ICT 기반의 융합전문가를 양성하기 위해서는 사물인터넷 활용 능력을 학습하여야 한다. 본 논문에서는 컴퓨터학을 전공한 교육생을 대상으로 5개월의 사물인터넷 관련 교육을 실시하여 융합전문가로 양성하기 위한 교육과정과 교육운영 전반을 다루는 교육모형 설계에 대한 내용을 기술한다. 교육과정은 기본역량과정, 핵심역량과정, 실전역량과정 그리고 현장연수과정으로 구분하여 총 10단계의 세부과정으로 구성하였다. 교과과정은 센싱기술, 네트워크기술, 보안 및 콘테츠 제작기술을 학습하도록 설계하였다. 본 교육모형은 2015년 고용노동부의 일자리창출 인력양성사업에 활용되어 높은 수료율과 취업률을 달성하는데 기여하여 효용성을 입증하였으며, 추후 대학교육에 적용할 수 있도록 Java 과정을 보완하는 등 교과과정을 확장할 계획이다.
자동차의 하부를 수리하기 위해서는 차 밑으로 들어가야 된다. 그러나 이 작업은 수리공이 수리하기에 불편하기도 하고 사고를 일으킬 수도 있다. 이러한 난제들을 해결하기 위하여 개발된 장비가 자동차의 리프트이다. 본 연구에서는 세 가지의 자동차의 리프트 Model 1, 2, 3을 설계하였다. 구조용 강의 물성치를 모델들에 적용하고 동일한 조건으로 같은 하중을 가하여 해석을 하였다. Model 2, 3이 Model 1보다 더 적은 구조적 변형을 보였으며 Model 2, 3이 Model 1보다 구조적으로 더 안정적인 것을 나타냈다. 본 연구결과를 토대로 얻은 자동차 리프트 형상에 따른 내구성 해석을 통한 융합 연구에 대한 설계데이터를 활용함으로서 실생활에서의 자동차 수리 기자재 부품에 융합하여 그 미감을 보일 수 있다.
본 연구는 독서와 공학을 융합한 수업 모델인 노벨 엔지니어링(이하 NE) 교육 프로그램에 관한 것이다. NE 수업의 도구로 VR 저작도구인 CospacesEdu를 이용하여 직접 가상현실을 설계하고 프로그래밍하는 과정을 포함함으로써, 해당 교육 프로그램이 학습자들의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 효과를 확인하였다. 교육 내용의 소재로는 독도 교육을 선정하여 진행하였다. 프로그램의 적용 결과 융합인재소양의 평균이 상승하였으며, 그 중 융합 영역에서 통계적으로 유의미한 변화를 확인하였다. 학습몰입은 총 5가지 하위 영역 중 과제와 능력의 균형 영역에서 유의미한 향상을 보였다. 반면 책 읽기로 시작하여 정보 수집, VR 설계, 이야기 바꿔쓰기까지 진행되는 차시가 긴 NE 수업 모델의 특성상 어려움을 느끼는 학생들이 있었다. 본 연구의 결과가 NE 수업 모델의 일반화에 도움을 주고, 새로운 방향을 제시하는 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.
최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.
하천 및 수자원의 효율적인 관리와 더불어 다양한 수공구조물의 운영 및 관리를 위해서 구조물 주변에서 발생하는 불연속 흐름 및 급변류 등의 현상과 구조물 운영을 반영한 수치해석 기법을 이용한 모델 개발의 중요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 하천의 불연속 흐름을 모의하기 위한 1차원 흐름해석 모형(K-River)을 개발하였다. 본 모형은 천이류와 급변류를 수치적으로 안정하게 처리하기 위하여 지배방정식을 보존형 Saint-Venant 방정식으로 선정하고, FVM과 Forward Euler 방법을 이용하여 이산화를 수행하였다. 수치흐름률을 계산하기 위해서 불규칙 단면과 하상의 급경사 등에 신뢰도가 높은 기법으로 판단되는 근사 Riemann해법 중 하나인 HLL flux를 이용하였다. 개발된 K-river 모형의 검증을 위해서 해석해가 존재하는 타원형의 하상융기가 있는 하도에 적용하였으며, 국내에서 하천 설계 및 관리를 위해서 광범위하게 이용되고 있는 1차원 흐름해석 모형인 FDM기반의 HEC-RAS 모의결과와 비교 검토를 수행하였다. 그 결과, FDM기법에서는 모의되지 않는 일부 급변류 패턴을 개발 모형을 통해 모의가능하였으며, 전체적으로 K-River가 기존 모형 보다 해석해에 근사한 결과를 나타내었다. 또한, 배수문을 비롯하여 합류부, 분류부, 펌프장, 암거 등이 설치되어 운영되고 있는 아라뱃길에 적용하여 K-River의 적용성을 평가하였다. K-River를 이용하여 아라뱃길의 흐름분석을 수행한 경우가 HEC-RAS를 이용한 경우보다 수위와 유량의 유동을 시간에 따라 세밀하게 모의하였으며, 이는 배수효과에 의한 파의 전달이 FDM기법 대비 정확히 모의되기 때문으로 판단된다. 추후 연구에서는 현재보다 시간간격을 상세화 하여 수집된 관측수위를 통해 추가적인 검증을 수행하고, 다양한 특성을 가진 타 하천 등에 적용하여 모형의 적용성을 확대하고자 한다.
이온화된 기체인 플라즈마의 의료분야에서 적용은 현재 주로 살균분야에 국한되어 적용되고 있지만 바이오플라즈마기술의 등장으로 그 응용범위가 확대되고 있는 실정이다. 또한, 인체에 직접 조사하거나 비열처리하는 경우에는 정교한 시술을 위해 핸드헬드가 가능한 고밀도 소형화가 요구된다. 변압기로 인한 전자기파 영향이 없고 소형으로 구현이 가능한 형태의 로젠형 압전변압기는 압전효과를 이용한 전기-기계 커플링을 통해 전압변환을 달성하며 상대적으로 에너지밀도를 높일 수 있는 장점으로 휴대용 플라즈마 발생장치에 이용되고 있다. 본 논문에서는 로젠형 압전변압기의 등가회로를 이용한 모델링을 수행하고, 의료용으로 적용가능한 형태의 플라즈마 발생장치를 설계 및 제작하였다. 이를 위해 플라즈마 발생 모듈은 12V 입력전원으로 5.8kV의 출력전압을 발생시키도록 하프브리지 커버터 토폴로지 전력변환장치를 적용하여 고전압 동작하도록 설계하였다. 설계를 통해 제작된 프로토타입을 통해 의료용합형 플라즈마 기기로의 활용가능성에 대해 확인하였고, 이러한 연구결과를 통해 플라즈마 제트 또는 직접조사용 등의 다양한 의료기기로서의 역할을 확보할 것으로 사료된다.
본 연구에서는 전기 자동차용 DC/DC converter 회로의 전도성/복사성 방사 분석 결과를 제시하고 있다. 일반적으로 사용되는 MPQ4433 칩을 이용한 전력 변환회로의 EMI 특성을 개선하기 위해 주파수 확산 회로를 적용하였다. TLV3201칩을 사용한 주파수 확산 회로가 설계되어 전력변환 회로에 적용되었다. EMI 시뮬레이션을 통해 최적의 PCB 제작되었으며, 제작된 회로를 이용하여 원거리 방사, 근거리 전도 및 복사 방출에 대한 시뮬레이션과 측정 결과가 제시되었다. 전도 및 방사 방출은 CISPR 25의 표준화 된 시험 절차에 따라 측정되었으며 주파수 확산이 적용된 경우에 EMI 특성이 약 20% 개선되는 결과를 얻었다. 본 연구에서 제안 된 주파수 확산을 이용한 EMI 저감 기술은 자동차용 전력 컨버터 모듈의 설계에 처음 적용되었으며 향후 EMI 개선에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
매치 3 퍼즐 게임들은 주로 MCTS(Monte Carlo Tree Search) 알고리즘을 사용하여 자동 플레이를 구현하였지만 MCTS의 느린 탐색 속도로 인해 MCTS와 DNN(Deep Neural Network)을 함께 적용하거나 강화학습으로 인공지능을 구현하는 것이 일반적인 경향이다. 본 연구에서는 매치 3 게임 개발에 주로 사용되는 유니티3D 엔진과 유니티 개발사에서 제공해주는 머신러닝 SDK를 이용하여 PPO(Proximal Policy Optimization) 알고리즘을 적용한 강화학습 에이전트를 설계 및 구현하여, 그 성능을 확인해본 결과, 44% 정도 성능이 향상되었음을 확인하였다. 실험 결과 에이전트가 게임 규칙을 배우고 실험이 진행됨에 따라 더 나은 전략적 결정을 도출 해 낼 수 있는 것을 확인할 수 있었으며 보통 사람들보다 퍼즐 게임을 더 잘 수행하는 결과를 확인하였다. 본 연구에서 설계 및 구현한 에이전트가 일반 사람들보다 더 잘 플레이하는 만큼, 기계와 인간 플레이 수준 사이의 간극을 조절하여 게임의 레벨 디지인에 적용된다면 향후 빠른 스테이지 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.
자율해운(Autonomous Shipping)은 자율운항선박(Maritime Autonomous Surface Ships, MASS)의 태동과 함께 해양산업분야에서 창출되고 있는 해상운송의 새로운 개념이다. 자율해운은 MASS의 장점을 극대화하여 경제적 편익을 추구하기 위한 것이다. 한편, MASS는 기존 육상에 주로 구축된 항만시설을 이용한 해상운송 행위에 많은 제약이 따른다. 본 연구는 향후 전개될 것으로 예상되는 자율해운의 선점을 위한 것으로, 원격으로 제어되는 수준 2-3 사이의 MASS를 원격으로 제어하는 해상항만(Remote Controlled Sea Port)을 이용하여 경제적 편익을 극대화함과 동시에 안전하면서도 친환경적인 자율해운을 도모하기 위한 것이다. 본 연구의 목적은 해상 부유체를 이용한 원격제어 해상항만과 원격제어 MASS를 운영하기 위한 시설과 장비 및 운영과 관리 방법 등에 관한 기초 개념을 설계하기 위한 것이다. 글로벌 협력을 바탕으로 전개될 수 있는 자율해운을 정의하고, 자율해운에 현실적으로 적용 가능한 원격제어 해상항만의 구현 방법과 운영 방법을 논의하며, 이러한 원격제어 해상항만을 이용한 원격제어 자율운항선박의 제어 및 운용방법 등을 검토하였다. 본 연구는 세계적인 자율운항선박 관련 해양산업에서의 자율해운 시장의 선점에 기여할 것으로 고려된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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