백필터 집진기는 여러개 또는 수십개의 여과포를 구성하여 미세먼지를 정화시켜 깨끗한 공기를 대기에 방출시키는 일종의 공기청정기이다. 백필터 길이가 5m 이하인 경우 다이아프램 밸브에서 발생되는 압축공기를 벤추리를 통과시키는 것만으로도 백필터에 부착된 분진 및 흄을 효율적으로 탈진 할 수 있었다. 7m 이상의 롱백 탈진에 만족스러운 결과를 얻기 위해서는 더욱 효율이 높고 경제성 있는 인젝터 개발이 시급한 실정이다. 기존 국내외 인젝터의 경우 유지 보수시 다수의 블루튜브 해체작업과 인젝터와 블루튜브가 결합되어 중량증가로 인한 작업의 불편성 등 많은 문제를 내포하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 코안다 효과를 이용한 최적의 인젝터 개발을 위한 유동해석과 4차 산업의 지능형 자동화 탈진 기술이 접목되어, 기존 설비 대비 에너지 비용저감 및 필터 수명향상 등을 획기적으로 개선시키고자 하는 상용화 연구를 수행하였다.
본 연구는 기관이용노인의 관계적 공격성 경험을 깊이 있게 탐색하고, 그 경험이 갖는 의미를 이해하는데 목적이 있다. 기관이용노인의 관계적 공격성 경험과 관련하여 노인은 '무엇'을 경험하였으며, '어떻게' 경험하였는지를 구조적인 기술로 발전시켜 '경험의 본질'을 알아보고자 하는 것이다. 부산시 기관이용노인 중 관계적 공격성 경험이 있는 노인 7명을 대상으로 비구조화된 질문지를 바탕으로 심층 면담을 수행하였다. Colaizzi의 현상학적 접근으로 분석한 결과 최종적으로 구성된 의미는 32개였고, 이를 다시 16개의 주제와 5개의 범주로 나타내었다. 5개의 범주로는 '힘없는 나'., '무인도에 있는 나', '내마음의 회오리', '세상속으로 보내는 나', '꺼져가는 나'로 분석하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 노인의 관계적 공격성 예방을 위한 실천적 제언을 제시하였다.
모바일 통신과 사물 인터넷(IoT) 환경에서 시간에 따른 데이터의 분석 기술은 주로 의미 있는 정보를 찾기 위해 수집 된 데이터에서 의미있는 패턴을 추출하기 위해 사용된다. 기존의 데이터 마이닝을 이용한 분석 방법은 데이터 수집이 어렵고 시간의 경과와 관련된 시계열 데이터의 변경을 반영하기 위해 완료 상태에 기초하여 해석되어야 한다. 이러한 패턴의 다양성, 대용량성, 연속성 등의 여러 가지 특성을 가진 데이터 스트림의 분석을 위한 방법으로 멀티 블록 스트리밍 데이터 분석(AM-MBSD) 방법을 제안한다. 의미 있는 데이터 추출을 위해 멀티 블록 스트리밍 데이터의 패턴을 추출하고 추출된 연속적 데이터를 여러 개의 블록으로 정의하고 제안 방법의 검증을 위해 각 데이터 블록의 데이터 패턴 생성 시간, 주파수를 수집하고 시계열 데이터를 분석, 실험하였다.
최근에 인터넷, 모바일, 사물인터넷 등과 같은 정보기술이 급속히 발전하면서 비즈니스에 필요한 데이터의 수집이 용이해지고, 빅데이터 분석이라는 새로운 방법으로 수집한 데이터를 분석하여 비즈니스에 적절히 활용하고 있다. 이와 같이 데이터의 수집과 분석이 용이해진 반면, 그러한 데이터 속에는 정보주체로부터 직접 제공받지 않은 센서 번호, 기기 번호, IP 주소 등과 같은 식별자 항목이 포함된 개인정보가 관계자도 인지하지 못하는 사이에 수집하여 이용될 수 있다. 만약 이러한 데이터에 대하여 수집에서 폐기까지의 전 과정에서 체계적인 관리가 되지 않을 경우 프라이버시 침해로 인해 "개인정보 보호법"등 관련 법률 위반이 우려될 뿐만 아니라 데이터 품질 문제도 발생하여 올바르지못한 의사결정을 할 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업이 비즈니스에 활용할 목적으로 수집한 데이터 속에 숨겨져 있는 개인정보를 찾아내어 전사적 관점에서 체계적인 관리함으로써, 이를 비즈니스에 효율적으로 활용함과 동시에 보호도 가능하게 하며, 더 나아기 데이터의 품질 확보도 용이하게 하는 새로운 데이터 거버넌스 성숙도 모형(DGMM)과 이를 데이터 거버넌스 프로그램의 도입 또는 개선하고자 하는 현장에 활용하기 위한 종합이행절차를 제안하고, 그 적용 예를 보인다.
최근 생체 인증 기술이 발전함에 따라 생체 인증을 이용한 사용자 인증 기법들이 많아지고 있다. 기존에 존재하는 ID/PW 등 다양한 인증 기법에는 다양한 문제점이 제시되고 있다. 따라서 최근에는 2차 인증을 도입하여 보안성을 높이는 방식을 채택하여 사용하고 있다. 본 논문에서는 근거리 무선 장치(Beacon)와 다양한 생체 인증방식 중 심장의 전기적 생체신호를 이용하여 위·변조가 매우 어려운 특징을 가진 ECG를 이용하여 사용자의 신원 인증과 이상징후를 탐지할 수 있는 사용자 인증 시스템을 제안하고자 한다. 이 시스템은 손목에 장착 가능한 웨어러블 디바이스 형태의 ECG 측정 도구를 통해 기록한 ECG 데이터와 데이터베이스에 블록체인 형태로 저장된 신원 정보 및 생체데이터를 비교하여 일차적으로 신원을 확인하고 비콘(Beacon)을 활용하여 사용자의 위치를 파악함으로써 사용자의 이상징후를 탐지하고자 한다.
사물인터넷(IoT), 빅데이터(BigData) 및 인공지능(AI)과 같은 최신 IT 기술로 인터넷 비즈니스가 성장함에 따라 인프라가 빠르게 성장하고 있습니다. 그러나 대부분의 회사에서는 제한된 수의 사람들이 많은 하드웨어와 소프트웨어를 관리해야합니다. 따라서 시스템 운영 상태, IT 서비스 및 주요 핵심성과지표(KPI, Key Performance Indicator)를 모니터링하기 위한 PEMS (Polestar Enterprise Management System)을 적용합니다. 실시간 모니터 스크리닝은 시스템 오작동 및 빠른 응답을 방지합니다. PEMS를 사용하면 IT 하드웨어 및 소프트웨어와 관련된 구성 정보를 한눈에 볼 수 있으며 전체 종단 간 성능을 모니터링하여 문제가 실시간으로 발생하는 시기를 확인할 수 있습니다.
본 연구는 간호대학생의 임상실습중 경험하는 언어폭력, 감정반응, 간호전문직관, 임상실습 스트레스 정도를 파악하고 임상실습 스트레스에 영향을 미치는 요인들을 확인하기 위하여 시도되었다. 연구 대상은 4년제 간호대학 4학년에 재학중인 간호대학생 106명이였으며 측정 도구는 언어폭력, 감정반응, 간호전문직관, 임상실습스트레스에 관한 문항으로 구성되었다. 언어폭력, 감정반응, 간호전문직관, 임상실습스트레스 정도는 기술통계로 분석하였고 언어폭력, 감정반응, 간호전문직관, 임상실습스트레스간의 상관관계는 Pearson correlation coefficients, 임상실습스트레스에 영향을 미치는 요인은 다중 선형 회귀분석(Multiple linear regression)을 적용하였다. 임상실습스트레스는 언어폭력, 감정반응과 유의한 정적상관성이 있는 것으로 나타났다(r=.683, r=.573). 유의미한 영향요인으로 언어폭력(𝛽=.487), 감정반응(𝛽=.240)순으로 임상실습스트레스의 49%를 설명하였다. 본 연구의 결과를 토대로 간호대학생들이 임상실습중 언어폭력에 대처하고 임상실습스트레스를 관리하기 위한 전략개발에 기초자료를 제공하고자 한다.
IoT 시장은 지속적으로 확대 성장하고 있지만, IoT 기기에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 그러나 자원 한정의 문제점을 가지고 있는 IoT 기기에 기존 시스템에 적용되었던 보안기술을 적용하는 것은 어렵다. 이에 본 논문에서는 IoT 기기의 자원 한정이라는 특성 하에서 보안 기능 적용에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용하여 IoT 기기의 보안성을 향상시킬 수 있는 서비스를 제시하여 IoT 기기가 제공되는 홈네트워크 등에 보안성을 제공하고자 한다. 이에 본 논문에서 제시하고 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용 서비스는 기존 연구에서 증명되었던 IoT 환경에서 적용 가능한 LEA 암호화 알고리즘의 이용과 더불어 비밀키 생성에 있어 이용자, IoT 기기와 서버가 참여하여 3자의 상호인증기반 비밀키 생성을 통해 서비스의 안전성을 확보하였으며 실험에서 랜덤하게 비밀키를 생성하는 방식과 속도의 차이가 없으나, 부가적으로 비밀키 공유를 위한 로직을 IoT 기기에 적용하지 않음으로써 IoT 기기의 자원 한정의 문제점을 해결할 수 있음을 검증하였다.
로컬에 국한되지 않고 글로벌한 지식경제사회가 진행됨에 따라 사회 많은 분야에 글로벌 수요가 급증하고 있다. 이에 대학을 졸업한 학생들은 국내 취업을 위해 노력을 하고 있지만, 국내 기업의 높은 스펙과 자격요건에 대한 취업 진입 장벽이 높아 정부와 지자체, 대학에서는 글로벌 해외 취업에 많은 노력을 하고 있다. 본 연구는 일본의 IT 기업 취업을 목표로 한 K-MOVE 해외취업연수 사업의 교육과정 설계이다. 이 교육과정을 설계하기 위해 구인업체와 학생들의 수요조사를 진행하고, 이 결과를 바탕으로 교과를 도출한다. 이후, 정규교과와 K-MOVE 교육과의 효율적인 연계에 관하여 기술한다. 본 연구는 일본 IT분야 해외 취업을 기획하는 교육 전문가에게 유익한 자료가 될 수 있다.
최근 종단 장치(Edge Device)의 수가 증가함에 따라 빅데이터가 생성되었고 특히 정제되지 않은 HTML 문서가 증가하고 있다. 따라서 자연어 처리 모델을 이용해 HTML 문서 내에서 중요한 정보를 찾아내는 기계 독해(Machine Reading Comprehension) 기술이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 기계 독해의 여러 연구에서 준수한 성능을 보이는 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델이 HTML 문서 구조의 깊이를 효과적으 로 학습할 수 있는 HTDE(HTML Tag Depth Embedding Method)를 제안하였다. HTDE는 BERT의 각 입력 토큰에 대하여 HTML 문서로부터 태그 스택을 생성하고 깊이 정보를 추출한다. 그리고 BERT의 입력 임베딩에 토큰의 깊이를 입력으로하는 HTML 임베딩을 더한다. 이 방법은 문서 구조를 토큰 단위로 표현하여 주변 토큰과의 관계를 식별할 수 있기 때문에 HTML 문서에 대한 BERT의 정확도를 향상시키는 효과가 있다. 마지막으로 실험을 통해 BERT의 기존 임베딩 기법에 비해 HTML 구조에 대한 모델 예측 정확도가 향상됨을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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