지난 수년간 6시그마는 제조업의 주요 혁신 방법론으로, 품질개선과 경비 절감을 위해 사용되었다. 그러나 스마트공장 확산으로 인한 초 단위 데이터 생성 등, 방대한 양의 데이터를 분석하기 어려운 문제와,오랫동안 정착된 형식적 사용으로 인해, 6시그마의 한계가 지적되었다. 6시그마의 한계를 극복하기 위해, 최근에 빅데이터 기반 6시그마 기법이 연구되고 있다. 빅데이터 기반 6시그마는, 6시그마의 강점인 통계적 검증, 수학적 최적화, 높은 해석력과, 빅데이터 분석의 강점인 기계학습을 모두 활용할 수 있다. 그러나, 최근 연구된 빅데이터 기반 6시그마 기법이 제조공정 및 경영 성과에 미치는 영향에 대한 검증은 미비하다. 이러한 이유로 실무에서는, 빅데이터 기반 6시그마 기법에 대한 신뢰성이 높지 않아 제대로 활용하지 못하고 있다. 본 연구에서는, 빅데이터 기반 6시그마인 DX SS의 유효성 분석을 통해 제조공정의 효율성에 미치는 영향을 알아본다. 또한 기업에서 이 기법을 성공적으로 도입 및 정착시키기 위한 핵심 성공 정책을 도출한다. 추가적으로, 성공 정책에 대한 연구 없이 전 임직원의 참여가 수반되지 못한 잘못된 정책으로 방법론이 중단된 사례는, 핵심 성공 정책 연구에 대한 중요성을 보여준다. 제조기업들이 본 연구에서 제시하는 방법론을 적극 도입하고 사용하여 성공적인 성과를 거둘 수 있도록 본 연구가 도움이 되기를 기대한다.
AR 디스플레이 가상기술이 대중 학습 생활에 광범위하게 들어오면서 현실과 가상이 연결을 하는 디자인 전달 방식도 변화하고 있다. 본 논문은 평면의 시각적방향 감각 정보 시각화 경험을 통하여 3D 연결 감각 정보 시각화 경험과 가상 현실적 증강 사이의 표현을 연구하는 데 목적이 있다. AR 디스플레이 대한 고찰과 평면 시각화 사례의 현재 적용과 비교하여 기본 설정하는 방법을 조사하여 분석된다. AR 디스플레이 연결 디자인에서 제스처 연결, 안구추적, 음성 연결 및 센서의 4가지 범주에서 안구 추적 기술을 중심으로 감각 시각화와의 관계를 통해 사용자가 더 나은 경험을 할 수 있도록 하는 것이 이 논문의 범위이다. AR 디스플레이 상호작용에 대한 고찰과 평면 시각화 사례의 현재 적용 및 비교 분석 과정을 통해 AR 디스플레이 상호작용을 통한 안구 추적 기술을 중심으로 감각 시각화의 요소 시각 도형의 기하학적 일관성, 빛과 색상의 일관성, 다감각 상호작용 방식의 조합, 합리적인 내용의 표시, 스마트 푸시는 가상현실에서의 감각 시각화를 보다 사실적이고 편리하게 표현하여 수용자에게 간단하고 편리한 감각 시각화 경험을 제공하였다.
본 연구의 목적은 부·울·경 지역대학을 대상으로 대학현장에서 계획되고 실행되는 교육혁신의 양상과 특징을 분석하고 그 한계와 과제를 탐색하는데 있다. 이를 위하여 부·울·경 지역 대학 17개교의 대학혁신지원사업의 2020년 사업계획 중 혁신 전략 프로그램을 질적 내용 분석하였다. 분석의 기준은 투입, 프로세스, 인프라, 기타 요인으로 프로세스 요인은 교육영역, 연구영역, 산학협력영역으로 나누어 혁신의 양상과 특징을 살펴보았다. 연구 결과, 부·울·경 지역 대학의 대학혁신의 양상이 교육과 연구, 산학협력 영역에서 분석되었으며 그 특징으로는 융복합 교육 강조, 역량개발, 스마트기반, 학습자중심 교수법, 학생맞춤형 지원, 지역연계로 나타났다. 연구를 통하여 나타난 대학혁신의 한계와 과제는 다음과 같다. 첫째, 지역대학이 맥락을 고려한 특성화된 대학혁신의 사업구조가 마련되어야 한다. 둘째, 수립된 혁신성이 높은 전략들이 실행되고 지속될 수 있어야 하며 이를 위해서는 구성원들의 합의가 필요하다. 셋째, 대학의 혁신이 학문의 편중화를 의미해서는 안되고 연구기관으로서 대학의 역할 제고와 노력이 필요하다. 넷째, 대학혁신의 가시적인 혁신전략보다 더 중요한 것이 교육의 효과로 대학혁신은 궁극적으로 학생들에게 직접적으로 발생하는 교육의 혁신이라는 점이 간과되어서는 안된다.
본 연구는 미래형 교육과정을 수립하고, 미래형 교육과정과 연계하여 교육공간 혁신을 이루기 위한 방법으로 사용자 참여 설계 방법에 기반한 교육기획 절차 모형을 제시하는 데 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 교육공간 혁신, 교육기획 절차, 사용자 참여 설계와 관련된 선행연구 및 실천사례를 검토하고, 그 결과를 토대로 교육기획 절차 모형의 초안을 마련하였다. 이를 초등학교 1개교의 개축 프로젝트의 교육기획 과정에 적용하고, 그 과정에서 발생하는 문제점에 대해 비판적으로 성찰하여 그 결과를 모형의 개선에 반영하였다. 이러한 과정을 통해 최종적으로 도출된 '사용자 참여 설계에 기반한 교육기획 절차 모형'은 총 4단계로 구성된다. 1단계는 사용자 참여를 위한 초기 탐색 단계로, 교육기획가와 사용자가 미래교육을 위한 공유된 관점을 형성하고, 교육기획가는 학교에 대한 충분한 정보를 수집하는데 초점을 둔다. 2단계는 미래교육으로 전환을 위한 구성원간 합의를 도출하는 단계로, 학교수준 교육과정에 대한 전반적인 방향성을 큰 틀에서 설정하고 중점 교육프로그램에 대한 아이디어 발산을 시작하는 데 초점을 둔다. 3단계는 미래학교 운영방향을 결정하는 단계로, 학교의 교육 비전 및 목표를 설정하고, 교수학습의 방향을 결정하며, 특색 교육공간에 대한 요구를 도출한다. 4단계는 교육기획을 마무리하는 단계이자 공간기획을 시작하는 단계로 기능할 수 있도록, 교육기획가와 공간기획가 간의 긴밀한 상호작용에 초점을 둔다. 마지막으로, 이러한 교육기획 절차의 이점과 제한점에 관해 논의하였다.
수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학 영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
린 스타트업은 효율적인 기업 운영 방식을 의미하는 '린(lean)'과 창업 초기기업을 의미하는 '스타트업(startup)'을 결합해 만들어진 개념으로 창업 초기기업, 특히 소프트웨어 기반 스타트업의 실패 최소화 전략으로 자주 인용되고 있다. 본 연구는 초기스타트업 L사의 사례를 통하여 하드웨어·제조업 기업도 린 스타트업 방법론(LSM)을 유용하게 활용할 수 있음을 제시하고, 초기 스타트업이 LSM을 성공적으로 실천하기 위한 방안을 도출하였다. 이를 위해 LSM의 핵심 개념인 가설중심의 접근법, BML 피드백 순환, 최소요건제품(MVP) 및 피봇을 설명하고, 이를 바탕으로 LSM의 성공적인 실천 여부를 평가할 수 있는 기준을 도출한 후 동 기준을 중심으로 L사의 사례를 분석하였다. L사는 거동불편환자용 배변알리미 제품에서 출발하여, 영유아용 배변알리미를 거쳐, 최종적으로는 영유아용 스마트바틀을 주력 제품으로 사업을 확장하고 있는 스타트업이다. LSM의 관점에서 분석한 결과, L사는 창업 초기에는 창업 아이디어를 구체적인 고객 가치가설로 수립하지 못했고, 신속한 MVP실험을 통해 검증하는 데에도 실패하였으므로 만들기-측정-학습의 순환을 만들어내는데 실패하였다. 그러나 두 차례에 걸친 피봇을 통해 새로운 타겟 고객군과 고객 니즈를 개발하였고, 이를 최소의 노력과 시간을 들인 MVP로 반복적으로 실험함으로써 성공적인 비즈니스모델을 도출할 수 있었다. L사의 사례를 통해 사업초기에 반드시 고객-시장 검증 단계를 거쳐야 하며, 이는 스타트업의 시간과 자원이 낭비되지 않는 MVP 방식으로 진행되어야 함을 확인할 수 있었다. 또한 고객이 원하지 않는 제품이나 서비스는 기술적으로 우수하고 기능적으로 완성도가 높다 하더라도 과감히 포기하고 피봇할 필요성이 있음도 확인하였다. 마지막으로 린 스타트업 방법론이 소프트웨어 산업에 국한되지 않고, 기술기반 제조업에도 적용 가능함을 증명하였다. 본 연구의 결과는 향후 창업 초기기업이 실패를 최소화하고, 비즈니스모델 확립과 스케일업, 글로벌 진출에 이르는 과정을 가속화하기 위한 지침과 방법론으로 활용될 수 있을 것이다.
상수도 공급을 위한 정수장에서 전염소 또는 중염소 공정이 도입된 수처리 공정의 염소농도 관리에 필요한 공정제어를 위하여 AI 기술을 활용한 수질예측 기법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 정수장 수처리 공정에서 실시간으로 관측, 생산되고 있는 수량·수질자료를 이용하여 염소소독 공정제어 자동화를 목적으로 침전지 후단의 잔류염소 농도를 예측하기 위한 AI 기반 예측모형을 개발하였다. AI 기반 예측모형은 과거 수질 관측자료를 학습하여 이후 시점의 수질에 대한 예측이 가능한 기법으로, 복잡한 물리·화학·생물학적 수질모형과 달리 간단하고 효율적이다. 다중회귀 모형과 AI 기반 모형인 랜덤포레스트와 LSTM을 이용하여 정수장의 침전지 후단 잔류염소 농도를 예측하여 비교하였다. 최적의 잔류염소 농도 예측을 위한 AI 모형의 입출력 구조로는 침전지 전단의 잔류염소 농도, 침전지 탁도, pH, 수온, 전기전도도, 원수의 유입량, 알칼리도, NH3 등을 독립변수로, 예측하고자 하는 침전지 유출수의 잔류염소 농도를 종속변수로 선정하였다. 독립변수는 침전지 후단의 잔류염소에 영향이 있는 정수장에서 확보가 가능한 관측자료중에서 분석을 통해 선별하였으며, 분석 결과 연구대상 정수장인 정수장에서는 중회귀모형, 신경망모형, 모델트리 및 랜덤포레스트 모형을 비교한 결과 랜덤포레스트에 기반한 모형오차가 가장 낮게 도출되는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제시하는 침전지 후단의 적정 잔류염소 농도 예측값은 이전 처리단계에서 염소주입량의 실시간 제어가 가능토록 할 수 있어 수처리 효율 향상과 약품비 절감에 도움이 될 것으로 기대된다.
교사는 임용이 되었다고 완성된 것이 아니며, 오랜 시간 자기 계발과 연수를 통해서 점진적으로 만들어지는 것이다. 직무연수를 통해 가정교사의 책임감을 향상시키고, 프로그램의 목적과 방향을 제시하기 위해서는 연수 대상자의 요구가 우선적으로 파악되어야 한다. 이에, 본 연구는 2017년 가정과 1정 정교사 자격연수 프로그램 참여교사들을 대상으로 1정 정교사 자격연수 이후에 이루어질 직무연수에 대한 요구 사항을 조사하여 가정과 교사의 직무연수의 발전적인 운영 방안을 수립하는 기초 자료를 제공하고자 한다. 조사 대상자의 절반 정도는 최근 3년 동안 가정과 직무연수를 1회 이하 받은 것으로 나타났다. 1급 정교사 자격연수의 추후 직무연수를 통해 수업 지도의 기술 향상을 가장 높게 요구하였으며, 직무연수를 통해 함양할 전문적 자질로는 교수방법 및 교수학습 자료 개발 능력이 가장 높았다. 직무연수의 주제는 가정과 교수학습의 자료 개발을 가장 원하였고, 수업에 활용도가 높으며, 직접 참여하는 형태의 연수 수업 방법, 줄 세우기 식의 평가 지양, 현장감 있는 강사 선호, 지속적인 가정과 직무연수의 기회, 소통하는 연수를 바라는 것으로 나타났다. 2015 개정 교육과정의 내용에 대한 요구는 '인간발달과 가족'영역의 연수 요구가 가장 높은 것으로 나타났다. 가정과 직무연수를 통해 교사의 전문성이 향상되기 위해서는, 연수를 받을 수 있는 시간적 여유와 행정적인 지원 등 교육 환경이 개선되어야 하고, 교사의 세대 변화에 맞춰 집합연수, 원격연수 뿐만 아니라 스마트폰 앱을 활용하여 연수를 제공받을 수 있도록 해야 한다. 또한, 가정과 교사들의 커뮤니티를 형성하고, 좋은 내용의 직무연수를 공유하며, 실습, 수업 사례 나눔, 교사 개개인의 맞춤형 연수가 제공되어야 한다.
스마트폰의 보급으로 인해 개인화된 데이터를 활용하고자 하는 서비스들이 증가하고 있다. 특히, 헬스케어와 관련된 서비스들은 다양한 데이터를 다루며, 이를 효과적으로 보여주기 위해 데이터 시각화 기법을 활용하고 있다. 데이터 시각화 기법이 활용되면서 자연스럽게 시각화에서의 인터랙션 또한 함께 강조되고 있다. PC 환경에서 데이터 시각화에 대한 인터랙션은 마우스로 이루어지기 때문에, 데이터에 대한 필터링이 다양하게 제공되고 있다. 반면, 모바일 환경에서의 인터랙션은 화면의 크기가 작고, 인터랙션 가능 여부를 인지하기 어려워 버튼 터치 방식으로 앱에서 제공하는 제한된 시각화만을 제공받을 수 있다. 이러한 모바일 환경에서의 인터랙션 한계를 극복하기 위해, 챗봇과의 대화를 통해 데이터 시각화 인터랙션을 가능하게 하여 사용자들에게 개개인의 데이터를 다양한 시각화를 통해 확인할 수 있도록 하고자 한다. 이를 위해서는 사용자의 질의를 쿼리로 변환하여, 주기적으로 데이터를 축적하고 있는 데이터베이스에서 변환된 쿼리를 통해 결과 데이터를 불러올 수 있어야 한다. 자연어를 쿼리로 변환하는 연구는 현재 많이 이루어지고 있지만, 시각화를 기반으로 하여 사용자의 질의를 쿼리로 변환하는 연구에 대해서는 아직 이루어지지 않았다. 따라서, 본 논문에서는 사전에 데이터 시각화 기법이 정해진 상황에서의 쿼리 생성에 초점을 맞추고자 한다. 지원하는 인터랙션은 태스크 x-축 값에 대한 필터링 및 두 그룹 간 비교이다. 테스트 시나리오는 걸음 수에 대한 데이터를 활용하였으며, x-축 기간에 대한 필터링은 바 그래프, 두 그룹간 비교는 라인 그래프로 나타내었다. 시각화를 통해 요청한 정보를 제공받을 수 있는 자연어처리 모델을 개발하기 위해 1,000명을 대상으로 한 설문조사를 통해 약 15,800개의 학습 데이터를 수집하였다. 알고리즘 개발 및 성능 평가를 진행한 결과, 분류 모델에서는 약 89%, 쿼리 생성 모델에서는 약 99% 정확도를 보였다.
4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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