최근 확장현실(XR) 기술의 비약적인 발전으로 확장현실(XR) 기술을 활용한 교육훈련체계 개발 및 활용이 크게 늘고 있다. 특히 군사훈련 및 대테러 훈련과 같이 큰 위험성을 동반하고 많은 비용이 발생하는 분야에서는 확장현실(XR) 기술을 활용해 실제 훈련과 유사한 훈련환경을 조성함으로써 훈련성과는 높이고, 훈련에 소요되는 비용은 줄이며, 실제훈련에서 발생할 수 있는 안전사고의 위험을 최소화할 수 있는 확장현실(XR) 기반 모의훈련체계가 대안으로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 육군사관학교 주관의 콘소시움에서 기(旣)개발한 5G 기반 증강현실(AR) 통합 지휘통제플랫폼을 기반으로 대한민국 경찰의 테러상황 대응 능력을 향상시키기 위한 확장현실(XR) 기반 초실감 대테러 교육훈련체계 구축방안 및 효과 검증방안을 제안한다. 제안하는 체계는 초실감 콘텐츠 및 훈련 시나리오를 바탕으로 대테러 능력향상을 위한 개인 및 팀 단위 가상훈련이 가능하고, 나아가 모의훈련장 및 실제 작전현장과 연계하여 현장 지휘통제소로도 즉시 활용이 가능하다.
본 논문에서는 상호작용을 갖는 다중 리더들과 단일 추종자를 위한 협력 제어 문제를 고려한다. 리더들은 제어 가능하고, 추종자는 모든 리더들과 상호작용을 갖고 상호작용에 의하여 제어된다. 따라서 리더들을 제어함으로써 일치를 달성하는 협력 제어문제를 연구한다. 리더들과 추종자는 각 일차 적분기와 이차 적분기로 모델링되고 상호작용에 비선형성이 존재한다고 가정한다. 리더들은 추종자 사이의 상호작용만을 측정할 수 있고 이웃한 리더들과 측정된 정보를 교환할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 측정된 상호작용에 대한 정보와 속도 일치를 위한 가상의 속도 변수에 대한 정보교환을 이용하여 일치 기반의 협력 제어 알고리즘을 제안한다. 라살레 불변의 법칙을 기반으로 에이전트들의 공통 상태로의 수렴을 해석한다. 마지막으로 이론적 결과들을 검증하기 위하여 수치적 예제를 제공한다.
VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.
국가물관리기본법에 의거하여 통합물관리 정책에 부합하는 농어촌용수 계획 및 관리를 위해 유역 및 용수구역 단위의 농업용수 공급 및 수요 분석이 요구되고 있다. 현재 농업용수는 개수로 방식 용수공급체계 및 수문 직접조작에 의한 용수배분체계로 공급량 대비 사용량의 비율이 48%에 불과하다. 또한, 농경지 상류와 하류의 공급량 차이가 크게 발생하며, 경지면적 감소가 공급 필요량 감소로 연결되지 않는다. 농업용수의 경우 기존 국가유역수자원 모델 (K-WEAP, MODISM)을 통한 물수지 분석시 순물소모량 개념의 회귀수량 산정으로 공급량과 회귀량의 왜곡이 발생하고 있으며, 이에 따른 공급량 왜곡, 유역내 복잡하고 다양한 농업용수 공급체계를 하나의 가상저수지로 단순화함으로서 유역내 들녘별 농업용수 과부족 분석 불가능, 하천과 저수지 공급 우선순위 현장과 불일치 등 농어촌용수구역의 특성 및 실제 현장을 반영하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 기존 물수지 분석 모델을 개선하기 위한 농업용수 유역 물수지 분석 모델의 방법론을 제시하고 시범지역 적용을 통한 검증 및 적용성을 평가하고자 한다. 경기 안서 농촌용수구역을 대상으로 농어촌공사 및 지자체 관리 저수지, 양수장, 취입보, 관정 등 총 106개 개별 시설물 자료를 구축하였으며, 39개 지구로 세분화하였다. 한국농어촌공사의 계측 공급량 기반 수요량 및 개별 시설물에 대한 물수지 분석 후 지구 단위, 소유역 단위, 표준유역 단위의 상하류 및 시설물을 연계한 유역 물수지 모델을 제시하고자 한다.
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.
본 연구는 'ICT를 활용한 구체적 사회복지교육은 무엇이며, 이러한 교육은 교육적 효과성이 증명되었는가?'를 검증하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해 DBPIA, Kiss, EBSCO를 기반으로 사회복지교육, social work education, ICT, computer simulation, virtual reality or augmented reality 등의 키워드로 2016년 1월부터 2022년 7월까지의 논문을 검색하였다. 국내 database에서는 관련논문이 검색되지 않았으나 EBSCO를 통해 총 75편의 논문이 검색되었다. 이를 3가지 기준을 통해 선별하여 총 13편의 논문이 본 연구분석에 활용되었다. 이렇게 선별된 논문을 다음의 9가지 기준으로 내용분석하였다: 연구국가, 교육대상(학부/대학원생 등), 교육목표, 교육내용, 적용된 교육이론, 교과목명 또는 유형(교과/비교과형태), 평가방법, 평가결과와 활용된 소프트웨어나 관련기기. 연구 분석결과, VR, Second Life, PeopleSIM, 자체개발 앱 등을 통해 사회복지교육을 진행하였고 대부분의 연구에서 몰입감, 학생 만족도, 지식향상 등의 효과성이 증명되었다. 이를 바탕으로 국내에 거의 전무한 사회복지교육에서 ICT의 활용 가능성에 대한 대안을 제시하였다.
본 연구는 딥러닝을 위한 비선형 변환 접근법을 사용하여 Single-lap joint의 접착 영역을 조사하기 위한 진동 응답 기반 탐지 시스템을 제시한다. 산업 혹은 공학 분야에서 분해가 쉽지 않은 구조 내에 보이지 않는 부분의 상태와 접착된 구조의 접착 부위 상태를 알기 어려운 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 비선형 변환을 이용하여 기준 시편의 진동 응답으로 다양한 시편의 접착 면적을 조사하는 탐지 방법을 제안한다. 이 연구에서는 CNN 기반 딥러닝으로 진동 특성을 파악하기 위해 비선형 변환을 적용한 주파수 응답 함수를 사용했고 분류를 위해 가상의 스펙트로그램을 사용했다. 또한, 제시된 방법을 검증하기 위해 알루미늄, 탄소섬유복합재 그리고 초고분자량 폴리에틸렌 시편에 대한 진동 실험, 분석적 해, 유한요소해석을 수행했다.
본 연구에서, MEC(: Multi-access Edge Computing)가 Wave, Lte, 5G 망에서 V2X(: Vehicle to Everything) 를 적용한 자율 자동차의 다양한 시험을 위해서 Cloud 서비스망 구성이 제안되고, MEC App(:Application)은 특정 지역에서 두 가지 도메인(사업자(KT, SKT, LG U+), 망 형태(Wave, LTE(3G 포함), 5G))의 V2X 서비스 기능 시험 검증을 적용하였다. 국내 운영업체(SKT, KT, LG U+ 그리고 Wave)의 4G 망에서, MEC는 독립적인 망 기능을 가져가기 위한 목적으로 V2X 기능 블록과 Traffic Offloading을 통한 개선 효과를 정리하였다. 그리고 5G 망의 V2X VNF에서 높은 수준의 QoS로 값으로, Traffic Steering기능의 시나리오가 목적지별 트래픽 경로상에서 입증되었다.
접착제 이용 결합 조인트의 하중지지 능력 예측 기법은 점착제를 이용한 접합 조인트 설계에 있어서 가장 중요한 기술이다. 본 연구 계면 파괴역학을 이용하여 복합재료/금속 접착 조인트의 하중지시 능력을 예측하는 기법을 소개한다. 구체적으로 복합재료/탄소강 결합의 접착 강도를 계면 균열의 에너지 방출률과 계면 파괴인성치 개념을 사용하여 평가하는 방법을 제시 검증하였다. 계면 균열의 에너지 방출률은 유한요소해선 결과를 이용한 가상 균열 닫음 기법 (VCCT)을 사용하여 계산하였으며, 게면 파괴인성치는 이종재료 ENF (end-notched flexure) 시편을 고안하여 측정하였다. 고안된 이종 재료 ENF 시편을 사용하여 시편의 두께에 상관없이 일관된 Mode II 계면 파괴인성치를 측정할 수 있음과 양면 겹치기 접합 조인트의 특성 에너지 방출률이 측정된 계면 파괴인성치와 일치함을 확인하였다. 따라서 에너지 방출률에 근거한 계면 균열 진전 기준은 접착 조인트의 하중지지 능력을 신뢰성 있게 예측하는 실제적인 설계 도구로서 활용될 수 있다.
코로나19는 사회 구성원 간의 대면 네트워킹 활동을 최소화하는 것을 강요하고 있으며, 구성원들은 온라인 플랫폼 사용을 높이고 있다. 특히, 현실감을 강화한 가상 커뮤니티인 메타버스에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 사용자 관점에서 메타버스의 지속적 활용 방안을 제시하는 것이다. 이에, 연구는 자기결정성 이론을 활용하여 메타버스 사용자의 지속적 이용 의도 향상에 미치는 매커니즘을 제시하고, 메타버스 구성원 간의 신뢰가 자기결정성과 동기 간의 관계를 조절하는 것을 확인한다. 연구는 메타버스를 사용한 경험이 있는 사람들을 대상으로 설문을 통해 353개의 표본을 확보하였으며, 구조방정식모델링을 통해 가설을 검증하였다. 분석 결과, 메타버스에 대한 개인의 자기결정성이 동일시, 즐거움과 같은 내적 동기를 형성하여 지속적 이용 의도에 영향을 주었으며, 메타버스 구성원 신뢰가 부분적으로 자기결정성과 동기간의 관계를 조절하였다. 연구의 결과는 메타버스 지속적 이용 의도 향상을 위한 사용자 및 환경 차원의 접근 방향을 제시함으로써, 메타버스 플랫폼의 지속성을 위한 전략 수립에 기여 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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