터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 터보 부호는 인터리버의 크기가 크고 반복 복호가 충분히 수행되었을 때 BER의 관점에서 Shannon Limit에 근접하는 우수한 성능을 보였다. 그러나 많은 연산량에 따른 복잡도의 증가와 인터리버와 반복 복호에 따른 지연과 실시간 처리의 어려움이라는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 터보 부호의 복호 알고리즘으로 사용되고 있는 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 이의 성능을 결정하는 요소를 분석한다. MAP알고리즘은 모든 인접 비트들과 수신 심벌들 사이의 상태와 천이 확률을 통해 연성 결정값을 결정하여 반복 복호 동작을 수행한다. 그러므로 MAP알고리즘의 성능 향상을 위해서는 인접한 수신 심볼들의 신뢰성을 보장해 주어야만 한다. 하지만 MAP 알고리즘 자체에서는 이를 위한 어떠한 동작도 해줄 수가 없기 때문에 추가적인 알고리즘이 필요하디는 결론을 얻을 수 있으며 반복 복호 동작을 줄일수 있게된다. 따라서 수신된 심볼에 대하여 좀 더 신뢰성을 있는 정보를 MAP 알고리즘의 입력으로 주기 위해 Robust 등화기법을 적용하여 MAP 알고리즘과 터보 부호의 성능을 비가우시안 채널 환경에서 분석한다.
드론은 비행 목적을 달성하기 위해 고도 유지를 필요로 하는 경우가 많다. 일반적으로 드론의 고도 유지 기능은 현재 측정되는 고도 정보에 따라 드론을 상승시키거나 하강시키는 작업을 반복하는 것을 의미한다. 고도 유지 중에 모터 속도 차이로 인한 추력의 불균형이나 바람 등의 외적 요인으로 인해 드론의 고도가 계속 변한다. 그럼에도 불구하고 고도를 유지하기 위해서는 기본적으로 계속해서 변하는 드론의 고도를 정확하게 측정해야 한다. 드론의 고도 측정 방법은 일반적으로 가속도센서를 사용한다. 이 방법은 적분 오차 누적으로 인한 측정값이 발산하는 문제와 드론의 기체 진동조차 고도 변화로 인지하는 문제가 존재한다. 그래서 상용 드론이나 기존 연구에서는 가속도센서를 제외한 별도의 센서를 추가하여 고도 측정에 사용한다. 그러나 추가하는 센서 대부분은 측정거리에 제한이 있으며 여러 센서들을 같이 사용하는 경우 센서 값들의 연산 처리가 많아져 고도 측정 속도가 지연될 우려가 있다. 따라서 드론의 고도 유지, 고도 측정 성능에 영향을 주지 않으면서 정확한 고도를 측정할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 가속도센서를 이용하는 일반적인 고도 측정 방법을 개선한 측정 알고리즘을 제안하고 본 알고리즘을 적용한 결과로 고도 유지와 고도 측정의 정확성이 향상됨을 보인다.
봉사-학습(Service-Learning : S-L)은 교육과정과 봉사활동을 연계하여 반성적 성찰과 상호 호혜의 가치를 통해 학생들의 학업능력과 사회적 책임의식을 함양할 수 있는 경험학습 기반의 교수-학습 방법이다. 본 연구는 예비과학교사들을 대상으로 '과학사 및 과학탐구' 강좌를 S-L으로 운영한 사례를 분석했다. 과학사 전공 교과목과 연계된 S-L 강좌는 '준비-실행-평가'의 3단계 과정으로 진행되었고, 3개 학교를 대상으로 5회 실시하였다. 수업관찰과 자기 보고 형식의 성찰 일지, 설문지 등을 수집하여 S-L에 대한 교육적 효과를 분석했다. 예비과학교사들은 S-L을 통해 과학사에서 배운 지식을 학생들에게 가르치는 교육봉사를 통해 학교 현장을 이해하고, 수업역량과 교수적 내용 지식을 배울 수 있었다. S-L 수업에 참여한 예비과학교사들은 많은 학습 시간에 대한 부담과 수업 준비의 어려움, 수업에 대한 두려움과 시행착오 등으로 힘든 강좌였지만, S-L에 대한 만족도에서 대부분의 학생들이 매우 만족(4.68) 하였고, 교직에 대한 효능감(4.14)이 높았다.
본 연구는 부모와 자녀 간 수학학습 지도 사례에 대한 질적 연구로, 초등학교 5학년 자녀에게 교구 활동 중심수업을 적용하면서 자녀의 넓이 개념의 습득과정과 어려움을 느끼는 문제 유형, 그리고 부모와 자녀의 학습 상황에서 부모가 겪는 장점과 어려움을 확인하고자 하였다. 이를 위해 총 12차시 지도안을 구성하여 2019년 1학기에 수업을 진행하면서 관찰과 면담을 통해 자료 수집을 하였다. 아이는 수업을 통해 넓이 개념을 정확하게 인식하게 되었는데, 보존 중 재구성에 대한 인식이 생겼으며, 분할, 단위 반복, 배열 구성에 대한 개념도 더 명확하게 인식하였다. 넓이 수업 과정 중 넓이 단위 간 변환, 높이가 외부에 표시되는 도형의 높이 표시, 넓이를 제시한 후 같은 넓이를 가진 도형 그리기 유형의 문제에서 어려움을 보였다. 부모와 자녀의 학습 상황에서 연구자인 부모는 자녀에 대한 맞춤 수업이 가능하고 기회와 비용의 제약을 받지 않는다는 장점을 가졌으나 자녀에 대한 감정 제어와 자녀의 수준 파악, 수업 시간 배분, 개입 수준을 정하는데 어려움이 있었다. 본 연구결과를 통해 부모와 자녀 간 활동 중심의 수학 학습 지도와 관련하여 앞으로 더 많은 연구가 이루어지길 기대한다.
농업의 새로운 패러다임인 디지털 농업에서는 원격탐사 기법을 이용하여 작물 생육을 지속으로 감시하며 상태를 신속히 정보화하고 있다. 대표적으로 작물의 생육·생리적 변화에 대한 선택적인 파장 반사도 변화를 기반으로 한 식생지수가 주로 사용되어진다. 하지만 식생 표면의 분광 반사도는 이방성을 갖기 때문에 태양 위치와 지면 관측 방향에 따라 변할 수 있어 식생지수 값이 작물의 상태를 나타내지 못하고 왜곡될 수 있다. 본 연구에서는 야외용 측각기를 제작하여 타프(tarp)와 잔디 식생에서 시험 운영하였다. 램버시안 표면과 유사한 성질의 타프에서는 Blue, Green, Red, 근적외선 파장에 대해 대체적으로 타프의 속성 반사도와 유사하게 측정되었다. 하지만, 흐린 날은 센서 천정각이 커질수록 반사도가 과대 측정되는 경향을 보였다. 잔디에서 주요 식생지수의 상대 차잇값을 보았을 때, 태양과 센서 천정각에 대해 visible atmospherically resistant index (VARI)와 vegetation index green (VIgreen),simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) 순으로 민감하였다. 측각기를 통해서 직접 관측된 자료들은 원격탐사 기반의 반사도 기반 식생지수를 보다 정확하게 산출하는데 기여할 수 있을 것이다.
쉴드TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 시공에 있어 막장압 관리는 막장면 붕괴, 지반침하 등을 방지하여 막장 안정성을 유지하는 데 중요한 역할을 담당한다. 특히, 챔버 내부의 굴착토로 막장압을 조절하는 토압식 쉴드TBM의 경우, 이수식 쉴드TBM에 비해 막장압의 관리가 어렵다. 본 연구에서는 국내 토압식 쉴드TBM 터널 시공 현장의 지반조건 및 굴진특성 데이터를 분석하여, 토압식 쉴드TBM 터널의 세그먼트 링별 막장압 예측모델을 제시하였다. 예측모델의 입력특성으로 7가지를 선정하였으며, 912개의 학습 데이터 세트(Training data set)와 228개의 시험 데이터 세트(Test data set)를 확보하였다. 최적의 토압식 쉴드TBM 막장압 예측모델 선정을 위하여 KNN (K-Nearest Neighbors), SVM (Support Vector Machine), RF (Random Forest), XGB (eXtreme Gradient Boosting) 모델의 하이퍼파라미터(Hyperparameter)를 최적화하여 예측성능을 비교한 결과, RF 모델이 7.35 kPa의 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)로 가장 우수한 성능을 나타냈다. 추가적으로, RF 모델의 특성 중요도(Feature importance) 분석을 수행한 결과, 입력특성 중 수압의 영향도가 0.38로 가장 높았으며, 전반적으로 지반조건이 굴진특성보다 높은 중요도를 보여주었다.
본 연구에서는 4차 산업혁명과 포스트 코로나 시대 등 새로운 시대 변화에 따라 현재 공공도서관 사서 및 직원을 대상으로 설문조사를 실시하여 도서관의 환경요소(장서규모, 직원수, 운영 주체 등)와 더불어 현재 직무에 대한 내용 및 인식, 도서관 사서직무에 대한 전반적인 인식조사를 실시하여 현 도서관 사서의 직무현황을 살펴보았다. 연구결과, 현재 직무 내용 및 인식으로, 현재 사서들은 독서문화 프로그램 운영, 독서문화프로그램 계획수립, 이용자 정보서비스 등의 순으로 업무를 주로 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 사서들은 각자 맡은 업무의 중요성을 높게 평가하고 있는 것을 볼 수 있었으며, 노동강도의 경우 과반수 이상이 현재 맡고 있는 노동강도가 높다고 인식하고 있는 것을 볼 수 있다. 향후 각 업무에 해당하는 세부 능력단위 중 필수적으로 갖추어야 하는 능력과 추가적으로 보완해야 하는 요소, 본 연구를 통해 낮게 나타난 요소 등을 고려하여 보다 적합한 능력단위 요소를 고려해야 한다. 또한 도서관의 정규직 인원 수와 경력이 많을수록, 사서자격증 급수와 현재 직위가 높을수록 현재 업무에 대한 중요도, 난이도, 전문성이 높게 나타나 향후 도서관의 정규직 사서 수를 확대시켜 지속적으로 해당 업무에 대한 경력을 쌓아야 할 것으로 보인다.
최근 가짜뉴스는 뉴스 콘텐츠 형식을 가장하고 중요한 사건이 발생할 때마다 등장하여 사회적 혼란을 초래한다. 이에 가짜뉴스를 탐지하기 위한 연구로 인공지능 기술이 사용된다. 자연어 처리를 통해 가짜뉴스를 자동으로 인지 및 차단하거나, 네트워크 인과 추론과 결합함으로써 허위 정보를 확산시키는 소셜미디어 인플루언스 계정을 감지하는 등의 가짜뉴스 탐지 접근법이 딥러닝을 통해 구현될 수 있었다. 그러나 가짜뉴스 탐지는 여러 자연어 처리 분야 중에서도 해결이 어려운 문제로 분류된다. 가짜뉴스가 가지는 형식 및 표현의 다양성으로 특성 추출의 난도가 높고, 뉴스가 속한 범주에 따라 하나의 특성이 서로 다른 의미를 가질 수도 있는 등 다양한 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 가짜뉴스를 탐지하기 위한 추가적인 식별 기준으로 감성 변화 패턴을 제시한다. 합성곱 신경망을 가짜뉴스 데이터 세트에 적용하여 콘텐츠 특성에 기반한 분석을 수행하고, 감성 변화 패턴을 추가로 분석함으로써 성능이 개선된 모델을 제안한다. 뉴스를 구성하는 문장에 대하여 감성 극성을 산출하고 장단기 메모리를 적용함으로써 문장 순서에 의존적인 결괏값을 얻을 수 있다. 이를 감성 변화의 패턴으로 정의하고 뉴스의 콘텐츠 특성과 결합하여 가짜뉴스 탐지를 위한 제안 모델의 독립변수로 활용한다. 제안 모델과 비교 모델을 딥러닝으로 학습시키고 가짜뉴스 데이터 세트를 이용한 실험을 진행하여 감성 변화 패턴이 가짜뉴스 탐지 성능을 개선할 수 있음을 확인한다.
본 연구는 국내 의학도서관 이용자 서비스 향상을 위하여 의학사서의 교육프로그램 개선방안을 제시하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위하여 의학사서 역할을 조사하여 교육영역을 항목화한 후 미국의 MLA와 한국의 KMLA 교육프로그램을 비교·분석하였다. 그 결과, 우리나라 의학사서 교육프로그램에 대한 개선점으로 첫째, 다양한 교육프로그램 유형, 교육영역, 교육내용, 전문 분야를 선정한 인증 프로그램의 확대, 관련 기관과의 협업 프로그램, KMLA 가치를 표방하는 교육프로그램 등이 요구된다. 둘째, 현행 교육영역 중 '연구지원서비스', '교육·교육설계·상담' 등에서 다양한 교육프로그램이 진행될 필요성이 있으며 특히, 전혀 교육이 이루어지고 있지 않은 '소비자건강정보서비스', '재난정보서비스' 제공이 필요하다. 또한 '의학 관련 분야 정보서비스' 교육을 위해서는 국내 의학사서 교육 커리큘럼에 관한 규정 제정이 선행되어야 할 필요성이 있다. 셋째, 대면 교육 참여가 어려운 사서를 위하여 온라인 교육내용 제공이 필요한데 이러한 경우에는 교육내용만 제공하고 의학사서점수 부여에는 차등을 두거나 점수를 부여하지 않는 방법 등을 제시하였다.
PVA 섬유 보강 시멘트 복합체는 매우 복잡한 미세구조를 가지고 있으며, 재료의 거동을 정확히 평가하기 위해서는 미세구조 특성을 반영하여 실제 실험과 시너지효과를 내며 효율적인 재료 설계를 가능하게 하는 해석 모델의 개발이 중요하다. PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 역학적 성능은 PVA 섬유의 방향성에 큰 영향을 받는다. 그러나 마이크로-CT 이미지로부터 얻은 PVA 섬유의 회색조 값을 인접한 상과 구분하기 어려워, 섬유 분리 과정에 많은 시간이 소요된다. 본 연구에서는 섬유의 3차원 분포를 얻기 위하여 0.65㎛3의 복셀 크기를 가지는 마이크로-CT 이미지 촬영을 수행하였다. 학습에 사용될 학습 데이터를 생성하기 위해 히스토그램, 형상, 그리고 구배 기반 상 분리 방법을 적용하였다. 본 연구에서 제안된 U-net 모델을 활용하여 PVA 섬유 보강 시멘트 복합체의 마이크로- CT 이미지로부터 섬유를 분리하는 학습을 수행하였다. 훈련의 정확도를 높이기 위해 데이터 증강을 적용하였으며, 총 1024개의 이미지를 훈련 데이터로 사용하였다. 모델의 성능은 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어를 평가하였으며, 학습된 모델의 섬유 분리 성능이 매우 높고 효율적이며, 다른 시편에도 적용될 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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