• 지적과 국토정보
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• 제53권1호
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• pp.5-20
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• 2023

정부는 검정형 자격제도의 한계를 극복하고 관련 산업계에 적용가능한 실무능력 인재 양성을 목적으로 과정평가형 자격제도를 운영하고 있으며, 지적분야도 지적산업기사 등급의 과정평가형 자격제도를 운영중에 있다. 그러나 과정평가형자격의 교육훈련과정에 지적분야가 아닌 측량분야의 능력단위를 교육함으로서 과정평가형 자격제도의 취지와 맞지 않는 부분이 있다. 따라서 본 연구는 지적분야의 과정평가형 자격제도를 면밀히 분석하고 그에 따른 개선방안을 제시하였다. 첫째, 지적분야의 NCS는 2014년 개발이후 별다른 보완·개발이 이루어지지 않아 현행 법령과 맞지 않는 부분이 다수 존재하므로 이에 대한 보완개발이 필요하며, 둘째, 현행 지적분야 과정평가형 자격제도에 활용하고 있는 측량분야의 선택능력단위를 지적분야의 NCS 능력단위로 개선할 것을 제안하였다. 또한 현행 지적분야의 NCS의 12개 능력단위를 필수능력단위로 지정하고 교육·훈련을 운영한다면 충분히 지적기사 등급의 역량을 갖춘 실무인재를 양성할 수 있을 것이므로 지적기사 등급의 과정평가형 자격제도 도입을 제안하였다. 그러나 실질적인 제도운영 및 적용을 위해서는 과정평가형 자격제도 교육·훈련에 활용되고 있는 지적분야 NCS의 보완·개발이 반드시 선행되어야 할 것이다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.679-684
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• 2023

정맥의 천자는 병리학적 검사를 위한 혈액 샘플을 획득하기 위해 널리 사용되고 있다. 바늘을 사용한 침습적인 정맥 천자 방법이 반복되서 시행되면 환자가 받는 고통이 증가되는 문제가 있어 본 연구팀은 사전에 소형 근적외선 (near-infrared, NIR) 영상 시스템을 개발하였다. 획득된 NIR 영상의 화질 개선을 위하여 본 연구에서는 노이즈 제거에 효율적으로 잘 알려진 비지역적 평균 (non-local means, NLM) 알고리즘을 모델링하여 시스템에서의 적용 가능성을 분석하고자 한다. 개발된 NIR 영상 시스템은 dichroic 및 long-pass filter를 적외선 (infrared, IR)이 통과하여 최종적으로 CMOS 센서 모듈로 검출되는 원리를 기반으로 구성하였다. 제안하는 NLM 알고리즘은 노이즈를 제거시키고자 하는 픽셀을 주변 픽셀들간의 거리들을 고려한 값으로 대체하는 원리를 기반으로 모델링하였다. 850 nm의 중심 파장을 가진 NIR 영상을 획득 후 NLM 알고리즘을 적용하여 히스토그램 평활화를 통해 최종 정맥 영역을 분할하였다. 결과적으로 NLM 알고리즘을 적용한 정맥의 NIR 영상의 coefficient of variation은 평균 0.247로 기존의 filtering 방법들과 비교하여 우수한 결과값으로 도출되었다. 또한 NLM 알고리즘의 dice similarity coefficient 값은 기존의 median filter와 total variation 방법에 비하여 각각 62.91 및 9.40% 향상된 값이 획득되었다. 결론적으로 NLM 알고리즘은 NIR 영상 시스템으로 획득한 정맥의 정확한 분할이 가능하게 할 수 있음을 증명하였다.

• 국제교류와 융합교육
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• 제2권2호
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• pp.81-95
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• 2022

이 연구는 학교 교육과정 시간을 활용하여 5학년 학생들에게 적용할 에듀테크 활용 프로그램을 개발하는 것을 핵심으로 하며 연구 결과를 토대로 한 결론은 다음과 같다. 첫째, 에듀테크 활용 미래교육 프로그램 개발을 위하여 콘텐츠 선호도 조사를 시행하여 결측값을 제외하고 교사 27명, 학생 216명의 유의미한 응답을 확인하였다. 미래교육 실행에서 별도의 에듀테크 기기 필요 여부에 따라 1순위를 중심으로 UCC(동영상 촬영, 편집 등), 작품활동(3D 펜, 3D프린터 등)이 선정되었다. 둘째, 에듀테크 활용 미래교육 프로그램을 개발하기 위해 선행연구를 기반으로 미래교육 수업 모듈을 4단계로 설정하였다. 먼저 Make a foundation에서는 주제별 이론을 전개하고, Open an activity에서는 핵심적인 에듀테크 활용 미래교육 체험활동을 전개한다. Organize evaluation에서는 개별적 자기 평가하고, 이를 바탕으로 Act individually에서는 맞춤형 심화 보충 활동을 하도록 하였다. 셋째, 에듀테크를 활용한 미래교육 프로그램이 정규 교육과정에 편성되기 위해서는 교육과정과의 연계성이 충분히 확보되어야 한다. 연구 대상인 5학년 교과 교육과정을 분석하고 창의적 체험활동과 연계하여 시수를 확보하는 등 체계적이고 안정적인 연구실행 근거를 마련하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 개발한 자료는 내용 타당도 검사를 바탕으로 수정 및 보완하였다. 프로그램 적용 및 검증 단계를 수행하지 못한 점은 이 연구의 한계이나 이 프로그램을 통해 학교 현장에서 미래교육실천 가능성이 확대되기를 기대한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권10호
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• pp.431-436
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• 2023

소프트웨어 공학 영역에 인공지능의 접목은 큰 화두 중 하나이다. 전 세계적으로 1) 인공지능을 통한 소프트웨어 공학, 2) 소프트웨어 공학을 통한 인공지능 두 가지 방향으로 활발히 연구되고 있다. 그 중 소프트웨어 공학에 인공지능을 접목하여 나쁜 코드 영역을 식별하고 해당 부분을 리팩토링하는 연구가 진행되고 있다. 해당 연구에서 인공지능이 나쁜 코드 요소의 패턴을 잘 학습하기 위해서는 학습하려는 나쁜 코드 요소가 라벨링 된 데이터셋이 필요하다. 문제는 데이터셋이 부족할뿐더러, 자체적으로 수집한 데이터셋의 정확도는 신뢰할 수 없다. 이를 해결하기 위해 코드 데이터 수집 시 전체 코드가 아닌 높은 복잡도를 가진 코드 모듈 영역을 대상으로만 나쁜 코드 데이터를 수집한다. 이후 수집한 데이터셋을 CodeBERT 모델의 전이 학습하여 코드 공통 취약점을 탐색하는 방법을 제안한다. 해당 데이터셋을 통해 CodeBERT 모델이 코드의 공통 취약점 패턴을 더 잘 학습할 수 있다. 이를 통해 전통적인 방법보다 인공지능 모델을 이용해 코드를 분석하고 공통 취약점 패턴을 더 정확하게 식별할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.478-488
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• 2023

본 논문은 수중 환경에서의 전통적인 음파 통신을 대체할 수 있는 레이저 통신의 해군 적용 방안을 연구한다. 아두이노 및 MATLAB을 활용한 레이저 송수신기를 구성하여 수조 실험을 진행하여 다양한 수중 환경에서 통신 가능 여부를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 레이저를 통해 데이터를 전송할 때, 통신 간 원하는 메시지를 데이터화하여 전송하고 이를 수신하여 올바른 메시지로 변환되는지 확인하였다. 두 번째 실험에서는 수중 상황에서의 통신 작동 여부를 확인하였으며, 세 번째 실험에서는 CDS 조도 센서 모듈을 사용하여 빛의 세기를 측정하고 다양한 수중 상황에서 레이저 통신의 한계를 측정하여 확인하였다. 또한, MATLAB Code를 활용해 염도, 수온, 수심 등의 데이터를 수집하여 탁도를 계산하고 계산된 탁도(5, 20, 55, 180)에 대해서 최적의 파장값(532nm, 633nm, 785nm, 1064nm)을 제시하였다. 이를 바탕으로 해군 전술 통신, 원격 센싱, 수중 드론 제어 등의 분야에서의 활용방안을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 현재의 기술 한계를 극복하고 성능을 향상하는 개선방안을 제시하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.489-498
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• 2023

하드웨어의 성능 및 컴퓨팅 기술의 발전 덕분에 기후환경 변화를 대비하기 위해 기후예측 모델 또한 발전하고 있다. 한국 기상청은 GloSea6를 도입하여 슈퍼컴퓨터를 이용하여 기상 예측을 하고있으며, 각 대학 및 연구 기관에서는 중소규모 서버에서 사용하기 위해 저해상도 결합모델인 Low-GloSea6를 사용하여 기상 연구에 활용하고 있다. 본 논문에서는 중소규모 서버에서의 기상 연구의 원활한 연구를 위해 Low-GloSea6의 Intel VTune Profiler를 사용한 분석을 진행하였으며 1125.987초의 CPU Time을 수행하는 대기모델의 tri_sor_dp_dp 함수를 Hotspot으로 검출하였다. 수치적 연산을 진행하는 기존 함수에 머신러닝 기법의 하나인 비선형 회귀모델을 적용 및 비교하여 머신러닝 적용 가능성을 확인하였다. 기존 tri_sor_dp_dp 함수의 실제 연산되는 값인 1e-3 ~ 1e-20의 범위를 가지는 Output Data인 변수 "Px"를 기준으로 평가하였을때 K-최근접 이웃 회귀 모델은 MAE가 1.3637e-08, SMAPE가 123.2707%로 가장 우수하게 나타났으며 RMSE의 경우 Light Gradient Boosting Machine 회귀 모델이 2.8453e-08로 가장 우수한 성능을 보이는 것으로 측정되었다. 따라서 Low-GloSea6 수행 과정 중 tri_sor_dp_dp 함수의 데이터를 추출 후 비선형 회귀 모델을 적용한 결과로 기존의 tri_sor_dp_dp 함수의 수치적 연산 값과 K-최근접 이웃 회귀 모델을 비교하였을 때 SMAPE가 123.2707%의 오차가 발생하는 것으로 측정되어 기존 모듈의 대체 가능성이 있다는 것을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제17권5호
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• pp.187-203
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• 2022

지역사회의 경제, 사회, 환경 문제가 심각한 수준에 이르자, 우리 사회는 기업가정신 교육을 통해 지역문제에서 기회를 발견하고 창의적 도전을 통해 사회적 가치를 창출하는 청년 인재 육성의 필요성을 절감하고 있다. 그러나 기업가정신 교육 프로그램은 대체로 상업성에 방점을 두고 있어 지역문제 해결 맞춤형 교육 프로그램이 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 지역사회 문제 해결형 기업가정신 교육과정을 개발하는데 연구의 목적을 두었다. 본 연구는 교육과정 개발을 위해 역량 중심 교육과정 모형(Competency based Curriculum)을 적용하였으며, 총 10인의 전문가 자문을 거쳐 지역문제 해결형 기업가정신 역량을 도출하였다. 그 과정에서 역량 모형의 오류 발생 가능성을 낮추고자 델파이 방법론을 추가로 활용하였다. 연구 결과, 총 23개의 지역문제 해결형 기업가정신 역량이 확정되었으며, 역량별 지식(K)-기술(S)-태도(A)는 각각 5개, 9개, 9개로 구성되었다. 이를 Dunham의 문제해결 6단계 모형에 적용하여 Phase 1 문제 발굴, Phase 2 문제 분석, Phase 3 계획, Phase 4 조치, Phase 5 평가 순으로 모듈식 학습지원책을 개발하였다. 본 연구는 사회복지학에서 자안된 이론적 모형을 기반으로 구체적인 기업가정신 교육과정 및 학습지원책을 개발함으로써 이론과 실천을 통합하였다는 점에서 의미가 있다. 또한 전문가 자문을 토대로 지역문제 해결형 기업가정신 역량 모형을 개발하고 이를 근거로 구체적인 교육과정을 제안하였다는 점에서 시사점이 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.335-345
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• 2024

디지털 시대의 발전 속에서 데이터의 안전성은 어느 때보다 중요한 이슈로 주목받고 있다. 특히, 무분별한 해킹 및 무단 접근으로부터 정보를 보호하기 위한 안티탬퍼링 기술은 핵심 대응책으로 주목받고 있다. 본 논문은 TPM(Trusted Platform Module)과 SW(Software) 안티탬퍼링 기술의 발전 추세와 현대 디지털 환경에서 이 기술이 어떻게 적용되는지에 대한 사례를 다룬다. 기존에 존재하는 다양한 보안 가이드 및 지침들을 분석하여, 가이드 및 지침들에 포함된 모호한 부분들을 찾아내었으며, 최신 국/내외의 SW 안티탬퍼링 연구에 대한 동향을 알아본다. 결과적으로 안티탬퍼링 기법을 적용하기 위한 지침은 존재하지만 안티탬퍼링 기법을 평가하기 위한 방안이 존재하지 않는 것을 확인하였다, 따라서 본 논문에서는 기존에 제안된 다양한 SW 안티탬퍼링 기법들을 포함하여 앞으로 제안될 SW 안티탬퍼링 기법들을 평가하기 위한 포괄적이고 체계적인 평가 방안을 제시한다. 본 논문은 포괄적인 평가 방안을 제시하기 위해 최신 연구들이 사용하는 다양한 검증 방안을 이용한다. 본 논문이 제시하는 포괄적이고 체계적인 평가 방안은 각 연구에서 사용된 검증 방안들을 종합하여 3가지(기능, 구현, 성능)로 구분함으로써 SW 안티탬퍼링 기술을 전반적으로 평가할 수 있는 종합적이고 체계적인 상세한 평가 방안에 대해 제시한다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제37권3호
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• pp.205-216
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• 2024

최근 원자력 지진 PSA(Probabilistic Safety Assessment)를 토대로 산업시설물의 지진 PSA를 수행하는 연구가 진행되었다. 해당 연구는 원자력 발전소와 산업시설물의 차이를 파악하고, 최종적으로 운영정지를 목표로 하는 고장수목(Fault Tree)를 구축한 후 시각적 확률도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)으로 변환하였다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 지진으로 유발된 구조손상으로 인해 발생 가능한 화재･폭발에 대해 PSA를 수행하고자 하였다. 이를 위해 화재･폭발을 사건수목(Event Tree)으로 표현하고, BN으로 변환하였다. 변환된 BN은 화재･폭발 모듈로서 선행연구에서 제시된 고장수목 기반 BN과 연계되어 최종적으로 지진 유발 화재･폭발 PSA를 수행할 수 있는 BN 기반 방법론이 개발되었다. 개발된 BN을 검증하기위해 수치예제로서 가상의 가스플랜트 Plot Plan을 생성하였고, 가스플랜트의 설비 종류가 구체적으로 반영된 대규모 BN을 구축하였다. 해당 BN을 이용하여 지진 규모에 따른 전체시스템의 운영정지 확률 및 하위시스템들의 고장확률 산정과 더불어 역으로 전체시스템이 운영 정지되었을 때 하위시스템들의 영향도 분석과 화재･폭발 가능성을 산정하여 다양한 의사결정을 수행할 수 있음을 제시함으로써 그 우수성을 확인하였다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제26권2호
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• pp.91-111
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• 2024

전력구 터널은 송전선로 지중화 사업의 일환으로 대부분의 경우 쉴드 TBM을 활용하여 건설된다. TBM 챔버는 터널 내부 중 유일하게 암반과 흙을 마주하는 공간이며, 붕락과 부딪힘 사고 등 사고노출 빈도가 가장 높은 곳이다. 현재 챔버 외부에서 디스크커터 마모정도를 측정할 수 있는 방법이 부재하기 때문에 근로자의 수시점검이 필수적이다. 이에 본 연구에서는 TBM 챔버 내부 안전사고를 예방하고, 챔버 오픈회수 절감을 통해 공사기간 단축의 효과를 기대하기 위하여 디스크커터 마모측정 기술 개념을 정립하고, 시작품을 제작하였다. 선행기술을 고찰하여 자기센서가 굴착환경에서 가장 적합하다고 판단하여, 자기센서, 무선통신 모듈, 전원공급, 외부 케이싱, 그리고 모니터링 시스템을 종합한 마모측정 센서 패키지를 개발하였다. 실제 굴착환경에서 시작품 성능검증을 수행하기 위해 3.6 m 토압식 쉴드 TBM을 활용한 실대형 굴진시험을 수행하였다. 실대형 굴진시험 결과 8개의 시작품 중 5개가 정상적으로 작동하였다. 최대 3,000 kN의 추력과 1.5 RPM의 회전속도 안에서 센서측정값이 무선통신을 통해 시스템에 원활하게 표출되는지 확인하였고, 센서 케이싱이 파손되지 않아 내구성을 확보하는 것으로 분석되었다.