고분자 연료전지 (polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC)) 시스템은 연료전지 스택, 연료공급부, 공기공급부, 냉각부, 운전 제어부, 전자부하 및 데이터 획득부 그리고 인버터 등으로 구성된다. 이 가운데 가장 중요한 구성요소인 고분자 연료전지 스택의 성능은 전극과 전해질막 접합체의 성능뿐만 아니라 스택의 구조와 유로형상에도 크게 의존한다. 따라서 보다 고성능의 전해질막과 전극을 개발하고 소형화, 경량화가 가능한 스택의 구조와 유로형상을 찾는 것이 고분자 연료전지 스택의 개발에 있어 매우 중요하다.(중략)
본 논문은 생산 현장에서 필요로 하는 다양한 스마트팩토리 서비스를 현장 근로자가 직접 기획, 설계, 구현 및 적용 가능한 서비스 플랫폼을 제안한다. 이를 위하여 오픈 하드웨어 개발 도구 등을 활용한 IoT 기반 제조데이터 수집과 이를 활용하여 서비스 화면을 구성할 수 있는 개발도구를 설계하고 구현하였으며, 구현된 프로그램으로부터 제조데이터 기반의 다양한 현장 서비스를 근로자가 직접 만들고 배포할 수 있다.
본 논문에서는 웹 기반에서 학습자의 학습 성취도 향상을 도모할 수 있는 다양한 학습 내용 구성 환경을 제공할 수 있으며, 실시간으로 과제물을 평가할 수 있는 e-Learning 시스템을 개발하였다. 우리는 학습자의 특성과 흥미를 유발할 수 있는 특징들을 고려하여 문제풀이와 Quiz를 갖춘 학습 내용 구성을 개발하여, 학습자 스스로가 동적으로 다양한 학습 내용 구성 환경을 선택할 수 있도록 하였다. 그리고 과제물 시스템은 객관식 및 서술형 과제물을 교수자와 학습자간에 상호 실시간으로 처리할 수 있도록 개발하였다.
최근 인터넷을 통한 언어 교육 연구에 관심이 고조되면서 다양한 언어 학습 홈페이지가 등장하였다. 이 논문은 국어 작문 학습을 목표로 본 연구실에서 개발한 '바른 우리글 쓰기' 학습시스템에 대해 다룬다. 본 학습 시스템은 초보자에서 전문가에 이르는 학습자를 대상으로 우리말로 글을 쓸 때 필요한 우리말 지식을 체계적으로 학습하도록 하거나 학습자가 직접 쓴 문장에서 스스로 오류를 찾아 분석하고 그에 따른 설명 및 글쓰기 규칙을 더 상세하게 알 수 있도록 설계하였다. 학습시스템의 내부 구조를 효율적으로 구성하기 위해 우리말 글과 관련 있는 자료를 수집하여 각각 지식베이스화하고, 학습 내용을 서로 체계적으로 연결하기 위해 우리나라 사람이 자주 틀리는 오류를 중심으로 해당 글쓰기 규칙과 참고 자료와 용례를 하이퍼텍스트화하였다. 이 시스템은 특히 학습 모형에 따라 학습 자료를 재구성할 수 있도록 지식베이스와 모형을 독립하였다. 이와 같이 학습 자료를 풍부하게 준비하고 학습 내용을 구성하는 일 만큼이나 중요한 과제는 학습자의 수준에 맞춰 학습 줄거리를 구성하는 작업이다. 이 시스템에서도 학습자의 특성을 살릴 수 있도록 연역적 학습 모형과 귀납적 학습 모형을 시도하였지만 더 세분화된 학습 줄거리 구성에 대한 연구가 있어야 한다. 따라서 학습자의 학습 동기를 유발할 수 있는 학습 내용과 적절한 기술이 조화를 이룬 홈페이지를 만드는 일이 향후 우리가 지향할 연구 과제이다.
연구와 군사 목적으로 발전한 인터넷은 현재 많은 기업들과 일반인들이 사용하는 현대 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡게 되었으며, 아울러 인터넷이 사회에 끼치는 영향이 커짐에 따라 여러 가지 목적으로 자신의 접속 위치를 우회하여 숨기고 인터넷 보안 모델의 취약점을 공격하는 침입자가 증가하고 있다. 따라서, 침입에 사용되는 기술과 그에 대한 대응 기법 또한 보다 복잡하고 정교해 지고 있으나 근본적으로 악의적 침입을 근절하는 능동적인 대응은 미약한 현실이다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 여러 가지 우회 경로를 통해 접근한 침입자의 실제 접속 위치를 효율적으로 추적하기 위해 기존 역추적 연구의 유형과 문제점을 살펴보고 차세대 인터넷 환경에서 활용 가능한 역추적 기법의 모델을 제시한다. 따라서, 기존 역추적 기법의 현실적으로 적용이 어려운 구성과 침입자의 보안 설정에 따른 추적 제한 등의 문제점을 살펴보고 그 해결 방안이 되는 새로운 역추적 시스템의 모델을 제시한다. 그리고, 본 연구에서 제시하는 모델은 기존의 연결 경로를 거슬러 추적하는 기법과 달리 프록시 등 우회 경로를 통해 접근한 침입자에 대해 직접 연결되는 프로토콜을 자동 실행 되도록 구성하여 접근한 침입자의 위치를 파악하는 모델이나. 이 모델을 적용할 경우 실제 적용 가능한 구성과 효율적인 추적 특성을 가지게 되며 구성 비용의 손실 또한 줄일 수 있게 되는 장점을 가지게 된다.
인터넷의 발달로 등장한 가상강의에서는 기존의 교사중심의 강의가 아닌 학습자의 입장을 고려할 수 있는 강의를 요구하게 되었다. 이런 관점에서 학습이 이루어지기 위해서는 학습자의 지식수준과 이해력 그리고 학습자가 처해 있는 환경에 대한 배려가 필요하다. 학습자가 학습을 진행함에 있어서 학습의 계획을 설정하고 학습방법을 제시해 주는 역할을 수행하는 교사가 필요하다. 본 논문에서는 이런 교사로서의 역할을 수행하는 Tutor 에이전트를 제안한다. Tutor 에이전트는 학습형태를 난이도별로 나누고 학습자에 맞는 난이도의 학습을 선택한다. 그리고 Tutor 에이전트는 학습자의 학습결과를 추론 알고리즘으로 학습자 수준을 결정하여 새로운 학습모델을 구성한다. 새롭게 구성된 학습모델은 학습자의 수준에 적응하는 학습이 이루어지게 한다.
본 논문에서는 홈 자동화 네트워크으로 가장 각광을 받고있는 론웍스(Lonworks) 시스템을 구성 관리하는 홈 서버 플랫폼의 새로운 구조를 제안한다. Echelon사에서 제안하는 Lonworks 시스템의 구성관리 도구로서의 LonMaker는 자체적으로 개발한 LNS (Lonworks Network Service)라고 하는 비 표준화된 구성 관리 기술을 통해서 네트워크를 관리하도록 지원하며, 상기한 LNS를 인프라로 활용하는 도구로서, LNS는 빌딩 혹은 가정 내에 Lonworks 네트워크로 연결되어 있는 디바이스들에 대한 정보를 DB화하여 구축된 자료를 기반으로 하여 디바이스들간에 연동이 가능하도록 지원한다. 그러나 고가이며, 구성 관리를 한 디바이스 개수당 가격을 별도로 지불해야 하는 로열티가 있고, 이 역시도 하드웨어 제약사양인 뉴런칩(Neuron Chip)을 사용해야 한다는 점에서 개발자로 하여금 많은 부담을 주고 있다. 이에 본 논문에서는 홈 자동화 네트워크 개발 시에 노드 구조를 각 응용목적에 맞도록 보다 유연성 있게 구현할 수 있도록 하는 네트워크 구성 관리 기능을 갖춘 흠 서버 플랫폼을 제안한다 제안된 흠 서버 플랫폼을 통해 제어 네트워크의 다양화와 고성능 처리의 장점을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 론웍스 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 단지 리눅스 상의 무료 컴파일러인 gcc 컴파일러를 통해 홈 서버 노드를 구성할 수 있으므로 시스템 개발에 대한 비용을 많이 줄일 수 있으며, 리눅스 OS를 사용하는 홈 자동화 홈 서버 시스템으로의 파급효과가 클 것이다.
자기주도적 학습에서는 학습자가 학습과정을 구성할 수 있다. 그러나 학습자가 방대한 학습 콘텐츠의 특성을 이해하고 학습과정을 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 선호도를 산출하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠 유형 정보를 학습자에게 제공하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출방식은 토픽 맵의 선호도 벡터값을 이용하였다. 제안방법의 적용을 위해 학습 모집단 20명을 대상으로 테스트 하였으며, 전체적인 학습 만족도가 높게 나타남으로서 제안방법이 학습자의 학습구성에 도움이 되고 있음을 제시하였다.
가상 로봇의 행동 진화를 위해서 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 분류 규칙과 진화 신경망을 형성하는 혼합형 행동 진화 모델(Hybrid Behavior Evolution Model)을 제안한다. 본 모델에서는 행동 지식을 두 수준에서 표현하였다. 상위 수준에서는 규칙 구성자와 연결 구성자를 구성하여 표현력을 향상시켰다. 하위 수준에서는 행동 지식을 비트 스트링 형태의 염색체로 표현하여, 이들 염색체를 대상으로 유전자 연산을 적용하여 학습을 수행시켰다. 적합도가 최적인 염색체를 추출하여 가상 로봇을 구성하였다. 구성된 가상 로봇은 주변 상황을 인식하여 입력 정보와 규칙 정보를 이용하여 패턴을 분류하였고, 그 결과를 신경망에서 처리하여 행동하였다. 제안된 모델을 평가하기 위해서 HBES(Hybrid Behavior Evolution System)를 개발하여 가상 로봇의 먹이 수집 문제에 적용하였다. 제안한 시스템을 실험한 결과, 동일한 조건의 진화 신경망보다 학습 시간이 적게 소요되었다. 그리고, 규칙이 적합도 향상에 주는 영향을 평가하기 위해서, 학습이 완료된 염색체들에 대해서 규칙을 적용한 것과, 그렇지 않은 것을 각각 수행하여 적합도를 측정하였다. 그 결과, 규칙을 적용하지 않으면 적합도가 저하되는 것을 확인하였다. 제안된 모델은 가상 로봇의 행동 진화에 있어서 기존의 진화 신경망 방식 보다 학습 성능이 우수하고 규칙적인 행동을 수행하는 것을 확인하였다.
학교교육에서 구성주의는 학습자에게 지식이 전달 될 때 학습자의 경험과 능력이 전달된 지식에 응용되어 새로운 주관적 지식이 구성된다고 주장한다. 객관적 지식의 존재는 부정된다. 인지적 구성주의는 개인의 인지적 능력에 의한 주관적 지식의 구성을 말하며, 사회적 구성주의는 학교사회에서 학습자들의 상호작용에 의한 지식의 구성을 말한다. 즉 전자는 지식구성의 주체가 개인이며, 후자는 사회이다. 구조주의는 지식정보자료의 text에서 기존지식의 구조를 분석 파악한다. 구조주의는 text에서 지식을 전제하며 객관적 구조(지식)을 분석 파악하는 것으로 구성주의의 주관적 지식의 응용과는 차이가 있다. 그러나 후기구조주의에서는 text를 완결된 것이 아닌 열린 체계로 보고 지식의 구조를 파악하기 때문에 구성주의와 상통하게 된다. 교육을 지식의 기억(이해)과 지식의 응용이라고 할때 구성주의는 지식의 응용에 해당하고 구조주의는 지식의 기억(이해)에 해당한다. 본 논문에서는 교육방법의 측면에서 구조주의와 구성주의의 특성을 비교하고 학교도서관의 역할이 구성주의 교육방법에 필수적임을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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