가상현실과 증강현실 기술들이 발전하며 현실 세계와 같은 몰입감을 제공하는 디지털 세상인 메타버스가 빠르게 성장하고 있다. 네이버, 페이스북 (메타), NVIDIA 등과 같은 IT기업들은 혁신적인 기술들을 개발하여 메타버스 플랫폼과 관련 제품들을 시장에 출시하고 있다. 하지만 다수의 글로벌 빅테크 기업이 공격적으로 투자하는 새로운 비즈니스임에도 불구하고, 시장의 기대에 비해 아직 뚜렷한 실적은 나오지 않고 있으며, 사용자 수의 증가 속도도 점차 더뎌지고 있는 실정이다. 이는 메타버스 플랫폼을 디자인하고 출시할 때부터 어떻게 이 생태계를 성장시키고, 다양한 구성원들과 구성요소들을 조화롭게 운영할 것인지에 대한 고민과 이해가 부족했기 때문이라고 볼 수 있다. 이러한 문제의 해결책을 제안하기 위해서, 본 연구에서는 수천 년부터 세상의 운행 논리와 이치를 이해하기 위해 만들어진 주역의 음양오행론을 도입, 메타버스 플랫폼이 가진 두 가지의 중요한 공간인 온라인과 오프라인을 양선(兩線)으로 정의하고, 플랫폼을 구성하는 다섯 가지의 중요한 요소들을 정의하여 양선오요소(兩線五要素)이론을 제안하고자 한다. 또한, 요소들의 상생(相生)과 상극(相剋)의 개념을 통해 어떻게 플랫폼을 디자인하고, 운영해 나가야 하는지에 대한 이론적 렌즈를 제공하고자 한다.
본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.
최근 디지털 농업에 있어서 IoT를 기반으로 한 온실의 종류 및 활용이 확산되고 있으며, 온실의 현대화, 대형화와 스마트 기술을 활용한 공장화까지 진행되고 있다. 그러나 스마트 온실에서의 데이터 수집을 위한 장비와 온실의 크기나 모양과 같은 형태에 따른 구체적 규격화 방안이 제시되지 못하고 있다. 즉, 온실의 규모에 따른 센서와 장비의 종류 및 개수, 작물 및 탄소 중립에 부합하는 온실 시공 필름 종류와 자재 등 시설 설비를 위한 표준 자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 데이터 수집을 위한 IoT 장비의 구현, 설치 및 수량의 적합성에대하여 시험하였으며, 데이터 수집과 통신 방식의 구현을 통해 일부 표준기술을 제시하였다. 또한, 기존 온실의 90% 정도를 차지하고 있는 PE, PVC, EVA에 대한 충격강도, 인장, 인열, 신장율, 광투과성 및 수명 문제를 제시하였고, 필름으로 만들어지는 온실의 형태나 규모, 환경적 문제점을 본문에 제시하였다. 본 연구 논문에서는 온실 규모나 농가작물의 형태, 온실 수명 및 필름의 환경적 문제의 해결책으로 나노 소재 필름을 활용한 규격화된 탄소중립 모듈형 스마트 온실을 구현하고 기존 온실과의 성능을 분석·제시하였다. 이를 통해 온실의 규모나 농가작물의 형태에 구분이 없고, 수명이 연장되고 규격화되어 확장 및 축소가 자유로운 묘듈화된 온실을 제안한다. 최종적으로 기존PE, PVC, EVA 필름을 사용한 온실의 평균적 특성과 새로운 탄소중립형 나노 소재를 사용한 온실의 특성을 비교 검토하고, 탄소중립을 지원하는 확장 가능형 IoT 온실의 구현 방안을 제시하고자 한다.
침투경로분석은 지형공간정보 기술을 활용한 군사응용분야 중 하나이다. 분석결과는 잠재적인 적의 침투에 대해 취약한 경로를 보여줄 것이다. 가능한 침투경로를 찾기 위하여 탐지확률의 합으로 표현되는 비용함수를 최소화하는 최적경로알고리듬(다익스트라 및 $A^*$)을 사용하였다. 열상장비의 성능, 수치고도모형을 이용한 가시선분석 결과와 지형분석도(VITD)에 포함된 지형공간정보 커버리지(coverage) 중 2개의 관련된 커버리지를 사용하여 비용함수를 계산하였다. $50m{\times}50m$ 셀(cell) 크기 단위로 각각의 비용이 계산되고 저장되었으며, 최적경로로서 경로상의 모든 비용의 합을 최소화하는 경로를 찾아내었다. 제안된 방법은 대한민국의 대전지역을 대상으로 실험하였다. 실험 결과 다익스트라와 $A^*$ 알고리듬은 큰 차이가 없었으며, 다만 $A^*$ 알고리듬의 수행시간 측면에서 유리하였다. 이러한 응용분야는 침투와 감시의 두 가지 측면에서 모두 활용될 수 있다. 열상장비의 위치를 바꿔서 시뮬레이션을 수행하면, 가장 취약한 경로를 침투목적으로 찾아낼 수 있다. 다른 측면으로 보면 열상장비의 최상의 위치를 선택하기 위하여 사용될 수 있다. 이는 군사응용분야에 대한 강력한 지형공간정보 활용 해법의 한 가지 예제가 될 것이다.
근래 산업은 기계 자동화로 변화하고 있는 추세이며, 선박도 센서를 통해 기기 정보를 디지털 정보로 얻는다. 하지만 선박은 기기상태 점검을 위해 선원들이 정해진 시간마다 기관실을 순찰하며 기기들의 정보를 아날로그 게이지를 통해 확인하는데, 이는 순찰 중에 선원에게 발생할 수 있는 모든 안전 위험은 물론 시간과 기회비용 또한 소모된다. 자율이동로봇을 이용한 기관실 순찰 방법은 선원의 안전 위험은 물론 시간과 기회비용도 소모되지 않기 때문에 해결책으로 활발히 연구 중이다. 자율이동로봇을 이용한 아날로그 게이지 판독은 로봇이 게이지를 인식하기 위한 디지털화가 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 이미지 처리를 이용하였다. 아날로그 게이지 이미지는 이미지 전처리를 통해 노이즈 제거 및 특징을 부각 시켰다. 이미지 전처리를 완료한 이미지는 이미지 처리를 통해 아날로그 게이지의 중심점, 지침점, 최소값 및 최대값을 검출하였다. 이 점들을 연결한 직선을 통해 최소값부터 최대값까지의 각도 및 최소값부터 지침점까지의 각도를 획득하였다. 각도는 수식을 통해 현재 아날로그 게이지가 나타내고 있는 값을 디지털화하여 나타내었다. 실험을 통해 이미지 처리를 통한 아날로그 게이지의 디지털화가 잘되어 게이지의 현재 지시값을 근사하게 나타냄을 확인할 수 있었다. 본 알고리즘을 순찰로봇에 적용한다면 기관실 순찰을 위한 선원의 안전 위험 및 시간과 기회비용까지 보전 할 수 있을 것으로 사료된다.
자율운항선박 관련 기술개발은 2010년도 중반부터 충돌회피, 항로 지정, 디지털 트윈 및 통신 기술개발 등의 주제로 활발하게 진행되고 있다. 그러나, 이와 비교하여 자율운항선박과 연계된 물류시스템, 항만시설 및 선박교통관제 등의 육상 인프라에 관한 연구는 상대적으로 관심을 받지 못하고 있다. 이 연구에서는 자율운항선박의 등장에 따라 기존 선박교통관제 업무에 미치게 되는 영향을 분석함과 동시에 이를 대비하기 위한 관제 업무 변화 방안을 제시하였다. 이를 위하여 현행 선박교통관제 업무를 분석하고, 동시에 자율운항선박 기술 중 선박교통관제에 영향을 미칠 수 있는 요소를 파악하였다. 또한, 선박교통관제사들을 대상으로 자율운항선박 관제 관련 항목 도출을 위한 설문조사를 수행하였으며, 이를 AHP 기법으로 분석한 결과 비상 상황 대응 및 자율운항선박과의 통신 방법에 대한 준비가 가장 중요한 것으로 도출되었다. 이를 기반으로 해상교통관제구역 내에서 데이터 통신을 기반으로 한 기본적인 자율운항선박 관제 절차 및 비상 대응 절차 등 세부 방안을 도출할 수 있었다. 이 연구에서 제안하는 자율운항선박 관제 절차는 향후 자율운항선박의 연안 해상교통안전에 관한 문제점들을 해소하는 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
본 연구는 지속적인 의류 환경 문제에 대응하기 위해, 지속 가능한 대안인 업사이클링(Upcycling)을 3D 의류 시뮬레이션 프로그램 Z-weave를 사용하여 해결책을 모색해 보는데 그 목적이 있다. 업사이클링 제품은 한정된 소재와 자원으로 샘플 제작이 어렵고, 폐의류들로 바로 완성품을 제작해야 한다는 한계점이 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해 3D 의류 시뮬레이션 프로그램을 도입해 폐의류의 한정된 자원을 효과적으로 활용하고자 한다. 본 연구의 목표는 Z-weave를 통해 생성된 가상공간에서의 의류 원단과 현실 원단의 유사도를 확인하고, 이를 통해 실제 패션 산업에서의 활용 가능성을 평가하는 것이다. 연구 방법은 실제 작품과 유사하게 표현하기 위해 Z-weave 프로그램 안에서 물성을 조절해 실제 소재와 비교하고 전공자들을 대상으로 설문 조사와 인터뷰를 시행하였다. 이로써 Z-weave 프로그램의 패션업계에서 활용 가능성과 잠재적 한계점을 알아보고자 한다. 이 연구는 디지털 기술이 패션 산업에 미치는 영향에 관한 내용과 3D 의류 시뮬레이션 프로그램이 지속 가능한 패션 제작에 어떻게 활용될 수 있는지를 알아보고자 한다.
전자등기 및 블록체인시스템을 도입한 등기시스템 하에서 해당 전자정보로서의 부동산등기의 공신력을 확보하려면 이들 범죄 및 법률분쟁을 방지하는 방안으로 거래자의 신분증명 및 부동산등기 기재내용의 투명성을 마련하는 방법에 또한 블록체인 시스템을 이용하여 기록되는 방법으로 진행되어야 한다. 그 방안으로 거래자의 신분증명에 관한 신뢰성을 높이는 방법과 부동산등기부의 기재단계에서 등기관의 실질적 심사권을 인정하고 물권 등 권리사항의 기재시 공증단계를 거치는 등의 공신력 제고 방안을 검토하고 이 단계에서도 블록체인 시스템을 도입하여 무결성 및 신뢰성을 확보하는 방법을 고려해 봄직하다. 현행 부동산 등기 등 공부시스템이 블록체인 시스템으로 전환되기 전 단계에서 부동산 등기 기재사항의 명확성과 투명성, 실제 부동산과의 정합성이 갖추어져야 최종적으로는 부동산 공부에 관한 공신력이 인정될 수 있고 이로써 향후 블록체인시스템을 도입한 부동산공부시스템에 대하여 거래당사자의 신뢰를 담보하고 부동산 거래시장에서 부동산 공부에 대한 투명성과 무결성바탕으로 이를 신뢰한 당사자 간에 최종적으로는 스마트계약의 형태로 부동산거래가 이루어지는 목표에 가까워질 수 있게 될 것이다.
목적 : 자기공명영상시스템에서 양자화잡음을 분석하였다. 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하였고 다양한 자기공명영상시스템에서 신호대양자화잡음비를 계산하였다. 이러한 계산으로부터 고자장영상시스템에서는 양자화잡음이 전체시스템의 신호대잡음비를 결정짓는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 하드웨어의 교체없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법들을 제시하였다. 대상 및 방법 : 자기공명영상에서 사용되는 Fourier 영상기법에서는 위상 및 주파수 인코딩 방법으로 자기공명신호를 공간주파수 형태의 신호로 변환하여 측정하게 된다. 따라서 공간주파수 영역에서 발생하는 양자화잡음을 재구성된 영상에서의 신호대양자화잡음비로 나타내었다. 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유도된 식의 타당성을 보였다. 결과 : 유도된 식을 이용하여 다양한 주 자장 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자잡음비를 계산하였다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하므로 상대적으로 신호가 큰 고자장 시스템에서 보다 큰 문제점으로 부각될 수 있다. 많은 수신 시스템에서 채택하고 있는 16 bits/샘플 양자기로는 양자화 잡음이 고자장 시스템에서 기대되는 신호대잡음비의 향상을 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 결론 : fMRI나 spectroscopy를 위하여 자기공명영상의 주 자장은 지속적으로 높아지고 있다. 고자장에서는 신호가 커지고, susceptibility와 스펙트럼의 분리가 커져서 fMRI 나 spectroscopy에 유리한 면이 많다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하기 때문에 만약 양자기의 변환 비트가 충분히 크지 않을 경우 양자화잡음이 커져 신호의 증가에 비례하는 신호대잡음비의 향상을 이룰 수 없다. 이 논문에서는 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하고, 다양한 자장의 세기 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자화잡음비를 계산함으로써 고자장에서, 특히 상대적으로 신호가 큰 3차원영상에서 , 양자화잡음이 전체 시스템의 신호대잡음비를 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 근원적인 해결책은 아닐 수 있으나 oversampling과 에코의 센터를 비껴가는 샘플링으로 하드웨어의 향상없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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