본 논문에서는 3차원 사용자 인터페이스를 PC 클러스터에 기반한 타일 가시화 시스템에 효율적으로 연동시킬 수 있는 방법을 제안하였다. 사용자 편의성을 증대하기 위해 개발된 3차원 사용자 인터페이스 소프트웨어에는 모델 자세조종 명령어를 비롯한 각종 메뉴가 포함되어있으며, 3차원 사용자 인터페이스 장비에서 발생되는 신호 잡음을 없애기 위해 박스형 필터를 사용하였다. 또한 타일 가시화 시스템과 3차원 사용자 인터페이스 사이에서 신호 대기로 인해 발생하는 모델 운동 지연 문제를 해결하기 위해 비동기식 통신형태에 기반한 새로운 ‘통신 분리’ 알고리듬을 제안하였으며, 검증 테스트를 통해 제안된 방안의 효율성을 확인하였다.
디지털 미디어 장치의 발달로 인하여 네트워크 상에서 발생되는 실시간 트래픽을 지원해주는 연구들이 많이 진행되고 있다. 그중에서도 기존의 LAN (Local Area Network) 시장의 약 80% 가량을 점유하고 있는 이더넷 기술과 연동하는 기술이 많이 고려되고 있다. 하지만 기존 이더넷 기술이 가진 몇 가지 문제점들로 인하여 이더넷 기술만을 가지고는 실시간 트래픽을 지원하기에는 부족하다. 그래서 IEEE 802.1 AVB TG (IEEE 802.1 Audio/Video Bridging Task Group)에서 기존의 이더넷 장비 등에 최소한의 변경으로 실시간 트래픽을 지원해주기 위한 표준화가 진행 중이다. 현재 IEEE 802.1 AVB TG에서는 해당 규격을 지원하는 네트워크 환경에서 작동하는 장비들 간에 어떻게 동기를 맞추어 갈 것인지, 이들 장비의 실시간 트래픽을 위한 대역폭 확보는 어떻게 할 것인지, 그리고 확보된 대역폭을 바탕으로 하여 실시간 트래픽과 비실시간 트래픽을 어떻게 동시에 지원할 것인지가 주요 논의 과제이다. 본 논문은 주요 논의 과제 중에서도 실시간 트래픽을 위한 대역폭 확보 방안에 그 비중을 두었다. 실시간 트래픽의 대역폭을 확보하기 위해서는 대역폭 예약이 필수이다. 대역폭 예약을 송신측, 즉 실시간 트래픽을 발생시키는 장치에서 주도하여 진행하는 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 OPNET 네트워크 시뮬레이터를 통해 실험하고, 그 결과를 분석하였다.
이기종의 다양한 장비로 구성된 현대의 네트워크는 분산 설치되어 있고, 이를 중앙 집중적이면서 효율적으로 관리하기 위해서 NETCONF 표준이 제정되었다. 본 논문에서는 NETCONF의 각 계층에 대해 개선한 연구를 포함하여 하나의 시스템으로 통합하는 작업을 수행하였다. RPC 계층에서는 멀티스레드를 사용하여 비동기 통신 채널 및 병렬 처리가 가능하도록 하였고, Operation 계층에서는 장비 설정 데이터 간 종속성을 이용한 데이터 그룹을 활용하여 연산의 효율성을 증가시켰다. Operation 계층과 연동할 수 있도록 Content 계층에서의 설정 데이터 모델링 기법에 대해서도 제시하였다. 마지막으로 GUI 프로그램을 구현하고 구현 결과를 나타내었다. 개선된 NETCONF와 표준 NETCONF를 질의 처리율, 질의 처리 속도, CPU 사용률에 대해 비교하는 실험을 수행한 결과 질의 처리율과 처리 속도에서는 개선된 NETCONF가, CPU 사용률에서는 표준 NETCONF가 우수하였다.
이 연구는 점차 증가하고 있는 젊은층과 여성 초보 골퍼들이 골프를 배워가는 과정에서 자세의 어려움, 골프 자체의 지루함, 더딘 실력 향상 등의 이유로 골프에 대한 흥미를 잃고 골프를 포기하는 사례가 많아 이를 보완하기 위한 보조기구를 개발하는 것이 목적이다. 이를 위해 먼저 골프채 그립 하단에 각종 센서를 탑재한 하드웨어 장치를 부착하여 골퍼의 스윙 자세와 비거리 등의 데이터를 수집, 전달할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 이후 이러한 데이터들을 분석, 보관할 수 있는 스마트폰 앱을 개발하고 연동하여 골퍼의 자세를 식별하고 자세를 스스로 교정할 수 있도록 하였다. 아울러 스마트폰 앱은 자기 비교와 타인 비교 콘텐츠를 통해 게임적 요소를 가미하여 초보 골퍼들의 지속적 운동참여를 위한 내적 동기부여도 제공할 수 있다.
본 논문에서는 TP 케이블을 이용하여 100Mbps의 전송 속도를 지원하는 100Base-TX Ethernet 수신기의 디지털 신호 처리부를 제안하였다. 제안하는 디지털 신호 처리부는 자동 이득 조절기, 심볼 동기 복원기, 적응 등화기, BLW 보정기로 구성되어 있으며 초기 위상에 상관없이 150m까지 $10^{-12}BER$이하의 성능을 보였다. 제안하는 신호 처리부는 일부 블록을 제외한 모든 부분을 디지털로 구현하였으며 적응 등화기와 BLW 보정기 연동 구조는 기존의 적응 등화기 에러 값을 이용하는 구조에 비하여 MSE가 약 1dB정도의 성능 향상을 가져왔다. 설계한 디지털 신호 처리부는 Verilog-HDL로 구현되었으며 삼성 $0.18{\mu}m$ 라이브러리를 사용하여 합성 결과 동작 속도는 7.01ns 이며 총 게이트 수는 128.528 게이트였다.
본 논문은 스마트 팩토리(Smart Factory) 디지털 트윈(Digital Twin) 구축을 위해서 다양한 산업용 센서(IoT/비 IoT)로부터 센서데이터를 획득하기 위한 표준 노드(Node)를 생성하고 그룹별/공정별 존(Zone)을 연동하여 상호호환적인 데이터의 교환 기능을 제공함으로써 데이터의 안정성을 확보하고 스마트 팩토리의 디지털 트윈(Digital Twin)을 위한 효과적인 존 마스터(Zone Master) 플랫폼 구축 방안을 제시하였다. 존 마스터(Zone Master) 플랫폼의 Process는 독립된 시스템 간의 센서 객체 및 센서 상호작용이 어떻게 수행하는지를 정의해 주기 위한 인터페이스 명세를 포함하고 있으며 고유의 데이터 교환 규칙에 대한 개별 정책들을 수행하고 있다. 존 마스터 플랫폼 프로세서의 실행 통제를 위한 인터페이스는 시스템관리, 자료교환의 협상(publish-subscribe)을 위한 선언 관리, 센서 객체의 등록 및 상태 정보를 통신하기 위한 객체 관리, 속성 소유권 공유를 위한 소유권 관리, 데이터 동기화를 위한 시간 관리, 데이터 교환에 대한 Route 정보를 위한 자료 분배 관리를 제공한다.
호흡으로 인한 방사선 치료 표적의 움직임을 고려함으로써 치료 성적 향상과 동시에 주변 장기 보호를 지향하는 4차원 방사선 치료의 구현, 성능 개선의 연구가 활발히 진행되고 있다. 환자가 자연스럽게 호흡하도록 하는 장점이 있는 호흡 동기방식이나 종양추적방식을 사용하는 경우, 방사선조사 표적의 움직임을 예측, 방사선조사 시 이를 보정하여 줌으로써 방사선치료 효과를 극대화할 수 있다. 신경회로망은 통계 수식에 의존하지 않고 주어진 자료를 표현하는 일종의 규칙을 찾아내므로, 방사선 치료 표적의 실시간 움직임과 같은 비선형성을 가진 시계열(Time Series)을 표현하는 데에 유리하다. 본 연구에서는 신경회로망 예측 알고리즘의 4차원 방사선치료에 적용 가능성을 평가하였다. Multi-layer Perceptron으로 신경회로망을 구성하였고 Scaled Conjugate Gradient 알고리즘을 신경회로망 학습 알고리즘으로 사용하였다. RPM 시스템을 이용하여 획득한 실제 임상 현장의 환자에 대한 호흡 자료를 기반으로 학습한 신경회로망 예측 결과를 RPM 시스템의 측정치와 상호 비교하였다. 10명의 환자에의 적용 결과, 신경회로망 학습에 사용된 자료가 환자의 호흡 범위 전체를 포함하지 않는 경우를 제외하고는, 최대절대오차 3 mm 미만의 우수한 예측 성능을 보였다. 학습 영역 이외의 호흡 자료 예측 시 발생하는 상당한 오차는 신경회로망의 외삽에 대한 학습능력 부족을 보이는 것으로, 오차의 원인을 제거하기 위한 일환으로, 호흡자료를 측정할 때 최대 호흡을 하도록 하여 충분한 학습 자료를 확보하는 방안을 고려해 볼 수있겠다. 4차원 방사선치료 시스템 성능 개선에의 직접 활용을 위하여, 다양한 시스템 대기시간에 따른 예측 성능 평가와 방사선 조사 장치와 연동, 실용 타당성 검증의 추가 연구가 진행될 것이다.
코로나19 팬데믹이라는 위기 상황과 4차 산업혁명시대를 경험하게 되면서 고고유산 교육 역시 새로운 국면을 맞이하게 되었다. '비대면', '비접촉'이 일상이 된 현 상황과 각종 디지털기술이 발달하고 있는 시대를 맞이함에 따라 직접 경험하고, 조작적 체험이 주를 이루는 고고유산 교육은 여러모로 많은 변화가 발생하였다. 이 글은 포스트코로나 시대의 트렌드에 부응하는 한편, 4차 산업혁명시대에 필요한 고고유산 교육의 발전 방안과 지속가능한 전략을 모색해 본 것이다. 고고유산 교육은 4차 산업혁명시대에 필요한 역량은 물론 개인들의 정서적 만족감과 행복감을 고취시키는데 매우 적합한 교육 형태이다. 그중에서도 현 시대의 맥락을 반영한 창의적 인재양성 및 문제해결력, 자기효능감을 향상시킬 수 있는 교육의 형태로 고고유산 메이커교육이 주목된다. 이러한 메이커교육은 구성주의를 기반한 교육으로 진행될 필요가 있고, 다양한 연령별 특징을 고려하여 구체적인 학습목표 및 효과를 설정하여 설계되어야 한다. 또한 고고유산 역시 VR, AR, 클라우드, 드론 영상 기술을 적용한 다양한 ICT 활용 콘텐츠들이 개발 및 확대되고 있다. 그중에서도 온택트로 진행되는 고고유산 디지털 교육은 비대면이라는 상황 속에서도 쌍방향 소통이 가능한 커뮤니티 활성화 방안을 모색해야 한다. 아울러 온택트 교육은 교육이라는 측면을 고려해야 하므로 문화적 문해를 성장시키기 위한 목적이 추가적으로 설정되어야 한다. 이러한 고고유산 콘텐츠 개발은 온택트 교육에 최적화된 학술성을 담지한 스토리자원이 확보되어야 하는데, '문화콜라주'의 입장에서 다양한 융합적 콘텐츠를 제작하는 동시에 학습자의 흥미와 학습 능력, 학습 목적을 고려한 AI기능이 추가될 필요가 있다고 생각한다. 또한 온라인으로 진행되는 고고유산 콘텐츠 교육은 추후 실물을 접할 수 있는 동기부여나 현장학습을 고려한 선행학습, 보완학습으로 진행되어야 한다. 결국 고고유산 온택트 교육은 현재의 트렌드에 부응하는 최첨단 기술을 활용하여 진행되겠지만, 그와 연동하여 발견의 학습, 질문-탐구형 학습 모두가 가능한 구성주의학습을 위한 지속적인 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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