본 연구는 전공교과목의 하브루타 수업에 참여한 학생들의 경험을 확인하여 본질을 파악하기 위해 시도되었다. 2022년 11월 22일부터 2022년 12월 6일까지 간호대학생 8명을 대상으로 심층 인터뷰를 개별적으로 시행하여 자료 수집을 하였고 Colaizzi의 현상학적 분석 방법론을 적용하여 자료를 분석하였다. 간호대학생의 하브르타 수업 참여 경험은 '걱정과 기대의 공존', '이해와 습득의 과정', '지속적인 부담과 불편함', '압박감 속에서 나아감과 퇴보함', '인정받으며 찾아가는 안정감', '긍정으로의 생각전환'의 6가지 범주가 나타났다. 추후 간호대학생의 긍정적인 하브루타 수업 참여를 위해서는 적합한 수업설계, 교수-학생간 적극적인 의사소통 채널 마련 및 교수자의 역량 강화 등이 요구된다.
본 연구는 최근 전쟁의 필수 수단이 된 '드론'을 활용한 사례를 분석 및 고찰하여 미래 우리나라 군(軍) 조직이 무인체계를 연계한 복합체계로 발전시켜야 한다는 배경에서 출발한 연구이다. 최근, 2014년과 2022년 연달아 우리나라 영공을 침범한 북한 무인기가 심각한 안보의 위협을 미치고 있으며 만약, 북한 무인기가 폭발물 및 독가스를 탑재하여 우리나라 영공을 침범하였다면 그 피해의 심각성은 더 할 것이다. 더 나아가 지난, 2020년 아제르바이잔-아르메니아 전쟁과 현재 진행 중인 우크라이나-러시아 전쟁의 공통점은 소위, '공격드론'을 적극 활용한 전투를 진행하고 있다. 이러한 국내·외 전쟁의 패러다임 전환을 지켜볼 때 드론은 더 이상 군사작전에 필요한 필수재가 되었으며 더불어 한반도의 군사적 환경과 '휴전'이라는 상황 속에서 우리나라도 적극적으로 군사용 드론을 활용한 기술개발과 무인체계를 연계한 목표물에 대한 정밀한 타격과 휴대성을 고려한 '공격드론'을 운용 가능하도록 발전켜야 할 것이다.
본 논문은 클라우드 서비스 시장을 활성화하기 위해 중요 정보의 접근을 보호하는 기술을 제안하였다. 클라우드 서비스 시장의 여러가지 저해요소 중에 클라우드 시스템에 저장되는 중요한 대외비 및 개인정보가 유출될 수 있는 문제를 해결하기 위한 기술을 제안하였다. 클라우드 서비스 제공자와 일반 사용자가 클라우드 자원에 대한 접근을 통제하여 중요 정보를 보호 할 수 있도록 하였다. 시스템 관리자는 시스템의 유지 및 관리를 위해 슈퍼유저의 권한을 갖는다. 클라이언트 컴퓨팅 서비스는 외부의 클라우드 서비스 공급자가 관리하고 정보 또한 외부시스템에 저장된다. 이러한 환경으로부터 사내의 중요 정보를 보호하기 위해 클라우드 서비스 공급자를 포함한 모든 사용자가 인증을 받고 자원을 접근할 수 있도록 하였다. 제안한 접근통제 기술을 통해 클라우드 컴퓨팅 자원에 대한 기밀성과 신뢰성 서비스를 제공하여 클라우드 서비스 시장의 활성화를 기대한다.
창문은 건축공간이 구성되기 위해 필수적이고 중요한 건축요소이며 공간에 성격을 부여하고 이용자들의 반응에 큰 영향을 미친다. 가상창문은 창문의 설치가 불가능한 지하공간과 같은 건축공간을 활성화하고 병원의 진료실 등에서 사용자에게 심리적인 안정감을 제공하기 위하여 설치된다. 본 연구에서는 가상창문의 현실감 향상을 위하여 필요한 요소를 논의하기 위하여 문헌을 연구하고 가상창문의 선례를 수집하고 분석하였다. 가상창문의 현실감에 영향을 미치는 요소는 1. 조망을 위해 재현한 이미지나 영상의 사용, 2. 시간성의 표현, 3. 관측자의 시점 변화에 대한 반응성, 4. 일조의 사실적인 재현, 5. 비시각적 감각 요소의 제공의 5가지로 세부적으로 분류된다. 가상창문은 단순히 전통적인 창문을 대체하기 위한 것만 아니라 디지털 매체를 활용하여 가상환경을 구현하기 위한 하나의 방안이며 가상환경의 구현과 건축요소와의 관계성으로 논의의 영역을 확장할 필요가 있을 것이다.
현대의 비즈니스 환경에서는 협업과 상호 운용성이 조직의 성공과 수익성에 있어 중요하다. 그러나 다양한 조직 간의 작업 통합은 Identity and Access Management (IAM)의 역할과 정책의 차이로 인해 많은 커스터마이징이 필요하다. 사용자 중심의 신원 (UCI)은 사용자를 중심으로 한 분산 액세스 솔루션을 제공하여 이러한 문제를 해결할 수 있다. 이 연구는 다양한 조직 간의 IAM 역할 및 프로토콜의 충돌 속에서 자원 액세스를 간소화하는 UCI의 능력을 깊게 조사한다. 이 연구는 UCI 기반의 다중 도메인 액세스 제어 (MDAC) 프레임워크를 제시하며, 이는 온톨로지, 도메인 간의 액세스 역할 및 정책을 표현하기 위한 통합된 방법, 그리고 UCI 인프라와 통합되는 소프트웨어 서비스를 포함한다. 목표는 다양한 도메인에서의 액세스 역할 및 정책 관리에 대한 명확한 지침을 제공함으로써 조직의 자원 관리와 의사 결정을 강화하고, 궁극적으로 기업의 투자 수익률을 향상시키는 것이다.
본 연구는 국내·외적으로 초연결사회와 스마트 기술이 우리나라에서 구현성의 정도를 현재로서는 간과할 수 없는 점 때문에 현재까지의 동향을 살펴보고 미래 정책방향을 선제적으로 모색해 보는 데 목적을 두고 있다. 연구의 방법은 문헌조사 및 주요선행연구 비교를 통해 본 연구와의 차별화에 중점을 두었다. 연구 결과, 초연결사회와 스마트 기술에 따른 우리나라의 4차산업혁명시대에는 데이터 보안·유지관리, 사용자 및 이용자의 프라이버시 강화, 초고령사회 진입에 대비한 관련 정책방향으로 파악되었다. 연구 한계점으로는 계량적, 정량적 방법을 통해 연구분석에 접근해야 하나 자료구득의 어려움, 동향분석을 통한 통계적 정량화의 기술적 한계가 나타났다. 향후 후속연구에서 보완할 필요가 있다.
최근 ICT분야가 다양한 환경에서 사용되면서 지속가능한 농업 환경에서는 ICT 기술들을 활용하여 농작물별 병충해 분석, 농작물 수확시 로봇 사용, 빅 데이터로 인한 예측 등이 가능해졌다. 그러나, 지속 가능한 농업 환경에서는 자원의 고갈, 농업 인구 감소, 빈곤 증가, 환경 파괴 등을 해결하기 위한 노력이 꾸준히 요구되고 있다. 본 연구에서는 지속 가능한 농업 환경 기반의 농작물의 생산 비용 감소 및 효율성을 증가하기 위한 인공지능 기반 빅 데이터 처리 기법을 제안한다. 제안 기법은 AI를 결합한 농작물의 빅 데이터를 처리함으로써 데이터의 보안성과 신뢰성을 강화하고, 더 나은 의사 결정과 비즈니스 가치 추출이 가능하다. 이는 다양한 산업과 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어내고, 데이터 중심의 비즈니스 모델의 발전을 촉진할 수 있다. 실험과정에서 제안 기법은 다량의 데이터가 생성되나, 일일이 정답을 태깅하기 힘든 농장 현장에서, 소량의 데이터에 대해서만 정확한 정답을 부여하고, 정답이 부여되지 않은 다량의 데이터와 함께 학습하여, 다량의 정답 데이터로 학습했을 때와 유사한 성능(오차율:0.05 이내)이 나타났다.
본 논문에서는 지구온난화 문제를 해결하기 위해 새로운 에너지원을 만드는 것보다 기존 에너지을 효율적으로 활용하는 인공지능 기반의 에너지 플랫폼 시스템을 제안한다. 이를 위해 공공정보 데이터 포털 및 기상청 데이터를 수집하고 분석하여 최근 5년간 에너지 사용량 및 온실가스 배출량 등 전반적인 에너지 데이터를 전력공급자와 사용자에게 제공하여, 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 실시간 에너지 정보 제공 및 효율적인 분산전원 시스템을 제공하고자 한다. 또한 기존 에너지 플랫폼의 한계점을 극복하기 위해 강력한 보안 및 개인정보 보호 기능을 제공하고 있다. 구축된 에너지 플랫폼을 통해 전력 공급자와 사용자의 편의성을 향상 시키고, 불필요한 과잉 전력 생산을 방지하여 지구온난화 문제에 기여하고자 한다. 본 논문에서는 시스템의 설계부터 구현까지의 내용을 상세하게 설명하고, 향후 보완 및 개선 방향을 제시한다.
본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의 유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한 스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
현재 음성인식 기술은 꾸준히 발전하고 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 본 연구에서는 음성 데이터 품질이 음성인식 모델에 미치는 영향을 알아보기 위해 데이터셋을 전체 데이터셋과 SNR 상위 70%의 데이터셋으로 나눈 후 Seamless M4T와 Google Cloud Speech-to-Text를 이용하여 각 모델의 텍스트 변환 결과를 확인하고 Levenshtein Distance를 사용하여 평가하였다. 실험 결과에서 Seamless M4T는 높은 SNR(신호 대 잡음비)을 가진 데이터를 사용한 모델에서 점수가 13.6으로 전체 데이터셋의 점수인 16.6보다 더 낮게 나왔다. 그러나 Google Cloud Speech-to-Text는 전체 데이터셋에서 8.3으로 높은 SNR을 가진 데이터보다 더 낮은 점수가 나왔다. 이는 새로운 음성인식 모델을 훈련할 때 SNR이 높은 데이터를 사용하는 것이 영향이 있다고 할 수 있으며, Levenshtein Distance 알고리즘이 음성인식 모델을 평가하기 위한 지표 중 하나로 쓰일 수 있음을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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