이 연구는 PBL을 활용한 CAE 수업이 전문지식 습득과 역량 제고에 미치는 영향을 분석한다. 동의대학교 자동차공학과 3학년 학생들에게 1년 과정의 교과목에 PBL 수업을 적용하였으며, 1학기와 2학기에 각각 만족도 및 효과에 대한 설문조사를 실시하였다. 각 학기별 설문조사에서 유의미한 차이로 2학기의 만족도가 높은 것으로 나타났으며, 비대면 정보교류와 팀 활동에 대해서는 만족도가 높게 나왔다. 아울러 교과목에 대한 지식과 기주도학습, 문제해결력, 의사소통 등의 개인 역량 향상에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 평가됐다. 본 연구는 수업 개선을 위한 정량적 지표로 사용될 수 있으며, 교과목 운영의 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 교육적 함의가 있다.
본 연구는 유리 차수 미분의 수학적인 방법을 시스템의 응답을 제어하는 제어기에 적용하고자 한다. 따라서 제어기로 구성하기 위해서는 유리수 지수에 대한 적분기를 이산시간으로 변환하여 설계한다. IP 제어기는 오차에 대한 적분제어기를 구성하고 비례제어기는 시스템 출력만 적용하는 구조이다. 유리 차수 적분기를 IP 제어기의 적분제어기에 활용함으로 제어기를 설계한다. 먼저 PI 제어기와 IP 제어기의 성능을 비교하고, 설계된 제어기를 전동기의 속도 제어에 적용한다. 그 결과 전동기의 출력상태인 속도가 균일하며 정밀한 제어 성능을 얻을 수 있었다. 정상상태의 속도오차가 0.1 [%] 이내 이고, 오버슈트가 없는 정밀하며 균일한 속도 제어 성능을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 연구는 한국과 미국의 미디어 기업들이 수행하는 CSR 활동 목표, 대상, 추진방법, 그리고 CSR 활동 전략을 비교함으로써 양국 미디어 기업의 사회적 책임 활동의 특성을 파악하려는 목적을 가지고 있다. 구체적으로 한국과 미국의 지상파 방송사, 통신기업, 인터넷 기업의 CSR 활동 사례를 비교하였다. 연구결과, 한국 미디어 기업의 경우, CSR 목표와 대상이 사회적 약자에 대한 지원, 자사의 기술 및 경험을 통한 사회문제 해결, 자사 비즈니스 연결을 통한 관련 시장 확장에 주안점을 두고 공익캠페인과 지역사회봉사 방식을 선호하는 것으로 나타났다. 반면에, 미국 미디어 기업은 내부 이해관계자, 즉 자사 종업원에 대한 복지 향상, ESG 인식 전환, 교육, 조직문화 등에 초점을 맞추며, 사회책임경영실천을 주요 추진방법으로 사용하였다. CSR 활동 전략은 국가 간 차이보다 매체 간 차이에서 더 극명하게 나타났다. 특히, 양국의 통신기업들이 CSR 활동 전략을 체계적으로 수행하는 것으로 나타났다.
최근 SW 실습 교육을 위해 수강생 별로 PC를 구비하는 대신 클라우드 상의 가상 PC를 할당해서 운영하는 사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 클라우드를 이용해서 각 수강생의 SW 실습 환경을 효율적으로 구축할 수 있는 리눅스 기반 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 본 논문의 플랫폼에서는 강사가 모든 수강생의 가상머신 템플릿을 일괄적으로 생성 및 통제할 수 있으며, 수강생들은 한 학기 동안 관리자 권한으로 본인의 머신을 관리하고 실습을 수행할 수 있다. 이때, 개별 머신에 발생하는 문제를 강사가 해결하거나 복원하는 효율적인 기능 또한 제공된다. 한편, 이러한 방식을 클라우드에서 실현하기 위한 가장 큰 어려움은 소요 비용을 미리 예측하기 어렵다는 데에 있다. 본 논문에서는 클라우드 이용 요금을 실시간으로 예측할 수 있는 모델을 설계하고, 사용자별 가상머신에 데몬을 두어 자원의 사용량 및 요금을 실시간으로 예측한다. 본 논문의 방식이 오버헤드가 거의 없음에도 실제 클라우드 사업자가 측정한 자원 사용량을 정확하게 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 모델의 검증을 위해 리눅스 실습 강좌에서 한 학기 동안 클라우드를 활용한 결과 실제 청구 요금과 제안한 모델의 결과가 매우 유사한 것으로 확인되었다.
세계적으로 기후 위기로 인해 친환경 산업이 발전하고 있다. 전기자동차는 내연기관 자동차에 비해 탄소 배출량을 30~70% 이상 절감할 수 있을 것으로 전망되어 주목받고 있는 친환경 산업이다. 전기자동차가 대중화됨에 따라 충전소는 전기자동차 구매를 위한 중요한 요소로 자리 잡았다. 최근 연구에서는 지역의 충전소 수요를 파악하고 경제적인 효과를 최대화할 수 있는 위치를 선정하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 본 연구에서는 전기자동차 충전소 수요 예측 모델의 성능향상에 이바지하고자 인공지능 모델에 활용할 수 있는 전국 단위의 데이터를 정의하고 전처리 기법을 제안하였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로의 가치를 검증하였다.
본 연구는 AI 기반 메타버스를 활용한 e스포츠와 재활운동의 융합방안을 제시함으로써 지체장애인의 재활치료를 활성화하는 데에 그 목적이 있다. 메타버스 기반의 e-스포츠는 지체장애인들에게 가상현실을 통해 다양한 스포츠 경험을 제공하는 데에 유용하다. 메타버스를 활용함으로써 병원에서부터 농어촌 등의 의료취약 지역사회에서의 재활 운동 연계를 활성화하고 운동 데이터가 통합적으로 관리될 수 있게 하는 의료와 재활운동의 통합적인 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이를 위해 메타버스를 활용한 e-스포츠와 재활운동의 융합적 발전방안으로 학제적 전문가들이 참여하여 장애 유형별 게임 및 재활운동지도 매뉴얼 제작 보급과 장애 유형별 재활 운동프로그램을 체계화하고, 장애 유형별 체력평가 매뉴얼 개발 및 운영과 교육이 확대되어 나가야 할 것이다.
최근 메타버스 기술은 게임, 엔터, 제조, 유통, 광고, 교육 등 다양한 서비스 산업에서 활용되고 있다. 메타버스 콘텐츠에 사용되는 디바이스의 지속이용 상관관계 연구는 아직 미흡한 상태다. 메타버스에 더욱더 몰입할 수 있게 자연스러운 움직임과 사용하기 편한 입력장치 계발이 필요하다. 플로우를 기반으로 메타버스 콘텐츠와 디바이스의 지속이용에 관한 주제로 연구하였다. 독립변수인 Flow의 구성 요인을 현실감, 몰입감, 상호작용으로 설정하였다. 설문조사 기관을 통해 500명의 메타버스 남녀 이용자들의 자료를 연구에 활용하고자 한다. 메타버스 콘텐츠와 디바이스의 지속이용을 높이는 플로우 요인 중 가장 큰 영향력으로 작용하는 요인이 무엇인지를 연구하였다. 본 연구 결과를 통하여 차세대 메타버스 콘텐츠와 디바이스 산업의 방향성 수립에 도움이 되고자 한다.
화재는 인명피해와 재산피해로 많은 이들에게 되돌릴 수 없는 상처를 남기는 재난이다. 이를 신속히 감지하고, 대처하고자 다양한 화재탐지 장비가 우리의 주변에 설치되어 있다. 그러나 인위적, 환경적, 노후화 등 다양한 문제로 인해 실제 화재가 아님에도 화재탐지 장비가 작동되어 정작 필요한 화재 현장에의 지원이 늦어지는 등 많은 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 화재탐지 장비의 비화재보에 대해 분석하고 화재 여부를 확인하여 오보로 인한 출동을 방지하려는 방법으로 현장직원이 영상을 통해 현장 상황을 확인 후 출동할 수 있는 시스템에 대하여 제안한다. 이러한 확인절차를 거쳐 실제 화재로 판명될 시 기존 비상 재난 안내 문자와 같은 광범위한 안내가 아닌, 화재 발생 인근 지역의 범위에 대피 안내 알림을 보내 신속한 대피를 유도하고, 소방관의 신속한 출동으로 빠르고 정확한 처리가 가능하도록 지원하는 맞춤형 자동안내 시스템을 제안함으로써 재난에 대해 안정적으로 대처할 수 있게 함을 목적으로 한다.
최근 팬데믹으로 인하여 대부분의 교육 시스템은 비대면 강좌를 통해 이루어지고 있다. 비대면 강좌는 대면강좌와는 달리 수강자들이 집중을 유지하는데 더욱 어려우며, 평가 목록 중 하나인 수업 태도에 대한 교수자의 평가 또한 어렵다. 본 논문에서는 비대면 강좌에서 사용할 수 있는 실시간 화상 강의에서 수강자들의 집중력 기반 복습 지원 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 화상 시스템에서 사용하는 장비를 이용하여 수강자의 얼굴, 동공 및 사용자 활동을 실시간으로 측정하여 이를 교수자에게 여러 가지의 형태로 수강자의 실시간 집중도 측정값을 전달한다. 동시에 집중도 측정값이 일정 수준보다 낮아지면 수강자에게 알림을 주며 동시에 강의의 타임스탬프를 기록해 주도록 한다. 이 시스템을 이용하여 교수자가 수업 시 실시간으로 수강자들의 수업 참여 여부 확인 및 수강자들의 수업 태도를 평가하는 데 도움을 주고 수강자들의 수업 능력을 향상 시켜주도록 한다.
본 논문에서는 낮은 피사계 심도 JPEG2000 이미지의 복원 과정에서 관심영역을 자동으로 추출하여 우선적 처리하는 개선된 동적 관심영역 코딩 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법과는 달리 사용자의 관심영역 지정 과정을 거치지 않고, DWT(Discrete Wavelet Transform)에서 특정 레벨의 고주파 서버 밴드를 사용하여 에지 마스크 정보를 생성한 후에 자동 에지 코드 블록 판별 알고리즘을 사용하여 관심영역을 빠르게 처리한다. 이 알고리즘은 에지 임계값과 4 방향(동, 서, 남, 북)으로 코드 블록 단위의 에지 마스크 정보를 이용하여 에지 코드 블록을 판별한다. 본 알고리즘을 기존의 Implicit 방법에 적용하여 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법들에 비해 속도와 품질 면에 있어서 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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