카디널리티 추정은 실생활의 많은 곳에서 사용되며, 큰 범위의 데이터를 처리하는 데 근본적 문제이다. 인터넷이 빅데이터의 시대로 넘어가며 데이터의 크기는 점점 커지고 있지만, 작은 온칩 캐시 메모리만을 이용하여 카디널리티 추정이 이뤄진다. 메모리를 효율적으로 사용하기 위해서, 지금까지 많은 방법이 제안되었다. 그러나, 이러한 알고리즘에서는 estimator 간의 노이즈 발생으로 인해 정확도가 떨어지는 일이 발생한다. 이 논문에서는 노이즈를 최소화하는데 중점을 뒀다. 우리는 여러 개의 데이터 구조를 제안하여 각 estimator가 데이터 구조 수만큼의 추정값을 가지고, 이 중 가장 작은 값을 선택하여 노이즈를 최소화한다. 실험을 통해 이 방법이 이전의 가장 좋은 방법과 비교했을 때, 플로우당 1 bit와 같은 작은 메모리를 사용하면서 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인했다.
현재 우리나라는 층간소음 발생 추이가 점차 증가하고 있으며, 이로 인한 2차 갈등의 문제가 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되어 왔으나 층간소음 실험에 대한 정의가 명확하지 않고, 다양한 상황에서의 층간소음 데이터를 획득할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 층간소음 진원지 인지 시스템을 위한 다양한 층간소음 실험 시나리오를 정의한다. 이를 위해 실험에 필요한 환경과 실생활에서 발생하는 층간소음 유형 및 수집기의 위치, 소음 강도를 고려하여 실험 시나리오를 정의한다. 정의한 실험 시나리오 기반으로 데이터 수집 및 학습 연산을 수행할 경우, 층간소음 인지 시스템의 정확도를 높일 수 있다.
실생활에는 많은 카메라가 활용되고 있으며 단순한 추억을 위한 사진 촬영을 넘어서 문제 상황을 확인하기 위하여 감시, 방범을 위하여 많이 사용되고 있다. 이러한 감시와 방범은 일반적인 형태로 단순한 저장으로만 사용되고 있으며, 다수의 카메라를 활용하는 시스템에서는 추가 기능을 활용하는 것은 하드웨어의 추가적인 사양을 요구하게 된다. 본 논문에서는 일반적인 이미지 처리에서 벗어난 객체 감지 시스템을 수행하는 하나의 하드웨어 또는 서버에서 입력된 여러 개의 이미지 입력 처리하기 위해 이미지 입력 방법과 객체 감지 이후 처리 프로세스를 추가한다. 방법의 수행은 딥러닝을 수행하는 하드웨어의 학습과 추론에 모두 활용해 보며 개선된 이미지 처리 프로세스를 수행할 수 있도록 한다.
마음이론이란 자기 자신과 타인의 믿음, 바람, 의도와 같은 마음 상태를 추론하는 능력을 가리킨다. 마음이론에 대한 대다수의 연구는 아동과 자폐증 환자에 초점을 맞춘 것이었으나 정상적인 노화 과정을 겪고 있는 노인과 치매 노인을 대상으로 한 연구도 이루어지고 있다. 본 논문에서는 마음이론의 노화에 대한 기존 연구 결과들을 개관하고 신경영상 기법의 활용과 실생활에 근거한 마음이론 측정 과제의 적용과 같은 향후 연구 방향을 제안한다. 아직까지 마음이론 능력의 노화가 다른 인지적 측면과 어떻게 관련되어 있는가와 같은 문제에 대해 논쟁이 이루어지고 있기는 하지만 마음이론의 관점에 근거한 노화 연구는 노인의 인지적 기능과 사회적 기능에 대한 이해를 증진시킬 것으로 기대된다.
환경오염으로 인한 문제는 매년 발생하고 있다. 그러나 환경오염의 심각성을 인식하고 있는 비율에 비해 환경보호 실천보다 생활의 편리함이 더 중요하다고 생각하는 비율이 높으며, 올바른 환경보호 지식을 습득하고 있는 수가 적다. 유년기, 청소년기에 초중고교에서의 교육을 통해 올바른 환경 지식을 습득하고 환경을 보전하려는 태도를 갖추는 것이 중요한데, 환경 교과목을 채택한 교육기관의 수는 14.1%로 절반도 채 되지 않는다. 본 논문은 가상공간 내에서 올바른 분리수거 방법을 습득하고, 학습자가 이를 실생활에 적용하기 용이한 게임기반의 체험형 VR 환경교육 콘텐츠를 제시하고자 한다.
실내공간이 점차 복잡해짐에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 LBS (Location Based Service)의 수요가 증가하고 있다. 그러나 실생활에 편의를 주는 LBS의 이면에는 개인의 위치 노출과 이로 인한 프라이버시 침해의 문제가 포함되어 있다. 위치 K-익명화 기술은 적어도 K-1명의 다른 사용자를 포함시키는 ASR (Anonymized Spatial Region)을 생성하여 위치를 은폐하여 이러한 프라이버시 문제를 해결하는 대표적인 연구 분야이다. 하지만 기존 연구들은 대부분 유클리디안 거리를 기반으로 하는 실외 공간에서 이루어 졌으며, 구조물에 의해 제약이 있는 실내공간에 적용시키기에는 한계점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 실내공간의 구조와 위치 표현 방법을 고려하여 위치 은폐를 위한 K-익명화 방법을 제안한다. 위치의 은폐를 위해 실내공간의 계층 구조를 생성하여 이 구조에서 K-1명의 다른 사용자를 포함하도록 노드를 확장시키는 방법을 소개한다. 또한 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 K와 계층구조의 특성에 따른 비용모델도 함께 제시한다.
2015 개정 교육과정이 현장 학교에 성공적으로 안착할 수 있도록, 국가차원에서 2015, 2016년에 68개의 SW연구학교를 운영하고 SW교육의 효과성을 측정하기 위한 검사도구가 개발되었다. 본 연구는 기존에 개발된 컴퓨팅 사고력 검사 도구 분석을 통해 2018년부터 실시되는 교육과정의 효과성을 검증할 수 있는 컴퓨팅 사고력 검사도구의 방향성을 제시하는 것에 목적이 있다. 분석결과, 기존에 사용된 검사도구는 컴퓨팅 사고력 기반의 문제해결과정을 측정하기 위한 능력요소의 타당성은 부족하였다. 문항특성 분석 결과, 변별도는 양호하였으나, 난이도는 쉬운 문항의 비율이 높아 학생들의 역량을 정확히 측정하기는 부족하였다. 결과를 토대로 본 연구는 컴퓨팅 사고력 기반의 문제해결과정을 고려한 문항개발, 학생들의 경험적 지식 활용, 실생활의 소재로 사고력의 흐름을 확인할 수 있는 구성을 제안하였다.
주도적 사용자 참여, 실생활 상황의 실험 등이 핵심요소인 리빙랩은 과학기술 혁신과 혁신의 사회적 기여를 위한 수단으로 각광받고 있다. 최근에는 사회혁신이나 지속가능한 시스템 전환에까지 활용되는 등 질적 변화도 나타나고 있다. 그러나 리빙랩 접근에서는 동질성, 사용자 경험, 갈등, 사업화, 확산 등의 측면에서 상이한 요구 간 긴장으로 인한 패러독스가 나타날 수 있다. 리빙랩이 사회혁신과 지속가능한 시스템으로의 전환을 위한 유용한 도구로 활용되기 위해서는 이러한 패러독스를 이해하고 관리할 필요가 있다. 리빙랩은 특정 문제의 해결에는 매우 유용하지만 모든 문제의 해결책은 아니다. 여전히 이론적 논거와 경험적 성과가 부족한 리빙랩이 사회혁신의 수단으로서 성과를 거두기 위해서는 패러독스를 이해하고 관리하는 것이 필요하다.
고압전류가 흐르는 송전탑이 주거 밀집지역 인근에 설치되거나 송전탑과 가까운 곳에 아파트가 건설되면서 주민들이 한전을 상대로 손해배상 청구소송을 추진하는 등 전자파 피해에 따른 민원이 끊이지 않고 있다. 이와 같은 문제에 대해 해결책을 제시하기 위해서는 송전선 주변 전자파의 실체에 대해 과학적이고 객관적인 조사를 거쳐 국민에게 납득할 수 있는 대안을 제시하는 것이 선행되어야할 작업이다. 그러나 현재 전자파 데이터는 조사 지점만의 단편적인 측정치를 보여주는 수준에 머물러 있어 전자파 확산 등 광역적인 분포 추이에 대한 시각적인 정보를 입수하는 데 상당한 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS기반의 공간 모델링 기법을 활용하여 거리와 전류를 토대로 분포되는 송전선 주변의 전자파 시뮬레이션 기법을 제안하고자 한다. 이와 같은 문제에 대해 대안을 제시하고자, 지역주민이 일상생활에서 접하고 있는 지역의 지도(건물, 도로망 등)를 전자파 유동에 관한 이론에 의거하여 3차원 상에서 전자파 시뮬레이션을 수행하였다. 전자파 시뮬레이션 결과를 검증하기 위해 사용한 실측 데이터는 인천광역시 서구 가정2동에 위치한 봉수 초등학교의 학생들에게 전자파 측정장비를 부착하도록 하여 확보하였다 송전선에서 전자파 방출에 개입하는 거리와 전류의 세기에 의거하여 전자파의 분포를 예측하였으며 실측 데이터와 이론적인 데이터를 비교하여 상관성을 평가했다. 통상 전자파 조사과정은 지도에 표기된 조사지점을 일일이 확인하는 등 모든 측정 작업을 수작업에 의존하고 있다. 따라서 DB구축에 시간이 많이 소요되고 정확도도 많이 떨어질 수밖에 없어 다양한 조건으로 방대한 자료를 공간상에서 검색하는 것 자체가 불가능하였다. 전자파의 분포를 그래픽정보로 가공하여 광역적인 전자파 변화 추이를 풍부한 시각 정보로 디스플레이 하는 것도 어려웠다. 또한 수작업으로 인한 실수도 많이 발생하고 그에 따른 교정 작업도 복잡하였다. 본 연구에서는 송전선에서 방출되어지는 전자파의 이론적인 데이터와 실측 데이터의 상관성에 따른 분석 결과를 가지고 실측 데이터 없이 GIS 기반의 3D 시뮬레이션에 의거하여 전자파의 공간적인 가시화를 수행할 수 있었다. 본 전자파 시뮬레이션 기법이 실무에 이용될 경우, 일반인이 전자파의 분포에 대한 전문지식을 습득할 필요 없이, 검색하고자 하는 지역과 송전선, 전철 등 각종 전자파의 발생 공간 객체를 선택하여 실생활과 관련된 전자파 정보에 예측할 수 있어, 대민 환경정보 서비스 질의 개선측면에서 획기적인 계기를 마련할 것으로 사료된다.
급격히 변화하고 있는 21세기 현대 사회에서 국가 경제력을 갖춘 인재 양성을 위해 최근 미국, 영국 등 선진국을 중심으로 STEM(Science Technology Engineering Mathematics) 교육이 점차 강조되고 있으며 우리나라에서는 Arts(예술)를 추가하여 STEAM(Science Technology Engineering Arts Mathematics) 교육이 나타났다. 융합(STEAM) 교육 목표는 기존의 주입식 및 암기식 교육이 아닌 학습자들의 흥미도와 학습에 대한 동기 부여를 강화하여 체험, 탐구, 실험이 중심이 되어 융합적 사고와 실생활 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추어 국가 경제력을 강화하는 것이다. 본 연구가 이루어진 Y 초등학교에서는 세계 공용어로 자리매김한 영어와 4차 산업 혁명으로 인한 발전으로 거의 모든 분야에서 찾아볼 수 있는 과학을 융합하여 학습자들이 주도적으로 수업에 참여하여 문제해결능력을 향상할 수 있는 PBL 모형과 ADDIE 모형이 기반이 된 수업 모형을 설계하였다. 이 모형은 크게 5가지 절차로 분석(Analysis), 설계(Design), 개발(Development), 실행(Implementation), 평가(Evaluation)로 구성된다. 국가 경제력을 갖춘 인재 양성이라는 목표도 중요하지만, 교육 현장에 있는 교사들이 융합(STEAM)교육의 중요성을 인지하고 이에 알맞은 수업 설계에 관한 연구가 지속하며 강화되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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