정보통신 기술의 급속한 성장 및 발전에 따라 유비쿼터스 네트워크 컴퓨팅 및 이용자 맞춤 서비스에 대한 관심이 증폭되고 있다. 또한 최근 스마트폰(Smartphone)을 매개체로 모바일 관련 기술들이 급속도로 발전하며 큰 각광을 받고 있다. 이러한 환경 및 인프라의 발전에 따라 최근 모바일에서 각 종 정보 및 서비스를 제공하는 다양한 응용소프트웨어들이 출시되고 있는 추세이나 그 대부분이 공급자 위주의 정보시스템으로 단순히 다량의 정보들을 불특정 다수의 이용자들에게 제공하는데 목적을 두고 있으며 이용자 개개인에 대한 맞춤화 혹은 개인화된 정보 및 서비스의 제공은 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 모바일환경에서 개인화 및 맞춤화를 위한 추천시스템을 설계 및 구현 한다. 각 종 정보필터링 기법의 장점만을 결합한 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering)을 이용하여 추천 시스템을 구성하며 추천의 질을 향상시키기 위해 정보 필터링 단계에 앞서 사용자의 목적행위, 위치의 상황정보(Context-information)를 이용하여 추천대상 아이템의 범위를 결정함으로써 이용자 상황에 따른 효과적인 정보의 추천을 가능하도록 한다.
구글 글라스가 출시됨에 따라 웨어러블 컴퓨터 또는 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 글은 웨어러블 컴퓨터의 개발과 활용에 인문학적 메타포를 어떻게 적용할지에 대한 탐색적(exploratory) 연구이다. 인문학은 인간 내면의 꿈, 상상, 욕망을 실체로 한다. 반면 공학에서 다루는 소프트웨어 개발방법론이나 애플리케이션 설계는 논리적 언어로 표현된 검증 가능한 대상이다. 이 글은 상이한 두 학문을 인간친화적 애플리케이션 개발을 위해 융합시키려는 시도로서 '구조혈'이라는 인문사회과학적 개념을 매개로 인문학적 메타포를 적용한 웨어러블 컴퓨터의 설계와 서비스 시나리오를 도출하고자 하였다. 구체적으로 웨어러블 컴퓨터에서 정보를 검색하고 공유하고 참여하고 분석하는 서비스의 사례와 이 과정에 적용 가능한 인문학적 메타포가 무엇인지를 밝혔다.
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
기업활동에서 IT에 대한 의존도가 증가함에 따라 기업들은 다양한 소프트웨어 및 하드웨어 플랫폼에서 제공되는 서비스들을 운영하고 있다. 서비스들이 보급, 확대되는 과정에서 새로운 보안 취약점들이 나타나고, 이들 취약점을 악용한 기업정보의 유출 및 해킹 등 보안사고의 발생도 비례하여 증가하고 있다[1]. 특히 다양한 유형의 사업을 운영하는 지주회사 또는 대기업 그룹사의 경우, 사업영역별로 운영 중인 IT 인프라의 보안 취약점이 네트워크로 연결된 타 사업용 IT 인프라에 대한 사이버 침해의 통로로 악용될 가능성이 있다. 이 같은 문제의 해결을 위해 기업들은 사업영역 별로 보유한 IT 인프라의 보안 취약점 진단과 대응을 위한 솔루션들을 도입, 운영해 오고 있다. 하지만 기업의 보안 거버넌스 관점에서 보안 취약점 관리도 전사적인 보안 정책과의 연계 강화, 투자 중복의 방지, 효과적인 관리와 통제에 대한 필요성이 대두되기 시작했다. 보안 거버넌스 체계 강화에 대한 기업의 요구변화에 맞춰 보안 취약점의 통합관리를 지원하는 상용 솔루션들이 일부 출시되고 있으나 기업들이 기 운영하고 있는 개별 취약점 진단 솔루션과의 연동, 로그관리 및 기업이 요구하는 특화된 기능 구현 등의 어려움이 도입에 장애가 되고 있다. 따라서, 대기업을 중심으로 개별 보안 취약점 진단 솔루션들을 연동하여 기업보안 거버넌스를 효과적으로 지원할 수 있도록 취약점 관리업무 프로세스의 재설계와 함께 취약점 진단 통합관리 체계를 구축하고 있다[2][3][4]. 본고는 보안 취약점 관리업무의 문제점을 소개하고, 최근 대 기업을 중심으로 활발히 구축이 추진되고 있는 웹 기반의 취약 점 진단 통합관리 체계의 개념, 기능 및 운영 프로세스를 소개한다. 아울러, 기업 IT 인프라에 대한 보안 취약점 진단 데이터를 축적하여 기업 내부의 보안위험 요소를 사전예측하고, 정보보호의 투자 대비 효과(ROSI: Security Return on Investment)를 효과적으로 산정하는 인프라로서 활용 가치를 소개한다.
최근 컴퓨터 성능 및 컴퓨터 가시화 기술의 발달에 힘입어 지반공학 분야의 지반조사결과를 가시화 할 수 있는 소프트웨어들이 출시되고 있다. 지반조사의 중요한 목적 중 하나는 건설대상 부지 내에 분포하는 건설에 불리하게 작용하는 불확실성을 예측하고 파악하는 것이다. 이들 불확실성은 시공의 안정성을 떨어뜨릴 뿐만 아니라 공기를 지연시키고 공사비를 증가시킨다. 3차원 가시화 기법은 이러한 지반의 불확실성을 극복할 수 있는 좋은 도구중 하나이다. 본 논문에서는 터널설계 및 시공분야에 3차원 가시화 기술, GIS 기술, 데이터베이스 기술을 적용하기위하여 새롭게 개발된 시스템을 소개한다. 가상현실과 3차원 가시화 기술은 지반구조 및 특성을 3차원 모델화 하는데 사용되었으며, 데이터베이스 기술과 GIS 기술을 접목하여 지반조사와 터널시공 중에 획득되는 지반정보를 데이트베이스화 하였다. 본 시스템을 이용함으로서 초목 엔지니어는 설계단계에서 계획을 세울 때 지반조사 정보를 유용하게 이용할 수 있고, 시공단계에서 공사의 안정성 및 경제성을 극대화시킬 있을 것이다.
인터넷 환경의 급속하게 발전하면서 웹을 통하여 많은 학습 매체를 경험할 수 있다. 특히 영어 교육의 중요성이 강조되면서, 많은 영어 학습 관련 소프트웨어가 출시되었다. 그러나 기존 영어단어 교육용 시스템은 대부분 1명의 사용자가 게임을 진행하는 방식이며, 또한 'WIKIPEDIA'와 같은 신조어를 전혀 고려하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 사용자에게 흥미와 즐거움을 유도하여 학습이 가능하도록 '스크레블'이라는 보드게임을 온라인으로 구현하였다. 제안하는 영어단어 교육용 게임시스템의 특징은 다음과 같다. 첫째, 제안하는 시스템은 인공지능을 바탕으로 한 가상의 사용자와 함께 단일 사용자 모드와 다중 사용자 모드를 모두 지원한다. 둘째, 제안하는 시스템은 NEVER 오픈 API사전을 이용하여 'WIKIPEDIA'와 같은 신조어에도 인식할 수 있다. 셋째, 매뉴얼 없이도 쉽게 게임을 즐길 수 있도록 사용자에게 익숙한 UI를 제공한다. 따라서 제안하는 시스템은 사용자에게 영어단어학습에 대한 흥미와 즐거움을 고취할 수 있다고 기대한다.
2015년 교육과정 개편으로 중학교 정보교과가 필수로 지정됨에 따라 초중고등학교는 물론 대학에서도 프로그래밍 교육을 강화하고 있다. 아두이노는 프로그래밍 교육을 위해 사용되는 대표적인 도구 중 하나로 그 유용성은 다양한 사례 연구를 통해 입증되었다. 하지만 기존 아두이노 기반 키트는 연결 방법이 복잡하거나, 확장성이 떨어지는 등 하드웨어 의존적인 단점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 보완하기 위한 방안으로 모듈 기반의 구조를 가지고, 동일한 인터페이스를 통해 기능 확장이 가능하며, 다양한 수준에서 학습에 사용할 수 있는 아두이도 호환 키트 설계를 제안하였다. 이 논문에서는 제안한 키트의 요구 조건을 만족시키는 FRUTO 키트와 이를 사용하기 위한 소프트웨어 구현 방법을 설명한다. FRUTO 키트는 몇 번의 디자인 변경을 통해 현재의 형태로 결정되었으며, 현재 출시 전 테스트 진행을 준비 중에 있다.
최근에 시판 되고 있는 냉동·냉장 가전제품은 사물인터넷(IoT) 기능이 추가된 제품이 출시되고 있으나, IoT 기능에 대한 시험은 거의 없는 실정이다. 특히 기존의 시험체제에서는 IoT 기반의 냉동·냉장 가전제품에 대해 IoT 시험항목이 마련되어 있지 않아 제품을 제조하는 업체의 경우에는 결함이 발생하더라도 원인을 쉽게 찾기가 어려우며, 시험기관의 경우에도 IoT와 관련한 시험항목 선정 및 방법의 부재로 올바른 성능시험 수행에 제약이 있다. 본 논문에서는 가전기기 분야의 제품 중 IoT 기능이 포함된 냉동·냉장 제품의 성능시험 프로세스에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 식별할 수 있는 시험항목 프레임워크를 설계하고, 이를 이용한 시험방법 및 관리방안을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 제조사 및 시험기관은 IoT 기반의 냉동·냉장 제품의 올바른 성능시험이 가능하여, 제품의 완성도를 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다.
최근 들어 세탁 가전제품은 사물인터넷(IoT) 기능을 적용한 제품이 많이 출시되고 있으나 IoT 기능에 대한 품질평가 시험은 거의 없는 게 현실이다. 특히 기존의 시험체제에서는 IoT 기능을 적용한 세탁 가전제품에 대해 IoT 시험항목이 마련되어 있지 않기 때문에 제품을 제조하는 제조사의 경우에는 결함이 발생하더라도 원인을 쉽게 찾기가 어려우며, 시험기관의 경우에도 IoT와 관련한 시험항목 선정 및 방법의 부재로 올바른 성능시험 수행에 제약이 있다. 본 논문에서는 가전기기 분야의 제품 중 IoT 기능을 적용한 세탁 가전제품에 대해 성능시험 프로세스에서 제품 결함을 찾아내고 그 원인을 식별할 수 있도록 IoT 시험항목을 공용성과 가변성으로 구분한 시험항목 프레임워크를 설계하고, 이를 이용한 시험방법 및 관리방안을 제안한다. 제안하는 연구를 통해 제조사 및 시험기관은 IoT 기능을 적용한 세탁 제품의 올바른 성능시험이 가능하여, 제품의 완성도를 높이고 신뢰성을 확보할 수 있다.
최근 프로그래밍, 인공지능에 관한 관심이 높아지면서 초등학교부터 소프트웨어 교육을 의무적으로 실시하고 있다. 이러한 프로그래밍 교육의 목표를 달성하기 위해 기본적으로 학생과 교사에게 맞는 실습실 환경을 구축해야 한다. 하지만 학교의 실습실 환경은 노후 컴퓨터로 인한 성능 문제가 있으며, 학생들이 동시에 접속해 문제해결 능력을 평가하고자 하는 알고리즘 경진대회 프로그램을 시행하면서 기존의 온라인에 출시된 플랫폼을 구매해 사용해야 하는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 React, Spring boot를 사용한 웹 기반의 온라인 실습 환경과 알고리즘 경진대회 채점 시스템을 제안한다. 이를 통해 사양이 낮은 컴퓨터에서도 웹 브라우져만을 사용하여 프로그래밍을 공부할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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