디지털 트윈은 디지털 공간에서 시뮬레이션 및 최적화함으로써 스마트팩토리 구현에 중요한 핵심 기술로 인식되고 있으며 이러한 시스템을 구현하기 위해서는 상호 운용성과 이기종 플랫폼 간 연결에 강점을 보이는 IEC62541 기반의 OPC-UA 프로토콜을 채택하고 있다. 이에 본 논문에서는 이기종 플랫폼 간 연결할 산업용 IoT 시스템을 설계 및 구현하고, IEC 62541기반으로 OPC-UA 시뮬레이터를 제안하여, 개발한 시뮬레이터를 통해 실제 제조현장의 온도, 압력, 유량 등 센서에서 수집되는 데이터를 디지털 트윈 플랫폼에 적용해 동작하는지를 제시하고, 이에 대한 성능시험 및 평가를 진행하였다. 제안한 디바이스에서 경량화된 디지털 트윈 플랫폼의 동작 성능과 OPC-UA 성능 평가를 진행하여 최적의 IEC62514기반 IIoT 시뮬레이터 시스템을 제안한다. 제안한 IIoT 시뮬레이터에서는 OPC-UA 랩핑으로 데이터를 송/수신하는 성능평가를 진행하고, 경량화된 디지털 트윈 플랫폼이 운영됨을 알 수 있다. 이 연구는 한정된 자원을 사용하는 제조 현장에서 스마트 팩토리 및 메타팩토리 구현을 위한 OPC-UA 프로토콜을 적용할 수 있으며, OPC-UA 시뮬레이터를 통해 현장에서의 시간 및 공간의 낭비를 최소화하고, 효율성을 크게 기여할 것으로 기대한다.
이 연구에서는 기존 프리캐스트 콘크리트 (Precast concrete, PC) 더블월 시스템의 복잡한 제작 공정을 간소화하면서 콘크리트 패널 형성 시 발생할 수 있는 레이턴스 등의 결함을 제거하고자 고안된 새로운 PC 더블월 공법을 소개하고 이때, PC 패널이 운반 또는 현장 콘크리트 타설 시 손상되지 않고 간격을 유지하는 역할을 하는 각형 강관에 대한 인장저항 성능을 규명하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 각형 강관의 단부 상세를 변수로 인장실험을 계획하였으며 개구부 형성에 따른 강판의 처리방법, 매립 콘크리트의 존치 유무, 추가적인 장부작용 확보를 위한 철근용접 등을 변수로 설정하여 효과적인 강관 단부 상세를 도출하고자 하였다. 결과적으로, 강관 단부의 측면을 절개한 강판을 강관 단부 방향 안쪽으로 절곡한 강관 실험체 (ST_CP)를 제외하고 기준실험체 (ST)에 비하여 20~30% 가량 증가한 최대 인장강도를 나타내었다. 기준실험체 내부에 콘크리트를 채운 실험체 (ST_CON)가 PC 더블월 제작 시 구성되는 각형 강관 연결부와 유사한 상세를 가지며 추가적인 시공과정과 비용이 요구되지 않으므로 가장 적합한 연결상세인 것으로 판단된다.
본 연구는 일학습병행 학습기업 평가지표 개발의 후속연구로 평가지표를 정량화하여 평가모형을 정립하는데 그 목적이 있다. 선행연구에서 도출된 최상위 레벨의 구성요소인 학습기업의 정량적요인, 정성적요인, 전담인력역량요인, 그리고 학 습근로자 역량 요인을 주축으로 2레벨 구성요소를 검증하여 평가모델을 구축하였다. 학습기업의 평가를 위해 해당기업을 담당하고있는 전문 가들과 AHP 설문을 수행하여 기업현장 교육훈련의 질을 결정하는 중요요인을 도출하고 평가항목간의 가중치산정을 통하여 학습기업의 평가모형을 완성하고 등급별 그룹핑을 진행하였다. 일 학습병행은 산업현장과 학교교육의 미스매치를 해소하고 능력중심 사회를 구현하기 위한 핵심적인 정책으로 추진되어 2022년 12월 기준으로 16,664개 기업이 훈련에 참여하였다. 학습기업은 현장훈련을 실시하는 교육훈련 공급기관으로써 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서 제시된 평가모형에 따른 학습기업 등급별 지원 및 컨설팅방안이 일학습병행의 내실화와 질적수준을 향상하는 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
본 연구의 목적은 기본간호학 수업에서 간호대학생에게 하브루타 수업방식을 적용한 교육이 문제해결능력, 자기 주도적 학습능력, 비판적 사고성향 및 학습몰입에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 연구는 2023년 9월 18일부터 11월 6일까지 진행되었고, 간호학과 학생 43명을 대상으로 기본간호학 수업에서 6주 동안 하브루타 수업을 적용하였다. 자료는 SPSS/WIN 28.0을 사용해 평균, 표준편차, 대응표본 t-검정으로 분석하였다. 간호대학생을 대상으로 하브루타 수업전후로 문제해결능력(t=4.52, p<.001), 자기주도학습능력(t=-4.61, p<.001), 비판적사고성향y(t=-4.10, p<.001)이 통계적으로 유의하게 증가했으나, 학습몰입에서는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(t=-0.28, p=.782). 하브루타 수업은 문제해결능력, 자기주도적 학습능력, 비판적 사고 성향을 향상하기 위한 효과적인 수업방식이다. 본 연구 결과는 간호학과 교수들이 하브루타를 활용한 교수학습 전략을 기획할 때 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, 하브루타 수업방식을 다양한 교과목에 활용하고 그 효과를 평가하기 위한 후속 연구를 제안한다.
본 연구에서는 산업용 사물인터넷(IIoT)의 맥락에서 포그 컴퓨팅(Fog Computing, FC)를 위해 특별히 고안된 혁신적인 인지 사물인터넷(Cognitive IoT) 프레임워크를 제안한다. 본 논문에서는 인지 IoT 플랫폼의 복잡한 설계 및 기능적 아키텍처에 초점을 맞추고, 이 아키텍처는 서비스 제공, 인지 의사결정, 분산 모니터링 및 제어와 같은 핵심 구성 요소를 원활하게 통합하는 것을 제안한다. 이 플랫폼의 중요한 측면은 기계 학습(ML) 및 인공 지능(AI)을 통합하는 것으로, 다양한 산업 애플리케이션에서 운영의 유연성과 상호 운용성을 향상시켜 실시간 기계 상태 모니터링에 중점을 둔 예측 유지보수-서비스(Predictive Maintenance-as-a-Service, PdM-as-a-Service) 모델을 통해 제시된다. 이 모델은 실시간 데이터 분석을 활용하여 유지보수 및 관리 작업을 수행함으로써 전통적인 유지보수 접근법을 뛰어넘고, 실증적 결과는 포그 컴퓨팅 환경 내에서 플랫폼의 효과성을 입증하며, 산업용 IoT 애플리케이션 분야에서의 변혁적 잠재력을 보여 IIoT 플랫폼 개발에 기여 하는 연구이다.
사이버 공격 기술은 예측 불가할 정도로 진화하고 있으며, '언젠가는'이 아니라 '언제나' 일어날 수 있는 상황이다. 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷(Internet of Things) 등으로 초연결 글로벌화되고 있는 인프라는 그 어느 때보다 사이버 공격에 큰 피해를 받을 수 있는 환경이며, 사이버 공격은 지금도 진행 중이다. 사이버 공격이나 천재지변 등 외부적인 영향으로 피해가 발생하더라도 사이버 자산(OS, WEB, WAS, DB)의 다운 타임을 최소화하기 위해 사이버 레질리언스 관점에서 지능형 자가복구로 진화해야 한다. 본 논문에서는 사이버 자산이 사이버 공격을 받아 고유의 기능이 제대로 발휘하지 못할 경우 지속가능한 사이버 레질리언스를 보장하기 위한 지능형 자가복구기술을 제안한다. 평상시 사이버 자산의 원본 및 업데이트 이력을 타임슬롯 설계 및 스냅샷 백업 기술로 실시간 관리한다. 상용화된 파일 무결성 모니터링 프로그램과 연동하여 피해 상황을 자동 탐지하고 지능형 기반으로 피해 파일에 대한 백업 데이터의 연관성 분석을 통해 사이버 자산의 다운타임을 최소화하여 최적의 상태로 자가복구할 수 있는 기술을 확보해야 한다. 향후에는 사이버 자산이 피해 받은 상태에 적합한 자가복구 전략 학습 및 분석을 수행할 수 있는 운영모델과 자가복구기술의 고유기능이 적용된 시범체계 연구를 수행할 예정이다.
Windows 운영체제는 다양한 데이터를 타임스탬프와 함께 로깅한다. 타임스탬프 변조는 안티포렌식의 한 행위로 용의자가 범행과 관련된 데이터의 타임스탬프 조작을 통해 흔적을 숨겨 분석관이 사건의 상황 재현을 어렵게 하여 수사를 지연시키거나 중요한 디지털 증거 획득을 실패하게 만든다. 따라서 이를 대처하기 위해 타임스탬프 변조를 탐지하는 여러 기법이 개발되었다. 그러나 만일 용의자가 타임스탬프 패턴을 인지하고 정교하게 시간을 조작하거나 변조 탐지에 활용되는 시스템 아티팩트를 변경한다면 탐지가 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 용의자가 파일의 타임스탬프를 조작하더라도 저장장치의 속도에 비례하여 1초 미만의 단위값까지를 고려한 정교한 변경이 어려움에 착안하여, 타임스탬프 변조를 탐지할 수 있는 기법을 설계하고자 한다. 설계한 탐지 기법에서는 우선 변조가 의심스러운 파일의 타임스탬프를 확인하여 해당 파일의 쓰기시간을 확인한다. 그다음 확인된 시간을 저장장치의 성능을 고려하여 시간 내에 기록된 파일 크기와 대조한다. 마지막으로 특정 시간에 파일이 쓰인 총용량을 구하고 저장장치의 최대 입출력 성능과 비교하여 파일의 변조 여부를 탐지한다.
본 연구는 사례기반학습을 적용한 수업이 간호대학생의 문제해결능력과 학업적 자기효능감에 미치는 효과를 확인하고자 시도되었으며, 단일군 사전·사후 실험설계의 유사 실험연구이다. 연구대상자는 간호학과 4학년 재학생 121명으로, 자료수집 기간은 2023년 04월 24일~06월 12일까지였다. 연구절차는 시나리오 개발, 사전조사, 사례기반학습 수업 적용 및 사후조사 순이었으며, 사례기반학습을 적용한 수업은 1주 50분씩 2주 동안 진행하였다. 대상자의 일반적 특성은 빈도, 백분율, 평균, 표준편차로 구하였으며, 대상자의 사례기반학습이 문제해결능력 및 학업적 자기효능감에 미치는 효과검정은 paired t-test로 분석하였다. 본 연구결과 사례기반학습을 적용한 수업을 제공받기 전에 비해 제공받은 후 간호대학생의 문제해결능력(t=-5.70, p<.001)과 학업적 자기효능감(t=-3.25, p<.002)은 향상된 것으로 나타났다. 이에 우리는 간호교육에서 문제해결능력과 학업적 자기효능감 향상을 위한 전략으로 사례기반학습의 활용을 제언한다. 추후 학년별, 간호학 전공 교과목의 학습내용에 따라 적합한 수준의 단계별 임상사례 개발하고 적용하여 그 효과를 검증하는 후속연구가 필요하다.
시각장애인은 의료 서비스나 의약품 정보에 대한 접근이 어려워 올바른 의약품 복용이 쉽지 않다. 그에 대한 보건법이 마련되어 있지만, 방안이 통일되어 있지 않으며, 모든 일반의약품에 적용되어 있지 않다. 따라서 일반의약품 복용 방법의 사각지대에 놓인 시각장애인을 위해 이미지 인식 기술과 바코드, QR 인식 기술을 이용한 일반의약품 복용 방법 제공애플리케이션을 설계하였다. 현재 나와 있는 시각장애인을 위한 애플리케이션은 의약품에 대한 정보를 볼 수 있지만 이 또한 자신이 복용하는 약이 무슨 약인지 기억하고 있어야 한다는 문제가 있었다. 본 연구는 시각장애인의 이미지 인식을 위한 카메라 촬영 환경 기준과 UI 및 UX 화면을 최적화하여 시각장애인의 접근성이 편리하도록 개선하는데 그 목적이 있다. 연구를 통해 얻은 결과를 애플리케이션에 적용하여 제공한다면 시각장애인의 올바른 일반의약품 복용법 습득에 도움을 줄 것이다.
로열티는 대체 불가능 토큰(non-fungible tokens, NFT)이 거래가 일어날 때마다 판매 금액의 일부를 창작자에게 지급하는 보상 시스템으로써 NFT 생태계 발전에 기여하였다. 본 연구는 일부 NFT 마켓플레이스가 시작하여 확대되고 있는 로열티 폐지가 NFT 시장에 미치는 영향을 정량적으로 분석하고, 그 영향의 결과를 정성적으로 분석한다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 창작자의 NFT 시장 이탈을 야기하고, 신규 진입을 줄임으로써 NFT 발행량이 감소하고 있다. 둘째, 주요 NFT 프로젝트들이 로열티를 폐지한 마켓플레이스와의 거래를 거부함으로써 거래 횟수 감소로 이어지고 있다. 셋째, 로열티 폐지로 인해 NFT 창작자들이 프로젝트를 지속 발전시키고자 하는 동기가 저하되었고, 이는 NFT 최저 가격 하락으로 이어지고 있다. 본 연구는 NFT 마켓플레이스의 정책과는 독립적으로 로열티를 자진해서 지급하는 소유자들에게 NFT 커뮤니티가 우대책을 제공하는 방법을 제안하여 현재의 부정적인 영향을 단기적으로 줄이는데 기여할 것으로 기대된다. 또한, 장기적으로는 로열티 지급 문제에 대한 근본적인 해결을 위해 로열티 지급과 관련된 기술의 개선, NFT 마켓플레이스와 NFT 창작자들의 협력과 로열티 관련 제도적 지원이 필요함을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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