최근 고품질 포맷을 지원하는 멀티미디어 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터의 크기가 급격하게 증가하고 있다. 게다가 여러 온라인 채널을 통해 멀티미디어 데이터를 제공하는 추세에 따라, 단일 서버에서 데이터를 저장 및 처리하기가 어려워지고 있다. 이에 많은 서비스 공급 업체들은 클라우드 저장소와 같은 외부 업체에 데이터 아웃소싱을 통한 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 하지만 아웃소싱 데이터에 접근하려는 사용자를 안전하고 효율적으로 인증할 수 있을지는 선결과제로 남아있다. 비밀번호 기반 인증은 안전성 측면에서 많은 문제점을 가진다. 생체인식이나 SMS, 하드웨어 토큰과 같은 채널을 이용한 다중 인증 기법은 안전성을 강화하지만 사용자 편의성(usability)을 감소시킨다. 이에 본 논문에서는 안전성과 편의성을 모두 보장하는 블록 기반 상호 인증 기법을 소개한다. 추가적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 효율적인 사용자 취소(user revocation) 기능을 제공한다. 본 논문은 상용 클라우드 서비스인 아마존 EC2에서 직접 실험을 설계 및 구현하였고, 실험 결과를 제시하였다.
최근 테러와 사건 사고 같은 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 영상 보안 장비들이 많은 장소에 설치되어 운영되고 있다. 영상 보안 장비의 기술도 점진적으로 발전하여, 고품질 고해상도 기반의 제품도 많이 출시되고 있다. 하지만, 보안을 목적으로 만들어진 CCTV 장비가 오히려 개인의 프라이버시 침해를 유발하기도 한다. 본 논문에서는 지능형 IP 카메라의 메타데이터를 이용하여 개인 영상 정보 보호를 할 수 있는 방법에 대해 제안 한다. 메타 데이터로부터 분석된 개인 영상 정보를 마스킹 할 수 있도록 시스템을 설계하였으며 사용자 권한에 따른 영상 정보 접근 방법에 대한 정의, 메타데이터의 저장 방법과 녹화 데이터 검색 시 메타데이터를 활용하는 방법을 기술 하였다. 제안된 시스템을 행정자치부에서 제시한 "공공기관 영상정보 처리기기 설치 및 운영에 관한 가이드라인"에 맞춰 적합성 여부를 비교하였다. 지금까지의 단일 서버 제품에서는 하드웨어적인 성능의 한계와 기술적인 문제로 인해, 실시간으로 개인 영상 정보 보호기법을 적용할 수 있는 방법을 찾기 어려웠다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용한다면 행정자치부에서 제시한 가이드라인을 충족하면서, 서버 비용을 줄이고, 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 시스템을 구성할 수 있다.
일반적인 공장환경에서 적용할 수 있는 비젼 검사시스템의 개발을 위해서는 안정적이면서도 고속 패턴정합을 수행하는 알고리즘의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 전탐색 회피기법을 이용하는 자동화용 패턴검사를 위한 에지 기반의 점상관 고속 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 탐색할 영상의 에지특성을 분석함에 의해 전탐색을 회피함으로써 탐색복잡도를 크게 개선한다. 농담정규화정합(NGC)법을 사용하는 통상적인 검사 알고리즘은 공장환경에 적용할 매 몇가지 문제점을 극복해야 한다. 첫 번째는 과도한 계산량으로 고속동작을 가능하게 하기 위해 특별한 알고리즘의 설계가 필요하며 고속 하드웨어의 사용을 요구한다 두 번째는 불안정한 조명조건 하에서도 신뢰성 있는 검사결과를 주어야 한다는 것이다. 전통적인 NGC 알고리즘은 조명의 불안정에 따라 검사결과가 크게 변동하는 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해 에지 기반의 점상관 알고리즘을 제안한다. 계산량을 개선하기 위해 전탐색 회피 알고리즘을 개발하여 적용하고, 에지 피라미드 구조를 탐색에 T입하여 실시간에 근접하는 시간 복잡도를 달성한다. 제안된 방법들은 실제 영상에 적용하여 신뢰성을 검증한다
본 연구의 목적은 글로벌 교육의제들 속에서 드러나고 있는 학습 및 학습 성과에 대한 논의가 어떻게 변해 왔는지를 비판적으로 분석하고 이를 바탕으로 국제교육개발협력이 나아갈 방향성과 시사점을 얻는데 있다. 이를 위해 국제교육계의 3대 글로벌교육회의라 일컬어지는 1990년 좀티엔 세계교육회의, 2000년 다카르 세계교육포럼, 그리고 2015년 인천 세계교육포럼으로 줄기를 잇는 국제 선언을 분석의 축으로 삼고자 한다. 여기서 다루어진 핵심 내용과 방향이 무엇이고 학습을 다루는 목적과 위상, 그리고 한계를 고찰하였다. 연구결과 글로벌교육의제에서 학습 담론이 거의 생략되어왔고, SDGs 교육의제 하에서의 학습 담론도 개념의 모호성으로 인해서 개발도상국에서 제대로 수용되지 못하는 문제가 드러났다. 또한 '학습성과'를 '학습평가'로 등식화하면서 양질의 교육을 보장하기 위해서 '평가'에만 몰입하는 방향이 나타나는 모순적 상황이 한계로 드러났다. 이에 앞으로의 국제교육개발협력사업은 첫째, 선진국의 교육 시스템 및 기존 지식 제공 방식이 아니라 탈식민주의 관점에서 그리고 학습자 중심주의의 교육적 접근을 통하여 추진되어야 한다. 둘째, 일회성의 국제교육개발협력사업이 아닌 개발도상국 학습자의 성장을 지속가능하도록 지원하는 방식으로 전체 틀이 다시 설계될 필요가 있다. 그리고 셋째, 앞으로의 교육개발사업은 그 발굴단계에서 하드웨어가 아니라 학습자의 학습 과정과 성취를 고려한 소프트웨어 개발 중심으로 추진될 필요가 있다. 이제 학습 주의와 교육학의 전문적 지식을 사업 발굴 단계 및 진행과정에 연계하여 국제교육개발협력에서 '교육적' 의미를 높일 수 있는 방향이 무엇인지 깊은 성찰이 필요하다.
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
인터넷을 기반으로 실세계에 존재하는 여러 사물들과 가상 세계에 있는 사물들이 연결되어 서비스를 제공하는 사물인터넷(IoT) 기술이 4차 산업혁명 시대의 초연결 사회를 가능하게 하는 기술로 부각되고 있다. 사물 인터넷 기술은 디바이스, 네트워크, 플랫폼, 서비스를 아우르는 융합 기술이기 때문에 여러 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에 IoT 소프트웨어가 제공하는 서비스 품질을 측정할 수 있는 척도들에 관한 연구는 아직 많이 미흡한 실정이다. IoT 소프트웨어는 사물인터넷이 가지는 하드웨어 부분과 이를 바탕으로 하는 기술, 임베디드 소프트웨어가 가지는 특징, 네트워크의 특징 들을 가지고 있다. 이러한 특징들은 IoT 소프트웨어 품질 측정 메트릭을 정의하는 요소로 활용된다. 그러나 현재까지의 IoT 소프트웨어 품질 측정 관련 메트릭들에서는 이러한 특징들을 고려하고 있지 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 요소들을 고려하여 IoT 소프트웨어의 여러 가지 품질 요소 가운데 재사용성 측정을 위한 메트릭을 제시한다. 특히 IoT 소프트웨어는 사물인터넷 디바이스를 통해 활용되기 때문에 IoT 소프트웨어 내 서비스가 변경이나 교체 또는 확장이 가능하도록 설계되어야 하며, 이를 측정할 수 있는 메트릭이 매우 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 소프트웨어의 서비스들에 대한 재사용성을 측정 및 평가할 수 있는 변경성, 교체성, 확장성이라는 3가지 메트릭을 제시하고, 사례연구를 통해 제시한 메트릭에 대한 검증을 하였다. 본 논문에서 제시한 메트릭을 통해 IoT 소프트웨어의 서비스 품질 검증이 이루어짐으로써 사용자들의 서비스 만족도 향상에 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
사무공간의 공유는 초기 회의실 대여 등 단순한 사무공간의 대여로 시작하여, 주 업무공간과 업무지원 공간을 분리하여 지원하는 공유 오피스를 거쳐, 커뮤니티 형성을 유도하여 입주멤버들 간의 협업과 시너지를 극대화 할 수 있는 공간인 코워킹 스페이스로 발전했다. 본 연구는 사례를 통해 코워킹 스페이스를 구성하는 공간의 특성에 대해 파악 한다. 하드웨어 차원의 구성요소와 소프트웨어 차원의 운영요소들 중에 중요하다고 판단되는 요소를 도출하고, 코워킹 스페이스의 현재 근무자들을 대상으로 설문조사와 분석을 통해 중요도에 따른 우선순위를 제시한다. 분석결과 상위요소는 '공간구성', '멤버쉽관리', '코워킹 관리', '건축요소' 순으로 조사되었다. 일반 항목을 특성별로 구분하여 분석 하였을 때 각 특성별로 요소들 간의 우선순위에 차이가 있음을 알 수 있었으며, 자연스러운 커뮤니티의 형성이 코워킹 스페이스의 구성에 있어 중요했다. 향후 코워킹 스페이스를 구상할 때 '공간구성'과 함께 코워킹 스페이스의 특성을 고려한 맞춤형 커뮤니티 활성화에 대한 고려가 필요함을 시사한다. 본 연구는 건축요소 부터 공간구성, 멤버쉽 관리, 코워킹 관리의 세부요소들 까지 분석하여 종합적인 우선순위를 제시하였다는 것에 의미가 있다.
본 연구에서는 스마트폰을 활용하여 일상생활을 통해 필요한 다양한 기능들을 수행하는데 있어서 나이에 따라 어떤 차이가 있는지 스마트폰 사용 환경에서의 실험을 통해 알아보았다. 피험자 집단은 청년층 30명과 장년층 30명으로 구성하였다. 스마트폰 기능 수행도를 평가하기 위해 12개의 과제를 설정했다. 동시에 사용자들에 대해 스마트폰 사용 습관에 대한 설문지를 작성하였다. 설문지는 사용자 이력 및 사용 습관에 관한 항목으로 구성되었다. 과제별 실측치 측정결과를 미니탭 버전14를 이용하여 분산분석을 통해 통계적으로 분석한 결과, 10개의 과제에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 즉, 전체적으로 장년층은 청년층에 비해 모든 과제 수행에 있어서 처리시간이 많이 걸렸다. 특히 키 입력이 많이 필요한 과제의 경우 그 경향이 크게 드러났다. 스마트폰 사용 습관에서는 청년층은 전반적으로 모든 기능들을 골고루 이용하는 것을 알 수 있었고, 장년층은 청년층에 비해 이용하는 기능들이 전화걸기, 문자, 카카오톡, 검색 등 일부 기능에 치우쳐 있었다. 이런 결과로부터 청년들은 장년층보다 스마트폰을 더 빈번하게 사용함으로서 스마트폰 사용에 익숙해짐에 따라 기능 수행에 필요한 시간이 단축된 것이라고 생각할 수 있다. 또한 KLM 분석 결과, 처리시간이 단축된 가장 큰 요인은 청년층이 장년층에 비해 키 입력에서 시간이 적게 소요되기 때문이다. 따라서 스마트폰 제조에 있어서 장년층들이 좀 더 쉽고 편하게 문자를 입력할 수 있도록 하드웨어 또는 소프트웨어 측면에서 적극적으로 추가적인 설계에 임할 필요가 있다고 판단된다.
최근 4차 산업혁명의 핵심 영역 중 하나로 메이커 운동(maker movement)이 떠오르고 있다. 메이커 운동은 오픈소스 소프트웨어 및 하드웨어, 3D 프린터, 레이저 커팅기 등 다양하고 저렴한 제작 도구를 이용하여 사용자가 필요한 물건을 직접 제작하고 공유하는 것이다. 메이커 교육을 초 중등(K-12) 수업에 적용할 때 디자인 사고를 기반으로 한다면 그 효과가 증진될 것으로 생각한다. 본 연구의 목적은 디자인 사고 기반 메이커 교육 프로그램을 개발하고 수업에 적용하여 초등학생의 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 밝히는 것이다. 연구 내용을 검증하기 위해 초등학교 5~6학년 학생을 통제집단과 실험집단으로 나누고 통제집단에는 일반적인 강의식 메이커 수업을 적용하였고, 실험집단에는 개발된 디자인 사고 기반의 메이커 수업을 적용하였다. 창의적 문제해결력 검사를 사전, 사후 실시하였고, 통계적 t-검정을 이용하여 그 효과성을 검증하였다. 결론적으로 본 연구를 통해 디자인 사고 기반 메이커 교육 프로그램은 초등학생의 창의적 문제해결력에 긍정적인 영향이 있음을 밝혔다.
목적: 본 연구의 목적은 다양한 인지기능 수준을 가진 고령자를 위한 실감객체 기반 인지재활시스템을 개발하고, 사용성을 검증하는 것이다. 방법: 사용성 연구는 시스템의 강점과 약점을 확인하기 위해 15명의 환자 집단과 4명의 작업치료사 집단에 설문조사를 실시하였으며 응답에 근거한 수정을 통해 시스템을 보완 및 개선하였다. 응답자들은 세 종류의 훈련-실행기능 훈련, 기억력 훈련, 집중력 훈련을 20분~30분간 경험해본 후, 구조화된 설문에 응답하였으며 설문의 영역은 각 훈련 영역별 콘텐츠, 중앙처리장치이자 화면 제시 매체인 태블릿 PC 및 실감객체를 포함하는 하드웨어, 시스템 이용에 따른 만족도로 구성되었다. 결과: 설문 응답 결과 환자 집단과 작업치료사 집단 모두에게 가장 흥미로웠던 영역은 실행기능으로 나타났고 가장 흥미롭지 않은 영역은 집중력으로 나타났다. 하드웨어 사용성 설문에서 태블릿 PC의 화면의 크기가 부적절하다는 응답이 6건, 실감객체의 크기가 부적절하다는 응답이 5건으로 나타났다. 시스템 이용에 대한 만족도 설문에서 전체 응답자의 40%가 시스템에 만족하는 것으로 응답하였다. 결론: 본 시스템은 훈련과제를 수행하기 위해 필요한 실감객체 도구의 조작이 용이하다는 점과 사용자의 요구에 따라 인지훈련의 영역을 쉽게 선택하여 훈련할 수 있다는 점, 사용자의 수행도에 의해 난이도가 자동으로 조정된다는 점을 특징으로 갖는다. 본 시스템에서 입력장치로 사용되는 실감객체도구는 양손에 쥐고 사용함으로써 훈련환경을 자연스러운 일상에서의 도구 사용과 유사하도록 고안하였다. 본 시스템은 지역사회 인지 재활전문가 부족의 대안으로 사용가능 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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