DataLake 프레임워크와 같은 단일 도메인 모델은 비즈니스 시스템의 규모 확장과 대량의 다양한 데이터들이 생성되는 빅데이터 환경, 그리고 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성 및 활용도를 높일 수 있는 방법으로 주목 받고 있다. 특히, 논리적인 단일 도메인 모델은 컴퓨팅 리소스의 유한함과 공유 경제에 의한 물리적으로 분할된 멀티 사이트의 데이터 처리를 위한 네트워크, 스토리지, 그리고 컴퓨팅 자원의 효율적 운영이 매우 중요하다. 기존의 Data Lake 프레임워크의 장점들을 기반으로 다양한 영역의 멀티 사이트들을 통합 및 데이터의 라이프 사이클을 관리하기 위한 DataLake 프레임워크의 Connected Data Architecture 개념과 기능들의 확장을 통한 다양한 응용 영역에 활용 가능한 CDA 기반 AI 서비스의 초안 설계 및 시나리오를 제안하고자 한다.
최근 물리 시뮬레이션 분야의 성능 개선을 위해 GPU 컴퓨팅 방식이 활용되고 있다. 특히 많은 연산의 양을 요구하는 변형물체 시뮬레이션의 경우 실시간성 보장을 위해 GPU 기반 병렬처리 알고리즘을 필요로 한다. 본 연구진은 변형물체 시뮬레이션을 구현하는 방법 중 하나인 질량스프링 시뮬레이션 기법의 성능을 향상시키기 위한 병렬 구조 설계 방법에 대한 연구를 수행하였다. 이를 위해 GPU에 직접 접근이 가능한 그래픽 라이브러리인 OpenGL의 GLSL을 사용하였으며, 독립적인 파이프라인인 컴퓨트 쉐이더를 활용해 GPGPU 환경을 구현하였다. 병렬 구조 설계 방법의 효과를 검증하기 위해 스프링 기반 질량스프링 시스템을 CPU기반과 GPU기반으로 구현하였으며, 실험의 결과 본 설계 방법을 적용하였을 때 CPU 환경에 비해 연산 속도가 약 6,000% 개선됨을 보였다. 추후 본 연구에서 제안한 설계 방법을 활용한다면 경량화 시뮬레이션 기술이 필요한 증강현실 및 가상현실 분야에 효과적으로 적용이 가능할 것으로 기대한다.
4차 산업혁명에 따라 빠르게 변화되는 사회에서 미래 인재는 지식의 양이 아닌 질적으로 수준 높은 지식을 활용하고 구성하는 능력이 요구되고 있다. 2015 개정 교육과정의 출범에 따라 역량 중심으로 교육과정이 개편되었으며 소프트웨어 교육에서는 '정보문화소양', '컴퓨팅 사고력', '협력적 문제 해결력'의 역량을 추구하고 있다. 본 연구에서는 미래인재의 역량인 협력적 문제해결력을 함양하기 위해서는 교육 현장에서 교사가 손쉽게 활용 가능한 협업도구와 이를 활용한 SW교육 프로그램을 개발한다. 이러한 협업도구를 활용한 SW교육프로그램은 프로그래밍 언어와 문법에 대한 지식, 프로그래밍 기법에 대해 배우는 것보다 짝프로그래밍을 통해 컴퓨팅 사고력과 협력적 문제해결력을 함양할 수 있다. 총 16차시로 구성된 수업에서 협업도구를 활용한 짝프로그래밍을 통해 수업이 참가한 학생들의 협력적 문제해결력과 코딩 이해도를 향상시킴을 보여준다.
최근 컴퓨터 하드웨어의 성능이 증가함에 따라, 휴대용 전자 기기 뿐만 아니라 개인 컴퓨터에서도 더 사실적인 컴퓨터 그래픽 물체들을 생성하고 보여줄 수 있게 되었다. 이러한 이유로, 컴퓨터 그래픽을 포함한 디지털 콘텐츠는 더 계산적 비용이 높은 사실적인 가상의 물체들을 다양한 기기에서 실시간으로 표현하는 것을 요구한다. 멀티-플랫폼에서 구동되며 컴퓨터 그래픽을 포함한 게임, 애니메이션 등의 콘텐츠의 제작을 돕기 위해서는 유니티와 언리얼 엔진과 같은 기술들이 주로 사용된다. 시뮬레이션에서 더 사실적인 가상의 물체의 움직임을 표현하기 위해서는, 가상의 물체는 다른 물체들과 충돌해야 하며 현실세계와 비슷한 반응을 보여야 한다. 하지만, 다이나믹 시뮬레이션은 많은 계산 비용을 요구하나, 대부분의 휴대용 기기들을 이러한 다이나믹 시뮬레이션을 실시간으로 제공하지 못한다. 본 논문에서는 GPGPU 계산을 이용하여 구형 물체와 실시간으로 충돌 및 반응을 수행하는 천 시뮬레이션을 제안한다. 제안된 방법이 사실적인 디지털 콘텐츠에 유용할 것으로 기대된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권2호
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pp.66-76
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2021
The quality of the E-learning education in Saudi Arabia has been a major concern by many academicians, especially, and people in general as this platform has not been a priority for education. Not until recently, the world has been impacted by the Covid-19 pandemic, which makes every education institution shifted to the online platform to continue the education for the students. Thus, many studies on the perceptions on the online learning have been carried out, and though many are focusing on the perceptions by the education institutions' faculty and administration, there is a lack in the amount of study performed to analyse the students' perceptions of online learning during the pandemic time. The current study is conducted by utilising qualitative methods in order to collect information and investigate the students' perception regarding online learning during the pandemic Covid-19, based on their individual experiences. A number of fifteen (15) students were selected as respondents for the study, in which structured interviews were conducted by using a convenient sampling technique for data collection. Through the discussion, all of the positive and negative perceptions of online learning, as well as the factors contributing to those perceptions were identified. The results of the study found that the positive perceptions were contributed based on the flexibility, cost-effectiveness, availability of the electronic research databases, and well-designed online classroom interfaces. For the negative perceptions from using online learning platforms, the respondents informed that they were contributed by the lecturer's delayed feedback, lack of technical support by lecturers, low in self-esteem and self-motivation, feel isolated, one-way of educational methods, and poorly-designed class materials. Through the findings, the school's administration and lecturers would be able to know the struggles experienced by the students, and eventually come out with better solutions to improve their teaching methods.
본 논문은 지구온난화로 인하여 수온이 상승되며 증가한 해파리의 피해를 감소하고자 연구를 진행하였다. 해수욕장에서 해파리의 등장은 해파리의 쏘임 사고로 인한 인명피해와 폐장으로 인한 경제적 손실이 발생할 수 있다. 본 논문은 선행 연구들로부터 해파리의 출현 패턴을 머신러닝을 통하여 예측 가능함 확인하였다. SVM을 이용한 해파리 출현 예측 모델 연구를 확대하여 진행하였다. 심층신경망을 이용하여 해파리 출현 유무 예측인 이진 분류에서 지수화 된 방법인 다중 분류로 확장하고자 하였다. 수집된 데이터의 크기가 작다는 한계점으로 인하여 84.57%라는 예측 정확도의 한계를 부트스트래핑을 이용하여 데이터 확장을 통해 해결하고자 하였다. 확장된 데이터는 원본 데이터보다 약 7% 이상의 높은 성능을 보여주었으며, Transfer learning과 비교하여 약 6% 이상의 좋은 성능을 보여주었다. 최종적으로 테스트 데이터를 통하여 해파리 출현 예측 성능을 확인한 결과, 해파리의 출현 유무를 예측할 시 높은 정확도로 예측이 가능함을 확인하였으나, 지수화를 통한 예측에서는 의미 있는 결과를 얻지 못하였다.
Today, companies are making efforts to improve the performance of workers by utilizing various IT-based mobile and internet devices. In pharmaceutical companies, salespeople are using the e-brochure to search for diverse expertise in real time. Through the e-brochure, pharmacists and doctors can be provided with the information they need, thereby increasing confidence in pharmaceuticals and salespeople. Salespeople can also use e-brochures to improve their work performance and to be more satisfied with their jobs. This study examines which functions of e-brochures satisfy salespeople and what attitudes to the e-brochures they need to have. This paper explains the effect of satisfaction and attitude to the e-brochures on job satisfaction through self-efficacy with statistical analysis. As a statistical result, the functions of e-brochures (professional knowledge, massive amount of data, easy searching, information updates, and the reflection of feedback) and attitudes to the e-brochures (importance, intention to use, belief in improvement, efficacy to use, and negative cognition) influence on self-efficacy of salespeople. Further, self-efficacy has mediating effects on the relationship between the functions of e-brochures / attitudes to e-brochures and job satisfaction. Exceptionally, the mediating effect of self-efficacy was not significant in relation to information updates / reflection of feedback and job satisfaction. These results will explain what functions should be focused for the future development of e-brochures. It will also suggest what attitudes the salespeople should have about e-brochures. Through these efforts, salespeople will be able to utilize new technology of e-brochures to satisfy their jobs and improve their performance.
아날로그 홀로그램과 동등 이상의 대면적과 넓은 시야각을 가진 Computer generated hologram(CGH)을 생성하기 위해서는 매우 많은 픽셀 수가 요구된다. 이로 인해 고해상도의 CGH를 생성하기 위해서는 높은 성능의 연산장치를 바탕으로도 오랜 연산 시간이 필요한 문제점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 미리 계산된 저해상도 CGH를 배열한 후 평행이동된 오목 렌즈 함수를 곱해주는 것을 통하여 고해상도 CGH를 생성하는 기법을 제안한다. Point cloud 방식으로 기록된 0.1기가픽셀의 CGH를 계산하고, 여기에 제안된 기법을 도입하여 2.5기가픽셀의 CGH를 매우 빠른 속도로 생성할 수 있었으며, 이렇게 생성된 CGH를 실험을 통하여 기록한 이미지상이 정상적으로 복원되는 것을 확인하였다.
잡초는 농작물에 막대한 피해를 주는 주요한 개체이다. 잡초를 효과적으로 제거하기 위해서는 정확한 분류를 하고 제초제를 사용하여야 한다. 컴퓨팅 기술의 발전으로, 영상 기반의 기계학습 방법들이 이 분야에서 연구되고 있고, 특히 합성곱 신경망 기반의 모델들이 공공데이터에서 좋은 성능을 보이고 있다. 하지만 실제 응용단계에서는 많은 파라미터 수와 연산량 때문에 GPU와 같은 좋은 하드웨어 조건에서만 잘 작동된다. 본 논문은 계층적 구조 기반의 딥러닝 모델을 제안한다. 실험 결과, 제안된 모델은 적은 파라미터 수로 21개의 외래 잡초 종을 최대 97.2612%의 정확도로 성공적으로 분류하였다. 이를 통해 적은 수의 파라미터를 사용하는 제안된 모델은 네트워크 기반의 분류 서비스에서 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
제조 생산공정에는 다양한 센서를 통해 실시간으로 양질의 데이터가 데이터베이스에 축적되고 있다. 이와 함께 통계적으로 접근하기 까다로운 데이터에 대해서 높은 수준의 정확도로 예측모델을 구축할 수 있는 머신러닝이 보급되면서 '4차 산업화 시대'를 맞이하고 있다. 본 논문에서는 이러한 제조업계의 흐름에 따라 업계의 주요 관심사인 제품의 품질특성을 예측하는 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 머신러닝 모델의 성능을 향상하는데 일반적으로 사용되는 샘플 크기의 증가, Hyper-Parameter의 최적화 및 적절한 알고리즘 선택의 효과를 검증한다. 그리고, 새로운 성능향상 방법을 제시하고, 그 효과를 검증해본다. 논문에서 제시한 방법을 통해서 제조업에서는 더욱 향상된 성능의 예측모델을 구축, 품질예측과 관리에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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