시 전반적인 PCB 불량의 분류가 가능할 것으로 예상된다.

모스 부호는 1844년에 완성한 전신 기호로 짧은 발신 전류와 긴 발신 전류만을 가지고 전신 부호를 구성, 문장을 구성하여 전송할 수 있게한 부호이다. 오늘날 일반인에게 모스 부호는 생소하기도 하며 쉽게 접근하기 어려운 언어이다. 특히 영어가 아닌 한국어 모스 부호 체계에서 그 현상은 더욱 두드러진다. 본 시스템은 라즈베리 파이를 이용하여 모스 부호를 한국어로 변환시키는 어플리케이션을 구현하고, 비전문가인 사용자들이 한국어 모스 부호에 익숙해질 수 있도록 도와주는 것을 목적으로 한다. 또한, 라즈베리 파이 기반으로 한글 모스 부호 해석기를 구현함으로써 한글 모스 부호 교육의 편의성, 휴대성과 접근성을 향상시켰다.

사람들이 다이어트를 할 때, 정확한 정보를 이용하여 효율적인 결과를 얻고자 한다. 본 시스템은 이러한 욕구를 총족하기 위해 Arduino 기반의 다이어트 시스템을 목표로 개발하였다. 음식(과일, 채소 등)이 각각 서로 다른 저항값을 가지고 있다는 점에서 착안하여, 무게 센서(Weight sensor)와 LCD를 이용하였고, 음식을 먹기 전에 센서를 거쳐 데이터베이스에 섭취한 칼로리를 누적시킨 후, 일정 시간이 되면 그 날 섭취한 칼로리를 보여주고 당일 섭취한 칼로리를 소모하려면 운동(달리기 등)을 얼마나 해야 하는지 표시하여 사용자가 다이어트를 할 때 용이하게 사용할 수 있도록 하였다.

일반적으로 정보를 전달함에 있어 정보의 유출은 큰 문제이다. 정보를 전달하는 방법이 발달하고 보편화됨에 따라 오늘날에 와서는 개인정보 유출과 관련된 문제가 지속적으로 대두되었다. 개인정보의 보호가 더욱 중요하게 생각되는 현 상황을 고려하여 스크래치(Scratch)의 기본 연산기능을 이용한 한글과 특수문자, 영어 암호화(Encryption) 및 복호화(Decryption)를 가능하게 하고, 정수 형태의 2개의 개인키와 간단한 알고리즘을 통해 암호문을 생성하는 어플리케이션을 통해 암호화와 복호화에 대한 개념을 학습하고, 더욱 나아가 개인정보 보호에 대한 중요성을 상기할 수 있도록 하였다.

교내 실습에 사용한 소모품은 그 내역을 실습일지에 수기로 작성해야하는 불편함이 있다. 또한 학기가 종료된 후 모든 소모품의 입고내역 및 사용내역은 소모품 수불 대장에 모두 기입 되어야 한다. 본 논문은 이러한 불필요하고 반복성 있는 문서화 작업을 효율적이고 편리하게 처리할 수 있는 시스템을 목표로 한다. 이 시스템은 Spring Framework 기반으로 개발되었다.

논문에서의 게임 개발은 Unity3D 안드로이드 플랫폼 기반으로 게임 설계를 목적으로 한다. 한때 모바일 게임 시장에서 큰 인기를 누렸던 2D 러닝 게임을 Unity 3D 엔진을 이용해 3D 러닝 게임으로 개발하는 연구 배경이 되었고 간단한 조작법으로 쉽게 게임을 설계하는 것을 목적으로 한다.

본 논문에서는 개발자가 범용 리눅스 운영체제에서 유연하게 시스템의 실시간성 향상을 이뤄낼 수 있도록 자원재배치 모듈을 통한 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 범용 리눅스 운영체제 기반이기 때문에 기존의 Cyber-Physical System (CPS)에 쉽게 적용이 가능하며, 실시간성을 필요로 하는 새로운 CPS 프로젝트의 개발 속도 향상시킬 것으로 예상된다. 또한, 실험결과 자원 재배치를 진행한 애플리케이션의 평균 처리율이 20%이상 증가한 것을 알 수 있다. 추후 메모리, I/O장치 등 다양한 자원에 대하여 모니터링을 진행하고 자원을 재배치 할 수 있는 플랫폼으로 확장할 예정이다.

산업 현장에서 사용되는 산업용 로봇은 자동화 시스템 도입에 따라 큰 성장세를 보이고 있다. 본 논문에서는 컨베이어 벨트에 올라온 물체의 무게를 측정하고, 로봇 팔이 무게별로 물건을 지정 위치에 분류하는 시스템을 구현하였다. 또 로봇 팔끼리 서로 데이터를 주고받으며 데이터 값에 따른 동작을 수행하고 클라우드에 데이터 값을 업로드하여 쉽게 모니터링 가능한 로봇 팔을 이용한 무게 분류 시스템을 설계하였다.

류, 온라인 쇼핑몰 산업이 발달하면서 운반해야하는 물류의 양이 증가하고, 인력의 증가로 인해 발생하는 비용이 증가하고 있다. 이에 물류 운반용 AGV(Automatic Guided Vehicle)의 필요성이 커지고 있다. AGV 운용의 큰 과제중 하나는 컴퓨터에 익숙하지 않은 작업자들이 보다 간편하게, 효율적으로 여러 대의 AGV를 운용하는 것이다. 본 논문에서는 사용자가 제어하기 위한 방안으로 핸드폰 어플리케이션을 제안한다. 어플리케이션을 통해 사용자가 유동적으로 목적지를 설정하여 운용할 수 있는 사용자 맞춤형 AGV 운용 시스템을 설계했다.

장애인들의 안전사고 비율이 증가함에 따라 이에 대한 대비책에 대해 사회적인 관심이 집중되고 있다. 특히 청각장애인의 경우 실외에서 시야가 확보되지 않으면 상대적으로 위험에 취약하다. 본 논문은 청각장애인들이 듣지 못하는 위험한 상황에 대해 IoT 센서를 부착한 목걸이 형태의 웨어러블 기기를 통해 소리를 감지하고 알림을 주는 시스템을 제안한다. 제시된 시스템을 통해 감지된 소리를 진동과 함께 시각적으로 사용자에게 보여주어 위험한 상황을 대비할 수 있는 웨어러블 시스템을 설계하였다.

본 논문에서는 사용자의 위치 정보를 입력받아 근처에 위치한 식당이나 어트랙션 장소를 추천하는 사이트를 구현하고 이를 제안한다. 웹 페이지를 통해 사용자의 위치정보를 입력 받고, SNS에서 추천하는 장소를 크롤링하여 데이터베이스를 구축하고 분석하여 식당과 어트랙션 장소를 추천해 준다. 추천 장소는 사용자에게 지도를 이용하여 그 위치를 보여주며 지도 위에 추천 장소의 간략 정보를 표시한다.

4차 산업혁명시대가 도래함에 따라 대학에서의 창의력과 융합력 기반의 교육과정이 첨차 중요시 되고 있다. 이에 본 논문에서는 개발에 소요되는 시간이 짧고 비 공학 전공자도 쉽게 개발 가능한 동시에 창의성과 독창성을 갖춘 자율 로봇의 제작 과정을 제안한다. 제작되는 로봇에는 초음파 센서(ultrasonic sensor), 컬러센서(color sensor), 미디엄 모터(medium motor), 그리고 이를 동작하기 위한 그래픽 기반의 프로그램이 하나로 융합되어 최종 결과를 도출하고 제시되는 다양한 임무를 적절히 수행하는 것을 보인다.

최근 빅데이터를 비롯한 각종 실험 장비의 발전에 따라 첨단 분야에서의 과학데이터가 급격히 증가하고 있는 가운데, 그래프 매칭은 컴퓨터 네트워크 모니터링, 소셜 네트워크의 진화 분석, 생물학 네트워크에서 모티프(motif) 탐지 등 네트워크 분석 및 데이터 마이닝 분야에서 널리 활용되고 있다. 이와 같이, 폭발적으로 증가하는 데이터에 대한 네트워크 모델링 및 유사 그래프 매칭 분석을 수행하기 위한 연구 및 기반 기술 개발은 필수적인 실정이다. 본 논문에서는 이미 확보된 대용량 그래프에서 유사한 형태의 서브 그래프를 매칭할 수 있는 GUI(Graphic User Interface)기반의 생성 도구를 제안한다.

데스크탑과 모바일 기기가 고성능화됨에 따라 다양한 분야에서 고사양 응용들이 출시되고 있다. 이러한 응용들의 응답성은 사용자 경험을 결정하는 중요한 요소들 중 하나이다. 측정에 따르면 고사양 응용들 중 하나인 웹 브라우저의 응답시간에서 페이지 zeroing에 소요되는 시간이 적지 않은 비중을 차지한다. 또한 페이지 zeroing이 발생시키는 캐시 오염에 의해 추가적인 성능저하가 발생한다. 본 논문은 페이지 zeroing에 소요되는 시간을 단축하고, zeroing에 의한 캐시 오염으로 인해 발생하는 시스템의 성능저하를 방지하기 위한 기법을 제안한다. 제안된 기법은 사용자 응답시간이 아닌 구간에서 페이지들을 DMA를 사용하여 캐시를 거치지 않고 zeroing하여 보관해 두었다가 페이지 할당 요청시 선 zeroing 된 페이지들을 응용에게 제공한다. 이를 Linux 커널 4.17이 탑재된 데스크탑 환경에서 구현하였고 실험을 통해 확인한 결과 응답시간이 평균 20% 단축됨을 확인하였다.

본 연구에서는 드론 기술을 응용한 부력조형물의 수평 및 수직 자세제어에 관한 연구를 수행 하였다. 기존의 공중부양 조형물은 헬륨 Gas를 이용한 애드벌룬이 대표적으로 로프를 이용한 단순한 공중부양 조형물이었다. 본 연구에서는 이러한 공중부양 조형물에 로프를 없애고 드론 기술을 응용한 프로펠러로 공중부양 조형물의 자세를 제어하는 방법을 연구하였다. 시스템 구성은 단일 제어기로서의 역할보다 시스템 구성요소로서의 역할이 매우 중요해지므로 조형물의 제어시스템, 다양한 센서등의 연동되어지는 전체의 제어기로 확장시켜 사용되는 퓨전 시스템의 방향으로 구성하였다. 부력조형물의 수평 및 수직제어를 위하여 사용된 센서는 2축의 자이로센서와 3축의 가속도센서를 사용하였다. 프로펠러와 연결된 BLDC모터를 효율적으로 제어하기 위한 알고리즘으로 PI 알고리즘을 이용하였다. 시스템의 성능 향상을 위한 효율적인 동적 작업부하 균등화와 시스템 자원인 CPU와 메모리를 효율적으로 사용하여 고성능 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최소화하고, 센싱 및 제어의 수행시간을 최소화하였다. 본 연구에서는 PI 알고리즘을 시스템에 적용하여 응답특성 실험을 행한 결과 시뮬레이션에 의한 응답 결과와 잘 일치하였으며 그 유용성이 검증하였다.

최근 메모리 반도체 시장은 SD(Secure Digital) 메모리 카드, SSD(Solid State Drive)등의 보급률 증가로 메모리 반도체의 시장이 대규모로 증가하고 있다. 메모리 반도체는 개인용 컴퓨터 뿐만 아니라 스마프폰, 테플릿 PC, 교육용 임베디드 보드 등 다양한 산업에서 이용 되고 있다. 또한 메모리 반도체 생산 업체가 대규모로 메모리 반도체 산업에 투자하면서 메모리 반도체 시장은 대규모로 성장되었다. 플래시 메모리는 크게 NAND-Type과 NOR-Type으로 나뉘며 플로팅 게이트 셀의 전압의 따라 SLC(Single Level Cell)과 MLC(Multi Level Cell) 그리고 TLC(Triple Level Cell)로 구분 된다. SLC 및 MLC NAND-Type 플래시 메모리는 많은 연구가 진행되고 이용되고 있지만, TLC NAND-Tpye 플래시 메모리는 많은 연구가 진행되고 있지 않다. 본 논문에서는 기존에 제안된 SLC 및 MLC NAND-Type 플래시 메모리에서 제안된 큐브 패턴을 TLC NAND-Type 플래시 메모리에서 적용 가능한 큐브 패턴 및 알고리즘을 제안한다.

본 논문에서는 계층적 RNN의 성능 향상을 위하여 강화학습을 통한 계층적 RNN 내 파라미터를 효율적으로 찾는 방법을 제안한다. 계층적 RNN 내 임의의 파라미터에서 학습을 진행하고 얻는 분류 정확도를 보상으로 하여 간소화된 강화학습 네트워크에서 보상을 최대화하도록 강화학습 내부 파라미터를 수정한다. 기존의 강화학습을 통한 내부 구조를 찾는 네트워크는 많은 자원과 시간을 소모하므로 이를 해결하기 위해 간소화된 강화학습 구조를 적용하였고 이를 통해 적은 컴퓨터 자원에서 학습속도를 증가시킬 수 있었다. 간소화된 강화학습을 통해 계층적 RNN의 파라미터를 수정하고 이를 행동 인식 데이터 세트에 적용한 결과 기존 알고리즘 대비 높은 성능을 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 Digital Twin 기반 건설기계 지능화를 위한 실시간 건설기계 데이터 처리 및 이상 유무 예측 시스템을 제안한다. 이 시스템은 빅 데이터 분산처리 기반으로 실시간 스트리밍 처리가 가능하며, CEP(Complex Event Processing)의 Sliding Window Operator를 활용한 Rule 적용을 통해 건설기계 데이터 처리 및 분석한다. 분석된 결과로 건설기계의 실시간 이상 유무를 판단할 수 있으며, 결과를 기반으로 Deep Learning 기술을 적용하고 학습된 모델을 통해 건설기계의 이상 유무를 예측하여 원활한 부품관리를 할 수 있다.

본 논문에서는 노인들의 정신건강 중 우울에 관한 정도를 측정해 볼 수 있는 앱의 개발을 위하여 한국형GDS를 활용하는 컨텐츠를 설계하여 노인성 우울을 예방하고 조기 진단하여 노인의 건강한 삶에 도움을 주고자 한다.

박물관 3.0시대의 도래와 함께 박물관 경영 측면에서 빅데이터 분석, 그리고 공유와 개방의 관점 및 커뮤니케이션 플랫폼과 마케팅 도구로써 소셜 미디어의 영향력이 증대되고 있다. 모바일 애플리케이션이나 비콘에 의존했던기존의 박물관 빅데이터 분석과는 달리, 본 연구에서는 전시에 대한 인스타그램의 해시태그를 분석함으로써, 관람객 분석도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치를 입증하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 최근 2년 동안 국내에서 개최된 다섯 개의 전시의 인스타그램 해시태그를 수집 및 시각화했다. 그 결과, 모든 전시의 인스타그램의 해시태그는 전시명, 전시장소, 전시회, 지역명, 작가명에 집중되었다. 결론적으로 인스타그램의 해시태그는 전시관람 경험에 대한 분석을 위한 빅데이터로 사용하는 것이 부적합했다. 또한 관람객 개발을 위한 도구로써 인스타그램 해시태그의 효용성과 가치는 입증되지 못한 반면, 노출형에 해당하는 해시태그의 정보 확산에 대한 잠재력은 확인되었다.

본 논문은 기존의 2D 전자 동화책과는 달리 유아들에게 보다 창의적이고, 극적표현력을 길러줄 수 있도록 오프라인의 출판 원작동화의 내용과 그림을 안드로이드 기반으로 3D 입체 기술을 접목시킨 인터렉티브 에듀테인먼트로 3D 입체 전자동화를 개발한다. 즉, 동화의 줄거리에 따라 살아 움직이는 장면을 인터렉티브 애니메이션 뿐 만 아니라 좀 더 생생하게 동화를 체험할 수 있는 인터렉티브 3D 입체 전자 동화를 개발한다.

한국의 과학기술정보 유통 및 분석 전문기관인 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 동북아시아 국가들간의 정보 협력과 국제 협력을 위하여 오랜기간 일본과 중국의 정보 유통 전문기관들인 JST와 ISTIC과 함께 CJK(Chinese, Japanese, Korean) 국제회의와 연구협력을 지속해오고 있다. 본 논문에서는 이들 국가간 인용정보를 매개로 하는 새로운 학술정보의 개발을 위한 기초 연구를 수행하여, KSCD 참고문헌에 출현하는 일본 및 중국의 고인용 학술지와 양국간 주제분야별 인용특성을 살펴보고 응용 서비스 사례를 제시하였다.

본 논문에서는 레이싱 게임에서 도시 맵을 빠르게 생성 및 합성할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 레이싱 분류의 게임은 고정된 영역이 아닌 넓은 영역을 이동하는 특징이 있지만 이를 위한 맵을 디자인하고 개발하는 것은 많은 시간을 요구한다. 이 문제는 큰 지형 맵을 전처리 과정에서 생성함으로써 완화 시킬 수 있지만 고정적인 맵은 게임을 지루하게 만들며 그렇다고 다양한 맵을 모두 전처리 과정에서 처리하는 것은 비효율적이다. 이 같은 문제를 해결하기 위해 우리는 전처리 과정에서 지형 패턴을 만들어 실시간에 맵을 생성하고 다양한 맵을 랜덤하게 합성 할 수 있는 기법을 제안한다. 또한, View-dependent기법을 제안하는 프레임워크를 통합시켜 불필요한 렌더링 계산을 줄임으로써 효율성을 증대시킨다. 본 연구는 Unity 게임 엔진에서 개발했으며 레이싱 게임뿐만 아니라 다양한 콘텐츠에서 활용할 수 있다.

게임 초기 진입에 있어 사용자들이 거치는 프로세스를 알아보고, 매력적인 게임 GUI는 어떻게 정의하는 가에 대한 것도 제시한다. 본 논문에서는 게임을 선호하는 유저들의 성향과 매력적인 게임 GUI는 무엇인지에 관해 다양한 방법 및 분석한 결과를 제시한다. 게임 UI의 외형이나 기능 등의 요소가 게임을 선택하는 데에 있어 어떠한 영향을 끼치는가에 대해서 알 수 있다. GUI의 통일성 및 컨셉 분석을 통해 요인을 알아보고, GUI가 사용자에게는 어떤 의미를 가지는가에 대한 것을 알 수 있다.

대표적 PvP 게임인 리그 오브 레전드나 오버워치는 다양한 캐릭터 조합으로 게임을 진행하게 하여, 매 게임마다 다른 상황을 발생시킴으로써 오랫동안 안정적인 서비스를 유지하며 흥행을 누리고 있다. 본 논문에서는 다양한 캐릭터를 사용하는 PvP 게임을 통해 캐릭터 기반 PvP 게임에서 고려해야 할 요소들을 정리하고, 안정적으로 캐릭터를 추가하고, 게임을 개발하는 방안에 대하여 제시한다.

최근 실감형 미디어에 대한 관심이 증폭되고 있으며 제조, 교육, 의료, 국방 등에 분야에서 기존 산업과 융합하여 많은 연구가 진행되고 있으며 MPEG에서도 이러한 실감형 미디어 기술에 대한 자체적인 표준화가 진행 중에 있다. 하지만 실감형 미디어에 대한 제작기술과 디스플레이기술에 대한 이슈는 있으나 콘텐츠 보호에 대한 기술 연구는 활발하게 진행되지 않고 있다. 더구나 실감형 미디어가 최근 웹하드, 토렌트 등에서 불법 유출 되고 있어 이에 대응한 저작권기술연구가 필요하다. 본 논문은 MPEG 산하에서 표준화가 진행되는 실감형 미디어 지원 포맷인 OMAF 구조를 설명하고 이에 대한 기술적 특징을 활용하여 특징점으로 활용될 수 있는 이미지 영역에 대한 선택 방안을 제안한다.

본 논문은 스마트 공장의 표면 결함 검사 시스템에서 사용할 수 있는 VVC, VOV 영상의 특징 활용에 관한 연구를 내용으로 다루었습니다. 본문에서는 VVC와 VOV 특징에 대하여 원리를 소개하고, 실험에서는 이들 특징을 사용한 표면 결함 검사의 결과를 제시하였습니다.

본 논문에서는 3차원 복원을 위한 특징점 추출 및 매칭에 대한 보다 정확한 방법을 제안한다. 이 방법은 컴퓨터 비전의 기본이 되는 분야로 복원뿐 만 아니라 SLAM과 같은 지도 작성 및 자율 운행에도 필요한 방법이다. 본 연구는 3차원 물체 복원을 위해서 사용하는 방법 중 하나인 Column space fitting(CSF)을 이용하여 turntable-image data에 적용하여 성능을 평가하여 정확성을 검증을 한다. 오늘날 3D scanner를 이용하여 물체를 3차원 모델을 획득하고 3D프린터를 이용하여 다양한 분야에 적용한다. 그러나 고가의 장비이기 때문에 접근성이 떨어진다. 본 연구는 영상들만을 가지고 기하학적 계산을 통해 3차원 모델을 획득한다. 본 연구결과는 기존의 방법인 KLT 알고리즘과 비교하여 RMSE의 값을 약 5배를 줄이는 성능 향상을 보인다.

논문에서는 스마트 공장의 표면결함검사 시스템에 사용할 수 있는 Haar, Ferns, MCT 영상의 특징 활용방법에 관한 연구를 다루었습니다. 본문에서 Haar, Ferns, MCT 특징에 관해 소개하였고, 실험에서 머신비전을 이용한 표면결함검사에 이 특징들이 사용될 수 있음을 결과를 통해 제시하였다.

인터넷 쇼핑몰, 오프라인 매장에서 구입한 제품의 포토 리뷰를 블로그, 쇼핑몰에 올릴 때 얼굴 노출을 꺼려하여 직접 사진 처리 프로그램 등을 통해 얼굴을 가리거나 사진을 얼굴 부분까지 잘라 내는 등의 번거로운 작업을 거친 후 올리게 된다. 위와 같은 불편함을 해결하기 위해 쇼핑몰, 블로그 등 인터넷 매체를 통해 포토 리뷰를 작성 할 때 얼굴이 포함된 사진을 올리더라도 자동으로 얼굴 인식 후 의상에 어울리는 소품을 합성하여 구매자가 포토 리뷰를 올리기 편한 환경을 제공하고자 한다. 이를 위해 기본적인 얼굴 추적과 얼굴 특징 점을 기반으로 한 안경과 같은 소품 합성 등이 필요하다. 본 연구에서는 실시간으로 얼굴 및 특징점을 추출하고 이를 기반으로 얼굴에 소품을 합성하는 기본 기능을 구현하였다.

본 논문에서는 음악 전공자가 아니어도 원하는 악기를 선택하여 손쉽게 자신의 음악을 만들 수 있는 GAN(Generative Adversarial Network) 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 개발하였다. 음악분야는 진입장벽이 높아 음악 전공자가 아니면 자신만의 음악을 제작하기 힘들다. 행사나 소소한 이벤트에서도 쓸 수 있는 자신만의 음악, 방송이나 1인 미디어 등에서도 저작권 걱정 없이 쓸 수 있는 자신만의 음악을 이 GAN 알고리즘 기반 음악생성 프로그램을 이용하여 비전공자라도 손쉽게 음악을 만들 수 있다.

해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.

최근 다양한 인터넷 쇼핑 서비스가 등장하고 보편화 되었다. 제주도는 국제자유도시로서 관광업에 관련된 서비스 업종이 많이 발달해 있다. 따라서 많은 수의 사업장이 무형상품을 제공하고 있다. 많은 소비자가 인터넷을 통한 구매를 진행하기 때문에 많은 사업장에서 인터넷을 통한 판매를 진행하고 있다. 이 과정에서 많은 사업장에서 오픈 마켓 관리에 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 무형상품을 위한 오픈 마켓 통합관리 시스템을 구현하였다.

최근 모바일 환경의 발달은 손안의 쇼핑을 완벽히 구현하고 있다. 특히, SNS 및 패션커머스의 발전으로 소비자는 자신이 원하는 의류를 간편하게 구매할 수 있다. 하지만, 모델 착용샷, 설명, 사진 및 댓글 등을 통해 판단하고 구입하기 때문에, 의류 특성상 직접 입어보고 판단해야 하는 실 소비자는 만족도가 떨어지고 판매자 입장에서는 반품이 증가하는 현상이 나타나고 있다. 본 논문에서는 소비자의 만족도를 최대한 높일 수 있는 2가지 요소를 감안한 모바일 쇼핑몰을 소개하고자 한다. 첫째, 소비자 체형과 유사한 모델 착용샷을 제공함으로써 구매 당시 소비자의 구매 만족도를 높인다. 둘째, 의류를 구매한 소비자가 자신이 착용한 사진을 쇼핑몰에 올림으로써 모델로써 활동할 수 있는 기능을 제공함으로써 커머스 SNS가 구축되도록 유도한다. 이를 위해 착용샷을 올리는 회원들을 위한 수수료 구조를 효율화하고 판매사, 소비자, 모델들이 활동하는 플랫폼을 구성한다.

이 연구의 목적은 기존 EPL 관련 연구들을 조사 및 수집하여 메타분석을 통해 초등학생의 고등사고력 향상에 미치는 전체 효과 크기의 산출과 다양한 변인에 따른 효과크기를 확인하는 것이다. 그래서 이 연구로 초등학생의 고등사고력 및 다양한 요인들에 대한 EPL 교육의 실제적 효과를 객관적으로 확인하고 일반화하였다. 이 연구의 결과는 1)EPL을 활용한 교육이 초등학생들의 고등사고력을 크게 향상시키는 교수학습 도구임이 확인되었고, 2) EPL을 활용한 교육은 창의적 사고력, 논리적 사고력 등의 향상에 크게 도움이 되는 것으로 확인되었으며, 3) App Inventor, Scratch, Dolittle 등이 고등사고력 향상에 미치는 효과가 큰 것으로 확인되었다.

본 논문에서는 예비 정보교사들이 학교 현장의 문제점을 고민하고, 그에 대한 아이디어를 학생 주도적으로 고안해나갈 수 있도록 하는 캡스톤 디자인 강의의 개발에 대해 논한다. 본 논문은 기초연구로서 캡스톤 디자인 교과목의 개발 과정 및 단계를 설계하고, 교과목 개발의 바탕이 되는 정보교사의 역량에 대하여 고찰하였다. 후속 연구로서 본 논문에서 선정한 정보교사의 역량을 바탕으로 학습자의 요구분석을 실시하고 실제 캡스톤 디자인 교과목을 개발하여 예비 정보교사들을 대상으로 캡스톤 디자인 강의를 실시할 것이다.

식정보사회로 전환되고 있는 현대 사회에서 국가 경쟁력을 기르기 위해 소프트웨어 교육이 중시되고 있고 이에 우리나라 교육부는 '2015 개정 교육과정'에 소프트웨어 교육을 포함시키고 있다. 초등학교에서는 건전한 정보윤리의식과 태도를 갖고 실생활 다양한 문제를 해결하는 절차를 이해하여 컴퓨팅 사고에 대한 기초 역량을 기르는 것을 목표로 하나 교육과정에서 확보된 17시간의 시수로는 정보윤리의식과 컴퓨팅 사고력 모두를 함양시키기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 선행연구들을 통해 도덕성의 4구성요소와 컴퓨팅 사고력에 대해 알아보고 이 두 이론 모두 문제해결과정에 초점을 두고 있다는 공통점을 활용하여 초등 소프트웨어 융합교육을 통해 정보윤리의식과 컴퓨팅 사고력 모두 함양할 수 있는 지도의 실제를 연구해 보기로 하였다.

최근 기존의 지식 전달 위주의 수업에서 활동 위주의 학습자 중심 수업이 각광받게 되면서 플립러닝과 프로젝트 기반 학습이 주목받고 있다. 플립러닝은 교실 수업 전에 온라인학습으로 학습자가 획득해야하는 개념들을 학습하고 교실 수업에서는 토의와 토론, 협력적 문제해결을 강조한다. 프로젝트 기반 학습은 학습자가 학습 과제를 해결하기 위해 다양한 분야의 지식을 유기적으로 통합시키고 실제적 경험과 지식을 연결함으로써 학습내용에 대한 심층적인 이해와 고차원적인 사고를 하게 한다. 본 논문에서는 플립러닝과 프로젝트 기반 학습을 통합한 플립러닝형 프로젝트 기반 학습에 대한 연구 동향 분석을 통해 향후 연구를 위한 시사점을 도출하고자 하였다.

오늘날 SW 중심사회에서 컴퓨팅 사고력은 꼭 필요한 핵심역량으로 중요성이 강조되고 있으며, 이에 따라 2015 개정 교육과정에서는 소프트웨어(SW) 교육, 정보 교육을 강화하였다. 온라인 채점 시스템은 학생들이 문제해결 소스코드를 제출하면 이를 평가하고, 적절한 피드백을 제공하므로 자기주도적인 문제해결학습 경험과 프로그래밍 스킬을 향상시키는데 도움을 줄 수 있어 사용이 확대되고 있다. 그러나 채점시스템에 탑재된 문제들은 반구조화된 형태로 되어 있어 학생들이 컴퓨팅 사고단계 중 1단계인 문제공식화(추상화) 단계를 충분히 연습하지 못할 가능성이 있다. 본 논문에서는 이를 보완한 문제해결학습 학습모형을 제안하고, 논의한다.

컴퓨팅 기술은 가상화와 분산처리 기술을 기반으로 인터넷을 통해 IT자원을 사용한 만큼의 요금을 지불하는 클라우드 컴퓨팅 기술로 발전되고 있다. pc의 성능도 고성능 서버에서나 사용되었던 데이터베이스 운용이나 업무처리를 수행할 수 있는 단계로 발전하였다. 이에 따라 정보시스템을 업무의 지속성 유지를 위해 pc에서 정보 시스템이 운용되도록 설계하였다. pc를 이용한 정보시스템은 업무의 지속성을 유지할 수 있지만 데이터에 대한 정보보호는 매우 미흡한 환경이다. 본 논문은 pc를 이용한 정보시스템에서 정보보호의 이론적 내용을 고찰하고 데이터를 안전성 있게 보호할 수 있도록 파이썬을 활용한 정보보호 시스템 설계를 연구하였다.

작업 순서 결정 문제의 목표는 다양한 작업들에 대한 최적의 처리 순서를 결정하여 총 처리시간이나 납기 지연과 관련된 지표들을 최소화하는 것이다. 나아가, 실제 생산 현장에서는 작업 처리 순서를 결정할 때, 긴급도나 고객과의 관계 등과 같은 요인을 고려하여 일부 작업들을 특정 시간 내에 완료해야 할 수 있으며, 이 같은 제약 조건을 완료 시간 제약이라 한다. 본 논문에서는 완료 시간 제약을 갖는 작업 순서 결정 문제의 개념과 특성에 대해 살펴보고, 이러한 문제를 풀이하기 위한 알고리즘 개발에 후보 순위 접근법을 적용할 것을 제안한다.

본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 본 작품은 역사적으로 존재했던 공룡에 대한 이해와 생명에 대한 존중을 알리기 위한 앱으로, 단조로움을 피하기 위해 게임형식으로 퀴즈를 풀어 공룡관련지식을 얻을 수 있도록 개발하였다. 따라서 본 앱은 공룡알부터 어미가 되는 일대기를 앱으로 표현하고자 하였으며 알에서부터 성장까지 중간중간에 정답을 맞추게 함으로써 공룡알이 시간에 따라 점점 성장하는 형식으로 꾸며졌다. 본 앱의 타겟 사용자인 유아기 어린이들의 생명에 대한 애정과 책임감을 강조하였고, 오락적인 측면을 합친 교육용 게임 어플리케이션이다.

현재 사회적인 이슈가 되고 있는 불량 식품에 대한 경각심을 아이들에게 심어주어 좋은 식습관을 유지하도록 교육하는 앱을 개발하고자 한다. 개발하고자 하는 앱은 몸에 안좋은 불량식품을 좋아하는 아이들에게 경각심을 일깨워 주며, 불량 식품에 첨가된 발암불질, 표백제 등이 성장기 아이들에게 치명적임을 인식시키는 정보제공을 하며, 게임 형식을 통해 스스로 좋은 것과 나쁜 것에 대해 확인하여 창의적 자아활동을 유도 한다. 음식에 대한 올바른 이해와 함께 성장기 어린이들의 인지 및 언어 능력을 학습하고자 개발하였다.

본 논문에서는 오목을 두는 지능적 프로그램을 설계하고 구현하였다. 규칙은 렌주 룰(renju rule)을 기준으로 하였으며, $15{\times}15$ 게임 판에서 오목을 둔다. 초기에는 문제 분석을 통하여 분석된 가중치로 판단을 하여 판단을 하여 게임을 진행하도록 하였으나, 반복된 수행의 경험적 판단을 통하여 얻은 정보로 여러 차례 수정하며 고정된 가중치를 구성하고, 이 가중치를 게임에서 돌을 놓을 때 평가 기준으로 삼도록 하였으며, 최소-최대 게임 트리(min-max game tree)를 이용하여 상대가 있는 게임을 수행할 수 있도록 하였다. 또한 프로그램 자신에게 유리한 수를 찾기 위한 탐색에서 무의미한 노드들의 전개를 줄여 제한된 시간안에 좋은 수를 찾을 수 있도록 알파 베타 가지치기(alpha-beta pruning)를 사용하도록 프로그램을 구현하였다. 이렇게 구현된 오목 프로그램은 게임을 본 프로그램과 게임 하기 원하는 주변의 일반인들에게 90% 이상의 승률을 보이고 있었다.

본 논문은 라즈베리파이(Raspberry Pi)와 각종 센서 위치 정보를 관련된 정보를 거울에 출력해주는 스마트 미러(Smart Mirror)를 제안한다. 스마트 미러는 온도 습도 등의 다양한 센서를 통해 사용자 주변 환경과 외부 환경을 결합하여 사용자에게 풍부한 정보를 제공할 수 있다. 다양한 센서와 구글 클라우드 스피치 오픈 API를 이용하여 위치 정보를 기반으로 날씨와 일정 및 음성 인식을 통해 인식된 명령에 따라 원하는 정보를 보여주는 스마트 미러를 구현하였다.

본 논문에서는 개발한 가상현실 게임의 소개와 적용기술에 대하여 서술하였다. 가상현실(Virtual Reality, VR) 게임은 기존의 게임과는 다른 몰입도와 평면을 넘은 가상의 공간, 활동적인 액션의 이점을 가지고 있고 사람들과 같이 활동적인 플레이를 더하기 위해 다중사용자 환경의 기반을 구현하고, 좀 더 활동적인 다중사용자 환경으로 만들기 위해 서로 경쟁하는 사격게임과 같이 협력하여 플레이해 나가는 디펜스게임을 개발하였다. 개발도구로는 에픽 게임스의 언리얼 엔진4 v4.19.2을 개발엔진으로 활용하였고, HTC Vive의 VR장비와 컨트롤러를 사용하여 다중사용자를 위한 VR 게임 콘텐츠를 개발하였다.

본 논문에서는 가상현실 기반의 게임과 사용자(Player)간의 상호작용이 가능한 게임 컨텐츠 개발 방법을 설명한다. 사용자는 실시간으로 본인의 움직임에 의해 변화하는 오브젝트들을 통해 게임과 소통(Communication)하고, 이를 통해 몰입감을 느낀다. 사용자와 컨텐츠의 소통이 곧 게임 내 재미의 핵심인 만큼 최근에는 이동 방식에서부터 차츰 변화가 일어나고 있다. 또한, 단순히 물건을 집거나 쏘거나 던지는 것이 고작이었던 과거의 콘텐츠(Contents)와 달리 사고(Thinking)와 문제해결을 유도하는 콘텐츠가 차츰 늘어나면서 사용자들의 만족감이 높아지고 있다. 이를 바탕으로 게임엔진인 Unreal Engine4를 이용하여 VR 어드벤처 퍼즐 게임을 제작했다.

최근 ICT산업의 주요 이슈인 가상현실(Virtual Reality, VR)은 다수의 IT기업들이 투자를 아끼지 않고 있다. 본 논문에서는 3D 디스플레이의 대표적인 HMD에 대한 장점인 몰입감, 공간감, 헤드트래킹에 대해 이해를 위해 HTC Vive을 이용해 Unreal Engine4 V4.19 게임엔진의 Level과 Gameinstance와 Actor에 대한 상호작용과 Timeline과 Random함수에 대한 이해를 기반으로 VR환경 FPS(First Person Shooter)게임 콘텐츠를 개발하였다.

본 논문에서는 제작한 가상현실 게임의 소개와 적용기술에 대해여 논한다. HTC VIVE를 이용하여 강력한 주요 게임 개발엔진 중 하나인 Unreal engine4를 이용하여 쉽게 접근 할 수 있는 VR 리듬게임 구현을 목적으로 한다. 플랫폼의 한계의 벗어나 HUD로 좀 더 현실감과 몰입을 요구하는 게임개발을 목표로 리듬감 증진 혹은 운동효과도 기대할 수 있다. 사운드 플러그를 이용하여 주파수별 스펙트럼을 시각화하여 재생되는 음원중 스펙트럼 값이 조건을 만족하면, 노트가 자동으로 생성되고 일정 시간이 경과한 후 사라지거나, 플레이어가 타격하여 점수를 획득 하는 방식으로 진행되며, 플레이어가 노트를 맞을 경우 체력값이 단계별로 낮아져 게임이 종료된다. 더 많은 곡과 맵을 추가하여 흥미소요를 늘릴 수 있으며, 단순타격이 아닌 조건이나 임무를 부여 다양성과 복잡함을 추가해 낮은 접근성과 높은 정복성을 가질 수 있다.

본 논문에서는 입시상담을 위한 챗봇 시스템을 텍스트 유사도 기반으로 개발하였다. 텍스트를 인지하여 답변을 제공해 주는 방식이며 실시간을 요하는 데이터들은 크롤링한 데이터를 가공을 한 후 사용자에게 대답을 해주고 사용자가 답변에 얼마나 좋은 정보인지 체크하여 그에 맞는 답변을 내어 준다. 사용자의 텍스트를 인식하는 것은 텍스트 유사도를 이용하여 정확하게 인지하고 사용자의 질문과 답변을 서버 DB에 저장을 하여 비슷한 질문이 있을 경우 저장된 답변과 평점을 이용하여 답변을 제공한다.

산업현장에서 직업 특성상 무거운 자재를 옮기는 일이 많다. 이때 과도한 무게로 인한 넘어짐, 신체적 피해와 끼임 사고 등 각종 일어날 수 있는 사고에 대해 개인이 조치할 수 없는 일이 대부분이다. 본 논문에서는 안전화에 IoT 기술을 적용해 작업자의 발의 압력분포도를 수집 저장하여 그 데이터를 통해 관리자가 작업자의 행동을 모니터링하고 그에 따른 무거운 자재를 들었을 때의 치우침과 균형을 판별할 수 있도록 설계하였다.

본 논문에서는 데이터 이중화 저장시스템의 장애발생으로 인한 백업서버 데이터 손실을 보호하기 위해 무 손실 실시간 데이터 이중화 시스템 설계방안을 제안한다. 이는 원본서버의 데이터와 백업서버의 데이터가 특정 시점 T에서 100% 일치하지 않는 비동기 방식을 동기방식으로 해결하기 위한 시스템 설계 제안으로, 원본서버의 데이터 생성과 동시에 실시간 데이터 백업을 목적으로 한다. 이를 위해 전송단계에서 필요한 가장 빠른 압축인 LZ4 압축 알고리즘을 기반으로 Intel AVX 명령어를 사용하여 보다 압축속도를 증진시켜 실시간 시스템을 구축한다. 또한 전송 중 보안위협으로부터 보호하기 위해 Key 전달 기법과 AES 암호화 알고리즘에 대해 기술한다.

최근 많은 사람들이 화학 제품의 부작용으로 고통 받고 있다. 이러한 문제로 사람들은 화학 제품 사용에 대해 어려움을 갖고 있다. 이런 이유로 사람들은 천연물에 관점이 집중되고 있다. 본 논문에서는 클라이언트 서버 기반의 모바일 천연 염색 서비스를 개발한다. 제시한 서비스는 클라이언트와 로컬 서버로 구성된다. 이를 통해 사용자에게 천연 염색에 대한 상세하고 체계적인 정보를 제공한다. 이 서비스는 천연 염색 관련 정보를 사용자의 이동 전화에 적시에 제공 할 수 있다.

본 논문에서는 국내 OS시장의 편중화 현상을 해결하기 위해 개발된 개방형 OS 인 구름 플랫폼에서 동작 할 수 있는 가상사설망(Virtual Private Network, VPN) Client를 암호화 기술, 터널링 기술을 적용한 사용자 인증 기반의 안전한 통신망을 제공하는 목적에서 TLS[1](Transport Layer Security,TLS 1.2) 프로토콜을 사용하여 원천기술을 개발하며 이의 고도화를 추구한다.

본 논문에서는 기존의 클라이언트 서버 환경에서 해킹에 취약한 구조를 개선하고자 새로운 형태의 클라이언트 서버 환경을 제안한다. 서버 측에는 기존의 웹 서버를 클라이언트 측으로 내려서 클라이언트가 필요한 데이터 만을 전달하는 방식으로 서버에 웹 공격 자체가 이루어질 수 없는 구조를 제안한다. 이를 통해 기존의 서버가 해킹을 당해 악성코드를 유포하고 서버의 데이터를 해킹하는 문제를 완전히 차단할 수 있음은 물론 클라이언트 PC에 악성코드가 감염되어도 서버에는 여향을 미치지 않는 새로운 패러다임을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 클라이언트 측에 USB형태의 BBS(Big Bad Stick) 하드웨어를 통하여 제안하는 환경을 검증하고 서버 측의 보안장비와의 암호화 통신을 통해 안전한 서비스가 제공됨을 증명하여 본 연구가 새로운 보안성을 갖춘 시스템임을 보인다.

최근 방범 및 보안등의 이유로 CCTV는 그 수를 판단할 수 없을 정도로 빠르게 늘어나고 있다. 네트워크의 발전으로 인해 동축 케이블에서 IP를 이용한 CCTV로 발전되었으며 이는 사업체,주택 등 다양한 곳에서 사용되고 있다. 그에 따라 IP를 기반으로 한 다양한 위협에 노출이 되고 있으며 이를 해결하기 위해 공공기관 및 업체에서도 활발히 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 IP 기반 CCTV의 위협을 방지하기 위하여 시그니쳐 기법을 통한 검증 시스템을 제안한다.

본 논문에서는 JavaCC를 사용하여 보안약점을 찾아내는 도구를 구현한다. 이 도구는 구문 정보와 흐름 정보를 이용하여 프로그램 소스 코드에서 보안약점을 찾아 진단한다. 이를 통해 컴파일러 단계별 얻을 수 있는 정보와 관련 보안약점을 연계함으로써 보안약점에 대한 진단 방법과 분석 정보의 연계를 기대할 수 있다.

공유저작물을 이용하는데 있어서 권리관리정보(RMI, Rights Management information)를 제대로 파악하지 못하거나 제대로 된 정보를 제공 받지 못하는 경우 이용자들은 저작권분쟁에 휘말릴 수 있다. 이러한 이유로 공유저작물을 제공하는 사이트에서는 공유저작물에 대한 정확하고 최신의 RMI 정보를 제공하기 위하여 통합하여 관리하고 최신의 정보로 갱신해야 한다. 하지만 동일한 권리를 가진 이미지는 다양한 이미지 포맷과 사이즈 변경에 따라 다른 형태로 유통되기 때문에 이에 대한 갱신처리가 중요하다. 본 논문에서는 이미지 특징점 기술을 활용하여 권리관리정보에 대한 중복데이터 문제를 해결할 수 있는 기법을 제시한다.

최근 PC를 비롯한 모바일, IOT 기기 등 다양한 환경에서의 사이버 공격이 기승을 부리고 있으며, 그 방법 또한 나날이 발전하고 있다. 이러한 사이버위협으로부터 개인 및 기업의 자산을 지키기 위한 근본적인 대안이 없이는 매번 반복적인 피해를 피하기 어려운 현실이다. 다양한 환경이라고 함은, 다양한 OS(Operation System), 다양한 ISA (Instruction Set Architecture)의 조합으로 이루어지는 사이버환경을 의미한다. 이러한 조합들은 일반 사용자들에게 가장 많이 쓰이는 Windows & Intel 조합의 환경과, Linux & Intel 또는 Linux & ARM 등 기업에서 서비스를 위해 쓰이는 서버 환경 등을 예로 들 수 있다. 그밖에 최근 IOT기기나 모바일 기기와 같은 환경도 있을 수 있다. 바이너리 파일에 대한 보안은 다양한 연구가 진행되고 있지만 그 범위가 방대하고, 깊이가 필요한 영역이라 진입 장벽이 높은 실정이다. 본 논문에서는 이러한 바이너리의 취약점을 분석하기 위한 첫 번째 단계로써 다양한 바이너리 파일을 하나의 정형화된 자료구조로 변환하는 바이너리 포맷 분석기의 한 방법을 제시하고자 한다. 다양한 OS와 다양한 ISA환경에서 사용되는 바이너리들에서 공통적으로 존재하는 정보들 중, 바이너리의 취약점 분석을 위해 필요한 데이터를 보다 효율적으로 수집하고, 관리하는 것이 바이너리를 통한 사이버 위협을 탐지하는 연구에서 기초가 된다고 할 수 있기 때문이다.

본 논문에서는 스마트폰과 스마트폰이 블루투스로 연결할 때 페어링 진행을 최초 1회만 하는 것에 대한 위험성에 관하여 연구하였다. 본 연구를 통하여 구현한 트로이목마 어플리케이션은 희생자 스마트폰과 페어링이 되어 있을 경우, 실행과 동시에 공격자의 스마트폰과 블루투스로 연결되도록 하였다. 희생자 스마트폰의 어플리케이션은 스마트폰의 카메라를 작동시켜 사진을 촬영하고 스마트폰에 저장된 주소록 데이터를 추출하며, 촬영한 사진과 추출한 주소록 데이터를 공격자의 스마트폰으로 전송한다. 공격자는 희생자의 스마트폰에서 탈취한 정보를 확인할 수 있다.

최근 백화점, 편의점, 미술관 등 다양한 장소에서 비콘을 활용하여 매장 내의 고객에게 쿠폰을 제공하거나 관람객에게 작품 설명 등 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 비콘을 이용하여 악성코드를 배포했을 때의 위험성을 분석하고 비콘의 신호 캡처를 통하여 비콘의 정보를 파악하는 방법에 대해 연구하였다.

본 논문에서는 NTFS 파일시스템에서 디렉토리 인덱스의 구조내에 데이터를 숨기기 방법을 적용하는데 있어서 필요한 요소들에 대한 설명과 그것의 필요성에 대하여 논하기로 한다. 기존에 발표된 이 방법은 NTFS의 디렉토리 인덱스를 유지하기 위하여 B-tree방식으로 인덱스에 대한 데이터 구조를 운영하고 있는 점을 이용하여 인덱스의 정보를 담고 있는 인덱스 레코드 안에 저장되는 파일명을 이용하여 데이터 감추기를 수행하는 방법이다. 이것을 하기 위하여 필요한 몇가지 요소가 있는데 그 중에서 파일시스템, 작업 디렉토리, 위장 파일, 숨기려는 데이터, 사용할 수 없는 문자들, 앵커파일, 분석도구 등에 대한 것들을 나열하고 해당하는 요소들이 필요성과 그에 대한 의미를 기술하고자 한다.

이 논문은 발목에 만성적인 불안정성을 가진 환자의 발목을 재사용하는 것을 방지하기 위한 것이다. 이를 위해 발목의 안쪽 굽힙과 바깥쪽 굽힘의 각도가 측정된다. 각도가 규정 된 범위 내에 있고 환자가 통증을 호소하지 않으면 정상으로 간주한다. 그러나 각도가 규정 된 범위를 벗어나서 환자가 통증을 호소하는 경우 이상이 있는 것으로 간주되어 이상 증상에 대한 치료가 필요할 것이다.

스마트폰을 중심으로 한 다양한 형태의 모바일 기기의 등장과 이를 기반으로 하는 사용자 중심의 위치 정보 서비스 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 관련된 모바일 서비스 시장의 규모 또한 매우 큰 폭으로 성장하고 있다. 특히, GPS(Global Positioning System)를 기반으로 하는 음식점 검색과 배달 음식 주문 모바일 어플리케이션은 많은 사용자를 중심으로 보편화되고 있다. 본 논문에서는 이와 같은 음식 주문과 관련하여 BLE(Bluetooth Low Energy Beacon)비콘을 사용한 실내 사용자 위치 정보 기반의 외식 매장용 모바일 서비스를 제안한다.

컴퓨터 프로그래밍 수업에 연계된 다양한 교과외 학습 활동들은 학습자들의 맞춤형 프로그래밍 학습에 많은 도움이 된다. 본 연구에서는 튜터링, 교수자 중심의 전공스터디, 학생들의 자발적 스터디 모임 등 다양한 형태의 프로그래밍 중심 교과외 학습 활동들이 연계된 프로그래밍 수업의 만족도와 학습 동기 부여에 어떤 영향을 미치는지에 대해 연구하기 위해, 참여 학생들을 대상으로 설문 조사를 하고 그 결과를 분석해보고자 한다.

최근에 운송량의 양적인 증대와 운송수단의 고급화, 가속화 추구로 물류운송 부문의 종합서비스 체계가 요구되고 있다. 특히 물류운송과 같은 분야에서는 운송비가 경영비용의 제일 큰 비중을 차지하고 있기 때문에 보다 효율적인 물류운송이 요구된다. 따라서 빅데이터를 이용한 물류운송 최적 경로선정 시스템을 설계 구현하여, 운송 분야에 최적화된 물류운송 시스템을 제안한다.

본 연구에서는 프로그래밍 학습의 성취 수준별 학습자들의 학습 성향을 분석해보고자 한다. 특히 프로그래밍 학습 성취도가 높은 학생들의 복습 패턴을 통해 프로그래밍 학습 이해도를 높이기 위한 학습 방법에 대해 연구해보고자 한다.

체감형 스포츠 게임은 신체활동이 부족한 어린이들의 활동량을 늘릴 수 있는 해결 방안으로 부상하고 있다. 기존 체감형 스포츠 게임관련 연구는 성인을 대상으로 한 연구들이 대부분이며 어린이를 대상으로 한 연구는 미흡한 실정이다. 제안하는 어린이 체감형 스포츠 게임 요소는 기존 성인대상의 체감형 스포츠 게임 요소들과 어린이 디자인 요소들의 공통 요소를 도출하고, 어린이에 맞춰 재해석한다. 도출된 요소는 적용해야 할 어린이 체감형 스포츠 게임에 맞춰 실제 요소를 도출하고, 실제 요소들을 고려하여 게임을 제작한다. 어린이 체감형 스포츠 게임 요소는 어린이를 대상으로 한 체감형 스포츠 게임 제작 및 평가 시 가이드라인으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

전문대학의 프로그래밍 수업에서 시험효과를 이용하여 학습자의 집중도를 높이고 긴장감을 유발하며 학업 성취도를 높일 수 있는 실시간 학업성취도 테스트와 피드백 방안을 제안한다. SNS와 간단한 필기구를 활용한 시험으로 교수자는 수업 전과 후의 학습자의 성취도의 변화를 쉽게 파악하며 학습자는 실시간으로 SNS를 통해 피드백을 받을 수 있다.

본 논문에서는 프로그래밍 교과에서 학습참여도가 성취도에 끼치는 영향을 규명하였다. 학습참여도는 예습참여도, 수업참여도, 복습참여도로서 학습활동별로 측정되었다. 중다회귀분석 결과, 세 개의 독립변수는 성취도를 설명하는 모형은 유의한 것으로 나타났다. 예습참여도는 성취도에 유의한 영향을 미치지 않았으며, 유의한 영향을 미치는 두 요인 중 상대적 기여도는 복습참여도, 수업참여도 순인 것으로 분석되었다. 이러한 연구결과에 기초하여 프로그래밍 교과의 성취도 향상을 위한 교수학습 전략을 제시하였다.

뷰티테크시장에서 출시하는 제품 중 영상처리기술을 반영한 다양한 뷰티디바이스가 증가하는 추세이다. 특히 스마트패키징의 경우 주목할 만한 이슈로 뷰티디바이스와 연계된 사용성 및 편리성을 갖춘 애플리케이션 개발이 중요해지고 있으며 사용자가 맞춤형 피부진단 관리 방법에 대한 뷰티정보, 분석리포트, 피부케어샵, 화장품 등을 추천받을 수 있는 뷰티솔루션이 설계되어야 한다. 본 연구는 뷰티케어시장의 전문서비스 영역과 경계를 대중화하여 사용자가 맞춤형 피부진단 관리를 할 수 있는 애플리케이션 설계에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부진단 관리 데이터 수집방법의 변수를 정의하고 사용자에게 제안, 모니터링, 뷰티 홈케어 정보, 전문서비스와의 연계방안 등 맞춤형솔루션을 제공할 수 있는 비즈니스플랫폼모델을 제안하고자 한다.

본 논문은 건설CALS시스템에 20년간 축적된 데이터를 활용하기 위해서 2018년부터 2020년까지 개발 예정인 과적단속 최적 위치 시기 예측 서비스, 비탈면 붕괴 위험도예측서비스, 도로점용(연결) 허가 가능구간 예측 서비스, 보상비 예측 서비스 등 4종의 건설CALS 빅데이터 서비스 기술 개발을 위한 현황분석을 기술하였다. 개발된 서비스는 2020년에 국토교통부 소속기관인 지방국토관리청과 국토관리사무소의 업무담당자 및 국민에게 시범 적용하여 빅데이터 서비스의 효과를 검증하고, 단계적으로 국토교통부 도로관리 업무에 적용할 계획이다.

전 세계 스마트폰 보급량은 지속적으로 증가하고 있으며 고급형 스마트폰 보다는 센서를 제거해 원가를 절감한 보급형 스마트폰이 더 많이 보급될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 자이로 센서가 없을 때의 위치 기반의 방향 탐지 방법으로써 위치를 기반으로 한 벡터를 이용하여 방향을 탐지하고, 높이 축에 대한 제한, 위치 변화 없는 회전에 대한 제한 등의 제약들을 개선할 후속 연구의 방향성을 제시한다.

사물인터넷 리모콘은 스마트폰 애플리케이션으로 제어하고 있다. 그러나 제조사가 다른 디바이스를 사용할 경우 여러 애플리케이션을 설치하여 사용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 스마트 홈 환경에서 사물인터넷 디바이스와 서비스를 통합 제어할 수 있는 사물인터넷 리모컨을 제안한다. 사물인터넷 리모컨을 WiFi를 통해 인터넷에 연결하고 서비스 서버를 통해 버튼 입력 이벤트를 다른 디바이스 혹은 서비스로 전송하여 직접 제어할 수 있는 사물인터넷 리모컨이다. 그리고 사물인터넷 리모컨의 초기 설정을 위한 애플리케이션과의 연동 테스트를 진행하였다.

본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 야생조류의 행동에 반응하는 비전기반 야생조류 퇴치 장치를 구현하였다. 저가형 라즈베리파이 보드를 기반으로 카메라센서와 OpenCV 모션탐지기법을 활용하여 야생조류의 침입을 탐지하고, 그리고 야생조류가 소리별로 반응하는 데이터를 누적시키는 방법을 활용하여 효율적으로 퇴치하도록 개발하였다. 성능평가는 야생 직박구리와 박새를 포획하여 야외 실험장에서 진행하였고 실제 환경에서도 야생조류를 퇴치할 수 있다는 결과를 보여준다.

최근 미세먼지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 미세먼지를 줄이기 위한 다양한 기술이 연구되고 있다. 본 연구에서는 기존 가솔린 이륜차의 단점을 극복하고 미세먼지 발생을 줄일 수 있는 배터리 교환식 이륜차 및 IoT 기반 지원시스템을 소개한다. 전기 이륜차에 탑재되는 IoT Edge device에서는 배터리 잔량, 배터리 ID, 위치 정보 등의 정보를 LTE-M 통신을 통해 IoT 클라우드에 전송하고, 배터리 교환이 필요한 경우 주변의 배터리 교환기 위치 및 교환 가능한 배터리 정보 전달 받을 수 있다. 현재 전기이륜차에 탑재될 IoT Edge device 및 사용자용 스마트폰앱을 개발하고 있으며, 배터리 교환기 및 클라우드 서비스 개발도 수행될 예정이다.

Recently, IoT(Internet of Things) technology is being actively used to develop smart products and services. This paper proposes the architecture and major functionalities of IoT outdoor exercise equipment using ARTIK IoT Platform. It provides an exerciser with date&time, weather information, the amount of exercise. The amount of exercise and a user's ID are sent to a service server by LTE-M modem and the server provides the exercise history by web or smartphone app. As additional functionalities, a fine dust alarm light and an emergency alarm button are embedded. The proposed system has been exhibited on CHINA SPORT SHOW 2018 held on Shanghai, China.

본 논문에서는 수동 적외선 (PIR: passive infrared) 센서를 탑재한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 실내 환경에서 사용자의 이동 방향을 인식하기 위한 방법을 제안한다. PIR 센싱 소자는 사람의 이동 방향에 따라 구별이 가능한 신호를 발생시키는데, 4개의 PIR 센서를 $45^{\circ}$씩 증가하도록 배치한 센싱 시스템을 개발하여 실내 천장에 설치한 뒤 6명의 사용자로부터 인식 범위 내에서 움직이는 동안 PIR 센서 신호를 수집하였다. 수집한 원시 데이터와 특징 데이터를 추출하여 딥러닝 알고리즘을 적용한 인식률을 실험하였으며, 제안한 센싱 시스템과 딥러닝 알고리즘이 사용자의 움직임을 99.2%%로 인식할 수 있음을 보였다. 또한 한 개의 센서만을 이용하였을때에도 98.4%의 정확도로 사용자의 움직임 방향을 탐지하였다.

국내 제약 산업은 상위 30대 기업이 전체 생산 매출의 55.1%를 차지하는 불균형적인 구조를 가지고 있으며, 중소업체들은 공급자 과잉의 힘든 상황 속에 처해 있다. 이러한 가운데 중소제약업체를 중심으로 기존 설비를 활용하여 외국 제약회사의 Original 의약품을 복제한 Generic 의약품을 생산하여 납품하는 OEM/ODM 방식의 위탁생산이 증가하고 있다. 또한 글로벌 바이오의약품을 중심으로 CMO(Contract Manufacturing Organization) 생산에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구에서는 의약품 위 수탁 사업에 있어서 영업사원의 핵심역량인 정보제공, 전문성, 판매기술, 태도 및 관계형성, 업무유연성이 고객 만족에 미치는 영향을 분석하여 CMO업체의 경쟁력 강화를 위한 방안을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 배터리의 온도를 고려하여 효율적으로 고속 충전할 수 있는 방법에 대해 제안하였다. 제안된 방법은 충전하고자 하는 배터리의 온도에 따라 충전에 필요한 전압과 전류의 양을 조절하여 최적의 충전 환경을 만들어 배터리의 수명을 감소시키지 않는 최적의 충전 환경을 제공하는 것이다. 충전으로 인하여 배터리 내부에 있는 전해액, 활물질, 분리막 등의 반응성이 증가되어 배터리의 온도 상승과 수명 단축이 발생되는 현상을 고려하여 배터리의 열 발생으로 저하되는 충전량을 보상할 수 있도록 전압 또는 전류의 량을 조절하여 초기의 충전량을 유지할 수 있도록 하는 고속 충전 방법이다. 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해 리튬이온 배터리를 이용하여 일반적인 충전과 비교하여 실험하였다. 실험 결과 존 논문에서 제안한 방법이 기존의 충전방법보다 고속으로 충전되어 효율성이 입증되었다.

본 논문은 PV시스템과 조명제어 알고리즘을 이용해 건물에너지 감소 ICT 융복합 플랫폼 개발에 관한 연구내용을 보여준다. 개발 된 ICT 플랫폼은 비 주거 건물 환경에서 전력을 절감 할 수 있으며, 건물에너지 감소를 위해 조명부하 감소에 중점을 두었다. 본 연구는 이를 위해 LED 디밍 알고리즘을 설계 및 적용하고, ESS 및 PV와의 연계를 통하여 건물에너지 절감 시스템을 제안한다. 제안 된 시스템은 ICT 융합 플랫폼과 LED제어 알고리즘으로 구성 되어 있으며 ICT 플랫폼은 계통 및 ESS 전력 제어/관리 및 모니터링을 수행하고, LED제어 알고리즘을 통해 상황인지기반 조명부하감소를 수행한다. 본 논문에서 제안 된 시스템의 연계 신뢰성을 시뮬레이터 및 에뮬레이터를 통하여 성능 분석을 하였다.

자동차 부품산업은 자동차산업의 후방산업으로 완성차 메이커 제조산업의 조립용인 중간재 산업으로 부품의 품질에 따라 완성차의 성능이 좌우된다. 자동차 산업구조상 완성차에 종속적인 사업구조로 부품사의 독자 성장이 어렵고 수익성이 완성차업체에 종속 된다. 자동차부품사의 대형화 및 생산공정 자동화 변화로 기존의 수직계열화된 부품 공급 관계에도 변화가 예상되며, 완성차업체는 통합적인 시스템 부품을 생산할 수 있는 글로벌 대형 부품업체에 의존하는 상황이 전개될 수도 있다. 이와 같은 위기와 변화를 극복하기 위해 본 연구에서는 산업구조분석을 자동차 부품산업에 적용하여 자동차부품산업의 경쟁력제고 전략을 도출하고자 한다.

본 연구에서는 텍스트 네트워크분석을 활용하여 국방분야 연구의 핵심 주제어와 연구주제를 분석하고 이를 통해 전체 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지의 국방대학교 학위과정 논문을 대상으로 국방분야 연구현황을 진단하고 지식구조를 구성하였다. 8년간 누적된 논문 710건의 초록을 분석하여 총 6,883개의 단어를 추출한 후, 단어의 논문 등장 빈도수와 단어간 링크수를 파레토 법칙에 따라 상위 20%의 기준으로 총 270개의 단어로 추출하였고, 컴포넌트 분석을 통해 최종 170개의 핵심 주제어를 도출하였다. 이 핵심 주제어를 통해 중심성 분석과 응집구조를 분석하여, 국방분야에 대한 총 6개의 지식구조 그룹을 도출하였다.

한국섬유산업은 위기에 직면하고 있으며, 해외진출이 증가하고 있다. 한국 섬유산업이 세 번째로 많이 진출하고 있는 인도네시아는 세계4위 인구라는 거대내수시장과 낮은 임금으로 생산직인력채용이 용이하여 외국인 직접투자가 섬유분야에서 가장 활발히 진행되고 있으며 이중 한국의 직접투자액이 5위이다. 이제는 인도네시아로의 진출과 기존 산업의 지속적인 성장과 발전을 위한 새로운 전략을 수립하여 어려움을 극복해야 할 때이다. 하지만, 인도네시아 진출 한국 섬유(원단생산)업체의 견해를 반영한 개발 전략은 거의 없다. 본 연구에서는 인도네시아 섬유산업의 특징과 구조를 파악하고, 선행연구를 통한 SWOT 분석을 종합 도출하여 현지 업체의 견해를 반영한 발전전략을 제시하고자 한다.

네트워크 커뮤니티 (NC)는 이종의 연결인 물리적 네트워크(PN)와 가상 네트워크(VN)를 망라하여 네트워크 내에서 나의 위치를 파악하고자 하는 분석방법으로서, 사용자가 NC 내에서 다른 노드에 얼마나 영향력이 있는지를 분석할 수 있다. 본 논문에는 NC 모델링 기법을 이용하여 실제 세계를 대변하는 PN과 VN을 방향성 있게 연결하여 '나'의 영향력이 실제로 변화하는 실험적 모델을 제시하였으며, 이 영향력 모델의 수치적 평가를 실험을 통해 제시하였다.

4차 산업혁명에서 핵심은 지능정보기술이다. 데이터를 처리하고 활용하며 새로운 유형의 정보를 생성하여 보유하여야만 급변하는 정보사회를 선도할 수 있다. 이제는 자급자족식의 데이터 수집에서 벗어나, 개방형 혁신환경을 조성하여 외부의 기술, 지식, 아이디어 등을 수용하여야 한다. 내 외부의 유연한 관계형성과 소통창구를 마련하여 유기적인 협의체를 구성하는 것이 중요하다. 이를 위하여 인천국제공항공사에서는 개방형 혁신 플랫폼 기반의 연구관리지원시스템을 구축하였다. 스타트업 플랫폼, R&D 협업지원, 연구관리지원 등 세 가지 요소로 구성된 본 시스템을 통해 기업의 사회적 책임 완수와 일자리 창출에 기여할 것으로 기대된다. 또한 프로세스 정립을 통한 연구 관리로 표준화된 연구과제관리 플랫폼을 마련하였다. 이를 통해 인천공항은 미래를 준비하는 공항 R&D 추진 체계 구축을 완료함으로써 일류 혁신 기업의 기반을 조성하였다.

최근 특허분석의 중요성이 부각되고 있다. 특허분석을 위해 검색된 특허 중 노이즈 특허를 분류하는 작업은 많은 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 효율적인 특허분석을 위한 노이즈 특허 분류 성능의 비교를 진행한다. 그리고 비교한 결과를 통해 노이즈 특허 분류에 최적의 모형을 찾는 것을 목표로 한다. 듀얼 카메라 특허 603건을 이용하여 실제 실험을 실시한 결과, 나이브 베이지안 분류 모형의 분류 성능이 가장 우수하였다.

기존의 부상기술 예측은 주로 정성적으로 이루어졌으나, 이는 많은 비용이 요구된다. 이에 대안으로 개발된 기술의 다양한 정보를 포함하는 특허를 활용한 정량적 방법이 있다. 기존에 특허 출원 건수를 이용한 정량적 예측 방법은 적은 출원이 이루어지는 부상기술 특허를 파악하는데 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해, 선행연구에서는 추세선의 기울기를 사용하여 부상기술을 예측하였다. 그러나 출원 건수가 많은 핵심기술의 기울기가 크게 도출되므로 여전히 부상기술 파악에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 기술들의 Patent Power를 이용하여 상기 문제를 해결하며, 연도별 Patent Power의 변화를 이용하여 기울기를 구하고 부상기술을 예측한다. 또한, 최다 출원인을 확인하고 경영전략을 제시한다. 실험으로는 AR 분야의 특허 중 USPTO에 공개된 특허만을 사용하며, 부상기술로는 G02B가 도출되었다.