최고급 품질의 홍삼제조를 위한 공정을 개발하고자 건조기를 제작하였다. 건조기는 온도, 습도의 계측이 가능하고 이를 컴퓨터와 연결하여 사용자가 원하는 온도, 습도로의 제어가 가능하도록 설계하열다. 건조기의 작업용량은 1회에 원료수삼 30지가 처리되도록 설계되었다. 이를 위한 건조챔버의 크기는 6년근 1등급 수삼의 크기를 고려하여 700$\times$700$\times$1500mm로 결정하였고 건조과정중의 수삼의 상태변화를 알기 위하여 건조챔버 전면에 유리를 설치하여 육안 관찰 및 영상처리장치에 의한 모니터링이 가능하도록 하였다. 수삼의 균일한 건조를 도모하기 위하여 대나무 채반을 속도조절이 가능한 모터와 체인을 이용하여 챔버 내에 서 0~10rpm의 속도로 회전되도록 설계하였다. 그리고 건조시 챔버 내의 공기상태 계측 및 제어용 프로그램을 개발하였다. 제작된 홍삼제조용 건조기의 성능 평가결과 설정된 온도와 습도를 정밀하게 계측제어 할수 있었으며, 원하는 건조수준을 유지는데 성공했다. 건조기 내부에서의 온도 분포와 풍속분포를 SAS통계 package GLM을 이용하여 유의수준 5%의 범위에서 Student T~test를 한결과, 계측지점간의 유의 차가 없어 온도와 풍속의 분포가 균일한 것으로 나타났다.
Match-3 Game 은 스테이지 구성 및 난이도 설정이 중요한 게임이나 다양한 밸런스 요소로 인해 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도 설정에 많은 시간이 소요된다. 특히 게임을 플레이하는 유저가 재미를 느끼는 수준으로 난이도를 설정하는 것이 중요하며, 이를 자동화하기 위해 실제 유저의 플레이 데이터를 활용하여 사람과 유사한 수준의 자동 플레이 에이전트 개발이 진행되었다. 하지만 플레이 데이터의 확보는 쉽지 않기에 연구 방향은 플레이 데이터가 없는 강화학습으로 확장되고 있다. 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도를 설정하기 위함이라면 각 스테이지 간의 상대적인 난이도 차이를 파악하는 것으로 가능하다. 이를 위해 게임의 규칙을 학습한 강화학습 에이전트로 밸런스 요소의 변화에 따른 다양한 난이도의 스테이지를 50 회씩 플레이하여, 평균 획득 점수를 기준으로 스테이지 구성에 필요한 각 스테이지들의 난이도를 파악할 수 있었다.
중소기업 제조공장의 스마트팩토리 수준이 현재에는 기초 수준으로 창고를 관리하기 위해 재고 입출입에 따른 정확한 재고량을 파악하는 시스템이 부족하다. 또한 근로자 수작업과 경험에 의한 생산방식으로 데이터 손실로 정확한 자재를 관리하기 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 근로자의 재고 파악을 위한 수작업을 최소화하며 자동화를 향상시키기 위해 재고량 자동 수집을 진행한다. 본 논문에서는 IoT기반의 자율이동모듈을 이용한 스마트 창고관리 시스템으로 자율이동모듈이 창고를 이동하면서 재고 보관함의 데이터를 수집한다. 이는 해당 보관함의 자재들 파악하기 위해 카메라 모듈이 비전처리 방식 통해 재고보관함의 네임텍을 인지한다. 인지한 문자화 처리 결과가 일치할 때 센서에 의해 측정된 데이터가 서버로 전달되고 데이터를 처리하여 데이터베이스에 저장한다. 저장된 데이터는 관리자용 웹 기반 모니터링 환경에서 실시간 재고량을 파악할 수 있다. 이를 통해 수작업을 줄이고 자동화된 재고관리시스템의 효과를 기대한다.
최근 SOA와 클라우드 컴퓨팅 기반의 IT 서비스에 대한 수요가 증가하면서 서비스 당사자들 간에 SLA(Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)에 대한 관심이 증대되고 있다. 통상 SLA는 자연어로 작성된 종이 계약서이다. 상업용 SLA 관리 툴에서 사용하는 SLA는 절차적 언어를 사용하여 계약서 내용을 애플리케이션 안에 암시적으로 구현된다. 이는 SLA 자동화 작업을 어렵게 한다. 또한 계약시스템에 대한 유지관리를 어렵게 하고 새로운 계약 요구사항을 적용하기 위해서는 소스 코드에 대한 광범위한 수정 작업이 뒤따른다. SLA 유지관리 과정에서 발생하는 문제의 근본 원인은 동일한 SLA가 문서형과 실행형으로 이원화 되어 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 현행 SLA 관리의 문제점을 개선하기 위해서 능동형 SLA(ASLA : Active Service Level Agreement)를 기반으로 하는 능동형 SLM(ASLM : Active Service Level Management) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 이원화된 SLA 처리 및 관리 과정이 능동형 SLA(ASLA)의 도입으로 일원화될 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 초등 실과 교과서의 소프트웨어교육 영역에 나타난 컴퓨팅 사고력의 요소의 내용, 수준 등을 분석하고 교과서 학습활동별 컴퓨팅 비율을 분석하였다. 컴퓨팅 사고력 요소는 교육부에서 제시한 컴퓨팅 사고력의 구성 요소와 정의를 바탕으로 구성하였고, 6개 출판사에서 출판된 실과 교과서의 소프트웨어 교육 학습 내용을 분석하였다. 교과서별 컴퓨팅 사고력 요소와 컴퓨팅 수준을 분석한 결과 교과서별로 컴퓨팅 사고력의 하위 요소 포함 여부의 차이가 나타나며, 컴퓨팅과 연결된 추상화 활동을 제시하는 교과서의 비율이 비교적 낮게 나타났다. 추후 교육과정 개편 또는 교과서 개정시 컴퓨팅 사고력 요소가 균형있게 포함되도록 보완하고, 문제 발견과 이해부터 자동화까지 컴퓨팅 사고의 일련의 과정들이 이어질 수 있도록 차시를 편성할 필요가 있으며, 일상생활의 요소를 사용하되 컴퓨팅이 포함된 추상화 활동을 내포할 필요가 있다.
본 연구는 영어 능력 수준을 구별할 수 있는 어휘적 정교화 특징이 무엇인지를 자동화된 어휘 분석 프로그램인 TAALES를 활용하여 탐색하였다. 300명의 한국 대학생이 쓴 총 600개의 에세이가 ICNALE 코퍼스에서 추출되었고 SPSS 프로그램의 판별 분석이 수행되었다. 판별 분석 결과 한국 대학생을 상. 중. 하의 세 개의 영어 능력 수준으로 유의미하게 구분하는 어휘 특성은 SUBTLEXUS 코퍼스의 내용어 빈도, 내용어의 어휘 습득 연령, 기능어의 어휘 결정 반응 평균 시간, 상위어 동사로 나타났다. 영어 능력 수준이 높은 상 수준 학생은 SUBTLEXUS 코퍼스에 빈번하게 나오는 어휘는 많이 사용하지 않았고, 어휘 습득 연령이 높고 어휘 결정 과업에서 평균 반응시간이 길게 나타난 정교화된 어휘와 구체적인 동사를 많이 사용한 특징이 있다.
정신한은행은 '10년 1 월부터 6월까지 약 6개월 동안 "위험관리 기반의 침해사고 조기 대응체계 구축" 프로젝트를 수행하여 침해 시도 조기 탐지 및 대응을 위한 "침해사고 조기 경보 시스템" 및 "침해 사고 대응 프로세스 전산화"와 침해 사고의 사전 예방 강화를 위한 "정보시스템 상시 취약점 점검 체계"를 모두 하나의 프레임웍으로 묶어 통합 구축하였다. 신한은행은 이를 통해 내부망 및 인터넷 서비스망에 대해서 이마 알려진 네트웍 침입 패턴뿐만 아니라 네트웍 트래픽 전반에 대한 모니터링을 대폭 강화하여 기존 침입탐지 시스템이나 디도스 대응 시스템 등에서 탐지가 불가능했던 신종 침입 유형이나 소규모 디도스 공격 트래픽도 자동화된 탐지가 가능하게 되었다. 그리고 탐지된 침입시도의 유행 및 위험 수준에 따라서 사전 정의된 침해사고 대응 프로세스를 통해, 정보보안 담당자가 관련 부서 및 경영진의 요구사항에 각각 최적화된 전용 상황 모니터링 화면을 공유하며 침해사고를 효과적으로 공동 대응할 수 있게 되었다. 또한 정보시스템 전반에 대하여 상시 취약점 점검을 실시하고 그 점검 결과를 데이터베이스로 구축하고 정보시스템의 위험 수준에 따른 체계화된 대응 방안을 수립할 수 있게 되었다. 신한은행은 금번 구축된 시스템을 정보보안 영역 전반으로 확대하여 동일 프레임웍에서 위험관리 기반의 내부 정보 유출 체계를 구축하고, 향후 그룹사에도 확대 적용하여 전체 그룹사의 보안 수준을 제고하는 데 활용할 계획이다. * 금번 구축 사례에서 소개된 침해사고 조기 대응체계는 구축 완료 시점에 사내 명칭 공모를 통해 "Ageis"로 선정되었으며, 본 사례에서도 전체 시스템을 가리킬 때 Ageis로 지칭한다. Aegis는 그라스 신화에서 Zeus 신이 딸 Athena 신에게 주었다는 방패로서 보호, 후원, 지도 등의 뜻을 가지며, 이지스 또는 아이기스 라고 발음된다.
기계번역 품질 예측 (Quality Estimation, QE)은 정답 문장에 대한 참조없이 소스 문장과 기계번역 결과를 통해 기계번역 결과에 대한 품질을 수준별 주석으로 나타내주는 태스크이며, 다양한 활용도가 있다는 점에서 꾸준히 연구가 수행되고 있다. 그러나 QE 모델 학습을 위한 데이터 구성 시 기계번역 결과에 대해 번역 전문가가 교정한 문장이 필요한데, 이를 제작하는 과정에서 상당한 인건비와 시간 비용이 발생하는 한계가 있다. 본 논문에서는 번역 전문가 없이 병렬 또는 단일 말뭉치와 기계번역기만을 활용하여 자동화된 방식으로 한국어-영어 합성 QE 데이터를 구축하며, 최초로 단어 수준의 한국어-영어 기계번역 결과 품질 예측 모델을 제작하였다. QE 모델 제작 시에는 Cross-lingual language model (XLM), XLM-RoBERTa (XLM-R), multilingual BART (mBART)와 같은 다언어모델들을 활용하여 비교 실험을 수행했다. 또한 기계번역 결과에 대한 품질 예측의 객관성을 검증하고자 구글, 아마존, 마이크로소프트, 시스트란의 번역기를 활용하여 모델 평가를 진행했다. 실험 결과 XLM-R을 활용하여 미세조정학습한 QE 모델이 가장 좋은 성능을 보였으며, 품질 예측의 객관성을 확보함으로써 QE의 다양한 장점들을 한국어-영어 기계번역에서도 활용할 수 있도록 했다.
국내 원예시설의 증가와 더불어 양액재배농가도 증가추세에 있어 저렴한 국산 양액재배 자동화기기가 농가에 필요한 실정이다. 이에 따른 양액재배의 EC와 pH를 자동조절하기 위하여 마이크로컴퓨터의 일종인 PLC(programmable logic controller)를 이용한 장치를 개발하고 재배실험을 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. Ladder diagram언어를 사용하여 양액재배의 자동화 프로그램을 작성하였다. 2. PLC를 이용하여 양액의 EC, pH수준을 1.70-l.72mS/cm, 6.1-6.5로 전 생육기간 동안 유지시킬 수 있었다. 3. 대조구에 비하여 처리구가 상품과(당도 5.0 oBrix, 산도 0.4% 이상) 및 수량성이 높은 결과를 얻었다. 4. 식물체의 무기성분 함량은 처리구가 대조구에 비해 전체적으로 높았다.
이기종 도메인간 상호운용성 확보는 정보표준화, 정보서비스 분야와 같이 복잡하고 다양하게 구성된 시스템과 콘텐츠를 운영하는 영역에서 매우 중요한 사항이다. 대용량의 정보자원을 구축하고 서비스하는 정보시스템의 경우, 내부 자원간의 상호운용성의 문제가 결국 전체 서비스의 품질에 큰 영향을 주게 된다. 서로 다른 표준에 따라 구축된 자원을 통합, 연계하기 위해 자동화된 기법을 사용한다면 매우 효율적인 시스템을 구축할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 두개의 상이한 학술정보 자원의 주제분류간에 자동화된 매칭기법을 적용하여 상호운용을 가능케 하는 방법을 제시하였다. 의미표현의 수준이 매우 상이한 두가지 분류 체계간에 자동생산된 연계 정보를 통해 보다 효율적인 정보서비스가 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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