오늘날 환경의 변화가 매우 빠르고 복잡하기 때문에, 기업들은 내부 R&D만 수행하여 생존하거나 지속적인 경쟁우위를 확보하기는 어렵다. 이에 따라 개방형 혁신에 관한 패러다임이 강조되고 있으며, 다양한 산업들에서 외부 R&D의 비중이 점점 증가하고 있다. 본 연구는 과학기술정책연구원(STEPI)에서 수행한 한국기업혁신조사(KIS)의 데이터를 통해 개방형 혁신을 분석하였다. 한국의 제조업에 해당하는 기업들을 중심으로 개방형 혁신의 비중을 확인하였고, 개방형 혁신과 혁신 성과 간의 관계를 분석하였다. 분석 결과, 개방형 혁신은 과거에 존재하지 않았던 새로운 패러다임이 아닌 것을 확인하였다. 또한 정부지원제도의 활용은 혁신 성과에 긍정적인 영향을 미친 반면, 외부 R&D의 활용은 관리의 어려움으로 인해 혁신 성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 향후 기업들이 혁신 활동을 수행할 때 전략적인 방향을 마련하거나 의사결정을 지원하는데 기여할 수 있을 것이다.
인터넷의 영향으로 프라이버시에 대한 여러 관점 중 정보적 관점의 프라이버시에 대한 논의가 활발해지기 시작하였다. 사회과학 연구에서는 주로 정보 프라이버시 염려에 미치는 영향 요인과 이에 따른 행태 변화에 주목해 왔다. 그러나 기존 연구들은 대부분 일관된 결과를 제시하지 못하거나 기업의 정보 수집 행태를 주로 논의하고 있어 개인적 성향 및 행태적 요인과 정보 프라이버시 염려의 관계를 충분히 논의하지는 못하였다. 따라서 본 연구에서는 정보통신정책연구원이 제공하는 대규모 데이터를 활용하여 기존 연구들이 논의해 온 개인적 특성과 개인이 인지하고 있는 정보 프라이버시 염려의 관계를 보다 명확히 살펴본다. 연구 결과에 따르면 학력과 소득 수준이 정보 프라이버시 염려에 미치는 영향은 유사한 반면 성별과 나이는 기존 연구들과 다른 관계를 보여주는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 논의에 대한 재검토를 통해 실증 분석 결과를 일반화하고 새로운 논의 주제를 탐색하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구의 목적은 논리모델을 통해 다문화학생 멘토링 사업의 효과를 검증하는데 있다. 연구대상은 2014년 다문화 멘토링 사업에 참여한 I 대학교 멘토 40명에게 논리모델의 투입, 활동, 산출, 성과 등 네 단계에 따라 구성된 혼합형 질문지로 조사하여 내용분석 및 분류분석을 활용하여 자료를 분석하였다. 연구결과 첫째, 투입단계에서 멘토링 프로그램 홍보, 선발과정, 매칭 방법, 사전교육, 활동비 등에 대해 대부분 적당하다고 응답하였다. 둘째, 활동단계를 보면 멘토와 멘티의 첫 만남은 교사와 함께 이루어진 것으로 나타났다. 그리고 멘토링 활동은 80%가 학습지도로 진행되었으며, 인성지도와 체험활동이 부족한 것으로 나타났다. 셋째, 산출단계에서는, 대부분의 멘토가 멘토링 활동 시간, 기간, 장소가 적당하다고 응답했다. 마지막으로, 성과단계는 멘토와 멘티의 인지적, 정서적, 행동적 측면에서 향상된 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 멘토링 사업에 대한 체계적인 효과 검증이 가능하고, 향후 진행하게 될 사업을 위한 개선점을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
최근 다양한 가상현실 구현 장치 중 HMD(Head Mounted Display) 기반의 가상현실 구현 기술이 주목받고 있다. 전 세계의 주요 IT관련 회사들의 VR(Virtual Reality) HMD의 연구 개발의 참여로 VR HMD의 대중화 가능성을 높게 평가받고 있다. 특히, 높은 스마트폰 보급률에 따라 스마트폰을 활용하는 VR HMD 제품의 수요가 늘어나고 있으며, 이에 따라 스마트폰 환경에서의 고품질 가상현실 콘텐츠 제작이 요구되고 있다. 본 논문은 VR HMD에서의 스테레오스코픽 3D 깊이 값 적용에 연구 목적을 둔다. 이를 위해 VR HMD의 파라미터 값을 측정하고, 측정한 값을 바탕으로 광학 시스템을 분석하였다. NPP(Native Pixel Parallax) 계산을 바탕으로 좌/우 영상의 시차에 의해 가상 깊이로 환산하였다. 환산된 깊이 값을 적용한 스테레오스코픽 이미지를 제작하고, VR HMD에서 적용하였다. 본 논문은 가상현실 내의 깊이 값을 구현하는 고품질의 VR HMD 콘텐츠 제작 분야에 정량적 자료로 활용될 것으로 기대된다.
무인항공기는 조종사 없이 자율적으로 비행하는 동력 비행체를 이야기한다. 최근 무인항공기는 동영상 촬영, 항공사진측량 등 다양한 분야에 적용이 되고 있으며 특히 공간정보 관련 분야에서 무인항공 사진측량 기술은 자료 취득의 신속성과 경제성 때문에 많은 주목을 받고 있다. 하지만 무인항공측량 기술에 대한 분석적인 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 무인항공측량을 위한 장비에 대한 조사를 수행하고 지형모델 및 정사영상을 효과적으로 생성하기 위한 무인항공측량 기술과 트랜드 분석을 수행하였다. 연구를 통해 회전익 및 고정익 무인항공기의 특징 및 활용분야를 파악하였다. 또한 무인항공측량의 공정에서 새로운 측량방법을 적용하여 개선할 수 있는 방법을 제시하였다. 향후 지형모델 및 정사영상 제작을 위한 무인항공측량에 대한 분석적인 연구가 이루어진다면 공간정보 관련 산업의 효율성이 크게 증대될 것으로 기대된다.
스마트 홈 분야가 주목받고 있음에 따라 하나의 컨트롤러로 다양한 전자제품을 통합적으로 제어하기 위한 연구가 진행되어 왔다. 기존 연구들은 별도의 범용 컨트롤러나 리모컨 역할을 하는 애플리케이션을 개발하고 제품별 제어 화면을 구성하여 전자제품을 제어하는 방식이다. 그러나 이러한 방식들은 전용의 컨트롤러를 개발해야 하고 전자제품마다 별도의 제어 화면을 구성하여 전자제품을 제어하기 때문에 다양한 전자제품을 제어하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 웹 기반의 원격제어 플랫폼을 제안한다. 다양한 전자제품의 사용자 인터랙션을 분류하여 여러 장치에서 적용 가능한 범용 사용자 인터페이스를 정의하고 API로 구현한다. 제안하는 API를 IPTV와 자동차 내비게이션 장치에 적용하여 웹 브라우저만 있으면 제어가 가능함을 확인한다. 또한, 연속적인 제어 요청을 효율적으로 처리하기 위하여 다수의 제어 요청을 그룹핑하는 기법을 제안하고 응답시간과 데이터 사용량의 개선을 확인한다.
본 논문에서는 임베디드 시스템에 적용 가능한 웹소켓 서버의 스레드 풀 관리 기법을 제안한다. 웹소켓은 동적인 웹을 구성하기 위하여 제안된 기술로서, HTML5와 jQuery를 이용하여 구성한다. 동적인 웹을 구성하기 위하여 Apache, Oracle등에서 다양한 연구가 진행되어 오고 있다. 기존의 웹 서비스 시스템은 대용량, 고성능의 하드웨어 사양을 필요로 하며, 임베디드 시스템에 적용하기엔 부적합하다. HTML5와 jQuery로 구성된 Node.js는 오픈소스로 구성된 대표적인 웹소켓 서버이며, 단일 스레드로 이루어진 자바스크립트 기반의 웹 어플리케이션이다. 이러한 Node.js는 임베디드 시스템에 적용하여 고속의 데이터를 처리하기에는 성능상의 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 스레드 풀로 운영되는 웹소켓 서버를 구성한다. 제안하는 웹소켓 서버의 스레드 풀은 비트 레지스터를 기반으로 관리되며, 임베디드 시스템에 적합하도록 구성한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 네트워크 성능 테스트 도구인 JMeter를 이용한다.
최근 수년간 국내 공과대학에서는 21세기 지식 정보화, 세계화 시대에서 대외적인 경쟁력을 갖고 능동적으로 대처함으로써 지속적 국가발전의 주축이 될 고급 인력을 배출하기 위하여 공학교육의 수준을 국제적인 기준에 뒤지지 않도록 향상시켜야 하는 시대적 요구에 부응하여, 이러한 상황을 능동적으로 대처하고 지속적으로 공학교육 수준의 질을 국제적 기준에 맞추기 위해 계속적으로 노력하고 있다. 이에 공학교육인증제(ABEEK)를 시행함에 있어 공학교육의 나아갈 방향을 모색하고 구체적인 공학교육과정을 정립하는 것과 관련하여 공학적 관점 뿐 아니라 학제적 관점을 접목시키는 이론적, 경험적 연구 활동들을 수행하고 있다. 본 연구에서는 목원대학교 공과대학의 예를 들어 공학인증을 대비한 지방 사립대학교 공학교육의 현황을 AS-IS 와 TO-BE 모델 기법을 적용하여 조사하고 분석하였다. 제안된 분석은 지방 사립대학교의 현황을 현실적으로 파악하도록 하고, 성공적인 공학인증을 받을 수 있는 자료가 된다.
많은 양의 데이터 기반으로 학습하는 neural network 중 이미지 분류나 음성 인식 등에 사용되어 지고 있는 CNN(Convolution neural network)는 현재까지도 우수한 성능을 가진 구조로 계속적으로 발전되고 있다. 제한된 자원을 가진 임베디드 시스템에서 활용하기에는 많은 어려움이 있다. 그래서 미리 학습된 가중치를 사용하지만 여전히 한계점이 있기 때문에 이를 해결하기 위해 GPU의 범용 연산을 위해서 사용하는 GP-GPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units)를 활용하는 추세다. CNN은 단순하고 반복적인 연산을 수행하기 때문에 SIMT(Single Instruction Multiple Thread)기반의 GPGPU에서 스레드 할당과 활용 방법에 따라 연산 속도가 많이 달라진다. 스레드로 Convolution 연산과 Pooling 연산을 수행할 때 쉬어야 하는 스레드가 발생하는 데 이러한 문제를 해결하기 위해 남은 스레드가 다음 피쳐맵과 커널 계산에 활용되는 방법을 사용함으로써 연산 속도를 증가시켰다.
이 논문에서는 국내 라디오 이용 현황을 영국, 미국 등 국외 비교하였다. 비교 결과 영국, 미국의 라디오 이용률이 모두 90% 전후로 높게 나타났으나, 국내는 21.7%로 매우 낮은 것이 확인되었다. 또한 영국, 미국은 라디오 방송이 재난 시 재난경보 메시지를 전달하기 위한 중요 매체로 인식되어 있으나, 국내는 재난상황에서 라디오 방송의 중요성이 0.7%로 평가되어 그 중요성이 간과되고 있음을 확인하였다. 그리고 국내 라디오 방송 이용률을 올리기 위한 방안들로 '라디오 수신율 제고 등 서비스 품질 개선', '재난경보 매체로서의 라디오 방송의 중요성 인식 개선', '디지털 라디오 도입' 및 'FM 라디오 데이터 방송 도입' 등이 제시되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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