현재, 모바일 게임시장의 대부분은 점유율이 높은 구글과 앱스토어를 통해 게임을 출시한다. 제 3자 플랫폼을 이용하기 때문에 제공하는 결제 API시스템만 사용해야하고, 제 3자 플랫폼이 일정 수수료를 제외 후에 게임사에 지급한다. 제 3자를 통해 거래하면 게임사는 환불여부를 잘 모르고 아이템 회수가 힘들기 때문에, 환불을 악용하는 유저들과 전문사이트가 지속적으로 생기고 있다. 본 논문에서는 기존 결제 방식의 문제점을 분석하고 블록체인 스마트 컨트랙트를 이용한 결제 모델을 제시한 후, 투명성, 중개성(수수료), 효율성 관점으로 기존모델과의 차이점을 분석했으며 결과적으로, 스마트 컨트랙트를 이용한 결제모델은 제 3자가 없이 P2P거래를 통해 수수료가 적고 거래기록이 투명하여 아이템 위변조 및 환불악용을 막을 수 있다. 추후, 제시한 결제모델이 도입된다면 "아이템을 사용했어도 환불 OK"같은 도덕적 윤리에 벗어난 문구를 걸고 환불을 대행하는 업체들이 도태될 것이며 제 3자 플랫폼을 거쳐 발생하는 비합리적인 수수료의 문제가 해결될 것이다.
네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.
최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.
국내에서 사용되는 천연가스가 저열량화 되면서 발생할 수 있는 문제점에 대응하기 위해서는 국내 산업용 가스기기에 미칠 수 있는 문제점을 사전에 파악하고, 이를 기반으로 에너지의 효율적인 사용을 위한 대응방안이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 EURO-6 규제를 대응하는 희박연소방식의 천연가스 엔진을 이용할 경우, 저열량 가스의 도입으로 인한 엔진 출력성능과 효율의 저하 문제를 해결하기 위해, 실험을 토대로 한 구체적인 제어방안과 결과를 제시하고자 하였다. 전부하 운전조건인 1,400 rpm의 엔진 회전수에서 스로틀이 전부 개방된 전부하 조건과 정격운전조건의 엔진회전수인 2,100 rpm, 450 Nm의 토크 조건에서 점화시기로 대표되는 제어변수에 의한 개선효과 확인을 위해, 각 가스연료에 대해서 점화시기를 변경하여 열효율 및 배출가스특성을 파악하고 최적화하였다. 전부하조건에서 토크를 기준으로 가장 낮은 값을 보이는 순수메탄의 경우 기준 조건에서 약 2 CAD 정도 점화시기를 진각하면 NOx 배출의 큰 증가 없이 토크를 보상할 수 있다.
본 연구는 기업가(起業家)의 모습에 대해 역사적 상황 맥락과 문화인류학적 관점에서 20가지 모습을 도출하였다. 종래 기업가에 대한 논의는 기업가를 자연인(개인)으로 전제하여 이루어졌다. 그 결과 기업가는 자기 자신만의 사적 이익만을 추구하는 존재로 다루어졌다. 이러한 시각과 논의는 반기업(反企業) 정서가 형성되도록 하는 근본적인 원인으로 작용하고 있으며, 기업가(起業家)나 기업인(企業人)에 대한 부정적인 태도를 형성시켜 기업가정신(起業家精神)을 위축시키고 있다. 본 연구는 기업가도 역사적 맥락 속에서 사회와 상호작용하는 관계 속에 있는 존재라는 점에 초점을 두어, '기업(enterprise)'이 출현하기 이전과 이후 시대에서 경제적 재화의 생산자 역할을 수행한 사회적 계층들로부터 공통된 기업가의 모습을 고찰하였다. 이를 위해 본 연구는 역사적 맥락과 문화인류학적 관점을 채택하였다. 연구결과 기업가는 '시대의 새로운 기준을 제시하는 경영철학자'의 모습과, 미래를 간파하는 선구자(선각자, 선도자, 비전제시자, 꿈꾸는 자)의 모습, 사회적 맥락 측면에서 '세상을 더 좋은 세상으로 바꾸려는 사회공헌자', '고정관념이나 통념을 깨는 역발상 아이디어맨이자 통념거부자', '혁신가(창조적 파괴자)', '무에서 유를 창조하는 발명가(개발자, 제조자, 건설자)'의 모습을 보인다. 사업 맥락 측면에서는 '적절한 위험을 감수하는 도전자', '미지의 세계에 대한 호기심 강한 탐험가', '몰입하고 파고드는 매니아(매니악)'이다. 조직 맥락 측면에서는 '현장 실전 중시형 리더, 신뢰 신용을 최고가치로 숭상하는 대표 책임자'이며, 시장 맥락 측면에서는 '상업적 거래관계의 기회포착역량과 사업감각을 지닌 사업가', '호혜적 이익 거래자'이며, 자기자신 측면에서 기업가는 '자수성가형 인간', '긍정적 사고방식의 문제해결사이면서 불굴의 집념을 발휘하는 역경극복자', '원대한 목표 추구하는 야심가'이다. 역사적 사회문화적 맥락속에서 기업가와 상호작용하는 관계 측면에서의 기업가의 모습에 대한 논의는 반기업 또는 반기업가 정서를 조금이라도 완화시킬 수 있는 역할을 할 수 있을 것으로 기대한다.
인공지능 기반 보안관제 시스템은 운영환경에서 발생할 수 있는 학습 데이터 오류, 신규 공격 이벤트 발생으로 인한 오탐 증가 등 문제를 해결하기 위해 피드백 기능이 연구되고 있다. 그러나 한정된 관제 인력의 피드백 수행 방식은 모델 개선에 오랜 시간이 걸리고 숙련되지 않은 관제 인력의 피드백은 오히려 모델 성능 저하의 원인이 될 수 있다. 본 논문에서는 관제 인력 한계 극복, 신규 오탐 개선, 빠른 모델 성능 향상을 위한 능동형 보안관제 모델 개선 프로세스를 제안하였다. 운영 중 예측된 유사 이벤트를 군집화 하고, 피드백이 우선적으로 필요한 군집을 계산하여 운영자에게 대표 이벤트 설명이 가능한 인공지능(eXplainable AI) 기반 시각화도 함께 제시하였다. 수신된 대표 피드백은 동일 군집과 다른 데이터를 계산하여 제외하고 피드백 전파 학습 데이터를 생성한다. 준비된 학습 데이터는 초기 모델과 함께 점진적 학습을 통해 모델을 생성함으로써 성능을 향상시키는 프로세스이다. 제안 프로세스의 실효성 검증을 위해 웹 어플리케이션 방화벽 데이터셋 PKDD2007과 CSIC2012를 선택하여 3개의 시나리오를 통해 실험을 진행하였다. 실험 결과 제안된 프로세스는 피드백을 주지 않았거나 소수 운영자 피드백을 적용한 모델 성능에 비해 모든 지표에서 약 30% 이상의 성능 향상을 확인하였다.
일반 콘크리트 옹벽에 비해 경관성이 우수한 보강토 옹벽이 최근 많이 사용되고 있다. 다양한 재료와 복잡한 현장여건으로 기존 설계 방식만으로는 안정성 확보가 어려운 경우가 발생되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 현장여건에 적합한 안정성 분석 방법에 대한 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 기존 수치해석과는 다르게 보강토 블록이 개별거동 가능하도록 적용하였으며, 개별 블록거동에 따른 물성치 및 강도 적용을 위하여 블록간 마찰특성과 블록과 보강재의 연결특성에 관한 실규모 시험을 수행하였다. 수치해석을 통해 현장과 동일한 블록조건의 적용 가능성을 확인하였고, 이를 활용하여 다양한 조합의 블록과 보강재의 안정성 검토 및 설계에 활용 가능 할 것으로 판단된다. 또한 외적안정의 범위를 넓혀 안정성을 더욱 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 3D 프린팅 구조물 기반 블라인드박스를 이용한 실습교육이 다차원 방사선영상해독력에 미치는 교육적 효과를 알아보고자 하였다. 대상은 2020년부터 2022년까지 3년간 진행된 디지털의료영상학 실습에 참여한 방사선학과 2학년의 83명(남자: 49명, 여자: 34명)이었다. 학습방법은 3D 프린팅 기술을 이용하여 자체 설계한 블라인드박스 내 구조물을 출력하였다. 이를 엑스선 촬영한 한 후 소그룹별로 블라인드박스 내 구조물영상을 분석한다. 분석 결과로 3차원구조물을 지점토로 자체 제작하고 엑스선 촬영한 후 블라인드박스 내 구조물영상과 일치하는지 비교한다. 평가방법은 수업성실도(평소 수업태도, 예·복습 정도, 학습목표이해도), 방사선영상해독력(엑스선감쇠개념, 대조도개념, 윈도우닝개념, 3차원해독력), 수업만족도(흥미도, 외부추천도, 수업몰입도)를 5점 리커트 척도로 무기명 자기 기입방식으로 설문조사하였다. 그 결과 모든 평가항목이 남녀 간의 유의한 차이 없이 높은 긍정적인 효과가 있었다. 블라인드박스를 이용한 실습교육은 3D 프린팅 기술을 활용한 방사선교육공학의 의미있는 사례로써 학생들의 문제해결능력 향상과 전공과목의 만족도를 증대시키는 콘텐츠로 활용되기를 기대한다.
운동은 건강한 삶의 영위에 필요하지만 코로나19와 같은 전염병 유행 상황에서 비대면 환경에서 진행되는 것이 권장된다. 그러나 기존의 비대면 방식의 운동 콘텐츠에서는 운동 동작의 인식은 가능하지만 이를 해석해서 피드백 정보를 제공해주는 과정이 자동화되지 않았기 때문에 피드백이 트레이너의 눈대중으로 이루어지는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 운동 내용 및 이를 구성하는 동작을 추적하기 위해 공식화된 규칙을 만드는 방법을 제안한다. 이러한 규칙을 만들기 위해서는 전체적인 운동 내용의 진행 규칙을 먼저 만들고, 운동을 구성하는 동작의 추적 규칙을 만든다. 동작의 추적 규칙은 동작을 여러 단계로 나누고 단계를 나누는 키 프레임 자세를 정의하는 것에서 출발하여 키 프레임 자세로 대표되는 상태와 상태 간의 전이 규칙을 만듦으로써 생성될 수 있다. 이렇게 생성한 규칙은 모션 캡쳐 장비를 이용한 자세 및 동작 인식기술의 사용을 전제로 하며 이러한 기술 적용의 자동화를 위한 논리적인 전개에 사용된다. 본 논문에서 제안한 규칙을 사용하면 운동 과정에서 나타나는 동작을 인식하는 것뿐만 아니라 동작의 전 과정에 대한 해석의 자동화가 가능하여 인공지능 트레이닝 시스템 등 보다 진보된 콘텐츠 제작이 가능해진다. 이에 따라 운동 과정에 대한 피드백의 질을 높일 수 있다.
이 연구는 2015 개정 교육과정에서 신설 과목으로 설계된 <인공지능 수학> 교과서를 분석하여 차기 교육과정 설계의 시사점을 도출하는 데 목적이 있다. <인공지능 수학> 시안을 담은 수학과 교육과정 문서에서는 '학습 요소' 대신에 '관련 학습 요소'를 제시하고 있다. '관련 학습 요소'는 인공지능의 맥락에서 활용될 수 있는 수학적 개념이나 원리로 정의하고 있는데 '관련 학습 요소'를 다루는 범위와 방법에 대해서는 구체적인 제한은 없다. 이에 '관련 학습 요소'가 <인공지능 수학> 교과서에서 반영된 양상을 형식, 범위와 방법, 공학적 도구 활용 방식을 중심으로 분석하였다. 교과서별로 '관련 학습 요소'를 교과서에 기술하는 형식상의 차이와 수학 개념을 취급하는 양과 범위에 차이가 있었다. 또한, '관련 학습 요소'를 하나의 수학 개념과 동일하게 정의하여 사용한 경우와 정의보다는 인공지능의 맥락에서 설명 위주로 서술하였다. '관련 학습 요소'를 인공지능의 맥락에서 활용할 수 있도록 교과서별로 유사한 공학적 도구를 다루었지만, 계산과 결과를 해석하는 활동 중심이었다. 고등학교 수학 과목으로서 <인공지능 수학>의 지향을 교과서에 충분히 반영하기 위해서 '관련 학습 요소'에 관한 체계적인 논의가 필요하다. 또한, 학생들이 인공지능 맥락의 활용 사례를 경험하기 위해서는 공학적 도구를 활용하여 문제를 설정하고 해결할 수 있는 내실화된 활동이 교과서에 구현되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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