코로나19 대유행으로 비대면 교육이 보편화되어 온라인 학습과 시험이 교육기관에서 일반화되고 있다. 이러한 급격한 변화로 교육의 공정성 문제와 온라인 시험의 부정행위 문제가 대두되고 있다. 온라인 시험은 대면 시험과는 달리 시험 감독관이 부정행위를 적발하기 어렵기 때문에 응시자의 다양한 환경을 고려하여 정확하게 부정행위를 판별하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 온라인 시험환경에서 응시자의 행동 데이터와 영상데이터를 분석하여 부정행위를 감독관에게 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 구현을 통해 온라인 시험 환경에서 부정행위를 탐지 기능을 확인한다.
제조기업의 경우 여러 종류의 데이터가 수집된다. 이 중 많은 데이터는 약간만 변형하면 제품의 신뢰성 평가에 유용한 정보로 활용될 수 있다. 이 연구에서는 우선 제조기업에서 수집될 수 있는 데이터로 제품, 기술, 재무, 고객 등과 관련된 데이터는 어떤 것이 있는지 살펴본다. 다음으로 데이터가 발생할 수 있는 근원으로서 회사의 비즈니스 매니지먼트 시스템, 과학저널, 시험 및 마케팅조사 데이터 등에 대해 알아본다. 다음으로 제품의 신뢰성평가를 위해 제품수명주기에 걸쳐 어떤 종류의 데이터가 수집되는지 알아본다. 우선 제품의 개발단계에서는 구성요소별로 신뢰성시험을 실시하고, 서브시스템 및 시스템 차원에서도 신뢰성시험을 실시하여 신뢰성 관련 데이터를 수집한다. 한편, 제조단계에서는 제품의 기능시험 및 설계변경시험 등에 관한 데이터를 수집하고, 필드단계에서는 제품의 필드에서 어떤 문제가 일어나는지 파악하여 데이터의 형태로 수집한다. 마지막으로 데이터 수집 시 추후의 합리적인 분석을 위해 들어가야 할 내용이 무엇인지 살펴본다.
본 논문에서는 비행체에 탑재하여 영상 자료와 비행 자료를 동시에 전송할 수 있는 데이터/영상 복합전송장치에 대하여 기술하였다. 데이터/영상 복합장치는 GPS 위치 데이터와 원격측정 데이터를 영상 신호에 합성하여 그 영상 신호를 MPEG-2 방식으로 압축하고 DVB-S 방식으로 변조시켜 전송한다. DVB-S 변조기는 오류정정부호를 추가한 후 QPSK 방식으로 변조하는 기능을 수행한다. 데이터/영상 복합장치는 지상시험과 환경시험, 전자파 간섭 시험을 거쳐 2회의 항공기 탑재 시험과 5회의 로켓 탑재 시험을 거쳐 그 성능을 입증하였다.
자동차 운전면허 시험에서 객관적인 평가가 중요하다. 특히 도로 주행시험은 실제 도로에서 운전능력, 규칙준수, 상황판단능력 등을 종합적으로 시험하는 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 GPS와 센서 데이터 및 기기조작 정보를 활용하여 운전면허 시험의 자동채점시스템을 제안한다. 자동채점 시스템은 차량탑재장치, 채점용단말, 데이터 제어장치, 데이터 저장 및 처리를 위한 서버로 구성되어 있다. 차량탑재장치는 차량에 설치된 센서 데이터를 수집한다. 채점 단말은 차량탑재장치로부터 받은 데이터를 활용하여 기준에 따라 자동채점 한다. 또한 이동 중에 GPS 오차로 인하여 차량이 도로를 벗어나 표현되므로 지도매칭 기법과 경로이탈 및 복귀 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 기존 시험 채점 방식과 달리 자동 채점이 가능하며, 시험 결과에서 정확한 차량위치 표시와 GPS 음영지역을 벗어났을 때 10초 이내로 경로 복귀를 하였다. 이 시스템은 도로 주행 교육에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지난해 12월 개소한 TTA 디지털방송시험센터에서는 디지털 위성방송 시험$\cdot$인증 서비스에 이어 디지털 지상파방송 시험$\cdot$인증 서비스를 위한 테스트베드를 구성할 예정이다. 현재 디지털 지상파방송은 오디오/비디오를 위주로 서비스되고 있지만 6월 월드컵 때 각 방송사들은 DASE(DTV Application Software Environment)를 이용한 데이터방송 실험 서비스를 실시한 바 있다. 이에 본 고에서는 제조업체 및 사업자의 방송장비 개발지원 및 시험 서비스를 위하여 디지털 지상파 데이터 방송까지를 고려한 디지털 지상파 시험·인증 서비스 테스트베드 환경 및 구성 등에 대하여 고찰한다.
본 연구에서는 한국도로공사 도로교통기술원에서 수행한 충격흡수시설의 충돌시험 결과 데이터를 분석하여 충격흡수시설 설계법 개발을 위한 유용한 결과를 얻고자 하였다. 분석에 사용된 CC1등급 충격흡수시설 10회, CC2등급 충격흡수시설 24회 총34회의 충돌시험 결과데이터들을 이용하여 국내 지침에 따라 탑승자 충돌속도(THIV)와 탑승자 가속도(PHD)를 계산하였고 총34회의 충돌시험데이터에서 Y축 가속도와 Yaw 각속도를 무시하고 X축 가속도 충돌시험데이터만을 이용해 탑승자 충돌속도(THIV)와 탑승자 가속도(PHD)를 계산하였다. 비교분석 결과 충격흡수시설의 탑승자 안전도가 오차율 2% 미만으로 나타나 X축 가속도 충돌시험데이터만을 이용한 탑승자 안전도 계산의 유효성이 증명되었다. 충돌시험 데이터 중 X축 가속도를 적분하여 얻은 흡수에너지와 초기 충돌차량의 충돌에너지를 비교분석한 결과, 거의 정확히 일치하여 X축 가속도만을 사용한 충격흡수시설의 충돌거동 분석이 가능하였다. 본 논문에서는 충격흡수시설의 실물차량 충돌시험데이터를 이용해 탑승자의 안전도 및 충돌거동을 분석함으로써 일차원을 적용한 충격흡수시설의 설계법 개발의 근간을 마련하였다.
신제품에 대한 개발 주기가 짧아지고 있는 현시점에서 제품의 수명을 예측하고 평가하기 위한 방법으로 가속 수명시험과 시험을 통해 관측된 고장 데이터의 분석에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 가속 수명시험을 위한 시험 조건과 고장 데이터의 정확한 분석을 위한 고장 데이터의 최적 분포 결정 방법에 대한 관심 또한 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 고장 데이터를 기반으로 신뢰성 예측을 할 때 사용하는 분포 함수 결정을 위한 방법으로 관측된 고장 데이터만의 분포를 고려하는 Anderson-Darling 방법과 관측된 고장 데이터의 수명-스트레스 관계식을 적용하여 고장 데이터의 분포를 결정하는 Likelihood Function 방법을 비교한다. 두 가지 방식을 비교한 결과 각 방식에 의해 선택되는 최적분포가 다르며, 따라서 각 방식에 의해 선택된 최적 분포에 의해서 예측되는 수명도 다름을 알 수 있다.
논문은 신뢰성 높은 심우주통신을 위해 명령 및 데이터를 파일의 형태로 송/수신하는 프로토콜인 CFDP(CCSDS File Delivery Protocol)의 개발을 지원하기 위한 시험 및 분석 장비에 대한 소개이다. 본 논문에서는 기본적인 CFDP 설명과 CFDP-TASS(CFDP - Test Analysis & Support Set)의 개발 목적 및 기능을 소개하였다. CFDP-TASS는 OBC(On-Board Computer)와 연동하여 정상적인 상황에서의 시험뿐만 아니라 사용자가 의도적으로 오류를 생성하여 CFDP 시험 및 검증하는 기능을 보유하고 있으며, 결과 분석을 용이하게 하기 위해 시험 시 발생하는 모든 데이터를 보관/관리하고, 다양한 형태로 시험데이터를 표시하는 기능을 보유하고 있다.
본 논문에서는 개발된 과학기술위성3호 대용량 메모리 유닛의 검증모델의 성능 및 환경시험 결과를 나타내었다. 과학기술위성3호 대용량 메모리 유닛은 적외선 영상시스템(MIRIS)과 초소형 영상 분광기(COMIS)에서 최대 100Mbps로 수신한 데이터를 32Gb의 메모리에 저장한 후 지상으로 10Mbps의 속도로 전송하는 임무를 수행한다. 탑재체 데이터 수신 시험과 데이터 수신 시스템으로의 데이터 전송 시험을 통해서 성능을 검증 하였다. 또한 발사체 환경과 우주 환경에서의 성능 확인을 위해서 진동 시험과 열진공 시험을 수행 하였다.
지금까지는 FP, UCP, COCOMO 모델에 의하여 시험노력을 추정하거나, 또는 개발한 수많은 프로젝트 데이터 측정을 통하여 각 단계별 노력 투입 비율에 의거 시험단계에 투입된 시험노력을 추정하였다. 본 연구에서는 소프트웨어 시험노력 추정을 소프트웨어 개발노력 추정과 독립적으로 이루어질 수 있도록 시험노력 추정 모델을 만들고 또 시험노력 추정절차를 제시한다. 모델은 시험노력이 테스트 케이스의 수와 복잡도에 비례하는 특성을 반영하고, 통합시험, 시스템시험, 인수시험 등 시험 태스크를 수행하는 시험 조직의 역량에 영향을 받는 점을 고려하였다. 제시한 시험노력 추정 모델과 절차에 의해 기존의 프로젝트 데이터에 시험에 관련된 추정 데이터를 이용하여 시험노력을 추정한 결과와, 개발계획 수립을 위하여 추정한 개발노력 상에서 배분된 시험노력과 비교하였을 때 4.7% 정도의 오차를 보였다. 시험 조직이 갖는 기술적인 경험, 구축된 시험환경의 정도, 프로젝트의 복잡성과 개발조직의 환경 등을 측정하여 주어진 모델의 조정 계수 값에 반영한다면, 보다 정교한 독자적인 시험노력 추정이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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