지역별로 여성 대상 강력범죄가 빈번하게 일어나는 구역을 표시해주는 범죄 지도를 이용한다면 경찰은 범죄가 빈번하게 발생하는 지역을 집중적으로 관리하여 범죄를 예방할 수 있고, 개인은 범죄지역 정보를 참조하여 심각한 문제가 개인에게 발생하는 것을 피할 수 있다. 본 연구에서는 공공 데이터 포털에 공개된 여성 대상 범죄 데이터와 범죄자 데이터를 분석하여 지역별 위험도를 계산하고 개인의 연령대와 위치 등을 고려하여 맞춤형 위험 정보를 제공하는 범죄 예방 시스템을 제안한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서는 공공 데이터 포털에서 제공되는 범죄자 데이터를 크롤링하여 데이터를 수집한다. 성범죄가 일어난 지역에 대해서 범죄 통계 정보를 바탕으로 범죄 내용, 범죄자의 실제 거주지, 범죄 발생 지역, 형량, 범죄 횟수를 기반으로 범죄 위험도를 계산하고 해당 지역에 나타나는 위험 등급 정보를 기반으로 연령대별 범죄 발생 구역을 시각화한다. 시 군 구(동) 단위별로 계산된 지역별 위험도 점수는 GIS(Geographic Information System)와 연계하여 사용자의 위치와 연령대에 맞는 범죄 위험 정보로 제공된다.
일반적인 비디오 월 시스템과 달리 스마트 시티 환경에서 통합 모니터링에 사용하는 비디오 월 시스템은 다양하고 많은 영상과 이미지, 텍스트를 동시에 표시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동시에 모니터링 가능한 영상 개수에 제한이 없고 모니터 화면 배치를 제약 없이 구성할 수 있는 IP 기반 비디오 월 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다수의 디스플레이 서버와 월 제어기, 영상 공급 장치로 구성되어 IP 네트워크를 통해 서로 통신한다. 디스플레이 서버는 영상 공급 장치로부터 직접 영상 스트림을 수신하고 디코딩한 후 장착된 모니터 화면에 표출하기 때문에 비디오 월 전체 화면에 더 많은 영상을 동시에 표시할 수 있다. 한 영상을 복수의 디스플레이 서버에 장착된 여러 화면에 걸쳐 표시할 때는 한 디스플레이 서버만 영상 스트림을 수신해서 IP 멀티캐스트 통신을 이용해 다른 디스플레이 서버에게 전달하는 방식을 이용해 네트워크 부하를 줄이고 영상 프레임을 동기화한다. 실험 결과, 영상 개수가 증가함에 따라 더 많은 수의 디스플레이 서버로 구성된 시스템이 더 나은 디코딩과 렌더링 성능을 보이고 디스플레이 서버를 계속 확장해도 성능 저하가 없음을 확인했다.
최근 전 세계적으로 지구온난화에 따른 이상기온과 화석연료 고갈 등 환경과 에너지문제는 인류의 생존을 위협하는 중대 과제로 대두되고 있다. 이에 따라 건축물 에너지 절감 및 온실가스 감축에 획기적으로 기여할 수 있는 혁신적인 건축물로서 제로에너지빌딩에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 시장에서는 추가되는 건설비용은 제로에너지 인증 활성화에 큰 걸림돌이 되고 있다. 본 연구에서는 일반적인 민간 분양아파트를 연구의 대상으로 선정하고 초기 설계단계부터 제로에너지 인증을 위한 세부 요소들을 친환경주택 건설기준에 근거하여 제시하였으며, 인증 세부요소들의 비용효율분석을 통해 적정 가산비용을 제시하였다. 아직까지 기술수준과 물리적인 한계로 인하여 공동주택에서는 3등급까지만 인증이 구현 가능 한 것으로 분석되었다. 또한 생애주기동안 비용추이를 검토해본 결과 아직까지 제로에너지빌딩 5등급의 경우에서만 준공 후 13년 이내 모든 비용의 회수가 가능한 것으로 검토되었다. 앞으로 발주예정인 공동주택 사업 검토 시 본 연구에서 제시된 추가사업비가 적절히 반영되어 제로에너지빌딩 인증 활성화에 기여하고자 한다.
최근에 머신 러닝 기술은 의료, 제조, 마케팅, 금융, 방송, 농업 등 사회 전반에 많은 영향을 미치고 있고 미래에도 인류의 생활에 많은 도움을 줄 것으로 예상된다. 본 논문에서는 인류의 생존에 가장 큰 영향을 주는 먹거리 즉, 농업 분야에 머신러닝기술을 적용하는 방법을 연구한다. 농업 분야에 IoT(Internet of Things) 기술을 접목하는 스마트 팜 (Smart Farm) 분야는 생육환경을 실시간으로 모니터링 하여 농작물의 생육환경을 최적으로 유지 하는 방법을 중점적으로 연구한다. 최근 KT에서 출시된 기가 스마트 팜 솔루션 2.0 에서는 머신러닝 기술을 사용하여 온실내의 온습도를 최적으로 유지하는 기술에 머신러닝을 적용하였다. 기존의 스마트 팜 분야 연구가 생육환경 조절에 중점을 두어 생산성 증대에 집중되어 있지만 본 연구에서는 과일을 최상의 품질 상태에서 수확하여 좋은 가격으로 출하할 수 있도록 수확시기에 머신러닝을 적용하는 방법을 연구한다. 스마트 팜 분야에 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 풍부한 빅 데이터의 확보가 무엇보다 중요하므로 정확한 머신러닝 기술을 적용하기 위해서는 지속적으로 빅 데이터 수집이 가능해야 한다. 본 논문에서 수확시기 예측에 필요한 인자로는 온실 내에서 재배되는 과일의 색상 값과 무게 값, 내부 온습도 값을 색상센서 와 무게센서, 온습도센서를 사용하여 실시간으로 수집하여 확보한다. 본 논문에서 제안하는 FPSML은 유사 과일 재배에 반복적으로 사용할 수 있는 아키텍처를 제공하며 지속적으로 빅 데이터가 축적될수록 보다 정밀한 수확시기를 예측할 수 있다.
최근 출시된 차량에는 다수의 ECU(Electronic Control Unit)가 탑재되어 있고, 각 ECU들은 CAN(Controller Area Network)을 통해 통신함으로써 차량을 효율적으로 제어할 수 있다. 하지만 CAN 통신에는 암호화 및 인증 기술이 적용되어 있지 않고, 접근 제어가 없는 Broadcast 방식으로 통신이 이루어지므로 보안에 취약하다는 문제점이 존재한다. 이러한 취약점을 이용하여 차량 제어 등의 수많은 차량 해킹 공격이 이루어지고 있으며 그에 대응하기 위한 연구 또한 진행되고 있다. 차량 해킹 대응 기술들 중에는 완성차에 탑재된 ECU의 취약점을 분석할 수 있는 CAN Fuzzing 기술이 존재한다. 하지만 기존의 CAN Fuzzing 기술들은 ECU들이 전송하는 CAN 메시지 구조를 고려하지 않고 Random한 방식으로 Fuzzing을 진행하기 때문에 많은 시간이 소요된다. 또한, 기존 CAN Fuzzing 기술은 Fuzzing 결과를 모니터링하는 방법에도 한계점이 존재한다. 이러한 CAN Fuzzing 기술의 한계를 해결하고자 본 논문에서는 CAN 메시지의 구조를 분석하고, 이를 바탕으로 ECU의 이상 작동 현상을 유발시킬 수 있는 Fuzzing 입력값을 생성하는 Non-Random CAN Fuzzing 기법을 제안한다. Non-Random CAN Fuzzing은 기존 Random CAN Fuzzing에 비해 소요되는 시간을 절약할 수 있고, 이를 통해 SW 구현 오류 혹은 CAN DBC(Database CAN) 설계 오류 등으로 인해 존재할 수 있는 ECU의 이상 작동 현상과 연관된 CAN 메시지들을 빠르게 발견할 수 있다. 제안하는 Non-Random CAN Fuzzing의 성능을 평가하기 위해 제안 기법을 실제 차량에 적용하였으며 ECU에 이상 작동 현상을 일으킬 수 있는 CAN 메시지를 확인하였다.
휴대용기기에 대한 경박단소 및 빠른 속도에 대한 요구는 반도체 패키징 기술에도 변화를 가져왔다. 이에 대한 대응의 하나로 stacked chip scale package(SCSP)가 업계에서 사용되고 있다. SCSP를 구현하기 위한 핵심소재 중의 하나가 die attach film(DAF)이다. 특히, 다이와 기판을 접착하거나 다이와 다이를 접착하는 경우, DAF의 접착필름은 기판의 단차나 본딩 와이어 사이를 기공의 발생 없이 채우기 위해 우수한 고온 유동성이 요구된다. 그러나 이 경우 경화 크랙의 발생을 최소화하기 위해 2단계 경화가 종종 요구되나, 공정시간 단축을 위해서는 1단계 경화가 바람직하다. 본 연구에서는 DAF 접착필름의 조성물을 경화 성분(에폭시 수지), 유연 성분(고무성분), 딱딱한 성분(페녹시수지, 실리카), 3개 군으로 분류하고, 조성물의 변화에 따른 1단계 경화시 경화 크랙, 고온 유동성, die attach (DA) 기공발생에 대한 영향을 혼합물 실험 설계법를 통해 살펴보았다. 경화 크랙은 딱딱한 성분 함량에 가장 크게 영향을 받았으며, 함량이 증가할수록 경화 크랙이 감소하였다. DA 기공의 발생은 딱딱한 성분의 함량이 감소할수록 감소하였으며, 특히, 딱딱한 성분의 함량이 적은 경우는 경화 성분의 함량이 감소할수록, 기공의 발생이 억제되었다. 고온 유동성은 100℃ 저장탄성 계수와 120℃에서의 블리드 아웃(BL-120)으로 평가되었다. 100℃의 고온 저장탄성률은 딱딱한 성분의 감소가 중요하였고, 유동성 지표인 BL-120의 경우는 경화 성분의 함량의 증가와 딱딱한 성분의 감소가 동시에 중요하였다.
도시화와 산업화로 인하여 불투수면적이 증가함에 따라 강우유출에 의한 비점오염원이 수계에 미치는 영향이 커지고 있다. 과거에는 비점오염원을 관리하기위해 장치형 시설(BMP)이 많이 사용되었으나 최근 LID(Low Impact Development)기술을 통해 자연적으로 처리하는 기술이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 자연형 시설 중 식생체류지에서의 강우 모니터링을 실시한 데이터를 토대로 SWMM 모델을 통해 다양한 강우사상을 모의하였다. LID 모델링 연구의 특징으로 실데이터가 자연시설을 통해 얻은 결과이기 때문에 단기간 데이터로는 정확한 모델링 자료를 구축하기 어려워 정확한 모델을 구현하기가 힘들다는 특징이 있는데, 본 연구에서는 3년간 모니터링한 데이터를 통해 정밀한 모델을 구축하였다는 점에서 의의가 있다. 총 18회 모니터링한 실데이터를 모의하였으며, 유입량과 유출량, 오염물질 5개항목의 제거효율을 모의하였다. 성능평가를 실시한 결과 7개 항목 대부분이 우수한 지표를 나타내었으며, 상대적으로 TN과 TP 항목이 모의성능이 낮은 것으로 나타났다. 미래에는 우리나라도 상수도 시스템과 하수도 시스템이 실질적으로 통합되어 운영되는 통합물관리 시스템이 도입될 것으로 예상된다. 따라서, 본 연구결과는 미래형 통합물관리시스템에서 강우를 초기에 관리하는 단계에서 중요한 역할을 할 수 있을 것으로 판단되며, 설치예상지역의 강우유출저감 및 오염물질 저감 정도를 사전에 예측할 수 있으며, 이를 통해 식생체류지의 과다설계를 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
중국은 최근 몇 년 사이 디지털기술을 활용하여 정부의 통치체계와 통치능력을 현대화하겠다는 결정을 내렸다. 스마트 감옥은 국가의 형벌 기관으로서 기술개혁은 스마트 감옥의 지속가능한 발전을 위한 관건이다. 기술에 의존한다고 해서 반드시 더 나은 서비스 경험을 가져다 줄 수는 없다. 서비스 디자인적 사고는 기술과 사회의 지속가능한 발전을 위하여 조율 역할을 하면서 스마트 감옥 건설의 기술융합에 새로운 서비스 디자인 사고를 적용하고 교도소 콘텍스트속의 서비스의 디자인 수요에 대응해야 한다. 그리하여 본문은 스마트 감옥의 12개 서브시스템 중 옥부보 금융서비스 시스템 개발을 중심으로 스마트 감옥의 지속가능한 서비스 구현을 위한 서비스 디자인 방법의 특징과 부족함을 탐구하고 이에 따라 감옥의 특수한 상황적 요구에 부합하는 경험에 기초하여 시너지를 유도하는 설계이념(EBLCD)을 제시했다. 이를 바탕으로 장래 스마트 감옥의 혁신 문화, 창의력 및 혁신 방법에 대한 심도 있는 연구를 통해 궁극적으로 스마트 감옥 건설의 프레임을 마련했다.
본 논문에서는 신재생에너지 산업생태계의 한 영역을 담당하는 연료전지 산업에서 요구되는 인력을 양성함에 있어서, 기업의 교육비 부담 감축과 교육 효과 향상을 위하여 메타버스에 탑재한 연료전지 교육 프레임워크를 제안하였다. 본 Meta-Fuel cell 플랫폼은 Unity 3D 웹을 활용하여 1인칭 시점의 플랫폼을 구성하여 이론교육과 실습교육을 진행할 수 있도록 구성하였다. 이 플랫폼은 ppt 발표, 동영상 실행 등등 다양한 단위 교육 콘텐츠를 수용할 수 있도록 설계하였고 프로토타입을 구현하였다. 현재, 본 플랫폼에는 이론교육을 위한 ppt 및 동영상 시연 외에 실습을 위한 소프트웨어 콘텐츠 "STACK-Up"이 통합되어 있다. 이론교육 부문은 신재생에너지, 수소경제, 연료전지 등의 수소에 관한 교양지식 서비스를 제공한다. 소프트웨어 "STACK-Up"은 건물용 연료전지 핵심부품인 스택의 분해-조립 공정을 실습할 수 있는 서비스를 제공한다. Meta-Fuelcell 플랫폼은 교육자에게는 대면 교육의 한계점을 개선하여 교육 장소, 시간, 인원 등의 제약이 없는 비대면 교육의 기회를 제공하고, 학습자에게는 교육 주제, 순서 등을 선택권을 부여하며 메타버스 공간에서 학습할 수 있는 흥미로운 경험을 제공한다. 본 플랫폼은 연료전지 인력양성 사업에 실험적으로 적용하며 개선을 진행하고 있다.
본 연구에서는 학습 과정의 중재 역할에 대한 설계 및 구현 전략을 제시한 Kuhlthau의 ISP 모형을 활용하여 정보탐색과정에 적용할 수 있는 스캐폴딩 전략을 제안하고자 하였다. 이를 위해 관련 문헌을 검토하여 스캐폴딩 전략을 범주화하고, 대전지역의 중학생 150명을 대상으로 ISP 모형 기반의 스캐폴딩 전략을 적용한 프로젝트 수업을 시행한 후, 이에 대한 소감문 텍스트를 수집하였다. 수집된 자료는 전처리 과정을 거쳐 분석에 적합한 형태로 가공한 후 단어 빈도를 추출하고, STM(Structural Topic Modeling)을 활용하여 토픽 분석을 수행하였다. 먼저, 최적의 토픽 개수를 결정하고 ISP 모형 각 단계별로 토픽을 추출한 후 추출된 토픽을 인지적 영역-거시적 관점, 인지적 영역-미시적 관점, 정서적 영역 관점의 3가지 유형으로 구분하였다. 이 과정에서 텍스트마이닝을 통해 추출한 단어 가운데 인지동사와 감정동사를 중점적으로 살펴보았으며, 대표 문서 사례를 검토하여 각 토픽과 관련된 스캐폴딩 전략 모형을 제시하였다. 본 연구의 결과를 토대로 정보탐색과정(ISP) 단계에서 적절한 스캐폴딩 전략이 제공된다면, 학습자들의 자기 주도적 과제해결에 긍정적인 영향을 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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