The nuclear power industry in the world has recognized the importance of integrating non-technical and team skills training with the technical training given to its control room operators to reduce human errors since the Three Mile Island and Chernobyl accidents. The Nuclear power plant (NPP) industry in Korea has been also making efforts to reduce the human errors which largely have contributed to 120 nuclear reactor trips from the year 2001 to 2006. The Crew Resource Management (CRM) training was one of the efforts to reduce the human errors in the nuclear power industry. The CRM was developed as a response to new insights into the causes of aircraft accidents which followed from the introduction of flight recorders and cockpit voice recorders into modern jet aircraft. The CRM first became widely used in the commercial airline industry, but military aviation, shipboard crews, medical and surgical teams, offshore oil crews, and other high-consequence, high-risk, time-critical industry teams soon followed. This study aims to develop a CRM training program that helps to improve plant performance by reducing the number of reactor trips caused by the operators' errors in Korean NPP. The program is; firstly, based on the work we conducted to develop a human factors training from the applications to the Nuclear Power Plant; secondly, based on a number of guidelines from the current practicable literature; thirdly, focused on team skills, such as leadership, situational awareness, teamwork, and communication, which have been widely known to be critical for improving the operational performance and reducing human errors in Korean NPPs; lastly, similar to the event-based training approach that many researchers have applied in other domains: aircraft, medical operations, railroads, and offshore oilrigs. We conducted an experiment to test effectiveness of the CRM training program in a condition of simulated control room also. We found that the program made the operators' attitudes and behaviors be improved positively from the experimental results. The more implications of the finding were discussed further in detail.
VoIP에서 패킷의 손실은 음성의 품질에 영향을 주는 가장 중요한 요인이다. 따라서 수신된 정보로부터 손실된 패킷을 복구하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문은 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 부호화기를 위한 수신측 기반의 손실 패킷 복구방법을 제안한다. 제안하는 WSOLA(Waveform Shift OverLab Add)기반의 BS-PLC (Both Side Packet Loss Concealment) 방법은 패킷 손실이 발생하였을 경우 미래 패킷을 이용할 수 있는 경우와 그렇지 않을 경우로 나누고, LP(Linear prediction) 파라미터와 여기 신호를 복구한다. 미래 패킷을 이용할 수 없는 경우에는 과거에 전송된 정상 패킷만을 가지고 복원을 하며, 미래 패킷을 이용할 수 있을 경우에는 과거의 정상 패킷과 미래의 정상 패킷을 동시에 이용하여 손실된 패킷을 복구한다. 연속 패킷 손실 환경은 Gilbert 모델로 설정하였고, 제안한 알고리즘을 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 음성부호화기인 G.729에 적용하여 성능을 비교한다. 성능 비교를 위해 손실율을 변화시키면서 SNR(Signal to Noise)와 MOS(Mean Opinion Score)측정하였고, 제안한 방법을 G.729의 패킷 손실 은닉 방법과 비교하였다. 실험 결과, 평균 손실률이 $20\%$에서도 SNR은 2dB, MOS값은 0.3정도로의 음질 개선을 보였다.
이동 애드 혹(Ad hoc)네트워크란 노드의 이동에 따라 시시각각 변하는 무선 링크로 연결되어진 여러 개의 단말기들로 구성된 있는 자치분산 네트워크를 의미한다. 지금 까지 이동 ad hoc 네트워크에서의 통신은 Voice(음성)와 Data(데이터)통신을 제공하는 Best effort(최선형)서비스를 제공하는 라우팅 프로토콜만이 고려되어왔기 때문에 이동 네트워크를 사용하는 사용자가 많은 양의 자원을 차지하는 VOD(Video On Demand)와 같은 멀티미디어 Data를 보다 빠르고 정확하고 신속하게 전송하기 위해서는 기존의 Best effort 방식으로 전송되는 라우팅 프로토콜에는 많은 한계가 있었다(1). 따라서 본 논문에서는 성능평가를 위해 단방향 환경 하에서의 QoS(Qualify of Service)를 고려한 제안한 알고리즘을 적용하였다. 성능평가 카네기 멜론 과 버클리대학에서 만든 Ns-2를 사용하여 최선형 서비스(Best Effort)와 비교하여 QoS 서비스의 수신율 상승과 평균 경로설정 시간의 감소, 네트워크 부하 감소를 얻을수 있었다.
이동통신 기술이 발전함에 따라 새로운 단말 서비스들이 계속 생겨나고 있다. 그 중 기존 무전기 개념을 이용한 그룹통화 및 인스턴트 메시징 서비스인 PoC (Push-to-talk over Cellular)는 표준 제정이 활발하게 논의되어 1.0을 지나 2.0 및 2.1 버전이 새로이 정의되고 있다. 이 중 기존의 음성사서함과 유사하며 PoC 클라이언트를 대체하는 기술인 PoC Box가 새롭게 논의되고 있으며, PoC Box 기술 중 가장 큰 이슈는 PoC Box에 저장되는 정보의 처리와 미디어를 전송하는 부분이 다. 본 논문에서는 PoC 클라이언트 사용자가 PoC Box에 저장된 미디어를 동적 제어하는 내용과 방법에 중점을 두고 있으며 이를 통해 저장된 미디어에 사용자가 원하는 특정의 재생위치나 재생범위를 둘 수 있게 하여 효율적 전송을 할 수 있음을 제시하고자 한다. 또한 이를 구현하여 PoC Box에 적합한, RTSP를 이용한 동적 제어의 방법과 각 미디어의 생성, 표현, 그리고 처리 방법에 대한 내용을 다루고 비교, 분석해 본다.
본 연구에서 필자는 전통인형연행에 등장하는 무언인형에 주목했다. 무언인형을 실마리로 해서 마임의 '몸을 통한 표현'에 연결될 수 있는 인형의 움직임은 물론이고, 무언의 영역을 넘어서려는 여러 방식을 함께 주목했다. 무언인형의 연행방식 고찰과 역사적 전개양상 고찰을 통해서, 필자는 두 가지 사항을 확인했다. 첫 번째 사항은 그 연행양상의 다양성을 통해 무언이라는 한계 혹은 영역을 넘어서고 있다는 점이다. 두 번째 사항은 역사의 초기 단계에서부터 지금까지 무언인형은 줄곧 존재해왔으며, 나름의 유형별 전개 양상도 보이고 있다는 점이다. 이 두 가지 사항을 종합해 보면, 무언인형은 그 탄생 이래 지속적으로 나름의 전개과정을 거치면서 그 존재이유를 확보하고 있었다고 말할 수 있다. 적어도 삼국시대부터 지금까지 무언인형이 여전히 존재하고 있다는 것은 그것이 나름의 의도를 가지고 있었기 때문이다. 그것은 무언인형은 일상에서 벗어나려는 일탈적 욕망과, 상상 혹은 관념을 통한 초월적 자유로움을 추구하는 욕망을 표출하고자 한 것으로 정리할 수 있다. 이것이 곧 무언인형의 존재이유인 것이다. 그런데 이러한 무언인형의 존재이유는 마임의 완성에 꼭 필요한 존재로 중시되는 관객의 역할, 구체적으로 관객의 욕망과 상상력을 발흥시킬 필요성 강조와 긴밀하게 연관된다는 점에서 흥미롭다. 결국 무언인형은 그 연행양상이나 역사적 전개양상을 통해서 무언을 넘어서려는 다양한 시도를 하고, 이를 통하여 '일상의 의사소통과는 다른 비일상적 의사소통 방식'을 부단히 모색하고 있었음을 말하고 있다. 또한 그 연행방식과 의미화양상을 통하여 '관객의 상상력을 극대화하기 위한 모색', '관객의 능동화를 위한 상상력 자극과 마음 속의 연행을 위한 여러 모색'을 수행해 왔음을 말하고 있다. 필자는 이것이 한국에서의 마임 활동의 활성화를 위해 무언인형이 건네는 말이라 생각한다.
측량, 지도, 통신 기술의 발달로 다양한 길안내 앱 및 차량용 내비게이션 등이 개발 및 보급되었다. 그 결과, 보행 및 운전 전반에 널리 활용되며 많은 도움을 주고 있으나 여전히 사회적 약자의 일상 편의를 향상시키는데 있어서는 한계가 존재한다. 이는 일반 길안내 앱이나 내비게이션이 일반인의 보행이나 차량을 중심으로 서비스되고 있어 시각장애인이 이동 시 혼란을 유발하거나 위험 요소가 되는 정보를 제공하지 못하는데 따른 것이다. 이에 본 연구에서는 시각장애인과 같이 보행(이동)에 제약을 받는 교통약자를 대상으로 한 공간정보 기반 서비스를 구현하기 위한 데이터 구축 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 공간정보 데이터를 기반으로 시각장애인의 보행과 관련되어 요구되는 항목과 구성요소를 선정하고, 이를 기반으로 상용 앱(app)에 접목할 수 있는 보행용 길안내 네트워크를 구성·분석하였다. 그 결과, 공간정보 기반의 점자블럭(점형/선형), 음향신호기, 버스정류장, 볼라드 등의 추가적인 시각장애인용 컨텐츠 정보가 확보될 경우 교통약자의 독립적인 보행을 위한 길안내 서비스가 가능하다는 결론을 도출했다. 또한, 길안내를 위한 데이터 모델을 정립하고 이를 기반으로 초기 버전의 모바일 앱을 구현했으며, 시각장애인을 대상으로 한 검증을 통해 시각장애인용 컨텐츠 정보 제공이 보행 시 유용함을 확인했다. 보다 안정적인 보행을 지원하기 위해서는 타 기관 또는 여러 부처에서 제공되는 공간정보 자료의 DB (DataBase)화 및 활용이 필요하며, 동시에 ICT (Information and Communications Technologies)기술 접목을 통해 다양한 센서 및 음성기술 등을 연계·활용한 고도화 방안도 모색되어야 할 것으로 판단된다.
산업 전 분야에 4차 산업혁명의 신기술인 IoT(Internet of Things), AI(Artificial Intelligence), Bigdata 등이 융합되어 새로운 가치를 창출하는 초연결 지능정보사회가 도래되고 있다. 모든 것이 네트워크에 연결되어 데이터가 폭발적으로 증가하고, 인공지능이 스스로 학습하여 지적 판단 기능까지도 가능하다. 특히 사물인터넷은 언제 어디서나 어느 것과도 연결될 수 있는 새로운 통신환경을 제공함에 따라 모든 것들이 연결되는 초 연결을 가능케 하고 있다. 인공지능 기술은 인간이 가진 지각, 학습, 추론, 자연어처리 등의 능력을 컴퓨터가 실행할 수 있도록 구현되고 있다. 인공지능은 기계학습, 딥러닝(Deep leearning), 자연어처리, 음성인식, 시각인식 등 첨단기술을 개발하는 방향으로 발전되고 있으며, 안전, 의료, 국방, 금융, 복지 등의 다양한 응용 분야에 특화된 소프트웨어와 머신러닝(Machine learning), 클라우드(Cloud) 기술을 포함하고 있다. 이를 통해 인간의 편의와 새로운 가치를 제공하기 위해 산업 전반의 다양한 분야에 활용된다. 하지만, 이와는 반대로 지능적이고 정교해진 사이버 위협들이 증가하고 신기술의 기술적 안전성 확보와 같은 잠재적 역기능들을 동반함에 따라 이에 대한 대응이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 이러한 역기능을 해결하기 위한 하나의 방안으로 인공지능기술을 활용하여 IoT 통합보안관제 가능하도록 새로운 데이터모델링(Data modelling) 방안을 제안하였다.
통신 기술의 발달, 지능형교통체계(ITS: Intelligent Transport Systems)의 확산으로 자동차는 단순한 기계장치에서 종합편의 기능을 가진 제2의 생활 공간으로 변모하고 있으며, 이를 위한 인터페이스로써의 역할을 하는 플랫폼으로 진화하고 있다. 탑승자들에게 다양한 정보를 제공하는 인터페이스 영역이 확장됨에 따라 스마트카 기반의 사용자 경험(UX: User Experience) 연구에 대한 중요성이 높아지고 있다. 이 연구는 스마트카의 사용자 경험 요소에 대한 가이드라인을 제안하는데 목적을 두고 있다. 연구의 수행을 위해 기존 연구를 기반으로 스마트카의 사용자 경험 요소를 기능(function), 상호작용(interaction), 표면(surface)으로 정의하였으며, UX/UI 전문가들의 논의를 통해 각 요소 별로 8개의 대표 기술, 14개의 대표 기능, 8개의 유리창의 위치를 정의하였다. 이 후 100명의 운전자를 대상으로 정의된 스마트카 사용자 경험 요소들에 대한 우선순위를 설문조사 방식으로 분석하였다. 분석을 통해 사용자들은 차량에 주요 기술을 적용함에 있어서 안전, 주행, 감성의 순으로, 조작 방식에 있어서는 음성인식, 터치, 제스처, 물리적 버튼, 아이트레킹의 순으로, 디스플레이 위치에 대해서는 운전석을 중심으로 전방에서 후방으로 높은 우선순위를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 성별에 따른 분석에 있어서는 2개의 기능 외에는 큰 차이를 보이지 않아 남성과 여성에 대한 가이드가 공통되게 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구는 우리나라 인구의 고령화에 따라 노인뿐 아니라 치매를 가진 노인이 증가하는 것에 주목하고, 이에 예비 노인 세대가 치매를 자가 진단할 수 있는 태블릿 PC용 어플리케이션을 설계할 것을 목표로 하였다. 주로 노년기에 나타나는 치매는 정상적인 노화와 달리, 뇌 기능이 손상되면서 기억력, 언어 능력, 판단력 등 인지기능 전반에 걸쳐 장애를 보이는 것으로, 일반적으로 치매 환자는 언어 능력의 손상으로 의사소통 장애를 겪게 된다. 이에, 본 연구는 치매 환자의 문장이해 능력이 정상 노인에 비해 저하되어 있는 점에 주목하고, 이를 평가한 연구 결과를 참조하여 문장이해능력 평가 도구를 치매의 진단에 활용하고자 어플리케이션의 기능으로 적용하였다. 이 때, 어플리케이션에의 적용을 위해 본교 언어병리학과 신경언어장애연구실과 협력하여 새로운 문장이해능력 평가 도구를 제작하였으며, 우리나라의 예비 노인 세대로서 우리나라 뉴 실버세대(New Silver)를 어플리케이션의 타깃 사용자로 정의하였다. 이후 실제 타깃 사용자를 대상으로 사용성 평가를 수행하여, 어플리케이션의 활용 가능성 및 그 효용적 가치를 검토하였다. 그 결과, 사용자가 스스로 어플리케이션의 기능을 실행할 수 있고 사용하기 쉽다는 평가를 얻었으며, 이를 치매의 자가 진단에 활용할 수 있을 것이라는 결론을 도출하였다. 본 연구를 통해 치매 자가 진단을 원하는 뉴 실버세대 사용자가 어플리케이션을 활용하여 혼자서도 간편하게 치매를 진단하는 것이 가능하며, 나아가 이들의 치매 조기 발견 및 예방에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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