최근 스마트폰 보급에 따른 디지털 네이티브의 등장으로 교육에 있어서도 이에 걸 맞는 변화가 필요하게 되었다. 기존의 E-Learning, U-Learning 을 보다 학습자 중심, 맞춤형 교육에 근접하도록 실현할 수 있는 교수학습용 자료와 소프트웨어가 필요한 것이다. 이에 따라 초등학생의 발달 단계에 맞는 음성언어 중심의 영어 학습 프로그램을 교육과학기술부가 추천하는 초등학생을 위한 영어 단어를 기반으로 한 스마트폰에서 학습할 수 있도록 어플리케이션을 설계하고 구현하여 초등학교 학교 현장에서의 스마트러닝의 적용 및 발전을 위한 창의적인 아이디어를 제시해 보고자 한다.
전통적인 인터넷 서비스는 어플리케이션이나 사용자의 특성을 고려하지 않은 best-effort 서비스만을 제공하고 있다. 그러나 무선 및 인터넷 기술이 발전함에 따라 다기능 휴대전화, PDA 등을 이용한 DMB, VoD 서비스, 원격진료, 전자 결제 서비스 둥의 새로운 어플리케이션은 각각의 서비스에 적합한 서비스 품질(QoS) 뿐만 아니라 통신중 호스트의 자유로운 이동성을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이동 단말의 이동성 관리 및 어플리케이션에 따라 적합한 QoS를 제공하기 위하여 mobile IPv6 망에 Diffserv 모델을 적용하여 이동성 관리를 위한 동작 절차와 차별화 서비스 제공을 위한 모델을 제안하였다. 또한 이동 단말의 이동범위에 따라 차별화된 서비스를 위한 통신비용 분석 모델을 제안하고 서비스 비용을 분석 하였다.
본 논문은 40 kV 나노초 펄스발생을 위한 모듈형 solid-state Marx modulator(SSMM) 설계에 대해 기술한다. 가속기 및 플라즈마 어플리케이션과 같은 다양한 응용분야에 요구되는 전압 및 전류 사양을 만족시키기 위해 10 kV(출력 전압), 50 ns(펄스폭), 20 ns(상승&하강 시간), 100 kHz(반복률)의 사양을 만족하는 단위모듈기반으로 모듈형 설계를 제안한다. 독립적인 제어가 가능한 4개의 단위모듈을 기반으로 제안된 SSMM은 임의의 출력 파워 및 임피던스를 만족시킬 수 있는 장점을 가지고 있다. 예를 들어, 모든 단위모듈의 위상을 같게 했을 때 출력전압을 증가시킬 수 있으며 각 모듈의 위상을 지연하였을 경우는 펄스의 반복률을 크게 높일 수 있다. 개발된 SSMM은 직렬 스택 MOSFET의 스위칭 성능을 향상시키기 위해 게이트 구동 회로는 동기 신호와 구동 전력을 제공하는 1 턴 변압기로 설계되었다. 출력 펄스의 폭과 하강시간을 최소화하기 위해 다이오드 대신 기생 커패시턴스에 저장된 에너지를 빠르게 방출하는 액티브 풀다운 회로가 적용되었다. 또한, 출력 펄스의 빠른 상승을 달성하기 위해 게이트의 라인 인덕턴스를 최소화하고 모든 게이트 신호의 동기화는 필수적이다. 개발된 ns급 펄스전원장치는 단위모듈을 기반으로 최대 펄스전압이 40 kV 까지 출력이 가능하며 이에 대한 상세설계 및 구현은 실험결과를 바탕으로 검증한다.
사이버물리시스템 (Cyber Physical Systems, CPS)은 우리가 살아가는 물리 세계와 센서, 엑츄에이터, 임베디드 컴퓨팅 시스템 등으로 구성된 사이버 세계와의 융합을 추구하는 새로운 패러다임이다. 본고에서는 CPS가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 풀어야 할 숙제는 무엇인지에 대한 논의를 CPS 응용 어플리케이션의 관점에서 접근해본다. 특히 CPS 핵심 응용 분야 중 교통, 의료, 전력시스템과 관련하여 현재 대구경북과학기술원의 CPS글로벌센터에서 수행 되고 있는 연구와 그러한 연구의 기여도에 초점을 맞추어 논의를 진행한다. 즉 본고에서는 지능형 교통 시스템, 스마트 홈, 스마트 그리드 및 미래의 헬스케어 시스템에 관한 연구 소개를 통하여 CPS에 대한 실질적인 이해를 돕고 앞으로 CPS 연구와 관련하여 나아가야 할 방향에 대하여 논의한다.
웹의 짧은 역사에 비하여 웹 관련 기술이 급속히 발전하고 있다. 이것에 비하면 웹 어플리케이션의 품질 개선 속도는 이에 따르지 못하고 있다. 따라서 웹 시스템 개발에 대한 효율적인 개발 방법이 필요하다. 본 논문은 웹 시스템을 개발하는데 필요한 항목들을 기술하였다. ISO/IEC 12207표준에 근거하여, 웹을 기반으로 하는 소프트웨어 개발 모형을 분석 및 설계 단계를 중심으로 제시하였다. 컨텐츠를 웹 어플리케이션에 반영하기 위하여 프로세스와 엔터티 정의방법을 기술하였다. 본 모형을 사용한 KCC 정보통신(주) Web-RoadMap 방법론을 공공 프로젝트에 적용하였다. 적용결과 효율적인 웹 어플리케이션의 분석 및 설계의 한 모형임을 입증하였다.
본 프로젝트는 색상 산업 분야에서 효율적인 업무 생산을 할 수 있도록 하는 산업용 로봇을 제시한다. 모바일 어플리케이션 개발을 통해 사용자 맞춤 UI를 제공하여 색상 조합 및 제안을 수행하도록 하며, 객체 인식 기술을 적용하여 자동화 시스템을 거쳐 색상 출력을 수행할 수 있는 색 조합 시뮬레이터 자율 주행 로봇이다.
최근 그리드 미들웨어 개발 연구는 과학적 어플리케이션뿐만 아니라 상업적인 비즈니스 어플리케이션에서 활용가능하도록 웹서비스(Web service) 기술을 활용하고 있다. 이를 통해 정의된 그리드 서비스 구조를 Open Grid Service Architecture(OGSA)라고 한다. OGSA 를 통해 정의된 그리드 서비스 개념은 GGF 를 통해 OGSI 라는 표준 기술 명세서로 채택되었다. OGSI 를 지원하는 그리드 서비스는 확장성있고 상호운용성을 높여 다른 서비스와의 연동 및 통합을 쉽게 이루게 한다. 본 논문에서는 기존의 그리드 정보 서비스를 OGSI 기반의 서비스 구조인 Grid Advanced Information Service(GAIS)로 재구성한다. CAIS 는 그리드 미들웨어의 기본 서비스로써 다음의 특징을 가진다. 우선, 기존의 GT3 기반의 그리드 정보 서비스와의 서비스 인터페이스 측면에서 호환성을 가지면서, 내부적으로 동적 Virtual Organiaation(VO)관리 기능을 추가로 가진다. 그리고, 여러 GAIS 들간의 VO 정보를 관리할 수 있도록 Peer-to-peer 기반의 정보 분산기능을 가진다. 또한, GAIS 내 등록된 서비스들에 대해서는 Service data에 따른 그룹화를 통해 서비스 discovery기능을 강화하게 된다. 그리드 사용자는 GAIS 를 통해 다양한 VO 에 대한 정보를 검색하고, VO 의 생성 및 참여할 수 있고, 자신이 속한 VO 에 대하여 효율적으로 자원정보 및 서비스 데이터(Service Data)를 접근할 수 있다.
최근 센서 기술이 많은 분야에서 사용되고 있고, 다양한 종류의 센서에서 검출된 데이터는 규격과 단위의 차이에 의해 통합하기가 어렵다. 또한 유사 분야에서 검출된 데이터를 활용하기 위하여 클라우드 상에서 데이터나 프로그램을 서비스로 제공할 경우 이러한 데이터의 통합은 중요하다. 본 논문에서는 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 클라우드 환경에서 서비스로 제공될 수 있도록 하기 위한 데이터 통합 방안을 제안한다. 그 방안은 온톨로지를 기반으로 한 표준 메타데이터를 생성하고, 생성된 표준은 센서에 의해 검출된 데이터와 매핑한다. 이에 따라 검출된 데이터는 표준 형식으로 어플리케이션에 전달함으로써, 센서와 어플리케이션 간의 데이터 이동의 효율성을 향상시킬 수 있다.
스마트폰의 대중화로 인하여 근래 범죄의 증거자료로 제출되는 녹취 파일은 대부분 스마트폰을 통하여 생산되고 있으며, 스마트폰을 기반으로 한 녹음 파일의 무결성(위변조) 여부가 수사와 재판 과정에서 주요 쟁점으로 떠오르고 있다. 가장 높은 국내 시장 점유율을 가진 삼성 스마트폰은 통화 및 음성 녹음, 그리고 편집이 가능한 자체 음성녹음 편집 어플리케이션이 탑재되어 유통되고 있으며, 자체 어플리케이션을 통한 편집은 외부 어플리케이션을 통한 편집과 다르게 원본 파일과의 유사성이 높기에, 무결성을 입증하기 위해 더 정밀한 분석 기법 개발이 필요하다. 본 연구에서는 삼성 스마트폰 34개 기종에서 생성된 원본 녹음 파일과 자체 제공 음성녹음 편집 어플리케이션을 통한 편집 파일의 메타데이터 구조와 속성을 분석하여, 원본과 편집본 사이의 음성 파일 메타데이터 구조 및 속성 값에서 유의미한 차이가 있음을 확인하였다.
ML(machine learning) 기술을 활용하여 실용적인 측면에서 일반 사용자들이 바라보고 사용할 수 있도록 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 최근 개인 사용자의 personal computer와 mobile device의 processing unit의 연산 처리 속도가 두드러지게 빨라지고 있어 ML이 더 생활에 밀접해지고 있는 추세라고 볼 수 있다. 현재 ML시장에서 다양한 솔루션 및 어플리케이션을 제공하는 툴이나 라이브러리가 대거 공개되고 있는데 그 중에서도 Google에서 개발하여 배포한 'Mediapipe'를 사용하였다. Mediapipe는 현재 'android', 'IOS', 'C++', 'Python', 'JS', 'Coral' 등의 환경에서 개발을 지원하고 있으며 더욱 다양한 환경을 지원할 예정이다. 이에 본 팀은 앞서 설명한 Mediapipe 프레임워크를 기반으로 Machine Learning을 사용한 image processing를 통해 일반 사용자들에게 편의성을 제공할 수 있는 알람 프로그램을 연구 및 개발하였다. Mediapipe에서 신체를 landmark로 검출하게 되는데 이를 scikit-learn 머신러닝 라이브러리를 사용하여 특정 자세를 학습시키고 모델화하여 알람 프로그램에 특정 기능에 조건으로 사용될 수 있게 하였다. scikit-learn은 아나콘다 등과 같은 개발환경 패키지에서 간단하게 이용 가능한데 이 아나콘다는 데이터 분석이나 그래프 그리기 등, 파이썬에 자주 사용되는 라이브러리를 포함한 개발환경이라고 할 수 있다. 하여 본 팀은 ML기반의 영상처리 알람 프로그램을 제작하는데에 있어 이러한 사항들을 파이썬 환경에서 기본적으로 포함되어 제공하는 tkinter GUI툴을 사용하고 추가적으로 인텔에서 개발한 실시간 컴퓨터 비전을 목적으로 한 프로그래밍 라이브러리 OpenCV와 여러 항목을 사용하여 환경을 구축할 수 있도록 연구·개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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