기존의 출석 관리 시스템은 비용 측면에서 너무 과도하거나 편의성 측면에서 불편한 점이 많다. 편리하고 실용적인 출석 관리 시스템을 위해 본 논문에서 제안한 출석 관리 시스템은 다음과 같은 기능을 제공한다. 첫째, 출석부 구성이 쉽고 간단하다. 교수가 직접 수십 명이 넘는 학생들의 명단을 화면이 작은 스마트폰을 통해서 일일이 작성하는 것이 아니라 학생 개개인이 각자의 학생앱을 통해서 자신의 정보를 기록하고 교수는 교수앱을 통해 출석부 작성 요청을 승인만 하면 출석부가 구성된다. 둘째, 사진과 같이 학생과의 교감을 높일 수 있는 다른 부가 정보도 학생 이름과 함께 편리하게 수집된다. 셋째, 자동 출석 부르기 기능을 제공하여 교수앱을 통하여 이름을 불러주고 교수는 학생들의 얼굴과 이름을 쉽고 편리하게 확인할 수 있다. 넷째, 출석을 부를 시간이 부족한 경우를 위하여 빠른 출석 검사 기능을 제공한다. 교수앱을 통해 빠른 출석을 실행한 후 학생앱을 통해 학생들이 출석을 동시에 수행할 수 있어 수십 초 안에 출석 검사를 완료할 수 있다. 다섯째, 학생앱과의 거리 정보를 활용하여 쉽게 부정 출석을 확인할 수 있다.
UI-Mashup은 웹 응용프로그램 개발의 최신 경향 중 하나로 인터넷 상에 분산된 다양한 콘텐츠를 조합하여 가치를 추가해 서비스하는 방안으로 널리 사용되고 있다. 현재까지 UI-Mashup 관련 연구는 동적 서비스 조합에 초점이 맞추어져 있고 급변하는 웹 표준에 적응하지 못하여 최종 사용자 입장에서 UI-Mashup은 느리고 불편하며 보안에 취약한 서비스로 인식되고 있다. 본 연구에서는 UI-Mashup의 성능 향상을 위한 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처는 빠른 서비스 제공과 보안 강화를 위해 UI조각을 서버에서 병렬로 수집하고 매쉬업된 UI의 레이아웃과 UI조각들을 별도의 전송 채널을 통해 클라이언트로 전송하여 빠른 반응시간과 응답시간을 제공한다. 본 연구에서는 제안한 아키텍처를 실증적으로 검증하기 위해 구현하였으며 성능테스트를 진행하였다. 성능테스트 결과 제안한 아키텍처는 기존 UI-Mashup 기법에 비해 2 ~ 3배 빠른 응답시간을 기록하였고, 4배이상의 처리량을 보였다.
OECD (경제협력개발기구) 발표에 따르면 2009년부터 우리나라 노인 자살률은 높은 수치를 기록하고 있으며 관련 이유로 젊은 시절과 비교되는 사회적 참여도와 우울증이 있다. 정보화시대에 접어들어 커뮤니티 사이트의 영향으로 유대관계의 형성 및 확장이 쉬워졌다. 하지만 노인을 위한 커뮤니티 사이트가 부족하고 이마저도 고령친화적이지 않은 인터페이스 때문에 이용하기 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 노인의 사회적 고독감 해결 및 정보화 사회 참여를 위한 커뮤니티 모바일 앱에 관한 내용을 서술하고자 한다. 노인이 커뮤니티 사이트를 사용하기 힘든 이유에 대해 분석하고, 사용자 평가 모델 중 하나인 PACMAD를 바탕으로 사용자 시나리오에 초점을 맞추어 신체적, 인지적 조건을 고려한 커뮤니티 모바일 앱 인터페이스 및 콘텐츠를 제안한다. 이로써 고령층의 정보화 사회 참여를 이끌어내는데 바탕이 되고자 한다.
교사가 학생 수준에 맞게 교육과정을 재구성하여 교과서를 자유롭게 재구성하여 학생들에게 배포할 수 있어야 한다. 그러나 현행 서책 교과서는 일부 내용을 수정하거나 편집하여 학생들에게 나눠주기 어렵고, 현행 디지털교과서 역시 단원 단위로 묶여 있어 교과 내용의 순서나 자료를 재구성할 수 없다. 또한, 외부 링크나 최신 자료를 업데이트하는 데 어려움이 있고, 용량 제한으로 다양한 멀티미디어 자료나, 고화질 실감형 콘텐츠를 담기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 교사들이 디지털교과서를 활용하여 학생들에게 수준별 맞춤학습을 제공할 수 있도록 교수·학습 및 평가 기능, 자료 검색 및 공유 기능, 학습 기록 및 분석 기능, 화면 출력 및 인쇄 기능을 제시하였다. 또한, 전문가 델파이 조사를 통해 영역별 세부 기능을 교사용과 학생용으로 구분하였다. 아울러, 디지털교과서를 다양한 교과로 확대하여 개발하고, 디지털교과서를 활용한 다양한 교수·학습 모형을 개발하여 보급할 것을 제안하였다.
본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 활용하여 근로자의 이직준비 여부에 관한 예측모형을 구축하는 실험을 진행하였다. 이를 위해, 한국고용정보원 주관으로 수집된 "2015년 대졸자 직업 이동경로조사" 데이터를 사용하였다. 이직준비 여부 예측모형에는 의사결정나무, 베이즈넷, 인공신경망 알고리즘이 사용되었다. 전체 직종을 대상으로 한 분석에서는 의사결정나무 기반 예측모형에서 최고 예측률을 기록하였으며, 이직준비 여부에 영향을 주는 요인은 '근로시간 형태', '종사상 지위', '정규직 여부', '주당 정규 근로시간', '주당 정규 근로일', '개인의 발전가능성'으로 나타났다. 의사결정나무 기반 예측모형의 결과를 활용하여 근로자 전반에 관한 12개의 이직준비 여부 규칙을 최종 도출하였고, 도출된 규칙을 바탕으로 근로자의 고용유지 강화에 도움을 주는 방안들을 제안하였다. 또한 직종별 영향 요인을 분석하기 위해 직종을 사무, 문화예술, 건설, 정보기술 분야로 구분하여 실험을 진행하였다. 그 결과 사무 분야는 10개, 문화예술 분야는 9개, 건설 분야는 4개, 그리고 정보기술 분야는 6개의 이직준비 규칙이 도출되었고 이를 토대로 직종별 맞춤화된 고용유지 강화 방안을 제시하였다.
단기간에 경이적인 인터넷 사용률 증가를 기록한 한국은 세계적인 IT 강국으로서의 면모를 보여주고 있다. 그러나 특정 업체에 종속적인 한국의 웹 브라우저 시장은 한정된 기술에만 치우쳐 기술표준에 위배된다라는 논쟁이 진행되어 왔다. 본 연구에서는 한국의 대표적 웹사이트들이 특정 업체의 웹 브라우저에 얼마나 종속적인지를 웹 접근성 국제표준과 웹 호환성을 통해 실증적으로 확인하였다. 그 결과 Firefox를 통해 웹사이트에 접근한 경우에는 웹 호환성이 Internet Explorer를 통해 접근할 때에 비해 19% 낮게 나타났다. 웹 호환성 세부 평가항목인 웹사이트 표현 부분에 있어 Firefox와 Internet Explorer의 웹 호환성의 차이가 18.39%이었고, 웹사이트 기능 부분에 있어서는 17.96% 차이가 발생했다. 웹 브라우저별 기업군 평균평가점수를 분석해 본 결과 공공기관의 웹 호환성이 가장 높은 것으로 나타났으며, 오프라인, 온라인 그리고 금융기관 순으로 웹 호환성이 낮아졌다. 또한 E-business 5단계에 따라 웹 호환성을 분석한 결과 E-business 단계가 증가할수록 웹 호환성이 낮아지는 것으로 나타났다. Firefox로 접근했을 때에는 온라인 결제 사용불가, 각종 온라인 콘텐츠 재생불가, 프레임 오류로 인한 웹사이트 인식 장애 등 심각한 문제점들이 발생하였다. 이러한 결과를 바탕으로 국내기업들의 웹 호환성 문제의 원인을 살펴보며 웹 호환성에 대한 개선책을 제시하였다.
최근 들어 많은 차량이 네비게이션 시스템을 장착하고 있다. 초기의 시스템은 길을 안내하는 것이 주목적이었지만 여러 기술들의 발달로 다양한 기능이 추가되어 사용자에게 더욱 편리함을 주고 있다. 다양한 기록 매체를 재생할 수도 있고, 각각의 도로에 대한 유용한 정보도 알려주고, DMB 수신 장치를 장착하여 차량이 이동 중에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 아직까지 네비게이션 시스템에서 기본적이고 중요한 길 안내 기능은 크게 성장하지 못했다. 이에 본 논문에서는 외부환경, 운전자의 속도경향, 운전자 감정, 도로상태의 다양한 상황을 고려하여 운전자 상황에 맞는 인간 친화적인 경로 추천 방법을 제안한다. 또한 다양한 상황을 모듈화하여 각 상황의 알고리즘을 쉽게 수정할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 이용한다.
프라이빗 블록체인 기술은 허가된 사용자만이 원장에 기록하거나 조회할 수 있어 기관이나 기업에서 주목을 받고 있으며, 분산원장기술에 기초하고 있어 저장된 트랜잭션은 위변조 할 수 없는 시스템이다. 인터넷을 통한 뉴스는 손쉽게 변경이 가능하므로 그만큼 조작의 가능성도 높아졌다. 이러한 폐해를 방지하기 위해 허위통신 신고제도를 운영한다. 하지만, 허위통신 신고와 검증시점 사이에 웹사이트의 콘텐츠가 변경되거나, 조작된 증거물로 허위 신고를 할 수 있다. 본 논문에서는 증거물을 일반 파일 서버에서 저장하여 위변조 방지에 취약한 문제가 있다. 보다 정확한 허위통신 관리를 위한 헤드리스 브라우저를 이용한 증거물 수집과 프라이빗 블록체인을 통한 증거물을 안전하게 보존하고 훼손될 가능성을 차단하는 시스템을 제안한다. 제안기법은 원본 HTML을 다운로드 받고 웹사이트를 이미지로 캡처한 후 신고내용과 함께 트랜잭션에 담아 프라이빗 블록체인에 저장하여 증거물의 획득부터 보존까지 무결성을 보장한다.
최근 우리나라에서는 지진, 산불, 태풍, 홍수, 산사태 등의 자연재해가 빈번하게 발생하고 있다. 산불의 경우 10년 평균, 발생빈도, 피해면적, 피해금액은 2021년 기준으로 감소했지만, 2022년 3월 4일부터 13일까지 9일간 경북 울진과 강원 삼척 일대에서 발생했다. 산불은 삼림 2만ha를 불태우고 213시간 43분 만에 진화를 완료해 산림청이 관련 통계를 작성한 1986년 이후 '최장기 산불' 기록을 남겼다. 피해 규모도 커지고 있다. 본 논문에서는 Geofencing 기술을 적용한 LoRa 기반의 센서 네트워크 구축을 통해, 저렴한 비용으로 효율적인 센서 네트워크 구축이 가능함을 확인하였으며 산불 등의 재해 관리에 대한 실효성 검증을 하였다. GPS와 자이로센서, 연소탐지 센서를 통해 변화량을 감지하고, 정확한 Geofencing Cell의 유효성 크기를 정의하였다. Node와 Node, Node와 Server사이의 효율적인 데이터 통신을 위해 LoRa Payload Frame Structure를 센서정보의 크기에 맞게 유동적 크기를 갖도록 설계하여 제안하였다.
소아 CT 촬영시 피폭선량을 저감시킬 수 있는 조건을 찾기 위하여 pediatric phantom을 이용하여 소아 방사선량을 비교 분석하였다. 관전류변동제어(tube current modulation:TCM) 방식과 low dose CT protocol(LDCTP)에 따라 소아 검사를 시행하였으며, 검사는 brain, chest, abdomen-pelvis 부위를 전산화 단층촬영 장치를 이용한 3개의 검사 프로토콜을 사용하였다. 거의 모든 MDCT 장치는 volume CT dose index(CTDIvol), dose length product(DLP)와 유효선량 평가 결과를 기록, 보관하고 있으며, 이러한 정보들은 환자들의 방사선 노출 및 위험도를 평가하는 데 필수적이다. 방사선 노출 위험도를 감소시키기 위해서 적정화 및 정당화 원칙을 반드시 준수해야 한다. 관전압(kV)에 따른 TCM 방식을 사용하였을 경우 kV가 낮아질수록 유효선량이 낮아지는 경향을 나타내었으며, low dose CT protocol을 사용한 경우가 유효선량이 상대적으로 더 적은 것을 알 수 있었다. 또한 평균 유효선량은 brain, chest, abdomen-pelvis CT의 결과가 독일의 reference dose 보다 각각 47%, 13.8%, 25.7%로 더 낮게 나타났고. 영국의 reference dose와 비교해도 55.7%, 10.2%, 43.6%에 불과했다. 결론적으로 선량 감소를 위해 주의할 것은 body-weight based tube current adaption을 포함한 TCM, 그리고 LDCTP 등 모든 선량 감소 방안을 이용하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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