• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.27-37
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• 2019

본 연구는 고등학생 대상 온라인 시뮬레이션 기반 HW설계 학습에서 학습자들의 성찰수준을 분석하기 위해, 5차시 HW설계 학습을 실시하고, 차시별 5개 성찰내용에 따른 성찰수준을 분석하였다. 또한 HW설계 학습의 만족도와 필요성을 조사하였다. 차시별 성찰수준 차이 분석 결과, 3차시 D-Flip Flop 학습의 성찰 수준이 1.23점(2점 만점)으로 가장 높았다. 성찰내용 간의 상관관계를 분석한 결과, 학습내용과 과제 해결 방법에서 높은 정적 상관관계(r=.781, p<.01)를, 과제 해결 방법과 다른 해결 방법에서 부적 상관관계(r=-.615, p<.05)를 나타냈다. HW설계 학습 만족도 조사 결과는 4.2점(5점 만점)을 나타냈으며, 대부분의 학생들이 고등학생 대상 HW설계 학습이 필요하고, 현재의 학습내용은 다소 어렵다는 의견이 많았다. 이를 통해 향후 HW설계 학습은 기초-심화로 구성된 콘텐츠와 온 오프라인이 병행된 교육과정 구성이 필요함을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1291-1300
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• 2020

최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.

• 산업융합연구
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• 제21권3호
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• pp.57-64
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• 2023

기술의 발전과 융복합화가 진행되면서 전유 메커니즘에 대한 기업들의 관심이 나날이 증가를 하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 IT기업의 전유 메커니즘 효과성에 대해 파악을 하고자 하였다. 이를 위해 선행연구 검토와 전문가를 통해 최종적으로 7개의 전유 메커니즘을 도출하고 이를 실증분석하였다. 분석결과, SW기업에서는 리드타임, 특허, 영업비밀, 보완적 판매 및 서비스, 디자인 등록, 보완적 제조, 학습곡선효과 순으로 그 중요도가 나타났다. HW 기업에서는 특허, 영업비밀, 리드타임, 디자인 등록, 보완적 판매 및 서비스, 학습곡선효과, 보완적 제조 순으로 그 중요도가 나타났다. 또한 공통적으로 특허, 영업비밀, 리드타임이 중요한 요인으로 선정이 되었다. 본 연구의 결과는 기업에서 전유 메커니즘 전략을 수립하는데 있어 유용한 가이드라인으로 활용이 가능할 것으로 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2167-2175
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• 2017

최근 사물인터넷은 인공지능의 발전, 연결된 기기의 증가와 클라우드 시스템의 높은 성능으로 인해 급격하게 발전하고 있다. 많은 기기와 센서로부터 생산되는 엄청난 양의 데이터들은 지능적 진단, 추천 서비스 뿐 아니라 스마트 관제 서비스와 같이 서비스 영역의 확대를 이끌고 있다. 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)에 대한 연구는 높은 성능을 지닌 하드웨어를 바탕으로 작은 또 하나의 서버로써의 역할에 국한되어 연구되고 있다. 그러나 데이터를 분석하고 의미성에 따른 서비스를 구현하기 위해서는 범용적 서버로써의 역할보다는 도메인에 특화된 기능과 요구사항을 지녀야 한다. 스마트 팩토리에서의 엣지는 제한적 필터링, 사전 포맷팅을 포함하는 전처리와 그룹 컨텍스트 융합, 지역적 룰의 관리 등을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 공장 특성에 맞는 효율성과 강건함 측면을 강조하는 요구사항들을 도출하고, 클라우드와 학습된 요소 공유 방법을 기반으로 하는 엣지 컴퓨팅의 구조를 제안하고자 한다. 이 엣지는 네트워크 자원 소모를 감소시키고 룰과 학습화된 모델의 변경을 쉽게 할 수 있도록 한다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.331-367
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• 2008

웹 기반 신경심리검사의 타당도를 저해할 수 있는 요인들에 대한 해결책의 일환으로 검사 툴의 인터페이스 디자인을 개선하고자 세 단계를 거쳐 연구를 진행하였다. 연구 1은 곽호완의 웹 기반 신경심리검사 중 주의력 검사 툴의 UI 디자인 문제점을 파악하기 위한 것으로, 전문가에 의한 발견적 시찰법을 실시하였다. 그 결과, 이 검사 툴의 지시 화면, 조사 양식, 과제 화면, 결과 화면 등의 디자인에서 세부적인 사용성 문제점들이 드러났다. 연구 2는 찾아낸 사용성 문제점을 해결하기 위해 웹 기반 주의력 검사에 특화된 11개 디자인 가이드라인을 도출하였다. 이를 토대로 사용자의 작업 흐름에 맞추어 화면 구성과 사이트 구조 등을 최적화하고 재미 요소를 가미하여 검사 툴을 새롭게 디자인 한 다음, JAVA를 이용하여 프로토타입을 개발하였다. 이렇게 구현한 개선 툴(그래픽 툴)이 기존 툴(텍스트 툴)에 비해 더 효과적임을 검증하기 위해, 연구 3에서 사용자들을 대상으로 수행 측정과 설문 조사를 실시하여, 실수 유형과 출현비율 및 UI 만족도를 측정하였다. 수행 측정 결과, 그래픽 툴이 텍스트 툴에 비해 UI 디자인 문제들로 인해 발생하는 사용자 실수 유형과 출현비율이 유의하게 감소하였다. 사후 설문 조사 분석 결과, 텍스트 툴에 비해 그래픽 툴은 전반적인 만족도, 화면, 용어와 시스템 정보, 학습 용이성, 시스템 성능 등의 만족도 측면에서 우수한 것으로 입증되었다.