• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.129-135
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• 2021

기존의 Greedy 경로 프로토콜은 일반적으로 차량 Ad-hoc 통신 (Vehicle Ad-hoc Networks) 에서 좋은 성능을 보인다. 그러나 일시적으로 거리를 비게 만드는 교통신호가 존재하는 구간이나 분리된 도로가 합류하는 지점이 없는 도시의 도로에서 지형적인 영향으로 Greedy 라우팅 프로토콜은 잘못된 경로 라우팅 된 경우 불필요하게 경로가 길어지거나 라우팅 실패가 많이 발생한다. 또한, 단순하게 목적지 노드와의 직선거리를 가지고 노드들의 우선순위를 부여하고 가장 낮은 값을 가진 노드를 중계노드로 선택한다. 최근에 차랑 Ad-hoc 통신에서는 지리적인 환경의 특성 때문에 거리뿐만 아니라 전달 방향도 중요한 요소 중에 하나이다. 그래서 본 논문은 개선된 프로토콜을 제안 하는데 하나의 노드가 패킷을 전달할 때 목적지 노드 까지를 지능적으로 거리 및 전달 방향성을 고려하여 다음 노드를 선정하고 교통 통신 상태를 지능적 제어에 따라 보다 안정적인 경로 설정을 할 수 있게 하고 지형적 모델이 따라 자유롭게 변경이 가능 하게끔 관리한다. 제안된 프로토콜 방법의 성능 분석은 두 가지의 이동모델을 적용한 네트워크 시뮬레이션을 통하여 검증하였고 대부분의 경우 기존 프로토콜보다 좋은 성능을 보였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.294-301
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• 2022

본 연구에서는 열전발전기에 장착된 열전소자 간의 불균일한 온도편차에 의해 발생하는 부정합 손실을 저감할 수 있는 Multi-layer Cascade (MLC) 전기연결 방법을 제안한다. MLC의 성능을 검증하기 위해 열유동 현상 뿐만 아니라 열전소자에서 발생하는 다중물리현상을 반영한 수치해석 모델을 개발하였다. MLC는 고온도차를 경험하는 소자와 저온도차를 경험하는 소자를 서로 다른 Layer에 배치하여 구현할 수 있으며, 고온도차 소자와 저온도차 소자의 분류에는 수치해석 모델을 통해 얻어진 소자별 고온부 표면 온도를 활용하였다. MLC를 구성하는 각 Layer의 전기분선 비율을 변화시키며 이상적인 열전발전 성능과의 비교를 통해 MLC의 부정합손실 저감특성을 확인하였다. 최적 분선비율로 구성한 MLC의 경우 이상적인 결과 대비 96.5%의 발전성능을 보였으며, 열원의 유량이 적거나 발전시스템의 크기가 증가하여 소자 간의 온도편차가 클수록 부정합손실 저감효과가 더욱 증가하는 것을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제22권3호
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• pp.3-11
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• 2022

갈수록 정교해지는 사이버 위협, 클라우드 도입의 가속, 코로나19 팬데믹으로 인한 원격 및 하이브리드 근무환경 도입 등으로 인하여 많은 기업이 경계 안에 있는 모든 것을 암묵적으로 신뢰하는 전통적인 보안 모델이 경계가 존재하지 않고 데이터와 사용자가 갈수록 탈중앙화되는 오늘날 환경에 적합하지 않다는 사실이 부각되면서 제로 트러스트라(Zero Trust)는 개념이 갈수록 주목받고 있다. 제로 트러스트는 '아무도 신뢰하지 않는다'는 전제의 사이버 보안 모델로, 전체 시스템에서 안전한 영역 또는 이용자는 전무하다는 것을 원칙으로 내부 이용자도 검증을 거치며, 네트워크 접속 환경에 따른 정보 접근 범위도 차등 및 최소화하는 방안이다. 코로나19 팬데믹으로 인하여 재택근무가 일상화되고, 기존 사이버 보안방안이 한계에 부딪히면서 제로 트러스트(Zero Trust) 기술이 한층 더 주목을 받고 있다. 이에 따라 우리 정부도 NIST 표준을 참고로 제로 트러스트 도입 시 국내 공공 및 민간부문의 수용 가능성 현황, 개선이 필요한 과제 등을 점검할 것으로 예상된다. 이 논문에서는 이러한 제로 트러스트와 제로 트러스트의 기본원리, 철학, 고려사항에 대해 설명하고, 제로 트러스트의 기술을 접목시켜 보안을 강화하는 실무적인 기초 방안에 대하여 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권4호
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• pp.89-101
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• 2021

창업 초기 창업가의 역량이 미진하고, 자원이 풍부하지 않으면서 네트워크에 한계가 있는 스타트업은 지속적 스케일업이 어렵다. 본 연구는 ICT 스타트업 중에서 스케일업에 성공한 �� 스타트업을 사례로 선정하여 ERIS 모델을 기반으로 ICT 스타트업이 성공하는 첫 단계에서 발생하는 스케일업 과정에 대한 사례분석을 진행했다. 분석결과, 창업가의 경험적 역량, 다양한 산업 간의 지식의 융합, 공공기관 주도의 연구개발 과제의 참여, 고객과 기업간의 소통 채널 운영, 프로젝트형 캠페인의 활용이 ICT 스타트업의 스케일업에 중요하게 작용하는 것으로 나타났다. 학술적으로 본 연구는 ERIS 모델이 향후 ICT 스타트업의 스케일업과 신시장 기업 성공요인 분석 모델로써 의미가 있음을 확인 및 검증한 것에 그 의미가 있다. 또한 실무적으로는 ICT 스타트업의 초기 시장 경쟁력을 확보하고 스케일업을 하기 위한 전략적 전개의 참조사례로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.199-207
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• 2021

본 연구는 한국형고속철도(KTX)의 제동장치의 국산화를 통한 성능 개선을 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 기존 수입에 의존하고 있는 고속철도용 제동 디스크 허브를 국산화하기 위하여 유한요소 해석을 통해 성능을 분석하고 제동 시험결과와 상관도 분석을 통해 모델의 검증을 수행하였다. 또한, 제동시 발생할 수 있는 기계적인 특성을 검토하기 위하여 마찰열에 의한 열전달-열응력 해석, 고유진동해석 및 강도해석을 수행하였다. 디스크 허브 국산화 신규 모델의 개발을 위해 형상에 따른 설계 인자를 도출하고 파라미터 해석을 수행하여 방열성능을 향상시키고 경량화를 위한 최적 사양을 도출하고자 하였다. 개발 모델을 기존 모델과 비교한 결과 기존 모델 대비 제동시 발생하는 허브의 최고 온도가 낮아졌으며, 냉각 효율이 향상되었음 확인할 수 있었다. 또한, 고유진동수 및 강도 특성 또한 동등 수준 이상의 성능을 확보한 설계임을 확인하였다. 본 연구 결과는 철도차량 및 수송기기 분야의 제동 디스크 시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.169-179
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• 2021

소비자의 식품소비행동은 소비자 패널 데이터와 같은 정형 데이터 뿐 아니라 매스미디어와 소셜미디어(SNS) 등 비정형 데이터로부터 영향을 받을 가능성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 식품소비 관련된 정형 데이터와 비정형 데이터를 연계한 융합데이터 셋에 대하여 딥러닝 기반의 소비예측 모델을 생성하고 이를 검증한다. 연구의 결과는 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합할 때 모델 정확도가 향상되었음을 보여주었다. 또한 비정형 데이터가 모델 예측 가능성을 향상시키는 것으로 나타났다. 변수들의 중요도를 식별하기 위해 SHAP 기법을 사용한 결과 블로그 및 비디오 데이터 관련 변수가 상위 목록에 있었고, 파프리카 구매 금액과 양의 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 또한 실험 결과에 따르면 머신러닝 모델이 딥러닝 모델보다 높은 정확도를 보였고, 기존의 시계열 분석 모델링에 대한 효율적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권5호
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• pp.545-550
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• 2014

본 연구는 복잡한 빔 구조체의 마찰에 의한 소음을 유한요소기법을 이용하여 예측하였다. 마찰접촉 모델을 수학적으로 유도하여 유한요소기법에 접목하였다. 그 결과 빔 구조체의 특정 모드에서 모드 연성에 의해서 동적 불안정성이 유발되고 있음을 보여주었다. 또한 마찰의 방향이 모드 불안정성에 매우 큰 영향을 미치고 있음을 보여주었다. 또한 실제 빔 구조체 시스템을 제작하여 해석에서 예측한 특정 주파수에서 소음 피크주파수가 발생하고 있음을 실험적으로 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.471-478
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• 2023

4차 산업혁명 시대가 도래함으로써, 교육환경이 변화되고 있으며, 이를 대비하기 위한 교수 학습 연구는 필수적이다. 예비 교원의 창의적 교육 역량을 강화하기 위해 교원양성대학의 교육과정과 교수 학습 모델의 개선은 매우 중요하다. 미래의 교육은 의사소통과 협업을 기반으로 발현되는 창의적 사고 함양을 위한 교육이 되어야 한다[1]. 본 연구에서는 미래형 교수 학습 모델을 개선하여 실제 수업에 적용하였다. 또한 우리는 미래 창의교원 역량에 대한 사전 및 사후 설문조사를 실시하여 효과성을 검증하였다. 설문조사는 공통 만족도 문항과 미래 창의교원 역량에 대한 질문으로 구성되며, 분석결과 사전 평가에 비해 사후 평가에서 미래 창의교원 역량이 증가했음을 확인할 수 있었다.

• 영재교육연구
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• 제24권3호
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• pp.421-444
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• 2014

융합인재교육은 다양한 교과 영역에서 추출된 내용들이 체계적이고 밀접하게 연계되어 있으므로 이러한 체계를 효과적으로 파악할 수 있는 시스템적 사고를 필요로 한다. 이 연구의 목적은 시스템 사고력을 향상시킬 수 있는 융합인재교육 프로그램을 개발하고, 중등 과학영재에게 적용하여 교육적 효과를 탐색하는 데 있다. 융합인재교육과 시스템 사고에 대한 문헌조사를 바탕으로 프로그램 모형을 제작하였고, 모형을 기초로 하여 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램을 개발하였다. 연구의 대상은 광역시 소재 대학 부설 과학영재교육원 소속 중등 과학영재 1학년 100명, 2학년 13명으로 총 113명이다. 수업 처치 전 후의 시스템 사고능력 검사를 통해 단일집단 사전 사후 대응표본 t-검증 및 서술 문항에 대한 내용 분석을 실시하였다. 그 결과, 학생들은 시스템사고와 관련하여 단어연상, 개념 간 관계형성, 문장의 생성, 인과지도 그리기 능력이 향상되었고, 시스템 사고의 구성요인인 정신모델, 개인숙련, 팀 학습, 시스템분석, 공유비전의 다섯 가지 항목에 대해 모두 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 이 연구를 통해 개발된 '로켓'을 주제로 한 시스템 사고 기반의 융합인재교육 프로그램은 학생들의 시스템사고 능력의 향상에 효과가 있었다. 개발된 프로그램은 일반 학교 현장에서 충분히 적용될 수 있으며, 이를 적극적으로 활용한다면 시스템 사고 능력과 융합적 문제해결능력을 지닌 인재를 육성하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.143-146
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• 2008

본 논문에서는 군집로봇시스템에서 목표물 추적을 위하여 SVM을 이용한 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 유효성을 보이기 위해 본 논문에서는 여러대의 로봇과 장애물 그리고 하나의 목표물을 정하고, 각각의 로봇이 숨겨진 목표물을 찾아내는 실험을 가정하여 무작위, DBAM과 ABAM의 융합 모델, 그리고 마지막으로 본 논문에서 제안한 SVM과 12각형 기반의 Q-learning 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하고, 이 3가지 방법을 비교하여 본 논문의 유효성을 검증하였다.