근래에 전 세계적으로 비전공자나 중등학생들에게도 코딩 교육이 폭넓게 이루어지고 있으며 파이썬(python)은 비전문가의 교육용으로도 널리 채택되고 있다. 그리고 아두이노(arduino)는 피지컬 컴퓨팅(physical computing)과 사물인터넷 용도로 사용되는 대중적인 하드웨어이지만 $C{^+^+}$ 언어로 제어되므로 비전문가가 초기에 진입하기에 어려움이 있다. 본 논문은 파이썬 언어와 I2C 통신으로 마스터(master) 기기에서 다수의 아두이노 기기들을 동시에 제어할 수 있는 무오류 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 구현된 프로토콜을 이용하면 다수의 아두이노를 파이썬으로 오류없이 제어할 수 있으므로 아두이노를 제어하는데 파이썬 프로그램의 장점을 활용할 수 있다.
인간의 수동 평가 시 시간과 비용의 소모, 주석자 간의 의견 불일치, 평가 결과의 품질 등 불가피한 한계가 발생한다. 본 논문에서는 맥락을 고려하고 긴 문장 입출력이 가능한 ChatGPT를 활용한 한국어 요약문 평가가 인간 평가를 대체하거나 보조하는 것이 가능한가에 대해 살펴보았다. 이를 위해 ChatGPT가 생성한 요약문에 정량적 평가와 정성적 평가를 진행하였으며 정량적 지표로 BERTScore, 정성적 지표로는 일관성, 관련성, 문법성, 유창성을 사용하였다. 평가 결과 ChatGPT4의 경우 인간 수동 평가를 보조할 수 있는 가능성이 있음을 확인하였다. ChatGPT가 영어 기반으로 학습된 모델임을 고려하여 오류 발견 성능을 검증하고자 한국어 오류 요약문으로 추가 평가를 진행하였다. 그 결과 ChatGPT3.5와 ChatGPT4의 오류 요약 평가 성능은 불안정하여 인간을 보조하기에는 아직 어려움이 있음을 확인하였다.
WBAN(Wireless body area network)에서 사용되는 저 출력 센서 디바이스는 상당한 패킷 손실률을 발생시키며 데이터의 신뢰성을 떨어뜨리는 원인이 된다. 기존의 IEEE 802.15.4 MAC 프로토콜은 데이터 오류 발생 시 수신한 전체 데이터를 재전송하기 때문에 불필요한 에너지 소모와 오버헤드가 발생된다. 특히 WBAN 환경에서 인체 내부에 이식되는 디바이스의 경우 배터리 교체의 어려움과 초 저전력을 요구하기 때문에 노드의 수명 유지를 위해 사용되는 전력 소모량도 중대한 문제가 되고 있으며, 전체 데이터를 재전송하는 기존의 방식에서 발생하는 에너지 소모는 노드의 수명을 단축시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 저전력과 신뢰성을 요구하는 WBAN 환경에서 수신 오류율 변화에 따른 데이터 동적 블록화 기법을 사용하여 재전송 데이터의 크기를 줄인다.
전통적인 태스팅은 테스트케이스를 만드는데 많은 시간과 비용이 들기 때문에 시기적절한 출시를 해야 하는 휴대전화, TV와 같은 제품을 테스팅하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하려는 노력으로 관련 학계 및 산업체에서는 동적 심볼릭 수행을 이용한 커버리지가 높은 테스트케이스 자동생성 연구가 진행 중이다. 특히, Microsoft Research에서 만든 동적 심볼릭 수행도구인 PEX는 C#언어로 작성된 웹 또는 윈도우 프로그램의 테스트케이스를 자동 생성한다. 그러나 PEX의 사용자들로부터 테스트케이스가 부족하다는 피드백올 받았고, 그 결과로 경계 값 테스트케이스를 추가하는 연구를 진행하여 경계 값 테스트케이스를 추가하지 않았을 때 보다 더 많은 오류를 찾았다. 본 논문에서는 소프트웨어 오류가 있을 경우 엄청난 재산, 인명 피해가 발생하는 임베디드 소프트웨어 분야에서 자주 사용하는 언어인 C언어를 지원하는 동적 심볼릭 수행 도구 CREST를 수정하여 경계 값 테스트 케이스를 생생하는 연구를 진행한다.
웹구현을 위한 통합솔루션 환경과 재사용성 확장성의 확실한 장점을 지닌 COM+ 기술은 많은 연구를 통해 계속된 진화가 이루어지고 있다. 한편, COM+의 유용성을 이해하면서도 제어하고 관리할 수 있는 프로그램 개발과 유지보수 단계에서의 어려움은 상존한다. 본 논문에서는 CR다이어그램을 통해 운용을 모니터링 화하여 디버깅시 구조파악을통한 오류검출이 가능하도록 하였으며, 세부적으로 COM+를 그 실체인 Entity와 속성(Attribute)과 관계(Relationship)로 표현하여 구체화 하였다.
본 논문은 고등학교 교육과정상에서 학습자들이 오류를 범하기 쉽고, 어려워 하는 극한에 대해 보다 효과적인 지도방법을 제시한다. 현실적으로 교수활동은 교실이라는 공간에서 일정한 수업시간동안에 교사와 학습자와의 관계속에서 이루어진다. 그 속에서 학습자들은 주변의 세계를 관찰함으로써, 혹은 추측과 반박을 통해 시행착오적으로 사고함으로써 혹은 모순, 어려움, 불균형을 일으키는 주위환경에 동화 ${\cdot}$ 조절을 함으로써 자신을 적응시켜 가면서 학습하게 된다. 따라서 교수학적 의도가 미비한 환경은 학습자에게 획득하기를 기대하는 학습을 할 수 없게 한다. Brousseas의 교수학적 상황론에 근거하여 교육의 현장인 교실에서의 교사와 학생간의 상호작용에 따른 교수-학습의 중요성에 초점을 둔 본 논문은 Freudenthal의 역사발생적 원리에 의한 극한의 정의와 학습자의 오류수정을 위한 교수학습 전략으로 Lakatos의 발견술을 제안하였다. 또한 극한 개념에 대해 실생활에서 학습자에게 쉽게 동화 ${\cdot}$ 조절이 일어날 수 있는 학습 방법을 제안하였다.
국제 해상무역에 있어서 수출입 화물이 송하주로부터 수하주에게 인도되기까지 아무리 안전한 포장의 화물이라 할지라도 선박에 의한 해상운송 도중에 외부 포장의 파손이나 변질, 손상, 도난 등의 사고가 빌생할 수 있으며 과부족/착오 선적, 하역 중의 화물사고 등의 문제점을 예방/처리를 위해 검수라는 서비스가 이루어진다. 검수업무는 전문 검수사에 의하여 화물의 상태확인 등을 검수용지에 수기로 기록하게 되어있다. 인력에 의한 이러한 수작업은 문서의 집계, 처리, 분석 등에 오류와 비효율을 발생시키고 인건비 상승에 따른 물류비용 절감에 어려움을 주고 있다. 본 논문에서 제안하는 CCTV 검수 시스템을 이용하면 이러한 문제점들을 극복할 수 있을 것이다.
오늘날 선박, 항공, 자동차산업 등의 복합화로 인하여 내장형 소프트웨어의 중요성이 크게 대두되고 있다. 중요도가 높아질수록 고장 현상 발생률이 증가하고 이에 따른 오류나 고장에 대한 영향도 급증하기 때문에, 신뢰성이 그만큼 중요하게 되었다. 신뢰성의 부특성에는 성숙성, 오류허용성, 회복성, 준수성이 있고, 이에 따라 품질평가 항목 메트릭이 제시되어 있다. 신뢰성 평가 기준은 수리적 난해함과 데이터 수집에 관한 문제에 부딪혀 적용하는 데에 어려움이 따르는 실정이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 품질평가 메트릭의 새로운 방안을 제시하였다. 기존에 제시되어 있는 대표적인 신뢰성 모델 두 가지 NHPP(Non-Homogeneous Poisson process) Model과 Jelinski-Moranda Model의 결과 값과 제시한 방법을 토대로 나온 결과 값을 비교하여 타당성을 입증한다. 기존의 난해한 방법을 이용하지 않고도 정확한 평가 결과를 얻을 수 있도록 하는 것이 본 연구의 목적이다.
딥러닝의 발전 이후, 다양한 분야에서는 딥러닝을 이용해 이전에 어려웠던 작업들을 해결하여 사용자에게 편의성을 제공하고 있다. 하지만 아직 딥러닝을 통해 이상적인 서비스를 제공하는 데는 어려움이 있다. 특히, 음성 인식 작업에서 음성 양식에서 이용 방안에 대하여 다양성을 제공해주는 음성을 텍스트로 전환하는 Speech-To-Text(STT)은 문장 결과가 이상치에 달하지 못해 오류가 나타나게 된다. 본 논문에서는 STT 결과 보정을 문법 교정으로 치환하여 종단에서 올바른 토큰들을 조합하여 성능 향상을 하기 위해 각 토큰 별 품질 평가를 진행하는 모델을 한국어에서 적용하고 성능의 향상을 확인한다.
RSA는 인수분해의 어려움에 기반한 공개키 암호 시스템으로, 여러 분야에서 사용되고 있지만 연산속도가 느리다는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 RSA-CRT 기법이 제안되었다. 법의 크기를 줄여 연산 속도가 빠르다는 장점이 있는 반면 오류주입공격에 취약하다는 단점이 있다. 이를 보완 하기 위한 여러 기법들이 제안되었다. 하지만 제안된 기법들은 연산과정이 상대적으로 복잡하고 부가적인 연산에 따른 부담이 생겼다. 본 논문에서는 RSA-CRT 를 구현하여 사용되는 인자들의 크기에 따른 연산시간을 정량적으로 비교하고, 가상적으로 각 인자에 오류주입공격을 취해봄으로써 소수 추출에 약한 부분을 찾고 향후 연구 방향을 모색한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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