범주형 데이터의 결측치 추정을 위하여 최빈 범주법, 로지스틱 회귀분석, 연관규칙과 같은 다양한 방법이 연구되어 왔다. 본 연구에서는 이러한 방법의 추정 값을 결합하는 신경망 융합과 투표융합 방법을 제안하고 이의 성능을 시뮬레이션을 이용하여 비교하였다. 실험에 사용된 데이터의 특성을 나타내는 인자로는 (1) 입출력 변수간의 연결함수, (2) 데이터의 크기, (3) 노이즈의 크기 (4) 결측치의 비율, (5) 결측발생 함수를 사용하였다. 분석결과는 다음과 같다. 데이터의 크기가 작고 결측 발생 비율이 높으면 최빈 범주법, 연관규칙, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났으며 데이터의 크기가 작고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 로지스틱 회귀분석, 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다. 데이터의 크기가 크고, 결측치의 비율이 낮으면서, 노이즈가 크고 결측발생 확률이 결측이 안된 나머지 변수에 높은 의존관계가 있으면 신경망 융합의 성능이 높게 나타났다.
자동차 측위 기술은 충돌 경고, 적응형 주행 제어 등의 다양한 지능형 자동차 서비스들을 제공하는데 있어 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 자동차에 장착된 레이더 등의 센서로부터 수신하는 주변 자동차들의 상대적 위치 정보와 자동차 간 통신을 통해 수신하는 주변 자동차들의 GPS 측위값을 융합하여 자기 자동차의 측위 정확도를 향상하는 융합 측위 알고리듬을 제시한다. 제안하는 알고리듬은 탐욕적 측위 데이터 매핑 알고리듬과 융합 측위보정 알고리듬으로 구성된다. 전자는 거리를 기반으로 GPS 측위값과 센싱 측위값을 대응시키고, 후자는 대수 법칙에 기반하여 자기 자동차의 GPS 측위값을 보정한다. 시뮬레이션을 통해 융합 측위 알고리듬의 RMS 측위 정확도가 기존의 GPS 기반 RMS 측위 정확도에 비해 종방향으로 30 % 이상, 횡방향으로 60 % 이상 향상할 수 있음을 보였다.
다양한 트래픽에 대한 사용자의 요구 증대와 망 기술의 발전은 각각의 분리된 망을 하나의 망으로 융합해가고 있다. 하지만 융합 망에서 음성 사용자에게 QoE를 제공하기 위해서는 융합 망에서 VoIP 성능분석 연구가 필요하다. 그러므로 본 논문에서는 사용자가 융합 망에서 VoIP를 사용할 때 발생할 수 있는 음성 품질저하 시나리오를 제시한다. 특히, 본 논문에서는 융합 망 구성요소 별로 시나리오를 나타내고 음성 품질 개선 포인트를 찾는다. 시뮬레이션 결과, HSDPA 무선 계층에서 패킷 손실이 발생했을 경우와 3GPP와 인터넷 프로토콜 백본의 게이트웨이인 GGSN에서 QoS 파라미터 mapping을 하지 않았을 경우, 그리고 무선 랜에서 non-QoS AP를 사용하였을 경우에 음성 품질저하가 발생하는 것을 살펴 볼 수 있었다.
본 연구의 목적은 SW융합교육을 위한 골드버그 장치 기반의 교육 도구를 개발하는 것이다. 2015개정교육과정에서는 효과적인 SW교육을 위하여 다양한 교과와의 융합을 강조한다. 특히 물리 교과는 순차적인 움직임, 에너지의 수치화, 시뮬레이션 등 컴퓨팅 사고력과 밀접한 연관성을 갖고 있어 SW융합교육의 소재로 자주 사용된다. 본 연구에서는 물리적인 지식, 개념, 조작 등을 활용하는 골드버그 장치를 기반으로 한 교육용 프로그램을 개발하였다. 프로그램의 효과성 검증을 위해서 델파이 검증을 통해 설문 문항을 개발하였으며 이를 기반으로 기초 만족도 조사를 실시하였다. 그 결과 개발된 프로그램은 SW융합교육을 위한 프로그램으로 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 임상현장실습이 어려운 COVID-19 상황에서 가상 시뮬레이션을 포함한 온라인 정신간호학실습이 간호대학생의 목표몰입, 자기효능감, 비판적 사고성향 및 문제해결 능력에 미치는 효과를 파악하고자 시행되었다. 본 연구는 단일군 사전·사후설계이다. 연구 대상자는 A광역시에 소재한 간호학과 3학년을 대상으로 온라인 설문지를 이용하여 수집하였고 31명이 최종 참여하였다. 연구결과 목표몰입, 비판적 사고성향은 사후조사에서 사전조사보다 향상되었으나 통계적으로 유의하지 않았다. 자기효능감(t=4.222, p<.001)과 문제해결능력(t=6.807, p<.001)은 온라인 실습전보다 실습후에 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 이 결과는 가상시뮬레이션을 포함한 온라인 정신간호학실습이 자기효능감과 문제해결능력 향상에 효과가 있음을 의미한다. 최근 COVID-19 의료현장에서의 직접 간호수행이 어려운 만큼 정신간호학실습에 가상 시뮬레이션을 포함한 다양한 온라인 콘텐츠를 활용한다면 온라인 실습의 한계를 극복할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 융합현실(MR; Mixed Reality) 장비를 이용하여 가상건설 시뮬레이션을 수행하기 위한 마커 운용방법을 알아보는 것을 목적으로 한다. 부수적으로 BIM 데이터를 이용하여 형상 데이터를 추출하고 이를 MR장비를 통하여 재현하는 프로세스를 검토하도록 한다. 건축물은 규모가 매우 큰 오브젝트이기 때문에, 축척의 오차에 따른 길이의 오차가 매우 크다. 축척은 MR 장비의 카메라가 마커를 인식하는 방법에 영향을 받는다. 따라서 마커를 설치하고 운용하는 방법에 따라 오브젝트의 오차가 달라질 수 있다. 실험결과에 따르면 MR 장비를 이용한 가상 건설 시뮬레이션 운용 시 마커 추적 방식에 따른 가상 오브젝트의 길이의 오차율은 약 0.47% 정도로 나타났으며, 이를 바탕으로 시뮬레이션을 위한 요구 오차한계에 따른 설치 마커 간의 거리를 구할 수 있었다. 또한 MR 장비의 마커 인식거리를 고려하여 마커간의 최소 설치 간격은 5M이상으로 설정할 필요가 있으며 이때 약 23mm의 길이 오차가 발생함을 고려해야한다. 가상 오브젝트를 20mm 이하의 오차에서 정밀하게 재현하고 하고자 할 때는 해당 오브젝트를 기준으로 반경 5M내에 해당 오브젝트를 위한 별도의 마커를 설치할 필요가 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 가상 건설 시뮬레이션의 건설현장 적용에 MR의 활용도가 높아지길 기대한다.
최근 4차 산업혁명으로 스마트팩토리를 구성하는 요소 기술의 중요성이 높아지고 있으며, 이러한 기술들을 학습하기 위한 도구로 시뮬레이션이 널리 이용되고 있다. 특히 PID제어는 실제 응용 분야에서 다양하게 사용되고 있는 자동제어 기법으로서, 대부분 특정 상황에서 수학적 모델을 분석하거나 제어기가 내장된 애플리케이션 개발에 대한 연구가 이루어지고 있으며, 실제 교육적인 환경에서는 PID 제어 원리뿐만 아니라, 게인 값 조정 및 제어기 사용 방법 등에 대한 PID 시뮬레이터 교육이 필요하다. 본 논문에서는 3D 시뮬레이션을 통해 다양한 PID 제어의 교육과 실습이 가능한 모델을 제안 한다. 제안 모델은 가상의 Ball과 Fan을 구현하여 Fan에서 발생한 공기 압력에 의해 Ball에 양력이 받을 수 있도록 시스템을 구성하여 PID 제어를 실시하였다. 이때 Ball의 높이를 PID제어기의 각 게인 값에 따라 그래프로 표현 후 실제 시스템과의 비교를 진행하였으며, 이를 통해 실제 수업에 충분히 적용할 만한 만족한 결과를 확인 할 수 있었다. 제안 모델을 통해 급격히 증가하는 스마트팩토리의 요소 기술을 원격 수업 환경에서 다양한 방법으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 타이로드 엔드의 형상에 따른 변형량과 응력, 피로 수명을 연구하였으며, 총 세 가지 형상을 가진 타이로드 엔드들을 CATIA 프로그램으로 3차원으로 모델링 한 뒤, ANSYS 유한요소해석 프로그램으로 시뮬레이션 해석을 수행하였다. 타이로드 엔드 모델의 형상별로는 모델 A, B 및 C가 있다. 본 연구 결과로서는 모델 A형의 최대 변형량, 최대 등가 응력 및 최대 피로수명들은 각각 0.0614mm, 160.27MPa 및 336,930cycle로 나타났으며, 모델 B형의 최대 변형량, 최대 등가 응력 및 최대 피로수명들은 각각 0.0648mm, 90.889MPa 및 1,171,000cycle로 나타났다. 또한 모델 C형의 최대 변형량, 최대 등가 응력 및 최대 피로수명들은 각각 0.0402mm, 84.794MPa 및 20,000,000cycle로 나타났다. 이러한 결과 값들을 통하여 형상에 따른 타이로드 엔드 모델들의 내구성을 예측할 수 있었고, 보다 진보된 타이로드 엔드의 설계 및 개발을 위한 데이터를 확보할 수 있었다. 또한 디자인 면에서 융합 기술로의 접목도 가능하여 미적인 감각물로 나타낼 수 있다.
본 연구의 목적은 방사선 재난에서 효과적인 피폭 환자의 중등도 분류를 위하여 재난의학적 개념과 대표적인 방사선 계측기 (수 계측형 외부오염감시기와 이동형 문형 외부오염감시기) 측정기술의 융합을 통해 의학적 적용의 타당성을 구하는 것이다. 방사선 재난 상황을 위하여 모의환자를 설정하였고 모의 방사선 훈련에 참여한 12명이 12개의 모의선원이 부착된 방호복을 무작위로 입은 후의 두가지 외부오염감시기를 각각 이용하여 모의선원 중 5개의 실제 방사선 선원을 발견하는지 조사 후, 소요된 조사시간과 외부 오염환자 검출에 대한 민감도와 특이도를 구하였다. 1차 훈련에서 수 계측형 외부오염감시기로 걸린 평균 시간은 231.9 ± 116.6 초, 이동식 문형 외부오염감시기로 걸린 시간은 8.690 ± 1.667 초로 유의하게 측정한 시간이 짧았고 두 방법의 오염 검출의 민감도와 특이도는 100%로 차이가 없었다. 이동형 문형 외부오염감시기가 방사선 재난에서 의학적 적용의 타당성을 가지며 중요한 역할을 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 SEED와 Triple-DES 알고리즘을 구현하는 통합 대칭키 암호칩을 설계하고 구현하였다. 시스템 설계 기술 언어인 VHDL(VHSIC Hardware Description Language)로 설계하였으며, 다양한 분야에 응용할 수 있도록 4가지 동작 모드를 지원한다. 자일링스(Xilinx)사의 Virtex-E XCV2000E BG560을 대상으로 설계하였으며 Xilinx Foundation Series 3.li을 이용하여 기능 시뮬레이션과 타이밍 시뮬레이션을 통해 FPGA 구현 시 데이터의 암호화 복호화 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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