본 논문에서는 유비쿼터스 헬스케어를 위한 분산형 게이트웨이 시스템을 제안 및 설계하였다. 게이트웨이를 이용하여 생체신호를 지그비 모듈에서 게이트웨이로 이 게이트웨이에서 데이터베이스 간의 원활한 정보 교환을 위한 프로토콜 변환 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 분산형 게이트웨이 시스템은 생체 신호 획득센서, 지그비 모듈, 분산형 게이트웨이 그리고 데이터베이스로 구성되며 생체센서에 감지되면 지그비 모듈을 통해 게이트웨이로 전송된다. 분산형 게이트웨이에서는 전송받는 데이터를 분석하여, 환자를 모니터링하게 된다. 본 연구에서 제안한 방법의 타당성을 검토하고자 센서 네트워크, 분산형 게이트웨이 그리고 데이터베이스를 구현하여 시뮬레이션을 통하여 검증하였으며 기존의 방법에 비하여 우수한 성능을 보였다. 제안한 방법의 시스템은 향 후 독거노인 활동량 분석, 방범 시스템, 홈 네트워크 서비스 등. 다양한 분야에서 활용 가능하다.
온라인 저지는 학습자가 제출한 소스의 컴파일과 실행, 문제 해결 여부에 대한 즉각적인 교정적 피드백을 제공하며 평가의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있지만, 대부분의 온라인 저지가 텍스트형 언어 만을 제공하고 있어 학습자의 수준에 따른 언어 선택이 어렵다. 본 연구에서는 온라인 저지용 블록형 언어를 개발하여 고등학교 수업에 적용하고, 블록형 언어 집단과 텍스트형 언어 집단 간 자기효능감의 차이를 확인하였다. 검정 결과, 블록형 언어 집단은 텍스트형 언어 집단 보다 '혐오경험극복 능력기대'가 더 높았고, 텍스트형 언어 집단은 사전-사후 검사에서 '활동시작 능력기대'와 '활동지속 능력기대'가 유의하게 감소된 것을 확인하였다. 이는 블록형 언어의 경우 차후 프로그래밍 활동에 대한 효능감에 효과가 있으며, 텍스트형 언어는 활동의 시작 단계와 진행 단계에서 학생의 자기효능감이 저하되지 않도록 하는 교수·학습 및 평가 방법을 강구해야 한다는 점을 함의한다. 본 연구는 고교 프로그래밍 수업에서 블록형 언어와 텍스트형 언어의 적용과 관련하여 자기 효능감 증진을 위한 교수·학습 설계의 기초를 제공한다는 점에서 의미가 있다.
본 논문에서는 포병 대대급 지휘통제 수행을 위해 기존 포병사격지휘체계(BTCS : Battalion Tactical Command System)의 전술적 사격지휘 자동화 절차를 추가하기 위한 기능을 분석 및 설계하고, 핵심 알고리즘에 대해 구현과를 제시한다. 분석 과정에서는 미군 선진포병전술자료체계(AFATDS)의 전술 결심 지원 3단계 획득-결심-할당 절차를 참고하였다. 전술적 사격지휘 자동화 절차는 표적분석, 공격우선순위 및 사격부대 결정, 사격방법 및 공격방법 결정의 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계로, 표적분석에서는 표적정보인 표적활동, 크기, 방호정도 정보를 활용하여 표적의 등급을 생성한다. 두 번째 단계로, 공격우선순위 및 사격부대 결정은 표적 등급과 지휘관의 화력운용지침을 고려하여 표적의 공격우선순위를 결정하고, 부대 가용도 및 작전 임무를 고려하여 사격부대를 결정한다. 마지막 단계로, 사격 및 공격방법 결정은 표적에 대한 요망 효과 달성을 위해 사격방법과 합동탄약효과교범(JMEM)을 활용하여 발수 등을 결정한다. 끝으로 전술적 사격지휘절차 단계간 우선순위결정, 공역통제 및 고사계 판단 핵심 알고리즘을 적용함으로서 기존 절차를 개선하여 사격임무를 처리할 수 있도록 하였다. (*기존절차 : 우선순위판단 : 시간만 고려, 사격가능부대 : 사격가능 사거리만 고려하여 판단함).
대사체학은 대사 경로 네트워크를 통해 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로서, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 이러한 가시화 도구의 경우 노드수가 증가할수록 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준의 대사경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 대사 경로의 구조적인 특징에 기반한 3차원 공간 상에 대사 경로 그래프를 레이아웃해 주는 모듈을 설계, 구현하였다. 2-계층 레이아웃을 이용하여 대사 경로 그래프를 계층적으로 레이아웃함으로써 표현영역을, 3차원으로 확장시키고 기존의 2차원 레이아웃 알고리즘 적용시 번번히 나타나는 에지 교차의 수를 감소시키는 결과를 얻었다.
DIY(Do It Yourself)와 메이커 운동의 영향으로 미디어, 의류, 공연 등의 다양한 분야에서 피지컬 컴퓨팅이 활용됨에 따라 학생에게 피지컬 컴퓨팅을 교육하거나 정보교육에서 피지컬 컴퓨팅을 활용하고자 하는 요구가 증가하고 있다. 피지컬 컴퓨팅 교육은 정보교육에서 프로그래밍 활동을 통해 컴퓨팅 사고력을 학습하기 위한 목적으로 활용의 폭을 넓혀가고 있다. 하지만 피지컬 컴퓨팅 교육은 최근에 등장하여 연구기간이 짧을 뿐 아니라 교육적인 효과에 대한 연구도 부족한 상황이다. 본 연구는 성별에 따라 피지컬 컴퓨팅 교육을 통해 인식하는 프로그래밍에 대한 태도와 알고리즘 설계능력의 향상의 정도를 분석하고자 하는 목적으로 중학생과 고등학생에게 피지컬 컴퓨팅 교육을 한 학기 동안 제공한 후 태도와 성취도의 결과를 분석하였다.
인공생명체 연구는 자연 생명과 관련된 시스템이나 그 과정들, 진화 등을 평가해 다양한 응용과학 분야에 활용된다. 이러한 인공생명체의 원활한 활동을 위해 물리적 신체 설계와 행동 제어전략을 진화시키는 연구가 활발히 진행되었다. 그러나 형태와 신경망을 공진화시키는 것은 어렵기에 최적화된 움직임을 가진 인공생명체는 한 가지 형태에 한 가지 움직임만을 가지며 주변 환경 상황은 고려하지 않는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 포식자-피식자 모델을 이용하여 형태와 신경망을 공진화하는 인공생명체가 환경적응형 움직임을 갖게 한다. 그런 다음 포식자-피식자 계층 구조를 최상위 포식자-중간 포식자-최하위 피식자 3단계로 확장하여 초기 개체군 밀도에 따라 시뮬레이션의 안정성을 판별하며 형태 진화와 개체군 역학 간의 상관관계를 분석한다.
실내공기오염이 인체에 미치는 영향이 실외공기오염보다 더 크며 위험하다. 일반적으로 사람은 실내에 머무는 시간이 길고, 밀폐된 실내는 오염물질이 지속적으로 쌓여 오염된 공기가 폐에 더 잘 전달된다. 특히 어린 아이들의 경우 실내공기에 매우 민감하며 치명적이다. 이와 더불어 코로나19로 인한 더 잦은 실내활동과 지속적으로 증가하는 외부 미세먼지와 함께 환기를 못하는 현재 실내공기오염을 줄이는 방법은 더욱 중요해지고 있다. 본 논문은 기존 자율주행 공기청정 로봇의 문제점을 개선하고자 지도를 분할과 UCT(Upper Confidence bounds applied to Trees) 기반의 알고리즘을 통해 자율주행 로봇이 구역을 살균하지 않거나 한곳에 계속 머무르는 문제점과 실내공기오염에 취약한 아이들의 문제를 개선할 수 있는 그린 스마트 스쿨을 위한 공간 적응형 자율주행 공기청정 로봇을 제안한다.
최근 스마트폰의 성능이 향상되고 보급이 증가하면서 기존 기기들의 다양한 기능들이 집적되고 있다. 특히 각종 센서들의 개발로 스마트 기기의 기능은 한층 성숙단계에 이르렀다. 스마트 기기의 발달과 더불어 각종 애플리케이션이 쏟아져 나오는 요즘 애플리케이션을 이용하여 사용자의 신체적 활동을 촉진하는 헬스케어 서비스 및 연구가 각광 받고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 다이어트를 혼자서 해야 하고, 사용자가 정확한 자세로 운동을 하고 있는지 감지하는 운동 모션인식 기능이 없기 때문에 운동의 효과를 얻기에는 제한이 있다. 본 논문에서는 스마트폰 내에 내장되어 있는 센서들을 이용하여 사용자의 움직임을 감지할 수 있는 운동 모션 인식 소프트웨어를 개발하고 더불어 웹서버와 연동하여 지인들과 친구를 맺어 서로 운동을 제안하고 이를 수행할 수 있는 시스템을 설계 하고 구현하였다. 운동 모션 인식은 Kalman Filter 알고리즘을 이용하여 사용자의 움직임 데이터를 보정하고, DTW 알고리즘을 이용하여 기존에 샘플링 되어 있는 데이터와 비교하여 사용자가 정확한 자세로 운동을 하였는지 판단되어 진다.
시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.
정보 통신과 스마트폰 등의 발달로 인한 편리한 접근성과 다양한 아이템의 종류로 인해 개인 맞춤형 추천의 필요성은 점차 커지고 있다. 날씨 및 기상환경은 사용자의 장소 및 활동의 의사결정에 많은 영향을 미친다. 이러한 날씨 정보를 이용하면 추천에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼에서 사용자의 위치 정보에 대한 생활지수를 활용하여 성향이 유사한 사용자를 구하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 장소를 추천함으로써 생활지수를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 날씨를 분석하고 분류하기 위한 날씨 모듈과 장소 추천을 위한 협업 필터링을 사용하는 추천 모듈, 그리고 사용자의 선호도 및 후기 관리를 위한 관리 모듈로 구성된다. 실험 결과, 제안된 시스템은 협업 필터링 알고리즘과 생활지수의 융합 및 개인의 성향을 반영하는 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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