본 연구는 교과기반 프로그램학습성과 평가를 위한 전산시스템 개발 및 적용 사례를 제시하여 프로그램학습성과 평가의 실효성을 높이기 위한 목적으로 실행되었다. 본 연구는 교과기반 프로그램학습성과 평가를 위한 전산시스템을 개발하고 개발된 전산시스템 적용사례를 제시하는 방법론적 연구이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 먼저, 시스템 개발 생명주기에 따라 요구도 조사를 실시한 후 그 결과를 전산시스템 개발에 반영 하였다. 다음으로 개발된 전산시스템을 직접 적용해 본 교수들을 대상으로 평가를 실시하였다. 전산시스템 개발을 통해 졸업시점에 이른 학생들의 개인별, 성과별 프로그램학습성과가 달성되었는지에 대한 모니터 및 CQI 수행이 용이하게 되었으며, 미달성 프로그램학습성과 및 학생에 대한 원인분석과 개선방안을 모색하는 것이 가능하게 되었다.
4차 산업혁명 시대가 도래함으로써 수많은 영역에 다양한 소프트웨어의 고품질화가 필수적이다. 특히 비전공자 및 기초 전공자들에게는 창의적 사고 기반으로 코드 할 수 있는 능력이 요구된다. 하지만 문제는 창의적 사고 기반의 소프트웨어에 대한 정의 및 아이디어가 부족하다는 것이다. 또한, 비전공자 및 기초 전공자를 위한 코딩 교육 영역에서, 창의적 사고 기반 디자인씽킹과 코딩화는 괴리가 존재한다. 즉 실질적으로는 창의적 사고기법을 통해서 소프트웨어 설계 및 코딩이 가능해야 한다는 점이다. 이런 문제를 해결하기 위해, 창의적 사고 기법과 소프트웨어 개발 프로세스 기법의 접목을 통해 비전공자의 소프트웨어공학 개념 없이도, 디자인씽킹 메커니즘 기반의 코드 템플릿을 제시한다. 이를 통해 창의적 설계의 코딩화를 기대한다.
로봇은 주변 상황을 인지하고 Task를 부여받는 software oriented 형상으로 발전하고 있다. Cloud Robotics Platform은 로봇에 Service Oriented Architecture 형상을 지원하기 위한 방법으로, 상황에 따라 필요한 Task와 Motion Controller를 클라우드 기반으로 제공할 수 있는 방안이다. 휴머노이드 로봇으로 진화할수록 로봇은 로봇 3대 원칙에 따라 보편화된 일상생활 속에서 인간에게 도움을 주기 위해 사용될 것이다. 따라서 특정 개인만을 위한 로봇 이외에도, 상황에 따라 모든 인간에게 도움을 줄 수 있는 공공재로써의 로봇이 보편화될 것이다. 따라서, 생성하는 정보는 사람, 로봇, 로봇에 지능을 부여하는 클라우드 상의 서비스 애플리케이션, 로봇과 클라우드를 이어주는 클라우드 브릿지로 구성될 것으로 분석되는 Cloud Robotics Computing 환경에서 정보보안의 중요성은 인간의 생명 및 안전을 위해 필수불가결한 요소로 자리잡게 될 것이다. 본 논문에서는 지능화된 로봇을 위한 Cloud Robotics Computing 환경에서 사람, 로봇, 클라우드 브릿지, 클라우드 시스템간 통신 시 보안을 제공하여 해킹으로부터 안전하고 개인의 정보가 보호되는 로봇 서비스가 가능할 수 있는 Security Scheme을 제안한다.
Git의 커밋 메시지는 프로젝트 생명주기와 밀접한 연관성을 지니고 있으며, 이러한 특성에 의해 프로젝트 운영 활동의 위험요소와 프로젝트 현황 등을 파악하여 비용 절감과 작업효율 개선 등에 큰 기여를 할 수 있다. 이와 관련한 분야 중 커밋 메시지를 소프트웨어 유지관리의 유형으로 분류하는 많은 연구가 있으며 연구 중 최대 정확도는 87%다. 본 논문에서는 커밋 분류 모델을 이용한 솔루션 등의 활용을 목적으로 진행 하였고 기존에 발표된 모델들보다 정확도를 높여 모델의 신뢰성을 높이기 위해 여러 모델을 조합한 복합 분류 모델을 설계하고 구현하였다. 본문은 자동화 레이블링 및 소스 변경 내용을 추출하여 데이터셋을 구성하고 디스틸 버트(DistilBERT) 모델을 이용하여 학습시켰다. 검증결과 기존 연구에서 보고된 최대 87%보다 8%가 향상된 95%의 F1 점수 값을 얻어 신뢰성을 확보하였다. 본 연구 결과를 이용하면 모델의 신뢰성을 높이고 이를 이용해 소프트웨어 및 프로젝트관리 등의 솔루션에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
연합학습이 현대 인공지능 연구에 큰 패러다임을 가지고 오면서 다양한 분야의 연구에서 연합학습을 접목시키기 위한 노력을 하고 있다. 하지만 연합학습 적용을 위한 연구자들은 자신의 상황과 목적에 맞는 연합학습 프레임워크와 벤치마크 툴을 선택해야 하는 문제에 직면한다. 본 연구는 실제 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 고려한 연합학습 프레임워크 및 벤치마크 툴의 선택 가이드라인 제시를 목표로 한다. 특히, 본 연구에서는 3가지의 주요한 기여점이 존재한다. 첫번째, 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 연합학습의 목표와 결합하여 일반화하고, 각 상황에 적합한 연합학습 프레임워크의 선택 가이드라인을 제안한다. 두번째, 연구자에게 연합학습 프레임워크를 각각의 특징과 성능비교를 통해 선택의 적합성을 보여준다. 마지막으로, 현존하는 연합학습 프레임워크의 한계와 실세계 연합학습 운영을 위한 방안, 특히 생명주기 관리에 대한 플랫폼의 구조에 대해 제안한다.
토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.
본 논문에서는 비즈니스 프로세스 모델의 생명주기관리를 지원하는 대표적인 지식발견기술인 프로세스 마이닝과 지식개선기술인 프로세스 리엔지니어링 접근방법을 기반으로 하는 새로운 유형의 프로세스 발견 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안된 프레임워크를 기반으로 하는 프로세스 마이닝 시스템을 개발하고, 이를 통한 실험적 검증을 수행한다. 실험적 효과검증에 적용된 프로세스 실행 이벤트 로그를 특별히 프로세스 빅-로그(Process BIG-Logs)라고 정의하고, 분산 비즈니스 프로세스 관리 시스템의 로깅메커니즘과 연계된 조각-실행로그이력들을 클러스터링하는 전처리과정을 거친 마이닝의 입력데이터세트로 활용한다. 결과적으로, 본 논문에서는 구조적 정보제어넷기반 프로세스 마이닝 알고리즘인 ρ-알고리즘을 개선한 제어경로기반 프로세스 그룹 발견 알고리즘과 프레임워크를 설계 및 구현하고, 구현된 시스템을 이용하여 제안한 알고리즘과 프레임워크의 정확성을 실험적으로 검증한다.
최근 APR1400 노형과 같이 원자력발전소의 디지털 기술 적용에 따라 "이블 PLC"같은 원자력시설 대상의 공급망 공격이 증가하는 추세이다. 원자력 공급망 보안에 있어 산업 특성상 수많은 공급업체가 존재하기에 이를 체계적으로 관리할 수 있는 자원 관리 시스템이 필요하다. 하지만, 제어시스템 특성상 소프트웨어 자산의 긴 생명 주기로 인해 속성 정보가 일관되지 않게 관리된다는 문제점이 존재한다. 또한, 운영 환경의 가용성 문제로 인해 형상 관리 자동화 도입이 미흡한 상태에서 입력 오류와 같은 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 SBOM(Software Bill Of Materials)을 적용한 체계적인 자산 관리 방안 및 자연어처리 기법을 적용한 입력 오류에 관한 개선 방안을 제안한다.
최근 전자우편이나 해킹을 통한 피싱과 파밍 등 금융 사기가 많이 발생하고 있다. 이에 이러한 피해로부터 사용자의 경제적 손실 및 개인정보 보호를 위하여 웹 사이트 인증, 전자우편 인증 등의 연구가 진행되고 있다. 기존 인증 방법에서는 WBL (Website Black-List) DB를 사용하였는데, 피싱의 짧은 생명주기(life cycle)로 인해 WBL DB의 유효성은 떨어질 뿐만 아니라, 피싱 사건 발생 후 웹 사이트가 WBL DB에 등록되기 전까지는 확인 불가능하다는 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 WWL (Website White-List) DB를 이용한 연구가 진행 중이지만 아직은 미비한 편이다. 이에 본 논문에서는 기존의 WBL DB와 WWL DB를 이용한 방법이 가지고 있는 한계점을 극복하기 위해 WWL DB 항목을 정의하고, 이를 이용하여 웹사이트 보안 위험도를 정량화할 수 있는 웹사이트 위험도 산정 기법을 제안한다.
본 연구는 영국, 독일, 캐나다, 일본, 중국, 호주 등 주요 국가의 운영 사례 조사를 토대로 연구 개체 및 PID 선정안과 PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략을 제안하였다. 연구 개체 및 PID 선정 기준은 '연구생명주기'와 'PID 인프라 성숙도' 2가지를 제시하였다. 2가지 선정 기준에 따른 연구 개체-PID 쌍은 초기 단계에는 '연구자-ORCID', '출판물-DOI', '데이터-DOI', '기관-ROR', '보조금-DOI', '프로젝트-RAiD'를 고려하고 이후 단계에서는 PID 인프라 성숙도가 신흥 단계에 있는 다른 연구 개체와 PID로 확장해 나갈 것을 제안하였다. PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략은 다양한 PID 이해관계자의 참여를 독려하고 국내·외 PID 기관과의 협력 네트워크를 구축하고 PID에 대한 인식 제고와 활용율 증대를 위한 교육 및 홍보 활동을 추진하고 정책적 지원과 재정적 안정성을 확보해야 함을 제안하였다. 이를 통해 국내 연구 개체들이 글로벌 차원에서 가시성과 접근성을 확보할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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