스마트시티는, 각종 센서들로부터의 데이터를 수집, 처리하여 시민들을 위하여, 다양한 스마트 서비스들을 제공한다. 본 논문에서는, 이과 같은 스마트시티 서비스 중의 하나로서, 소음지도를 시민에게 실시간으로 제공하기 위한 연구 결과를 발표한다. 본 논문은, 스마트 시티의 융복합된 유비쿼터스센서네트워크들로부터 끊임없이 전달되는 대량의 스트림 데이터를, 실시간으로 전달받아서, 지리정보시스템 (GIS)의 정보들과 융합하여, 시각적으로 소음정보를 표시하여 주는, 3차원 소음지도를 실시간으로 제작하는, 실시간 분산병렬처리 방법론을 제시하였다. 이 방법론을 오픈소스소프트웨어를 활용하여 실제 시스템으로 개발되어 구현하였다. 본 논문에서는, 이와 같이 구현된 시스템들 중에서, 아파치 스톰(Apache Storm) 프레임워크를 사용하여 구현한 실제 시스템을 소개한다. 본 연구에서는, 이 실제 구현된 시스템을 성능평가하였다. 대량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하려면, 큰 컴퓨팅 파워가 필요하며, 필요한 컴퓨팅 파워의 규모도 사전에 알 수 없다는 문제들이 있다. 이 문제들을 해결하기 위하여, 본 연구에서는, 컴퓨팅 파워를 자유롭게 조절하여 공급할 수 있는. 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 성능평가를 하였다. 이와 같은 성능평가를 통하여, 본 논문에서 제시한 방법론이 적절함을 확인하였고, 개발하여 구현한 시스템이 잘 작동함도 확인하였다. 나아가서는. 실시간으로 소음지도를 생산할 수 있음을 확인하였다. 본 논문은 이와 같은 성능평가 내용도 소개하고 상세히 설명한다.
무인화 기술은 전기, 전자, 기계, 인공지능 기술과 ICT 기술 등 다양한 기술들을 융 복합하는 대표적인 기술이다. 특히 지상 무인화 기술은 군사 분야에서 많은 연구 개발과 발전을 이루고 있으며 활용 영역을 확장하고 있다. 본 연구에서는 특허정보 분석을 위해 새로운 특허정보 분석 방법론을 제시하고, 지상 무인화 기술 관련 특허정보를 본 연구에서 제시한 특허정보 분석 방법을 이용하여 분석하였다. 핵심특허 및 기술을 추출하기 위한 특허정보 분석 프로세스는 6단계로 분석 대상 기술선정, 세부 기술 분류, 특허정보 수집, 특허정보 분석 방법 선정, 특허정보 분석, 마지막으로 핵심특허 및 핵심 기술 추출로 이루어 진다. 세부적으로 지상무인화 기술에 대한 기술 분류를 실시하고, 특허지수인 CPP와 IPC 코드 연결성 분석을 통해 지상 무인화 기술의 핵심기술과 핵심특허를 추출하였다. 제시된 특허정보 분석 방법을 이용한 특허정보 분석 결과는 다양한 분야의 기술에 적용하여 분석이 가능하고, 향후 연구개발 방향을 전망하는 자료로 활용할 수 있다.
공공부문 정보화 프로젝트에 도입하려는 PMO 제도는 전자정부 정보화 프로젝트의 철저한 사업관리를 통해 위험을 방지하고 품질향상을 통해 글로벌 소프트웨어 강국으로서 세계 제일의 스마트 전자정부를 선도하려는 목적을 가지고 있다. 이에 본 연구는 공공부문 PMO 제도를 시행하기에 앞서 이해관계자를 대상으로 PMO 도입 행위의도에 영향을 미치는 주요 요인에 대한 연구를 통하여 공공부문의 PMO 운영 모델을 제시하고자 한다. 연구 수행은 공공부문의 PMO 도입이 프로젝트를 통합적으로 관리하는 새로운 관리 기술로 판단하여 통합된 신정보기술수용 이론인 UTAUT 모형을 기반으로 공공부문 PMO 도입 행위의도에 관한 연구를 수행하였다. 연구결과 프로젝트관리 성과기대에 대한 PMO 도입 행위의도에 대해서는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, PMO 도입으로 부가적 성과를 얻고자 하는 노력에 대한 기대는 PMO 도입 행위의도에 대해 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. PMO 조직활동이 PMO 도입의 촉진조건으로서 PMO 도입 행위의도에 대해 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 이해관계자 그룹 간 노력에 대한 기대와 촉진조건이 PMO 도입 행위의도 조절효과가 나타날 것이라는 가설 아래 검증을 수행한 결과 각 그룹간 조절효과가 유의하지 않은 것으로 나타나 공공부문의 PMO 도입 행위의도에 대해서는 이해관계자 그룹간 공통된 인식을 하고 있음을 확인할 수 있었다.
인터넷을 비롯한 광대역 멀티미디어 수요가 폭발적으로 증가함에 따라 스마트폰, IPTV, VoIP, VOD, 클라우드 등의 새로운 서비스의 등장으로 유발된 데이터 통신량의 폭주로 가입자망의 고도화가 통신 산업에서 가장 큰 이슈가 되고 있다. 본 연구에서는 파장분할다중방식(Wavelength Division Multiplexing, WDM) 수동형 광가입자망(Passive Optical Network, PON)의 국사 광역화와 광코어 절감을 위한 1기가급 Reach Extender(RE) 기술에 대한 개발을 시도하였다. 특히, 시장 경쟁력을 강화하기 위하여 광부품의 저가화와 소형화, 집적화, 소비 전력 폭주를 대처하기 위한 저전력화 등을 고려하였다. 또한, 기존 PON망에 RE 기술을 이용하여 전송 거리 확장 기술 개발 및 광선로의 용량 증가 기술 개발을 통한 신뢰성 기술, 원격관리 기술을 통합하여 일괄 시스템 개발을 완료하였다. 개발 시스템을 이용하여 기존 상용 1G PON 장비들과의 시스템 연동을 기반으로 개발 시스템을 이용한 국사 광역화와 광코어 절감을 이룬 것에 그 가치를 둘 수 있다. 본 연구를 기반으로 10G PON 기술 개발에 대한 연구를 진행 중이다.
본 연구는 생의 기초를 형성하는 중학생을 대상으로 SW·AI 교육프로그램을 구성하여 이를 보급함으로써 중학생들의 SW·AI 기초역량 함양을 제고하고자 한다. 더불어 정규교육과정과의 연계에 의한 SW·AI 교육프로그램을 계획함으로써 2025년부터 시행되는 SW·AI 교육의 공교육화에 초석이 되고자 한다. 이를 위해 먼저 중학교에서의 SW·AI의 개념을 정의하고 소프트웨어/인공지능 학습요인을 정규교육과정과 연계하는 방안을 제시하여 이를 토대로 중학생을 위한 SW·AI 교육프로그램을 작성하였다. 문헌 연구를 토대로 인공지능 기술의 이해, 데이터의 가치 및 실생활에서의 인공지능 기술 활용을 SW·AI 교육내용으로 설정하고, 이를 현행되고 있는 중학교 교과목의 단원별 차원과 SW·AI 교육내용과 연계하여 교육프로그램을 구성하였다. 모든 SW·AI 교육은 참여자 중심으로 수업이 이루어질 수 있도록 이론보다는 실습위주의 형태로 구성되었으며 과정 이수 후에는 인공지능 기술 이해를 바탕으로 실생활에 인공지능기술을 활용할 수 있는 역량을 함양하는 것을 목적으로 하였다.
분산 환경에서 다양하게 사용되고 있는 IoT 장치는 의료·환경·교통·바이오·공공장소 등 사용 분야가 다양해지면서 IoT 장치에서 송·수신되는 데이터의 중요도가 점점 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 수 많은 데이터들을 다양한 중요 속성별로 분류·처리하도록 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 오토인코더 기반의 IoT 연계 처리를 위해서 IoT 데이터를 특성별로 블록체인으로 묶어 처리하도록 IoT 데이터별로 상관관계 지수를 사용한다. 제안 기법은 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 상관관계 지수에 적용된 블록체인 기반의 n-계층 구조로 확장 운영한다. 또한, 제안 기법은 IoT 데이터의 상관관계 지수에 따라 IoT 수집 데이터에 가중치를 적용하여 IoT 데이터를 선택할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 IoT 데이터의 무결성을 검증하는 비용을 낮출 수 있다. 제안 기법은 n-계층 구조로 IoT 데이터를 확장할 수 있도록 IoT 데이터의 처리 비용을 유지한다.
현재 우리의 직업교육훈련(TVET) ODA는 첫째, 단기 프로젝트 성 지원사업에 전체 TVET 예산의 70%가 사용되어 프로젝트 간의 연계성이 떨어지고 있다. 둘째, TVET ODA 예산이 하드웨어 지원사업에 편중되어 투자 대비 파급효과가 낮고, 마지막으로, 사업 시작 전 수원국 내의 수요조사가 미흡하여 TVET 사업의 효과가 저하되는 문제점이 있다. 본 연구는 ODA 사업의 통계자료 분석을 통해 한국의 TVET ODA의 특성을 분석하였다. 본 연구에서는 한국 TVET ODA의 경향성과 한계를 극복하기 위한 국내 전문대학의 참여방안을 제시하였다. 전문대학은 오랜 산학협력을 통해 쌓아온 경험을 바탕으로 수원국 현지 수요와 기업의 요구사항에 적합한 맞춤형 인재를 양성하는 데 유리하다. 또한, 국내에서 시행 중인 자격검증제도를 현지에 이식하고, TVET 관련 인력을 파견함으로써 소프트웨어 지원을 강화할 수 있다. 한편, 전문대학이 가진 사업별 사후평가와 취업 후 관리에 대한 역량이 TVET 사업의 사후관리에도 적극적으로 활용될 수 있다. 본 연구를 통해 더욱 다양한 전문대학 참여방안이 논의되기를 희망한다.
제4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 전환 등 사회적 혁신을 기반으로 모두를 위한 삶의 질을 제고할 수 있는 교육 패러다임의 전환이 필요한 시기이다. 이러한 시대 변화의 흐름을 파악하여 교육과정의 변화를 준비하여야 한다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 패러다임의 변화에 따른 미래 초·중등교육의 방향성이 논의되고 있는 시점에서, '미래교육환경의 변화에 따라 의생활교육은 어떤 혁신적 과제를 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하여 미래 교육환경의 변화의 특징과 의생활교육과정을 분석해보고, 이를 바탕으로 의생활교육과정의 방향을 탐색하는데 목적을 두었다. 이러한 연구목적을 수행하기 위해 제1차 교육과정에서부터 2015 개정 교육과정의 의생활교육과정 분석결과를 활용하였다. 결론적으로 미래 교육환경의 변화에 따른 의생활교육과정의 방향으로는 먼저 인재상으로 인공지능(AI)에 인간의 감성과 환경, 의생활문화를 더하는 융·복합교육인재양성, 소프트웨어 역량과 실천적 문제해결 역량을 연계하는 의생활교육, 인공지능(AI)을 활용한 패션 메이커교육과 가치 지향적인 의생활교육 등을 도출하였다. 본 연구를 통해 실제적 교육현장 적용인 의생활 교수·학습방법에 대한 후속연구가 진행되기를 기대한다.
논문에서는 어닐링 시뮬레이션에 근거한 인공 뉴럴 네트워크를 구축한다. 미세 유동채널의 전기화학적 가공 파라미터와 채널 형태 간의 매핑은 샘플의 학습에 의하여 이루어진다. 스텐리스강 표면에 대한 미세 유동채널의 전기화학적 가공의 깊이와 넓이가 예측되고, 형성된 네트워크 모델을 입증하기 위한 NaNO3 해 내부의 펄스 전원공급기와 함께 유동채널의 실험이 진행된다. 결과적으로, "4-7-2" 구조를 갖는 인공 뉴럴 네트워크에 의한 어닐링 시뮬레이션으로 예측된 채널의 깊이와 넓이는 실험값에 매우 근접한다. 그 오차는 5.3% 미만이다. 예측된 데이터와 실험 데이터는 전기화학적 가공 과정에서의 에칭 규격이 전압 및 전류의 밀도와 매우 밀접한 관계가 있음을 보여준다. 전압이 5V보다 작을 때에는 채널 내에 "작은 섬"이 형성된다; 반면에 전압이 40V보다 클 때에는 채널의 측면 에칭이 비교적 크고 채널 사이의 "댐"은 사라지게 된다. 전압이 25V일 때 채널의 가공 형태는 최적이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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