국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.
This paper proposes an interference avoidance approach for Constraint-Based Routing (CBR) algorithm in the Multi-Protocol Label Switching (MPLS) network. The MPLS network itself has a capability of integrating among any layer-3 protocols and any layer-2 protocols of the OSI model. It is based on the label switching technology, which is fast and flexible switching technique using pre-defined Label Switching Paths (LSPs). The MPLS network is a solution for the Traffic Engineering(TE), Quality of Service (QoS), Virtual Private Network (VPN), and Constraint-Based Routing (CBR) issues. According to the MPLS CBR, routing performance requirements are capability for on-line routing, high network throughput, high network utilization, high network scalability, fast rerouting performance, low percentage of call-setup request blocking, and low calculation complexity. There are many previously proposed algorithms such as minimum hop (MH) algorithm, widest shortest path (WSP) algorithm, and minimum interference routing algorithm (MIRA). The MIRA algorithm is currently seemed to be the best solution for the MPLS routing problem in case of selecting a path with minimum interference level. It achieves lower call-setup request blocking, lower interference level, higher network utilization and higher network throughput. However, it suffers from routing calculation complexity which makes it difficult to real task implementation. In this paper, there are three objectives for routing algorithm design, which are minimizing interference levels with other source-destination node pairs, minimizing resource usage by selecting a minimum hop path first, and reducing calculation complexity. The proposed CBR algorithm is based on power factor calculation of total amount of possible path per link and the residual bandwidth in the network. A path with high power factor should be considered as minimum interference path and should be selected for path setup. With the proposed algorithm, all of the three objectives are attained and the approach of selection of a high power factor path could minimize interference level among all source-destination node pairs. The approach of selection of a shortest path from many equal power factor paths approach could minimize the usage of network resource. Then the network has higher resource reservation for future call-setup request. Moreover, the calculation of possible path per link (or interference level indicator) is run only whenever the network topology has been changed. Hence, this approach could reduce routing calculation complexity. The simulation results show that the proposed algorithm has good performance over high network utilization, low call-setup blocking percentage and low routing computation complexity.
본 연구의 목적은 2015 개정 중학교 교육과정 통신기술 영역에서 다양한 볼록렌즈를 사용한 'VR 글라스' 수업자료를 개발하는데 있다. 이 연구는 ADDIE 모형을 기반으로 개발하였다. 분석단계에서는 학습자 및 사회적 요구분석을 통해 수업자료 개발의 필요성을 확인하였고 2015 개정 교육과정 및 가상현실에 대한 문헌을 고찰하여 VR 글라스와 관련 있는 통신기술 영역을 확인하였다. VR 글라스와 관련 있는 통신기술 영역으로 정보의 통신과정을 선정하였다. 설계단계에서는 분석단계를 바탕으로 학습목표를 설정하고 교수전략 및 교수매체를 선정하였다. 개발단계에서 개발된 수업자료는 교수 학습지도안, 수업용 PPT, 모둠활동지, 개인별 포트폴리오 활동지, 다양한 볼록렌즈를 사용한 'VR 글라스'의 예시이다. 다양한 볼록렌즈를 사용하여 VR 글라스를 제작한 결과 볼록렌즈의 지름이 큰 경우 시야각이 더 확장되었으나 이를 수치화하기 어려웠다. 실행단계에서는 중학생들 대상으로 실제 수업에 적용하였으며 평가단계에서는 학습자 및 전문가 평가를 통해 수업자료를 개선하였다.
인터넷 기술의 발달로 다양한 응용분야의 컴퓨팅 환경은 상당한 변화를 겪어 왔다. 특히 지난 3년여 동안 물류분야에서는 물류 회사간 인터넷 기반의 가상 비즈니스 활동 또는 서비스 아키텍처를 의미하는 e-로지스틱스라는 새로운 개념에 대한 활발한 연구가 진행되었다. 효과적인 e-로지스틱스 프레임워크 구축을 위해서 GIS, GPS 및 시공간 데이터베이스를 포함하는 이동체 기술 개발이 진행 중에 있다. 이동체 기술은 자동차, 비행기, 선박 등과 같이 시간에 따라 공간상의 위치를 변경하는 시공간 객체에 대한 효율적인 데이터 관리를 의미한다. 그러나 기존의 관련 시스템은 여러 가지 이유로 이동체에 대하여 오직 가장 최근에 검출된 위치정보만을 관리하기 때문에, 과거 및 미래의 불확실한 위치 추정방법에 대한 구체적인 제시는 미약한 상태에 있다. 따라서 이 논문에서는 이동체에 대한 이력정보 관리와 이를 이용한 과거의 위치 추정이 가능한 시스템을 제안한다. 이를 위해 물류 운송차량 위치 추적을 위한 모델링과 데이터베이스 및 시스템 구조를 제시한다. 아울러 제안 시스템을 e-로지스틱스 분야의 주요 응용인 택배 차량에 대한 위치정보 불확실성 처리 시나리오에 적용하는 예를 가지고 설명한다.
현재 국내에서는 L(실기동)-V(시뮬레이터)-C(워게임모델) 체계 간 연동 없이 독립된 환경에서 훈련을 수행하고 있다. L 체계는 훈련장 민원과 도로 제한 등으로 대부대 훈련이 제한되고, V 체계는 전술훈련과 연계한 훈련이 미흡하며, C 체계는 전투마찰 요소가 부족하여 실전성이 부족하다. 상하 제대 간 동시성 및 통합성 훈련 효과를 달성하기 위해 현재 운용 중인 L, V, C 체계를 상호 연동하여 제대별 통합연습훈련을 보장하기 위한 체계 구축이 필요하다. 현재 한미연합연습 간 C-C 체계 간 연동을 통해 모의지원을 하고 있지만, 실질적인 L, V, C 연동을 통한 훈련체계 개발은 연구단계에서 이루어지고 있는 실정이다. 육군을 중심으로 L, V, C 체계 연동 구축을 위해 많은 노력을 하였으나, 연동체계의 핵심인 LVC통합아키텍쳐 기술은 아직 확보하지 못한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 L-V-C연동훈련체계를 구축할 수 있는 핵심기술인 LVC통합아키텍쳐 기술을 설계하고 구현하여 미래 훈련체계의 새로운 방안을 제시하고자 한다. 결론적으로 LVC통합아키텍쳐 기술의 확보를 통해 향후 사단급 L-V-C 연동훈련체계 구축이 가능할 것으로 판단된다.
코로나19로 가속화된 비대면 환경은 디지털 가상 생태계와 메타버스의 보급을 가속화했다. 메타버스가 지속가능성을 갖기 위해서는 현실 세계와 호환될 수 있는 디지털 트윈이 핵심이며, 이를 위한 핵심 기술은 증강현실이다. 이에 본 연구에서는 증강현실에 대한 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 증강현실 연구가 나아갈 방향을 제시하고자 한다. 2009년부터 2022년 3월까지 출판된 국내외 증강현실 논문의 11,049편의 초록을 바탕으로 LDA 기반 토픽 모델링을 수행하여 증강현실의 종합적 연구 동향, 국내와 해외 연구 동향 비교, 메타버스 개념 등장 이전과 이후의 연구 동향을 살펴보았다. 그 결과 증강현실 관련 연구의 토픽은 디바이스, 네트워크 통신, 외과/수술, 디지털 트윈, 교육, 시리어스 게임, 카메라/비전, 색채 적용, 테라피, 위치 정확도, 인터페이스 디자인의 11개로 도출되었다. 메타버스가 화두가 된 이후의 연구에서는 카메라/비전, 교육, 디지털 트윈, 외과/수술, 상호작용 성능, 네트워크 통신의 6개 토픽으로 도출되었다. 본 연구를 통해 다양한 학문 분야의 융합적인 성격을 가진 메타버스 증강현실에 관한 활발한 연구를 독려하고, 실무자들에게 유용한 시사점을 줄 수 있기를 기대한다.
The color image of the brand comes first and is an important visual element that leads consumers to the consumption of the product. To express more effectively what the brand wants to convey through design, the printing market is striving to print accurate colors that match the intention. In 'offset printing' mainly used in printing, colors are often printed in CMYK (Cyan, Magenta, Yellow, Key) colors. However, it is possible to print more accurate colors by making ink of the desired color instead of dotting CMYK colors. The resulting ink is called 'spot color' ink. Spot color ink is manufactured by repeating the process of mixing the existing inks. In this repetition of trial and error, the manufacturing cost of ink increases, resulting in economic loss, and environmental pollution is caused by wasted inks. In this study, a deep learning algorithm to predict printed spot colors was designed to solve this problem. The algorithm uses a single DNN (Deep Neural Network) model to predict printed spot colors based on the information of the paper and the proportions of inks to mix. More than 8,000 spot color ink data were used for learning, and all color was quantified by dividing the visible light wavelength range into 31 sections and the reflectance for each section. The proposed algorithm predicted more than 80% of spot color inks as very similar colors. The average value of the calculated difference between the actual color and the predicted color through 'Delta E' provided by CIE is 5.29. It is known that when Delta E is less than 10, it is difficult to distinguish the difference in printed color with the naked eye. The algorithm of this study has a more accurate prediction ability than previous studies, and it can be added flexibly even when new inks are added. This can be usefully used in real industrial sites, and it will reduce the attempts of the operator by checking the color of ink in a virtual environment. This will reduce the manufacturing cost of spot color inks and lead to improved working conditions for workers. In addition, it is expected to contribute to solving the environmental pollution problem by reducing unnecessarily wasted ink.
최근 자율주행 분야에서 실세계와 유사한 디지털트윈 기반의 가상 시뮬레이션 환경 구축에 대한 관심이 크게 증가하고 있다. 디지털트윈 기반의 시뮬레이션 환경에서 자율주행의 성능 및 기능 검증뿐만 아니라, 딥러닝을 위한 가상 학습데이터 생성 연구도 활발히 수행되고 있다. 그러나, 이러한 디지털트윈 기반 자율주행 시뮬레이션 시스템은 고정밀 데이터 구축과 시스템 개발에 많은 시간과 비용을 필요로 하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 기 구축된 3차원 입체모형과 정밀도로지도만을 이용하여 디지털트윈 기반의 실시간 자율주행 시뮬레이션 시스템을 신속히 설계하고 구현하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 구체적으로 부산 EDC 지역에 대한 FBX의 3D 입체모형과 NGII HD Map을 CARLA에 통합하는 방법과 CARLA 기능을 추가 및 수정하는 방법을 제시한다. 본 연구 결과는 기존의 3D 입체모형과 NGII HD 맵을 활용하면 저렴한 비용으로 신속한 시뮬레이션 시스템의 설계 및 구현이 가능함을 보여준다. 또한, 시뮬레이션 시나리오 구성, 사용자 맞춤형 주행, 실시간 신호등 상태 시뮬레이션 등의 다양한 기능도 지원할 수 있다. 향후 광범위한 지역에 대하여 시스템이 적용되는 경우에 시스템의 활용도가 크게 향상될 것으로 기대된다.
최근 기계식 터널 굴착기술의 발전과 수압을 받는 해저철도 터널의 특성 상 쉴드TBM 공법이 해저철도 터널 설계 및 시공에 널리 적용되고 있다. 해저철도 터널은 일반적인 지중응력상태에서 거동하지 않고 외부 수압이 상시재하되는 상태이며 지진 시 지진파의 증폭에 의한 영향을 받게 된다. 특히 연약지반, 연약토사-암반 복합지반, 단층파쇄대 등 다양한 지반조건 하에서 작용하는 지진하중은 터널 변위 및 지보재 응력의 급격한 변화를 초래하여 터널 안전성에 큰 영향을 미친다. 또한 지진하중의 주기특성, 지진파형, 최대가속도 등의 재하조건에 따라 지반 및 터널의 동적 응답이 달라지며 이는 지반조건과 결합하여 더욱 복잡한 지반-터널 구조물계의 거동을 보여주게 된다. 본 연구에서는 해저철도 터널의 동적거동 평가를 위하여 수압을 고려하여 지반-터널 구조물계 전체를 유한차분해석 기법으로 모델링 하고 상호 지진 시 구조물 응답을 분석하였다. 해저철도 터널의 지진 시 동적 거동에 영향을 미치는 주요 인자는 지반조건과 지진파이므로 가상 지반조건에 따라 총 6가지의 해석 Case를 설정하였다. 가상 지반조건은 해석 대상영역의 지반이 모두 토사(풍화토)인 경우(Case-1), 모두 암반(경암)인 경우(Case-2), 터널 진행방향(종방향)으로 토사와 암반의 복합지반인 경우(Case-3), 암반 내 폭이 상대적으로 좁은 파쇄대(w = 2.0 m)를 터널이 통과하는 경우(Case-4), 터널 진행방향(종방향)으로 연약토사와 암반의 복합지반인 경우(Case-5), 암반 내 폭이 상대적으로 넓은 파쇄대(w = 10.0 m)를 터널이 통과하는 경우(Case-6)으로 구분하여 각각 모델링을 수행하였다. 해석 결과 지진에 의한 수평변위는 지반물성 증가에 따라 커지는 경향을 나타내었으나 주변 지반의 구속효과와 강성 세그먼트로 결합된 쉴드터널 구조물의 특성으로 인하여 다소 억제되는 경향도 함께 관찰되었다. 세그먼트의 부재력은 변위 발생 경향과는 달리 지반 강성이 약할수록 현저히 증가하는 경향을 나타내었으며 오히려 변위 억제 효과에 따른 부재력 증가가 뚜렷하게 관찰되는 특성을 확인하였다.
국가직무능력표준(NCS)은 산업현장에서 직무 수행에 필요한 능력들을 체계화 및 표준화한 것으로서 전문직업인 양성이 교육목적인 전문대학에 NCS를 적절히 적용할 수만 있다면 현장 중심의 인력 양성에 많은 도움이 될 것으로 보인다. 그러나 인문사회계열 학문인 사회복지 분야에서는 실기보다는 이론 숙지가 주를 이루며 또한 사회복지사 2급 자격을 위한 과정이수형 교육과정을 편성하고 있기 때문에 기존의 자격제도 변화없이 NCS를 교육과정에 도입하는 것은 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 과정이수형 교육과정을 운영하고 있는 전문대학 사회복지과 교육과정에 NCS를 적용하기 위한 교육과정 설계모형을 다음과 같이 제시한다. 첫째, NCS 능력단위 중심의 교육과정 설계가 아닌 기존 교과목에 NCS 능력단위를 매핑하는 역공학적 접근을 시도한다. 둘째, 주 취업시장의 직무능력 함양을 위하여 노인, 아동, 장애인 등 대상에 따른 사회복지 서비스 제공에 관한 능력단위를 개발 추가한다. 셋째, NCS 능력단위를 주 취업시장의 직무와의 연관정도에 따라 유형 1,2,3 등 3 유형으로 분류하여 적용한다. 넷째, NCS 직업기초능력 중 사회복지 분야에 적합하다고 판단되는 4개 요소를 추출, 독자적인 과목으로 개설한다. 다섯째, 주 취업시장에서의 직무능력 함양을 위한 능력단위들의 조합을 하나의 가상 능력단위로 간주하고 유형 1, 유형 2, 유형 3 등의 순으로 3단계에 걸쳐 유기적으로 배치한 다음 학습 범위를 주 취업시장에서의 직무 수준으로 조정하여 3단계에 공통적으로 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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