비디오 서비스들이 등장함에 따라, 이를 위한 데이터 센터의 수요도 증가하였다. 이러한 데이터 센터의 서버들은 서로 다른 주변 온도를 보이는데, 높은 주변 온도는 높은 CPU 온도를 유도한다. 높은 CPU 온도를 낮추기 위해 CPU의 전압 및 주파수를 낮추는 온도 조절 정책이 수행되어 서버의 성능을 저하시킨다. 특히, 서로 다른 사양의 이기종 서버들에서는 주변 온도에 영향으로 인해 서버들의 성능이 역전될 수도 있다. 본 논문에서는 이기종 서버들에서 서로 다른 주변 온도가 서버의 성능에 미치는 영향을 중심으로 비디오 트랜스코딩 성능을 비교 분석한다.

본 논문에서는 컴퓨팅 시스템에서 발생 할 수 있는, CPU와 GPU 간의 병목현상을 개선방안으로 통신 방식에 대해 비교 분석하였다. CPU와 GPU 간에 발생할 수 있는 병목현상의 해결방법으로, 두 구성 요소 간의 성능 구성 외의 통신방식을 개선 방법으로 PCIe와 NVLink를 비교하고, 성능 극대화 방안을 모색한다. NVLink 연결 방식의 통신 방식을 변경하였을 때 성능을 비교해 봄으로써 병목현상 해소 및 성능 향상에 우수한 결과를 낼 수 있다.

데이터센터 인프라 관리 사양의 조각화를 방지하기 위해 일관된 표현을 제공하는 관리 표준 인터페이스가 필요하다. Redfish API는 데이터센터 인프라를 관리하는 차세대 관리 인터페이스 표준으로, 다양한 하이퍼컨버지드 및 하이브리드 인프라, Metal as a Service (MAAS), OpenBMC 등 차세대 데이터센터 관리 서비스 모델들이 이를 지원하고 있다. 대표적인 인프라 관리 오픈소스 프로젝트인 OpenBMC를 활용함으로써 Redfish 서비스를 제공하였으며, 이를 실제 서버에 실험적으로 적용하여 동작 가능함을 확인하였다. 대규모 오픈소스 프로젝트를 활용함으로써 구현 비용과 시간을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 안정적인 서비스 제공도 기대할 수 있다.

현재 드론을 이용한 측량 기술은 '드론 사진측량' 방식이 일반적이다. '드론 사진측량' 방식은 드론의 고질적인 문제점인 배터리 문제와 모델링 시 시간이 오래 소요된다는 단점이 있다. 따라서 효율적이고 새로운 방식의 드론 측량 기법이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 드론을 활용하여 수치지적의 경계점 좌표 기반의 새로운 측량 방식을 제안하여 경계 복원 측량의 효율성을 향상시키고자 한다.

반려동물의 건강상태를 확인하기 위해 심박수, 호흡수의 변화를 관찰하는 것이 중요하다. 측정을 위한 웨어러블 장치를 통해 심박수를 측정하기 위해 무선 통신 기술을 이용하여 실시간으로 센서 데이터를 수집하고 그 추이를 볼 수 있도록 해야 한다. 반려동물에 장착되는 웨어러블 장치의 특성상 무거운 고용량의 배터리를 사용할 수 없다. 따라서 저전력 통신 기술인 BLE를 사용하여 실시간으로 센서 데이터를 전송하도록 하고, 이 데이터를 스마트폰에서 수집하여 실시간으로 그래프를 그리고, CSV 파일로 저장한다. 구현된 애플리케이션을 통해 센서 데이터의 변화를 직관적으로 분석할 수 있으며 차후 분석할 수 있는 데이터를 얻을 수 있었다.

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 환경에서 머신러닝을 활용해 에스컬레이터 이상 감지 및 결함 분류를 하는 연구를 진행하였다. 엣지 컴퓨팅 기반 머신러닝을 사용해 에스컬레이터의 이상 감지 및 결함 분류를 위한 OneM2M환경을 구축하였으며 에스컬레이터에서 발생하는 소음에서 고장 유형에 따라 나타나는 주파수를 이용한다. Edge TPU를 활용해 엣지 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화함으로써 엣지 컴퓨팅 환경에서 이상 감지와 결함 분류를 수행할 수 있다.

본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.

본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 이상을 감지하고 잔존수명을 예측하는데 사용되는 중요한 지표 중 하나인 체인의 신율을 측정된 소음을 통해 계산하려고 한다. 본 연구에서는 Edge에서 측정한 소음데이터를 기반으로 스텝 체인의 특성을 고려하여 소음데이터의 파형을 분석하여 체인으로부터 발생되는 특징을 감지하고 해당 특징을 이용하여 대역통과필터와 최소분산을 이용하여 스텝 체인의 신율을 측정한다.

해가 갈수록 여러 요인들로 인하여 장애인 인구는 증가하고 있다. 하지만 이러한 장애인들을 위한 주변기기의 발전은 미흡한 상황이며 더욱이 장애인들의 여가를 위한 놀이문화, 기술들은 더욱 발전이 더딘 상태이다. 여가 활동은 장애인의 행복에도 직관적인 영향을 끼치는 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 장애인들 중 손과 같은 신체를 움직이기 어려운 중증 지체장애인을 위한 오목 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 구현한 오목 플랫폼은 음성인식을 기반으로 사용자가 오목알을 착수하고 싶은 좌표를 음성으로 입력시키면 Dobot 즉 로봇암을 통하여 착수점에 오목알을 착수한다. 실험에선 Google Vocie To Text API를 Python 환경에서 사용하여 사용자의 음성입력을 받았으며 Dobot Studio의 Script에서 입력된 음성 값을 오목판에 1대1로 맵핑시켜 정확한 위치에 착수할 수 있도록 구현하였다. 본 논문의 연구 결과를 응용하면 오목에만 국한되는게 아닌 다양한 보드게임을 구현할 수 있다.

본 논문에서는 CCTV를 통해 얻은 영상에서 얼굴을 인식하여 자동으로 출석 여부를 체크하는 시스템을 소개한다. 이 시스템은 CNN을 바탕으로 RetinaFace 모델을 사용하여 얼굴을 탐지하고, 탐지된 얼굴을 ArcFace 모델로 R⁵¹²의 목표 공간으로 임베딩한다. 기존 데이터베이스에 등록된 얼굴과 CCTV를 통해 얻은 얼굴들의 임베딩 벡터 사이의 Angular Cosine Distance를 측정하여 동일 인물인지 판단하는 매칭 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 두 모델을 동시에 사용할 최적의 환경을 파악하고, 마스크 착용으로 얼굴의 하단부가 가려지는 폐색 문제에 더욱 효과적으로 대응하여 매칭 성능을 높이는 방법을 제안한다.

이형 데이터 간의 정보 전송과 교환을 가능하게 하는 유연한 트리 구조의 특성은 인터넷 및 IoT 환경에서의 대량 데이터 저장·전송·교환 등에 있어서 XML이나 JSON에서 주요하게 사용된다. 사용성에 있어서는 수월한 반면에, 감추어져 있는 가치있는 정보들을 트리 구조의 대량 데이터들로부터 찾아내는 것은 일반 단순 구조의 데이터에 비해서 훨씬 어려우며 복잡하고 난해한 문제들을 발생시킨다. 이는 트리가 갖는 계층 구조 때문이다. 본 논문에서는 계층 구조를 갖는 대량 트리 데이터들을 보다 단순한 리스트 구조로 변형한 후 해당 구조로부터 가장 자주 발생하는 유용한 정보들을 추출하는 방법을 제시한다.

본 논문에서는 코로나19 사태로 인한 팬데믹(pandemic) 현상으로 인해 또래와 단절된 아동들의 정서발달을 위해 인공지능 낙서 로봇인 Doodle Robot을 제안한다. Doodle Robot은 또래 형제가 없는 아동에게 함께 그림을 그릴 수 있는 그림친구로서 아동의 정서적 발달에 기여한다. YOLO 알고리즘을 사용하여 객체검출기능을 구현하였고 낙서 Data는 Quick! Draw Dataset에서 추출하였다.

이전 연구에 존재했던 영상에서 이미지를 추출하여 학습 데이터로 사용 할 때 시계열성을 고려하지 않은 상태에서의 검증은 정확하지 않을 수 있음을 설명한다. 정확한 형체를 가진 물체의 경우 매 프레임 마다 일정한 모양을 유지할 가능성이 크지만, 기체나 액체처럼 유동성이 큰 형태를 분사 혹은 방류 할 때 순간적인 간섭 혹은 분산에 의해 실제 값이 분사 량 혹은 방류량과 다를 수 있다. 본 연구에서는 이전 연구 중 Yolov3와 youtube 영상을 이용하여 연기 형태를 추출하고, 이를 Resnet에 학습시킨 연구를 이용하여 이와 비슷한 사례의 연구에서 나타날 수 있는 검증 오류들을 설명한다.

최근 블록체인이 활성화되면서 블록체인 시장 및 블록체인 모델의 활용도가 늘어나고 있다. 그중 하이퍼레저 패브릭은 프라이빗 블록체인의 대표적인 플랫폼이다. 하이퍼레저 패브릭에서 클라이언트는 트랜잭션을 보증 피어에게 전송할 때 사전에 정해진 보증 피어에게만 전송한다. 이는 트랜잭션의 실행 비용 및 보증 피어의 성능을 고려하지 않아 보증 시간을 증가시키는 문제가 발생한다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 트랜잭션의 실행 비용에 따라 효율적으로 보증 피어를 라우팅하는 기법을 제안한다.

최근 허가형 블록체인 기반 프로젝트가 늘어남에 따라, 블록체인 솔루션과 여러 응용 프로그램을 개발하기 위한 플랫폼인 하이퍼레저 패브릭을 도입하는 회사들이 많아지고 있다. 그러나 하이퍼레저 패브릭 네트워크 구성 시, 각 구성요소의 네트워크 지연 시간을 고려하지 않고 네트워크를 구성하면 트랜잭션 보증 시간이 늘어날 수 있다. 본 논문에서는 하이퍼레저 패브릭 네트워크에서 각 구성요소 간 네트워크 지연 시간 차이를 고려하여 트랜잭션 보증 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 라우팅 테이블을 수정하여 네트워크 지연 시간 차이를 발생시켰고, 지연 시간과 트랜잭션 보증 시 걸리는 시간을 합산하여 트랜잭션 보증 시간을 측정하였다. 실험을 통해, 기존 방법의 트랜잭션 보증 시간보다 제안한 방법의 트랜잭션 보증 시간이 약 1/3 정도 감소하는 것을 확인하였다.

최근 마이크로서비스 아키텍처(Microservice Architecture)를 도입하는 프로젝트가 많아짐에 따라 컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스의 필요성이 증대되고 있다. 쿠버네티스 환경을 구성하고 서비스를 테스트 및 배포하기 위해서는 클러스터링을 하고 yaml파일을 작성하고 적용하여 자원을 생성하는 등의 작업이 필요하다. 이렇게 반복되는 작업을 자동화하기 위해 기존에는 쉘스크립트를 사용하는데, 이를 사용하기 위해서는 쿠버네티스 및 인프라에 관한 기초지식이 있어야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 마이크로서비스를 위한 웹 기반의 배포 시스템을 제안한다. 웹을 통해 배포하고 테스트할 수 있어 기초지식이 없어도 사용할 수 있다. 웹에서 프로젝트 개발자로부터 도커 이미지와 사용할 포트번호 및 레플리카 개수를 입력받아 배포를 요청하면 쿠버네티스 환경에 배포하고, 필요한 자원들이 배포가 완료되면 엔드포인트를 제공한다. 그리고 배포된 서버의 엔드포인트에 요청을 전송하고 응답이 오는 것을 확인할 수 있어 활용성이 높다. 이 시스템은 쿠버네티스를 이용하여 복수 개의 파드(Pod)를 유지하여 가용성을 보장하고 빠르게 배포가 가능하게 한다. 또한 이미지가 업데이트되면 웹에서 요청하여 클러스터에 새 버전의 이미지로 배포한다.

KMPlayer는 2015년부터 국내 기업으로 개발된 세계적으로 넓게 확산된 국산 미디어 플레이어 프로그램이다. 현재는 IOS, Android 버전이 모바일 버전으로 출시되어있다. KMPlayer 안드로이드 어플리케이션은 천만 명 이상의 다운로드 수를 보유하고 있고, 많은 사용자 수를 기반으로 발생하는 방대한 데이터들은 분석 기준에 따라 다양한 형태의 그래프 보고서로 만들어지고 있다. 본 논문에서는 KMPlayer 사용 국가들의 활성 사용자 수 그래프를 분석해, 각 국가에서 발생하는 문화적, 사회적 사건이 KMPlayer 안드로이드 버전의 활성 상용자 수 그래프에 어떤 영향을 미치는지, 그리고 역으로 활성 사용자 수 그래프의 변화가 현실의 어떤 사건을 반영하고 있는지에 대해 연구하고자 한다.

본 논문에서는 작은 크기의 한글 디지털 글자디자인의 형태 개발을 위한 기초 연구를 제안한다. 이 제안은 모든 디지털 디바이스에서 사용하고 있는 작은 크기의 한글 디지털 글자디자인의 판독성(Legibility)과 가독성(Readability) 향상시킨다. 또한, 디지털 디바이스에서 작은 크기의 한글을 읽을 때 우리 눈의 피로도를 덜어주고 보기 편안한 글자디자인의 기본 방향을 제시한다. 본 논문에서는 제안하는 한글 디지털 폰트는 기존 구글 폰트인 Noto Sans Korean 디지털 폰트를 기반으로 작은 크기 한글 글자디자인을 제안하였다. 작은 크기의 글자디자인 연구의 결과는 다음과 같다. 기존 한글 디지털 폰트의 비례보다 첫째, 제안하는 글자의 비례가 넓어지고. 둘째, 글자의 획 두께가 두꺼워지며, 셋째, 글자 돌기의 크기가 증가하고, 넷째, 글자의 여백이 증가해야 한다.

본 연구는 문화유산 데이터의 효과적 정보 시각화 방안을 탐색한다. 문화유산 데이터는 역사적 사회적 맥락 속에서 충실히 이해될 수 있기에, 지리적 평면과 시간 축으로 이루어지는 3차원 시공간 큐브상에 문화유산 데이터들을 배치하는 것은 문화유산의 특성을 반영하면서도 통시적·공시적 조망을 동시에 제공하는 유익한 시각화 방안이 될 수 있다. 이를 확인하기 위해 문화유산 컬렉션 데이터를 지도 평면과 시간 축으로 구성된 시공간 큐브 상에서 탐색·체험할 수 있는 웹 어플리케이션과 AR 어플리케이션을 구현하고, 이에 대한 사용자 평가를 실시했다. 평가 분석 결과 문화유산 데이터의 3차원 시각화는 데이터에 대한 총체적 시야를 제공하고 새로운 체험에 대한 관심과 호기심을 유발하는 한편, 낯선 형식으로 인한 인지적 피로가 뒤따를 수 있어 대상 데이터의 특성, 매체 형식의 특성, 사용자의 경험적 이해, 인간의 지각방식을 고려한 다각적 정보 체험 설계가 필요할 것으로 파악되었다.

본 논문에서는 고정밀 3차원 데이터의 획득, 복원 및 랜더링과 그에 따르는 고속처리에 필요한 효율적인 기술 소개 및 이에 따른 문제점에 대해 소개한다. 또한 3차원 데이터를 획득하기 위한 하드웨어에 대한 소개와 그에 필요한 SDK 등의 차이점 및 특징에 대해 소개하고, 이를 복원 및 랜더링 할 때의 이슈에 대해 소개한다. 특히 렌더링에서는 대용량의 고정밀 3차원 데이터에 대한 실시간 처리 문제에 대해 소개하고, 이러한 이슈들을 해결하는 이론에 대해 간단히 소개한다. 본 논문에서는 기존에 소개되었던 기술과 그에 따른 문제점에 대해 소개하고, 이와 관련된 사항에 대해 해결하는 방법에 대해 소개한다.

온라인 게임 시장에는 현금거래가 꾸준히 이루어지고 있다. 현금거래는 게임 회사에게 불이익을 주는 존재이며, 일부 유저들에게도 피해를 주고 있기 때문에 많은 게임 회사에서 현금 거래를 방지하기 위해 노력을 하고 있다. 본 논문에서는 유저들 사이에 일어나는 현금거래에 대해 분석하고 이를 토대로 현금거래를 방지하는 방안을 제시하고자 한다.

최근 코로나19 영향이 가장 컸던 2020년 1분기 동안 전세계 모바일 게임은 전년 동기 대비 약 18% 증가한 약 123억 건이 다운로드 됐으며, 소비자 지출은 약 2% 증가한 약 166억 달러를 달성한 것으로 나타났다. 그러나 글로벌 게임시장의 규모가 상승하는 가운데 국내에 출시된 모바일게임을 전체적으로 살펴보면 게임성이 향상되지 못한 부분에 대해서 글로벌 게임 경쟁력에 대한 해결방안이 마련되어야 할 것으로 생각한다. 본 논문에서는 게임의 재미요소와 관련해서 다양한 내용으로 게임 사용자들의 의견을 알아보면서 게임을 플레이하는 사용자 측면에서 의견들을 분석한 결과 재미요소가 게임의 품질을 결정하는 중요한 부분으로 사용자들과의 소통, 피드백을 통해 의견을 받고 수렴해주는 커뮤니케이션이 매우 중요함을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 현재 운영되고 있는 온라인 게임에서 실력을 겨루는 형태의 경쟁적인 온라인 게임들에서 사용되어지고 있는 게임 핵이 게임에 미치는 영향을 제시한다. 그리고 게임 핵을 검출하기 위한 객체 인식 기술로 실시간 정보 획득이 가능한 YOLOv3 알고리즘을 사용하였다. 이는 속도가 빠른 객체인식 기술이며 이미지 속 물체의 외관 뿐만 아니라 전체적인 컨텍스트까지 학습을 진행한다. 그리고 나아가 게임 핵 검출을 위한 개발 및 운영적 측면에서 어떻게 지원돼야 하는 등의 내용을 제시한다.

본 논문에서는 자동차 블랙박스를 사용하여 촬영된 비디오에서 자동차 사고 발생 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 객체 추적 과정에서 구한 조감도 좌표를 사용하여 각 차량 사이의 거리에 기반을 두고 교통사고 여부를 판단한다. 그런데 거리만을 사용하여 사고 여부를 판단하는 경우 자동차가 밀집된 주·정차 환경에서는 오검출의 확률이 높아질 수 있다. 이를 위해 각 차량에 대한 움직임 벡터를 계산하고 벡터 간의 정보(사잇각과 크기 등)를 사용하여 차량의 주·정차 여부를 판단한 후 사고 검출 대상에서 배제할 수 있도록 한다. 주·정차 판단 여부를 통해 사고 검출의 정확도를 향상할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.

본 논문에서는 구현 장치에 연결된 다양한 인터페이스를 갖는 영상취득장치들 중에서 선택된 장치의 영상을 무선망을 통해 다수의 영상수신장치들에게 해당 영상을 전송하고, 원격으로 연결을 관리하는 영상송신시스템 디자인[1]의 하드웨어 구현 내용을 기술한다. 구현된 영상송신시스템 보드는 활용 요구 환경에 맞춰 영상취득을 위한 고정된 4개의 컴포지트 및 범용 USB 인터페이스, 무선 송수신 인터페이스, 전반적인 제어를 위한 CPU 모듈 등으로 구성된다. 원격의 영상수신장치들은 제안하는 구현된 송신시스템에 접속하여 개별채널을 확보하고 선택한 영상취득장치의 해당 영상을 직접 수신하고 해당 영상취득장치를 제어할 수 있다. 이를 위해서 연결된 다수의 외부 영상수신장치들과의 연결관리와 해당 영상취득장치의 제어 등과 같은 기능들을 제공하기 위한 하드웨어 보드를 구현하였다.

본 논문에서는 스마트 폰 등의 영상수신장치들이 원격으로 접속하여 다양한 인터페이스를 갖는 영상취득 장치들 중 하나를 선택하여 제어하면서 해당 영상을 수신할 수 있는 영상송신시스템을 제안한다. 제안하는 영상송신시스템은 우선적으로 야간의 물리적 보안을 위한 영상취득용 초저도 카메라를 위해 고정된 4개의 컴포지트 및 USB CAM 활용을 위한 인터페이스들 및 이를 위한 해당 기능들, 영상수신장치들이 무선으로 접속하여 채널을 확보하기 위한 Soft-AP 기능, 접속된 영상수신장치들에게 해당 영상을 전송하며 이렇게 연결된 다수의 장치를 제어하는 등의 전반적인 관리를 위한 기능 등으로 구성되는데, 이러한 기능들의 소프트웨어적 구현에 비중을 두어 기술한다.

In this paper, we analyze and compare the performance of different publish and subscribe protocols in the real application environment. This paper provides a horizontal comparison of current publish/subscribe protocols in terms of security, throughput, and delay performance. Thanks to the use of lightweight frameworks, the MQTT protocol has demonstrated excellent performance in terms of delay performance. However, the AMQP protocol has more advantages in security and throughput. Although the REST/HTTP protocol has the worst delay performance, it is excellent in terms of compatibility because it is based on the HTTP protocol.

Non-convex 최적화 문제의 복잡도를 완화하도록 해주는 오목함수 결정규칙을 제안한다. 전송용량을 나타내는 유틸리티 함수는 신호와 간섭의 함수이며, non-convex이다. 유틸리티 함수를 간섭관점에서 분석한다. '상대간섭'과 '간섭주요화'를 정의한다. 상대간섭은 D2D 수신단에서의 간섭레벨을 나타낸다. 간섭주요화는 간섭을 주요간섭으로 간략화한다. 간섭주요화를 기반으로 하는 오목함수 결정규칙을 제안한다. 실험결과를 통하여 유틸리티 함수는 상대간섭 0.1 이하에서는 오목함수임을 확인하였다.

Sum Utility를 최적화하는 Convex Optimization Algorithm을 제안한다. 일반적으로, Sum Utility 최적화 문제는 Non Convex Optimization Problem이다. 하지만, '상대간섭'과 '간섭주요화'를 활용하여 Non Convex Optimization Problem이 간섭구간에 따라 Convex Optimization으로 해결할 수 있음을 확인하였다. 특히, 유틸리티 함수는 상대간섭 0.1 이하에서는 오목함수임을 확인하였다. 실험결과 상대간섭이 작아질수록 제안하는 알고리즘에 의한 Sum Utility는 증가함을 확인하였다.

최근 악성코드의 발전은 사이버 위협의 전방면에 걸쳐 영향을 주고 있다. DDoS, APT를 포함한 스팸 발송 등과 같은 사이버 공격은 악성코드를 기반으로 한다. 또한 이에 대응하기 위해 다양한 형태의 악성코드 솔루션이 존재하고 있다. 악성코드 솔루션은 오픈소스와 상업용 프로그램으로 나눌 수 있는데 상업용 프로그램은 악성코드뿐만 아니라 PC관리의 전반적인 부분을 담당하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니처 방식과 해시DB를 이용한 방식 등 다양한 방식이 있다. 본 논문에서는 오픈소스기반 악성코드 솔루션을 비교하여 어떠한 방식이 더 효과적인가를 분석하였다. 이를 통해 악성코드 방지 프로그램을 개발하려는 개발자가 비용효과적인 악성코드 탐지 방법을 잘 선택할 수 있는 가이드라인을 제공한다.

본 논문에서는 안드로이드 위치 센서를 기반으로 경기도 긴급재난지원금의 사용처에 대한 정보를 사용자들에게 제공하는 '가치살림' 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 간소화 된 회원가입과 시간과 장소에 구애받지 않는 스마트폰 애플리케이션을 제공하여 접근성이 높인다. 또한 남녀노소 편리한 사용을 위하여 단순한 화면구현과 사용처 위치, 길 안내, 사용처 정보 제공, 내 위치 등의 필수 정보를 제공한다. 사용자는 즐겨 찾는 지역 또는 본인의 거주 지역, 현재 위치를 기반으로 긴급재난지원금 사용처의 정보를 알 수 있다. 경기도 각 시군의 지역화폐 가맹점 현황 정보는 경기도 데이터 드림의 지역화폐 가맹점 현황 Open API를 통해 가져온다. 또한, 긴급 재난 지원금의 사용처의 위치 정보와 사용자의 위치는 경기도 데이터 드림의 지역화폐 가맹점 현황 Open API에서 각 사용처별 위도와 경도 값과 Google Map을 통해 구현한다.

본 논문에서는 Android 앱 기반의 새로운 문화재 관광 가이드 서비스를 제안한다. 본 서비스는 Google Map API와 문화재청에서 제공하는 전국 지정문화재 현황 API를 활용하여 문화재의 위치와 음성 가이드 서비스를 제공한다. 먼저 자신의 위치를 기반으로 주변의 문화재를 지도에 마커를 통하여 표시 해준다. 이는 위치 검색을 통하여 위치를 지정하여서도 가능하다. 마커가 표시된 문화재에 NFC태그를 설치하여 태그를 할 때 음성 가이드 서비스를 제공한다. 뿐만 아니라 마커가 표시된 문화재의 정보를 리스트로 나타내어 정보를 쉽게 확인할 수 있도록 한다. 이 서비스를 통해 기존 여행 가이드를 통해 제공받던 서비스를 무료로 편리하게 제공받을 수 있으며 이로 인해 더 많은 문화 관광이 활성화 될 수 있다.

본 논문에서는 스마트폰의 GPS 센서와 구글 지도기반의 즉석 모임 정보제공 연동이 자유로운 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 안드로이드 내장 센서를 이용하여 현재 위치를 기준으로 반경 1Km을 파란색 반원으로 표시하며 빠르게 접근할 수 있는 모임을 확인할 수 있다. 그리고 즉석 모임 중 자주 이루어지는 택시, 테니스같이 혼자 할 수 없는 운동, 등과 같이 주요 모임별로 다르게 표시하여 정보를 보지 않아도 직관적으로 어떤 유형인지 알 수 있도록 구현한다. 또한, 마커를 클릭하면 해당 모임에 관한 정보를 확인할 수 있고, 장소 근처에 가면 알람을 보낼지 선택할 수 있는데 지도 하단에 버튼을 통해 알람 설정한 모임을 관리 할 수 있다. 위치기반 알람을 통해서 모임에 대한 정보를 까먹지 않게 계속 알려줌으로써 참여율을 높일 수 있도록 구현한다.

본 논문은 발열 검사시에 QR코드를 이용해 1차적인 본인인증 단계 후 K-NN알고리즘을 통한 얼굴인식으로 2차적인 본인인증 을 거친후 비대면식으로 발열검사가 가능한 방법을 제시하였다. 이를 통해서 추적관리 뿐만 아니라 CCTV영상을 통하여 확진자 발생시 인접 인원 추적까지 가능하고, 신속한 추적관리가 가능하게 제공하였다.

코로나19의 확산은 기업의 근무환경에 변화를 가져오고 있다. 최신 IT기술을 활용한 재택근무, 이동원격근무, 원격근무센터와 같은 원격근무가 대표적인 사례이다. 하지만 원격근무는 특성상 기업의 보안정책의 적용범위를 벗어나 사이버위협에 상대적으로 더 많은 노출을 동반한다. 본 논문에서는 최근 국제사회에 대규모 확산이 일어나고 있는 코로나19와 같은 감염병 확산의 영향 또는 조직의 필요에 의해 정보통신기술을 기반으로 원격근무로의 근무형태로 전환하려는 기업이나 기관 등에서 보다 안전한 근무환경을 구추하기 위한 방법의 하나로 원격근무에 대한 위협 및 위험을 분석한다. 분석결과를 활용하여 조직의 보안담당자는 안전한 보안체계를 구축하기 위한 솔루션 선택에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

인터넷 사용 인구가 증가하면서 이제 사이버공간은 우리 생활에서 중요한 인프라가 되었다. 최근 인터넷 침해사고의 추세는 주로 금전적인 이익을 얻기 위하여 발생하고 있으며, 그 수법이 갈수록 지능적이고 복합적인 기법들을 사용하여 대응과 분석이 점점 어려워지고 있다. 인터넷 침해사고는 이제 특정 개인, 기업의 문제가 아닌 사회적, 국가적 이슈가 되고 있다. 이처럼 인터넷 등 정보통신의 발달에 따른 생활의 편리함 등 순기능과 함께 해킹 등과 같은 역기능도 피할 수 없는 상황이다. 침해사고에 대한 대응은 특정 계급에 국한되는 것이 아니라 사이버공간을 이용하든 모든 사용자가 대비를 해야한다. 사이버 위협에 지속적으로 대비하고, 침해사고 예방 및 대응 수준과 사용자들의 보안 인식을 높혀 개인, 기업, 국가의 안전을 보장해야 할 것이다. 이에 본 연구에서는 침해사고 사례를 바탕으로 분석해 개인 인터넷 이용자들에게 인터넷 침해사고 예방 및 대응요령을 제공한다.

매크로 프로그램에 의한 피해는 꾸준히 보고되어 왔다. 최근 코로나 19로 인해 마스크 품귀 현상이 발생하여 매크로 프로그램을 이용한 구매가 사회적 이슈로 떠오르면서 매크로에 대하여 법적 처벌을 하는 등 매크로에 대한 관심이 부각되고 있다. 본 논문에서는 매크로 프로그램을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 매크로 탐지를 위해 access.log의 다양한 필드를 분석하고, 이 중 매크로 식별에 효과가 있는 필드를 추출하여 매크로를 탐지한다. 제안하는 기술의 효과성 검증을 위해 매크로의 공통적인 기능이 포함된 매크로 프로그램을 직접 제작하고, 실제 구매 웹사이트와 유사한 판매 사이트를 제작하여 실험을 통해 제안하는 방법이 매크로를 효과적으로 탐지하는 것을 보인다.

북한의 사이버 공격은 매년 증가하고 있으며 공격 수행인력 또한 6,800여 명으로 지속 늘어나고 있어 우리에게 큰 위협이 되고 있다. 그럼에도 불구하고 현재까지 북한의 사이버 공격사례 분석은 각각의 사건에 대한 개별 현황분석밖에 되지 않아 큰 시각에서의 공격 기술 유형이 어떻게 변화하였는지와 관련된 연구가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 우선 사이버전의 일반사항 및 공격 기술을 확인하고 최근 3년간 발생한 북한의 사이버 공격사례를 조사하여 세부적으로 사용된 주요 공격 기술의 유형을 확인하고자 한다.

우리나라에 대한 사이버 공격의 배후로 추정되는 북한의 사이버조직에 우리는 얼마나 알고 있을까? 사이버 공간의 특성상 공격 흔적이 남지 않기에 언론사들은 북한의 사이버조직과 관련하여 일관된 정보를 거의 제공하지 못하고 있다. 따라서 갈수록 진화하는 북한의 사이버 공격에 효과적으로 대비하기 위해 본 논문에서는 비록 인터넷에 공개된 자료(논문, 기사 등)라 할지라도 이를 통해서 북한 사이버조직 현황 및 주요 공격사례를 중심으로 관련 정보를 살펴보고자 한다.

본 논문에서는 IoT 취약점 탐지 시스템과 취약점 데이터베이스 구축 방안을 제안한다. 동적 웹페이지 제어기술 기반의 크롤링 기법으로 펌웨어를 수집한 후, 패킹된 펌웨어 파일을 Binwalk, FMK를 활용하여 추출하고 Qemu 에뮬레이팅 기반의 실제 서비스를 실행시키는 시스템을 구현하여 펌웨어 취약점을 탐지할 수 있는 환경을 구축한다. 구축된 시스템을 통하여 수집, 추출, 에뮬레이팅 과정에서 생성된 데이터와 연계되어 탐지된 취약점 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스를 제안한다. 제안된 시스템과 데이터베이스를 통하여 IoT 기기 펌웨어의 취약점을 탐지하고 예방을 할 수 있을 것이라 기대한다.

소스 코드가 없는 악성코드를 분석하거나 소프트웨어 취약점 분석을 위해 바이너리 분석이 요구된다. 바이너리 분석을 위한 도구 중 어셈블러는 사용자의 입력 없이 컴파일러 내부에서 수행되기 때문에 사용자 관점의 연구는 많지 않다. 그러나 바이너리 분석 과정 중 역어셈블과 중간언어(Intermediate Representation)의 정확성을 검증하기 위해 사용자가 어셈블리어를 입력하여 결과를 확인할 수 있는 어셈블러가 요구된다. 본 논문에서는 어셈블리어를 바이너리 코드로 변환하는 어셈블러 도구를 함수형 언어인 F#으로 구현하여 어셈블리 과정을 효율적으로 설계한 어셈블러 도구를 제안한다. F#의 강력한 패턴 매칭 기능을 사용하여 수백개의 명령어를 일괄적이고 직관적으로 처리하는 과정을 설계하고 구현하였다.

정보 서비스를 포함한 웹 서비스에서 사용자 의도를 파악하는 것은 해당 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위한 중요한 단서가 된다. 본 연구는 과학기술 대표 정보 서비스인 ScienceON에 맞춤형 서비스를 도입하기 위해 사용자가 해당 서비스를 사용하는 과정에서 발생시키는 사용자-서비스 간 상호작용인 사용자 행동을 분석하고 사용자 의도를 파악하여 동적으로 맞춤형 서비스를 제공하는 방식을 제안한다. 특히, 사용자 행동 상태 전이 모델을 도입하여 사용자가 반복적으로 행하는 검색 행동과 내비게이션 행동을 추적하고 의도를 파악할 수 있도록 한다. 288,200 건의 웹 로그 분석을 통해 만들어진 상태 전이 모델과 특정 사용자 로그를 분석하여 본 연구가 어떻게 사용자 의도를 파악할 수 있는 지를 보여준다.

다양한 장치와 상황을 인식하여 사람에게 필요한 장치를 제어하는 기술 중 사람의 모션 인식을 활용한 응용과 서비스가 증가하고 있다. 이러한 기술들은 카메라를 이용하여 사람의 모션을 캡처하는 방식과 센서를 이용하여 상황을 유추하는 방식이 대표적이다. 그러나 사람의 모션을 인식하는 기존의 방식들은 큰 단위 움직임을 추적하기 때문에 드론제어와 같이 섬세하면서도 시간적으로 효과적인 작업이 필요한 응용 분야에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 사람의 손가락 동작을 기반으로 드론의 정밀하면서도 간편한 제어가 가능한 모션 인식 체계를 설계한다. 손가락 모션 인식 기반의 드론제어는 드론 축구 등과 같이 신속성과 정밀성이 필요한 분야의 서비스로 확장될 수 있다.

본 논문에서는 청각장애인의 의사소통을 위한 안드로이드 애플리케이션 시스템 구현 결과를 보인다. 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)의 STT(Speech to Text) API를 이용하여 음성 인식을 통해 대화의 내용을 텍스트의 형태로 출력한다. 그리고 TTS(Text to Speech)를 이용한 음성 합성을 통해 텍스트를 음성으로 출력한다. 또한, 포그라운드 서비스(Service)에서 가속도계 센서(Accelerometer Sensor)를 이용하여 스마트폰을 2~3회 흔들었을 때 해당 애플리케이션을 실행할 수 있도록 하여 애플리케이션의 활용성을 높인 시스템을 개발하였다.

스마트시티로 가는 첫걸음이자 핵심이라 할 수 있는 IoT 기술이 우리의 삶을 변화시키고 있다. 원격에서 집 내부의 상태를 확인하며 조정할 수 있고, 집 내부의 상황도 영상을 통해 확인할 수 있게 되었다. 이처럼 IoT 기술은 우리 삶의 편리함을 제공하고 중요한 요소가 되었지만, IoT 환경 관리의 주체가 사용자 개인이거나 IoT 환경상태를 모니터링하며 관리할 수 있는 수단이 없어 관리가 되지 않고 있고 공격을 받아도 사용자가 알 수 없다는 특성 때문에 IoT 보안에 있어 심각한 문제를 일으킬 수 있다. 이러한 문제에도 불구하고 IoT 보안에 대한 인식과 IoT 환경에 특화된 관리 시스템은 갖춰지지 않고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 데이터 분석 및 시각화 솔루션인 Elastic Stack을 활용하여 손쉽게 IoT 환경을 관리하고 상태를 시각화하여 제공하는 IoT 환경 관리 시스템을 제안한다.

무선 센서 네트워크에서 모바일 싱크의 도입은 기존의 고정된 위치의 싱크를 사용하는 WSN에서 발생하는, 싱크 주변 노드들과 외곽 노드들 간의 에너지 불균형 문제(에너지 핫스팟 문제)를 어느 정도 해결할 수 있게 하였다. 그러나 모바일 싱크의 에너지 제약으로 인해 싱크가 모든 노드를 방문하여 데이터를 수집할 수 없기 때문에, 앵커(또는 헤드)라고 불리는 특정 노드에서 데이터를 모으고, 모바일 싱크는 이러한 앵커 노드들만을 방문하는 방법이 널리 사용되고 있다. 최근 연구에서는 모바일 싱크가 보다 효율적으로 에너지 불균형 문제를 해결하기 위하여 모바일 싱크 이동 경로 및 앵커 노드 선정 최적화 방법이 활발히 연구되고 있다. 본 연구에서는 태양 에너지 기반 센서 네트워크를 위한 영역 기반 앵커 선정 기법 및 모바일 싱크 이동 경로 선택 기법을 제안한다. 제안 기법은 각 노드가 수집하는 태양 에너지의 활용을 최대화하고, 에너지 핫스팟 문제를 완화하기 위해 두 개의 라인(영역)을 설정하고 이 라인을 따라 앵커 노드가 선정된다. 모바일 싱크는 데이터 수집을 위해 이 두 라인을 왕복 이동 경로로 택하여 라인 내의 앵커 노드를 방문한다. 실험을 통해 제안 기법이 기존 기법보다 에너지 불균형 문제가 완화되어 노드의 정전 시간이 줄어들고, 이에 따라 모바일 싱크에서 수집되는 데이터의 양이 증가하는 것을 확인하였다.

NB-IoT(Narrow Band Internet of Things) is an emerging LPWAN(Low Power Wide Area Network) radio technology. NB-IoT has many advantages like low power, low cost, and high coverage. However low bandwidth and low sampling rates also lead to poor positioning accuracy. This paper proposed a solution to optimize positioning accuracy under the OTDOA(Observed Time Difference of Arrival) approach by utilizing MLR(Multiple Linear Regression) models. Through the MLR model to predict the influence degree of weather(temperature, humidity, light intensity and air pressure) on the arrival time of signal transmission to improve the measurement accuracy. The improvement of measurement accuracy can greatly improve IoT applications based on NB-IoT.

본 연구에서는 사이즈코리아에서 2015년 이루어진 제7차 인체치수조사 데이터 중 60대 남성의 치수와 2014년에 이루어진 고령자인체치수조사 데이터의 70대와 80대 남성의 치수를 분석하여 신체적인 노화가 주로 나타나는 연령 구간과 노화에 따른 노년 남성 체형의 변화에 대한 특성을 살펴보고자 하였다. 노년 남성의 경우 대체로 66-68세 사이와 75-77세 사이 그리고 84-85세 사이에 급격한 노화현상이 나타나게 되고 60대와 70대에는 서서히 노화가 진행되다가 대체로 80대에 들어서면서 노화가 심화되어 신체적으로 체형의 변화가 급격히 나타나게 된다. 연령의 증가에 따른 노화의 현상으로 신체의 둘레, 너비, 높이 등에서는 변화가 심화되나 둘레, 너비, 높이에 비해 두께의 경우에는 변화가 크지 않은 것으로 분석되었다. 또, 노년 여성의 경우에는 등이 굽는 현상이 나타났으나 노년 남성의 경우에는 여성과는 반대로 뒤로 젖혀진 체형이 나타나 차이가 발견되었다. 따라서 의복패턴 제작 시 앞중심길이와 등길이 설정에 있어서 노년 여성과는 반대로 등 길이를 짧게 하는 패턴상의 수정이 요구된다.

최근 급증하고 있는 다문화사회에서 다문화 가정의 가족 구성원의 안정적인 상태로의 정착과 특히 그 자녀들이 '건강하고 행복한 한국인'으로 동반 성장할 수 있는 방안 마련이 현재 주요 과제 중 하나라고 할 수 있다. 무엇보다도 한국의 저출산율은 사회를 구성하는 문제와 인구 노동력 감소로 이어져 국력까지 약화시킨다. 이를 해소할 방안 중 하나로 외국인들을 부족한 한국사회의 인구로 보충하는 것이다. 다문화 가정을 통한 자녀 출산과 그 자녀들로 하여금 성인인구를 늘리는가 하면 다문화가정의 자녀들이 사회의 구성원으로서 올바른 성장과 건강하고 행복한 한국인이 될 수 있도록 돕는 일이 우리 한국의 심각한 사회적 상황을 안정적으로 잘 지탱할 수 있는 길이다. 무엇보다도 감정의 기복이 심한 청소년기를 겪고 있는 다문화 가정의 청소년들의 학교생활적응과 관련된 연구의 필요성은 매우 중요한 역역이라고 볼 수 있다. 이에 본 연구는 학교생활적응에 중요한 작용을 하고 도움을 줄 수 있는 연구들의 필요성에 관한 방안들을 모색하고 향후 연구에 적용함으로써 학교생활에 대한 적응력을 높일 수 있는 기초적인 자료가 제공될 수 있도록 하는데 목적이 있다.

코로나바이러스의 세계 확산, 발병 이후 사람들의 실내활동 증가와 건강, 면역에 대한 관심은 많이 증가했다. 이에 맞춰 더욱 정교하고 바른 정보에 의한 스마트헬스케어 역시 관심이 증대되고 있다. 여기서 이야기하는 스마트헬스케어의 범위는 영상 장치를 비롯해 다양한 센서를 활용해 신체활동을 모니터링하고 분석하며 기존의 방식보다 더 객관적인 정보를 제공해 주는 것을 말한다. 위 기술과 대중의 관심을 바탕으로 하여 본 연구에서는 다중 모드 센서를 신체에 부착하여 신체활동을 모니터링 하는 시스템 개발을 목적으로 한다. 하드웨어 설계 부분에서 설계가 완성된 Arduino nano 33 Sense를 이용하여 스마트 헬스 실험 시간을 대폭 줄였다. 또한 운동과 같은 시계열 데이터를 분석하기 좋은 LSTM 기법을 채택하였으며, 개발된 모델을 추후 활용할 방안에 대해 논하였다.

Metabolic syndrome (MS) is increasing as obesity increases in Korea. In this study, we investigated the relationship between MS and gallbladder polyp (GBP). We examined 9,861 subjects who visited a single health-screening center in Jeju between January 2009 and December 2019. MS was defined according to the revised National Cholesterol Education Program criteria. Multiple logistic regression analysis was performed after adjusting for age to evaluate the association between the components of MS and GBP. The estimated rates of MS and GBP among subjects were 28.5% and 4.8%, respectively. Multivariate analysis suggested that MS (odds ratio[OR] 1.405, P=0.006) was the only independent factor affecting GBP. In our study sample, MS was correlated with GBP. The prevalence of gallbladder polyp increased with an increase in the risk factors indicating MS.

본 연구에서는 맞음새가 우수한 고등학교 남학생의 교복 셔츠 개발을 위하여 사이즈코리아의 제7차 인체 치수조사 중 16-18세 남학생의 치수를 분석하였다. 자료를 분석하여 고등학교 남학생의 상반신 체형을 유형화하고 유형별 체형 특성을 파악하고자 하였다. 이를 통하여 교복 셔츠 개발에 필요한 기초자료를 얻고자 하였다. 상반신 체형요인은 상반신 너비/둘레, 상반신 높이, 어깨길이, 상반신 길이, 어깨처짐 등의 5개 요인으로 분류되었다. 체형은 어깨길이는 길고 상반신 둘레와 너비는 작고 좁으며, 상반신 높이는 낮은 '긴 어깨 마른 체형', 상반신의 둘레와 너비가 크고 넓으며 상반신 길이가 길고 상반신 높이는 낮은 '긴 상체 비만 체형', 상반신길이가 길고 어깨가 많이 처져 있으며, 어깨길이는 짧고 상반신 두께와 너비, 높이는 중간 정도인 '짧은 어깨 보통 체형', 상반신 높이가 높고 어깨길이는 길며, 상반신길이는 짧고 어깨는 처지지 않았며, 상반신 둘레와 너비는 중간 정도인 '긴 어깨 보통 체형' 으로 분류되었다.

본 논문의 목적은 비대면 교육 상황에서 왜 대학생들이 유튜브 중독에 빠지는지를 조사하는 것이다. 이를 위하여 연구모형을 개발한 후, 대학생들을 대상으로 한 설문조사를 실시하였다. 총 113부의 설문 자료로 구조 방정식 모형을 사용한 데이터 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 외로움 정도가 높을수록 유튜브 이용 동기는 높은 것으로 나타났다. 둘째, 시간 보내기와 즐거움 동기가 높을수록 유튜브 중독 정도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 유튜브 중독의 한 원인은 시간 보내기 혹은 줄거움 동기의 유튜브 시청이며, 그 대책 중 하나는 외로움을 극복하는 것이라는 시사점이 있다.

배우자상속에 있어서 독일 등 다수 선진국들은 배우자 일방의 사망 시 부부재산제에 따른 청산을 통하여 생존배우자를 고정적으로 배우자상속분을 확보해줌과 동시에 철저히 보호를 하고 있는데, 우리나라 가족법에서는 다른 나라들에 비해 생존배우자에게 일정비율의 상속분만을 인정하고 있어 생존배우자의 상속권을 실질적으로 강화될 수 있는 방안이 필요하다고 본다. 특히 2014년 법무부 민법개정위원회의에서 현행법상 배우자 상속제도를 해결하기 위하여 제1008조의4 배우자의 선취분 조항과 제1008조의5 배우자의 선취분 침해에 있어서 회복청구권에 대한 조항신설이 논의 되어 국민들의 높은 호응이 있었음에도 불구하고, 생존배우자 법정상속분을 상향조정을 하게 되면 기업상속 등에 문제가 발생한다는 논리로 개정안은 입법예고도 못하는 상황에 이르게 되었다. 또한 초고령화사회에 살고 있는 생존배우자의 노후생활 보장과 직계비속과 공동으로 상속받는 경우 직계비속의 수에 따라 배우자의 상속분의 유동성 등이 문제점으로 대두되기 때문에 합리적인 생존배우자의 상속분 상향조정되는 입법안이 새롭게 시작되는 21대 국회에서 조속히 마련되기를 기원하는 차원에서 생존배우자의 효율적인 입법방안을 제시하고자 한다.

호텔기업은 최고의 서비스를 주고받는 산업으로 다른 기업과의 비교우위를 위하여 우수한 인력개발을 통해 조직의 효율성을 확보하는 전략에 초점을 맞추어 왔다. 따라서 본 연구는 호텔종사원을 연구대상으로 선정하여 첫째, 관계갈등이 조직시민행동에 영향을 미칠 것이다, 둘째, 과업갈등이 조직시민 행동에 영향을 미칠 것이다. 셋째, 관계갈등과 조직시민행동과의 관계, 과업갈등과 조직시민행동과의 관계에서 셀프리더십의 조절을 살펴보았다. 자료 수집을 위한 설문조사는 서울 경기도 지역의 특급호텔 종사원을 대상으로 400명에게 설문을 실시하였다. 분석결과를 예측해보면 첫째, 관계갈등은 조직시민행동에 유의미한 관계를 미칠 것으로, 둘째 과업갈등은 조직시민행동에 유의미한 관계를 미칠 것으로, 셋째, 셀프리더십은 관계갈등과 조직시민행동간의 관계에서 조절변수의 역할을 넷째, 셀프리더십은 과업갈등과 조직시민행동에 조절효과를 미칠 것으로 판단되어 진다. 조직시민행동의 예측변인으로서 관계갈등과 과업갈등에 대하여 탐색적인 수준에서 연구가 이루어졌음에도 관계갈등과 조직시민행동 그리고 셀프리더십의 상호작용을 다룬 연구가 이루어진 것에 의미가 있다. 또한 관계갈등과 조직시민행동의 관계를 조절하고 과업갈등과 조직시민행동과의 관계를 조절할 것으로 예측되어지는데 이는 후속연구의 바탕이 될 수 있을 것이다. 이런 연구결과를 바탕으로 조직의 관리자는 관계갈등과 과업갈등을 최소화 하고 조직시민행동을 높일 수 있는 방안에 대한 다양한 자기개발 및 프로그램을 개발하고 종사원에게 제공하여 건실한 조직문화를 이루어야 하겠다.

본 연구는 학업중단청소년 패널조사 5차년도 조사(2017년) 데이터를 활용하여 학업중단 청소년의 진로불안이 우울에 영향을 미치는 과정에서 외적 보호요인으로 작용하는 사회적 관계(부모애착, 또래애착)와 내적 보호요인으로 작용하는 자아탄력성의 매개효과를 검증하고자 한다.

본 연구는 코로나19 상황에서 대한민국 긴급재난지원금의 모습을 주요 신문사 뉴스 기사들을 통해 분석하고 그 결과를 제시하고자 한다. 분석대상은 2020년 3월 22일부터(긴급재난지원금 첫 보도) 5월 31일까지, 중앙일간지(11개 신문사)의 '긴급재난지원금' 관련 신문기사들이다. 신문기사 분석방법론은 관련 연구주제가 선행연구가 축적되지 않는 상황에서 나름 가치 있는 연구접근법이다. 본 연구에서는 뉴스기사 빅데이터 분석 서비스인 빅카인즈를 활용하여, 관련기사의 뉴스 트렌드, 연관어, 관계도 등을 분석하여 제시하였다. 본 연구는 향후 해당 분석대상을 가지고, 보다 밀도 있고 깊이 있는 언어네트워크(의미망) 분석으로 확장해 나갈 계획이다.

본 연구는 오늘날 특수교육의 가장 핵심적인 방법론인 '통합교육'을 다룬 중앙일간지 뉴스 기사의 변화과정을 분석하였다. 신문자료는 오늘날 빅데이터 시대의 하나의 가치 있는 분석대상으로 부각되고 있다. 또 언론사 뉴스 분석방법론은 관련 학문 연구자의 언어가 아닌 일반 시민들의 인식수준을 확인하는 데 도움을 준다. 본 연구의 결과는 2000년 이후 20년간의 시간대를 10년 단위로 분할하여, '통합교육'의 모습이 어떻게 전파되었는 지를 확인하였다. 본 연구는 분석대상 자료를 기초로 하여, 객관적인 연구방법론을 추가하여 보완해 나갈 것이다.

이 연구는 선행연구를 바탕으로 아파트경비원에 대한 감정노동에 대한 경비원들의 경험을 통하여 나타나는 문제점과 이에 대한 효율적인 발전방향을 제시하는데 있다. 심층면담 범주와 결과 크게 3가지로 나누었으며 첫째. 경비원들이 인식하는 감정노동인식은 높은 것으로 나타났다. 또한 주민들의 욕설 및 인격모독에 따른 스트레스 증가로 인해 의욕저하로 이어져 왔다. 둘째, 열악한 근무환경에 따른 휴게시간이 보장되지 않으며 경비업무 외적인 업무를 더 많이 수행하는걸로 나타났다. 셋째, 입주민들의 경비업무에 대한 이해도가 낮았으며 수평적 관계가 아닌 갑을관계로 인식하는 경향도 나타났으며. 또한 거기에 따른 부당한 업무지시로 인해 높은 노동강도를 보이고 있는 것으로 나타났다. 따라서 법 개정을 통하여 인권에 사각지대에 놓인 아파트경비원을 보호할 장치가 마련되어야 할 것으로 판단되며, 입주민들의 경비업무에 대한 이해도를 높이고 나아가 처우개선 및 근무환경개선이 필요하다고 사료된다.

본 연구의 목적은 장애인활동지원제도의 현황 및 문제점을 살펴보고 정책적 개선 방안을 제안하는데 목적을 두고자 하였다. 이를 위해 보건복지부 통계자료를 활용하여 전국의 장애인활동지원 서비스기관들의 현황과 서비스에서 나타나는 문제점들에 대해 파악하였다. 정책적 개선방안으로 장애인활동지원 기관정보 조회서비스의 표준화된 제공, 장애인 본인에게 적합한 지원 기관이 선정 될 수 있도록 정보 제공, 서비스 만족 향상에 이용자의 특성과 욕구를 신속하게 파악, 개별 서비스의 특성상 활동 과정에서 발생할 수 있는 갈등관리 대응, 개선이 필요기관 전문가의 지도 및 컨설팅 제공, 우수기관 사례관리를 통해서 노하우 공유, 회계프로그램을 효율적으로 수행을 위한 전문가 파견 및 지원을 통하여 서비스가 개선 될 수 있도록 정책적 제안을 하고자 한다.

본 논문에서는 경찰청에서 제공하는 2019년 민간경비업체와 민간경비원의 현황을 통해서 민간경비의 다양한 해석과 사각으로 이론적 기반을 마련하는 것을 목적으로 한다. 민간경비업체와 경비원 수는 총 5356개와 16만 3177명으로 나타났다. 현황으로 살펴본 민간경비업의 특징은 크게 4가지가 나타났다. 첫 번째 민간경비업체 수와 경비원의 수가 수도권으로 집중되었다. 기계경비원을 제외하고 53%~89%가 수도권(서울·경기·인천)에 집중되었다. 두 번째, 시설경비에 대한 집중이다. 시설경비가 민간경비업체와 경비원 수에 차지하는 비율은 각각 83%와 86%를 차지함으로써 경비업법에 의한 구분이 아닌 경비원은 곧 시설경비원을 뜻하는 것처럼 느껴지게 되었다. 세 번째, 비정상적인 신변보호 업체 수와 경비원 수이다. 2019년 기준으로 신변보호 업체의 수보다 신변보호원이 없는 상황이 발생하고 있고, 이는 허가만 유지, 시설경비업무와 경계모호, 신고 누락, 자체경비 전환으로 인한 것으로 보인다. 네 번째, 특수경비업의 특수성이다. 국가중요시설에서 일하는 특수경비원은 국가의 정책에 따라서 한국공항공사의 한공보안파트너스, 인천공항공사의 인천공항경비를 자회사로 하고 정규직 전환을 진행 중에 있기 때문에 특수경비업체 수와 경비원 수의 변화는 불가피한 것으로 보인다.

본 연구는 다문화청소년 패널데이터 3차년(2013년)부터 7차년(2017년)까지 패널조사 데이터를 활용하여 다문화청소년의 이중문화수용성이 성취동기에 미치는 영향에 있어 시간의 흐름에 따른 변화를 분석하고자 한다. 이를 위해 잠재성장모형을 이용한 이중문화수용성과 성취동기 간의 상관관계 및 인과적 관계를 규명하는 방법을 적용하였다.

수명의 연장과 생활수준의 향상으로 인해 건강하고 아름다운 삶에 대한 관심과 욕구가 높아지고 이에 따라 미용 서비스 산업은 급격한 신장을 이루었고 이러한 미용업의 발달로 인해 미용분야는 전문화·세분화 되고 있다. 하지만 현재 우리나라는 이러한 미용업의 발전을 뒷받침할 수 있는 독립적 미용업 관련 법률을 갖추지 못하고 공중위생관리법으로 미용분야의 규율이 이루어지고 있다. 이에 미용산업의 독자적인 발전을 도모하고 미용업의 특성에 맞는 법적 규제를 위해서는 미용관련 독자적인 법률의 제정이 요구된다. 미용관련 독자적 법률의 제정의 방향은 면허권자를 보건복지부 장관으로 하고, 전문분야별 세부적 면허제도를 마련함이 필요하다. 또한 학력에 따른 지식이나 기술을 고려하여 면허의 종류에 따라 할 수 있는 업무범위 또는 개설영업범위를 달리하는 방법 등을 마련하여야 하고, 미용업에 대한 면허제도의 합리적 정비를 전제로 미용업 개설의 신고제는 유지됨이 타당하다.

형사소송법 제106조에서 '범위를 정하여 출력 또는 복제하는 방법이 불가능하거나 압수의 목적을 달성하기에 현저히 곤란하다고 인정되는 때에는 정보저장매체 등을 압수할 수 있다'의 규정과 제122조에서 '급속을 요하는 때'의 예외 규정을 근거로 스마트폰 압수·수색과정에서 범죄혐의와 관련성에 대한 구분 없이 정보가 무분별하게 탐색 복제되는 등 기본권을 침해하고 있으며, 영장주의 원칙에 반하는 위법한 집행이 되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급압수 후 사후영장 발부 전에 별건의 범죄혐의를 확인하거나 증거로 활용한다면 위법한 압수에 해당할 수 있는 디지털증거 압수·수색 원칙의 문제, 디지털정보의 검색과 추출과정에서 참여권 보장의 문제, 스마트폰 정보에 대한 무결성 확보 등을 문제점으로 도출하였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 사전영장 없는 범죄사실과 관련성이 없는 정보의 탐색이나 추출 금지, 정보검색이나 추출과정에서 피압수자의 참여권 보장 및 디지털증거 분야 전문가로부터 조력을 받을 권리 보장, 무결성 확보를 위한 절차적·실체적 적법절차 준수 등 개선방안을 제시하였다.

본 연구는 국내 건설 산업에서 현장프로젝트조직 사업 참여자를 대상으로 프로젝트 참여자간 간 통제유형에 따라 협력과 프로젝트 성과에 어떠한 영향을 주는지를 살펴보고자 하는 실증연구이다. 본 연구에서는 통제 구분을(산출통제(Output Control), 과정통제(Process Control), 사회통제(Social Control))의 통제 유형에 따라 현장프로젝트 참여자간 협력과 현장프로젝트성과에 어떠한 유의한 영향을 미치며 또한, 국내 건설산업에서 현장프로젝트조직의 특징을 실증분석을 통하여 알아보고자 한다.

모바일 결제는 모바일 거래 성공에 중요한 역할을 하고 있는 요소이다. 모바일 간편 결제란 일반적으로 재화, 서비스 이용에 연관된 결제를 모바일 단말기로 처리하는 것을 말하는데. 모바일 폰의 높은 보급률과 사용자의 편리하고 즉각적인 결제에 대한 니즈에 의해 모바일 결제는 금전적 거래를 성사하는데 중요한 채널로 인식되고 있다. 모바일 간편결제 시장이 급성장세를 보이면서 카드를 갖다 대거나 인증만으로 결제하는 세상이 빠르게 확대되고 있다. 스마트폰 제조사를 비롯해 플랫폼 및 유통업체, 결제시장의 전통 강자인 각 금융사에 이르기까지 간편결제 시장의 주도권을 놓치지 않기 위한 경쟁도 더욱 달아오를 것으로 전망 된다. 그럼에도 불구하고 미래의 잠재적 주요고객이면서 현재 사용하고 있는 청소년들에 대한 모바일 간편 결제 서비스 이용현황에 대한 연구는 아직 미흡하다. 청소년들이 모바일 간편 결제에 대해 어떻게 생각하고 있는지 확인해 보고자 한다.

인터넷 시대에 있어 사회관계망 서비스(SNS, Social Network Service)는 기존의 커뮤니케이션 중심의 기능에 더하여 다양한 개성과 새로운 형태의 플랫폼으로 지속적으로 변화하고 있다. 많은 나라에서는 자신들만의 독특한 특징을 반영한 SNS와 페이스북 등 전 세계적으로 많이 이용하고 있는 SNS 등을 인터넷을 통해 누구나 자신들의 정보를 공유하고 타인의 정보를 획득할 수 있게 되었다. 이에 본 연구는 본 연구는 중국의 제3자 모바일 결제서비스의 특징을 알아보기 위하여 위쳇을 사용하는 중국 사용자를 대상으로 유형성, 편리성, 정확성, 공감성, 자기효능감, 혁신성, 신뢰성, 수용의도를 통하여 그 특징을 알아보고 한다.

현행 우리나라는 공익침해행위와 관련하여 2011년 3월 공익신고자 보호법이 제정되어 민간부문에서의 공익신고자를 보호하고 있다. 대부분의 공익침해행위는 조직 내부에서 은밀하게 이루어지고 있어 조직 내부의 문제점을 잘 알고 있는 조직 구성원들의 신고로 인하여 외부에 알려지게 된다. 그러나 신고로 인하여 공익신고자가 받게 되는 불이익에 대한 실질적인 보호조치가 미흡하여 신고자를 효과적으로 보호하기 위한 제도를 강화하는 방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 현행 우리나라 공익신고자 보호제도에 대한 주요 내용을 검토하고, 공익신고자의 보호 등을 위한 합리적인 개선방안을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 가짜뉴스 탐지 모델에 워드 임베딩 기법을 접목하여 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 기존의 한국어 가짜뉴스 탐지 연구는 희소 표현인 빈도-역문서 빈도(TF-IDF)를 활용한 탐지 모델들이 주를 이루었다. 하지만 이는 가짜뉴스 탐지의 관점에서 뉴스의 언어적 특성을 파악하는 데 한계가 존재하는데, 특히 문맥에서 드러나는 언어적 특성을 구조적으로 반영하지 못한다. 이에 밀집 표현 기반의 워드 임베딩 기법인 Word2vec을 활용한 텍스트 전처리를 통해 문맥 정보까지 반영한 가짜뉴스 탐지 모델을 본 연구의 제안 모델로 생성한 후 TF-IDF 기반의 가짜뉴스 탐지 모델을 비교 모델로 생성하여 두 모델 간의 비교를 통한 성능 검증을 수행하였다. 그 결과 Word2vec 기반의 제안모형이 더욱 우수하였음을 확인하였다.

챗봇이란 인공지능 기반으로 인간과 대화하는 로봇을 일컬으며, 요청과 응답구조로 운영되는 인공지능 프로그램을 말한다. 챗봇은 사용자와 상호작용하기 위해 대화형 인터페이스를 사용하는 소프트웨어로 기존 사용자의 언어를 이해하고 학습하여 인간이 대화하듯이 대화를 하도록 설계되어있다. 챗봇을 사용하는 회사는 인건비를 줄이고 빅데이터를 기반으로 전문적이고 정확한 답변을 제공할 수 있어 활용 효율성이 높은 편이다. 그러나 회사가 챗봇을 적극적으로 도입하고 사용자에게 긍정적인 영향을 줄 것이라는 기대와 달리 사용자는 챗봇을 계속 사용하지 않고있다. 따라서 본 논문은 챗봇 서비스의 지속사용의도에 영향을 미치는 요인들을 파악하고자 한다. 특히 인공지능 특성이 챗봇 서비스 지속적 사용의도에 미치는 영향을 연구한다.

노년기를 더욱 의미 있고 창조적으로 보낼 수 있도록 돕는 교육의 필요성이 제기되면서 노년층의 평생교육의 중요성이 강조되고 있다. 평균수명의 연장은 노인의 삶의 질에 대한 사회적 관심을 촉발시켰고 특히, 문화예술관련 평생교육은 노인의 감수성과 삶의 질을 향상시킬 수 있다는 점에서 중요하다. 평생교육은 우리나라에서 2000년 3월부터 시행하였다. 본 연구는 노년층의 문화예술 평생교육기관 만족도에 미치는 영향을 파악하고자 한다. 노년층의 문화예술 평생교육기관의 교육서비스 품질, 행정서비스 품질, 환경 품질 요인에 따라서 이용자들의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 이러한 연구를 통하여 고령화 사회에서 평생교육이 노인문제해결에 요한 분야가 될 수 있다는 데에 의미를 부여하고 노인평생교육에 한 인식과 질 제고를 한 정책시사를 제공하고자 한다

최근 문화예술에 대한 관심이 증가되고 있다. 특히 지역의 발전과 수익, 지자체의 활성화를 위해 "마을문화공간 활용"에 대한 이슈가 집중되고 있으며, 특히 유휴공간을 활용한 활동들이 많이 이뤄지고 있다. 이 논문을 통해서 지자체와 지역민들이 활용할 수 있는 전략방안을 제시하고자 한다.

최근 중국 시장에서 모바일 결재 서비스이 사용량이 매우 증가하고 있으며, 세계 모바일 결재 시장에서 1위를 차지하였다. 모바일 간편 결제란 일반적으로 재화, 서비스 이용에 연관된 결제를 모바일 단말기로 처리하는 것을 말하는데. 고객들의 수요를 만족시켜 사용도를 높이고 고객충성도를 효과적으로 배양하고 끌어올리는 것은 각 모바일 간편결제 서비스 플랫폼들의 초미의 관심사가 되었다. 이에 본 논문에서는 중국 모바일 간편결재 서비스품질과 기술수용모델이 고객만족도와 재사용의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 그리고 유형별 분석결과에 대한 차이가 있는지 살펴보았다. 먼저 선행연구를 바탕으로 연구모형 및 연구가설을 설정하고, 중국의 고객들을 대상으로 250명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, SPSS 19.0 통계분석 프로그램을 사용하여 실증분석을 하였다.

본 논문에서는 4차 산업혁명을 앞에 두고 베트남 기업들이 성장을 위하여 5G 모바일 커머스 연구를 진행한다. 최근 베트남 전자 상거래 시장은 유선 온라인과 모바일을 기반으로 빠르게 성장하고 있지만, 선진국의 전자상거래 모델보다는 아직도 문제점을 많이 가지고 있다. 우선은 파악된 베트남 전자상거래 모델의 단점을 극복한 다음에 5G 통신을 시작한다면 5G 커머스에 어떻게 적용 가능한지, 어떤 방향의 적용이 유리한지에 대하여 연구를 진행한다.

웹툰 시장의 성장에 따라, 웹툰을 주제로 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 웹툰의 댓글을 분석한 연구는 특정 웹툰에 한정된 연구가 많아 일반적인 웹툰 독자의 댓글 특징을 보기에는 한계가 있다. 또한 웹툰의 흥행과 관련하여, 흥행에 성공한 웹툰과 그렇지 못한 웹툰의 독자 반응을 파악하는 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 웹툰의 흥행에 주목하여, 흥행의 지표를 웹툰 플랫폼 정식연재로 판단하고, 정식연재가 된 웹툰과 되지 못한 웹툰의 댓글을 비교 분석하였다. 분석 결과, 정식연재가 된 웹툰은 긍정적인 감상평 외에 2차적 저작물을 언급하고 등장인물의 이름 언급이 높았으나 정식연재가 되지 못한 웹툰은 부정적인 감상평 외에, 웹툰 요소에 대한 부정적 언급과 웹툰 장르와 다른 장르의 언급이 나타나 웹툰에 대한 독자의 불만족 요인을 파악할 수 있었다.

2015 개정 교육과정에서는 컴퓨팅 사고력을 갖춘 인재를 함양하기 위해 소프트웨어 교육 및 정보 교육을 강조하고 있으며, 다양한 학문에서의 융합이 제시되고 있다. 그러나 소프트웨어 및 정보 교과에서의 융합교육의 현황이나 방법에 따른 결과 도출, 효과성 검증 등에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 실과 교과서 1종, 중학교 정보 교과서 1종, 고등학교 정보 교과서 1종을 각기 다른 출판사로 무선 표집하여 융합교육 현황에 대해 분석하였다. 분석 결과, 교과서 내에 융합교육의 시도가 1~2회 정도의 융합교육의 시도가 있었음을 확인할 수 있었다. 이러한 변화는 긍정적이라 볼 수 있지만, 충분하다고 판단할 수는 없다. 그러므로 이를 보완하기 위하여 현행의 교과서를 보완해 줄 수 있는 융합교육 자료가 요구된다는 시사점을 도출하였다.

이 연구의 목적은 문헌고찰을 통해 초보 프로그래머가 겪는 어려움의 원인을 이해하고 보다 효과적인 교육 방향과 전략을 수립하는데 기여하는 데 있다. 그래서 인지 과학적 관점에서 프로그래밍에 필요한 지식의 유형에 따라 초보 프로그래머가 겪는 어려움에 대해 고찰하였다. 이 연구의 결론은 1)초보 프로그래머들은 구문 지식, 개념적 지식, 전략적 지식의 부재로 어려움을 겪고, 특히 개념적 지식의 부재가 가장 많은 원인으로 확인되었고, 2)교육용 프로그래밍 언어를 이용한 입문자 과정에서는 학습자의 개념적 지식 형성에 중점을 두고 지도해야 하고, 3)초보 프로그래머가 전략적 지식을 배양하기 위해서는 컴퓨터의 특성을 올바로 인지할 수 있게 도와주어야 하고, 4)프로그래밍에 필요한 개념적 지식의 실체를 구체적으로 밝혀야 할 이유를 확인하였다.

이 연구의 목적은 프로그래밍 교육으로 얻을 수 있는 다양한 능력 중 하드 스킬의 관점에서 프로그래밍 경험이 스킬을 향상시킬 수 있는지를 확인 하여 프로그래밍 교육이 필요한 이유를 밝히고, 프로그래밍 교육의 활성화에 기여하고자 하는 것이다. 이 연구의 결과는 첫째, 프로그래밍 교육이 다양한 전이가능한 하드스킬(transferable hard skills) 향상에 긍정적인 영향을 주는 것으로 확인되었다. 둘째, 프로그래밍 경험은 검열, 검사, 세부적 관찰 등의 하드 스킬에 미치는 영향이 개인차가 큰 것으로 확인되었다.

본 연구에서는 과학·수학·정보 융합 교육 활성화를 위하여 한국의 융합 교육 연구를 분석하였다. 이를 통하여 한국의 융합 교육이 겪는 문제점을 도출하였으며, 과학·수학·정보 융합 교육을 활성화하기 위한 해결 과제를 도출하였다. 연구 결과, 과학·수학·정보 융합 교육의 활성화를 위해서는 과학·수학·정보 융합 교육 모형 개발과 역량 기반 교육 모델, 교수-학습 및 평가 모델 개발이 필요하다는 것을 확인할 수 있었다. 연구 결과를 활용하여 후속 연구에서는 과학·수학·정보 융합 교육을 활성화하기 위한 교육 모델 개발을 진행하여야 한다.

본 연구에서는 소프트웨어 교육에 대한 학교 관리자의 인식을 조사하였다. 소프트웨어 교육을 진행하고 있는 학교 관리자를 대상으로 소프트웨어 교육 운영 과정에서 느끼는 어려움을 분석하였다. 연구 결과, 학교 관리자는 소프트웨어 교육 운영 과정에서 컴퓨터 실습실이나 피지컬 컴퓨팅 같은 교구, 소프트웨어 교육 운영을 위한 예산에 어려움을 느끼고 있었다. 또한, 수업 전문성을 갖춘 교사가 부족한 것도 소프트웨어 교육 운영에 어려움으로 느끼고 있었다. 학생과 학부모의 인식은 소프트웨어 교육 운영에 미치는 영향은 높지 않았으나 학교급이 높아질수록 부정적인 인식이 증가하였다.

본 논문에서는 중학생의 인공지능에 대한 태도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 김성원과 이영준(2020)에서 개발한 중학생의 인공지능에 대한 태도 측정 검사 도구를 중학생에게 실시하고, 요인에 따른 태도 차이를 분석하였다. 중학생의 인공지능에 대한 태도는 성별에 따른 차이는 존재하지 않았다. 또한, 학년과 인공지능 교육 경험도 중학생의 인공지능에 대한 태도에 영향을 주지 않았다. 반면에 인공지능에 대한 직·간접적인 경험이 있는 중학생은 경험이 없는 학생보다 인공지능에 대한 태도가 긍정적이었다. 마지막으로 인공지능에 대한 관심이 높을수록 인공지능에 대한 태도가 긍정적으로 나타났다. 후속 연구에서는 중학생의 인공지능에 대한 태도를 긍정적 변화시키기 위한 교육 프로그램 개발이 필요하다.

본 논문에서는 Novel Engineering(NE) 기반 메이커 교육이 우리나라 초등 교육과정의 성취기준을 달성하기에 적합한 방법인지를 분석하여 확인한다. NE는 공학과 문해력의 융합교육으로 책 속에서 문제 상황을 찾아 이를 해결하기 위해 공학적 산출물을 만드는 문제 해결 교육 방법이다. 국내에서는 초등학생을 대상으로 NE의 적용에 대한 연구가 점점 늘고 있으나, 교육과정 적합성과 관련된 연구는 매우 부족하다. 본 논문에서는 2015 개정 실과 및 국어 교육과정의 분석을 통하여 NE와 초등 교육과정 간의 연관성을 확인하였다.

본 논문에서는 기존 AI 기능을 탑재한 교육용 프로그래밍 언어 기반의 서비스들의 문제점을 개선할 수 있는 머신러닝 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 이번 연구에서는 기존 교육용 프로그래밍 언어 기반 서비스의 대표주자인 Scratch 3.0과 Tensorflow를 접목하여 AI에 대한 높은 이해도를 가질 수 있도록 하는 학습 방향을 제시하고 Gray-Box 형태의 학습 모델 서비스를 구현한다.

본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.

호스트가 숙소 가격을 정할 때, 기존 숙박 플랫폼들이 제공하는 최적화된 가격을 참고하기 위해선 숙소의 유형, 편의 시설 제공 여부 등 많은 단계를 거쳐야하므로 불편하다. 본 논문은 호스트가 보다 편리하게 자신의 숙소에 최적화된 가격을 알 수 있도록 하는 '숙소의 적정 가격 결정을 위한 웹 사이트'를 개발하였다. 이 웹을 통해 호스트는 더 간편하게 자신의 숙소에 대한 적정 가격을 알고 가격 산정 시 참고할 수 있다.

본 논문에서는 코로나바이러스감염증19 사태가 국내 취업시장에 어떠한 영향을 미쳤는지에 대해 알아보기 위하여 빅데이터를 활용한 직업 관련 분석 및 시각화를 수행하였다. 빅데이터를 위한 기본 자료는 통계청 자료와 워크넷 Open API를 활용하였으며, 빅데이터 처리 과정을 거쳐 결과값을 예측을 시도하였다. 2020년도 워크넷 Open API를 통해 고용수와 통계청 자료를 통해 비교 분석 및 시각화를 실시하였고, 08년~20년 취업자수를 통해 시계열 분석 및 예측을 진행해 앞으로의 횡보를 예상해보았다. 분석한 결과 19년, 20년도를 비교 분석했을 때에는 크게 차이가 나지 않았다. 추가적으로 시계열 분석기법을 활용해 보았을 때 매년 고용수는 전체적으로 증가하고 4월에는 감소, 7월에는 증가하는 추세가 나왔다. 코로나바이러스감염증19 사태로 인해 공공기관과 언택트 시대에 따른 화상회의나 재택근무로 인해 운수·통신 취업률은 상승한다는 결과값이 도출되었고, 자영업이나 서비스 직업 등은 다른 직종에 비해 큰 감소를 보여줬으나 국가 경제 활성화에 따른 고용수는 점차 증가할 것이라 예측된다.

기업 및 기관 데이터는 워드프로세서, 프레젠테이션, 이메일, open api, 엑셀, XML, JSON 등과 같은 텍스트 기반의 비정형 데이터로 구성되어 있습니다. 텍스트 마이닝(Textmining)을 통해서 자연어 처리 및 기계학습 등의 기술을 이용하여 정보의 추출부터 요약·분류·군집·연관도 분석 등의 과정을 수행울 진행한다. 다양한 시각화 데이터를 보여줄 수 있는 다양한 모델 구축을 진행한 후 민원 신청 내용을 분석 및 변환 작업을 진행한다. 본 논문은 AI 기술과 빅데이터를 활용하여 민원을 분석을 하여 알맞은 부서에 민원을 자동으로 할당해 주는 기술을 다룬다.

기존의 드론 조작은 초보자에게 어려웠다. 초보자의 경우 드론을 조종하다가 드론이 추락하거나 장애물에 걸려 프로펠러 등의 부품들이 손상되는 경우를 빈번하게 마주한다. 본 연구에서는 초보자 또한 드론 파손의 걱정 없이 드론의 조작을 더욱 쉽게 개선시키는 것을 전제로 뇌파와 보조입력인 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러 기술을 적용하고자 한다. 현재 대중적으로 출시되어 있는 드론의 경우 호버링 기능을 포함시켜 드론의 추락 위험을 줄여주는 기능을 탑재하고 있다. 하지만 속도가 빠른 드론의 조작에 있어 미숙한 초보자들은 장애물과의 충돌 그리고 드론 착륙 시 기체손상 등의 위험에 대비하기 힘들다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 드론 컨트롤러 대신 특정한 동작을 상상할 때 발현되는 동작상상뇌파와 음성입력을 적용한 '동작상상뇌파와 음성인식을 이용한 드론 컨트롤러' 기술을 제안한다. 기존의 드론 컨트롤러와는 다르게 빅 데이터 처리기술인 머신러닝을 이용하여 뇌파 데이터를 처리하고 그 데이터들과 입력되는 뇌파 값을 비교하여 드론을 제어한다. 또한 뇌파의 발현이 안정적이지 못하는 상황을 대비한 보조입력인 음성인식을 이용하여 드론의 기체손상을 최소화 시킬 수 있다.

기존의 전동휠체어를 사용하는 약자 또는 중증 장애인 등 지체(肢體)가 불편한 사람들이 휠체어 사용 시 생기는 문제점을 해소할 목적으로 시작되었다. 이는 전동휠체어가 보행 기구임에도 자동차에 준하는 교통사고에 대해 무방비하게 노출되고, 중증 장애인에 대한 이동권 보장이 아직 미흡하여 생기는 문제이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제로 인한 불편함을 해소하고자 아이트래킹을 이용한 스마트 전동휠체어 기술을 적용하고자 한다. 루게릭병 등으로 인해 지체(肢體)의 움직임에 제한이 있는 사람들에게 보호자가 밀어주는 휠체어에 의존하는 것이 아닌 Eye-Tracker를 이용한 시선 추적(Eye-Tracking) 기술로 휠체어 동작이 가능하다. Web-Cam과 라즈베리 파이를 통해 얻은 전·후·좌·우의 영상정보를 디스플레이 화면에 송출한다. 그 후 Eye-Tracking 기술을 이용해 디스플레이 화면에 표시된 전·후·좌·우 이동에 관한 UI(User Interface)룰 사용자가 송출된 영상을 보면서 눈의 움직임만으로 선택해 휠체어의 방향을 제어한다. 또한 전동휠체어의 조작 실수로 다른 행인 또는 장애물과 충돌하는 문제점을 초음파 센서를 이용하여 일정 거리 내에 사물이나 사람이 있을 경우 디스플레이 화면에 경고표시 및 경고음, 각 초음파 센서 위치에 맞는 LED작동으로 사용자들에게 추돌 위험경고와 함께 장애물의 위치파악이 가능하도록 한다. 따라서 스마트 전동휠체어를 통하여 수동적인 움직임이 아닌 능동적이고, 초음파 센서로 인해 안전한 이동이 가능하게 한다.

현대에 흔히 쓰이는 도어락은 안전과 보안등의 목적과 편리함을 목적에 두고 있다. 실제로 그전에 쓰던 열쇠보다 더 편리하고 분실염려도 없고 복제키 등으로 인한 사건, 사고로 인한 범죄율이 줄어들었다. 도어락은 사용자가 손으로 직접 비밀번호를 입력하여 잠금을 해제하는 방식이고 이 과정에서 도어락에 지문이나 표시가 남으며 비밀번호가 주위에 쉽게 노출될 수 있다. 본 논문은 위의 문제를 해결하기 위해 아두이노로 라즈베리파이와 앱을 무선 통신하여 '원격 제어가 가능한 스마트 도어락'을 고안했다. 아두이노 와이파이 모듈을 통해 스마트폰으로 도어락을 원격으로 제어할 수 있으며 라즈베리파이 카메라 모듈과 초음파 센서를 통해 도어락에 접근하는 사람을 감지하고 확인할 수 있다. 이 기능으로 범죄를 예방할 수 있으며 자녀들의 귀가 여부도 확인할 수 있고 문을 열어줘야 할 상황에 비밀번호 노출없이 문을 열어줄 수 있다.

현재 국내 자동차의 증가에 따른 주차 공간이 부족하여 주차문제가 사회문제로 커지고 있다. 본 논문에서는 주차문제 해결을 위해서 스마트 공유 주차장 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존 주차장에 IoT 장비를 설치하고 운영하여 주차장 활용을 최대화한다. 시스템의 빠른 개발 및 활용도를 높이기 위해서 클라우드 플랫폼을 사용하며 사용자용 스마트폰 앱을 제공할 것이다. 사용자는 앱을 통해서 근거리에 있는 주차장을 선택하여 주차 자리를 예약할 수 있다. 논문에서 실제 주차장 공간에 IoT 장비를 설치하여 실험을 진행할 예정이다. 실험을 통해서 제안하는 시스템의 가능성을 검증할 것이다.

본 논문에서는 IoT 기술을 이용한 재난 안전 모니터링 시스템을 제안한다. 기술의 발전으로 개인 통신 기기에도 IoT가 범용적으로 사용되고 있으나 재난 안전 모니터링 시스템과의 접목은 쉽지 않다. 본 논문에서는 IoT 기술 기반 재난 안전 모니터링 시스템을 개인 통신 기기에 접목 시키기 위해 카카오톡 플랫폼을 이용한다. 재난 안전 모니터링 시스템은 평시에 IoT 센서로 온도, 강우량, 진동 및 미세먼지를 모니터링하여 정보를 제공한다. 만약 화재, 폭우, 지진 등의 자연 재난 등이 발생하면 메신저 플랫폼인 카카오톡을 통하여 재난정보를 재난 초기에 제공함으로써 피해를 최소화 하는 것을 목표로 한다.

본 논문에서는 오픈소스를 이용하여 작은 전자장치부터 첨단 정밀 항공우주 비행장치에 까지 사용하는 릴레이의 기능시험을 누구나 손쉽게 수행할 수 있는 시험장치를 제안한다. 제안 시험장치는 전원부, 측정부, 시현부 및 연결부로 구성되며, 전원부는 릴레이 각각의 코일에 전압을 제공하고, 측정부는 릴레이 코일의 저항측정, 입력전압측정 및 릴레이 접점의 접점저항을 측정을 하기위한 부분이며 시현부는 릴레이의 정상유무를 시각적으로 나타내는 부분이며 마지막으로 연결부는 릴레이와 시험장치간의 연결을 담당한다. 제안한 시험장치는 항공 정비 실습용 뿐 아니라, 릴레이를 사용하는 모든 업체의 수입검사 부서 및 조립부서에서도 오픈소스를 이용하기 때문에 저렴하게 꾸미고 용이하게 사용할 수 있다는 장점 및 확정가능성을 가진다.

코로나 사태 이후에도 세상은 수많은 바이러스가 유행하게 될 것이다. 수많은 질병에서 필요한 것은 정보이고 이러한 정보를 얻기 위해서 사람들은 많은 사이트를 찾아다니며 정보를 검색하는 데 시간을 소비하고 원하는 정보를 빠르게 찾을 수 없다. 이러한 문제를 해결하고자 현재 유행하고 있는 질병 현황 정보, 시도별 현황 정보, 마스크 판매처 위치 및 재고, 바이러스 감염자 방문 기록을 확인할 수 있는 등 바이러스 정보를 짧은 시간에 사용자가 원하는 정보를 한 눈에 확인할 수 있도록 각종 사이트에서 데이터를 크롤링하여 가공하여 필요한 정보를 제공하는 반응형웹 시스템을 개발하였다.

오늘날 자동차 이용자가 점점 증가하고 있다. 이로 인해 주차 공간이 부족해져 많은 불편을 초래한다. 따라서 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 주차 예약 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 Spring Framework 기반의 주차 예약 시스템으로 예약과 취소를 자유롭게 이용할 수 있다. 또한 주차 예약 시스템의 이용 후기, 꼭 알아야 하는 공지사항 등 게시판을 활용하여 더욱 자유롭게 이용할 수 있다.

본 시스템은 도서관 이용을 목적으로 만들었다. 초.중.고등학교에서 사용 가능하며 학생의 경우 대출, 반납, 도서연장, 희망도서 등록 등을 바코드를 이용하여 안전하고 편리하게 사용 할 수 있다. 앱을 통해 대출한 도서의 대출기간 확인과 대출 기간 연장 기능을 추가하여 연체로 인한 문제를 감소하도록 하였다. 학교 측에서 도서 후기 작성으로 독후감 대회를 주최할 수 있고 학생들이 어떠한 도서를 희망하는지 알 수 있다. 이런 다양한 활동을 컴퓨터뿐만 아니라 앱을 통해 스마트폰에서도 사용가능하도록 하였다.

오늘날 문화, 여가 생활을 즐기는 인구가 늘어가면서 연극, 음악회, 뮤지컬 등 공연에 대한 관심이 증가하고 있다. 따라서 본 시스템은 공연 예매 시스템으로 스프링 프레임워크 기반으로 관리자와 사용자 기능이 분리되어 구현하였다. 관리자는 회원 관리, 공연 관리, 예매 관리 기능을 갖으며 사용자는 회원가입하고, 로그인 후 공연 및 좌석 예매를 할 수 기능을 가지고 있다.

스프링 프레임워크로 개발한 병원 홈페이지는 환자와 의료진 정보들을 데이터 베이스에 저장한다. 그리고 환자는 자신이 원하는 의료진의 날짜와 시간에 진료를 예약할 수 있다. 이처럼 언제어디서든 인터넷으로 편하게 예약이 가능한 사이트이다. 진료 예약뿐만 아닌 병원의 기본적인 정보인 병원 소개, 의료진 소개, 병원의 위치, 진료 시간 등을 알아 볼 수 있다.

최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.

2019년 통계청의 보고에 의하면 1인 가구 수는 전체 가구 수 중 29.9퍼센트인 603만 9000가구로 600만 가구를 돌파하였고, 계속해서 상승 추세에 있다. 1인 가구 비율이 상승함에 따라 반려동물 사육 가정의 비율 또한 상승하고 있다. 본 논문에서는 반려동물을 사육하는 1인 가구를 위해 반려동물의 생체데이터, 활동량 등을 웨어러블 기기를 통해 측정하고, 센싱된 데이터를 원격으로 모니터링할 수 시스템을 제안한다. 아두이노를 이용하여 반려동물의 온도 등의 생체데이터와 활동량 체크를 위한 가속도 센서 데이터를 측정하고 와이파이 통신을 이용하여 데이터베이스 서버로 전송하는 기기를 구성하고, 센싱된 데이터를 사용자가 다운받아서 데이터를 분석, 모니터링할 수 있는 모바일 앱 인터페이스를 제공한다.

라즈베리파이는 교육용 프로젝트의 일환으로 개발된 임베디드 보드로서 모듈 확장성이 용이하여 사용자가 원하는대로 용도를 변경하거나 기능을 확장할 수 있다. 현재 한국 소프트웨어 교육은 프로그래밍 언어와 이론 위주의 경향이 짙은데, 이는 초기 학생들의 프로그래밍에 대한 흥미를 저하시키는 데 가장 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 라즈베리파이를 활용하여 사물인터넷의 대표적 입력수단으로 활용되고 있는 음성인식을 구현하는 방법에 대해 논한다. 또한 향후에는 TPU(Tensor Processing Unit)의 전용 소프트웨어를 사용하여 대용량의 실시간 음성인식을 GPU를 이용하여 구현함으로써 실제 물리적인 장치들을 프로그래밍으로 제어함으로써 소프트웨어의 현실 통제 가능성을 직접 체험하여 음성인식뿐만 아니라 동작 원리 및 기저 기술들에 대한 관심을 불러일으키는 하나의 좋은 교육 방법이 될 수 있다.

전 세계적으로 유행하는 COVID-19(코로나19)로 인해 사람들은 대면 접촉을 피하게 되었고, 전염성이 높은 이유로 마스크의 착용이 의무화되고 있고, 이를 검사하는 업무가 증가하고 있다. 그래서, 인공지능 기술을 통해 업무를 도와줄 수 있는 출입자 통계와 출입자 마스크 착용 검사를 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 출입자 통계와 마스크 착용 판별 시스템을 제시한다. 또한, 실시간 영상인식에 많이 활용되고 있는 YOLO-v3와 YOLO-v4, YOLO-Tiny 알고리즘을 데스크탑 PC와 Nvidia사의 Jetson Nano에 적용하여 알고리즘별 성능 비교를 통해 적합한 방법을 찾고 적용하였다.

우리나라의 무단 투기된 쓰레기양은 2019년 2월 기준 33만 톤이며 이를 단속하기 위해 상용화된 쓰레기 무단투기 단속 시스템은 센서를 이용하여 시스템 주변에 사람이 지나가면 영상을 촬영하기 때문에 쓰레기 무단투기자 뿐 아니라 해당 시스템 주변을 지나는 모든 사람을 촬영하기 때문에 불법 쓰레기를 배출하는지 해당 영상을 사람이 일일이 다시 분석해야한다. 본 논문에서는 쓰레기 투기 행위 이미지를 바탕으로 학습시킨 딥러닝 실시간 객체인식 알고리즘인 YOLO-v4를 활용하여 실시간으로 쓰레기 무단투기를 단속하는 시스템을 제시한다.

본 논문에서는 오픈 소스인 openpose skeleton tracking 기술을 이용하여 특정 운동 동작을 영상처리 기술과 딥러닝 기술로 인체 자세에 대해서 인지와 상황 판단하여 운동 동작에 대한 인식 결과를 도출할 수 있다. 먼저 입력받은 영상을 전달받아서 딥러닝 인식 시스템를 통해 인식 결과을 추출한 뒤 비교, 분석한 후에 사전 등록된 운동 동작 명칭으로 화면에 표시하여 이용자가 정확한 동작을 취할 수 있도록 지도하는 데 활용할 수 있다. 또한, 이 기술은 행동 인식부터 얼굴 인식, 손동작 인식 등에 다양하게 활용할 수 있다.

소비자의 소비 습관에 따라서 기업 또한 E-커머스와 결합된 비대면 서비스를 출시하고 있고 언택트 마케팅은 기술력과 결합되면서 대면서비스를 시행했을 때의 노동력이 줄어들 것이고, 자연스럽게 인건비의 감소로 이어지고 있는 상황이다. 강제로 비대면 소비를 접하게 된 소비자는 온라인 서비스의 간편함을 경험하게 되었고 이는 온라인 서비스의 확산으로 이어져 있다. 이에 따라 코로나 종식 이후에도 소비자는 언택트 서비스의 편리함과 신속함을 지속적으로 원할 것이다. 그러한 소비자의 욕구를 해소하기 위한 방안으로써 언택트 문화는 발전을 이어나갈 것으로 예상된다.

본 논문에서는 현재 이슈가 되고 있는 개인 정보 보안에 대해서 Keras 라이브러리를 사용하여 개인 정보 관련 데이터를 학습한 후, 한글 인식률 증가된 Tesseract-OCR 활용하여 사람들이 가지고 있는 데이터의 개인 정보 유무를 판단하여 분류한다.

본 논문에서는 RPA(Robotic Process Automation) Tool 개발 과정 중 머신 러닝, 딥러닝에 필요한 이미지 크롤링 및 전처리 기능을 이용한 가공된 데이터 셋 처리 과정을 기술한다. 개발된 RPA 툴에서 머신러닝 및 딥러닝에 사용될 데이터 확보 기능을 제공하며, 세부적으로 이미지 전처리(Convert Gray, Histogram Equalization, Binary, Resize)등 반복적으로 사용되는 기능들을 제공한다. 개발된 툴을 통해 RPA의 자동화 기능과, 전처리 기능의 융합을 통해 업무의 효율성을 제공한다.

본 논문에서는 머신러닝 학습에 있어 데이터 전처리의 중요성과 기존 데이터 전처리 기능을 가진 교육용 실습 플랫폼 서비스의 단점은 개선할 수 있는 데이터 전처리 학습을 위한 교육용 블록코딩 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 학습데이터는 데이터 전처리에 따라 모델의 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 전처리의 필요성을 깨닫고 과정을 정확하게 이해해야 한다. 따라서 데이터를 처리하는 과정을 이해하고 전처리를 직접 실행해 볼 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 구현한다.

본 논문에서는 머신러닝, 데이터 처리 학습을 위한 EPL 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 통한 학생들의 학습을 통합 관리, 학습 능률 향상, 학습 흥미 유도하고 나아서 학생의 학습 패턴을 분석해 그에 적절한 강의 추천을 목표로 하는 지능형 통합 학습 관리 플랫폼을 제안한다.

The number of abandoned dogs were increasing every year in South Korea. However, many dogs are euthanized in the shelter because of the lack of budget. This project predicts euthanasia of abandoned dogs using machine learning algorithm. It collects data from the public data portal where Korea government provides a public dataset as a form of open API. This project uses recent three-year data 2017 to 2019 and 263371 cases were founded. This project implements random forest and logistic regression models. This project attained an average 72% of prediction accuracy.

사용자들은 검색할 때 각자 자신이 애용하는 포털 사이트를 이용한다. 우리나라의 경우 네이버, 다음, 구글 등의 포털 사이트를 주로 이용하는 경향이 있다. 각 포털 사이트는 사이트마다 검색이 용이 하도록 검색 연산자들을 제공하고 있다. 하지만 각 포털 사이트마다 제공하는 검색 연산자의 종류, 사용 방법 등이 다양하게 제공 되고 있다. 일반적으로 대부분의 사용자들은 검색 연산자 활용이 저조할 뿐만 아니라 각 포털 사이트에서 제공되는 연산자를 인식하지 못하는 경향이 많이 발생 된다. 이 논문에서는 다양한 포털 사이트에서 활용 가능한 통합 검색 프로그램을 제공함으로써 포털 사이트 검색 및 각 포털 사이트의 검색 연산자 활용을 통한 검색 효율 극대화를 기하고자 하였다.

본 논문에서 이슈 키워드 추출을 위해 텍스트 마이닝(Text Mining) 기술을 요구한다. 사회적 이슈 키워드를 추출하기 위해 키워드 수집 모델이 되는 사이트에서 크롤링(crawling)을 수행한 뒤, 형태소 단위 의미있는 단어를 수집하기 위해 형태소 분석(morphological analysis)을 수행한다. 한국어 형태소 분석을 위해 파이썬의 코엔엘파이(KoNLPy) 패키지를 활용한다. 형태소 분석을 통해 나뉘어진 단어에서 통계를 내어 이슈 키워드 추출한다. 이슈 키워드를 뒷받침할 연관 단어를 분석하기 위해 단어 임베딩(Word Embedding)을 수행한다. 단어 임베딩 수행을 위해 Word2Vec 모델 중 Skip-Gram 방법론을 적용하여 연관 단어를 분석하도록 개발하였다. 웹 소켓(Web Socket) 통신을 통한 채팅 프로그램의 상단에 분석한 이슈 키워드와 연관 단어를 출력하도록 개발하였다.

본 논문에서는 효율적인 웹 파노라마(panorama) 콘텐츠의 효율적인 생성을 위한 에디터를 설계하고 구현한다. 이 에디터는 360° 카메라로 촬영한 파노라마 사진을 활용하여 제작하는 웹 콘텐츠의 주요소인 파노라마 관리, 핫스폿(hotspot) 지정, 추가 및 수정 관리, 파노라마 방향 보정 등의 기능을 구현 할 수 있게 마련하여 누구나 손쉽게 웹 파노라마 콘텐츠를 제작, 관리 할 수 있게 한다. 또한, 파노라마 에디터에 대한 라이브러리와 자료구조를 마련하여 콘텐츠를 개발하고자 하는 초보자나 전문 지식을 가지고 있는 개발자에게도 생산성 향상을 기대할 수 있을 것이다.

본 논문에서는 현재 이슈가 되고 있는 코로나에 대해서 사람들이 실생활에서 궁금해할 정보들을 Seq2seq 기술을 사용한 챗봇으로 정보를 제공한다.

본 논문에서는 얼굴검출 후 MobilnetV2의 방법을 이용하여 적은 연산량으로 CCTV가 실시간으로 마스크 착용 유무를 판단할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 통해 현재 이슈가 되고있는 코로나19 등 전염병의 전염 위험이 있는 주요 장소에서 인공지능 CCTV가 마스크 미착용자를 식별해 알려줌으로써 마스크 미착용자를 관리할 수 있는 방법을 제공하였다.

본 논문에서는 스마트 폰의 GPS 센서와 Google Map, OPEN API 기반의 버스 정보 제공을 하며 연동이 자유로운 어플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 어플리케이션은 안드로이드의 GPS센서를 이용하여 현재 사용자의 위치를 기준으로 반경 200m 안의 버스 정류장을 확인할 수 있다. 그리고 공적마스크를 판매하는 약국/농협/우체국의 위치를 확인할 수 있다. 또한, 사용자의 위치 주변이 아닌 곳의 버스와 정류장을 검색할 수 있고 내릴 정류장 혹은 위치를 저장하여 내리기 전 알람을 받을 수 있다.

본 논문에서는 대한민국에서 드론을 포함한 UAV를 합법적으로 비행할 수 있도록 관련 구역 정보를 제공하는 서비스를 구현한다. Mapbox API를 이용하여 3D지도를 설정하고 드론 관련 구역 정보를 레이어화 한다. 레이어는 GL JS를 이용하여 인터페이스를 구성해 지도상에 나타낸다. GL JS로 검색, 네비게이션 기능의 인터페이스를 구성한다. 작성한 결과물을 서버에 업로드하여 서비스를 구현하였다.

본 논문에서는 저사양 컴퓨터를 클러스터링하여 서버의 성능 향상에 관해 서술한다. 이 시스템은 다수의 컴퓨터를 하나의 클러스터로 연결하고 쿠버네티스를 활용하여 노드 간의 부하를 관리하여 컴퓨팅 시스템의 처리량을 최대화하고, 각 작업의 수행시간을 최소화한다. 또한, 이 시스템은 수행 중인 작업의 메모리 요구량과 각 노드의 부하 상태를 파악하여 작업을 동적으로 할당한다. 본 논문에서는 광학식 문자 판독(OCR)을 동작시키며 단독 서버 상태와 노드를 연결한 클러스터링 시스템과의 처리 속도를 비교하여 저사양 컴퓨터로도 효과적인 성능의 서버 구축을 할 수 있음을 보인다.

최근 5G의 영향으로 인터넷에 연결되는 사람과 기기가 더욱 증가하고 있고 새로운 사물인터넷(Internet of Things) 애플리케이션이 가능해짐에 따라 트래픽 양이 급증하고 있다. 그러나 국내의 많은 기업은 이러한 트래픽을 분석하기 위해 고비용의 외산 제품을 이용하고 있다. 그러나 이러한 제품은 네트워크상에서 처리되는 트래픽에 대한 통계 데이터를 저장하고 보여주는 것을 주된 목적으로 사용하고 있을 뿐 패킷을 자세하게 분석하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 대용량 트래픽 처리를 위한 효율적인 패킷 처리 엔진을 제안한다. 이 패킷 처리 엔진은 다수의 Core Process를 활용하여 시스템 자원을 최대한 활용할 수 있도록 하고, 멀티 프로세싱을 통하여 각 노드의 작업부하를 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행 시간을 최소화한다. 본 논문에서 제안하는 대용량 트래픽 처리를 위한 패킷 처리 엔진은 기존의 트래픽 처리를 수행하는 패킷 처리 엔진보다 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

본 논문에서는 저전력 저비용 임베디드 환경에서 PCB 검사 기법을 제안한다. 특히, IC 미삽에 대한 검출 알고리즘을 제안하고 실험한다. 고사양의 컴퓨팅 시스템에서는 CNN과 같은 딥러닝 뉴럴 네트워크를 사용하여 특별한 알고리즘을 고려하지 않아도 대규모의 데이터를 입력함으로써 모델을 완성하고 이를 통해 PCB 검사를 수행할 수 있다. 그러나 데이터의 양이 충분하지 않거나 충분한 전력과 비용을 투입하지 못하는 임베디드 환경에서는 각 부품에 따른 컴퓨터 비전 알고리즘이 필요하다. IC의 경우 타부품에 비하여 형태가 직사각으로 정형화 되있으며 색상도 균일한 특징을 가지고 있기에 미삽에 대한 검출이 가능하다. 베어보드(Bare Board)의 색상과 IC 부품의 색상이 확연히 다를 경우에는 RGB 픽셀을 카운트 하는 히스토그램 카운팅 알고리즘만으로 검출이 가능하다. 베어보드의 색삭과 IC의 색상이 유사할 경우에는 베어보드의 핀 혹은 홀의 형태를 감지하여 검출이 가능하다. 본 논문에서는 베어보드의 색상와 IC의 색상이 같을 경우에 다를 경우를 나누어 미삽 검사를 수행하고 그 정확도를 확인한다.

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

터틀봇3(Turtlebot3)을 제어하기 위하여 피시와 터틀봇3 각각에 ROS(Robot Operating System)을 설치하고 제어한다. 터틀봇3는 라즈베리파이 3 보드로 제어되는 오픈소스 로봇이다. 전세계에서 유명한 교육 및 연구용 로봇이지만 설치와 제어 과정에서 여러 오류를 경험하는 사용자들이 있다. 본 논문은 터틀봇3를 처음 사용하는 사용자들을 위하여 설치과정과 설치과정에서 발생하는 오류들에 대하여 다룬다.

주로 맵 빌딩 테스트는 불안정한 환경이 아닌 안정된 환경을 조성한 후에 이루어진다. 본 논문에서는 인위적인 안정된 환경이 아닌 불안정한 환경에서 맵 빌딩을 테스트한다. 맵 빌딩 테스트를 위하여 터틀봇3 버거를 사용한다. 터틀봇3의 라이더 센서를 이용하여 맵 빌딩을 진행한다. 터틀봇3는 라즈베리파이로 제어되며 맵 빌딩과 터틀봇3 제어를 위해서는 ROS를 사용한다. 터틀봇3는 우분투와 ROS가 설치된 컴퓨터와 네트워크 통신을 하며 맵 빌딩을 한다. 불안정한 환경에서 맵빌딩이 동작 및 오동작하는 모습을 확인하였으며, 향후 이를 보완하기 위한 방향을 제시한다.

본 논문에서는 AI 학습을 위한 데이터 수집을 위해 윈도우 환경에서 YOLO 시스템을 사용한 객체 인식에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 실사용 이전 사전 환경설정 작업 시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Visual Studio, OpenCV, CUDA 등 익숙한 플랫폼 및 라이브러리를 요구하기 때문에 다른 사람들에게 편안한 작업환경 제공한다. 또한 기존의 COCO 데이터 셋을 사용한 YOLOv3가 아닌 추가 학습 방법을 제안함으로써 보다 보편적인 객체 인식이 가능하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 인식할 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

본 논문에서는 AI 기술을 이용한 객체 생성을 위해 윈도우 환경에서 DCGAN 알고리즘을 사용한 객체 생성에 대한 방법을 제안한다. 이 방법은 아나콘다, 리눅스 등의 가상환경을 요구하지 않기 때문에 사전 환경구성시간을 최소화한다. 또한 이 방법은 Python을 기반으로 구현됐기 때문에 이해 및 추가개발 및 수정이 편리하다. 따라서 빠른 시간 내에 자신이 원하는 객체를 생성해낼 수 있는 시스템을 구축하는 방법을 제안한다.

본 논문에서는 컴퓨팅 이미지 객체인식 시스템인 YOLO 성능 향상을 위한 효율적인 이미지 마킹 정책을 제안한다. 이 정책은 이미지 데이터를 통한 객체인식 학습 YOLO의 객체인식을 높이고 다른 객체와의 구분을 최대화하여 학습 모델의 성능을 높인다. YOLO의 성능을 최대화하기 위하여 YOLO의 학습을 몇 번 시킬 것인지 무엇을 객체로 인식시킬지 동적으로 할당한다. 이때 학습 싸이클에 따라 객체의 인식이 달라지며 어느 싸이클에서 가장 효율적인지, 왜 다른 객체를 같이 학습시켜야 하는지 중명한다. 본 논문에서는 YOLO의 싸이클과 다른 객체 학습에 있어서 최적의 객체인식 싸이클과 학습 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.

본 논문에서는 우리나라에 있는 탑들이 손실된 경우가 많은데 탑의 손실된 부분을 복원하기 위한 방법을 제안한다. 우리나라에 존재하는 탑들은 보존이 잘 돼있는 것보다 안 돼있는 것이 많다. 손실된 탑들을 이미지 객체로 인식시킬 시에 GAN, DCGAN, SDADE등의 알고리즘과 기존의 연구 결과들을 적용시켜 보다 효과적인 방법을 찾는 것을 제안한다.

최근 에너지 효율의 중요성이 높아지고 에너지 공급 형태가 다변화하면서 다양한 에너지원을 효율적으로 관리할 수 있는 마이크로그리드 개념이 중요해지고 있다. 본 연구의 산업단지 마이크로그리드 열거래 플랫폼은 실증사이트의 전기 및 열에너지 모니터링 기능과 열에너지 거래 정산 기능을 가지며, 이를 위해 정확하고 안정적인 실증사이트 데이터가 필요하다. 하지만 실증사이트 데이터는 에너지 단위의 불일치, 센서 및 현장 운영상태에 따른 불안정성 등의 문제가 있어 수집 직후 열거래 플랫폼에서 활용할 수 없다. 따라서 수집된 데이터를 활용하기 위해 엔진 최대 출력량, 최대 전력 사용량 등의 변수별 특성을 고려하여 데이터 전처리 프로세스를 설계 및 적용하였다.

본 연구에서는 설명 문장 생성을 통한 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 설계하고 학습 방법을 제시한다. 설명 문장은 시각적 질의응답 모델이 응답을 예측하는 데에 필요한 이미지 및 질문 정보와 적절한 논리적인 정보의 조합 및 정답 추론 과정이 함의되어 있을 것으로 기대한다. 설명 문장 생성 과정이 포함된 시각적 질의응답의 기본적인 모델을 기반으로 여러 가지 학습방법을 통해 설명 문장 생성 과정과 응답 예측 과정간의 상호관계를 분석한다. 이러한 상호작용을 적극적으로 활용할 수 있는 보다 개선 시각적 질의응답 모델을 제안한다. 또한 학습한 결과를 바탕으로 설명 문장의 특성을 활용하여 시각적 질의응답 추론 과정을 개선함으로써 시각적 질의응답 모델의 발전 방향을 논의한다. 본 실험을 통해서 응답 예측에 적절한 설명 문장을 제시하는 해석 가능한 시각적 질의응답 모델을 제공한다.

본 논문에서는 쿠버네티스와 블록체인 서비스 레지스트리를 이용한 블록체인 서비스 중복실행 기법을 제안한다. 이 기법은 컨테이너 관리 도구인 쿠버네티스를 이용하여 중복 실행 기법이 적용된 블록체인 서비스를 신속하게 실행할 수 있다. 또한 이 기법은 서비스 접근 위치, 복구를 위한 정보 등을 저장하는 블록체인 서비스 레지스트리를 이용하여 서비스 장애가 발생할 경우에 블록체인 서비스를 견고하게 실행할 수 있다.

인터넷의 발전으로 인터넷을 통해 미디어 콘텐츠를 제공하는 OTT 서비스의 이용자가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 OTT 서비스 이용자의 검색 편의성을 위한 Vision API를 활용한 영상 속 랜드마크 검색 시스템을 제안한다. 이는 영상을 시청하는 사용자가 영상을 보다가 궁금한 장소가 있으면 따로 검색하지 않고, 바로 해당 장소의 정보를 얻도록 하는 것이다. 본 논문에서 개발한 영상 속 랜드마크 검색 시스템은 사용자가 원하는 영상을 검색 및 재생할 수 있고 재생 중 바로 화면을 캡처할 수 있다. 해당 캡처 이미지를 랜드마크를 기계 학습한 Vision API를 통해 어떤 랜드마크인지 파악하고 결과를 표시한다, 또한 동일 영상에서 다른 사용자가 검색한 이력이 있는 경우 이력을 표시하여주며, 검색한 랜드마크가 나온 다른 영상을 검색하여 보여준다.

최근 SocailNetworkService(SNS) 플랫폼은 중독을 유발하는 알고리즘을 통해서 시장점유율을 높이는 전략을 사용하고 있다. 이에 따른 부작용으로 일상생활에 무리가 갈 정도의 사용자가 나타나고 있다. SNS 중독 사용자는 스스로가 문제를 인지하고 있으나 자제를 못하고 있어 SNS 중독 완화를 돕는 어플리케이션이 개발되고 있다. 이러한 어플리케이션은 일정 부분 중독 완화에 도움은 주고 있으나 다음과 같은 문제점을 갖는다. 첫째 일반적으로 SNS 사용자는 여러 SNS를 동시에 사용하기 때문에 이를 통합하여 볼 수 있는 기능이 필요하다. 기존 어플리케이션에서는 특정 SNS만을 대상으로 하는 문제가 있다. 둘째 SNS의 사용량을 표현하는 방식이 단순이 그래프 형태로만 지원되어 다양한 정보 제공에 한계가 있다. 마지막으로 SNS의 과도한 사용에 대한 경각심을 새겨줄 수 있는 요소가 부족하다. 이 논문에서는 여러 SNS 사용량을 통합하여 제공하는 대시보드 기능, 게이미피케이션 요소를 접목하여 사용량을 다양한 가치로 보여주는 기능, 그리고 SNS 중독 정도에 따라 다양한 공포소구 메시지를 지원하는 기능을 통해 SNS 사용자의 중독 완화를 지원하는 어플리케이션을 제안한다.

최근 크로스 미디어 이용의 확대로 일방적으로 제품의 정보를 받아들이던 수동적인 소비자는 직접 정보를 찾아보는 능동적 소비자로 바뀌었다. 따라서 대중들은 단순히 방송을 시청만 하는 것이 아니라 방송 중에 나오는 인물, 스토리, 제품 등에 대한 다양한 정보를 함께 소비하고 있다. 하지만 시청에 사용되는 디바이스와 검색에 사용되는 디바이스가 달라 불편함이 있고 방송과 검색의 시점의 차이로 대중들은 간접광고를 접한 후 대상제품의 구체적인 정보를 얻는데 어려움이 있다. 또한 제품회사는 간접광고를 접한 시청자들의 반응을 통한 간접광고의 효과를 입증하기 어렵다. 이 논문에서는 간접광고에서 제품 정보의 즉각적 검색을 지원하는 인터렉티브 동영상 플랫폼을 제안하고자 한다. 이를 통해 시청자는 본 방송을 시청하는 도중 관심이 가는 제품이 나왔을 때, 이벤트를 주어 화면 속 제품의 구체적인 정보를 빠르게 제공받을 수 있고 제품회사에서는 인터렉티브한 시청자의 반응을 제공받아 간접광고에 대한 효과를 확인할 수 있도록 한다.

최근 인공지능의 발달로 인해 AI스피커에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 조음장애는 구강 안에서 말소리를 제대로 만들지 못해서 제대로 된 언어를 구사하지 못하는 장애를 말한다. 조음장애인들이 AI스피커를 사용하면 발음을 제대로 인식하지 못하기 때문에 사용의 어려움이 있다. 본 논문에서는 경증 조음장애인들이 AI스피커를 이용할 수 있도록 머신러닝 기반 언어교정기의 개발내용에 관하여 기술한다. 이는 언어로 명령 줄 수 있는 여러 시스템에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

현대 사회에서 사람과 사람이 아닌 기계와 사람 간의 거래가 대중화 되고 있다. 무인 거래 시스템(이하 키오스크) 사용이 지속적으로 증가하는 이유는 높은 인건비의 절감, 편리성, 시간 단축으로 볼 수 있다. 반면, 키오스크 사용은 다음과 같은 단점이 있다. 메뉴 선택에 있어서 주위 사람들에 의해 심리적 불안감이 생겨 충분한 시간을 가지지 못하고 메뉴를 선택하여 원치 않은 주문이 발생 할 수 있는 것이다. 이 논문에서는 키오스크로 메뉴 선택에 있어서 심리적 불안을 가지는 사람 및 키오스크 사용에 불편함을 가진 사람들이 효율적으로 접근할 수 있는 시스템을 제안한다. 이를 통해 해당 매장에서는 다른 고객들의 눈치를 보지 않고 충분한 시간적 여유를 가지고 메뉴를 선택하여 편리하게 사용 할 수 있는 장점이 있다.

본 연구는 토지 보상비의 추정 모델 개발을 위해서 건설 CALS (Continuous Acquisition & Life-cycle Support) 시스템의 내부데이터와 개별공시지가 및 표준지 공시지가 등의 외부데이터, 그리고 개발된 추정 모델의 고도화를 위한 개별공시가 데이터를 기반으로 생성된 데이터를 활용하였다. 이렇게 수집된 3가지 유형의 데이터를 분석하기 위해서 기존 선형 모델 또는 의사결정나무 (Tree) 기반의 모델상 과적합 오류를 제거할 경우 매우 유용한 알고리즘으로 Decision Tree 기반의 Xgboost 알고리즘을 데이터 분석 방법론으로 토지 보상비 추정 모델 개발에 활용하였다. Xgboost 알고리즘의 고도화를 위해 하이퍼파라미터 튜닝을 적용한 결과, 실제 보상비와 개발된 보상비 추정 모델의 MAPE(Mean Absolute Percentage Error) 범위는 19.5%로 확인하였다.

지역여행이나 타 지역 방문 등 해당 지방 방언을 사용하는 사람과 대화를 할 시, 단어의 뜻을 이해하지 못해 대화를 진행하기 어려운 경우가 종종 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문은 챗봇에게 음성이나 단어, 문장을 입력하면 표준어로 번역 및 뜻을 알려주는 방언 번역기 시스템을 제안한다. 이 시스템은 카카오톡과 연동되어 누구나 이용 가능하며, 사용자가 발화한 단어를 입력하면 챗봇이 해당 내용을 표준어로 번역하여 해당 방언의 뜻, 내용, 사용지역을 알려주며, 예문이 존재 시, 해당 방언이 들어간 예문을 보여준다. 또한 문장을 작성할 시 해당 문장을 표준어로 번역된 문장으로 바꾸어주고 시각화하여 사용자는 이를 보고 상대방의 의도를 파악할 수 있도록 도와준다.

우리나라의 손 마비환자의 수는 매년 증가하고 있다. 병원에서 진행하는 일반적인 재활치료는 비용이 많이 들기 때문에 손 마비환자가 가정에서 재활운동을 하는 경우가 많아지고 있다. 본 논문에서는 손 마비환자들이 가정에서 재활운동을 할 시, 개인별 맞춤 케어를 제공해주기 위하여 스마트 글러브를 이용한 개인별 움직임 패턴을 분석하는 방법에 대해 기술한다. 손 마비환자는 움직임 패턴 분석을 통해 자신의 각 손가락 마비 정도를 정확히 인지할 수 있게 될 것으로 기대한다.

다중 이용시설, 학교, 주택 등 사람이 많이 이용하는 곳은 화재 발생 빈도가 높을 뿐만 아니라 대피하기가 어렵고, 기존의 비상등 표시 방법, 일회성 대피 안내 등으로 인해 화재 상황의 다양한 변수에 효과적으로 대처하기 어렵다. 본 논문에서는 디지털 트윈(Digital Twin) 기술을 기반으로 다양한 센서를 통해 인식된 화재 요소를 반영한 화재 대응 및 피난 시뮬레이션(Fire Dynamic Simulator & Pathfinder)을 통해 안전한 대피 경로를 도출하여 안내하는 시스템을 설계한다. 제시하는 방법은 화재 상황에 능동적으로 대처하기 위해 실시간 인원변동 및 변화하는 화재변수에 대비 할 수 있으며, 상황에 따른 적극적인 대피 훈련과 실제 상황에서의 긴급한 상황에서의 대피경로 도출과 안내에 활용할 수 있다.

In this paper, we propose a collaborative filtering recommendation algorithm based on the LDA2Vec topic model. By extracting and analyzing the article's content, calculate their semantic similarity then combine the traditional collaborative filtering algorithm to recommend. This approach may promote the system's recommend accuracy.

As the utilization of microservice architectural style in diverse applications are increasing, the microservice deployment cost became a concern for many companies. We propose an approach to reduce the deployment cost by generating an algorithm which minimizes the cost of basic operation of a physical machine and the cost of resources assigned to a physical machine. This algorithm will produce optimal resource allocation and deployment location based on genetic algorithm process.

배포된 소프트웨어는 고객의 새로운 요구사항을 반영하면서 기능을 추가하거나 수정한다. 수정된 소프트웨어는 문제없이 동작하지만, 내부의 구조는 점점 더 복잡해지면서 유지보수가 어려워지고, 수정 시 버그 발생 확률이 높아지게 된다. 이에 따라 잘못된 코드 구조를 개선하고, 소프트웨어의 품질을 향상시켜야한다. 본 논문에서는 개발된 ERP 근태관리 시스템이 지속적인 요구사항을 반영하면서 발생한 잘못된 코드 구조인 코드 스멜을 탐지하고 분석하는 연구를 진행하였다.

본 논문에서는 중복 데이터가 가장 많은 인터넷 뉴스 상에서 중복 뉴스를 제거하는 경우 중복 뉴스로 판단되는 유사 중복 문서를 제거할 때 정보의 유실이 발생한다. 본 논문에서는 인터넷 뉴스를 대상으로 유사 중복 뉴스를 제거할 때 발생하는 정보의 유실을 해결하기 위해 제거 된 뉴스와 결합하여 새로운 뉴스를 만드는 중복 뉴스 결합 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 뉴스의 기본 문장과 탐지된 중복 뉴스의 문장 간의 관계 유사도를 활용하여 유실 된 정보를 파악하고 파악된 결과를 기본 뉴스에 결합하여 정보의 유실을 최소화 시키는 것을 실험을 통해 보였다. 향후 뉴스분야뿐만 아니라 중복 문서 제거가 필요한 문서를 다루는 모든 분야에서 정보의 유실을 최소화하기 위한 방법으로 활용할 수 있을 것으로 기대 한다.

세 군 매칭을 수행하여 관찰 데이터를 구축하고 통계분석에 기반한 연구를 수행하는 경우가 종종 발생한다. 매칭작업은 각 군에 속한 개체의 성향점수를 서로 비교해 거리가 가까운 짝을 찾아야 하므로 카테시안 곱 만큼의 경우의 수를 따져야 하는 문제이고, 메모리 소요가 크다. 특히 세 군 매칭은 세 쌍의 거리가 가까운 triplet을 찾는 문제로, 세 개체 사이에 존재하는 세 개의 거리를 따져야 하기 때문에 메모리 소요가 두 군 매칭에 비해 훨씬 크다. 각 군에 속한 개체가 늘어나면 메모리소요가 기하 급수적으로 늘어나게 된다. R패키지에 포함된 TriMatch함수는 세 군 매칭 수행을 위해 가장 널리 사용되는 프로그램이다. 이 프로그램은 세 개체 사이의 세 개 거리가 가장 짧은 triplet을 찾는 방식으로 구현 되었다. 이 프로그램은 메모리 소요가 매우 커 각 군에 속한 개체의 수가 많아지면 메모리 부족 에러가 발생하는 경우가 많다. 본 연구에서는 세 군 매칭에 소요되는 메모리 소요를 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하고자 한다. 이 알고리즘의 구현을 통해 각 군에 속한 개체가 늘어나도 안정적인 세 군 매칭 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 유통과정의 복잡함과 창작자에 대한 권리를 보장하기 위하여 블록체인 기반 플랫폼을 통하여 투명하고 무결성이 보장된 자기권한 관리가 가능하도록 DID(Decentralized Identity)의 적용을 연구하였다. DID의 효율적 적용을 위하여 DID문서와 Verifiable Credential과 presentation의 관리상 특징을 고려하고 DID를 통한 인증과정에서 발생하는 다양한 메타데이터에 대하여 차별화된 암호화 기법적용이 가능하도록 하였다. 본 논문의 연구를 통하여 디지털 콘텐츠에 대한 자기권한 관리가 보다 간단해지고 권리인증 과정 시 안정된 성능 제공이 가능할 것으로 사료된다.

본 논문에서는 문화유산 현장에서의 몰입형 교육을 위한 VST(Video See-through) 방식의 HMD(Head Mounted Display) 기반 XR(eXtended Reality) 체험 프레임워크를 제안한다. 매장문화재적 요소가 강한 문화유산 현장의 경우 실물이 남아있지 않아 교육 및 체험 측면에서 흥미로운 정보 전달이 어렵다. 최근 모바일 기기의 대중적인 확산에 따라 이를 이용해 문화유산 현장에 소실된 문화유산을 AR(Augmented Reality)로 복원 및 시각화하거나 관련 정보를 제공하는 연구들이 이루어졌으며, 나아가 OST(Optical See-through) 방식의 안경형 AR 디스플레이를 활용하는 사례들도 등장했다. 그러나 이러한 연구들은 기기의 특성으로 인해 몰입감과 사용성 측면에서 한계점을 보였으며, 단순히 소실된 문화유산의 복원된 모습을 정적으로 시각화하는 것에 그쳐 문화유산 현장에 내재된 동적인 역사 스토리를 재현한다는 측면에서 부족한 점이 있었다. 본 논문에서는 문화유산 현장에서 VST-HMD를 이용하여 AR 기반의 정적 문화유산 시각화뿐만 아니라 VR(Virtual Reality) 기반의 동적 역사 스토리 애니메이션을 제공하는 XR 체험 프레임워크를 제안하여 더욱 몰입감 있고 만족스러운 문화유산 교육을 제공하는 방안에 대해 검토한다.

본 논문에서는 박물관에서 사용되는 전시 매체 중 지형 및 건축 문화유산 모형을 활용한 Visual SLAM 기반 증강현실 시스템 활용을 제안한다. 현재 박물관에서 다양한 디지털 전시가 도입되고 관람객과의 상호작용을 중요시하고 있으나 오래전부터 도입된 지형 및 건축 문화유산 모형의 ICT 기술 활용은 미흡한 상황이다. 이에 본 연구에서 제안한 Visual SLAM 기반 증강현실 시스템은 현실 객체의 특징점을 인식하여 3D 객체를 증강하기 때문에 다양한 크기와 형태의 문화유산 모형에 활용될 수 있다. 이러한 시스템 제작을 제안함으로 박물관에 전시되어있는 기존 모형의 활용도 및 전시 효과를 높일 수 있고 다양한 인터랙션 설정으로 추가 정보 또한 제공할 수 있다.

본 연구에서는 시각장애 학습자를 위한 새로운 형태의 인터랙티브 웹 AR 시스템을 제안했다. 궁중 기록화를 3D 프린팅 과정을 거쳐 시각장애가 있는 학습자들이 활용할 수 있도록 웹 AR를 접목하여 저시력 학습자에게는 시각적 효과를 더해 미디어 기기를 활용한 학습방법을 개선하고자 하였고, 전맹 학습자에게는 회화의 선묘를 살려 프린팅하여 구성을 자세히 알아볼 수 있도록 제안했다.

4차 산업 시대의 흐름에 따라 디지털 문화유산 컨텐츠의 생산이 이루어지고 있다. 문화재의 위치와 해설을 사용자에게 제공하거나 문화재 사진을 보고 이름을 맞추며 간략한 정보를 얻는 등 학습을 위한 어플리케이션이 제작되고 있으나 사용자 경험을 고려한 지속적 교육 컨텐츠의 개발은 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문에서는 게이미피케이션을 통해 사용자가 문화재에 대한 정보를 지속적으로 학습할 수 있는 모바일 어플리케이션을 제안한다. 사용자의 흥미를 동반하여 학습을 이어가기 위해 수집형 롤플레잉 게임 시스템을 응용하고 이를 크게 네 가지의 항목으로 세분화하였다. 이 연구를 통해 우리 문화유산을 활용한 지속적 교육 컨텐츠 개발에 기여하길 기대한다.

본 논문에서는 수중 문화재를 주제로 오감 인터랙션을 활용한 디지로그 전시 기법을 연구한다. 영상을 활용한 디지털미디어가 중심인 기존의 전시 기법에 시각, 청각, 촉각과 같은 다양한 감각기관을 활용한 인터랙션을 추가함으로써 관람객에게 새로운 경험을 제공하고자 한다. 프로젝션 매핑, 증강현실과 같은 디지털 기술과 난파선과 자갈, 실물 크기의 모형 유물과 같은 아날로그를 결합하여 관람객에게 실재감을 주어 효과적인 몰입감(flow)을 유도하고자 한다.

무형문화유산의 전수 방식은 장인과 이수자의 직접적인 교육으로만 이루어져 왔으며 또한 전수는 긴 시간 동안 이루어지고 전수 방식을 따로 기록하는 경우가 드물며 동작이나 구전으로만 전해지기 때문에 표준화된 전수는 이루어질 수 없었다. 현재 국제 유네스코와 국내문화재청에서는 유무형문화재에 대한 전수와 기록의 중요성을 알고 다양한 디지털 기록을 진행하고 있다. 하지만 4차 산업혁명 시대에 무형유산 기록화 기술은 보유자의 기 예능 장인 공법을 기록하는 부분으로 영상기록 및 사진기록 도서 음원 등 아직까지 기존 아날로그 기술 방법으로 기록이 이루어지고 있으며 최근 5G 상용화와 함께 디지털 4차 산업 혁명시대와 발맞춰 무형유산 정보관리 기관에서도 무형유산 ICT 기반 기술 지원을 활성화되고 있는 시점에서 본 연구는 오랜 시간 동안 숙련도 높은 기술공법으로 한국 전통문화의 맥을 이어가고 있는 무형문화재 장인들의 기술 중에서 손을 사용하는 바느질 중심으로 자이로센서 기반으로 정확한 손동작 정보를 획득하고 기록할 수 있는 시스템 설계 및 연구개발을 통하여 ICT 기반 장인 공법 4D 기록화 기술을 제시하고자 한다. 이와 같은 기술로 무형문화유산의 새로운 4D 기록 방법으로 정확하게 기록하고 보존하여 무형문화유산 전승과 교육을 할 수 있고 문화유산의 유형에 맞는 교육·산업·홍보 등 다양한 사용 목적에 맞는 형태로 폭넓게 사용될 수 있다.

본 논문에서는 불법복제 영상 판단을 위한 RGB 변위값 측정을 통한 360도 영상 식별 기준 키 프레임 선정 방법을 제안한다. 방송 프로그램이나 영화 등과 같은 콘텐츠는 인터넷들을 통하여 국내뿐만 아니라 해외로도 대량 불법 유통됨으로써 국가적으로 큰 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법복제 여부를 빠른 속도로 판단하기 위한 방법으로 360도 영상에서 추출된 각각의 프레임에서 RGB 변위값을 측정하여 동일한 장면으로 인식되는 프레임을 하나로 묶어 해당 장면의 키 프레임으로 선정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 불법복제 영상의 판단 시간을 단축시키고 판단 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.

발 고유 변인 측정 및 데이터의 수집은 소비자의 발 건강을 위한 신발 제작을 위하여 필요하다. 신발의 설계 지표 또한 개정의 필요성이 제시되고 있어 발 고유 변인 측정의 및 데이터 획득에 관한 연구의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 발 형태의 데이터 값을 산출하여 사용자에게 적합한 맞춤형 인솔 및 신발을 제작하고, 신발의 설계 지표를 산출하기 위하여 발 고유 변인의 데이터 값을 자동으로 측정이 가능한 발 고유 변인 산출이 가능한 발 형상 추출 시스템에 대해 서술한다. 이를 위해 사용자의 발 고유 변인 측정을위한 스캐닝 스테이지를 설계 및 제작하고, 3대의 깊이 카메라를 설치하였다. 잡음 및 배경을 제거하기 위해 가우시안 배경 모델링으로 전경 영역을 분리하여 발 점군 데이터를 획득 한 후, Euclidean transformation을 통해 각 점군 데이터를 정합한다. 실험 결과에서는 획득된 발 형상 점군 데이터와 접지면 형상 및 발 변인 추출 결과를 보여준다.

다양한 환경 변화에 따라 적용 가능한 최적의 위장무늬 개발의 필요성이 증대됨에 따라 위장무늬 성능 평가를 위한 포토시뮬레이션 기술 또한 주목받고 있으나 포토시뮬레이션 저작에 관한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 기 배치된 위장무늬의 탐지 시간을 측정하는 소프트웨어인 포토시뮬레이션 기술 개발에 대해 서술한다. 개발된 포토시뮬레이션은 작전환경 및 위장무늬 이미지 로드, 사용자 입력도구를 통한 대상 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 배치 및 저작, 저작 된 작전 환경 이미지 상 위장무늬 이미지를 모니터에 출력, 사용자 입력도구를 통한 작전환경 이미지 상 위장무늬 이미지의 탐지 및 탐지 시간 측정 기술을 포함한다. 결과에서는 개발 포토시뮬레이션 기술을 통한 위장무늬 이미지 배치 및 저작, 그리고 위장무늬 이미지의 평균 시간 측정 결과 예시를 보여준다.

본 논문에서는 경계 합성곱 신경망(Convolutional neural network, CNN)기반의 슈퍼 해상도 기법을 이용하여 저해상도 옷감 메쉬를 슈퍼 해상도로 노이즈 없이 안정적으로 표현할 수 있는 기법을 제안한다. 저해상도와 고해상도 메쉬들 간의 쌍은 옷감 시뮬레이션을 통해 얻을 수 있으며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 고해상도-저해상도 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 옷감 메쉬를 지오메트리 이미지로 변환하여 사용한다. 우리가 제안하는 경계 합성곱 신경망은 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 업스케일링 시키는 이미지 합성기를 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻어진 고해상도 이미지가 고해상도 메쉬로 다시 변환되면, 저해상도 메쉬에 비해 주름이 잘 표현되며, 경계 부근에서 나타나는 노이즈 문제가 완화된다. 합성 결과에 대한 성능으로는 전통적인 물리 기반 시뮬레이션보다 약 10배 정도 빠른 성능을 보여준다.

본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

본 논문에서 저작권 보호 기술 적용을 위해 실감형 360도 영상의 강인성 정보를 이용하여 UCI 운영을 위한 응용 메타데이터 요소를 제안한다. 오늘날 멀티미디어 콘텐츠의 산업의 규모가 비약적으로 커지고 있음에 따라 이를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있는 콘텐츠 고유의 식별체계가 요구되고 있다. 현재 국내에서 운용 중인 대표 식별자는 정통부가 개발한 UCI가 활용되고 있다. UCI는 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 효과적으로 관리 및 유통할 수 있으나 저작권 보호 기술에 직접적으로 연관이 되어 있지 않아 이를 보완할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 UCI와 직접으로 연동할 수 있는 실감형 360도 동영상 응용 메타데이터 요소 및 운영 방법을 제안하여 저작권 보호 기술을 적용할 수 있도록 한다.

국내 실감형 콘텐츠 시장은 전년도비 42.9%의 연평균 성장률을 보이며 2020년에는 약 5조 7,271억원의 규모에 이를 것으로 전망된다. 특히 2018년 기점으로 하드웨어보다는 콘텐츠 시장이 확대되었다. 최근 실감형 콘텐츠의 유통이 본격적으로 시작됨에 따라 저작권 침해 사례들이 나타나고 있으나 시장의 저변확대 측면에서 그렇게 주목받지 못하고 있다. 실감형 저작물을 제작하는 업체가 주로 소기업이고, 제작하는 비용이 고비용인 점을 고려할 때 저작권 보호 기술인 필터링 기술이 절대적으로 요구되고 있다. 필터링 기술의 성능 평가할 기준인 강인성 지표가 미정립 된 상태이다. 따라서 본 논문에서는 특정 기술에 종속되지 않는 실감형 360도 영상 콘텐츠 강인성 지표를 제안한다.

본 논문에서는 국가무형문화재 기록영상의 화질 개선에 관한 연구를 진행한다. 기록영상의 화질 개선을 위해 SRGAN 기반의 초해상화 복원영상 생성 프레임워크의 적용을 제안한다. Image aumentation과 median filter를 적용한 데이터셋과 적대적 신경망인 Generative Adversarial Network (GAN)을 기반으로 딥러닝 네트워크를 구축하여 입력된 Low-Resolution 이미지를 통해 High-Resolution의 복원 영상을 생성한다. 이 연구를 통해 국가무형문화재 기록영상 뿐만 아니라 문화재 전반의 사진 및 영상 기록 자료의 품질 개선 가능성을 제시하고, 영상 기록 자료의 아카이브 구축을 통해 지속적인 활용의 기초연구가 되는 것을 목표로 한다.

본 논문에서는 여러 개의 측방 유동 스트립을 형광분석을 통한 정량분석을 할 수 있는 장비의 각 스트립에 인쇄된 바코드를 카메라를 이용하여 인식하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 각 슬롯의 스트립 유무를 판단하고, 시작 비트의 위치를 템플릿 정합법으로 검출하여 바코드 영역을 찾는다. 각 비트 영역은 바코드 설계 데이터와 기기 교정 시 계산된 공간 해상도를 이용하여 결정된다. 각 비트의 값은 비트 영역 중앙 부분의 평균을 이용하여 결정하였다. 다양한 조명 아래에서 취득한 영상들로부터 스트립 유무 판단, 시작 비트 위치 탐색 성공 여부 및 각 비트 값을 결정 등을 위한 판정 값을 가우시안 모델을 이용하여 계산하였다. 실험 결과 모든 판정 오류는 무시할 만 하였다.

최근 사물인터넷의 발전에 따른 많은 기기들이 디지털화 되면서 네트워크의 새로운 주요 장비로 등장하고 있으며 이 중 CCTV의 경우 대부분 IP를 갖는 독립적인 네트워크 디바이스가 되고 있다. 하지만 이러한 CCTV의 네트워크 접근에 따른 해킹 가능성이 끊임없이 제공되면서 CCTV를 통한 내부망의 침투가 현실적으로 가능한 상황이다. 현재 대부분의 영상 화면이 암호화되어 운영되고는 있지만 CCTV를 통제하는 제어 데이터는 어떠한 보안조치도 이루어지지 않은 것이 현실이다. 이러한 점을 보완하기 위해 면에서 본 논문에서는 CCTV 통제를 위한 제어 데이터도 인증 및 암호화를 통해 일반적인 접근을 완전히 차단할 수 있는 방안을 제시하고 이를 통한 사물인터넷의 안정성을 검증하는 방안을 제안하고자 한다.

본 논문에서는 스마트 자동차를 외부에서 제어할 수 있는 원격접속의 보안성을 강화할 수 있는 방안을 제안한다. 다양한 자동차 제조사들이 물리적인 자동차 구동에서 나아가 정보통신기술을 접목하여 운전자에게 다양한 편의성을 제공하고 있다. 정보통신기술을 이용해 자동차의 기능이 증가하는 만큼 정보시스템의 취약성을 이용해 외부의 비인가자에 의한 침입이 이루어질 수 있는 취약성 또한 증대하며, 자동차의 경우 이러한 위협이 주행 중 발생 시 운전자의 생명까지 위협할 수 있는 매우 위험한 상황이 발생할 수 있다. 이에 외부로부터 비인가자의 접근을 차단할 수 있는 방안을 기존 정보통신시스템 보안 기법을 접목하여 스마트 자동차의 안전한 운행이 가능할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 기존 정보통신시스템에서 활용 중인 보안 방안을 통하여 제안하는 스마트 자동차 원격접근 제어 정책이 기존의 스마트 자동차 정보보안 정책에 비해 보안성 향상 면에서 더 우수함을 보인다.

최근 블록체인이 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 블록체인과 관련된 개발 도구에 포함된 보안약점을 분석하고 그 보안약점을 진단하기 위한 정보를 기반으로 분류한다. 또한 일부 보안약점의 예를 통하여 진단하기 위한 알고리즘을 llvm의 Clang 도구에 적용하기 위한 방법을 연구한다. 이를 통하여 블록체인과 관련된 보안약점을 분류하고 그에 대한 진단 방법을 연구하였다. 향후 기존 정적 분석 도구를 확장함으로써 진단 성능을 높일 수 있을 것이며, 줄리엣 코드와 같은 벤치마크 테스트를 통해 그 결과를 비교해볼 수 있을 것이다.

본 논문에서는 게임 컨셉 기획을 보다 효율적으로 수행하는 방법론을 제시한다. 게임 기획을 위한 방법론에 대한 연구는 아직 많지 않으며 특히 초기 단계의 게임 컨셉 기획을 위한 방법론은 연구결과를 찾아보기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 Focused Group interview를 사용하여 게임 컨셉을 기획하는 방법론을 제시하고 이를 활용하여 게임 기획을 하고자 하는 20대 초반의 인원을 대상으로 적용하여 본다. 대상 인원을 개별 그룹과 팀을 구성한 그룹으로 나누어 적용하여 개인별 게임 컨셉 기획과 팀별 게임 컨셉 기획에 있어서 이 방법론이 효율성에 차이가 있는지에 대하여 알아보며 동시에 이 방법론이 적용 가능한 대상에 대하여 살펴본다.

본 논문에서는 게임 사용자들이 요구하는 게임 경험치에 대하여 제안한다. 게임 경험치는 사용자들이 게임을 처음 접하는 단계에서 게임을 즐기는 동기 부여적인 측면과 게임을 진행함에 따라 게임 내 밸런스를 유지하기 위한 매우 중요한 요소이다. 게임을 즐기는 요소로서 게임의 재미요소에 대한 연구는 다양한 방면으로 진행되어 왔다. 그러나 게임 경험치 획득에 대한 구체적인 연구는 없었다. 게임 사용자들이 요구하는 게임 내 경험치 획득에 관하여 연구하기 위하여 사용자 그룹을 선정하여 사용자들이 각자 자기경험을 바탕으로 캐릭터의 레벨이 상승함에 따라 요구하는 경험치를 시각적으로 확인하면서 구체적인 값을 제시하도록 하였다. 이러한 결과는 향후 게임을 개발하는데 있어 사용자 요구를 반영하여 보다 일반적인 게임 경험치를 부여하는 기준으로 사용될 수 있다.

신대영(2018, 2019)의 연구에서 RPG장르를 기준으로 T-test를 활용하여 두 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이를 조사, 분석한 결과, 신대영(2018, 2019)의 두 연구 모두 두게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 없음을 알 수 있다. 이에 본 연구에서는 전체이용가, 12세이용가 그리고 청소년이용불가 게임을 선정하여 One-way ANOVA를 이용하여 세 게임간의 평균 차이를 연구하였다. 분산분석 결과, 유의수준 P값이 0.657(P>0.05)로 세 게임간의 이벤트 실시와 관련하여 평균의 차이가 없는 것으로 나타났다.

신대영(2019)의 정액제 게임과 부분유료화 게임간의 이벤트 실시와 관련하여 평균 이벤트 기간의 차이 연구에서 리니지2와 마비노비 두 게임간의 평균 이벤트 기간의 차이 검증에서 양측검정 결과 P값이 0.01(P>0.05)로 두 게임간의 평균 이벤트 기간은 차이가 있음을 알 수 있다. 다만 해당 연구에서는 정액제 게임으로 청소년 이용불가 게임인 리니지2와 와 부분유료화 게임으로 청소년 이용가능 게임인 마비노기 대상으로 연구하였다. 본 연구에서는 같은 등급인 청소년이용불가 게임으로 리니지2와 A3리턴즈를 선정하여 정액제와 부분유료화 등 요금정책과 평균 이벤트 기간과의 차이를 연구하였다.

국내 온라인 게임은 1996년 바람의 나라를 시작과 1998년 리니지의 성공으로 2020년 오늘날에 이르러 온라인 게임은 국내 게임산업의 중추 플랫폼으로 발전해 왔다. 1999년말부터 2000년대 초반에는 온라인 게임의 태동 시기로 온라인 게임의 수요보다 공급이 부족하였지만 20년이 지난 오늘날에는 많은 수의 온라인 게임들이 시장에 나오고 있어 광고, 이벤트 등 마케팅 활동이 중요한 시기가 되었다. 이에 게임 출시 시기에 따라 이벤트의 중요성이 게임의 성공 여부에 커다란 영향을 미칠 것으로 예상하고, 본 연구에서는 출시 시기에 따라 세 개의 게임을 선정하여 One-way ANOVA을 실시하여 세 게임간의 이벤트의 평균의 차이를 연구하였다.

TCG는 Trading Card Game의 약자로 수집과 게임을 목적으로 디자인된 카드게임을 일컫는다. TCG는 1993년 미국의 수학자인 리처드 가필드(Richard Garfield)가 만든 '매직: 더 개더링'(Magic: The Gathering)을 시작으로 '스펠파이어'(Spellfire), '일루미나티'(Illuminati)와 같은 다양한 게임으로 이어지며 하나의 독자적인 장르로 자리매김하게 되었다. TCG는 전략적 게임 디자인을 통한 독자적 장르의 재미도 가지고 있지만, 수집 요소가 가진 장점으로 인해 많은 타 장르 게임에서 혼합되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 최초의 TCG인 '매직: 더 개더링'의 분석을 통해 다양한 덱을 만들어내는 방법에 대해 연구하고 나아가 타 장르 활용 방안에 대하여 제시하고자 한다.

현재 많은 곳에서 생체신호를 이용하여 보다 쾌적한 삶의 환경을 구축하려는 연구가 활발하게 진행되고 있으며 뇌-컴퓨터 인터페이스(Brain-Computer Interface, BCI)기술은 미래 손꼽히는 기술 중 하나로 보고 있다. 본 논문에서는 기존에 웹사이트나 애플리케이션으로 나와 있는 윷놀이 게임을 뇌전도(Electroencephologram, EEG)를 이용한 상호작용을 바탕으로 한 윷놀이 게임의 개발에 대해 기술하고 있다. 이 게임을 통해 마비 환자나 부득이하게 손을 사용하지 못하는 경우에도 게임을 진행할 수 있으며, 뇌신경 운동에도 도움이 될 것으로 기대하고 있다.

본 논문에서는 립모션 디바이스를 이용하여 손의 움직임을 계산하고 이로부터 저글링 운동 동작뿐 만 아니라 이것을 이용한 팔 근육을 연습할 수 있는 새로운 프레임워크를 제안한다. 제안된 방법은 실시간으로 동작하기 때문에 사용자의 동작에 맞춰진 분석을 할 수 있다. 본 논문의 프레임워크는 크게 세 부분으로 나누어진다. 우선, 1) 사용자가 공을 튕기는 이벤트 트리거를 손목 움직임으로부터 정의한 뒤, 2) 사용자의 손 위치를 기준으로 저글링 형태의 움직임을 공에 매핑시키기 위한 포물선 기반 입자 기법을 제안한다. 마지막으로, 3) 손목의 굽힘을 기반으로 근육의 활동 양을 시각화할 수 있는 기법을 제안한다. 결과적으로 본 논문의 프레임워크를 이용하면 실시간 저글링 게임을 할 수 있을 뿐만 아니라 사용자의 팔 근육 움직임을 실시간으로 분석할 수 있다.

2020년 상반기는 코로나19로 촉발된 상황은 온라인 강의 도입 등 교육환경에도 영향을 미치고 있다. 게임제작 관련 교육과정에서 게임제작 프로젝트를 진행할 때 QA는 게임의 개발이 진행되는 단계에 맞춰 리뷰와 테스트 케이스 작성, 테스트 실행, 이슈 보고를 진행한다. QA의 핵심 업무 중 하나가 테스트 케이스를 작성하는 것이다. 이번과 같이 비대면이 강제되는 상황에서 팀원들과 협업을 하기 위해서는 테스트 케이스 관리 도구를 활용하여 효율적으로 QA를 수행하는 방안이 필요하다.

QA직군은 게임 제작 프로젝트의 초기 단계부터 게임의 품질관리를 위한 계획을 수립하고, 개발 단계에 맞춰 QA를 진행하는 과정에서 효율적인 업무 수행을 위해 전문적인 도구의 활용이 필요하다. 게임 QA에서 사용하는 결함관리도구 중 Redmine은 결함관리 뿐만 아니라 뉴스 기능으로 프로젝트 소식을 공유하고, 일감에서 결함을 관리하고, 위키를 통해 지식관리를 수행할 수 있다. 또한 애자일 플러그인을 설치하여 애자일 기반으로 프로젝트를 관리할 수 있다. 코로나19로 인해 비대면 업무 환겨에 대한 관심이 증대하면서 게임 QA도 적절한 온라인 도구를 활용하는 것이 바람직하다.

포트나이트는 전 세계적으로 엄청난 흥행을 거두었지만, 한국에서는 해외에 비해 흥행 성적이 좋지 하였다. 그 이유는 한국의 게임 시장이 해외와 다른 특성들이 있었고. 포트나이트는 이런 점들이 제대로 반영되지 않아 한국에서는 흥행이 부진하게 되었다. 본 논문에서는 한국에서 포트나이트가 해외에 비해 성공을 거두지 못한 원인들을 분석하고, 이런 분석결과를 바탕으로 포트나이트가 한국에서 흥행하기 위한 방안을 제시한다.

2020년 초 코로나바이러스감염증-19(COVID-19)로 인해 전 세계적으로 사회적 거리두기 가 권고 되면서, 많은 사람들이 집에서 소비 할 수 있는 콘텐츠로 IT 네트워크 서비스를 기반한 장르의 소비가 증가했고, 게임산업에서도 신규 이용자의 유입이 증가하고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 코로나바이러스감염증-19(이하 COVID-19)로 혼란스러운 상황에서 게임이 어떤 역할을 할 수 있을지를 고찰해본다.

게임의 재미요소는 사용자에게 굉장히 큰 영향을 끼친다. 멀티플레이 게임이 대중화 되어 가고 있는 현재, 그 중에서도 대부분의 유저, 국내는 물론 해외까지 MOBA게임의 매력에 빠져있는 상태이다. MOBA게임은 성공 사례와 실패 사례가 명확히 존재한다. 왜 이런 결과가 나왔는지, 성공과 실패요인에는 어떤 것들이 있는지, 성공한 사례에는 어떤 재미요소가 사용자의 만족을 채워주는지 연구한다.

본 논문에서는 <배틀그라운드>와 <콜 오브 듀티 : 모던 워페어> 등의 FPS 게임에서 사용되는 핵의 종류와 사용 실태를 조사하고 이에 따른 개발사의 안티 치트와 어떻게 대처했는지 효과적인 개선 방안이 어떤 것이 있는지 제시한다. FPS에서 주로 사용되는 핵 프로그램에 대해서 알아보고 해당 핵이 어떤 식으로 사용되는지 설명한다. 또한 이에 따른 개발사의 대처 방안(제제 방식)이 어떤 식으로 작용하였으며 효과가 미미했던 것과 반응이 좋았던 것으로 분류하여 조사한다. 결론으로는 위의 조사한 자료를 바탕으로 어떻게 하면 좀 더 효과적인 방법으로 핵 프로그램을 조기에 방지하여 유저들의 만족도를 높일 수 있는지 등의 내용을 제시한다.

현재 청강 게임 졸업작품 프로젝트에서 QA팀의 테스트 활동은 명세를 기반으로 진행된다. 하지만 대학의 게임 개발 프로젝트 특성상 체계적인 문서와 같은 테스트 베이시스를 확보하기 어렵다. 이렇게 부족한 명세를 기반으로한 테스트는 테스트할 게임의 전체를 커버하기 어렵다. 따라서 이를 보완하기 위해 리스크 기반의 탐색적 테스팅 접근법을 활용하여 조금 더 효율적인 테스트 전략 및 프로세스를 제시하고자 한다.

게임의 스토리는 게임 내에서 중요한 역할을 수행한다. 스토리를 통해 플레이어가 게임에 자연스럽게 녹아 들 수 있도록 동기를 부여하며, 게임 진행에 대한 당위성을 부여하고 더 나아가서는 게임 스토리가 게임의 핵심 재미 요소가 되기도 한다. 본 논문에서는 게임 스토리를 RPG 장르의 측면에서 분석하고 설문 조사를 통해 게임 스토리에 대한 장단점을 분석하여 현재 발생하고 있는 게임 스토리 패스에 대한 분석과 개선에 도움을 주고자 한다.

모바일 게임에서의 스타터 팩이란 신규 유저들이 부분유료화 모바일 게임들을 처음 시작하면 쉽게 접할 수 있는 첫 과금요소 중 하나다. 본 논문은 부분유료화 모바일 게임에서의 스타터 팩을 경험해 본 유저들 대상으로 스타터 팩에 대한 인식을 분석하며 게임 개발팀 및 유저들의 입장에서의 서로 윈윈효과를 위해 스타터 팩 기획 구성을 어떻게 해야 하는지에 대한 향후 방향성을 제시한다.

모바일 게임 시장에서 많은 게임들이 출시되고 있는 가운데 2D를 기반으로 한 게임들이 많이 출시가 되고는 있다. 하지만 과도한 성적 노출을 기반으로 한 게임이 늘고 있으며 기존 몇몇 게임마저 기존 유저를 만족시키기 위한 방법 중 하나로도 쓰이고 있는 상황이다. 본 논문에선 2D 남성향 모바일 게임들의 과도한 성적 표현을 지양하고 성공한 게임이 무엇이 있는지 알아보고, 게임들의 특징을 분석하고 그를 토대로 2D 남성향 게임의 성공 전략을 제시하고자 한다.

본 연구는 트롤링의 유형 중 하나인 그리핑을 목격해 본 경험이 있는 플레이어를 중심으로 설문을 진행해, 사회 심리 현상과 함께 결과를 살펴보고 대처방안에 대한 개선안을 제시하고자 한 것이다. 그리핑은 트롤링의 유형 중 하나로 고의로 게임을 패배하게 만드는 행위이다. 그리핑의 원인으로 게임 내 동조현상이 발생하지 않는다는 점과 복수의 딜레마가 부재하고, 게임의 시스템이 매슬로우의 욕구단계 중 안전욕구를 충족하지 못한다는 점이 해당할 수 있다. 그리핑을 예방하기 위해서는 트롤링의 유형에 대해 개발사 측에서 명칭과 의미를 정립하고 구분 기준과 처벌 수위를 체계적으로 관리할 필요가 있다. 또한, 적발된 그리퍼에게 확실한 처벌을 내려 그리핑을 반복할 수 없도록 해야 함을 제안한다.

동물의 숲 시리즈 신작 게임으로 많은 인기를 모은 '모여봐요 동물의 숲'은 섬을 꾸려나가는 시뮬레이션 게임으로 다른 플레이어들과 교류가 가능한 온라인과 콘솔 설정을 통해 원하는 시간대로 플레이 가능한 타임 슬립이 가능하다는 특징이 있다. 본 논문에서는 모여봐요 동물의 숲 플레이어를 대상으로 이와 같은 온라인 게임에서 타임 슬립의 영향에 대한 인식을 조사하고 그 결과를 바탕으로 부정적인 영향을 최소화할 방법을 제시한다.

온라인 게임에서 기존에 가장 활발하게 사용되었던 비즈니스 모델인 확률형 아이템에 대한 문제가 제기되고 법적인 제재가 가해지면서 우리나라 게임 산업은 부분유료화 방식의 온라인게임, 그 중에서도 큰 비중을 차지하는 MMORPG에 어울리는 새로운 비즈니스 모델을 찾아야 한다. 본 논문에서는 새로운 비즈니스 모델로 FPS와 MOBA 장르에서 활발하게 사용되고 있는 '배틀패스' 시스템을 분석하고 이를 MMORPG에 적용하기 위해서는 어떻게 개선해야 하는지 방법을 제안한다.

이 연구는 3D 그래픽의 로프 시뮬레이션이나 3D 캐릭터의 포니테일 등 Joint들이 복잡하게 꼬이는 상황에서Joint들의 Up-Vector에 대해 이상적으로 꼬이지 않는(Twist-free) 회전을 계산하는 연구이다. 꼬이지 않는 방향은 이상적인 기준점이 될 수 있어서 Twist 연출에 다양한 응용을 할 수 있는 시발점이 된다.

본 논문은 실시간 3D 그래픽을 사용하는 Unity 3D나 Unreal Engine 등에서 이펙트를 표현하는 일반적인 방법인 Billboard의 문제점을 보여주고, 범용적이고 가벼운 연산으로 해결할 수 있는 방법을 제시한다.

국내 모바일 MMORPG 시장에서 구글플레이 스토어, 앱 스토어의 매출 순위를 보면 순위 안에 있는 게임 중에 가챠 시스템이 없는 게임을 찾기가 힘들 정도로 모바일게임에서 가챠 시스템은 게임의 전체 매출에서 많은 비중을 차지한다. 과거 가챠 시스템으로 인하여 사행성과 과금 유도가 너무 심해져 2015년 확률형 아이템 규제 법안이 발의되어 현재까지 게임회사들은 확률을 공개해왔다. 하지만 공개된 확률에는 유저들이 모르는 큰 오류가 존재한다. 본 논문에서 그 오류를 알아보고 모바일 게임 가챠 시스템의 건전성을 확보하기 위한 방안을 제시하고자 한다.

3인칭 슈팅 게임의 캐릭터가 모든 방향으로 자연스럽게 움직이며 플레이어의 조작에 적절히 반응하려면 3D 게임 엔진에서의 세부 설정과 DCC 툴(3ds Max)에서의 설정이 양 측 모두 긴밀하고 세심하게 관리되어야한다. 본 논문에서는 이와 관련된 필수적인 요구사항들과 문제점의 표준적인 해결 방법을 제시한다.

현재 대한민국에서는 게임 산업으로 벌어들이는 외화가 많고 게임 산업이 규모가 큼에도 게임 규제에 관련된 법안을 계속하여 발의, 채택하는 모습을 보이고 있다. 뉴스를 검색해 보아도 게임이 사회적으로 도움이 되거나 게임으로 긍정적인 효과를 보았다는 기사는 찾아보기 힘든 상황이다. 본 논문에서는 게임에 사용되는 기술들의 발전으로 게임의 역할이 늘어났던 기존 사례와 앞으로의 기술 발전으로 늘어갈 게임의 역할들을 분석, 제시하여 게임 산업이 가질 수 있는 큰 잠재능력과 발전 가능성을 정리하고자 한다.

게임 시장에서는 다양한 형태로 확률형 아이템을 판매하고 있다. 그 중 확률형 아이템은 게임사의 주요 수입원이다. 그러나 유저들에게는 확률형 아이템의 랜덤성 때문에 게임을 즐기는 데 있어서 스트레스를 받고 정확하지 않은 과금액과 사행성이 담겨 있는 판매 방식으로 인해 혹평을 내놓는다. 본 논문에서는 설문을 기반으로 유저가 확률형 아이템의 어느 부분에 불만이 있는지 구체적으로 제시하여 기업이 유저들의 불만을 파악하고 줄이는데 도움을 주고자 한다.

지나가는 사람들에게 '게임이란 무엇인가?' 라는 질문을 던져보자. 대다수의 사람들은 '경쟁해서 이기는 것', '목적을 이루고 성취감을 얻는 것'과 비슷한 대답을 내놓는다. 이와 같이 인간의 인식 속에 박혀 있는 '게임'이라는 키워드는 최종적으로 자신이 승리하는 인식으로 존재해 있다. 즉, 나 스스로가 선택한 행동에 의해 무언가의 목적을 이룬다는 것이다. 사람들의 인식 속에 깊게 박히는 것이 '훌륭한 게임'의 기준이 된다면 그 게임은 결론적으로 '몰입'과 '성취'가 얼마나 부각되는지에 따라 결정될 것이다. 이에 본 논문에서는 게임 몰입자들이 어째서 늘 새로운 자극을 찾아 게임을 향유하는지, 대체 어떤 면에서 만족감을 느끼는지, 또 그들이 추구하는 자극은 어디서 오는지 조사함으로써 게임이 사람들에게 각인되는 조건을 제시해본다.

모바일 게임의 시장에서 기존 PC 게임, 애니메이션, 웹툰 등 원작 IP를 활용한 게임들이 늘고 있다. 그중 웹툰 IP를 활용하여 제작되는 게임이 종종 출시되고 있지만 흥행하지 못하는 게 현재의 웹툰 IP 게임의 상황이다. 본 논문에서는 원작 IP 중 웹툰 IP를 기반으로 제작한 게임들의 특징을 살펴보고 성공요소와 실패요소에 대해 분석한다. 본 논문에서 제시한 성공요소와 실패요소는 웹툰 IP를 기반으로 게임을 개발할 때 고려할 요소로 활용할 수 있을 것이다.

최근 급증하는 클라우드 도입 정책에 비해 클라우드 취약점 진단 및 관리 기술은 상대적으로 미비하여 오픈소스로 사용되고 있는 클라우드 기술의 신규 취약점이 발생하고 있다. 본 논문에서는 Apache Spark를 활용한 쿠버네티스 클라우드 취악점 진단 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 Apache Spark를 활용하여 쿠버네티스 클라우드를 구성할 때 작성되는 Object Spec의 데이터 중 취약점을 유발하는 값을 진단 및 분석, 대응이 가능하도록 설계하였다.

스파크는 데이터 분석을 위한 오픈소스 툴이다. 스파크에서는 실시간 데이터 분석을 위하여 스파크 스트리밍이라는 기술을 제공한다. 스파크 스트리밍은 데이터 소스가 분석서버로 데이터 스트림을 전송한다. 이때 전송하는 데이터의 크기가 커질 경우 전송과정에서 지연이 발생할 수 있다. 제안하는 기법은 전송하고자 하는 데이터의 크기가 클 때 허프만 인코딩을 이용하여 데이터를 압축하여 전송시키므로 지연시간을 줄일 수 있다.

데이터의 양은 기술의 발전과 함께 크게 증가하였다. Hadoop은 빅데이터 분야에서 사용되는 대표적인 빅데이터 처리 플랫폼으로 IoT 분야에서도 사용된다. HDFS(Haddop Distributed File System)는 Hadoop의 코어 프로젝트로 블록 기반의 대용량 데이터 저장소다. 기존의 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경은 HDFS를 사용한다. 그러나 HDFS의 Small File로 인한 네임노드의 과부하 문제와 한 번 Import된 데이터의 Update와 Delete를 지원하지 않는 Hadoop의 특징으로 인해 성능과 활용이 제한적이다. 본 논문에서는 기존 Hadoop 기반 IoT 센서 데이터 수집 환경의 단점을 극복하기 위해 Lambda 구조를 적용한 IoT 센서 데이터 수집 환경을 설계한다.

최근 등장한 자율주행, 스마트팩토리 및 IoT 등 다양한 기술은 기존 4G 네트워크를 활용하기에 부적합한 사항이 많았다. 따라서 5G 네트워크가 등장하였으며 네트워크 슬라이싱 기술을 통해 다양한 서비스에 각각의 네트워크 환경을 구성하여 제공하였다. 그러나 같은 네트워크 환경인 슬라이스 내에서도 특징이 다른 트래픽이 발생할 수 있으며 서비스의 종류로 고정된 슬라이스의 네트워크 환경은 트래픽 처리시간 증가 및 응답시간 증가를 유발할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 트래픽의 특성을 고려하여 클러스터링을 시행하여 자동으로 네트워크 슬라이스를 관리하는 시스템을 제안한다.

본 논문에서는 아마존 웹 서비스(AWS)를 사용하여 리눅스 가상환경을 구성하고, 이를 바탕으로 wordpress 서버를 구축하는 방법을 제시한다. AWS는 아마존 회사에서 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스이며 가상 컴퓨터와 스토리지, 네트워크 인프라 등 다양한 서비스를 제공한다. AWS에서 제공하는 서비스들 중 Lightsail을 사용하여 리눅스 가상서버와 Wordpress 서버를 구현한다. Amazon Lightsail은 AWS에서 제공하는 서비스들 중 가장 쉽게 사용가능하다. 본 논문을 통해 보다 리눅스 및 서버 구축에 어려움을 겪는 초보자분들의 진입장벽을 낮추고 보다 활성화된 클라우드 서비스를 생활화하고자 한다.

본 논문에서는 지속적으로 증가하는 이동통신 가입자를 수용하고 초고속 모바일 데이터 서비스를 제공하기 위해서 무선 자원을 효율적으로 사용하기 위한 호 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 핸드오버 호 요구를 효율적으로 처리하고 서비스 품질을 개선하기 위하여 핸드오버 지속시간(핸드오버 요구부터 기존 채널 절단까지의 핸드오버 영역에 머무르는 시간)을 고려하여 핸드오버 영역을 먼저 벗어나는 순서를 예측하고 이를 기준으로 우선순위가 높은 핸드오버 호를 먼저 처리한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 가입자의 새로운 호의 발생 시간 간격과 호의 통화시간을 지수분포로 가정하고 지수분포의 memoryless property 특성을 이용하였다. 수행 결과, 제안된 방법이 기존의 FIFO(First-In-First-Out) 방법에 비하여 호의 블록킹 확률과 강제 종료 확률이 감소(평균 25.2%)됨을 알 수 있다.

본 논문에서는 모바일 단말기에서 지하공간 통합지도 관리를 위한 서비스 시스템을 설계한다. 설계된 시스템은 현장에서 수집된 정보를 모바일 단말기에서 직접 확인 후 정합성을 검증할 수 있는 기능과 허가된 사용자만이 지도 및 지하공간 정보에 접근하여 확인 및 수정할 수 있는 기능을 가진다. 또한, 설계된 모바일 서비스 시스템을 구현하기 위해 모바일 클라이언트 모듈/현장 지원 시스템, 관리자 UI 모듈/현장 데이터 반영 모듈 간 흐름을 다이어그램으로 표현하여 제안한다.

우리는 패션 의류 이미지의 빠르고 정확한 분류를 달성하기 위해 최적화 된 동적 감쇠 학습률과 개선 된 모델 구조를 갖춘 딥 러닝 모델을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안했습니다. 우리는 Fashion-MNIST 데이터 셋에 대해 제안 된 모델을 사용하여 실험을 수행하고 이를 CNN, LeNet, LSTM 및 BiLSTM의 방법과 비교했습니다.

연구에서, k-Mean 군집화에 기반 한 다중 집단이 다수의 전략의 앙상블을 실현하기 위해 제안되어, 모집단의 유사한 개체가 동일한 돌연변이 전략을 구현하는 새로운 DE 변이체, 즉 KSDE를 생성하고 유사하지 않은 하위 집단 소프트 아일랜드 모델(SIM)을 통해 정보를 마이그레이션 한다.

본 논문에서는 이동형 군집형 센서 시스템에서 상황에 따른 경로 변경에 대해 고려한다. 이동형 군집형 센서 시템은 임무 수행을 위해 무선으로 상호 네트워크 연결을 유지한 채로 그룹 이동을 수행한다. 이러한 그룹 이동의 경우 경로 변경의 상황에서 싱크 시스템의 명령에 따라 경로 변경을 수행한다. 그러므로 본 논문에서는 이동 센서 시스템들의 경로 변경을 발생하는 환경에 대해 고려한다.

본 논문에서는 이동 싱크 시스템을 위한 앵커 노드의 결정 방식에 대해 고려한다. 분산 지역의 센서 시스템에 대한 싱크 시스템의 방문에서 주기적 이동이 고려될 수 있다. 이동 싱크가 분산된 지역을 주기적으로 방문할 경우 분리된 지역의 센서 시스템은 싱크 시스템의 방문 시간을 예측할 수 있다. 싱크 시스템은 지정된 시간 안에 방문 지역에 접근하며 앵커 노드는 싱크 시스템과의 네트워크 연결을 수행한다.

본 논문에서는 신뢰를 기반으로하는 블록체인의 이론적 영향에 접근하기 위하여 작업증명(PoW)에 대한 합의 알고리즘을 면밀히 조사·분석하고자 한다. 그 방법으로 합의 알고리즘에 대한 파악, 작업증명의 허가 절차에 대한 구체적 조사, 신뢰를 쌓아가는 방법에 대해 살펴보고 그 장단점을 분석하였다. 향후에는 작업증명 외에도 대표적 합의 방식인 지분증명과 위임형지분증명 알고리즘을 분석하여 블록체인이 어떻게 시스템적으로 신뢰를 구축하고 있는지 파악하고 사회철학적 접근의 기초 자료로 사용하고자 한다.

현재의 센서네트워크 환경은 자원사용의 효율화를 위한 제어시스템의 지원이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 이동에이전트 기반의 데이터 획득기능, Zigbee 기반 데이터 통신기능, 연산 및 능동규칙 처리기능 등을 지원하는 분산제어 프레임워크를 제안함으로써, 센서네트워크 환경에서 무선방식의 분산된 장치들의 자율제어를 통한 효율적 분산제어시스템 구축에 적용하도록 한다. 제안 프레임워크는 환경 변화, 사용자의 행동 변화 및 이상 패턴 탐지 등에 따른 최적 제어를 기반으로 하는 스마트 전력서비스 개발과 수요자의 요구에 자율적 지능적으로 반응하는 수요반응 서비스 개발에 적용이 가능하다.

본 논문은 근래에 식용곤충 식품에 대한 수요 및 국민적 관심이 증가하여 관련 산업이 급격히 성장하고 있는 가운데, 건강기능성 효과가 널리 알려진 흰점박이꽃무지 유충의 안정적인 생산량 확보를 위한 스마트 사육사를 제작하고 그 성능을 평가한 결과이다. 사육사는 L6m×W3m×H2.8m 크기로 제작하였으며, 안정적인 사육환경을 위하여 사육실과 공조실을 분리하여 설계하였다. 공시재료는 생후 15일이 경과된 흰점박이꽃 무지 유충 1령이며, 스마트 사육사 내 사육환경은 온도 25±2℃, 습도 65±5%로 제어하였다. 사육조사는 매주 1회, 유충의 체중, 길이, 두께를 측정하였으며, 스마트 사육사의 성능평가를 위해 일반 사육농가(전북 소재)와 비교·분석하였다. 사육 4주 후 조사 결과, 스마트 사육사에서 사육한 유충의 체중과 길이는 각각 평균 1.97g/마리와 3.75cm로, 일반농가의 1.58g/마리와 3.55cm에 비해 비교적 높은 것으로 나타났다. 하지만, 두께의 경우 2주 차까지 일반농가에서 대체로 높은 것으로 나타났으며, 이후 3~4주 차에서는 큰 차이를 보이지 않았다. 따라서 본 연구를 통해 개발한 흰점박이꽃무지 유충 스마트 사육사는 일반농가와 비교해 사육이 비교적 빠르고 생산량을 더 많이 확보할 수 있는 시스템으로 농가소득 증대에 유용할 것으로 판단되며, 장소 및 시간에 상관없이 생육환경 제어가 가능하여 개발된 시제품의 보급 확대가 필요하다.

본 연구의 목적은 흰점박이꽃무지 사육농가 및 사육환경에 대해 일반농가의 실태를 조사·분석하여 식용곤충 사육시설에 대한 기초 연구자료를 수집하기 위한 것이다. 전국에 곤충사육 농가로 등록한 업체 중에서 흰점박이꽃무지를 사육하는 농가 17농가를 대상으로 설문조사를 실시하여 농장운영 및 시설·장치 현황 등을 조사하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 일반적으로 곤충사육 농가는 대부분 농가형으로 운영되고 있지만, 생산업, 유통업 및 가공업 등으로 신고하여 곤충사육 농가에서 직접 생산, 가공 및 제품 개발 등을 하고 있는 것으로 나타났다. 그리고 대부분의 곤충사육 농가는 판넬 형식의 건축물 내에서 냉·난방기를 가동하여 곤충의 생육환경을 조성하고 있으며, 필요에 따라 IoT 기반의 사양관리 장치 및 운영관리 시스템을 활용하고 있는 것으로 파악되었는데, 식용곤충 대량생산을 위한 사양관리 장치 및 생산 기반시설 구축은 여전히 부족한 상황으로 개선이 필요해 보인다.

본 논문에서는 승강기를 이용할 때의 위험 요소와 불편함이 최소화된 서비스를 제공하기 위한 가상 승강기 도어 자동 센싱 시뮬레이션을 제안한다. 이 프로그램은 실제 서비스를 이용하는 듯한 가상의 승강기 테스트 환경을 제공함으로써 개발 시간을 줄이고, 설계의 정합성을 높여준다. 또한, 아두이노 기반의 승강기 도어 제어기 디바이스 펌웨어와 구현된 스마트 버튼 펌웨어를 블루투스로 연결하고, 가상 시뮬레이션 프로그램에 연동시킨다. 이때, 연동된 오픈소스 센서는 참여 연구원들의 다양한 코딩 응용을 가능하게 해준다. 본 논문에서는 코딩을 통해 구현된 결과를 시뮬레이션 함으로써 연구원들의 창의성을 향상시키고 효과검증을 통한 성취를 도출한다.

본 논문에서는 블루투스 비콘을 활용하여, 학생의 통학차량에서 일어날 수 있는 사고를 미연에 방지하며, 실시간 안전을 확인 할 수 있는 서비스를 블루투스, 스마트폰 응용 서비스 플랫폼, 안드로이드 애플리케이션 등을 활용하여서 기존에 문제점을 보완하는 것과 함께 안전성을 강조하기 위해 블루투스 비콘를 활용한 생활밀착형 ICT 서비스 설계 및 구현을 제안 한다.

철도의 고속화 및 수송력 증대로 인하여 철도 터널 및 주변 환경에서 발생하는 소음 및 진동 공해는 커다란 사회문제로 대두되고 있으며, 도시의 고층화로 인해 차단벽을 이용한 방음 기술의 한계와 철도 차량의 고속, 경량화 추세로 인한 소음. 진동, 위험상황으로 인한 문제는 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 IoT 기술을 결합한 안정성을 보장하는 IT 기반기술의 위험상황 감지, 철도 소음진동 분석, 모니터링 및 제어할 수 있는 시스템을 설계하고, 철도 인근지역 주민 또는 유관기관에 소음진동 수치에 따른 적합한 대응 시스템을 제공할 수 있는 IoT 기술 제어 분석 및 안정화 서비스 시스템을 설계하였다.

본 논문에서는 동적 웹 어플리케이션의 기능 구현에 사용되는 모듈 구현과 모듈 결합 방식에 따른 효율성은 시스템 운영을 위한 매우 중요한 요인이 된다. 사용자들 간의 인터넷 이용률이 높아지면서 웹 어플리케이션에 다양한 기능들이 추가되어 모듈간의 복잡성이 매우 높은 상태에서 정보를 제공하고 있다. 이러한 복잡성을 줄이기 위해 제시된 방법들을 검증하기 위해 만들어진 웹 어플리케이션을 통해 시뮬레이션의 결과를 제안한다. 소프트웨어 개발에 최소한의 비용으로 최대의 효율성을 내기 위해서는 각 모듈의 여러 가지의 구현 방식과 모듈 간 결합을 테스트한 결과를 MVC 패턴 방식으로 구현된 웹 어플리케이션을 통하여 확인하였다. MVC 패턴의 단점인 모델과 뷰 사이 의존성이 높은 문제를 완화하고, 유지보수성과 결함 허용성을 높이는 모듈 구현 및 통합방식의 연구를 위해 외부 모듈과 내부에서 객체로 구현된 모듈을 사용한 웹 어플리케이션의 결합도에 따른 테스트를 통해 각 모듈의 구현 및 통합 방식에 따른 장단점을 서술한다.

사용자의 관심사를 고려하면 상황 인지 서비스의 질을 높일 수 있다. 기존의 사용자의 관심사를 고려하는 서비스에는 지식베이스(KB)가 사용 되었으나, 최근 새로운 방법인 wikidata를 이용한 엔티티 링크를 활용한 방법도 활발히 연구가 진행되고 있다. wikidata가 적용된 엔티티 링크는 기존의 KB를 이용하는 방법보다 데이터의 변경, 보완이 쉽고 가볍다. 이에 본 논문에서는 wikidata가 적용된 엔티티 링크 모델을 이용한 상황인지 서비스를 제공 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.

본 연구에서는 코로나19 사태로 인해 대학교육에서 전면적으로 실시되고 있는 온라인 강의 환경에서 플립러닝의 학습효과를 규명하였다. 실시간 온라인 프로그래밍 수업에서 85명의 학습자를 대상으로 설문을 분석한 결과, 학습내용이해도에 대해서는 학습활동의 적절성이, 만족도에 대해서는 교수자지원과 학습내용의 적절성이, 역량향상도에 대해서는 교수자지원이 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 프로그래밍교육을 위한 실시간 온라인 강의에서 플립러닝 설계 및 운영 전략에 대한 시사점을 제언하였다.

본 논문은 급격하게 발전하는 IT기술의 발전과 그로 인한 기업들의 경쟁 속에서 수 많은 프로젝트들이 생성되는 현대 사회에서 이런 프로젝트들이 경쟁에서 이길 수 있도록 프로젝트가 빠르고 완성도 있게 만들어질 필요를 느끼고 기존의 프로젝트 개발 방법론과 테스트 설계 방법론 중 V모델을 연구해서 프로젝트 관리 시스템에 등록된 데이터를 기반으로 테스트가 자동 설계될 수 있게 함으로써 프로젝트 전체 기간을 줄이고 프로젝트 비용을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 모델을 확장시켜서 프로젝트 테스트 관리에 불필요한 설계 시간과 테스트 관리에 수월할 것이라 기대한다.

2020학년도 1학기는 외부 환경 요인으로 인해 대학교육시스템에 큰 변화가 발생한 시기라고 할 수 있다. 컴퓨터공학 분야의 대표적인 실습기반 교과목인 프로그래밍 수업에서 학습자들에게 온라인 수업이지만 대면 수업의 실재감을 제공하는 방법을 모색할 필요성이 대두되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 수업 방식을 온라인 수업에 활용하여 대면 수업 수준의 실재감을 학습자에게 제공하고 학습효과를 높이고자 하였다. 강의 동영상 수업과 상호작용을 포함한 실시간 수업을 혼합하여 수업한 후 설문 조사를 통해 실시간 수업을 선호하는 학습자들이 수업목표인 프로그램 개발 능력을 타 학습자들보다 잘 습득하여 수업 만족도가 높았고, 이를 통해 온라인 수업에서 실시간 수업이 능동적인 학습자들에게는 대면 수업과 동등한 수준의 학습 효과가 있었음을 조사·분석하였다.

실시간 온라인 형태의 프로그래밍 수업을 진행할 경우 교수자가 대면수업에서와 같이 학습자들의 학습 상태를 일일이 파악하고 개별 지도를 하는 데에는 한계가 있다. 특히 소극적인 성향의 학습자들이나 수업에 관심이 없는 학습자들의 경우 다른 곳에 주의를 빼앗기기 쉬운 것이 현실이다. 본 연구에서는 실시간 온라인 프로그래밍 수업에서 학습자들 스스로가 예습과 복습을 통해 학습에 적극적으로 참여할 수 있도록 하기 위한 방안으로 플립러닝을 적용하였다. 학기말에는 대상 학습자들에게 플립러닝 형태의 수업 운영을 통해 얻은 학습 이해도가 어느 정도인지를 설문하고 그 결과를 분석해보았다.

본 연구에서는 질적연구방법인 Q방법론을 적용하여 대학생들을 대상으로 학과 점퍼에 대해서 어떤 생각을 가지고 있는지에 대한 주관적 평가와 인식 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 제1유형의 경우 학과 점퍼는 학과에 대한 소속감을 주고 학과를 홍보하는 역할을 한다고 인식하였다. 또, 학과 점퍼를 착용하면 행동을 조심하게 되지만, 활동이 편하고 주변 사람들의 좋은 평가를 이끌어내며 나의 신뢰감을 높여주는 효과가 있다고 생각하는 것으로 분석되었다. 제2유형의 경우 학과 점퍼는 활동하기 편하고 유행을 따르지 않는 무난한 디자인이라 만족스러우며, 학교 갈 때 늘 착용한다고 하였다. 제3유형은 학과 점퍼를 착용하면 동질감과 소속감을 준다고 하였고, 학과 점퍼가 유행을 따라가는 스타일이면 좋겠다고 생각하며 학과 점퍼 착용에 긍정적이고 잘 맞는다고 생각하는 유형이다. 대학생들의 학과 점퍼도 하나의 유니폼으로써 기능을 할 수 있도록 학과의 이미지나 상징성을 잘 나타내고, 활동량이 많은 대학생들의 신체적 특징을 반영하여 맞음새가 우수한 학과 점퍼가 개발되어야 할 것으로 생각된다.

한국사회는 전통적인 대가족제도가 급속히 해체되고 저 출산 및 고령화로 인한 고령층의 1인 가정의 수가 급속히 증가하고 있는 추세이다. 고령자 1인 가구에 대한 다양한 서비스와 고도화가 필요한 이유이다. 본 연구에서는 1인 가정을 대상으로 IoT 기기를 통한 다양한 PHR 생체 신호와 환경정보을 수집하고 수집된 정보를 바탕으로 건강상태를 모니터링하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 의료기기에서 제공되는 개방형 PHR 데이터의 융합으로 정보 분석 및 예측능력을 강화하고 고독사 상황파악 및 방지 프로그램을 이행할 수 있는 기본 인프라을 구축하고자 한다. 또한 중장년층의 미래에 대한 불확실성을 제거하고 사회복지서비스의 확대를 위한 정책적 과제의 논의적 목적을 가지고 있다. 본 연구의 결과물은 사회 소외 계층에 대한 서비스 확대와 국민의 의료환경 개선에 도움이 될 것으로 사료된다.

본 연구에서는 자외선 조사 방향에 따른 화장품 항균 효율성을 확인하고자 하였다. 실험에는 그람양성균인 S.aureus를 사용하여 자외선의 실효 조사 각을 측정하였고 자외선 조사 방향에 따른 거리별 항균 영역의 변화를 측정하였다. 그리고 자외선 수평 조사 시 항균 효율을 높일 수 있는 방법으로서 누출 자외선을 반사시키는 방법을 실험해보았다. 그 결과 자외선 조사 각은 제품 설명에 비해 더 작게 측정되었고 자외선 조사 방향에 따른 항균 영역의 경우 수직 조사 시 시료와의 거리가 멀어질수록, 수평 조사 시 시료와의 거리가 가까울수록 항균 영역이 증가하였다. 또한 자외선 수평 조사 시 누출 자외선을 반사시키는 것으로 항균 효율을 높일 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

최근 코로나 19에 대한 세계적인 팬데믹 선언에 의해 의료서비스의 변화가 오고 있다. 특히, 국내 법제도적으로 묶여 있던 원격 서비스에 대한 재검토가 되고 있는 실정이다. 본 논문에서 제안하는 커넥티드 라디올로지 케어 시스템은 모바일 의료영상진단기기를 기반으로 의료사각지대에 있는 환자들의 영상촬영과 이에 대한 판독 서비스를 제공하기 위한 시스템이다. 제안한 시스템은 의료환경에 적용하기 위해 환자의 개인정보 보호를 위한 방법과 절차가 반드시 포함되어야 한다. 이를 위해 전체 시스템 구조와 익명화 처리과정을 보인다. 그리고 끝으로 구축된 시스템의 수행과정을 보인다.

As a service application developed for users, we-chat applets can be used without downloading and installation, which realizes the immediate response between offline enterprises and users, and more importantly, it provides users with a convenient platform to find products and improve the cost-effective channel for customers. Therefore, it is beneficial to improve the user experience in the future by studying how to use wechat applets Realize the long-term market competitiveness of enterprises.

우리나라의 지리적인 여건상 대륙과 연결되지 않기 때문에 해상운송에 절대적으로 의존하고 있다. 해상운송에 있어 항만시설의 확보가 필요하며 대외무역의존도가 높은 우리나라의 경우 더욱 중요한 역할을 한다. 항만시설은 장기적인 항만수요예측을 통해 대규모 인프라투자를 결정하며 단기적인 예측은 항만운영의 효율성을 개선하고 항만의 경쟁력을 제고하는데 기여하므로 예측의 정확성을 높이기 위해 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에 하나인 LSTM(Long Short Term Memory)을 적용하여 우리나라 주요항만의 컨테이너 물동량 단기예측을 수행하여 선행연구들에서 주류를 이뤘던 ARIMA류의 시계열모델과 비교하여 예측성능을 평가할 것이다. 본 논문은 학문적으로 항만수요예측에 관한 새로운 예측모델을 제시하였다는 측면에서 의미가 있으며 실무적으로 항만수요예측에 대한 정확성을 개선하여 항만투자의사결정에 과학적인 근거로서 활용이 가능할 것으로 기대된다.

본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.

끊임없이 발전하는 기술은 4차 산업혁명시대를 열게하는 중심이 되었으며 세상의 모든 것을 변화시켜가고 있다. 최근에는 혁신적이고 고도화된 IT 기술이 완전히 다른 분야와 유기적으로 융합하여 새로운 가치를 만들어 가고 있다. 특히 패션 분야에서는 이와 같은 선도적인 기술을 바탕으로 패션, 그 이상의 기능을 담당하는 '스마트패션'의 시대를 맞이하고 있다. 패션에서의 새로운 산업 분야로 자리매김하고 있는 스마트패션에 대한 사용자의 요구가 증대하고 새로운 제품을 출시하고자 하는 기업의 시도가 계속되고 있으나 학교 현장에서는 이에 대한 적절한 교육과정이 부재한 상태이다. 특히 IT 엔지니어와 패션 디자이너와의 협업의 경험이 전무할뿐만 아니라 제품을 설계하고 제작해 나가는 과정에 대한 개념이 서로 완전히 상이하여 융합의 시도가 단지 시도로 그치고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 IT와 패션 전공 학생들이 함께 참여할 수 있는 융합 교과 과정을 설계함으로써 미래의 산업사회 요구에 선제적으로 대응하고자 한다. 이를 통해 상이한 전공을 가지고 있는 두 전공 학생들에게 타 전공에 대한 지식을 이해할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 융합에 대한 경험을 충분히 제공함으로써 미래 시장으로의 선도 진입과 역할 수행의 적합성을 이루어 낼 수 있도록 한다.

현재 지구촌은 신종 감염병인 '코로나바이러스 감염증-19(COVID-19)로 인해 혼란을 겪고 있다. 우리나라의 경우 1만 명 이상 감염자가 발생하였으며, 사망자 역시 200여 명이 넘었다. 하지만 위와 같은 감염병을 치료하기 위한 백신은 계속 개발중에 있으며, 현재는 감염 예방 수칙으로 감염의 위험성에서 벗어나고 있는 실정이다. 또, 지구촌에 큰 혼란을 주었던 사스, 신종플루, 메르스와 같이 주로 호흡기를 통해 타인에게 전파되는 신종 감염병 출현 빈도 역시 계속 증가하고 있다. 이외에는 황사, 미세먼지에 관한 문제들로 인해 일상속에서 이뤄지는 생활 방역의 중요성이 대두되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 생활 방역의 대표적 수칙인 마스크 착용에서 상황별 올바른 마스크 선택의 중요성을 알려주어 시민의식을 높일 수 있는 VR 연동 'Wearing a Mask' 구현에 대해 제안하고자 한다.

현대사회는 4차 산업혁명 시대가 도래하면서 초연결, 초지능, 초융합 사회로 변화되고 있다. 최근 교육부는 많은 변화가 요구되고 있는 교육분야, 교육정책 방안으로 SW(소프트웨어)교육에 AI(인공지능) 교육까지 추가되야 한다고 제안하고 2024년까지 첨단 기술을 활용한 지능형 과학실을 구축한다고 밝혔다. 이에 본 논문에서는 정부의 교육정책 방안이 원활하게 진행될 수 있고 융합 교육 분야에서 활용될 수 있는 "미래 지능형 과학실 활용을 위한 화학원소기호 이미지 기계학습 AI·SW교육 프로그램"을 제안하고자 한다.

본 논문에서는 소외계층 초등정보영재를 위한 온라인 머신러닝 교육 프로그램을 개발하였다. 교육 프로그램은 초등정보영재 전문가가 개발하였으며, 인공지능 교육 전문가가 검증하였다. 교육 프로그램은 15차시로 구성하였으며, 인공지능에 대한 이해, 데이터 수집 및 표현, 모델 선택, 훈련, 평가, 실생활 사례 제작, 예측으로 내용을 구성하였다. 교육 프로그램에서 학습 모형은 이재호와 홍창의(2009)의 문제 중심형 e-PBL 학습 모형을 본 연구에 맞게 수정하여 활용하였다. 향후 연구에서는 개발한 교육 프로그램을 소외계층 초등 정보영재에 적용하고, 교육 프로그램을 통한 소외계층 초등정보 영재의 변화를 분석하고자 한다.

이 논문은 KAIST 교육기부 프로그램인 KAIST Science Outreach Program에서 운영하고 있는 수학, 과학 온라인 학습멘토링 운영 사례 공유를 통해 온라인 학습멘토링 운영 및 개선 방안에 대한 시사점을 제공하고자 한다. '코로나19'로 인해 발생하는 소외계층 학생들의 교육격차와 양극화 해소를 위해 기존에 오프라인으로 진행되던 학습멘토링을 격주로 수학, 과학 학습 과제를 제시하고, 채점 및 피드백 해주는 방법으로 진행되며, 실시간 화상멘토링과 온라인 질의응답을 지원하고 있어, 현재의 오프라인 학습멘토링이 어려운 상황과 기존의 오프라인 학습멘토링이 갖고 있는 단점들을 해소할 수 있어 참가 학생 및 학부모들이 높은 만족도를 나타내고 있다.

본 논문에서는 소외계층 영재학생을 위한 온라인 학습 멘토링 운영 방안을 도출하였다. 소외계층 영재학생에게 필요한 맞춤형 과제, 실생활 문제, 학업 관리를 지원하기 위하여 맞춤형 과제와 피드백, 학업 상담으로 이루어진 온라인 학습 멘토링 운영 방안을 도출하였다. 맞춤형 과제에서는 소외계층 영재학생의 수준에 따라 실생활 주제를 활용한 과제를 제시하였으며, 피드백을 통하여 과제의 결과물을 평가받을 수 있도록 구성하였다. 학업 상담에서는 학업 계획 및 관리 능력을 향상시키기 위하여 전문가와 함께 상담을 진행할 수 있도록 하였다. 후속 연구에서는 온라인 학습 멘토링을 소외계층 영재학생에게 운영하고, 온라인 학습 멘토링의 효과를 분석하는 연구가 진행되어야 한다.

최근 교육서비스 시장은 학습자의 수준을 고려한 수준별 교육으로 나아가고 있다. 이때 학습자 수준의 진단을 위하여 다양한 방법의 진단평가가 연구되고 있으며 평가 기준의 언어적 모호함을 해결하기 위해 퍼지 이론을 도입한 평가 방법 역시 하나의 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고력 교육 역시 수준별 교육으로 나아가기 위해 컴퓨팅 사고력 학습을 계층화 하고, 학습자가 학습 시작전 퍼지 추론을 바탕으로 한 진단 평가를 실시하여 학습자 수준에 맞는 교육 커리큘럼의 진입점을 찾아 맞춤형 컴퓨팅 교육을 제공할 수 있도록 하는 퍼지 평가 시스템을 연구·개발한다.

본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 본 작품은 지금까지 내려온 전래동화에 나와 엄마, 아빠가 등장할 수 있는 있도록 동화속의 캐릭터 대신 독서자의 얼굴을 교체한 작품이다. 즉, 아이와 부모가 전자기기(갤럭시탭 등)에 등록된 사진을 동화속 주인공 대신 삽입하면 동화를 읽으면서 가족간 서로의 역할을 수행하는 작품으로 아이가 동화속에 이입될 수 있고, 집중할 수 있도록 꾸민 작품이다. 본 작품의 개발은 플래시 기술을 활용하지만, 앱 형태로 제작되어 동화를 좋아하는 아이와 부모가 쉽게 접근하도록 개발되었다.

본 작품은 학생들의 캡스톤디자인 작품이다. 본 작품은 모든 경제활동이 마비된 현재의 코로나19 시대에 알맞은 비대면 파티를 웹에서 수행할 수 있는 작품이다. 즉, 지인의 생일이나 기념일 등은 서로 대면해서 수행되어야 하는 활동인데, 현재의 코로나19 시대에서는 수행되기 힘든 상황이다. 따라서 본 작품은 이러한 시대적 상황을 고려하여 친구간, 가족간, 지인간, 연인간 서로 물리적으로 떨어져 있는 상황에서 파티를 진행할 수 있는 웹파티를 소개하고자 한다. 이 파티를 더 확장하면 군대에 가 있는 친구나 해외에 이민간 친구, 또한 물리적으로 멀리 떨어져 있는 모든이에게 적응할 수 있다.

본 논문에서는 스타크래프트 게임이나 리그 오브 레전드 게임 등의 이용자끼리 실력을 겨루는 PVP 형태의 온라인 게임들에서 일어나는 어뷰징에 대해서 실태를 조사하고 이에 따른 개선 방안을 제시한다. 어뷰징에 관하여 알아보고 어뷰징이 게임과 일상에서 어떻게 작용하는지 설명하고 유저들이 어뷰징으로 인한 피해를 입는 사례를 조사하고 현재 개발사들의 조치 방안 및 유저 커뮤니티의 의견 등을 통해 실태에 대해 내용을 제시한다. 결론으로 조사한 자료를 바탕으로 어떻게 하면 어뷰징을 좀 더 방지할 수 있는지에 대한 개선 방안을 제시하고 게임 운영 차원에서 어떤 방식으로 지원해야 하는지를 제시한다.

최근 새롭게 만들어진 게임 장르 중의 하나인 오토배틀러 장르는 인기가 뜨겁게 끓어오른 만큼 식는 속도 역시 빠르게 진행되었다. 침체된 오토배틀러 장르의 현 상황에서 출시 초기 유저들을 끌어들였던 오토배틀러 장르만의 특징과 차별화 된 재미요소, 흥행의 이유를 되새기고 불완전한 게임 시스템을 보완하여 유저들에게 차별화된 재미를 전달하기 위한 새로운 발전 방향에 대해 분석하고, 유저들이 해당 장르의 게임을 플레이 하면서 느낀 오토배틀러 만의 특징과 재미요소를 설문조사를 통해 파악하여 향후 오토배틀러 장르의 발전을 위하여 새로운 방향을 제시한다.

공동주택 전기 요금제에는 호별 계약, 단일계약 및 종합계약으로 분류된다. 호별계약은 저압전력이 공급되는 공동 주택에 적용되며, 세대별 사용량에는 주택용 저압요금제가 적용되고 공동부 전기 사용량에는 일반용 저압 또는 주택용 저압 요금제가 적용된다. 단일계약과 종합계약은 고압전력이 공급되는 공동주택에 적용된다. 단일계약은 공동주택 세대별 사용량과 공용설비 전기 사용량을 합산하고 평균하여, 평균세대의 전기요금량을 기준으로 주택용 고압 요금을 적용하여 공동주택 전기 요금을 산정하는 방식이다. 종합계약은 공용설비 전기 사용량에는 일반용 고압요금을 적용하지만, 세대별 전기 사용량에 대해서는 주택용 저압 요금을 적용하여 공동주택 전기 요금을 산정하는 방식이다. 공동주택에서는 3가지 요금제중 하나를 선택하여 한국전력과 계약을 맺을 수 있다. 고압전기를 공급받는 공동주택은 상황에 따라 단일계약이 유리한 경우도 있고, 종합계약이 유리한 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 공동주택에서 전기요금을 시뮬레이션하여 각 공동 주택에 적절한 요금제를 선택하는 의사결정을 지원할 수 있는 공동주택 전기요금 시뮬레이터를 설계하고 개발하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 공동주택 전기요금 시뮬레이터의 요구사항을 분석하고, 시뮬레이터를 설계하고, 공동주택 전기요금 시뮬레이터 프로토타입을 개발하였다.

현대사회의 산업 현장에서 작업효율과 안전사고예방은 기업의 이익과 직결된다. 현장에서의 인력의 사용으로 인한 한계점을 가지고 있기 때문에 효율적이고 안정적으로 작업 효율을 내며 현장의 많은 안전사고를 미연에 방지하기 위해 많은 산업현장들은 4차 산업 혁명을 통해 수많은 작업들을 로봇을 이용한 자동화로 대체해 오고 있다. 단순히 짐을 옮기고 재고를 파악할 뿐인 간단한 작업임에도 불구하고 물류 피킹/분류 작업은 아직까지 인력을 사용한다. 인력을 한계를 극복하기 위해 작업 현장을 라인 트레이서를 통해 이동하고, 영상분석을 이용해 로봇 암으로 원하는 물건을 정확하게 피킹하고자 적재 하도록 설계한 '영상분석을 이용한 자동 피킹.분류시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며 영상분석을 통해 어플리케이션을 이용하여 재고 관리또한 가능하다,

안전함과 편리함을 추구하는 현대 사회에서 사람들은 각종 스마트기기에 가까워져 있다. 휴식을 취하는 가정에서도 역시 사람들은 스마트폰과 각종 웨어러블 기기가 일상이 되었고, 가전제품 또한 사물 인터넷화되며 사람들의 편의성에 보탬이 된다. 본 논문에서는 다가오는 4차산업혁명인 사물인터넷에 다가가는 주제를 선정하였고, 사람들이 가정에서 휴식을 취할 때 온습도, 미세먼지 농도를 사용자 지정 값에 의하여 자동 환기하여 쾌적한 환경 조성에 도움을 준다. 모든 측정값은 가정 내에서 블루투스 통신을 통해 결과를 표시하도록 하였다. 그리고 부하의 전원과도 연결하여 손쉽게 전원제어 역시 원격으로 가능하도록 구현하였다. 또한, 외출 시 가스 누출 사고와 화재 발생을 와이파이 통신 환경을 통해 원격으로 앱에 경보를 제시하고 누출된 측정값을 도식하면서 큰 2차 피해로 이어지기 전에 초동조치가 가능하도록 설계하였다. 사용자의 편의와 안전성을 주제로, 사람들에게 유익한 기능을 제공하고 앞으로의 4차산업혁명인 사물인터넷과의 연계 역시 기대할 수 있다.

4차 산업혁명 시대로 들어서면서 인공지능, 로봇산업이 크게 떠오르고 활발해지기 시작했으며 특히 가정용 제품들이 많이 나오고 있다. 최근 들어 미세먼지, 황사 등 공기 중의 미세먼지나 세균 바이러스로 인해 호흡기 질병에 많이 걸리고 이러한 환경문제 때문에 많은 사람들이 집안 공기를 정화 시킬 수 있는 공기청정기를 많이 구매하고 있다. 대부분 집의 일반적인 공기청정기는 한 자리에서 한정된 공간의 공기만 정화 시키고 다른 공간에 필요하면 직접 옮기거나 추가로 구매해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결 하기위해 비교적 가정에 많이 사용하고 있는 로봇청소기에 공기 청정기 기능을 접목시켜 청소를 하면서 생기는 먼지들을 걸러내는 동시에 공기청정기능 까지 접목시켜 로봇청소기가 움직이며 여러 공간을 청소도 하며 공기 청정 기능 까지 하고 로봇청소기가 작동 안 할 때는 공기청정기의 기능만 하여 따로 로봇청소기와 공기청정기를 구매할 필요가 없어 공간절약과 비용감소 효과를 기대할 수 있을 것이다.

최근에는 범죄예방과 시설물 안전 및 출입관리, 화제예방 등 다양한 목적으로 감시카메라(CCTV)가 널리 보급되어 공공기관이나 상업시설 등 어느 곳에서나 찾을 수 있다. 이렇듯 많은곳에서 저마다의 이유로 사용되고 있는 감시카메라지만, 가장 흔하게 사용되는 이유는 범죄예방에 있다. 시설 내·외부에 감시카메라를 설치하여 도난사건 등을 사전에 방지하고 사후 증거확보에 유용하게 쓰일 수 있기 때문인데 문제는 감시카메라를 통해 사건을 사전에 방지하기 위해서는 실시간으로 사람이 카메라 영상을 지켜보고 있어야 한다. 하지만 사람이 항상 감시할수있을수는 없기 때문에 예방보다는 사후 증거확보를 위해 사용되는 실정이다. 즉 대부분의 감시카메라가 본래의 역할에 절반밖에 하지 못하고 있다는 것이다. 본 과제는 이러한 문제점을 해결하기 위해 감시카메라 자체의 기능을 추가하여 감시카메라가 인력을 필요로 하지않고 스스로 본래의 역할을 다할수있게 할 것이다.

현재 4차 산업이 진행됨으로써 대부분의 사물들이 자율화 기능이 더해지는 시대가 오고 있다. 자율화 기술이 발전됨으로써 모든 사람들은 삶을 살아가면서 스스로 문제를 해결해 나갈수 있으며 기존의 생활속도보다 빨라지는 것을 느낄수 있을 것이다. 그래서 마트에서도 쇼핑을하면서 소비자들이 어떻게 쇼핑을 할 때 현재의 수준보다 쇼핑의 질이 높아 질지 고안해보았다. 본 과제물은 소비자들이 쇼핑을할 때 보다 편리하게 일을 처리할수도록 스마트 기능을 카트와 카운터에 추가하였다. 카트에 디스플레이와 바코드 스캐너를 부착함으로써 검색을 통해 소비자들이 원하는 물품의 가격, 위치등의 정보를 알아 낼 수 있고 현재 카트에 담긴 물품의 총 가격을 알 수 있다. 또한, 쇼핑을 마치고 계산을할 때 계산 대기줄이 길어지는 불편함을 해소하기위해 자동계산 기능이 있다. 쇼핑을 마친 소비자가 카트를 카운터로 끌고가면 카트에 저장되어 있는 쇼핑정보가 카운터의 디스플레이에 표시되고 카트와 카운터의 정보가 일치한다면 소비자가 카트에 요금을 충전해 스스로 계산을 수행할수 있다. 이런 자동화, 스마트 기능들은 소비자들의 편리함과 시간을 단축시킬수 있을 것이다.

정보화 시대에 살고 있는 우리는 인터넷 영상 매체를 떼놓을 수 없다. 어린아이들은 스마트폰의 유튜브를 보며 꿈꾸고, 어른들은 자신의 SNS에 취미나 장기를 뽐내고 공유하며 더 넓고 다양한 세상을 경험해 나간다. 인터넷 방송도 마찬가지로 이토록 다양한 경험과 재미를 주지만 정작 이 부분에 대해서 조사해 본 적은 없었다. 본 논문에서는 플랫폼, 인기 스트리머의 각각의 특징 조사하고 신규 스트리머에게 플랫폼 병행을 제안한다.

지방자치단체(이하 지자체)는 경제, 사회, 문화 등 다양한 분야의 지표 및 데이터를 관리하고 있다. 지자체의 데이터를 수집하여 분석하고자 하는 사회과학 분야 연구자들은 이렇게 지자체별로 흩어져 있는 관련 데이터를 수집하는데 많은 시간과 노력을 투여하고 있다. 만약 지자체의 경제, 사회, 문화 등 관련 지표를 통합적으로 제공하는 데이터베이스가 구축되고, 이를 다양한 기법으로 검색할 수 있는 시스템에 구축된다면, 사회과학분야 연구자들에게 많은 도움이 될 것이다. 본 연구는 지난 5년 동안 구축한 지자체 통합데이터베이스(이하 통합DB)에 대하여 소개하고, 통합DB를 활용하여 구축한 경제, 사회, 문화 지표 통합 검색 시스템에 대하여 소개하고자 한다.

본 연구는 자율주행 시대에 자동차의 외부통제를 가능하게 하는데 목적이 있다. 자율주행 자동차의 외부통제를 하기 위해 교통경찰 수신호를 사용한다. 교통이라는 특별한 상황을 고려하여 실시간 객체 검출이 가능한 YOLO모델을 사용하였고, 수신호 데이터 학습을 위해 Data Argumentation 기법을 사용하여 데이터를 확보한 후 이를 바탕으로 YOLO모델을 학습하였다. 학습된 YOLO모델을 이용하여 교통의 흐름에서 교통 통제자를 실시간으로 검출하였다. 이후 검출된 객체를 이용하여 객체 확인 알고리즘과 수신호 의미파악 알고리즘을 사용하여 수신호의 의미를 파악하고 이를 사용자에게 전달한다. 이와 같은 시스템을 통해 자율주행 자동차에 돌발 상황 발생 시 보다 정확하고 빠르게 교통의 흐름을 정상화 할 수 있는 장점이 있다.

현재 과학의 발전과 과도한 화석연료의 사용 등으로 지구온난화가 현상이 심해져 지구의 온도가 올라가고 있다. 이를 막기 위해 온실가스의 배출량을 줄여야 한다. 본 논문에서는 지구환경 보호를 위하여 플라스틱 대신 텀블러 사용, 다회용 장바구니 사용, 대중교통 대신 걷기, 채식 등 총 4가지의 인증 기능을 구현하는 어플리케이션을 개발하였다. 이런 인증 기능은 환경 보호를 위한 포인트 제도와 연동하여 적용하였다. 텀블러 인증을 위해 영수증 텍스트 추출 알고리즘을 사용하였고, 걸음 수 감지를 위해 가속도 센서를 활용하여 걸음을 측정하였다. 개발된 어플리케이션은 대중이 일상생활에서 환경보호에 관심을 갖고 실천하는데 도움과 동기를 부여할 수 있다.

2017년, '플레이어언노운스 배틀그라운드' 얼리 액세스 버전의 큰 성공으로 슈팅 게임 장르의 크나큰 변화가 일어났다. 수많은 유저들이 시간이 지날수록 압박해오는 전장과 1등에 근접할수록 높아지는 긴장감, 치열한 접전 끝에 1등을 차지하는 희열에 매료되어 세계적으로 선풍적인 인기를 끌게 되었다. 그러나 시간이 지날수록 유저들의 평균적인 게임 이해도와 실력이 늘어남에 따라 한번 실수에도 치명적인 영향을 받는 장르 특성상 모험보단 안전을 추구하고자 하였고 많은 배틀로얄 게임들이 전략의 고착화, 사용 장비의 고착화가 점점 심화되었다. 본 논문에서는 배틀로얄 장르의 고착화가 어떻게 이루어졌는지 수치와 통계를 통해 설명하고 효율적으로 고착화를 타파하기 위한 새로운 방안을 제시한다.

본 논문에서는 게임 개발의 한 형태이자 새로 도입된 개발 형태 중에 가장 떠오르고 있는 얼리액세스 개발 형태에 대해 서술하며, 얼리액세스 개발 방식의 공통적인 성격과 성공했던 게임들의 사례를 통해 앞으로 게임 개발자들에게 지양해야 할 부분과 반영해야 할 부분을 통해 소비자들에게 어떤 방식으로 접근해야 효과적으로 다가갈 수 있으며, 어떤 방향의 개발을 거쳤던 게임이 흥행하지 못했는지를 연구, 분석을 통해 얼리액세스 만의 방식을 통해 개발자, 소비자 모두를 충족시킬 수 있는 전략을 제시하고자 한다.

현재 국내 모바일 게임 시장은 발전을 거듭하여 게임산업 비중과 매출이 PC온라인 게임 시장을 추월했다. 이로 인해 모바일 게임 시장에 대한 중요성이 부각되었고, 모바일 게임을 운영하기 위한 수단도 중요해졌다. 본 논문에서는 네이버 카페를 통한 모바일 게임 운영의 장점과 단점을 분석하고, 별도의 홈페이지를 통해 모바일 게임 운영을 하고 있는 기업들을 분석한다. 본 논문에서 제시한 해결 방안은 앞으로의 모바일 게임 운영에 활용할 수 있을 것이다.

현재 세계적으로 e스포츠 시장의 규모가 꾸준히 성장하고 있는 가운데 PC 게임을 다루는 e스포츠 리그뿐만 아니라 모바일 게임을 다루는 e스포츠 리그도 점진적으로 규모가 커지고 있다. 하지만 모바일 e스포츠는 아직 PC e스포츠에 비해 사람들에게 많이 소비되고 있지 않고, 사람들에게서 주류로 인정받지 못하는 시선이 다분하다. 본 논문에서는 모바일 e스포츠 시장이 보다 효율적으로 발전할 수 있도록 어떤 부분 때문에 아직 발전 속도가 더딘지 점검하고, 모바일 e스포츠가 처한 현 상황에 대해 알아보며 앞으로의 성장 가능성에 대해 분석 및 연구하고자 한다.

2020년의 게임 시장은 스마트폰 기기의 발전과 Pay To Win을 사용하는 BM모델의 감소 등의 변화로 인해 플레이어의 플레이 타임과 게임에 대한 이해도를 핵심 요소로 잡고 있다. 이러한 상황 속에서 게임에 대한 실력과 이해도가 높은 일부 유저들이 대신 게임을 플레이하여 타 유저들의 요구 사항을 충족 해주고 부당한 이익과 게임 내 성장, 경쟁 불균형을 발생시키는 'Game-Boosting'의 모습을 확인할 수 있었다. 본 논문에서는 'Game-boosting' 유저들에 대해 설명하고, 해당 유저들에 대한 기준을 정의하여, '대리게임 금지법' 에 적용될 수 있는 기준을 제시한다.

본 논문에서는 Jetson-Nano와 데스크탑에서 OpenCV와 YOLOv3 실시간 객체 인식 알고리즘을 이용하여 웹캠을 통해 주차장 등의 출입 차량 인식 통계 시스템을 개발하였다. 최근 에지컴퓨팅에 관심이 증가하고 있는 시점에서 Nvidia사에서 개발하여 보급하고 있는 Jetson-Nano에 YOLOv3 tiny와 OpenCV를 이용하여 차량인식을 수행하고, 구글에서 개발한 오픈 소스 Tesseract-OCR을 이용해 차량번호인식하여 입출차 혹은 주차시 차량정보를 확인할 수 있다. 딥러닝 학습 알고리즘에서 전기차 번호판의 특징점을 인식하여 전기차를 판별하여 일반차량이 전기차 주차구역에 불법주차하는 것을 모니터링할 수도 있다. 출입한 차량 데이터 베이스에서 입출차 시각, 차량번호, 전기차여부등이 확인 가능하다.

본 논문에서는 4차 산업혁명의 화두인 가상현실 기술을 활용하여 현대인들의 단조로운 생활패턴과 운동부족을 보완하기 위해 두다리에 착용한 트래커들을 이용하여 다리의 움직임을 인식하여 가상현실에 적용한 러닝 게임을 설계하게 하였고, 이를 구현하여 1인칭 시점 가상현실 게임 콘텐츠를 개발하였다. 게임 콘텐츠는 가상현실 HMD장비와 연동되는 트래커를 착용하여 진행하며 트래커 장비를 이용하여 사용자의 두 다리의 움직임을 더욱 정확하게 인식할 수 있다. 게임 안에서의 최고기록 갱신을 통해 사용자는 더욱 게임에 몰입감을 가지고 갱신을 위하여 플레이 하다 보면 활동량의 증가로 칼로리 소모와 근육을 증가 시킬 수 있다.