자율무인잠수정은 해수면탐사선에 비해 해저면에 더 가까이 접근할 수 있는 장점을 제공한다. 수심자료, 해저면 물질 정보와 해저면 하부 영상을 얻기 위해서는 자율무인잠수정에 탑재된 다중빔음향즉심기, 해저면영상탐사기 및 천부지층탐사기 등이 유용하게 사용된다. 일본해양연구개발기구는 3000m급 자율무인잠수정 우라시마를 개발하였다. 잠수정의 전력공급용 연료전지시스템의 공학적 개발과 시험과정을 거쳐 우라시마에는 신형 리튬이온전지 시스템이 설치되었다. 잠수정은 초기 공학적인 업무에서 과학적 사용 목적으로 개량되었다. 다양한 과학장비들이 추가되었고 2006년부터 과학적인 목적의 임무수행을 위한 잠항시험이 수행되었다. 2007년 시험운항에서 일본 기이반도 해역 북구마노분지 부근에서 우라시마의 해저면영상탐사기와 천부지층탐사기를 이용하여 고해상 음향영상자료를 획득하였다. 후방산란강도 도면에서는 많은 암설류가 확인되었고, 천부지층탐사단면에서 연구해역의 북동쪽 끝 부근의 하부구조가 확인되었다. 이러한 특징은 최신 선상지의 형성과 관련된 구조를 암시한다. 그러나 남서 해역에서는 해저면 하부 ~20 ms 부근에서 강한 반사층이 존재하는데, 이는 삭박특징으로 해석되며 현재는 더 젊은 해저 퇴적물로 덮여있다. 잠수정의 성능은 지속적으로 향상되고, 우라시마를 활용하여 많은 유용한 결과가 얻어질 것으로 기대된다.
본 연구는 인터넷을 이용한 수업에서 학생들이 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 교사용 컴퓨터에서 발견하여 차단함으로써 수업의 효율성을 높이고, 교사가 의도하는 방향으로 수업을 진행할 수 있는 프로그램의 개발에 목적이 있다. 본 연구의 결과를 이용하면 수업과 관련되지 않은 웹 사이트에 접속하는 것을 방지하기 위하여 랜(LAN) 전원을 차단하고 수업하는 기존의 방법 대신 교수 매체로서 인터넷을 효과적이고 안전하게 사용할 수 있다. 관련 연구는 한 개의 호스트(host)만 감시하고 접속을 차단하는 반면에 본 연구에서 개발한 프로그램은 접속해 있는 모든 호스트들을 감시하고 차단할 수 있다. 본 연구에서 제안한 프로그램은 소규모 네트워크 환경에 설치된 리눅스(linux) 운영체제에서 개발되었다. 개발된 프로그램은 5가지 기능을 포함하고 있다. 도메인 네임(domain name)에서 IP(internet protocol) 주소로 변환하여 파일로 저장하는 변환 기능, 인터넷을 사용할 준비가 되어 있는 학생 컴퓨터를 탐색하여 파일로 저장하는 탐색기능, 패킷(packet)을 캡쳐(capture)하여 패킷의 정보를 표현해주는 패킷 캡쳐 기능, 캡쳐된 패킷 정보와 차단 목록 데이터를 비교하는 비교기능, 그리고 차단 목록과 캡쳐된 패킷 정보가 일치할 경우 네트워크 접속을 차단하는 기능으로 구성되어 있다. 개발된 프로그램을 사용하면 네트워크를 통과하는 모든 패킷(packet)을 실시간에 정확하게 캡쳐 할 수 있고, 불량 사이트에 학생이 접근하는 경우 교사의 컴퓨터 화면에 관련 내용이 표시된다. 따라서 교사는 관련 내용을 실시간으로 확인하고, 불량 사이트에 대한 접속을 차단할 수 있다. 본 연구에서 개발된 프로그램은 초 중등학교와 같은 소규모 네트워크에 적용가능하며, 교사와 학생, 학교차원의 수업 관리와 컴퓨터 실습실 관리의 효율성을 향상시킬 것이다.
영재교육 프로그램은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 종합적인 역량을 지닌 인재를 요구하는 4차 산업혁명 시대에 맞게 핵심역량 중심 프로그램으로 개편되었다. 이에 영재교육종합데이터베이스(GED)에서 제공하는 역량중심 초등과학 영재교육 프로그램은 2015 개정 과학과 교육과정의 과학적 사고력, 과학적 탐구능력, 과학적 문제해결력, 과학적 의사소통 능력, 과학적 참여와 평생 학습 능력의 5가지 핵심역량에 따라 개발이 이루어졌다. 본 연구는 GED에서 제공하는 역량중심 초등과학 영재교육 프로그램 중 지구과학 영역에 초점을 두어 개발된 3개의 프로그램에 과학과 핵심역량이 어떻게 나타나고 있는지 정량 분석 및 정성 분석하고 논의한다. 이 연구가 영재수업에 역량중심 지구과학 영재교육 프로그램을 활용하고자 할 때, 학생들이 길러졌으면 하는 핵심역량에 따라 주제를 선정하는데 지침이 되고자 한다. 또한, 앞으로의 역량중심 지구과학 영재교육 프로그램 개발이 나아가야 할 방향을 제시하는데 도움을 주는 목적으로 한다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 역량중심 지구과학 영재교육 프로그램에서는 과학적 의사소통 능력과 과학적 사고력의 반영 비율이 가장 높고, 과학적 탐구 능력, 과학적 문제해결력 순이며, 과학적 참여와 평생학습능력은 상대적으로 반영 빈도가 낮다. 둘째, 역량중심 지구과학 영재교육 프로그램에서 하나의 활동이 여러 핵심역량을 포함하는 경우가 많다. 본 연구가 영재수업에 역량중심 지구과학 영재교육 프로그램을 활용하고자 할 때, 학생들이 길러졌으면 하는 핵심역량에 따라 주제를 선정하는데 도움이 될 정보를 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한, 역량중심 지구과학 영재교육 프로그램을 개발할 때 반영 빈도가 낮았던 역량을 보완함으로써, 영재 학생들이 영재교육 프로그램으로 과학과 핵심역량을 골고루 함양할 수 있을 것이라 기대한다.
농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.
융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).
빈부 격차가 커지는 고도 산업사회의 진입에 따라 인간의 안전에 대한 요구와 욕구는 양적인 급속한 팽창과 함께 다양화 되고 고급화 되고 있다. 따라서 민간 경호경비 산업분야의 시장 전망은 매우 밝을 것으로 예상된다. 그러나 우리나라 민간 경호경비업체는 영세할 뿐만 아니라 경영 전략적 사고의 부족으로 새로운 시장기회를 확보하기 위한 전략적 방향성을 찾는 것에 어려움을 겪고 있다. 따라서 우리는 경영전략 이론을 바탕으로 구조화된 의사결정 방법인 AHP 방법을 활용하여 우리나라 민간경호 산업의 발전 방향을 제시하고자 한다. 자원기반 이론은 경영전략 이론의 중요한 이론 중에 하나로 기업의 성과는 기업이 가지고 있는 독특한 자원에 의해 결정된다는 이론이다. 자원기반 이론을 적용하여 기업의 전략적 방향을 설정할 수 있는데, 그 방법은 기업이 가지고 있는 독특한 자원과 핵심역량을 분석하고, 이를 반영하여 기업의 전략적 방향을 설정하는 것이다. 이 방법과 이론은 1990년대 이후 그 유용성이 실증적으로 많이 검증이 되어왔다. 우리는 자원기반 이론을 활용하여 민간 경호경비 기업의 경영전략을 수립하기 위한 기본 절차를 수립하고 그 전략적 방향을 정립하였다. 우리는 민간 경호경비 기업의 공공기관과 대비한 경쟁력 있는 자원, 핵심 역량, 전략을 추출 위해서 AHP 방법을 사용하였다. AHP 방법론은 비구조화 된 문제를 전문가의 지식을 계량화하여 의사결정에 이용하는 방법이다. 이 방법은 학술적 연구는 물론 실제 기업 내에서의 많은 경영의사결정 문제를 수행하여 그 유용성이 검증된 방법이다. 우리는 이를 위해 학계, 업계, 연구계의 전문가 11인에게 데이터를 확보하였고, 이를 통해 민간 경호경비 기업이 공공기관과 대비하여 차별적인 자원, 역량, 그리고 전략적 방향성을 도출하였다. 우리는 이를 통해 민간 경호경비 기업의 공공기관과 차별화된 자원은 무형자원이며 그 중에서도 특히 관계자원, 고객정보자원, 기술자원 등이 중요한 자원으로 분석되었다. 반면, 설비자원, 재무자원, 유통망자원 등 유형 자원은 상대적으로 부족한 것으로 분석되었다. 또한 핵심역량으로는 마케팅 및 영업역량과 신제품 개발역량이 중요한 역량으로 분석되었다. 그리고 이러한 자원과 역량을 고려한 전략적 자원으로는 특정 시장에 집중하는 집중화 전략이 채택되었다. 집중화 전략은 특정고객에 집중하여 총력적으로 마케팅활동을 통해 수익을 창출하는 전략으로 규모가 작은 중소기업에 적합한 전략이다. 따라서 민간 경호경비 기업은 새로운 시장을 개척하고 이에 적합한 상품을 개발하며 고객과의 지속적인 마케팅활동을 하는 것이 매우 중요한 과제라 하겠다. 또한 장기적으로 민간 경호경비 기업의 마케팅 역량 강화를 위한 인적인 보강도 지속적으로 요구된다.
컴퓨팅 사고(computational thinking)는 2015 개정 과학교육과정 및 미국의 차세대 과학교육표준(NGSS)에서 새로운 탐구 기능 혹은 역량으로 제시되고 있다. 특히, 2014년부터 교육부가 소프트웨어 교육을 필수화함에 따라 컴퓨팅 사고에 관한 관심은 더욱 커지고 있다. 그러나 과학교육 분야에서 컴퓨팅 사고를 어떻게 접목할 것인가에 대한 논의는 아직 부족한 실정이다. 이에, 본 연구에서는 다양한 관련 분야의 문헌 분석을 통해 컴퓨팅 사고 요소들을 과학 탐구에 접목하는 방안을 마련하고자 하였다. 이를 위해 먼저 컴퓨팅 사고의 요소에 대한 여러 정의를 정리하였고, 이를 활용한 모형을 개발하기 위해 일반 문제해결 과정과 과학적 탐구과정들을 종합적으로 분석하였다. 마지막으로 컴퓨터 과학 분야에서 문제해결에 접목한 사례들과 비교하여 컴퓨팅 사고 기반 과학 탐구(CT-SI) 모형의 요소들을 정리하였다. 정리된 요소들을 이학 전문가들에게 제공하여 각 분야의 연구 과정과 컴퓨팅 사고 요소들을 접목하여 설명하게 한 후, 이를 기반으로 문제발견형 CT-SI 모형과 문제해결형 CT-SI 모형을 개발하였다. 개발된 두 모형은 이학 전문가들에 의해 모형의 단계가 각 분야의 연구에 활용 가능하다고 검토받았으며, '문제발견형'은 과학 연구 과정에서 정보를 선별하고 문제를 분석하는 과정과 이론적 연구에서 근거를 기반으로 하는 추론 연구 과정에 적합하다고 응답하였다. '문제해결형'은 과학의 일반적인 연구 과정 및 공학설계를 활용한 공학적 문제해결과정에 적합하다고 응답하였다. 또한, 현장 교사 2인에 의해 중고등학교 현장 탐구 수업에 적용 가능함을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 모형은 다양한 과학 교과의 탐구 활동과 연계할 수 있으며 이를 통해 2015 개정 교육과정에서 제시하고 있는 '자료의 수집, 분석 및 해석', ' 수학적 사고와 컴퓨터 활용' 역량을 길러줄 수 있을 것이다.
오늘날 의료영상매체의 획기적인 발전으로 각 병원에서 최신 의료장비를 도입함으로써 첨단화, 디지털화로 급변하는 추세이다. 이러한 움직임에 발맞추어 방사선 종양학과에서도 CR system을 도입하여 film system의 단점을 보완하고 병원에서 사용하고 있는 Picture Archiving and Communication System(PACS)과 Electronic Medical Record (EMR) , 그리고 Radiation therapy Treatment Planning system(RTP)의 network를 원활히 하여 업무효율 증대 및 환자에 대한 의료의 질 개선과 서비스 향상을 이루고자 하고 있는데, 방사선 종양학과의 Computed Radiography system(CR system)을 이용하여 PACS에 통합한 사례를 소개하고 그 유용성을 평가하고자 한다. 의료용 선형가속기인 MEVATRON-MX를 이용하여 현재 시행하고 있는 정도관리 중 Gantry, Collimator Star Shot, Light vs. Radiation Field Accuracy, HDR QA(Dwell position accuracy)를 시행하여 PACS 상에 구현하였고 모니터 상에서 디지털 영상을 통한 QA가 가능한지 확인하였다. 또한, 현재 S병원에서 사용 중인 Operation Control System(OCS)과 연동하여 치료에 필요한 코드를 각각의 치료에 부과하여 네트워크로 연결, CR상에 입력한 order가 나타나도록 하였으며, Planning System인 Pinacle과 PACS상의 지원 data 오류를 해결하여 PACS 상에서도 Planning 영상을 볼 수 있도록 하였다. CR system을 이용하여 L-gram, simulation image, planning image를 병원 내 어느 곳에서나 영상을 조회하고 볼 수 있게 PACS에 통합 구축되어있다. Filmless 환경에서 Dosimetry용 IP를 이용하여 Light/Radition field size 일치, gantry rotation axis의 정확성, collimator rotation axis의 정확성, brachy therapy의 Dwell position check등 QA의 시행이 가능하였다. CR system을 이용하여 방사선 종양학과에서 얻어지는 영상을 PACS에 통합함으로써 작업시간 단축과 그에 따른 불필요한 인력소모의 감소 등으로 인하여 업무효율이 증대되었지만 향후 환자정보에 대한 보안을 필요로 한다.
화장품 내용물의 모니터링이 가능한 화장품 스마트 패키징을 제작하기 위하여 화장품 업계 실무자를 대상으로 경험 및 선호도를 조사하였다. 대부분의 설문자가 화장품 사용 시 유통기한 준수를 위해 기한을 확인하며, 보관환경에 의한 화장품 내용물의 변질이 빈번한 것을 확인하였다. 설문조사 결과를 바탕으로 보관환경의 온·습도, 사용빈도, 유통기한, 내용물 제조성분 표시기능을 추가하여 센서·PCB 및 모바일 어플리케이션을 제작하였으며, 기능의 작동성을 확인하였다. 제작한 센서의 고온, 상온, 저온의 3가지 환경조건에서의 작동성능을 확인한 결과, 온도 및 습도가 (±3)℃, (±5)%R.H. 이내로 작동하였고, pH는 (±1) 이내로 측정되어각 환경조건에서 설정한 기준치 이내로 정상 작동하는 것을 확인하였다. 제작한 센서 및 PCB를 적용할 수 있는 스마트 화장품 용기를 설계, 디자인하였고, 제작한 스마트 화장품 용기의 내구성을 확인하였다. 비교적 부피가 큰 센서를 적용하기 위하여 크래들 형태를 적용하였으며, 내용물 용기에 회전토출방식을 적용하여 밀폐성을 높였다. 제작한 화장품 용기의 감압누설, 내열성, 내한성, 낙하, 크로스컷트 시험 결과, 각 시험 후 용기의 변형, creep 현상, 분리, 균열, 파열, 변색 등의 손상이 발생하지 않았으며, 누설 및 작동불량이 발생하지 않았다. 본 연구에서 개발한 화장품 스마트 패키징 용기, 센서 및 어플리케이션을 통해 화장품의 보관환경, 사용빈도 등을 측정할 수 있었고, 측정 정보를 용기의 색변화 및 어플리케이션을 통해 효율적으로 소비자에게 전달할 수 있을 것으로 사료된다. 소비자 UI/UX 디자인 개발을 통한 어플리케이션 및 용기에 대한 연구가 추가적으로 이루어진다면, 상용화를 통한 다양한 화장품 제품군에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 10 조 (KISTI의 의무)
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하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.