현재 컴퓨터공학 교육에 참여하고 있는 여학생들의 전공과 일에 대한 가치관을 조사하고 전공 만족도와 유지율을 증진시킬 수 있는 교육 및 평가 과정 개발을 위한 새로운 방안이 필요한 시점이다. 우리 사회에서 컴퓨터공학 기술 분야의 젠더 다양성을 높이고 여성과 컴퓨터공학 기술 분야의 새로운 관계를 모색하는 데 기여하기 위하여 컴퓨터공학 전공 학생들을 대상으로 정량적 및 정성적 조사를 실시한 결과 여학생의 경우 컴퓨터공학 교육 과정을 접하면서 흥미가 감소되고 멘토가 부족하며 자아 존중감이 저하되는 현상이 나타났고 전공과 직업 선택의 연계 과정이 불일치할 수 있어 여성의 이공계 탈출 현상을 초래할 수 있음이 드러났다. 연구 결과 컴퓨터공학 전공 여학생에게 적합한 ICT교육 방법은 지역적, 역사적, 사회적 맥락에 맞게 재설계되어야 하며 컴퓨터공학 전공 여학생들이 갖고 있는 불안감이나 약한 조직 소속감에서 드러나는 특성을 우선적으로 분석하고 이에 맞는 교수법을 제안해야 할 것으로 보인다.
최근 들어 이상기후 등 다양한 환경적 요인으로 인해 국지적이고 집중적인 호우가 빈발하고 있으며 도로상의 교통체증과 도로재해가 사회적으로 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 실시간, 단기간 이동성 강우정보 기술과 도로 기상정보를 활용할 수 있는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 차량의 AW(AutoWiping) 기능을 위해 장착된 강우센서를 이용하여 강우정보를 생산하는 기술을 개발하고자 하였다. 강우센서는 총 4개의 채널로 이루어져있고, 초당 250개의 광신호 데이터를 수집하며, 1시간이면 약 360만 개의 데이터가 생산되게 된다. 5단계의 인공강우를 재현하여 실내 인공강우실험을 실시하고 이를 통해 강우센서 데이터와 강우량과의 상관성을 W-S-R관계식으로 정의하였다. 실내실험데이터와 비교하여 외부환경 및 데이터 생성조건이 다른 실외 데이터의 누적값을 계산하기 위해 Threshold Map 방식을 개발하였다. 강우센서에서 생산되는 대량의 데이터를 이용하여 실시간으로 정확한 강우정보를 생산하기 위해 빅 데이터 처리기법을 사용하여 계산된 실내 데이터의 Threshold를 강우강도 및 채널에 따라 평균값을 계산하고 $4{\times}5$ Threshold Map(4 = 채널, 5 = 강우정보 사상)을 생성하였고 강우센서 기반의 강우정보 생산에 적합한 빅데이터 처리기법을 선정하기 위하여 빅데이터 처리기법 중 Gradient Descent와 Optima Rainfall Intensity을 적용하여 분석하고 결과를 지상 관측강우와 비교검증을 하였다. 이 결과 Optima Rainfall Intensity의 적합도를 검증하였고 실시간으로 관측한 8개 강우사상을 대상으로 강우센서 강우를 생산하였다.
현재 국내에서는 전국내륙습지 일반조사 및 습지보전기본계획 등의 장기적인 계획을 통해 습지 정책이 추진되고 있다. 그러나 대부분의 정책은 습지의 면적, 분포 및 생물다양성 등 현황 파악에 초점을 두고 있으며, 습지 생태계를 하나의 유기체로 보존 및 관리하는 것에 대한 인식이 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 홍수터, 생물다양성, 서식지 제공, 관광자원 등의 기능적인 측면을 고려하여 생태축 연결이 가능한 하천습지 후보지 선정을 위한 방법론을 제시하였다. 이를 토대로 본 연구에서는 낙동강 수계에 있는 우포늪, 화포천습지, 주남저수지 3개의 습지와 생태축 연결이 가능한 후보지를 선정하고자 하였다. 본 연구에서는 낙동강 수계의 15개 표준유역 내에 존재하는 63개의 습지와 7개의 후보지를 대상으로 적지 분석을 수행하였고, 산정된 점수를 이용하여 생태축 연결에 가장 적합한 하천습지 후보지를 선정하였다. 후보지 평가를 위해 9개의 평가요소를 선정하고, 해당 평가요소들에 분위수를 이용한 점수화 기법을 적용하여 분석을 실시하였다. 결과적으로, 우포늪2(호포)가 36점으로 가장 높은 점수를 받아 생태축 연결 가능성이 가장 높은 후보지로 선정되었다. 따라서 우포늪2(호포)가 홍수터, 서식지, 생물다양성 증진 및 관광자원으로서 역할이 가능한 동시에 생태축 연결에 가장 적합한 것으로 판단하였다.
끊임없이 발전하는 기술은 4차 산업혁명시대를 열게하는 중심이 되었으며 세상의 모든 것을 변화시켜가고 있다. 최근에는 혁신적이고 고도화된 IT 기술이 완전히 다른 분야와 유기적으로 융합하여 새로운 가치를 만들어 가고 있다. 특히 패션 분야에서는 이와 같은 선도적인 기술을 바탕으로 패션, 그 이상의 기능을 담당하는 '스마트패션'의 시대를 맞이하고 있다. 패션에서의 새로운 산업 분야로 자리매김하고 있는 스마트패션에 대한 사용자의 요구가 증대하고 새로운 제품을 출시하고자 하는 기업의 시도가 계속되고 있으나 학교 현장에서는 이에 대한 적절한 교육과정이 부재한 상태이다. 특히 IT 엔지니어와 패션 디자이너와의 협업의 경험이 전무할뿐만 아니라 제품을 설계하고 제작해 나가는 과정에 대한 개념이 서로 완전히 상이하여 융합의 시도가 단지 시도로 그치고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 IT와 패션 전공 학생들이 함께 참여할 수 있는 융합 교과 과정을 설계함으로써 미래의 산업사회 요구에 선제적으로 대응하고자 한다. 이를 통해 상이한 전공을 가지고 있는 두 전공 학생들에게 타 전공에 대한 지식을 이해할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 융합에 대한 경험을 충분히 제공함으로써 미래 시장으로의 선도 진입과 역할 수행의 적합성을 이루어 낼 수 있도록 한다.
본 연구에서는 총 강우량과 강우강도을 고려한 이변수 분석으로 연최대 호우사상을 선별하고, 두 변수를 Copula 함수로 결합하여 최적의 모델조합을 찾는 확률호우사상 산정 방법론을 제시하였다. 국내 69개 관측소의 2020년까지의 관측 자료를 대상으로 1mm 이하의 강우는 제거한 뒤, IETD(Inter-Event Time Definition) 12시간을 기준으로 강우자료를 독립적인 호우사상으로 분리하였다. 호우사상의 여러 특성 중 양의 상관관계를 갖는 총 강우량과 강우강도를 변수로 선택해 이변수 지수분포에 대입하였고, 각 지점의 연최대 호우사상 시계열을 생성하였다. 2변수 지수분포의 매개변수는 전체 기간과 연도별로 나누어 추정해 본 결과 연도별 변동성이 큰 것을 확인해 연도별 추정 방식을 선택하였다. 연최대 강우사상 시계열의 총 강우량과 강우강도는 극한 강우에 적용하는 확률분포형 중 Lognarmal, Gamma, Gumbel, GEV(Generalized Extreme Value), GPD(Generalized Pareto Distribution) 5가지를 사용하여 각각 CDF(Cumulative distribution Function) 값을 추정하였다. 계산된 CDF 값은 3가지 Copula 모형으로 결합해 joint CDF 값을 산출하였다. 총 75개의 모델조합 중 최적 모델을 찾기 위해 CVM(Cramer-von-Mises) 적합도 검정을 시행하였다. CVM의 통계량 Sn 값이 가장 작은 모델조합을 해당 지점의 최적 모델조합으로 선정하였다.
본 연구에서는 강우량이 여름에 집중되어있는 우리나라의 강우 특성을 잘 나타낼 수 있는 최적의 확률분포형을 선정하고 해석적 확률모델 (Analytical Probabilistic Model, APM)을 개발하여 유출량을 예측하고자 하였다. 국내 10개 지역인 부산, 춘천, 대구, 대전, 전주, 진주, 서울, 속초, 태백, 원주를 연구 지역으로 설정하였고, 30년 시 단위 강우자료를 지역별 interevent time definition(IETD)을 적용하여 강우 사상으로 그룹화하였다. APM 연구에 일반적으로 사용되는 일변수 지수 분포 이외의 이변수 지수, 감마, 이변수 로그정규 확률밀도함수 (Probability Density Function, PDF)를 강우사상의 특성인 강우량, 강우 지속시간, 무강우 시간의 히스토그램에 적용한 결과, 이 변수 로그정규분포가 우리나라의 강우 특성을 가장 잘 대표하였다. 로그정규분포를 이용하여 APM을 유도하고 유출량을 예측하였다. 예측한 유출량에 대한 빈도분석을 수행하여 Storm Water Management Model (SWMM)의 결과와 비교함으로써 유도한 APM의 적합성을 확인하였다. SWMM의 입력 매개변수 보정을 위해서는 서울 군자 지역에서 관측한 실제 강우량 및 유출량 자료를 사용하였다. 로그정규분포로 유도한 APM과 SWMM의 빈도분석 결과를 비교하였을 때 초과 확률과 재현주기 모두 매우 유사한 결과를 나타내었음을 확인하였다.
기업 및 공공기관의 클라우드 서비스 도입이 확산되면서 업무 시스템에 대한 보안 요구사항이 변화하고 있다. 기존에는 보호해야 할 정보자산이 물리적으로 외부와 분리된 내부 공간에 집중되었다면 클라우드 환경에서는 자산의 분포 범위가 넓어지면서 내부와 외부의 경계가 모호해진다. 따라서 경계 기반의 전통적인 보안 방식은 클라우드 기반 업무환경에 적합하지 않으며 정보 서비스를 이용하는 전 주기에서 암묵적인 신뢰를 배제하고 지속적으로 검증을 수행하는 제로 트러스트 기반의 업무 시스템 운영이 필요하다. 본 논문에서는 스토리지 클라우드 서비스인 아마존 웹 서비스 S3(Simple Storage Service)에 대하여 제로 트러스트 모델을 설계하고, 직접 서비스를 운영하며 제안된 제로 트러스트 모델의 안전성을 검증한다. 제로 트러스트 모델은 스토리지에 접근하는 사용자에 대한 인증 및 식별 기술, 스토리지 암호화 기술, 암호화 키 관리 기술을 활용하여 설계하였으며 제로 트러스트 기술 적용 시, 스토리지 보안성이 향상되는 것을 실제 서비스 운영을 통한 실험을 통해 확인하였다.
이 연구는 진화 개념의 발달 단계가 전공과 국가에 따라서 유의미한 차이가 있는지 확인하기 위하여 진행되었다. 이 연구를 위하여 한국과 미국의 대학생의 자료를 생물 전공과 비생물 전공에 따라 구분하여 수집하였다. Ha(2007)이 개발한 도구를 사용하여 Ha(2016)의 분석방법에 근거하여 순위선다형으로 분석하였다. 연구 결과 진화적 사고의 과학사적 발달 과정(창조, 목적, 의도, 용불용설, 자연선택)을 토대로 순위선다방식으로 분석하는 방법이 한국과 미국, 전공과 비전공 학생에게도 적합하게 적용될 수 있는 방법임이 확인되었다. 진화 개념의 발달 단계를 확인한 결과 우리나라 대학생들은 용불용설 수준, 미국의 대학생들은 목적론적 설명 수준에 있는 것으로 확인되었다. 전공과 국가에 따른 진화 개념의 발달 수준은 진화 설명소재와 교호작용효과가 있는지 확인한 결과 유의미한 교호작용효과가 없는 것으로 확인되었다. 진화 개념의 발달 단계와 종교성은 유의미한 관련성이 있었다. 이 연구 결과들을 토대로 진화 개념의 발달 특성에 대해서 논의한다.
본 연구는 어머니와 유아 간의 조화적합성과 유아의 자아존중감 간의 관계에서 가정환경자극이 조절효과를 나타내는지 살펴보는 데 목적이 있다. 연구대상은 서울시 소재 어린이집 및 유치원에 재원하고 있는 만 5세 유아 195명과 그 어머니였다. 어머니가 어머니-유아 조화적합성, 가정환경자극에 대한 설문지에 응답하였으며, 연구자가 유아와 일대일로 자아존중감 검사를 실시하여 자료를 수집하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 어머니-유아 조화적합성과 가정환경자극이 높을수록 유아의 자아존중감이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 가정환경자극은 어머니-유아 조화적합성과 유아의 인지적, 신체적, 정서적 자아존중감의 관계를 조절하였다. 유아의 자아존중감을 증진시키기 위해 조화적합성과 가정환경자극을 높일 수 있는 지원 방안을 논의하였다는 데 본 연구의 의의가 있다.
컴퓨터 프로그래밍 교육은 컴퓨터과학 분야의 관련 전공과목을 공부하기 위하여 매우 중요할 뿐만 아니라, 학생들의 취업을 위한 기술 교육에서도 매우 중요하다. 이 논문에서는 학생들의 교육 및 취업에 적합한 교육용 및 상용 프로그래밍 언어, 도구에 대한 타당성을 분석하여 프로그래밍 교육에 적합한 프로그래밍 언어/도구를 선택하고, 이에 대한 교육 과정을 개발하여 프로그래밍 현장 교육에 적용하고 분석한다. 특히, 최근의 기술 추세와 산업계에 필요한 임베디드/모바일/웹/3D 프로그래밍 분야에 널리 사용되고 있는 프로그래밍 분야에서 텍스트 기반 언어(예: JAVA)와 시각 프로그래밍 언어/환경(예: LabVIEW)에 대한 유용성을 비교하여 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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