유무선 통신기기 및 센서 기술의 발달은 물류 환경에서도 화물 및 주변 환경의 온도, 습도, 무게, 위치 등의 상황 정보를 실시간으로 수집하는 것을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 언제 어디서든 자신이 관심 있는 화물에 대한 상황 정보를 실시간으로 얻기 원한다. 이러한 요구를 만족시키기 위해, 응용은 상황 정보를 실시간으로 수집하여 분석하고, 원하는 사용자에게 전달할 수 있는 서비스를 제공하여야 한다. 이벤트 기반의 서비스는 이러한 요구를 만족시킬 수 있는 방법 중의 하나이다. 이 논문에서는 위치 및 RFID 기반의 물류 환경에 초점을 맞추어 이벤트 통지 시스템을 설계한다. 이를 위해, XML 기반의 이벤트의 표현 모델과 ECA 기반의 프로파일 정의 모델을 제시하고, 2단계로 분리된 효율적인 이벤트 필터링 기법을 제안한다. 또한, 이를 기반으로 구현된 시스템은 물류 환경뿐만 아니라, RFID나 GPS 장치를 기반으로 하는 지능형 교통관리 시스템 등에 광범위하게 적용할 수 있다.
매우 가벼운 무게와 손안에 들어가는 작은 크기로 휴대성을 제공하는 휴대용 저장매체는 사용자들로부터 많은 호응을 받고 있다. 하지만 휴대용 저장매체의 휴대성으로 인하여 USB 메모리의 분실 및 도난이 잦아졌고 그로 인하여 저장매체 내부에 저장되어 있는 개인정보가 유출되는 사고가 발생하는 문제점이 발생되었다. 따라서 분실위험이 없고 네트워크를 통하여 언제든 자료를 저장하고 접근할 수 있는 원격 저장소 서비스가 등장하게 되었다. 정보통신산업이 발달함에 따라 여러 종류의 정보 기기를 통하여 언제 어디서든 빠른 네트워크에 접근할 수 있게 되었고, 이는 원격 저장소를 이용하는 사용자들을 더욱 증가하게 하였다. 하지만 여러 사용자의 주요 자료가 저장됨에 따라 비윤리적인 관리자 및 공격자로 인하여 서버에 저장된 여러 사용자의 주요자료가 동시에 유출될 수 있는 위험이 존재한다. 이를 해결하기 위해 서버에 저장되는 자료의 암호화가 필요해졌으며, 이와 동시에 암호화한 자료의 효율적인 검색 및 이용을 위하여 검색 가능 암호 시스템이 필요하다. 하지만, 기존의 대칭키 검색 가능 암호 시스템은 문서의 삽입/삭제 효율성 및 다중 키워드 검색 시 연산의 효율성이 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문은 기존 대칭키 검색 가능 암호의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 대칭키 검색 가능 암호 시스템을 제안한다.
본고에서는 숱한 논란에 휩싸여 온 한국 공영 방송의 공정 보도에 관한 개념 정립 및 공정 보도 재단을 위한 모델 구축에 나섰다. 이에 따라 공영 방송의 공정 보도가 중립성, 균형성, 불편부당성을 주요 가치로 내세우는 공론(公論)과 사실성 및 사회적 다양성, 사회적 약자 보호 등의 다원적 가치를 내세우는 정론(正論)의 이원적 개념으로 구성돼 있다고 보고, 공론과 정론이 고르게 발달한 경우는 '목양자' 언론으로, 공론과 정론 가운데 한쪽으로 무게 중심이 더 치우친 경우는 각각 '곡예사'과 '호민관' 언론으로, 마지막으로 공론, 정론 모두 취약한 경우는 '나팔수' 언론 모델로 규정지었다. 이후, 본고에서는 방송학회 회원들을 대상으로 박근혜 정부를 포함해 3개 정부 하에서의 공영 방송의 공정 보도에 대한 설문 조사를 실시해 방송 전문가들이 인식하는 한국 공영 방송의 공정 보도는 위의 네 모델 가운데 어느 쪽에 가까운지 분석해 보았다. 조사 결과, 방송학회 회원들이 인식하는 한국 공영 방송의 공정 보도는 노무현 정부 당시에 비해 이명박과 박근혜 정부 하에서 상대적으로 낮은 평가를 받고 있는 것으로 나타났으며, 공론과 정론 양쪽을 고르게 아우르는 '목양자' 언론 모델보다 공론과 정론 모두에 있어 취약성을 보이는 '나팔수' 언론 모델에 가까운 것으로 분석됐다. 방송학회 회원들은 또, 한국 공영 방송의 공정 보도가 중립성과 균형성, 형평성과 불편부당성에 상대적인 무게 중심을 두고 있다고 응답함으로써 한국 공영 방송의 공정 보도는 '곡예사' 언론 모델의 특성도 띠고 있는 것으로 분석됐다.
최근 증가하고 있는 도로 위 적재 불량 화물차는 비정상적인 무게 중심으로 인해 물체 낙하, 도로 파손, 연쇄 추돌 등 교통 안전에 위해가 되고 한번 사고가 발생하면 큰 피해가 유발할 수 있다. 하지만 이러한 비정상적인 무게 중심은 적재 불량 차량 인식을 위한 주행 중 축중 시스템으로는 검출이 불가능하다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 사회 문제를 야기하는 적재 불량 차량을 관리하기 위한 객체 인식 기반 AI 모델을 구축하고자 한다. 또한 AI-Hub에 공개된 약 40만장의 대형차, 소형차, 중형차 별 적재 불량 차량과 일반차량으로 구분 된 데이터 셋 중 종류별로 제공되는 CCTV, 블랙박스, 카메라 시점의 적재 불량 차량 데이터 셋을 분석하여 전처리를 통해 적재 불량 차량 검지 AI 모델의 성능을 향상시키는 방법을 제시한다. 이를 통해, 원시 데이터를 활용한 학습 성능 대비 약 23% 향상된 적재 불량 차량의 검출 성능을 나타냄을 보였다. 본 연구 결과를 통해 공개 빅데이터를 보다 효율적으로 활용하여, 객체 인식 기반 적재 불량 차량 탐지 모델 개발에 적용할 수 있을 것으로 기대된다.
양서류는 오염 및 개발로 인한 위협을 경고하는 환경지표종이며, 그들의 신체 상태와 주변 서식 환경 정보는 생태계 건강성을 파악할 수 있는 중요한 지표로 이용될 수 있다. 본 연구의 목적은 멸종위기 야생동물 II 급 맹꽁이의 출현 시기 및 성별에 따른 신체 상태와 암수가 출현한 기후환경 차이를 알아보기 위해 수행되었다. 서울특별시 강동구 고덕동 일대에 서식하는 맹꽁이를 대상으로 2018년 6월부터 10월까지 총 53회 조사를 수행하였고, 각 개체별 무게와 길이를 이용하여 신체 상태 지수(SMI, Scaled mass index)를 산출하였다. 그 결과, 수컷 235개체, 암컷 161개체 총 396개체를 포획하였고, 암컷은 수컷보다 SVL이 길고, 무게가 무거웠으며 신체 상태 지수 또한 높게 확인되었다. 월별 신체 상태 지수는 6월에 수컷이 암컷보다 낮았고, 7월부터 9월까지 암수 간 차이를 보이지 않았다. 암컷과 수컷이 출현한 기후환경 중 강우량과 습도와 관련된 환경변수들은 차이를 보였다. 이러한 연구 결과는 추후 맹꽁이에게 적합한 서식환경을 확인하고 개발로 인한 대체서식지를 선정하는 데도 중요한 기초정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
휴대폰, 스마트폰, PDA 등 모바일 정보기기의 크기는 점차 줄어들어 이제는 거의 부담 없이 호주머니에 넣고 사용할 수 있게 되었다. 하지만 이와 같은 정보기기의 극적인 소형화는 텍스트 기반 컨텐츠에 대한 가독성을 저하시키는 원인이 되고 있다. 모바일 정보기기의 소지용이성과 텍스트 가독성은 크기와 비례 등 형태적 속성과 밀접한 관련을 갖는다. 따라서 본 연구는 두 가지 사용성 요소가 우수하게 양립할 수 있는 정보기기의 형태적 특성을 탐색하는데 목적을 두었다. 이를 위해 우선 정보기기 모형의 크기$(4000mm^2/8000mm^2)$ 비례(1:1/2:1/13:1), 무게(100g/200g) 등 물리적 요인과 소지방식(바지 주머니/손)과 소지자세(선 자세/암은 자세) 등에 따라 소지용이성이 어떻게 변화하는지를 실험하였다. 그 결과 남성의 경우 바지 속에 모형을 넣고 소지용이성을 평가한 결과 2:1비례를 선호하는 경향이 있었다. 손에 쥐고 소지용이성을 평가한 여성의 경우는 모형의 면적 $400mm^2 (두째:20mm)인 모형에서는 2:1비례를, $8000mm^2$ (두께:20mm)에서는 3:1 비례를 선호하였다. 전반적으로 무게에 의한 소지용 이성의 변화가 $4000mm^2$ 면적의 모형에서 현저히 나타났다. 따라서 전체적인 소지용이성을 향상하기 위해서는 2:1비례가 적정한 것으로 나타났다. 두 번째로 모바일 정보기기의 크기$(2000mm^2/4000mm^2/8000mm^2)$와 비례(3:1/2:1/1:1/2:1/3:1) 등 형태적 속성과 행간(135%/200%)이 텍스트 가독성에 어떠한 영향을 미치는지 실험하였다. 그 결과 대부분의 경우 행폭의 증가가 독서속도를 향상시키고 있음을 알 수 있었다. 또한 독서에 대한 주관적 만족도가 2:1비례에서 가장 우수함을 알 수 있었다. 이상의 실험결과를 바탕으로 본 연구는 모바일 정보기기의 소지용이성과 텍스트 가독성을 우수하게 양립시킬 수 있는 2:1의 형태 비례를 발견할 수 있었다. 실질적으로 연구결과를 활용하기 위해서는 모바일 정보기기에서 표시창외에 입력장치를 위한 공간을 추가로 확보해야 한다는 사실을 감안하여 디자인 작업에 적용해야 할 것이다.
목 적: 본 연구의 목적은 전립선암 환자의 방사선 치료 시 표적의 정확한 위치를 찾기 위해 표지(marker)를 삽입한 경우 방사선치료계획 시 촬영한 CT 영상과 매 치료 시 온보드 영상장치(on-board imager, OBI)로부터 획득된 직교 kV X선 영상을 이용하여 표지의 위치를 계산하고 자동으로 맞춤을 수행하여 환자 셋업 오차를 보정하도록 하는 방법을 개발하는 것이다. 대상 및 방법: 세 개의 금 표지를 환자 전립선의 기준 위치에 삽입한 후 CT 모의치료기를 이용하여 2 mm 슬라이스 간격으로 CT 영상을 획득하였으며 매 치료 전에 환자 셋업 보정을 위하여 OBI를 이용하여 직교하는 kV X선 환자 영상을 획득하였다. CT 및 kV X선 영상 내 표지 정보 및 좌표 값 추출을 위하여 화소값의 문턱값 처리, 필터링, 외곽선 추출, 패턴 인식 등 다수의 영상처리 알고리듬을 적용하였다. 각 표지들 위치의 대표값으로 삼각형의 무게중심 개념을 이용하였으며 기준 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 각각 무게중심의 좌표를 구한 후 그 차이를 보정해야 할 셋업의 오차로 계산하였다. 알고리듬의 건전성(robustness) 평가를 위해 팬텀을 이용하여 계산된 CT 및 kV X선 영상의 무게중심이 실제 지정된 위치와 일치하는지 여부를 확인하였으며, 본원에서 방사선 치료를 시행한 네 명의 전립선암 환자에 대상으로 치료 직전 촬영한 38 내지 39쌍의 kV X선 영상에 대하여 알고리듬을 적용한 후 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원-2차원 맞춤 결과와 비교하였다. 결 과: 팬텀 실험 결과 실제 값과 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 계산된 무게 중심 좌표 값이 1 mm 오차 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 환자 영상에 적용한 경우에도 모든 영상에 대하여 성공적으로 각 표지의 위치를 계산할 수 있었으며 2차원-2차원 맞춤 기능을 이용하여 계산된 셋업 오차와 비교해본 결과 1 mm 범위 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 본 알고리듬을 이용하여 계산한 결과 셋업 오차는 전후(AP) 방향으로 환자별로 작게는 $0.1{\pm}2.7\;mm$에서 크게는 $1.8{\pm}6.6\;mm$까지, 상하(SI) 방향으로 $0.8{\pm}1.6\;mm$에서 $2.0{\pm}2.7\;mm$, 좌우(Lat) 방향으로 $-0.9{\pm}1.5\;mm$에서 $2.8{\pm}3.0\;mm$까지였으며 환자에 따라 그 편차의 차이가 있었다. 결 론: 제안된 알고리듬을 이용하여 1회 셋업 오차를 평가하는 데 소요되는 시간은 10초 미만으로서 임상 적용 시 환자 셋업 시간을 줄이고 주관성을 배제하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 온라인 환자 셋업 보정 시스템에 적용하기 위해서는 선형가속기의 제어 시스템에 통합되는 것이 필요하다.
본 연구는 방송콘텐츠를 일방향적인 정보전달도구의 차원이 아닌 풍부한 내용이 담긴 소프트웨어, 즉 단순히 정보를 제공하던 것에서 지식구성과 창출 과정을 촉진하는 학습자원으로서의 가능성에 주목하고, 이러한 가능성을 e-Learning의 교수 학습모형 중에 하나인 e-PBL을 통해 구체적으로 구현해 보고자 했다. 이를 위해 온라인 학습환경 설계 및 개발에 무게중심을 두고 연구를 진행했다. 특히, 본 연구는 온라인 학습커뮤니티 개발을 비롯하여 방송콘텐츠의 활용을 극대화하기 위한 전략적 방안들이 집약된 학습모듈 설계 및 개발과정에 초점을 두었다. 또한 이를 적용하고 그 타당성을 검증함으로서 학습모듈이 갖는 차별성을 증명하고자 하였다.
최근 들어 디지털 정보전송, 저장 및 통신방식과 같은 정보기술의 발달과 더불어 교육환경 또한 비약적인 향상을 거듭해오고 있다. 기존의 E-Learning학습을 넘어서 현재는 언제 어디서나 원하는 학습을 할 수 있는 유비쿼터스 러닝(U-Learning)이 차츰 그 무게를 더하고 있다 유비쿼터스의 기술을 이용한 U-Learning의 핵심은 일상생활을 하면서 빈 시간을 활용, 장소에 구애 받지 않고 학습할 수 있게 함으로써 학습자들의 학습 효율성 및 효과성을 극대화할 수 있다는 데 있다. 특히 장애 학생들의 경우 그 장애의 형태에 따라 다소 다를 수는 있지만 일반 학생들에 비해 교육환경에 접근하기가 상대적으로 어려운 것이 현실이다. 이들 장애학생들을 일반 학생과 함께 수용하는 교육환경 즉, 통합교육의 경우 이러한 U-Learning 학습 환경을 조성하여 교육함으로써 훨씬 효율적인 교육이 이루어질 수 있을 것으로 판단된다. 이 논문에서는 이러한 U-Learning 시스템을 적용하기 위하여 요구되는 기자재, 교육 컨텐츠 및 통신 인프라 등의 제반 여건들을 살펴보고, 보다 나은 결과를 얻기 위한 교수자의 현실적인 자기관리 방법 등도 사례를 가정하여 함께 제시해 보고자 한다.
최근 주요 기업들은 쇼핑 애플리케이션을 마케팅 전략으로 개발하고, 이러한 전략을 효과적으로 실행하는데 무게를 두고 있다. 이러한 애플리케이션의 특성 중 주요한 요인을 정보제공성으로 설정하고 애플리케이션 선호도가 재구매의도에 미치는 영향과 이용빈도의 조절효과에 대해 알아보고자 한다. 그 결과 쇼핑 애플리케이션의 정보제공성은 쇼핑 애플리케이션의 선호도에 영향을 미치고, 쇼핑 애플리케이션의 선호도는 재구매의도에 긍정적인 영향을 미친다. 또한 쇼핑 애플리케이션의 특성이 재구매의도에 직접 영향을 미칠 때와, 선호도를 매개로 하여 재구매의도에 미치는 영향을 비교해본 결과 선호도를 매개로 하여 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 그리고 이용빈도의 조절 효과를 검증한 결과 이용빈도가 낮은 경우 보다 이용빈도가 높은 경우가 더 유의하다는 결과가 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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