3D 프린팅은 다수의 레이어(layer)를 적층하여 물체를 제작하는 기법으로, 복잡한 형상을 가지는 물체를 비교적 쉽게 제작할 수 있다. 이를 건설 산업에 접목한 3D 콘크리트 프린팅(3D concrete printing)은 콘크리트 타설 시 거푸집을 사용하지 않으며, 비교적 적은 작업량과 인력이 요구되므로 경제적인 시공이 가능하나, 출력된 3D 프린팅 콘크리트는 일반 콘크리트 대비 다소 낮은 강도가 예상된다. 따라서, 본 연구에서는 3D 프린팅 콘크리트 시편의 물성을 분석하였다. 3D 프린팅 콘크리트 시편 출력을 위해 Ultimaker Cura 소프트웨어로 형상 및 출력 경로를 설계하고, 이를 바탕으로 3D 프린터를 제어하는 G-code를 생성하였다. 연구에서 사용된 3D 프린터의 출력 성능과 콘크리트의 적층성, 유동성 등을 고려하여 최적의 배합비를 선정하였고, 시편 출력에 활용하였다. 시편 출력 시 동일한 치수를 가지는 몰드 시편을 함께 제작하여 비교·분석에 사용하였다. 각 시편의 물성은 휨강도 시험과 압축강도 시험을 통해 각각의 강도를 측정하였고, 비교·분석하여 3D 프린팅 콘크리트 시편의 물성을 확인하였다.
사물인터넷(IoT) 기술은 최근 의료사물인터넷(IoMT)으로 정의된 대량의 의료 데이터를 처리하여 발전을 위해 개발된 의료분야에서 많이 활용되고 있다. 수집된 광범위한 의료 데이터는 수집된 의료 데이터를 처리하기 위해 구조화된 방식으로 클라우드에 저장된다. 그러나 방대한 양의 의료 데이터를 효과적으로 처리하는 것은 쉽지 않기 때문에 의료분야 구조 데이터를 개발하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 IoMT에서 수집된 구조화된 건강 관리 데이터를 처리하기 위한 기계 학습 모드를 개발하였다. 광범위한 의료 데이터를 처리하기 위해 본 논문에서는 의료 데이터 처리를 위한 MTGPLSTM 모델을 제안하였다. 제안된 모델은 의료 정보 처리를 위한 선형 회귀 모델을 통합한다. 개발된 모델 이상치 모델은 IoMT에서 수집된 COVID-19 의료 데이터들의 평가 및 예측을 위해 FinTech 모델을 기반으로 구현되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델은 감염 확산 방지를 위한 계획 계획을 예측하고 평가하기 위한 회귀 모델로 구성된다. 개발된 모델 성능은 LR, SVR, RFR, LSTM 및 제안된 MTGPLSTM 모델과 같은 서로 다른 분류기를 고려하였으며 1GB, 2GB, 3GB 등 데이터 크기가 다르다는 점도 주요하게 고려되었다. 제안된 MTGPLSTM 모델이 전 세계 데이터에 대해 최대 4% 감소된 MAPE 및 RMSE 값을 달성하였고 중국의 경우 기존 분류기보다 최대 6% 최소인 최소 MAPE(0.97)이 달성되었다.
최근 자율운항선박 개발을 위한 연구가 국내외에서 추진 중에 있다. 자율운항선박 개발에서 핵심기술 중 하나는 항로추종인데, 항로추종은 선박의 안전성 확보에 중요하기 때문에 자율운항선박 설계 시 사전평가 해야 한다. 본 연구의 목적은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능의 시각적 및 정량적 평가기법을 개발하기 위한 것이다. 이 평가기법은 전산유체역학 기반의 자유 항주 모델과 LOS(Line-of-Sight) 알고리즘을 연계하여 개발하였다. 평가기법 중, 시각적 평가는 항로추종 중인 선박에 의해 생성되는 파계를 전산유체역학 소프트웨어를 이용하여 가시화하여 평가하고, 정량적 평가는 목표 선수방위각과 추정 선수방위각 사이의 차이 값과 계획항로와 추종항로 사이의 거리 차이 값을 이용하여 평가하였다. 항로추종성능 평가 결과, 항로추종 중 변침지점 부근에서 항로이탈편차가 크게 발생함을 알았고, 또한 선박 주위 유동의 시각화를 통해 선박 주위 유체 현상을 쉽게 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 평가기법은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능 평가에 관한 시각적 및 정량적 평가에 기여할 것으로 기대된다.
스마트 팩토리 환경과 디지털 트윈 환경이 구축되며 요즘의 공장은 방대한 생산 데이터를 축적하고 공정 현황에 대해 실시간으로 사용자 편의에 맞는 시각화된 결과물로 관리되고 있다. 생산 제품의 다변화에 따른 공정의 복잡도가 증대되어 생산일정 계획이 어려워지고, 자동화 설비가 구축되는 상황에서 납기 지연을 예방하고, 공장의 변동성에 대한 사전 예측을 위한 방안으로 생산 시뮬레이션 기법이 각광받고 있다. 디지털 트윈 환경의 발전과 함께 신규 패키지가 개발되고 기존 패키지들의 기능 업데이트가 됨에 따라 상용 제품별 특성이나 장단점이 명확히 정의되지 않아 사용자들이 어떠한 패키지를 활용하여 시뮬레이션 개발을 진행하는 지에 대한 의사결정이 어려운 상황이다. 이에 본 연구에서는 이산적으로 발생되는 사건을 기반으로 수행하는 이산사건 시뮬레이션(DES, Discrete Event Simulation)의 개념을 정의하고, 다양한 시뮬레이션 패키지에 대한 특성을 비교 분석하고자 한다. 이를 위해 10년간 이산사건 시뮬레이션 패키지를 사용하여 실제 문제를 해결한 연구들을 분석하였고, 사용 빈도가 높은 패키지 세 가지를 도출하였다. 또한, 각 패키지들의 시뮬레이션 기법, 주요 업종, 시뮬레이션을 수행한 대상, 사용한 국가 등으로 분류하여 DES 소프트웨어의 특성과 사용 현황에 대한 분석을 진행하였다. 본 연구 결과는 추후 이산사건 시뮬레이션 패키지 선택에 어려움을 겪는 기업과 사용자에게 선택의 기반을 제공하며 기초자료로 사용될 것으로 판단한다.
인공지능, 빅데이터, 생명과학 산업 등이 선도하는 지식정보사회의 물결이 우리 삶의 방식에 전방위적인 영향을 미치고 있다. 이에 교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 AI·소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 서두르고 있다. 모든 교과교육을 통해 디지털 기초소양 함양의 기반을 마련하고 정보 교육과정과 연계한 AI 등 신기술분야의 기초 및 심화 학습을 내실화하는 것은 미래사회에 대비한 교육으로서 반드시 필요한 부분이라 볼 수 있다. 하지만 디지털·AI 리터러시 함양을 위한 각각의 내용에 대한 연구는 비교적 활발히 이루어지고 있는 반면 디지털·AI 리터러시를 함양할 수 있는 교수·학습 전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 디지털·AI 리터러시를 키워줄 수 있는 컴퓨팅 사고력(CT) 기반의 디지털·AI 교수·학습 전략을 개발하여 델파이 전문가 검증을 실시한 결과 타당함으로 분석되었고, 이를 바탕으로 교수자 사용성 평가 및 학습자 효과성 분석을 진행한 후 최종 교수·학습 전략을 완성하였다.
최근 노동 집약적인 성격의 섬유 산업에서는 인공지능을 통해 섬유 방사 공정에 들어가는 비용을 줄이고 품질을 최적화하려고 시도 하고 있다. 그러나 섬유 방사 공정은 데이터 수집에 필요한 비용이 크고 체계적인 데이터 수집 및 처리 시스템이 부족하여 축적된 데이터양이 적다. 또 방사 목적에 따라 특정한 변수에만 변화를 준 데이터만을 우선으로 수집하여 데이터 불균형이 발생하며, 물성 측정 환경의 차이로 인해 동일 방사 조건에서 수집된 샘플 간에도 오차가 존재한다. 이러한 데이터 특성들을 고려하지 않고 인공지능 모델에 활용할 경우 과적합과 성능 저하 등의 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 방사 공정 데이터 특성을 고려한 이상치 처리 기법과 데이터 증강 기법을 제안한다. 그리고 이를 기존 이상치 처리 기법 및 데이터 증강 기법과 비교하여 제안한 기법이 방사 공정 데이터에 더 적합함을 보인다. 또 원본 데이터와 제안한 기법들로 처리된 데이터를 다양한 모델에 적용하여 비교함을 통해 제안한 기법들을 사용한 모델들이 그렇지 않은 모델들에 비해 인장 강신도 예측 모델의 성능이 개선됨을 보인다.
유통시장 전면 개방 이후 외국유통업체 및 국내 대기업의 유통산업 진입, 정보화 사회에 따른 인터넷 통신판매 급증, 소득수준의 향상으로 인한 고급화 및 규격화 추구, 젊은 층을 중심으로 편리성을 중시하는 소비패턴 변화 등의 이유로 재래시장은 소비자에게 점점 더 외면 받고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 새로운 유통환경변화 속에서 재래시장의 침체 원인 및 문제점을 파악하고, 해외 재래시장 및 국내 재래시장의 활성화 사례 분석을 통해 국내 재래시장의 활성화 방안을 모색해보고자 한다. 사례분석 결과 활성화에 성공한 시장의 경우 초기에 활성화에 강한 의지를 갖고 있던 리더십 있는 소수의 상인에 의해 시작된 사례가 많다는 것이다. 특히 하드웨어적인 측면의 시장 활성화보다는 경영의 효율화나 마케팅력 강화와 같은 소프트웨어 측면의 활성화대책이 상대적으로 효과가 높다는 것이다. 또한 신용거래의 정착에 필수적인 신용카드 이용확대를 위한 노력이 중요한데, 신용카드가맹점의 확대를 위해서는 신용카드 장점과 기대효과에 대한 상인들의 인식제고가 필요하다. 이러한 연구결과는 재래시장에 많은 소비자들이 스스로 방문하여 쇼핑의 즐거움과 편의성, 그리고 시간적, 금전적, 심리적 가치를 창출할 수 있는 장소가 될 수 있도록 시장 생태계를 조성하는 방안을 제시하는데 의의가 있다.
4차 산업혁명으로 글로벌 비즈니스 환경이 빠르게 변화함에 따라 기존에는 없던 새로운 직종들이 등장하고 있다. 새롭게 등장한 직종 중에 최근에 기업들이 가장 많은 관심을 가지고 있는 직종은 '데이터 과학자 (Data Scientist)'일 것이다. 인터넷과 같은 정보통신 기술이 우리들의 생활에서 차지하는 비중이 커지면서 온라인에서의 활동 뿐만 아니라 오프라인 상에서의 활동에 대한 데이터가 매시간 컴퓨터에 저장되어 빅데이터를 생성하고 있다. 기업들은 이런 빅데이터로부터 새로운 기회를 창출하기 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 이런 기업의 노력과 함께 새롭게 등장한 직종이 바로 '데이터 과학자'이다. 빅데이터 시대를 이끌어갈 유망 직업인 데이터 과학자에 대한 수요는 끊임없이 증가되고 있지만 공급은 여전히 부족한 현황이다. 분석과 관련된 기술과 도구들이 새롭게 개발되고 있음에도 불구하고 기업은 여전히 이러한 기술을 목적에 맞게 활용할 수 있는 전문가를 찾는데 있어서 많은 어려움을 겪고 있다. 데이터 과학자 부족 문제를 심각하게 만드는 주요 이유 중 하나는 데이터 과학자 직무에 대한 이해가 부족하다는 점에서 찾을 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 기업에서 필요로 하는 데이터 과학자의 역량을 기업의 실제 채용정보를 정성적으로 분석하여 보았다. 연구 결과, 과거 소프트웨어 엔지니어나 시스템 분석가들에게 요구되었던 Technical Skill과 System Skill 뿐만 아니라 비즈니스 컨설턴트나 Project Manager에게 요구되었던 비즈니스 관련 스킬이나 효율적인 팀워크를 위한 대인관련 스킬도 광범위하게 요구됨을 발견하였다. 본 연구결과를 통하여 데이터 과학자란 직업에 관심을 가지고 있는 사람들과 데이터 과학자를 채용하기를 원하는 기업에게 가이드라인을 제공하여 줄 것으로 기대하고 있다.
세계 인구가 이미 초고령화 시대에 진입하였고, 그 비율이 2050년도에 도달하면 대략 40%로 육박하게 된다. 4차 산업 혁명의 주요한 기술에 해당되는 자동화와 온라인 서비스가 시니어들에게는 아직도 많은 불편함을 주고 있으며 이러한 빠른 기술의 변화는 그들의 삶의 질까지도 위협하고 있으며 세상에서의 고립까지도 야기시키고 있다. 앞서서 언급된 다양한 온라인 서비스들 중에 특히 공공 성격이 강한 금융 서비스는 은행 점포의 급격한 감소로 온라인 서비스가 어려운 그들에게 유일한 돌파구였던 점포에서 대면으로 필요한 서비스들이 점점 사라지면서 생활의 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 현재 모바일 뱅킹 서비스 이용률이 대략 5%에 불가한 시니어들의 사용상의 어려움을 분석하고, 그들의 사용성을 개선하고자 시니어 맞춤형 모바일 뱅킹 디자인을 제안하고자 한다. 제안된 UX 디자인에서는 모바일 뱅킹 서비스에서 가장 많이 사용하는 송금 서비스 화면을 간결한 절차와 명확한 단계 이동과 필요한 선택만을 할 수 있도록 UX 디자인을 개선하고, 은행별 사용률을 분석하여 50대이상부터 연령대별로 3단계로 나누어 선호 은행을 사용자별로 우선적으로 화면에 표시함으로써 56 개이상의 은행 리스트 중에 원하는 은행을 선택시 발생될 수 있는 오류를 최소화 하도록 유도하는 방법을 제시하였다. 또한 개인 맞춤형 서비스를 제공하기 위해, 최근 사용한 은행을 은행 우선순위 리스트에 업데이트하도록 설계하였다. 본 연구를 통해 제시된 UX 디자인은 시니어들의 사용성 만족도 조사해 본 결과 5점중 평균 4.8점 이상의 만족도 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 일학습병행 학습기업 평가지표 개발의 후속연구로 평가지표를 정량화하여 평가모형을 정립하는데 그 목적이 있다. 선행연구에서 도출된 최상위 레벨의 구성요소인 학습기업의 정량적요인, 정성적요인, 전담인력역량요인, 그리고 학 습근로자 역량 요인을 주축으로 2레벨 구성요소를 검증하여 평가모델을 구축하였다. 학습기업의 평가를 위해 해당기업을 담당하고있는 전문 가들과 AHP 설문을 수행하여 기업현장 교육훈련의 질을 결정하는 중요요인을 도출하고 평가항목간의 가중치산정을 통하여 학습기업의 평가모형을 완성하고 등급별 그룹핑을 진행하였다. 일 학습병행은 산업현장과 학교교육의 미스매치를 해소하고 능력중심 사회를 구현하기 위한 핵심적인 정책으로 추진되어 2022년 12월 기준으로 16,664개 기업이 훈련에 참여하였다. 학습기업은 현장훈련을 실시하는 교육훈련 공급기관으로써 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 본 연구에서 제시된 평가모형에 따른 학습기업 등급별 지원 및 컨설팅방안이 일학습병행의 내실화와 질적수준을 향상하는 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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