전통적인 HRA(Human Reliability Analysis)방법은 특정 애플리케이션 또는 산업을 염두에 두고 있으며. 또한 이러한 방법은 종종 복잡하며, 시간이 많이 걸리고 적용하는 데 비용이 많이 들며 직접 비교하기에는 적합하지 않다. 제안된 HFHM(Human Factors Hazard Model: 인적 요인 위험 모델)은 기검증되고 시간 테스트를 거친 FTA(Fault Tree Analysis:결함 트리 분석)및 ETA(Event Tree Analysis:이벤트 트리 분석)의 확률 분석 도구 및 새로 개발된 HEP(Human Error Probability:인적 오류 확률)예측 도구와 통합되고, 인간과 관련된 PSF(Performance Shaping Factors:성능 형성 요인)를 중심으로 새로운 접근 방식으로 개발되었다. 인간-시스템은 상호작용으로 인한 재난사고 가능성을 모델링하는 위험분석 접근법 HFHM은 다음과 같은 상용 소프트웨어 도구 내에서 예시되고 자동화된다. HFHM에서 생성된 데이터는 SE 분석가 및 설계에 대한 표준화된 가이드로 사용될 수 있다. 본 연구에서는 인적 위험을 예측하는 이 새로운 접근 방식을 통해, 전체 시스템에 대한 포괄적인 재난안전 분석을 가능하게 한다.
그래픽 계산기와 같은 공학 도구를 사용하는 수학 수업에 있어서 교사의 확신에 영향을 주는 여러 가지 요인들이 있다. 공학 도구를 사용하는 교사의 태도와 같은 내적 요인과 학교 관계자, 또는 동료교사의 지원 등과 같은 외적 요인들이 있다고 할 수 있다. 교육적 기술 지식(PTK: Pedagogical Technology Knowledge)이 교사의 테크놀로지를 사용하는데 있어서 확신을 결정짓는 중요한 요인임을 알 수 있었고, PTK의 발전은 테크놀로지에 대한 교사의 생각, 그리고 그것의 활용과 도구장착(instrumentation)으로 이루어진다고 할 수 있다. 본 연구는 예비교사와 현직교사를 포함한 19명을 대상으로 수학교육과정을 대수, 함수, 기하, 미적분, 통계 영역을 중심으로, 테크놀로지의 활용에 중점을 두어 테크놀로지를 도구장착으로 발전시키고 PTK를 확대하는 것에 중점을 둔 연구이다. 본 연구에서는 그래픽 계산기와 GSP, AutoGraph과 같은 다양한 경험을 통하여 교사들의 테크놀로지에 대한 태도를 도구장착과 도구화의 개념으로 분석하여 이것이 교사의 확신에 어떻게 영향을 미치는지를 알아보았고, 테크놀로지에 대한 전문적 지식의 발전, 교육의 질에 대한 교사들의 변화를 살펴보았다. 연구 결과 테크놀로지에 대한 교사 개인의 태도와 확신이 아주 강하다면, 부정적인 잠재적제약(constraints)와 방해요인(obstacles)은 크게 영향을 미치지 않는다는 것을 알 수 있었다. 특히 교사의 배우고자 하는 확고한 의지와 더불어 수학 학습에 있어서 테크놀로지의 가치에 대한 강한 확신은 테크놀로지의 효율적 활용에 결정적인 요소라고 할 수 있었다.
본 연구는 일차항수의 합성 성질에 관한 수학적 지식의 발견을 CAS 그래핑 계산기를 도구로 활용하여 조명하였다. 이를 위하여 먼저 CAS 그래핑 계산기와 같은 공학이 도구로 생성되는 의미와 과정을 살펴보았고, 실험수학의 견지에서 CAS를 활용한 관찰, 추측, 추론과 증명 등의 개념 기반형 수학적 활동에 기초한 수학적 지식 발견의 탐구 활동을 구상하였으며, 이 활동의 실제적 적용으로 일차함수의 반복 합성에 의해 얻어진 함수족들의 성질을 분석하였다. 이를 통하여 CAS 그래핑 계산기가 가지는 도구의 기능적 능력인 그래프 그리기, 표의 생성이나 기호 조작은 지필로는 힘든 반복 합성한 함수족의 탐구를 유의미하도록 함을 알 수 있었고, CAS가 수학적 활동에 매개되어 학교수학의 새로운 교수-학습 변화에 대한 주요한 역할을 담당할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼에 대하여 분석하고자 한다. 공공 클라우드 전환 로드맵 검토에 따라 클라우드 네이티브 전환을 위한 기술로 컨테이너, 마이크로서비스, 컨테이너 오케스트레이션의 중요성이 강조되고 있다. 대표적인 컨테이너 오케스트레이션 도구인 Kubernetes, Docker Swarm, Mesos를 비교하며, 이들의 초기 설치 용이성, 볼륨 관리, 애플리케이션 배포, 장애 관리 등에 대해 분석하고, 이를 통해 각 도구의 장단점과 적용 상황에 따른 고려사항을 파악함으로써, 클라우드 네이티브 전환 로드맵 수립에 도움을 제공하고자 한다.
본 논문은 임베디드 소프트웨어에 대한 Concolic 테스팅을 효과적이고 효율적으로 지원하기 위해 임베디드 타겟(target) 시스템과 호스트(host) 시스템의 분산적이고 동시적으로 테스트 생성을 위한 작업을 수행하는 Concolic 테스팅 도구의 설계와 구현 사례를 소개한다. 소개하는 테스트 케이스 생성 도구는 Concolic 테스팅 과정 중 (1) 임베디드에 종속적인 특성을 갖는 테스트검증 대상 프로그램의 실행 부분은 임베디드 타겟 시스템에서 수행하고, (2) 시스템에 비종속적인 실행 부분인 탐색 전략, 제약식 해법기 실행 과정은 계산성능이 좋은 호스트 시스템에 분산하고, 독립적인 단계를 동시적으로 실행하도록 기존 Concolic 도구를 개선하였다. Arm Cortex A54 아키텍쳐의 임베디드 타겟 시스템과 x86-64 아키텍쳐의 호스트 시스템을 대상으로 본 기법을 구현하여 오픈소스 C 프로그램의 Grep, Busybox Awk, Busybox Ed를 대상으로 실험한 결과, 기존 도구 보다 1.59~2.64배 테스트케이스 생성속도가 향상됨을 확인할 수 있었다.
텍스트를 기반으로 하는 패스워드는 다방면에서 가장 많이 사용되고 있는 인증 수단이다. 하지만 이러한 패스워드는 사용자의 기억에 의존하기 때문에 사람들은 일반적으로 기억하기 쉽게 '!iloveY0u'와 같은 암호를 사용한다. 이로 인해 사용자들의 패스워드 간에 규칙성이 생기게 되어 HashCat과 같은 크래킹 도구에 의해 해킹될 수 있다. 딥러닝을 통한 패스워드 예측의 경우, 일반적인 패스워드 크래킹 도구와 달리 패스워드 구조 및 속성에 대한 사전 지식 및 전문적 지식 없이도 패턴을 추출하고 학습할 수 있어 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 중에서도 순환 신경망을 사용하여 텍스트 기반의 패스워드를 예측하는 연구의 동향에 대해 알아본다.
공학적 기반의 응용 프로그램에서는 복합관계(complex relationship) 및 복합객체(complex object)의 개념이 요구되는데, 이러한 개념들은 비즈니스 응용에 적합한 관계형 데이터베이스로 다루기에는 저장과 검색 시 많은 문제점을 야기한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 객체 관계형 데이터베이스 시스템이 출현하게 되었다. 한편, 고전적인 데이터베이스 설계 기법은 개체 관계형 모델(Entity Relationship Model)과 같은 개념적 모델을 사용하며 데이터 중심의 구조적 관점(structural aspect)만을 고려하는 반면, UML(Unified Modeling Language)같은 객체지향형 설계 도구를 사용하여 데이터베이스를 설계할 경우 구조적 관점 및 행위적 관점(behavioral aspect)을 모두 포함한다. UML은 확장 가능한 언어로서, 특정 응용프로그램에 대한 새로운 스테레오타입(stereotype)의 사용이 가능하다. 데이터베이스 설계를 위한 확장된 UML의 스테레오타입이 제안되었지만, 대부분 관계형 데이터베이스에 초점이 맞추어져 있다. 본 논문에서는 객체 관계형 데이터베이스 설계를 위한 확장된 UML 스테레오타입을 기술하며, 복합관계 및 복합객체를 지원하기 위해 Aggregation, Composition, Association의 개념을 재정의한 설계기법을 제안하고, 제안한 설계기법을 지원하는 설계 도구(ORDesigner)의 구현에 대해서 기술한다.
고등학교 교육과정에서 학생들은 원뿔곡선 조작 환경을 제공 받지 못하고 초점과 준선을 이용하여 대수적 정의를 받아들이며, 원뿔곡선을 동적인 의미 없이 정적인 대수적 문제로 국한해서 생각하는 경향이 있다. 대수적인 표현뿐만 아니라 동적인 기하학적 표현을 보완하기 위해 원뿔곡선을 원뿔 절단으로 정의한 역사적 근거를 해시계에서 찾고 원뿔 절단으로는 설명할 수 없는 초점과 준선 개념의 역사도 살펴본다. 그리고 원뿔곡선을 연속적으로 그리기 위해 사용된 도구들에 대해서 알아보고, 학생들의 활동을 위한 공학적 도구로 컴퓨터 환경을 살펴본다.
본 연구는 외국인학습자들 사이의 PBL의 상호작용을 강화하고자 메타버스 도구를 활용한 e-PBL의 교육적 효과를 탐색하였다. C대학교의 매주 3시간의 15주차의 PBL 교과목을 비대면 상황에 맞추어 체계적으로 재구성하였고 우리 사회 이슈와 밀접한 실제적인 문제해결을 e-PBL로 수행하는 과정에서 상호작용의 도구로서 메타버스 테크놀로지를 활용하였다. 11개 국적의 43명의 참여 수강생 중 절반 이상인 외국인 학습자들로 구성된 e-PBL 강의에서 언어와 국적을 초월하여 효과적인 소통의 도구로서의 메타버스 활용을 통해 학습자들은 프로젝트 활동에 한층 더 능동적으로 상호작용할 수 있음을 확인하였다. 메타버스 공간에서 팀 구성원들간의 언어적 소통 외의 다양한 비언어적 소통이 가능했고 그 과정에서 메타버스 공간 특유의 행동 유도 기능들은 매우 유용하게 작용했음을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 통해 언어적 의사소통이 완벽하지 않은 학습자들간의 상호작용을 개선하기 위한도구로서의 메타버스 활용 e-PBL 교수방법을 모색하는 계기가 될 수 있다.
본 논문은 콘텐츠 창작에 새로운 방법과 다양한 가능성을 제공하고 있는 인공지능 기반의 문화예술 콘텐츠 창작기술을 조사하고 이를 바탕으로 일반인을 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 최근 인공지능을 활용한 창작 기술이 다양하게 제안되고 있지만, 정해진 목적으로 개발 및 서비스되고 있어서 창작과 융합 측면에서 확장성과 활용성에 매우 제한이 많다. 본 논문은 인공지능을 바탕으로 한 다양한 데이터 분석과 처리, 콘텐츠 생성 및 창작 및 시각화 기술동향을 살펴보고, 이를 바탕으로 일반인 창작자를 위한 직관적인 창작도구를 제안한다. 제안된 창작도구는 사용자, 창작환경 및 인공지능 특성을 반영하였으며 문화예술 콘텐츠 창작과정에 문화예술 데이터를 처리 및 변환하면서 인공지능 모델을 접목해 새로운 콘텐츠를 생성하기 위한 요소로 구성된다. 이러한 인공지능을 활용한 창작 도구는 방대하고 다양한 문화예술 데이터를 효과적으로 처리 및 구조화하고 다양한 생성 및 창작 모델을 적용하여 창작에 필요한 시간을 줄이는 동시에 새로운 아이디어를 실험하도록 지원한다. 제안한 문화예술 콘텐츠 창작도구는 창작자들이 인공지능과 관련 기술을 쉽게 다루면서, 주어진 데이터를 다각적으로 이해하면서 새로운 아이디어와 창의성을 발현하기 위한 초석을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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