기계 및 설비관련 학과는 모든 산업의 기초가 되는 기계를 다루는 기술인이 반드시 알아야 할 기계관련 이론과 작업분석에 대한 다양한 실기를 통해 산업현장에 필요한 전문직업인을 양성하는 것에 교육 목표를 두고 있다. 또한 기계 및 설비관련 학과에서는 오늘날의 첨단 기계 산업의 발달 및 다양화에 발맞추어 생산 및 생산시설 관리, 제품의 설계 및 제작, 엔지니어링 마케팅, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 관련 업무를 충실히 담당할 중견 전문가 양성도 담당 한다. 2009년 현재 전국 13개 대학에서 기계 설비분야의 미래를 책임질 기계설비 전문인 양성에 심혈을 기울이고 있다. 본지는 지난 3월호부터 전국의 기계 및 설비관련 학과를 소개한다.
국내의 기계 및 설비관련 학과는 모든 산업의 기초가 되는 기계를 다루는 기술인이 반드시 알아야 할 기계관련 이론과 다양한 실기를 통해 산업현장에 필요한 전문직업인 양성에 교육 목표를 두고 있다. 또한 오늘날 첨단 기계 산업의 발달 및 다양화에 따라 생산 및 생산시설 관리, 제품 설계 및 제작, 엔지니어링 마케팅, 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 관련 업무를 충실히 담당할 중견 전문가 양성도 담당하고 있다. 기계 설비분야의 미래를 책임질 기계설비 전문인을 양성하기 위해 기계 및 설비관련 학과는 2009년 현재 전국의 13개 대학에서 다양한 커리큘럼을 통해 배출하고 있다. 본지는 지난 3월호부터 전국의 기계 및 설비관련 학과를 소개한다.
본 연구는 조경학과 전공 대학생의 그릿이 온라인 수업의 학습지속의향에 미치는 영향을 알아보고, 이 과정에서 학습열의의 매개효과를 규명하고자 하였다. 서울·경지지역 소재 대학교의 조경학과 전공 학생을 대상으로 2021년 11월 25일부터 2021년 12월 9일까지 설문조사를 실시하였다. 296명의 응답을 분석한 결과, 조경학과 전공자의 대학 온라인 수업에서 전공자의 그릿은 학업열의와 학습지속의향에 정적으로 유의한 영향을 미쳤고, 학업열의는 학습지속의향에 정적으로 유의한 영향을 미쳤다. 또한 조경학과 전공자의 대학 온라인 수업에서 전공자의 그릿과 학습지속의향의 관계에서 학업열의는 유의한 매개효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 조경학과 전공자의 대학 온라인 수업에서 학습지속의향을 높이기 위해 전공자의 그릿과 학습열의가 중요함을 규명하였다. 또한 실용적인 학문이며 교육과목에서 다양한 분야를 다루고 있어 실습수업의 중요성이 강조되는 조경학과의 특성 상 온라인 수업에서의 학습열의를 향상시키기 위해서 학생 개인의 내적인 요인과 학교 차원에서의 외적인 요인 모두를 긍정적으로 개선할 필요성을 제기하였다는 점에서 본 연구의 의의가 있다.
광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)은 이미지 내의 문자를 인식하여 디지털 포맷(Digital Format)의 텍스트로 변환하는 기술이다. 딥러닝(Deep Learning) 기반의 OCR이 높은 인식률을 보여줌에 따라 대량의 기록 자료를 보유한 많은 산업 분야에서 OCR을 활용하고 있다. 특히, 의료 산업 분야는 의료 서비스 향상을 위해 딥러닝 기반의 OCR을 적극 도입하였다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 OCR 엔진(Engine) 및 의료 데이터에 특화된 OCR의 동향을 살펴보고, 의료 OCR의 발전 방향에 대해 제시한다. 현재의 의료 OCR은 검출한 문자 데이터를 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)하여 인식률을 개선하였다. 그러나, 정형화되지 않은 손글씨(Handwriting)나 변형된 문자에서는 여전히 인식 정확도에 한계를 보였다. 의료 데이터의 데이터베이스(Database)화, 이미지 전처리(Pre-processing), 특화된 자연어 처리를 통해 더욱 고도화된 의료 OCR을 발전시키는 것이 필요하다.
본 연구는 체육교육전공 대학생들의 교사역량이 교과전공만족 및 진로결정에 미치는 영향을 구명하는데 주된 목적이 있다. 2022년 4월1일~4월 30일까지 경기도, 충청도, 대전 등에 있는 사범대학교 재학 중인 체육교육 전공자들을 대상으로 비확률 표집인 유의표집방법(pur-posive sampling)을 이용하여 표본추출 후 연구 참가자 400명을 표집으로 조사하여 최종 340명을 대상으로 교차분석을 시행하였다. 첫째, 교사역량은 진로결정에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 교사역량은 진로결정에 유의한 영향을 미쳤다. 셋째, 교과전공만족은 진로결정에 유의한 영향을 미쳤다. 넷째, 교사역량과 교과전공만족 및 진로결정 간에는 인과적 관계가 형성 되었다. 체육교육전공 대학생들의 교사역량이 교과전공만족 및 진로결정에 미치는 영향을 구명함으로써 향후 예비체육 교사들의 진로결정에 대한 기초자료를 제공하고자 한다.
본 연구는 물리보안전공 대학생들의 전공 선택 동기가 전공만족도 및 진로결정에 미치는 영향을 파악하기 위해 설문조사를 수행하였다. 설문내용은 "첫째, 선택 동기, 둘째, 전공만족도, 셋째, 진로결정"으로 작성하였다. 본 연구에서는 변수의 신뢰도 및 중요도 분석, 탐색적 요인 등을 살펴보기 위해 Chronbach's Alpha 수치를 산출하고 베리맥스(Berimax) 방식을 실시하였다. 측정항목들의 AVE 값과 CR 값 모두 기준치 0.7 이상으로 산출되어 각 항목들의 집중타당성이 우호적인 것으로 조사되었다. 가설검증결과에서 표준화계수를 보면 '선택 동기 ⇨ 전공만족도'는 0.653으로, '전공만족도 ⇨ 진로결정'은 0.403으로 산출되어 두 연구가설은 채택되었으나 '선택 동기 ⇨ 진로결정'은 0.392로 기각되었다. 향후 경호전공 대학생들의 진로결정을 향상시키기 위해서는 선택 동기와 전공만족도를 동시에 높여주기 위해 대학과 관련 교수들의 노력이 더욱 필요해 보인다.
삼면이 바다로 둘러 싸인 우리 나라에서 해양 개발 이용에 관심은 1960년대에 싹 트기 시작하여 기존 해양 조사 연구기관인 수산진흥원 및 수로곡이 주축이 되어, 한국 해양 과학 위원회 의 창립 쿠로시오 국제 공동 조사의 (1965∼1969)의 참가 그리고 서 울대학교 해양 학과의 탄생 등 대전환 기를 맞아 급속도로 발전 하였다. 1970년대에 해양 연구소가 발족되고 지금은 해양 전공학과가 십여개 과로 늘어나 해양 전문 고급 인력의 양성도 비약적으로 증가하였다. 한편 정부는 1989년에 해양 개발 기본 법을 제정하는 등 해양 개발에 박차를 가하는 등 큰 관심을 쏟고 있다. 그러나 해양 조사 연구에 대한 국가적인 투자 확대에서 불구하고 해양개발 이용을 위한 해양학 써비스 업무는 별로 향상되지 못하고 있으며, 국내 각 기관간의 상호 협력도 제대로 이루저지 지 못하고 있으며, 또 해양전문인력의 양성의 의의조차 정립하지 못하고 있는 것이 현 실이다. 이러한 시점에서 보다 효과적인 해양학 써비스 체제를 확립하기 위해 해양조 사연구의 현황을 분석하고 앞으로의 과제를 제시하는 것이 매우 큰 의의를 갖는다고 사료하는 바이다.
최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network)는 낮은 배터리, 짧은 통신거리 등의 제한된 센서들의 성능에 기인하여 내부자공격(insider attacks)에 취약한 것으로 알려져 있는데, 내부자 공격에 대응하기 위한 대표저인 방법으로 노드들의 행위 관찰하여 신뢰도를 평가하고 낮은 신뢰도를 갖는 노드들을 제거하는 신뢰메커니즘(Trust Mechanism: TM)이 있다. TM은 평가노드 자신의 직접관찰 정보뿐만 아니라 이웃노드의 간접관찰 정보를 함께 고려하도록 발전되어 왔는데, False-Praise 공격은 의도적으로 거짓 관찰 정보를 평가노드에게 제공하여 TM의 신뢰도 평가 프로세스의 신뢰성을 훼손하는 지능적 공격이다. 본 논문에서는 False-Praise 공격에 대응을 위한 합의 알고리즘을 기반의 개선된 TM 제안하고, 실험을 통해 제안 체계의 성능과 효과를 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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