대학에서의 학업성취도란 대학교육을 통한 결과로서 학생들이 구현한 질적 변화와 발달의 수준이라는 포괄적 의미로 인식되고 있다. 따라서 대학생의 학업성취도는 창의성, 리더십, 글로벌 역량 등 다양한 인재상에 대한 시대적, 사회적 요구와 연계되어 그 의미를 부여하게 되지만 실질적으로 대학교육의 성과지표로서 중요하게 인식되고 있는 것은 학점으로 귀결 되고 있다. 이러한 학점을 통한 학업성취도의 측정은 많은 문제를 가지고 있는데, 특히, 평가 방식과 내용 그리고 대학의 서열화 효과 등에 의해 학점을 통한 학업성취도의 표준화는 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생을 대상으로 학업성취도의 우수 여부를 예측하는 시스템을 제시한다. 사용된 변수는 일부 개인정보와 졸업연도, 학번, 학과명, 계열명 등의 학사 정보 등 최대 96개를 활용하여 분석하였으나 개인정보나 학과정보 등은 이미 결정되어 노력에 의해 변경될 수 없는 데이터이므로 분석 대상이 될 항목은 이미 결정된 데이터를 제외한 학과별/학생별 역량으로 한정하였다. 본 연구에서는 경기권 소재 전문대학인 D대학의 미션, 비전, 교육목표 및 인재상 등이 반영된 핵심역량의 분석을 통해 학업 성취도 예측시스템을 구현해 보고, 해당 시스템의 도입이 학업성취도에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 예측하기위해 진행되었다. 향후 연구결과를 학과에서 진행되는 교육과정 수립 및 학생 지도 등에 적용하여 학업성취도를 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 활용할 예정이다.
RFID(Radio Frequency Identification) 태그에 입력된 데이터는 다양한 산업 분야에서 어플리케이션의 구축에 있어서 비용 절감과 경쟁력 향상을 위해 사용된다. RFID 리더기는 수백 개의 태그에 해당하는 객체들의 식별과 지속적인 탐색을 수행한다. 동적인 연결과 추적의 요청에 따라 객체를 식별할 수 있는 RFID 기술은 정보 인프라를 지원하는 어플리케이션의 컴포넌트로 구성된다. 그러나 원격 RFID 장치 사이에 실시간 데이터 통신 요소들을 고려하지 않은 기존의 어플리케이션은 이기종 간의 연결을 효과적으로 지원할 수 없었다. 또한 서로 다른 네트워크 디바이스가 어플리케이션에 개별적으로 설치되어 각각의 쿼리분석 과정을 거치면서 모니터링의 지연 또는 데이터 변환 과정에서 오류가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 태그로부터 추출된 정보를 어플리케이션에 상관없이 통합 관리하기 위하여 시맨틱 웹 환경에서 RFID 데이터베이스 처리 시스템을 구현한다. 어플리케이션에 장착된 RFID 리더기를 통해 사용자의 RFID 태그를 인식하고 데이터를 RFID 데이터베이스 처리 시스템에 전송하면 프로세스가 시맨틱 웹 언어로 정보를 변환한다. 표준화된 시맨틱 웹 기반에서 전송된 데이터는 스마트 브라우저에 의해 해석되어 화면에 출력한다. 시맨틱 웹 언어의 사용은 의미 있는 관계에 대한 추론이 가능하여 추가적인 모듈을 장착하여 기능을 쉽게 확장시킬 수 있다.
표준화된 IP기반 무선 센서 네트워크(IP-WSN) 프로토콜인 6LoWPAN에서 이동성 지원은 중요한 기술로써 인식되고 있다. IP-WSN의 옹용이 다양화 되어감에 따라 센서 네트워크 기술은 헬스 케어, 감시 정찰 시스템과 같이 실시간성을 요구하는 응용에 적용되고 있으며, 이러한 응용들을 지원하기 위해 IP-WSN은 빠르고 끊김 없는 핸드오버를 지원하여야 한다. 6LoWPAN에서 이동성을 지원하기 위하여 인터넷 표준 이동성 프로토콜인 MIPv6를 적용하기 위한 연구가 IETF 6LoWPAN WG에 제안되었지만, 이 연구는 이동형 노드(Mobile Node: MN)의 핸드오버 지연을 줄이지 못하였다. 또한, Intra-PAN 핸드오버 프로토콜인 LoWMob은 MN의 이동 위치를 예측하여 이를 설정하여야 하는 제약이 있다. 본 논문은 6LoWPAN에서 빠르고 끊김 없이 Intra-PAN 핸드오버를 지원하기 위한 이동성 프로토콜(Intra-MARIO)을 제안한다. Intra-MARIO에서 MN의 부모 노드는 MN의 핸드오버 정보를 네트워크에 미리 설정하여, 이동 후에 발생되는 핸드오버 지연을 줄였다. 또한, MN의 이동에 따른 루트 최적화 문제를 해결하여 이동 후에도 최적화된 경로로 통신이 가능하도록 지원한다. 본 논문에서는 이동에 따른 Intra-PAN 핸드오버의 시그널링 부하를 분석하였으며, 20ms 이하의 핸드오버 지연을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
이동 통신 단말기의 발달과 모바일 인터넷의 확산으로 많은 사용자들은 언제 어디서나 모바일 웹 콘텐츠를 이용 할 수 있게 되었으며 나아가 더 많은 콘텐츠의 서비스를 요구하게 될 것이다. 이러한 요구로 인하여 유선 웹 콘텐츠를 모바일 웹에 사용할 수 있도록 콘텐츠를 변환하는 연구들이 많이 진행되고 있으나, 통신사 및 모바일 단말기들의 지원사양이 표준화되지 않아 모바일 웹 콘텐츠의 변환 및 생성에 많은 어려움이 따르고 있다. 특히나 유선 웹 페이지의 내용 중에 시간이나 사용자에 따라 그 내용이 동적으로 변화하는 다이나믹 오브젝트를 모바일 웹에 서비스하기 위해서는 각각의 단말기에 맞도록 스크립트를 프로그래밍 해야 할 뿐 아니라 사용되는 리소스의 선 변환이 요구되어진다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 유선 웹 페이지의 구조적 특성을 나타내는 DOM(Document Object Model)의 계층구조를 이용한다. 즉 유선 웹페이지를 분석하여 이를 자료구조화 하고, 이 가운데에서 다이나믹 오브젝트를 추출하여 그 영역을 인덱싱 하였다가, 모바일 웹 페이지를 서비스 할 때 인덱싱 된 위치에서 정보를 추출하여 실시간으로 모바일 웹 콘텐츠를 생성하여 서비스하는 기법을 제시한다. 또한 본 논문은 이 기법을 적용하여 모바일 웹 콘텐츠를 편집하는 편집기와 이를 서비스하는 모바일 웹 서비스 서버를 개발하는 데 그 목표가 있다.
최근 자율주행에서 도로, 차로, 교차로, 도로 표지, 도로 시설물 등을 효과적으로 표현하기 위한 표준화된 정밀도로지도의 데이터 모델링과 더불어 실질적인 적용을 위한 관심이 크게 증가하고 있다. 현재 ISO 22726-1, ISO 14296, HERE HD Live map, NDS open lane model, OpenDRIVE, NGII HD map 등의 다양한 국제 표준 또는 산업계 표준 모델들이 활용되고 있으나, 이들 간의 모델링 방식에서 큰 차이가 존재하여 다양한 표준의 정밀도로지도를 융합하여 활용하는데 많은 어려움이 존재한다. 이에 본 연구에서는 자율주행에서 다양한 정밀도로지도 표준 모델들의 효율적인 융합 활용을 지원하기 위하여 정밀도로지도 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 구체적으로, 국내에서 접근이 용이한 국토지리정보원 정밀도로지도 모델과 산업계에서 활발히 이용되고 있는 OpenDRIVE 모델 간의 변환 방안을 제안하고자 한다. 제안된 방안은 NGII HD map의 각 레이어와 OpenDRIVE의 객체 간 단순 변환을 수행하는 방안, OpenDRIVE에 신규 객체를 생성하는 방안, 그리고 선형 변환 및 데이터 융합을 이용하여 NGII HD map 데이터를 OpenDRIVE 객체로 변환하는 방안으로 구성된다. 끝으로 NGII HD map에서 OpenDRIVE로 변환된 결과 데이터에 대하여 Carla 시뮬레이터를 이용한 가시화를 통하여 검증을 수행하였다. 이러한 NGII HD map 모델의 변환 방안은 향후 자율주행에서 NGII HD map의 활용도를 높이는데 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
디지털 정보는 정보통신의 발달로 지속적으로 증가 및 다양화되는 추세이며, 이를 악용한 범죄 또한 증가하고 있다. 하지만, 국내의 디지털증거에 대한 처리 및 분석을 위한 환경 구축 사례는 미비한 실정이다. 조직마다 할당된 예산이 상이하고 고질적인 문제인 공간 확보의 어려움을 해소하지 못한 상태에서 구축된 디지털증거분석실은 초기 구성단계에서부터 참조할 수 있는 기준이 없다. 본 논문은 디지털증거분석실 구축 시에 필요한 사항을 도구·장비 중심으로 탐색적 연구를 진행하였다. 연구방법으로 디지털증거분석실 구축 경험 또는 디지털포렌식 분야 근무 경험이 풍부한 전문가 15명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 수행하였다. 그 결과 네트워크 구성, 분석관 컴퓨터, 개인 도구·장비, 이미징 장치, 전용 SW, 오픈소스 SW, 공용 도구·장비, 액세서리, 기타 고려사항의 9가지 영역에 대해 전문가들의 의견을 수렴하고 디지털증거분석실의 도구·장비 목록을 도출하였다. 나아가 디지털증거분석실 구축 발전방안으로 공간/도구·장비 목록표준화, 디지털포렌식 도구·장비 민간 지원·위탁 체계 수립, 미래 디지털증거분석실 인프라 구조를 제시하였다. 이는 향후 디지털포렌식 기능을 신설하고 디지털증거분석실을 구축하고자 하는 기관/조직이 도구·장비 및 인프라 설계 등에 기여할 것이다.
오늘날 웹 사용이 일상화되고 있는 현실에서 일반인들 역시 웹 사이트를 사용할 때 표준화 되지 않아 불편을 호소하고 있으며, 특히 사회 소외 계층인 장애인 등은 접근성이 보장되지 않은 웹 사이트로 인하여 불편을 겪으며 정보격차라는 문제가 나타나고 있다. 본 연구의 목적은 특정 공공기관 홈페이지의 웹 접근성 인증마크 획득을 위한 인증심사를 진행하여 이러한 실질적 사례를 통해 실무자나 관리자로 하여금 웹 접근성의 인식을 제고하고 웹 호환성과 접근성을 준수하지 않은 채 제작된 노후화된 기존 공공기관 웹 사이트들의 개선 방안을 제시하는 데 있다. 기존 문헌 및 선행연구가 많이 있으나 여전히 웹 접근성에 대한 인식 부족으로 아직까지 새로이 제작되고 있지 않고 있으며 이로 인해 공공기관 홈페이지에 처음 접속한 사용자들이 불편을 많이 격고 있다. 본 논문은 이러한 문제를 해결할 수 있는 방안으로 2015년 4월 개정된 한국형 웹 콘텐츠 접근성 지침 2.1을 준수하여 가이드라인의 실효성을 특정 공공기관 사이트의 웹 접근성 평가를 통하여 검증하도록 하였다.
Objectives: The goal of this study is to standardize industry, process, and job within work environment measurement information. Methods: We selected 180 work environment measurement reports on 30 industries from a database monitored from 2014 to 2016 by the Korea Industrial Health Association. Ten industrial hygienists, each with over five years of experience in measurement, conducted a primary standardization of 180 reports. Two professional industrial hygienists with more than 20 years of experience each reviewed and revised the results of the primary standardization. We also examined the validity on the usefulness of the standardized database by the two industrial hygienists. Results: The final standardization results were classified into eight major categories, 23 sub-major categories, 39 minor categories, 53 unit categories and 70 sub-unit categories in the Korean Standard Industrial Classification (KSIC) 10th revision. A total of 161 processes were standardized, and there were 148 processes with K2B codes. Standard job was coded into 13 job groups including operator, automobile maintenance, nurse, maintenance, manager, excavating machine operator, forklift driver, radiologist, clinical pathologist, signer, researcher, kitchen assistant, and concrete reinforcement ironworker. Conclusions: Although the standardized information in this study may be only a part of the total information, it can be useful for improvement of the K2B system. Additional research is needed for an ongoing clean-up of data in the K2B and re-calibration and reclassification of standard processes until the future national exposure monitoring system is fully established.
최근 디지털 농업에 있어서 IoT를 기반으로 한 온실의 종류 및 활용이 확산되고 있으며, 온실의 현대화, 대형화와 스마트 기술을 활용한 공장화까지 진행되고 있다. 그러나 스마트 온실에서의 데이터 수집을 위한 장비와 온실의 크기나 모양과 같은 형태에 따른 구체적 규격화 방안이 제시되지 못하고 있다. 즉, 온실의 규모에 따른 센서와 장비의 종류 및 개수, 작물 및 탄소 중립에 부합하는 온실 시공 필름 종류와 자재 등 시설 설비를 위한 표준 자료가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 데이터 수집을 위한 IoT 장비의 구현, 설치 및 수량의 적합성에대하여 시험하였으며, 데이터 수집과 통신 방식의 구현을 통해 일부 표준기술을 제시하였다. 또한, 기존 온실의 90% 정도를 차지하고 있는 PE, PVC, EVA에 대한 충격강도, 인장, 인열, 신장율, 광투과성 및 수명 문제를 제시하였고, 필름으로 만들어지는 온실의 형태나 규모, 환경적 문제점을 본문에 제시하였다. 본 연구 논문에서는 온실 규모나 농가작물의 형태, 온실 수명 및 필름의 환경적 문제의 해결책으로 나노 소재 필름을 활용한 규격화된 탄소중립 모듈형 스마트 온실을 구현하고 기존 온실과의 성능을 분석·제시하였다. 이를 통해 온실의 규모나 농가작물의 형태에 구분이 없고, 수명이 연장되고 규격화되어 확장 및 축소가 자유로운 묘듈화된 온실을 제안한다. 최종적으로 기존PE, PVC, EVA 필름을 사용한 온실의 평균적 특성과 새로운 탄소중립형 나노 소재를 사용한 온실의 특성을 비교 검토하고, 탄소중립을 지원하는 확장 가능형 IoT 온실의 구현 방안을 제시하고자 한다.
정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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