본 연구에서는 과학 교과에 메이커 교육을 융합한 프로그램의 특징을 파악하고 학생들에게 발현되는 메이커 역량을 탐색하고자 한다. 이를 위하여 과학 개념에 기반한 메이커 활동 프로그램을 개발하여 H 대학교 1학년 학생 20명을 대상으로 일반화학실험 강좌에서 적용하였고, 활동 자료를 분석하였다. 과학 개념에 기반한 메이커 활동의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들은 '아이디어 제시', '아이디어 선정 및 계획', '프로토타이핑'의 과정을 거쳐 활동을 수행하였고, 특히 프로토타이핑은 '부분 프로토타이핑'과 '전체 프로토타이핑' 활동의 단계로 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 둘째, 활동의 특징으로서, '메이커 활동 과정에서 코딩을 위한 로직으로 과학 개념의 사용', '과학 개념에 대한 심층 이해', '학습의 주도성 이양을 통한 높은 성취감 및 흥미 유발'이 나타났다. 셋째, 활동 과정에서 협업과 메이킹 수행 역량이 많이 발현되었으나, 인간 중심 역량군은 거의 발현되지 않았다.
본 연구에서는 계절적인 요인과 급변하는 상품의 트렌드를 사전예측하기 위해 로지스틱 회귀 알고리즘을 이용한 상품기획 예측 모형을 제안하고자 수행되었다. 먼저 웹크롤링을 이용하여 포털 사이트 및 온라인 마켓의 소비자의 비정형 데이터를 수집하고 정형 데이터 변환을 위한 전처리 작업을 통해 상품에 대한 의미 있는 정보를 분석하였다. 최종 수집된 11,200개의 데이터셋은 Logistic Regression을 이용하여 상품에 대한 소비자의 만족도, 빈도분석, 상품에 대한 장점과 단점을 분석할 수 있었다. 분석 결과 소비자의 만족도는 92%이었으며, 빈도분석을 통해 상품에 대한 불량이슈를 확인할 수 있었다. 또한, 개발된 상품 기획 예측 프로그램에 대한 사용 만족도, 시스템 효율성, 시스템 효과성 항목에 대한 분석결과에서도 만족도가 높게 나타났다. 특히, 불량이슈는 상품에 대한 현 문제를 신속히 인지하고 개선 전략을 수립하는데 필요한 정보를 제공한다는 점에서 매우 의미 있는 자료가 된다.
일반적으로 도로 공사구간에서 발생하는 사망 포함한 심각한 부상의 주요 발생 원인중 하나가 과속이다. 이로 인해 도로 관리자는 열악한 도로 공사구간에서 도로 작업자와 운전자의 안전 개선에 관심을 가지고 있다. 본 연구에서는 속도 준수를 유도하기 위한 하나의 방안으로 이동식 가변 도로전광표지판을 적용하는 것이며 이에 대한 안전효과를 현장에서 평가하였다. 본 연구에서 적용한 안전효과의 척도는 평균 속도와 제한속도 준수 비율이다. 이러한 안전효과를 정량화하기 위해 선형회귀와 로직모델을 적용하였다. 그 결과는 가변 도로전광표지판 설치전에 비해 설치후에서 대부분 관측 지점에서 통계적으로 유의하게 평균 속도가 감소하였으며 과속의 비율도 대략 50~80% 감소한 것으로 나타났다. 따라서 동적인 가변 도로전광표지판은 정적인 표지판보다 도로 공사구간에서 안전 편익을 더 제공할 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문은 CNC(Computer Numerical Control) 장비로부터 나사선 형태로 가공된 나사를 비전 시스템을 통해 선별된 양품을 이송해 주는 철재 파렛트에 삽입될 NFC(Near Field Communication) 안테나 모델링에 대한 연구이다. 여기서 사용되는 CNC 장비는 IoT((Internet of Things)) 해당하는 ICT(Information & Communication Technology)을 접목 시키고, 서비스 인터넷에 해당하는 POP(Point Of Production System)을 연결하여 쌍방향으로 자유롭게 정보를 교환하면서 생산하는 스마트팩토리 시스템 기술이 반영하여 진화된 장비이다. 따라서 본 연구에서는 기존 아날로그식 장비에 POP 모니터링 시스템을 접목하여 자재 관리로 사용되는 철재 파렛트에 삽입된 NFC 안테나를 나사 가공품에 대한 위치 정보를 수집할 수 있도록 철재 파렛트 특성을 고려하여 현장 검증을 통해 그 특성을 알아보았다.
오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.
AI 프로세서를 FPGA 기반으로 구현하는 연구가 최근 활발하게 진행되고 있다. Deep Convolutional Neural Networks (CNN) 는 AI 프로세서가 수행하는 기본적인 연산 구조로서 매우 방대한 양의 곱셈을 필요로 한다. CNN 추론 연산에서 사용되는 곱셈 계수는 상수라는 점과 FPGA 은 특정 계수에 맞춰진 곱셈기 설계가 용이하다는 점에 착안하여 곱셈기를 최적화 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 본 방법은 2의 보수와 분배법칙을 활용하여 곱셈 계수에서 값이 1인 비트의 개수를 최소화하여 필요한 적층 덧셈기의 개수를 절감한다. CNN 을 FPGA 에 구현한 실제 예제에 본 방법을 적용해본 결과 로직 사용량은 최대 30.2%까지, 신호 전달 지연은 최대 22%까지 줄어들었다. ASIC 전용 칩으로 구현할 경우에도 하드웨어 면적은 최대 35%까지, 신호 전달 지연은 최대 19.2%까지 줄어드는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 IoT 서비스 개발 과정에서 효율적인 IoT 애플리케이션 테스팅이 가능하도록 지원하는 도구인 TITAN(Tool for IoT ApplicatioN testing)을 제안한다. TITAN은 IoT 서비스 개발자가 개발 중인 애플리케이션 로직을 테스팅 하는 데 필요한 물리적 환경 및 사용자 행동에 제약받지 않고, 개발 환경에서 애플리케이션 실행 및 확인이 가능하도록 고안되었다. 개발자는 TITAN을 이용하여 개발 과정에서 반복적인 테스팅에 소모되는 시간과 노력을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문에서는 TITAN의 시스템 아키텍처와 현재까지 구현된 프로토타입을 제시한다. 또한 소규모 유저 스터디를 통해 TITAN의 유용성과 사용성을 평가한다. 유저 스터디 참가자들은 TITAN의 유용성에 대해 긍정적으로 생각하였다. 마지막으로 현재 연구의 한계와 향후 연구 방향에 대해서 논의한다.
현재 사용되고 있는 RSA, ECC와 같은 공개키 암호화 기법은 소인수분해와 같은 현재의 컴퓨터로 계산이 오래 걸리는 수학적 문제를 암호화에 사용했다. 그러나 양자컴퓨터가 상용화된다면 Shor Algorithm에 의해 기존의 암호화 시스템은 쉽게 깨질 수 있다. 그로 인해 Quantum-resistant 한 암호화 알고리즘의 도입이 필요해졌고, 그중 하나로 Lattice-based Cryptography가 제안되고 있다. 이 암호화 알고리즘은 Polynomial Ring에서 연산이 행해지고, 그중 Polynomial Multiplication이 가장 큰 연산 시간을 차지한다. 그러므로 다항식 곱셈 계산을 빠르게 하는 하드웨어 모듈이 필요하고, 그중 Finite Field에서 연산 되는 FFT인 Number Theoretic Transform을 이용해서 다항식 곱셈을 계산하는 8-point NTT-based Polynomial Multiplier 모듈을 설계하고 시뮬레이션했다. HDL을 사용하여 로직검증을 수행하였고, Hspice를 사용하여 트랜지스터 수준에서 제안된 설계가 지연시간과 전력소모에서 얼마나 개선되는지를 비교 분석하였다. 제안된 설계에서 평균 지연속도 30%의 개선과 8% 이상의 전력소모 감소 효과를 볼 수 있었다.
본 논문에서는 동영상 콘텐츠의 저작권 보호를 위해 3D 웨이블릿 변환과 대역확산방법(direct spread spectrum)을 이용한 비디오 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 동기 워터마크를 삽입한 다음 사용자 정보를 갖는 워터마크를 삽입하게 된다. 입력된 프레임을 분할하고, 다시 홀수행과 짝수행으로 정렬하여 각각 3D 웨이블릿 변환을 수행한 다음 대역확산 방법으로 워터마크를 삽입한다. 기존의 3D 웨이블릿을 이용한 비디오 워터마킹 알고리즘과는 달리 제안한 방법은 blind 방식으로써 원본 영상 없이 워터마크 검출이 가능하다. 실험결과 PSNR은 평균 40 dB 이상으로써 높은 비가시성을 만족하는 동시에 프레임 절삭, 잡음 첨가, 압축 등의 공격에서도 10% 이하의 BER을 기록하여 공격에 강인한 것으로 확인되었다.
인터넷 기술의 발달과 함께 스트리밍 서비스들이 많아지면서 이러한 서비스를 보호하기 위한 기술들이 개발되고 있다. 그 중 AES[1]의 CTR Mode는 OMA DRM, VoIP 그리고 IPTV 등의 스트리밍 서비스에서 정보 전송을 위해 쓰이는 암호화 기술로서, 전송되는 데이터의 암/복호화 병렬처리가 가능하다. 하지만 이러한 스트리밍 서비스를 사용하는 IPTV의 셋탑 박스나 모바일 디바이스는 제한된 연산 능력을 갖기 때문에, 이러한 환경을 고려하여 암호 알고리즘을 최적화하고 효율성을 높이는 것은 중요한 이슈가 된다. 따라서 본 논문에서는 AES-CTR Mode의 구현 로직을 개선하여 알고리즘 연산 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 그리고 제한된 성능을 가지는 모바일 디바이스에서 제안한 기법을 구현하여 성능을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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