• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.93-101
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• 2020

Korea, as a leader of Internet and game sector in IT industry, has been playing an important role in increasing its industrial development. This country has won the first place in wireless broadband usage and contributed to Internet game industry development. This means that Korean use smartphones most. It is juveniles that use Internet and smartphones most among Korean who use teenage., the number of the teenagers who overuse smartphones or Internet has surpassed 200,000. The number of the adolescents who spend more time using smartphone and Internet is about 180,000 and the number of the teens who are over-dependent to smartphone having trouble living their lives is over 22,000. The SNS usage rate of the contents that teens are most likely to use has accounted for over 80 percent. Among teens, SNS is being considered as a major means that builds relationship due to smartphone technology and the prevalence of smartphones. However, the use of SNS among youths has two sides; one is positive, the other negative. Not only does SNS have a positive function that it keeps relationship but it also has a negative function that it can lead to smartphone addiction.

• 대한건축학회논문집:구조계
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• 제35권2호
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• pp.45-52
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• 2019

BEMS(Building Energy Management Systems) have been applied to office buildings and collect relevant building energy data, e.g. temperatures, mass flow rates and energy consumptions of building mechanical systems and indoor spaces. The aforementioned measured data can be beneficially utilized for developing data-driven machine learning models which can be then used as part of MPC(Model Predictive Control) and/or optimal control strategies. In this study, the authors developed ANN(Artificial Neural Network) models of an AHU (Air Handling Unit) and a chiller for a real-life office building using BEMS data. Based on the ANN models, the authors developed optimal control strategies, e.g. daily operation schedule with regard to optimal start and stop of the AHU and the chiller (500 RT). It was found that due to the optimal start and stop of the AHU and the chiller, 4.5% and 16.4% of operation hours of the AHU and the chiller could be saved, compared to an existing operation.

• 방송공학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.141-144
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• 2023

최근에 심층신경망(DNN)을 활용하여 채널 추정, 채널 양자화, 피드백, 프리코딩 과정을 통합하여 모델링하는 연구가 진행되었다. 해당연구는 기존에 이론적으로 어렵던 통합 최적화를 deep learning (DL)을 기반으로 수행하여 기존의 실제 codebook을 활용하는 프리코딩기법에 비해 높은 잠재력이 있음을 보였다. 하지만 기존의 기법은 랜덤하게 정해진 소수의 사용자만을 대상으로하며, 기존의 기법과 다르게 스케줄링이 포함된 환경에는 적응이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 심층신경망기반의 프리코딩기법이 활용가능한 스케줄링 방식을 연구하여 기존의 결과와 비교한다.

• Educational Technology International
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• 제8권1호
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• pp.57-69
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• 2007

The advantages of the Internet enable teachers in the world to break the communication barriers between their schools and collaborate with each other, giving them opportunities for richer educational practices than ever accomplished. I assume that collaborative learning like an international exchange naturally lead the students to acquire the knowledge to communicate with their peers using ICT skills. In this paper, two international exchange projects that have years of practice are reported, i.e., new types of collaborative education projects that the development of the Internet has enabled us to carry out. The international exchanges reported here have been possible because both students and teachers have effectively used the various functions of the Internet. To use English as a "common international communication language" is particularly important for the youth in Asia, and the students have come to realize the importance of English as a communication language through these projects. Also, since these practices are based on the infrastructure of the Internet, they have elucidated what kind of Internet use produces richer educational results .At the final stage of the exchanges, "joint presentation in English" is designed. Students communicate and collaborate over the network, and finally meet with each other and try to give a presentation as a product of their collaborative work. The files and scenes of their presentations are stored on the network and used as educational materials in Asia as well as models for the activities in the following years. We will report how to design international exchange education in this Internet age.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.411-418
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• 2022

최근 항만에서는 부정확한 컨테이너 적재로 인해 컨테이너가 강풍에 쉽게 쓰러지는 컨테이너 붕괴 사고가 빈번이 발생하고 있으며 이는 물적 피해와 항만 시스템 마비로 이어지고 있다. 본 논문에서는 이런 사고를 미연에 방지하기 위해 딥러닝 기반 컨테이너 적재 상태 및 사고 위험도 검출 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 darknet 기반 YOLO 모델을 활용하여 컨테이너 상하의 코너캐스팅을 통해 컨테이너 정렬 상태를 실시간으로 파악하고 관리자에게 사고 위험도를 알리는 시스템이다. 제안된 시스템은 추론 속도, 분류 정확도, 검출 정확도 등을 성능 지표와 실제 구현 환경에서 최적의 성능을 보인 YOLOv4 모델을 객체 인식 알고리즘 모델로 선택하였다. 제안된 알고리즘인 YOLOv4가 YOLOv3보다 추론속도와 FPS의 성능 측면에서 낮은 성능을 보이기는 했지만, 분류 정확도와 검출 정확도에서 강력한 성능을 보임을 증명하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권2호
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• pp.15-25
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• 2023

본 연구는 유출위협 탐지 연구에 활용되는 유출위협 데이터 셋의 한계점을 분석하고 현재의 문제를 극복하기 위해 보안솔루션을 활용하여 공개된 유출위협 데이터와 비교 분석한다. 이를 통해 유출위협 탐지에 적합한 데이터 포맷을 설계하고 블록체인 기술을 사용하여 서로 다른 기관 및 기업 간 유출위협 정보를 안전하게 공유할 수 있는 시스템을 구현한다. 현재 연구원들에게 공개된 유출위협 데이터 셋에서 실제 사건을 기반으로 수집한 데이터 셋은 없다. 공개된 데이터 셋은 연구를 위해 임의로 만들어진 가상의 합성데이터로 학습모델로 사용 시 실제 환경에서의 많은 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점들을 개선하기 위해서 프라이빗 블록체인 설계하여 소속이 다른 기관끼리 안전한 정보공유를 위해 참여자 간 합의와 검증을 통해 신뢰성을 높이고 정보의 무결성과 정합성을 유지하는 방안을 도출하였다. 제시한 방법은 유출위협 수집기를 통해 데이터를 수집하고 블록체인 기반 공유 시스템을 통해 합성데이터가 아닌 실제 위협을 가했던 양질의 데이터 셋을 수집하여 현재의 유출위협 데이터 셋 문제를 해결하고 향후 내부자 유출위협 탐지 모델에 기여할 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.56-63
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• 2021

가속화 되고 있는 노령화로 인해 장노년층의 디지털 격차 문제는 점점 심화되고 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 스마트 기기 활용 교육이 이루어지고 있지만 기존 강사 대면 교육의 한계와 장노년층의 학습적 특징 등으로 큰 효과를 기대하기는 어려운 실정이다. 이에 장노년층을 위한 휴머로이드 로봇을 활용한 디지털 교육 콘텐츠가 개발되었다. 본 연구에서는 로봇을 활용한 디지털 교육의 사용성을 평가하기 위하여, 먼저 교육 콘텐츠의 사용성을 분석하고, 그 측정지표를 효율성, 이해성, 운영성, 학습성 그리고 만족성으로 정의하였다. 그리고 각 측정지표의 측정방법을 개발하여, 이를 기반으로 기존 대면 교육과 로봇을 활용한 교육의 사용성 평가를 실시함으로써 로봇 활용 교육의 사용성을 검증하고, 그 활용 영역의 확대 가능성을 확인하였다. 발전하고 있는 로봇 기술을 다양한 분야에 성공적으로 적용하기 위해서는 로봇 활용 콘텐츠의 사용성 검증이 필수적이며, 이러한 측정지표 및 측정방법에 대한 연구는 그 기초가 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.1-23
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• 2014

시장 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로 정의할 수 있다. 정확한 시장 예측은 기업의 입장에서 새로운 제품의 도입시기 결정, 제품 설계, 생산계획 수립, 마케팅 전략 수립 등에 활용됨으로써 경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있게 하고, 정부의 입장에서는 발전 가능성이 있는 분야에 국가예산을 더 배분할 수 있는 효율적인 예산수립이 가능하게 한다. 본 연구는 정보통신기술(Information and Communication Technology: ICT) 분야의 제품 및 서비스에 대해서 과거의 시계열 자료를 이용하여 시장 성장곡선을 도출하고, 성장패턴이 비슷한 그룹으로 분류하여, 산업 내 시장에 대해 이해하고, 제품들의 미래 전망을 예측하는 데 목적이 있다. 다양한 아이템들을 통일되고 일관적인 방법으로 예측하기 위하여, 로지스틱 모형, 곰페르츠 모형, Bass 모형의 세 가지 전통적인 성장모형과 로지스틱 모형이나 곰페르츠 모형에서 도출되는 잠재시장 크기를 Bass 모형에 결합시킨 두 가지 하이브리드 성장모형을 개발하여 비교 분석하였다. 데이터 설명력이 우수한 로지스틱 + Bass 모형을 최적의 모형으로 선정하여 ICT 제품 및 서비스들 각각의 시장 성장곡선 모수를 확인하였다. 도출된 모수를 데이터로 하여, 자기조직화 지도 알고리즘을 통해, 5개의 의미 있는 영역으로 구분된 시장 성장패턴 지도가 구축되었는데, 각 영역별로 차별화된 특징과 성장패턴을 가지고 있었다. 본 연구에서 제안한 프로세스 및 시스템은 산업 시장 분석 시스템의 수요 예측 기능으로 활용될 수 있으며, ICT 산업뿐만 아니라 다양한 산업 및 분야에도 적용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제40권5호
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• pp.451-462
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• 2020

과학 교수학습에서 온라인 학습 환경이 확대됨에 따라 모바일 테크놀로지를 활용한 학습 활동이 많은 관심을 받고 있다. 학습자 주체성(learners' agency)의 발현을 지원해 줄 수 있는 모바일 테크놀로지는 ICT 활용 교육의 핵심적 도구가 될 수 있다. 본 연구에서는 2011년부터 2020년 4월까지 국내에서 발행된 학술지 게재논문 중 과학 교수학습에서의 모바일 활동에 관한 연구 문헌 22편을 연구 대상으로 선정하였다. 이에 대해 모바일 활동 유형을 분류하고 유형별 학습자 주체성 발현에 대한 지원 관련성을 분석하였다. 첫 번째 단계로, 국내 과학 교수학습의 모바일 활동 분석을 위해 Suárez et al. (2018)의 분류 틀을 수정·보완하여 제시하고, 이를 바탕으로 모바일 활동 유형을 분류하여 살펴보았다. 다음 단계로, 과학 교수학습의 맥락에서 학습자 주체성의 여섯 가지 측면('목표', '내용', '행동', '전략', '반성', '모니터링')의 발현과 모바일 활동 유형('내용 접근', '자료 수집', '동료 간 의사소통', '상황적 지원')의 지원 관련성을 분석하였다. 첫 번째 결과로, 과학 교수학습에서 나타난 모바일 활동의 모습은 기존의 전통적 수업에서 벗어나 학생 중심 수업으로 변화하고 있다는 것을 보여주었다. 이는 모바일 활동을 통해 학생들이 학습에 능동적으로 참여하며 학습의 주체가 되는 기회를 제공받을 수 있다는 점을 말해준다. 두 번째 결과로, 학습자 주체성 각 측면의 발현이 어떤 모바일 활동 유형에 의해 주로 지원되고 강화되는지를 확인할 수 있었으며, 일반적인 교수학습 상황에서 나타나기 어려운 학습자 주체성의 측면이 모바일 활동을 통해 지원될 수 있는 가능성을 확인하였다. 한편, 학습자 주체성의 발현과 모바일 활동의 지원을 과학 교수학습의 맥락을 고려하여 살펴보아야 할 필요성도 드러났다. 이를 종합하여 미래과학 교육에서의 모바일 테크놀로지 활용과 학습자 중심 교육으로의 변화를 위한 시사점을 살펴보았다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.46-52
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• 2017

최근 ICT 및 IoT 제품의 활용 분야가 다양화 되면서 오픈소스 소프트웨어의 활용 분야가 컴퓨터, 스마트폰, IoT 디바이스 등 다양한 기기와 환경에서 활용되고 있다. 이처럼 오픈소스 소프트웨어의 활용분야가 다양해짐에 따라 오픈소스의 보안 취약점을 악용하는 불법적인 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 시큐어 코딩을 위한 도구나 프로그램이 출시되고 활용되고 있지만 여전히 많은 취약점들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 안전한 오픈 소스 소프트웨어 개발을 위해 오픈 소스의 취약점 분석 결과에 의한 이력과 패턴을 지속적으로 학습하여 신규 취약점 분석에 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구를통해 취약점 이력 및 패턴 학습기반의 취약점 분석 시스템을 설계하였으며, 프로토타입으로 구현하여 실험을 통해 시스템의 성능을 평가하였다. 5개의 취약점 항목에 대해 평균 취약점 검출 시간은 최대 약 1.61sec가 단축되었으며, 평균 검출 정확도는 약 44%point가 향상된 것을 평가결과에서 확인할 수 있었다. 본 논문의 내용 및 결과는 소프트웨어 취약점 연구 분야에 대한 발전과 소프트웨어 개발자들의 취약점 분석을 통한 시큐어 코딩에 도움이 될 것을 기대한다.