컴퓨팅적 사고는 H대학 비전공자 신입생이 필수로 선택해야 하는 과목으로 전공과 상관없이 수업을 이수하고 있다. 수업 내용은 프로그래밍을 쉽게 접할 수 있는 블록코딩을 이용하여 수업이 진행된다. 수강 학생들의 과목에 대한 관심도를 알아보고 수강 학생의 이해를 돕기 위해 학기 수업 시작 전 설문을 진행하였다. 본 연구는 수강 학생의 설문 응답 데이터를 분석하여 수강 학생의 과목에 대한 관심도를 한눈에 파악할 수 있도록 한다.
블록체인은 네트워크 내의 모든 참여자들이 공동으로 소유하고 검증함으로서 데이터의 조작을 방지하고 무결성 및 신뢰성을 보장하는 기술이다. 블록체인은 보안성 및 확장성 투명성을 특징으로 하며 전 세계에서 이용가능하기 때문에 최근 송금을 포함하여 물류 유통, IoT 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중에서도 최근에는 블록체인을 기반으로 하여 다양한 형태의 계약을 체결하고 이행을 자동화할 수 있는 스마트 컨트랙트에 대한 관심이 높아지고 있다. 스마트 컨트랙트를 활용하면 계약 사항을 미리 프로그래밍하여 작성하고, 조건이 충족되면 즉시 시행되기 때문에 디지털 데이터에 대한 신뢰도를 더욱 높일 수 있다. 본 논문에서는 스마트 컨트랙트 설계에 관한 연구를 진행하면서 최근 이슈가 되고 있는 가상화폐의 불법적 자금 악용 등의 문제를 해결하는 방안으로써, 스마트 컨트랙트 설계 방안에 대한 연구를 진행하였다. 이를 통해 고객확인(KYC:Know Your Customer)과 자금세탁방지 과정을 스마트 컨트랙트를 활용해 적용해 보았으며, 자금세탁방지의 가능성을 확인 및 ASM(AML SmartContract mechanism) 설계 방안을 제시해보고자 한다.
4차 산업 혁명에 따라 전 세계에서는 이에 맞는 새로운 인재를 양성하고자 SW 교육을 강조하고 있다. 이런 세계적 흐름에 맞추어 우리나라에서도 2015 개정교육과정에서 SW 교육을 필수화하였다. 하지만 우리나라 초등 SW교육은 블록 기반 프로그래밍 언어의 활용에 편중되어 있다. 또한 목표 설정 및 내용 구성에 있어 정의적 영역의 신장은 소홀하고 지식, 기능적 영역의 신장에만 집중되는 경향이 있다. 이에 본 연구에서는 텍스트 기반 프로그래밍 언어 중에서 최근 각광받고 있는 파이썬과 정의적 영역인 '공동체 역량'의 신장을 고려하여 팀 공유정신모형 개념을 활용한 SW교육 방법을 탐구하였다. 팀 공유정신모형 형성 정도가 유사한 두 집단에 t-검정을 수행해 본 결과, 본 연구에서 제시한 SW학습방법을 적용한 집단 내 학습자들의 팀 공유정신모형 형성에 효과가 있다는 것을 확인할 수 있었다.
소프트웨어교육의 도구로서 블록형 교육용 프로그래밍 언어(EPL)는 무료로 이용할 수 있고, 피지컬 컴퓨팅은 현실세계와 컴퓨팅 환경을 연결시켜줌으로써 실생활 문제 해결이라는 목표에 더욱 가깝게 다가갈 수 있도록 해주기 때문에, 특히 초등학교 단계에서 학생들이 직관적으로 이해하기 쉬우며 알고리즘적 사고를 향상시키기 때문에 많이 이용되고 있다. 본 연구에서는 초등학생도 회로지식 없이 쉽게 접할 수 있고 가격적인 측면에서도 큰 부담이 가지 않는 엔트리와 센서보드를 활용한 EPL 및 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 제시하고, 초등학교 6학년 학생을 대상으로 12차시의 EPL 교육과정과 8차시의 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 개발하고 적용하였다. 본 연구의 결과 EPL 교육과정을 적용한 집단과 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 추가로 적용한 집단 모두 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 유의미한 효과가 있었으며, 피지컬 컴퓨팅 교육과정을 추가로 적용한 집단에서 컴퓨팅 사고력 요소의 자료표현, 수행 및 검증, 일반화에서 유의하게 더 큰 향상을 보였다.
최근 인공지능을 사용한 연구나 기업의 프로젝트가 활발하게 이루어지고 다양한 서비스나 시스템이 인공지능 기술과 접목되어 점점 더 지능화되고 있다. 이에 따라 인공지능의 기법 중 하나인 딥러닝에 대한 관심과 이를 학습하려는 사람들이 증가했다. 딥러닝을 학습하기 위해서는 딥러닝 이론 이외에도 컴퓨터 프로그래밍, 수식 등 많은 지식들이 요구된다. 이는 초심자에게 높은 진입장벽으로 작용한다. 따라서 본 연구에서는 초심자가 프로그래밍 및 수식 등을 고려하지 않고 DNN, CNN 등과 같은 딥러닝의 기본적인 모델을 구현할 수 있는 DeepBlock이라는 웹 기반 교육용 딥러닝 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 제안한 DeepBlock을 이용하여 딥러닝에 관심을 가진 학생들이나 초심자들의 교육에 활용이 가능하다.
본 논문에서는 IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜을 위해 다중모드를 가지는 블록암호시스템의 구조를 제안하고 ASIC 라이브러리를 이용해서 하드웨어로 구현하였다. 블록 암호시스템의 구성을 위해서 AES, SEED, 그리고 3DES 등의 국내외 표준 블록암호화 알고리즘을 사용하였고 네트워크를 비롯한 유/무선으로 입력되는 데이터를 최소의 대기시간(최소 64클럭, 최대 256클럭)만을 가지면서 실시간으로 데이터를 암호화 혹은 복호화시킬 수 있다. 본 설계는 ECB, CBC, OFB뿐 아니라 최근 많이 사용되는 CTR(Counter) 모드를 지원하고 다중 비트단위(64, 128, 192, 256 비트)의 암/복호화를 수행한다. IPsec등의 네트워크 보안 프로토콜로의 연계를 위해 알고리즘 확장성을 보유한 하드웨어로 구현되었고 여러 암호화 알고리즘의 동시적인 동작이 가능하다. 적절한 하드웨어 공유와 프로그래머블한 특성이 강한 내부데이터 패스를 통해 자체적인 블럭암호화 모드를 지원하기 때문에 다양한 방식의 암/복호화가 가능하다. 전체적인 동작은 직렬 통신에 의해서 프로그래밍되고 명령어의 디코딩을 통해 생성된 제어신호가 동작을 결정한다. VHDL을 이용해 설계된 하드웨어는 Hynix 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 통해 합성되었고 약 10만 게이트의 자원을 사용하였으며, 100MHz 이상의 클럭 주파수에서 안정적으로 동작함을 NC-Verilog에서 확인하였다.
본 논문에서는 Park and Tak(2010)이 제안한 다공질매체 스태거드 방법의 효율성을 제고하기 위해 MPI(Message- Passing Interface) 라이브러리를 통한 병렬해석이 소개된다. 이를 위해 비압축, 비투과성 포화 다공질매체와 FEM을 통한 스태거드 방법이 간략히 소개된다. 그리고 병렬해석을 위한 MPI 라이브러리를 소개하고 스태거드 방법에 블록킹, 논블록킹 MPI 라이브러리를 접목시킨 병렬해석 알고리즘을 제안한다. 여기서는 변위와 간극수압 계산에서의 CPU 할당방법과 MPI 통신 규약을 통한 효율적인 프로그래밍 방법을 제시하고, 수치효율성을 검증하기 위한 2차원 모델의 순차해석과 병렬 해석 결과 값들을 요소개수에 따라 계산시간이 비교 검증된다.
사물인터넷 환경에서 다중 객체의 스위치 제어는 고전압을 구동하기 위해 레벨 시프터가 있는 여러 솔리드 스테이트 구조로써 낮은 ON 저항과 양방향 릴레이 MOS 스위치를 통합했으며 외부 직렬 논리 제어에 의해 독립적으로 제어되어야 한다. 이 장치는 의료용 초음파 이미지 시스템, 잉크젯 프린터 제어 등의 IoT 기기뿐만 아니라, 켈빈 4 단자 측정을 사용한 PCB 개방 / 단락 및 누출 테스트 시스템과 같은 저전압 제어 신호에 의한 고전압 스위칭 제어가 필요한 응용 제품에 사용하도록 설계되었다. 이 논문에서는 FPGA (Field Programmable Gate Array) 테스트 패턴 생성을 사용한 아날로그 스위치 제어 블록의 구현 및 검증에 대하여 고찰하였다. 각 블록은 Verilog 하드웨어 설명 언어를 사용하여 구현된 후 Modelsim에 의해 시뮬레이션 되고 FPGA 보드에서 프로토타입화 되어 적용되었다. 제안된 아키텍처는 IoT 환경에서 여러개의 개체들을 동시에 제어하여야 하는 분야에 적용할 수 있으며 유사 형태의 IC를 테스트하기 위해 제안된 패턴 생성 방법을 적용할 수 있다.
포트란 M 등의 태스크 병렬언어에서는 프로그래머가 태스크 병렬구조를 사용하여 프로그래밍한다. 그런데 응용 프로그램에서 프로시쥬어간에 종속성 관계가 존재하는 경우 프로그래머가 이 종속성을 고려하여 태스크 병렬 프로그램을 작성하기는 쉽지 않다. 그러므로 컴파일러 단계에서 묵시적 병렬성을 추출한 후, 태스크 병렬언어에서 제공하는 병렬구조로 변환하는 병렬화가 필요하다. 그러나 현재의 태스크 병렬언어 컴파일러에서는 이러한 기능을 제공하지 못하고 있다. 본 논문에서는 종속성 관계에 따라 각 경우를 분석하여, 순차 수행되어야하는 루프 구조에 대해 컴파일러 단계에서 포트란 M의 태스크 병렬 구조인 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록구조로 병렬화하기 위해 묵시적 병렬성을 가지고 있는 경우를 추출하는 방안을 제안한다. 그리고 PROCESSDO 루프와 PROCESSES 블록 구조 모두로 병렬화 가능한 경우, 조건에 따라 어느 구조로 변환하는 것이 효과적인가를 분석한다.
최대휘소투영은 볼륨 렌더링의 한 기법으로, 의료영상을 판독하기 위해서 중요한 기능이다. 광선 투사법을 이용한 최대휘소투영 렌더링은 비교적 높은 화질의 영상을 생성하나 많은 연산을 요구한다. 본 연구는 그래픽 처리장치(GPU : Graphic Process Unit) 에 일반 연산을 적용하는 GPGPU(General-purpose computing on Graphic Process Unit) 기술을 이용하여 최대휘소투영 렌더링의 속도를 향상시키는 방법에 관한 연구를 수행한다. 본 논문에서는 GPGPU를 수행 할 수 있는 프로그래밍 언어인 CUDA(an acronym for Compute Unified Device Architecture)를 기반으로 고속 광선 투사법을 구현하며, CUDA 환경에 적함한 가속화 방법을 제안한다. 구체적으로, 블록 기반 공간 도약 기법을 적용하여 불필요한 부분을 도약하고, 이분 이동법을 통해 블록 경계면의 탐색을 고속으로 수행하며, 초기 값 추정 알고리즘을 이용하여 공간 도약 확률을 향상시킨다. 이를 통해 화질 손실 없이 최대휘소투영 렌더링의 가시화 속도를 크게 향상시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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