우리나라 갯벌은 우리나라의 하천 및 중국의 양자강과 황하 등으로부터 흘러 들어온 퇴적물이 밀물과 썰물에 의해 생성된 지형이며 오염정화, 어패류 생산 등에 있어 중요성이 아주 높다. 갯벌은 직접적인 접근이 어려워 지상측량이 힘들어 항공사진측량 기법을 활용하여 고해상도의 공간 정보를 얻는 것이 효율적이다. 본 연구에서는 비용 및 촬영 주기 등에 있어 단점이 있는 유인항공기 및 인공위성을 보완하기 위해 최근 산업적으로 주목받고 있는 드론을 활용하여 갯벌 지형 생성에 대한 연구를 수행하였다. 전라남도 영광 함평만 야월리 갯벌에 대해 GPS(Global Positioning System) 기준점 측량, 시간대별 드론 영상 획득, 번들 조정, 입체영상 처리를 통하여 DSM(Digital Surface Model) 및 정사영상을 생성하고 상호 좌표등록 등의 절차를 통해 단시간 내에 공간 정확성이 높은 갯벌의 시계열 공간 정보의 생성이 가능하였다.
본 논문에서는 UML 다이어그램에 대응되는 코드 생성을 위하여 요구되는 정보를 저장하기 위한 레포지토리를 구축하는 방법을 제시한다. 객체 지향 프로그래밍에서는 객체 간의 상호 작용이 핵심이므로, UML 다이어그램들 중에서 클래스 다이어그램과 시퀀스 다이어그램에 대해서 논의를 전개한다. 클래스 다어어그램을 기반으로 실행 시간에 객체가 상호 동작하는 절차를 보이는 시퀀스 다이어그램으로부터 상응하는 코드를 생성하게 되며, 이를 위해서는 코드생성에 필요한 정보를 추출하여 정보 저장소인 레포지토리를 구축하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 시퀀스 다이어그램의 메시지 유형을 다섯 개로 분류하고 이들로부터 각각의 레포지토리를 구성하기 위하여 필요한 항목과 그 값에 대한 정보를 추출하여 구조적으로 정보를 저장하는 방법을 제시한다. 시퀀스 다이어그램은 이들 메시지들로 구성되므로, 각 메시지에 대한 구조화된 레포지토리를 순차적으로 수집하여 최종적인 레포지토리를 구성한다.
One More Pumpkin 작품이 2023년 두바이 국제 AI 영화제에서 대상을 수상하고, 국내 최초로 개최된 국제 AI·메타버스 영화제(GAMFF)를 통해서도 새로운 가능성이 열렸다. 본 대회에는 AI와 메타버스 기술을 활용한 국내외 42개국 527편의 다양한 작품이 응모되는 등 생성형 작품들이 본격적으로 두각을 나타내기 시작했다. AI는 VFX와의 결합을 통한 디지털 캐릭터의 생성 및 구현, 영상 제작의 효율성 향상, 영상제작 절차 전반 관리 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이에 제작에 소요되는 인적·물적 자원을 절약하고, 제작된 영상물의 품질을 대폭 높이는 데에 기여하고 있다. 그러나 생성형 AI는 저작권 귀속의 모호성과 학습된 데이터셋에 내포된 윤리적 문제, 인간 감성과 창의성의 수준에 미달하는 기술적 한계도 지녔다. 이에 본 연구에서는 생성형 AI가 장차 더 많은 영역에서 영향을 줄 수 있기에 제작, 상영, 활용의 차원에서 시사점을 제언한다.
새로운 기술 활용에 직접적인 영향을 받는 사람들은 기존 사고와 행동을 변화해야 할 필요성을 인식하지만 대개의 경우 현재 상황에 집착하게 된다. 따라서 조직원에게 변화의 방향을 제시하고 이것이 필수적인 것이며 동시에 성취 할 수 있다는 확신을 주어 그들의 사고를 다시 재구성 할 수 있도록 한다면 조직내의 성공적인 변화 관리를 할 수 있다. 본 논문에서는 조직 변화 관리를 성공적으로 실행하기 위하여 변화의 본질을 이해하고, 변화를 방해하는 위험 요소를 최소화 하는 방법론, 구체적인 변화 관리 실행계획 수립 절차, 각 단계별 생성되는 산출물, 진단도구(Tool)를 제시하며, 특히 평가단계에서는 변화의 초기 목표와의 차이 분석을 통하여 조직 전체에 효과를 확장할 수 있도록 필요한 기술, 지식, 태도 등을 추출하여, 변화가 ongoing 프로세스이며 지속적인 개선 활동과 연계되어야 한다는 점에 대해 논한다.
실생황에서 권한의 위임을 동한 대리 서명 기법들이 최근 많이 연구되고 있다. 대리서명은 원서명자가 그의 서명 권한을 대리서명자에게 위임하여 대리서명자가 원서명자를 대신해서 서명을 생성하는 것을 말한다. 이러한 대리서명을 온라인 상에서 사용하기 위해서는 위임자의 권한 위임장이 위 변조와 오남용의 위험으로부터 안전하게 보호되어야 한다. 또한 대리서명의 수행을 위해서는 원서명자의 위임에 대한 정보가 명확해야 한다. 대리서명의 기본적인 방법은 원서명자가 위임 정보에 대한 서명을 생성하고 이를 위임자에게 전달하여 위임자가 위임키로서 사용하게 하는 것이다. 위임키쌍이 위임 정보에 기반한 원서명자의 서명으로부터 생성되기 때문에 어떠한 검증절차에서도 원서명자의 동의를 확인 할 수 있다. 본 논문에서는 원서명자와 대리서명자가 기존의 인증서를 발급 받은 환경에서 원서명자가 대리서명자에 대하여 검증자에게 위임정보를 등록하는 프로토콜을 제안한다. 위임내용에 대해 원서명자가 전자서명을 하고 검증자는 이에 해당하는 내용을 검증한 후 위임서명자에 대한 권한 기간 등의 제약사항을 설정한다. 이후 위임서명자는 위임내용에 대해 고지를 받고 허가된 범위 내에서 위임 서명을 한다. 마지막으로 본 논문에서는 기존의 방법들과 비교 분석하여 제안하는 위임 등륵 프로토콜에 대한 효율성을 제시한다.
본 연구의 목적은 학교에서 수학을 가르치고 있는 초등교사들과 교육대학교에 재학 중인 예비교사들이 수학 수업에서 수학 지도에 초점을 두는 지식과 수학적 활동에 대해 어떤 신념을 가지고 있는가를 조사 분석하는 것이다. 이를 위해 수학 지도에 초점을 두는 지식에 대한 15개 문항과 수학 지도에 초점을 두는 수학적 활동에 대한 19개 문항으로 구성된 설문지를 만들었고, 초등교사 114명과 예비교사 100명을 대상으로 설문 조사를 실시하여 분석하였다. 분석 결과, 수학 지도에 초점을 두는 지식에서는 예비교사들이 개념적 지식에서 초등교사들보다 높은 점수를 나타내었고, 초등교사들은 절차적 지식과 메타 인지적 지식, 인식적 지식에서 예비교사들보다 높은 점수를 나타내었다. 그리고 수학 지도에 초점을 두는 수학적 활동에서는 지식의 표현, 지식의 생성, 지식의 심의, 지식의 발표에서 예비교사들이 초등교사들보다 높은 점수를 나타내었고, 지식(구문)의 사용에서 만 초등교사들이 예비교사들보다 높은 점수를 나타내었다. 초등교사들과 예비교사들 간에 차이가 있는가를 검증하기 위하여 독립표본 t-검정을 실시한 결과, 유의미한 차이가 나는 수학적 지식과 활동의 항목이 나타났지만, 전체적으로 예비교사들과 초등교사들은 다양한 수학적 지식과 활동을 강조하고 있었다.
테스트 데이터를 자동으로 생성하기 위한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어졌다. 동적 테스트 데이터 생성 방법은 가공 테스트 대상 프로그램(SUT; Software Under Test)을 실행시켜 기존의 테스트 데이터의 적합도를 평가하고, 평가된 적합도 값과 최적의 알고리즘을 이용하여 새로운 테스트 데이터를 생성하는 방법이다. 최근에 전역 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고, 이 알고리즘을 통해서 테스트 대상 프로그램 (SUT)의 커버리지를 높일 수 있는 데이터를 생성할 수 있다는 것이 실험적으로 밝혀졌다. 그러나 최적화 알고리즘은 오랜 연산 시간이 필요하기 때문에, 이를 이용한 방법은 테스트 데이터를 생성하기 위해 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 본 논문에서는 최적화 알고리즘을 이용한 동적 테스트 데이터 생성의 시간을 줄이기 위하여, 최적화 알고리즘의 절차 중 적합도 평가 시간을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위하여 SUT의 테스트 목표 경로로 부터 생성된 적합도 평가 프로그램(FEP)을 정의하고, 가공 SUT 실행하는 대신 소개된 FEP를 이용한 적합도 평가 방법을 제안하고 'ConGA'라는 도구를 구현한다. 그리고 C언어로 작성된 프로그램을 'ConGA'를 이용하여, 테스트 데이터 생성 효율성을 확인하였다. 이 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 테스트 데이터 생성에 걸린 시간을 평균적으로 약 20% 줄인 것을 확인할 수 있었다.
비즈니스 인텔리전스(Business Intelligence)라는 용어는 기업 환경에서 매우 포괄적으로 사용되는 업무범위이다. 그러나 이를 이해하는 첫 번째 접근법은 데이터에 대한 분석적 접근을 행해야 만 가능하다는 것이며, 일반적으로 현황 보고서 조회 등과 같은 조회 시스템을 통하여 제공되는 현상 파악을 초월하여 데이터가 가지고 있는 여러 가지 속성을 의미 있게 이해하는 절차를 포함하는 것이다. 이러한 접근법에서 기업의 기간계 시스템등과는 확연히 다른 속성을 가지고 있다. 전사적 자원관리 시스템(ERP)은 기업의 중요 정보를 실시간으로 유지하기 위한 거래 시스템에서부터 기업의 운영을 위한 내부 회계, 영업, 서비스 시스템을 총괄하는 지원 능력을 가지게 된다. 그러나 ERP에서 생성되는 정보의 특성은 현시점에서 가정 정확한 트렌젝션 데이터의 속성을 가지게 되며, 업무적으로는 프로세스를 통합하는 기능을 지원받을 수 있게 된다. 이에 반하여 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션은 현상을 초월하는 비즈니스 담당자의 질문에 답할 수 있는 시스템으로 구분 할 수 있다.
신제품 개발에 관련된 아이디어들을 모두 개발과제로 삼는것은 자원이용의 효율면에서 비능률적이다. 많은 아이디어들을 수집한 후 시장상황과 기업의 역량에 가장 일치하는 소수의 아이디어들을 개발과제로 선정해야 한다. 그러나 더 많은 지원자들이 응모한 기업이 더 적은 지원자들이 응모한 기업보다 더 유능한 종업원을 선발할 확률이 커지는 것과 마찬가지로 더 많은 아이디어들을 수집해야 더 탁월한 신제품 개발과제를 선정할 확률이 커진다. 즉, 아이디어들만 개발과제로 선정하는 절차가 필요하다. 때로는 신제품 개발에 관련된 아이디어들이 부족한 경우도 발생하여 체계적인 아이디어를 생성하는 방법론이 필요하다. 여기에서는 신제품 개발 주관 부서에서 체계적으로 아이디어를 확대하는 방법을 살펴본다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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