• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.11-17
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• 2020

본 논문은 캐시 시뮬레이션을 통해 각 교체 알고리즘의 캐시 히트(Cache Hit) 및 검색시간을 측정함으로써 캐시 교체 정책에 대한 실용적인 결과를 제시한다. 프로세서의 성능이 향상되면서 캐시 메모리 또한 성능을 향상하기 위한 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 캐시 메모리는 일반적으로 LRU(Least Recently Used) 교체방식을 사용하고 있으며 LRU 방식 이외에도 대표적으로 FIFO(First-In First-Out), LFU(Least Frequently Used) 및 Random 교체방식이 있다. 논문에서는 캐시 메모리 구조 및 교체 알고리즘을 소프트웨어로 구현하여 각 기법의 특징을 분석한다. 논문의 실험결과 LRU 알고리즘이 균등 분포에서 36.044%, 577.936ns, 편향 분포에서 45.636%, 504.692ns의 히트율(Hit ratio)과 검색시간을 보였으며, FIFO 알고리즘은 균등 분포에서 36.078%, 554.772ns, 편향 분포에서 45.662%, 489.574ns로 LRU와 유사한 성능을 보였다. Random 교체방식은 균등 분포에서 30.042%, 622.866ns, 편향 분포에서 36.36%, 553.878%로 가장 낮은 성능을 보였다. 이는 캐시 메모리에서 일반적으로 사용되는 LRU 교체방식이 타 교체 알고리즘보다 최선의 성능을 보이면서도 데이터의 참조 정보를 고려하는 합리적인 알고리즘임을 나타내는 것이다.

• 분석과학
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• 제25권6호
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• pp.382-387
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• 2012

산화에틸렌($C_2H_4O$, Ethylene oxide, EtO)은 에탄올아민 같은 공업적으로 중요한 물질이나 에틸렌 글리콜의 생산 원료 또는 살균제로 이용되는 물질이다. 산화에틸렌은 불화탄화수소를 분사제 또는 바탕가스로 하여 액화혼합가스로 제조되어 열에 약한 의료기기나 저장시설의 소독에 널리 사용되고 있다. 액화혼합가스의 생산 및 사용 시 품질관리 및 안전관리를 위해 각 성분의 몰분율을 정확히 측정할 필요가 있다. 휘발성 액체시료 중 각 기체성분들은 증기압이나 끓는점 등과 같이 물리 화학적 성질이 다르므로 몰분율 측정 시 실린더 내부의 상층에 평형을 이루고 있는 기체시료 또는 하층의 기화되지 않은 액체시료를 직접 측정기기에 주입하는 방법에 따라 측정 결과가 다를 수 있다. 본 연구에서는 액화혼합가스를 액체 또는 기체 상태로 주입할 수 있는 새로운 온라인 시료도입장치를 고안하고 GC/AED (gas chromatograph-atomic emission detector)를 사용하여 산화에틸렌과 불화탄화수소 액화혼합가스를 측정하였으며 AED의 검출특성, 기기에 주입 시 시료의 상태, 측정파장에 따른 측정결과의 정확성 및 반복성을 조사하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.349-361
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• 2013

본 논문에서는 깊이 정보만을 이용하여 얼굴을 고속으로 추적하는 방법을 제안하다. 그 방법으로는 템플릿 매칭 방법을 사용하며, 템플릿 매칭 방법의 문제점인 과다한 수행시간의 문제를 해결하여 고속으로 얼굴을 추적하기 위하여 조기종료 기법과 sparse 탐색 기법을 적용하고, 그에 따른 추적오류를 보정하고자 주변 화소들을 대상으로 매칭보정을 수행한다. 얼굴의 움직임에 따른 깊이의 변화를 보정하기 위해 추적할 얼굴의 깊이 값을 추정하고 그 결과에 따라 템플릿의 크기를 조정한다. 또한 조정된 템플릿의 크기에 따라 템플릿 매칭을 수행할 탐색영역을 조정한다. 자체 제작한 테스트 시퀀스들을 사용하여 추적에 필요한 파리미터들을 결정하였으며, 또 다른 자체 제작한 테스트 시퀀스들과 MPEG에서 제공한 다시점 테스트 시퀀스를 제안한 방법에 적용하는 실험을 수행하였다. 실험결과 Kinect을 이용하여 자체제작($640{\times}480$) 시퀀스에서는 약 3%의 추적오류와 2.45ms의 수행시간을 보였으며, Lovebird1($1024{\times}768$) 시퀀스에서는 약 1%의 추적 오류와 7.46ms의 수행시간을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권1호
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• pp.65-72
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• 2010

오늘날 의료 기관에서는 수많은 의료 영상자료를 만들고 관리하고 있으며, 이러한 자료들 중에서는 환자의 프라이버시와 관련된 정보도 많다. 따라서 이러한 개인정보는 외부로 노출되어서는 안 되며, 철저한 관리가 필요하다. 본 논문에서는 이러한 프라이버시 관련 영상 자료에 환자의 상태 및 의료 처방 정보를 포함함으로서, 향후 영상자료의 관리 소홀로 인한 잘못된 의료처방 등을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안한 방법은 각 환자 정보에 대한 HMAC 기반의 해쉬 코드를 생성하고, 생성된 코드와 환자의 정보를 함께 이미지에 포함함으로서 향후 의사가 이 이미지로부터 추출한 데이터가 외부인에게 훼손되었는지 여부를 쉽게 감지함으로써, 환자의 정보를 보다 철저히 관리할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 또한, 환자의 의료정보를 이미지에 은닉하기 위해서 복원 가능한 데이터 은닉 기법인 DE(Difference Expansion) 알고리즘을 사용함으로서, 이미지로부터 데이터를 추출한 후 원 영상을 가지고, 환자의 상태를 쉽게 체크할 수 있게 되어 의사의 입장에서 매우 효율적인 방법으로 환자 상태를 평가할 수 있다. 제안한 방법은 뇌 영상을 촬영한 MRI 영상에서 실험한 결과 데이터은닉과 추출 그리고 영상의 복원 그리고 데이터 무결석 확인에 있어서 완벽한 성능을 보였다.

• 대한화학회지
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• 제9권3호
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• pp.134-141
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• 1965

니코틴 二沃化水素酸鹽의 結晶은 直角非等軸結晶係(料方晶係)에 屬하며 空間群은 $p2_12_12_1$이다. 單位格子의 크기는 a=7.61, b=11.01 및 e=17.27${\AA}$이며 單位格子안에 들어있는 化學單位의 水는 4이다. 이 結晶의 構造를 X-線廻折法에 依하여 解析하였으며 R 値 ${\sum}{\mid}{\mid}F_{\circ}{\mid}-{\mid}F_c{\mid}{\mid}{\div}{\sum}{\mid}F_{\circ}{\mid}$ 가 $F_{orl}$와 $_{kol}$에 關하여 各各 0.16및 0.14의 값을 이룰 때까지 精密化 하였다. 原子間距離의 精密化를 試圖하지는 않았지만 피리딘 고리 안의 C-C 및 C-N의平均距離는 各各 1.40 및 $1.35{\AA}$의 값을 가진다. 피리딘 고리 內의 各原子는 實驗誤差內에서 同一平面上에 있으며 피롤리딘 고리에서는 $C_6,\;C_7,\;C_8$및$N_2$原子는 大略 同一平面上에 있으나 $C_9$는 이 平面으로 부터 約0.22${\AA}$ 떨어져있다. 피리딘 고리의 平面과 $C_6,\;C_7,\;C_8$및 $N_2$가 이루는 平面의 各法線은 約 $94^{\circ}$를 이루고 있다. 이코틴 二沃化水素酸鹽의 한 分子內의 두個의 요오드 原子中 한개는 피리딘 고리의 窒素原子와 $3.55{\AA}$의 距離로 連結되여 있으며 다른 한개는 피콜리딘 고리의 窒素原子 와 $3.58{\AA}$의 距離로 連結되여 있다. 結晶內에서 各 分子는 Van der Waals force로 서로 接燭되여 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.233-238
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• 2020

클라우드 환경에서는 센서 및 웨어러블 장치를 이용한 IoT 기기가 다양한 환경에서 응용되고 있으며 그에 따른 IoT 기기에서 생성되는 정보를 정확하게 판별하는 기술들이 활발하게 연구되고 있다. 그러나, 전력 및 보안과 같은 IoT 환경의 제약사항으로 인하여 IoT 장치에서 발생하는 정보가 매우 취약하기 때문에 금전 피해 및 인명 피해가 증가하고 있다. 본 논문에서는 IoT 정보를 정확하게 수집·분석하기 위해서 IoT 정보 오류를 고려한 지형 정보 기반의 키 관리기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치를 클라우드 환경에서 임의로 배치할 경우 IoT 장치의 연결성을 확보하기 위해서 IoT 배치 오류를 허용하는 동시에 지형 정보를 n개의 그룹으로 그룹핑 하도록 한다. 특히, 각 그룹핑 된 지형 정보에는 전체 키 풀에서 랜덤하게 선택된 임의의 키를 할당한 후 IoT 정보에 포함된 지형 정보의 키와 확률적으로 높은 키 값을 IoT 장치의 연결성으로 확보할 수 있도록 한다. 특히, 제안 기법은 확률적 딥러닝을 이용하여 IoT 지형 정보의 키를 시드로 추출하기 때문에 IoT 장치에 대한 정보 오류를 낮출수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.585-595
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• 2017

본 연구는 정서기반 학습동기향상 프로그램이 전문대학생의 학습동기와 사회적 지지에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보는데 목적이 있다. 개발된 최종 프로그램은 학습동기 I, 학습코칭, 학습동기 II로 총 12회기로 구성되어 있으며, 각 회기마다 자기평가 및 성찰일지를 작성하여 성찰 시간을 갖도록 진행하였다. 연구대상은 G시 소재 K전문대학 재학생들 중 2016학년도 1학기 심리학 관련 교양 교과목을 수강한 공학계열 재학생 38명으로, 실험집단 19명과 통제집단 19명을 비확률 표본 추출에 의거 배치하였다. 실험집단에는 정서기반 학습동기향상 프로그램을 주 강사 1명과 보조 강사 1명 총 2명의 강사로 한 주에 1회기씩 총 12회기가 실시되었고, 자료 분석을 위하여 독립표본 t-검증, 대응표본 t-검증, 회기별 소감문 분석이 실시되었다. 연구결과는 첫째, 정서기반 학습동기 향상 프로그램에 참여한 실험집단은 통제집단에 비하여 학습동기와 하위요인 자신감, 만족감에 유의미한 차이가 있었다. 둘째, 정서기반 학습동기 향상 프로그램에 참여한 실험집단은 통제집단에 비하여 사회적 지지에서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 참여 학생들의 소감문 분석에서는 본 프로그램이 학습동기와 사회적 지지에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 본 연구결과에 대한 논의 및 함의를 기술하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.29-35
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• 2022

본 논문에서는 신재생에너지 산업생태계의 한 영역을 담당하는 연료전지 산업에서 요구되는 인력을 양성함에 있어서, 기업의 교육비 부담 감축과 교육 효과 향상을 위하여 메타버스에 탑재한 연료전지 교육 프레임워크를 제안하였다. 본 Meta-Fuel cell 플랫폼은 Unity 3D 웹을 활용하여 1인칭 시점의 플랫폼을 구성하여 이론교육과 실습교육을 진행할 수 있도록 구성하였다. 이 플랫폼은 ppt 발표, 동영상 실행 등등 다양한 단위 교육 콘텐츠를 수용할 수 있도록 설계하였고 프로토타입을 구현하였다. 현재, 본 플랫폼에는 이론교육을 위한 ppt 및 동영상 시연 외에 실습을 위한 소프트웨어 콘텐츠 "STACK-Up"이 통합되어 있다. 이론교육 부문은 신재생에너지, 수소경제, 연료전지 등의 수소에 관한 교양지식 서비스를 제공한다. 소프트웨어 "STACK-Up"은 건물용 연료전지 핵심부품인 스택의 분해-조립 공정을 실습할 수 있는 서비스를 제공한다. Meta-Fuelcell 플랫폼은 교육자에게는 대면 교육의 한계점을 개선하여 교육 장소, 시간, 인원 등의 제약이 없는 비대면 교육의 기회를 제공하고, 학습자에게는 교육 주제, 순서 등을 선택권을 부여하며 메타버스 공간에서 학습할 수 있는 흥미로운 경험을 제공한다. 본 플랫폼은 연료전지 인력양성 사업에 실험적으로 적용하며 개선을 진행하고 있다.

• 산업융합연구
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• 제20권11호
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• pp.41-47
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• 2022

본 연구의 목적은 2020년 COVID-19의 확산으로 전면 비대면 온라인(녹화 강의 및 실시간 화상 수업)으로 전환된 교양영어 수업을 수강한 대학 신입생들의 학습 감정을 알아보는데 있다. 연구 방법은 B대학 신입생 170명을 대상으로 학습감정검사지(Academic Emotion Questionnaire; AEQ)을 이용하여 설문조사하였다. 수집된 자료는 SPSS 19.0 프로그램으로 통계 처리하였고, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 신입생들의 영어 학습 감정이 온라인 수업 유형에 따라 긍정의 감정과 부정의 감정에서 모두 유의한 차이를 보였다(p < .01). 긍정의 감정은 녹화 강의수업에서, 부정의 감정은 실시간 화상 수업에서 더 높았다. 둘째, 신입생들의 영어 수준에 따라 온라인 수업 유형에 대한 학습 감정이 유의한 차이를 보였지만(p < .01), 수준과 무관하게 긍정의 감정은 녹화 강의에서 높았고, 부정의 감정은 실시간 화상수업에서 더 높았다. 셋째, 신입생들의 전공에 따라 온라인 수업 유형에 대한 학습 감정은 긍정의 감정에서만 유의한 차이를 보였다(p < .01). 자연이공계열 학생들이 인문사회계열 학생보다 동영상수업에 대한 긍정의 감정이 높았다. 마지막으로, 신입생들의 성별에 따라 온라인 수업 유형에 대한 학습 감정은 부정의 감정에서만 유의한 차이를 보였다(p < .01). 온라인 수업유형과 무관하게 여학생의 부정 감정이 남학생의 부정 감정보다 높았다. 연구결과를 토대로 제언 및 교육적 함의가 논의되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권11호
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• pp.135-145
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• 2023

학령인구 감소로 지방대학 신입생 중 기초학습 능력이 부족한 학생이 증가하는 추세이다. 따라서 C 전문대학에서 클리닉 프로그램을 진행해 오고 있다. 본 논문은 기초학습 능력향상 클리닉 프로그램이 전공수업에서 자기효능감, 학습 몰입도와 전공수업 만족도에 미치는 영향을 조사한 사례 연구이다. 2022년 기초학습 능력향상 클리닉 대상자에 관한 온라인과 오프라인 수업 형태에 참여 학생 238명과 참여 대상자이지만 수업 미참여 학생 221명 총 459명을 연구대상으로 조사하였다. 자료처리는 SPSS Ver. 26.0을 이용하였다. 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 기초학습 능력향상 클리닉 수업 참여그룹은 학업적 자기효능감 하위요인 중 과제 난이도 선호와 자신감에서 유의한 차이를 보였다. 둘째, 수업 참여그룹은 전공수업 학습 몰입도에서 유의한 차이를 나타냈다. 셋째, 수업 참여그룹은 전공 만족도 하위요인 모두에서 유의한 차이를 보였다. 결론적으로 기초학습 능력향상 클리닉 수업이 자기효능감, 학습몰입도, 전공 만족도에 유의미한 것으로 나타났다.