사물인터넷 환경에서는 다양한 무선 통신 기술을 사용하는 기기들이 점점 증가하고 있다. 특히, 다양한 무선 신호 변조 유형을 정확하게 식별하기 위해 효율적인 특성 추출 기법을 설계하고 무선 신호의 종류를 분류하는 것이 필수적이다. 하지만, 실제 환경에서 레이블이 지정된 무선 신호 데이터를 수집하는 것은 쉬운 문제가 아니다. 최근 무선 신호 분류를 위해 딥러닝 기반의 다양한 학습 기법들이 제안되어졌다. 딥러닝의 경우 훈련 데이터셋이 적을 경우 과대적합에 빠질 가능성이 높으며, 이는 딥러닝 모델을 활용한 무선 신호 분류 기법의 성능 저하를 유발한다. 본 연구에서는 다양한 무선 신호들이 존재할 때 분류 성능을 높이기 위해 생성적 적대 신경망 기반 데이터 증대 기법을 제안한다. 분류해야 하는 무선 신호의 종류가 다양할 때 특정 무선 신호를 나타내는 데이터의 양이 적거나 균형이 맞지 않는 경우 제안한 기법을 활용하여 필요한 무선 신호와 관련된 데이터의 양을 증가시킨다. 제안한 데이터 증강 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 무선 신호의 데이터양을 증가시키고 균형을 맞춘 결과를 바탕으로 CNN 및 LSTM 기반 무선 신호 분류기를 구현하여 실험해본 결과 데이터 균형을 맞추지 않았을 때보다 분류 정확도가 높아지는 것을 확인하였다.
본 연구는 최근 이동권 개선을 위해 교통약자들을 중심으로 이용되고 있는 전동 이동 보조기기의 안전 경로를 제공하는 서비스를 개발하고 평가하였다. 부산광역시에 거주하는 교통약자들과 관련 기관 종사자(부산광역시 내 장애인 자립 생활센터, 장애인 협회 정회원, 전동 이동 보조기기 수리기사, 활동 보조사)들과의 설문을 통해 전동 이동 보조기기의 이동에 영향을 미치는 13종의 요인을 도출하였다. 각각의 요인들에 안전성 점수를 부여하고 현장에서 수집된 데이터로 객체 인식 AI 모델을 학습시켜 해당 요인들을 판별한 후, 최적경로 탐색 알고리즘을 통해 전동 이동 보조기기 경로 안내 서비스를 개발하였다. 동일한 출도착 경로를 대상으로 T-map에서 제공하는 일반 경로와 본 연구의 추천 경로를 비교한 결과, 일반 경로에서는 전동 이동 보조기기의 주행에 방해가 되거나 승차감을 불편하게 하는 장애물이 많았고 가파른 경사로 인해 이동이 불편했지만, 본 연구의 추천 경로에서는 상대적으로 장애물이 적었고 경사도 완만하여 전동 이동 보조기기의 주행에 무리가 없었다. 향후 연구에서는 전동 이동 보조기기 이용자의 실시간 위치를 기반으로 경로 안내 서비스를 구현하고 다수의 이용자를 대상으로 현장 실증테스트를 진행하여 사회적 수용성 평가 및 검증을 수행할 필요가 있다.
본 연구는 기존의 서비스디자인 방법론의 소수 데이터를 기반으로 휴리스틱 기반의 연구 한계를 극복하고, 의료서비스의 질적 수준 관리에서 핵심가치로 주목받고 있는 경험데이터의 객관적 측정 및 가공에 관한 모델을 개발하기 위한 연구이다. 이론적 배경에서 의료서비스에서 경험의 중요성, 경험데이터의 측정 및 가공, 환자중심성 실현에 관한 문헌연구를 진행하였다. 이와 같은 문헌 및 이론적 배경 연구결과를 기반으로 다음과 같이 4가지 연구변수에 대하여 조작적 정의하고, 통계적으로 검정을 진행하였다. 가설 H1은 3가지 요인 관점의 경험데이터 측정이 페르소나 모델링에 주는 영향이고, 가설 H2는 페르소나 모델링이 서비스청사진 시각화에 주는 영향, 가설 H3은 서비스청사진 시각화는 환자중심성 실현에 주는 영향, 가설 H4는 페르소나 모델링이 환자중심성의 실현에 주는 영향이다. 요인분석, 신뢰성 분석, 상관분석의 데이터 기초검정 후 회귀분석기법으로 검증한 결과 4가지 가설은 모두 채택되었다. 결론적으로 병원에서 좋은 의료진과 의료장비만을 갖춘다고 해서 그 가치를 인정받기 어려운 시대이기에 환자들에겐 의료진과 의료장비의 효용보다 지속해서 어떠한 의료서비스 경험을 얻고 있는지가 더 중요하다는 의미를 파악할 수 있었다. 서비스 경제의 시대에서 병원서비스 경쟁력의 핵심은 매력적인 경험을 제공하느냐가 병원의 진짜 실력이 되기에 본 연구 주제인 경험데이터의 측정과 가공이 환자중심성의 실현과 스마트병원 구현에 중요한 의미가 있을 것이다.
디지털 기술은 오늘날 플랫폼과 디지털 트윈의 기술도입을 통해 현실 세계를 네트워크와 가상세계와의 연결이 통합되어진 가상 현실 세계의 입문 도약이다. 현실에서 가상현실의 사이의 디지털 전환(digital transformation)에는 디지털 기술과 솔루션을 비즈니스의 모든 영역에 통합하는 것이 포함된다. 이러한 디지털 전환의 핵심은 데이터에 관한 것이며, 데이터를 활용하여 가치를 창출하고 고객경험과 비즈니스 영역을 극대화하는 방식을 제공한다. 최적의 데이터를 제공하기 위한 플랫폼과 가상 현실세계 구현을 위한 디지털 트윈의 상호연계 관한 기본 개념은 데이터 수집, 데이터 분석, 데이터 시각화 및 데이터 보고와 같은 데이터 비즈니스이다. 현장 데이터는 디지털 양식을 통해 수집, 기록, 저장된다. 현장 IoT 기반 데이터(사진 및 비디오 매체 등)는 지속적으로 수집되고 종종 다른 데이터베이스에 저장되지만 지리 공간적 위치에 연결되지 않는다. 모든 디지털 발전을 조화시키고 지하수 데이터에서 더 빠른 이해를 도출하기 위해서는 디지털 트윈이 시작되어야 한다. 단일 지하수플랫폼에서 현장 조건을 시각화하고 실시간 데이터를 스트리밍하며, 과거 3D 데이터와 상호작용하여지질 또는 지화학 데이터를 선택적 사용을 위해 지하수 플랫폼과 디지털 트윈이 연계되어야 한다. 데이터를 디지털 정보모델과 연결하면 디지털 트윈에 생명을 불어넣을 수 있지만 디지털 트윈의 가치를 극대화하려면 여전히 데이터 플랫폼 서비스와 전달 방식을 선택해야 한다. 지하수 플랫폼동시성을 갖는 디지털 트윈은 정적 및 동적 데이터를 저장하는 데이터베이스 또는 크라우드 서비스에서 데이터를 가져오는 API(애플리케이션 프로그래밍 인터레이스), 디지털 트윈을 위한 호스팅 공간, 디지털 대상을 구축하는 소프트웨어, 구성 요소 간 읽기/쓰기를 위한 스크립트, chatGPT 및 API를 활용할 수 있다. 이를 통해 수집된 데이터의 실시간 양방향 통신기술인 지하수 플랫폼 기술을 활용하여 디지털 트윈을 적용하고 완성할 수 있고, 이를 지하수 분야에도 그대로 적용할 수 있다. 지하수 분야의 디지털 트윈 기술의 근간은 지하수 모니터링을 위한 관측장치와 이를 활용한 지하수 플랫폼의 구축 및 양방향 자료전송을 통한 분석 및 예측기술이다. 특히 낙동강과 같이 유역면적이 넓고 유역 내 지자체가 많아 이해관계가 다양하며, 가뭄과 홍수/태풍 등 기후위기에 따른 극한 기상이변가 자주 발생하고, 또한 보 및 하굿둑 개방 등 정부정책 이행에 따른 민원이 다수 발생하는 지역의 경우 하천과 유역에 대한 지하수 플랫폼과 디지털 트윈의 동시성 기술적용 시 지하수 데이터에 대한 고려가 반드시 수반되어야 한다.
본 연구에서는 선박 또는 해양구조물에 설치되는 터렛(Turret)과 같이 제어 대상의 무게 중심 주변이 아닌 임의 지점을 운동 중심으로 선정하여 제어할 수 있는 동적위치유지(Dynamic positioning; DP)용 슬라이딩모드(Sliding mode) 제어기를 연구하였다. 이러한 슬라이딩모드 제어기는 선박 및 해양구조물 동역학 모델의 불확실성, 시공간에서 변화하는 미지의 해양환경에 의한 외력, DP 제어시스템의 과도 성능을 고려한 제어가 가능하다. 선박 및 해양구조물의 임의 지점을 기준으로 제어하기 위해 제어 대상의 기구학 방정식에 포함되는 자코비안(Jacobian) 행렬을 수정하여 슬라이딩모드 제어기를 설계하였다. 제어기의 강건성(Robustness)을 확보하기 위해 슬라이딩모드 제어기 설계에 리아프노프(Lyapunov) 안정도 판별 이론을 적용하였다. 일반적으로 DP 제어에서 제어기의 강건성 확보를 위해 PD(Proportional derivative) 제어 알고리즘 기반의 이득 스케줄링(Gain scheduling)을 사용한다. 그러나 이득 스케줄링을 적용하기 위한 적절한 이득을 찾는 것은 DP 시스템 적용을 복잡하게 만든다. 따라서 본 연구에서는 이러한 선박 및 해양구조물 DP 제어기의 복잡성을 해소하기 위해 슬라이딩모드 제어 알고리즘을 고려하였다. 제안된 슬라이딩모드 제어 알고리즘의 유효성을 검증하기 위해 시간 영역 시뮬레이션을 구현하였으며, 제어 알고리즘의 성능평가에 활용되었다. 제안된 슬라이딩모드 제어기의 유효성 검토를 위해 일반적인 PD 제어 알고리즘을 적용한 DP 제어 시뮬레이션 결과와 비교하였다.
개별요소방법은 재료의 미시적 거동 및 불연속적 거동과 관련하여 지반공학 분야에서 그 활용이 증가하고 있으나, 기존 개별요소 방법들은 입자형태의 재료들간 상호작용을 위주로 연구되었으며, 이는 지반공학 분야에 개별요소 방법을 제한적으로 적용하는 주요 원인이 되었다. 최근 기존 개별요소 방법에 흙, 암반 및 투수성 매질에서의 물 흐름을 고려한 수리연동 기법의 적용연구(Kawaguchi et al., 2003; Shimizu, 2004)가 진행되고 있다. 본 연구에서는 기존 개별요소방법에 수리연동 기법을 적용하여 수압조건별 지반의 공동생성 및 확장에 대한 수치해석을 실시하였다. 직사각형 해석요소에 입자크기와 초기 간극률 조건에 대한 개별요소 및 경계면 생성 후, 서보 제어방법을 통한 경계면 응력조건을 구현하였다. 수리거동의 고려는 연속방정식과 Navier-Stokes 방정식을 이용하여 압력과 속도를 구한 후, 입자와 유수간의 상호작용을 풀어가는 방식(Tsuji, 1993)으로 수행하였다. 구속압 조건($0.1MP{\alpha},\;0.5MP{\alpha}$)에 대하여 해석모델 중앙지점에 7단계로 증가되는 수평방향 유속을 재하하고, 재하지점 인근의 개별요소 이동 및 지점별 유량, 유속, 압력, 경계면 응력변화 등을 분석하였으며, 해석조건에 따라 개별요소와 수리 영향의 상호거동을 통한 공동생성 및 확장, 한계압력 발생 등을 확인하였다.
오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.
국내 제조업이 성장정체기에 접어들면서 사용자의 경험에 기반한 서비스 및 제품 디자인이 혁신을 위한 도구로써 제시되고 있다. 하지만 중소기업은 사용자경험에 대한 인지도가 낮을뿐더러 검증된 사용자 경험 컨설팅 전문회사 및 전문가와의 접점을 갖기 어려워 UX라는 새로운 기회영역에 투자하는 데 한계를 갖기 때문에 여전히 어려움을 겪고 있다. 이러한 중소기업의 난점을 극복하기 위해 본 논문은 중소기업과 UX 전문가 간의 사용자 경험 컨설팅 프로젝트 체결 및 수행 지원 사이트 구축에 있어서 수요기업이 가지는 문제를 해결할 수 있는 검증된 역량을 가진 전문가를 추정할 수 있는 기반 연구를 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 수요기업의 문제를 해결할 수 있는 도구로써 사용되는 UX 방법론과 이를 수행하는 데 필요로 하는 UX 전문가의 역량을 선행연구와 전문가 워크숍을 통해 도출하였다. 또한, 방법론 수행 시 필요로 하는 역량의 중요도에 따라 방법론을 분류하기 위해 추가 전문가 워크숍과 군집분석을 진행하여 총 5가지의 UX 전문가 역량 단위를 도출하였다. 본 연구 결과는 향후 사용자 경험 컨설팅 프로젝트 체결 및 수행 지원 사이트 운영에 있어서 UX 전문가의 포트폴리오를 구성하고 수요기업이 원하는 전문가를 추천할 수 있는 메커니즘을 구현하기 위한 기반으로 활용하고자 한다.
본 연구는 농어촌 초등학교 저학년을 대상으로 로봇과 SW교육을 위한 메이커 교육 프로그램 환경 조성, 메이커교육 프로그램 개발 및 적용 연구를 수행하였다. 선행 메이커교육 모델을 기초로 초등학교 저학년 수준에 맞는 OMCSI 모형은 개발하였으며, 이를 기초로 5종의 WeDo 활용 초등 메이커 교육 프로그램을 개발하였다. 2020년 4월 1일 ~ 2020년 10월 30일까지 경상남도 대합초등학교의 2학년 10명을 대상으로 WeDo로봇 2.0을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램을 적용한 결과는 다음과 같다. 컴퓨팅사고력의 분석능력에서 평균이 3.40점 올랐으며(t=-2.378, p=0.034), 설계능력에서도 평균이 3.30점 올랐다.(t=-2.329, p=0.040). 그리고 구현능력에서도 평균이 3.40점(t=-2.458, p=0.038)올랐다. 마지막으로 추론능력에서는 3.70점(t=-2.449, p=0.037)로 올랐다. 즉, 컴퓨팅 사고력 4개의 하위요소 모두가 유의확률 0.04이하로 사전사후 컴퓨팅 사고력의 점수 간에는 통계적인 유의미한 차이를 나타냈다. 따라서 WeDo 로봇을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램'이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 매우 효과적으로 작용했다고 할 수 있다
본 논문은 헨리 젠킨스가 제안한 참여문화 개념으로 탄막 현상을 분석한다. 탄막은 다른 댓글이나 달리 이용자들이 동영상을 볼 때 익명으로 글을 올릴 수 있도록 하고, 그 시간에 올린 댓글은 곧바로 화면에 뜨는 동시에 다른 시청자도 볼 수 있게 하는 기능으로, 2006년에 일본의 유명한 동영상 사이트인 나코니코(Niconico)에서 처음으로 서비스를 시작하였다. 본 논문에서는 중국 동영상 플랫폼 Bilibili에서의 탄막 현상을 세가지 측면에 집중하여 분석한다. 첫째, 집단지성 하의 창작 공유 측면에서는 사용자들이 자신의 창작물을 만들어 탄막을 통해 다른 이용자들과 공유하는 것이 어떻게 이루어지는지 탐구한다. 둘째, 대중 참여 하의 협력 모델에서는 사용자들이 상호작용을 통해 집단적인 협력을 구현하는 방법과 그 의미에 대해 다룬다. 셋째, 상업자본의 재력 지원 측면에서는 탄막 동영상이 상업적인 이익을 창출하는 영향력을 사례로 분석한다. 또한, Bilibili에서 나타나는 참여문화의 부정적 측면과 도전 과제를 분석한다. 참여격차, 저작권 침해, 그리고 탄막의 과도한 사용과 익명성의 문제와 같은 부정적 측면들을 검토하고 참여문화로서 탄막의 가능성을 실현하기 위한 주요 도전 과제들을 제안하였다. 본 논문은 문헌조사, 사례연구 등 연구 방법을 활용하여 탄막을 종합적으로 분석하고, 이를 통해 참여문화와 탄막이 현대사회에서 어떻게 상호작용하며 진화하는지에 대한 통찰을 도출하고자 하였다. 탄막은 참여적인 매체로서 개인과 집단의 창작과 상호작용을 촉진하는 중요한 도구로서 미디어 산업과 사용자들 사이의 새로운 경계를 개척하고 있지만 그 가능성을 실현하기 위해서는 여러 과제를 해결해야 함을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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