코로나19(COVID-19)로 인해 우리 사회는 급격한 변화를 겪고 있으며 특히 교육 현장에서는 디지털 기술을 활용한 온라인 학습이 다양한 형태로 시도되고 있고, 교육 시스템의 변화에 따라 교사와 학생의 전통적인 역할에도 많은 변화가 생겼다. 그러나 비대면 교육 상황에서 발생하는 학습 몰입 저하, 교수·학습자 간의 상호작용 부재, 기초 학력 저하 등 원격 수업이 가지는 한계점이 지속적으로 제기되고 있으며 이러한 문제점을 해결하기 위해서 적절한 교육적 전략이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 가상 세계(Virtual Reality)와 현실 세계(Real World)의 상호작용을 기반으로 하는 '메타버스(Metaverse)'의 개념에 주목하고 이를 기반으로 하는 교육 활동의 효과성을 검증하고자 했다. 세부적으로 메타버스 가상 교실(Virtual Classroom)에서 플립러닝(flipped learning)을 실현하기 위한 교육 프레임워크를 제안하고, 이를 기반으로 개발된 교수·학습 프로그램으로 단일집단의 학습 몰입도를 측정하여 개발된 프레임워크의 효과성을 검증했다. 본 연구에서 제안한 메타버스 플랫폼 기반의 플립러닝 프레임워크 및 교육 프로그램을 적용했을 때 학습자들의 학습 몰입도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.
인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용하여 인공지능 기반의 전쟁 (AI-enabled warfare)가 미래전의 핵심이 될 것으로 예상한다. 자연어 처리 기술은 이러한 AI 기술의 핵심 기술로 지휘관 및 참모들이 자연어로 작성된 보고서, 정보 및 첩보를 일일이 열어확인하는 부담을 줄이는데 획기적으로 기여할 수 있다. 본 논문에서는 지휘관 및 참모의 정보 처리 부담을 줄이고 신속한 지휘결심을 지원하기 위해 언어 모델 기반의 다출처 정보 통합 (Language model-based Multi-source Information Integration, LAMII) 프레임워크를 제안한다. 제안된 LAMII 프레임워크는 자기지도 학습법을 활용한 언어 모델에 기반한 표현학습과 오토인코더를 활용한 문서 통합의 핵심 단계로 구성되어 있다. 첫 번째 단계에서는, 자기지도 학습 기법을 활용하여 구조적으로 이질적인 두 문장간의 유사 관계를 식별할 수 있는 표현학습을 수행한다. 두 번째 단계에서는, 앞서 학습된 모델을 활용하여 다출처로부터 비슷한 내용 혹은 토픽을 함양하는 문서들을 발견하고 이들을 통합한다. 이 때, 중복되는 문장을 제거하기 위해 오토인코더를 활용하여 문장의 중복성을 측정한다. 본 논문의 우수성을 입증하기 위해, 우리는 언어모델들과 이의 성능을 평가할 때 활용되는 대표적인 벤치마크 셋들을 함께 활용하여 이질적인 문장간의 유사 관계를 예측의 비교 실험하였다. 실험 결과, 제안된 LAMII 프레임워크가 다른 언어 모델에 비하여 이질적인 문장 구조간의 유사 관계를 효과적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.
사물 인터넷 시대에 들어서면서 센서 네트워크는 더욱 주목을 받고 있다. 라즈베리파이는 작고 기능이 많아 센서 네트워크로 사용 시 인터넷 프로토콜을 사용하여 센서 노드로 동작이 가능하며, 하둡 클러스터 네트워크 구성이 가능하다. 본 논문에서는 5대의 라즈베리파이를 사용하여 실험적인 하둡 센서 네트워크 테스트베드 상의 5개의 노드를 가진 맵리듀스 하둡 소프트웨어 프레임워크를 구성하였다. 다양한 파라미터를 변경해가면서 네트워크 아키텍쳐를 분석하여 효율성, 자원분배, 처리속도를 비교하였다. 테스트 워크로드로는 지지벡터머신 기계학습을 사용하였고, 실험 결과 라즈베리파이는 센서 네트워크 노드로서 위치측정을 위한 분산 컴퓨팅 노드의 역할을 충분히 수행하였다.
IT 조직의 활동에 대한 성과 평가는 과거 재무적인 평가방법이 주를 이루었으나 최근에는 정보시스템 기능과 활동 주체가 다양해짐에 따라 재무적인 접근방법과 함께 새로운 평가 방법 및 기준에 대한 연구가 진행되고 있다. 특히 균형 성과표 (Balanced Scorecard: BSC) 개념을 IT 활동 평가에 적용한 IT-BSC에 대한 연구도 이루어지고 있다. 그러나 정보시스템과 기업전략과의 관계에 대한 규명이나, 다양한 IT 성과측정지표들간의 연계성을 측정하는 연구는 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 본 연구에서는 IT 조직의 성과평가를 위한 핵심성공요인(CSF)과 핵심성과지표(KPI)를 도출하고, 도출된 지표간의 인과관계를 검증하고자 한다. 본 연구의 결과로 도출된 영역과 지표들은 각 산업영역에서 IT 조직의 성과를 측정할 때 참고하고 적용할 수 있는 효과적인 지침으로 활용될 수 있다는 데에 연구의 의미를 둘 수 있다.
우리 군은 미래 전장개념인 네트워크 중심전(NCW) 환경 구축을 위해 장기적으로는 국방개혁 기본계획의 완성시점을 축으로 삼아 많은 노력과 투자를 기울이고 있다. 군 조직차원에서는 선진 프로세스를 도입하여 군의 지휘통제 시간을 단축시키고 이와 더불어 업무 프로세스를 향상시켜 의사결정 시간을 단축시키고자 한다. 또한, 정보체계 차원에서는 전장관리정보체계를 이용한 자동화된 지휘통제 체계 구축 및 자원관리정보체계를 통해 효율적인 자원관리를 하려고 노력하고 있다. 디지털기술의 발전과 혁신적인 IT환경에 맞추어 군에서도 객관적인 정보화 수준에 대한 지표를 통해 군이 지향하는 미래 목표대비 현재 어느 수준에 도달해 있는지에 대한 수준평가가 이루어져야 한다. 정보화를 추진함에 있어 정확한 개선 분야의 식별이 가능하고, 환류를 통해 보완될 사항들이 점검되며 향후 정책방향 도출이 체계적으로 이루어져야 한다. 이에 본 연구는 국내외 주요 수준평가 모델 분석과 정보화 수준평가 이론에 대한 선행연구를 통해 워크숍 및 전문가 토의를 거쳐 군 조직의 특성을 체계적으로 반영하는 수준평가 프레임워크 및 지표 개발 사례를 소개한다. 본 연구를 통해 개발된 정보화 수준평가 프레임 워크는 작전사급 이상의 부대를 대상으로 한 파일럿 테스트로 측정 가능성 및 실효성을 검증하였다. 본 연구의 수준평가 프레임워크를 통해 우리 군의 정보화 수준을 객관적으로 진단함으로써 한정된 예산과 자원을 적시 적소에 투입하고 정보화 분야별 취약점을 보다 신속하게 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to develop a systematic framework that can scientifically and quantitatively evaluate the effectiveness of an LVC training system. The proposed framework is based on QFD(Quality Function Development) methodology. The process of developing the framework begins with identifying various needs of stakeholders related to the introduction of the LVC training system. Then the effectiveness areas and factors are derived based on the needs. The measured effectiveness for each factors on alternatives by L, V, C systems are finally synthesized into the one overall effectiveness of each training system for relative comparison among them. In addition, we developed an Excel$^{TM}$-based tool based on the proposed framework methodology to provide an ease-of-use environment for rapid evaluation on the effectiveness of each training system with the given stakeholder need importance combinations, training scenarios and assets. The suggested framework and the measurement tool are expected to be useful for efficient knowledge-based decision making on an acquisition of the LVC training system.
날로 지능화되고 고도화되어가는 DDoS 공격과 같이 증가하는 사이버 위협으로부터 자산을 보호하기 위해서 정부와 기업들은 서둘러 DDoS 대응 시스템을 구축하고 있다. 그러나 아직까지도 정보보호시스템은 지난 2009년 7월7일에 발생한 7.7 DDoS 공격과 같은 사회적 사건의 발생이나, 직접적인 피해의 사례가 발생하였을 때에만 단기적으로 이슈가 될 뿐, 이를 위한 지속적인 투자에는 여전히 소극적이라는 것이 일반적인 인식이다. 이는 정보보호 시스템의 특성상 사건이 발생하기 전에는 그 효과를 인식하기 어렵고, 사건이 발생한 경우에는 침해 또는 방어라는 결과에 대한 이분법적인 방식의 성패 판단만 있을 뿐, 이것의 효과와 효율에 대한 상세하고 객관적인 측정의 기준이 없기 때문이다. 비록 최근에는 정보보호관리체계에 대한 평가나 인증 작업이 진행 중이나, 이는 정보보호관리시스템에 대한 일반적인 지침이나 기준만을 제시하고 있어, 그 결과로는 조직의 정보보호관리체계 개선이나 향상이 쉽지 않다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 DDoS 대응 체계에 대한 상세하고 객관적인 측정이 가능하도록, 대응 전략 및 프로세스별로 주요 지표들을 개발하기 위한 프레임워크를 제시한다.
NGN 운용과정의 품질 보증을 위해 어떤 체계하에서 품질이 테스트 되어야 하는지 방법론을 도출하기 위해서 멀티미디어 트래픽을 중심으로 NGN 품질측정 프레임워크를 제시한다. 테스트베드는 NGN 운용과정에서 QoS 측정 메트릭스, 측정구간과 측정계위, 측정도구, 측정장비, 측정방법 및 측정결과 분석에 대한 일련의 프로세스와 방법론을 모델화한다. 이 모델은 향후 NGN 품질보증 활동에 활용토록 한다. 통신서비스 품질은 스스로 보장되지 않으며 끊임없이 측정되고 관리될 때에 만 품질 목표수준 확보가 가능하다. NGN 네트워크기술 패러다임 중요성을 감한할 때 NGN 운용상의 품질관리에 대한 연구는 앞으로 활발하게 추진되어야 할 핵심 소재이다.
기존의 Ontology를 이용한 이미지 검색 시스템이나 간단한 구조를 가진 메타데이터 기반의 분산 이미지 검색 시스템들의 단점들을 극복하기 위해 다양한 이미지 제공자들의 자율성을 보장하면서, Semantic 기반의 이미지 검색을 지원하는 분산 시각미디어 검색 프레임워크인 HERMES(The Retrieval Framework for Visual Media Service)가 제안되었다. 분산 환경에서는 시스템의 규모가 커지면서 사용자들의 상호작용 성능을 떨어뜨리지 않으면서 다수의 동시 사용자들을 처리할 수 있는 확장성(Scalability)이 중요한 이슈가 된다. 제안된 프레임워크에서는 서비스를 사용하는 다수의 사용자들이 Broker 서버에 동시에 접속했을 경우 발생하는 Overhead에 대한 문제를 해결 할 수 없었기 때문에 성능의 저하와 확장성을 고려할 수 없는 문제를 안고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해서 Broker 서버의 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하고 이를 주기적으로 수집하여 저장하는 Monitoring System이 추가로 연구되었지만, 수집한 정보를 가공하여 다수의 Broker 서버에 대한 부하를 분산하는 알고리즘은 제공되지 않았다. 본 논문에서는 다수의 동시 사용자들이 접속했을 경우에도 성능의 저하 없이 비슷한 수준의 서비스를 제공하기 위해서 Broker 서버를 증설하여 Monitoring System으로부터 각각의 Broker 내부 컴포넌트의 수행시간을 측정하여 저장하고, 저장된 데이터에 대하여 각 Broker들에 대한 우선순위를 결정하는 테이블을 작성한다. 사용자로부터 Query를 입력받는 User Interface는 Broker의 Ranking Table을 참조하여 다수의 Query 수행을 여러 서버로 분산처리하게 함으로써 성능에 대한 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 Load Balancing System을 제안한다.할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비흡연 정
최근 SW 교육의 관심이 증대되고 프로그래밍 교육이 대학 학부교육의 주요한 부분으로 인식되고 있다. 특히 프로그래밍 입문 도구로서 블록 기반 프로그래밍 도구가 널리 사용되고 있으며 프로그래밍 입문자에게 기존 프로그래밍 언어와 비교하여 매우 다양한 장점들을 제공하고 있다. 한편 블록기반 프로그래밍 도구로 작성된 코드가 스크립트 언어일 경우 스크립트의 품질과 수준을 정교하게 측정하기 위해서는 상당한 노력을 기울어야 한다. 따라서 블록기반 프로그래밍 코드의 품질측정과 관련된 대부분의 연구는 단순히 프로그래밍 개념과 연관된 블록의 사용개수를 정량화하여 스크립트의 수준을 평가하고 있다. 그 결과 기존연구의 기법으로는 취약수준을 측정하거나 스크립트에 명시되지 않는 프로그래밍 개념에 대한 평가가 어렵다. 본 연구는 블록기반 프로그래밍 스크립트의 품질측정 및 취약수준 분석이 가능한 프레임워크를 제안한다. 프레임워크에서는 블록기반 프로그래밍 언어들이 내포한 다양한 프로그래밍 개념을 구조화한 평가 매트릭스를 구축하고 동 지표를 기반으로 스크립트의 품질 측정과 항목별 취약점 개선에 따른 수준향상 모델을 제안함으로써 개인별 수준진단 및 향후 개선 가능한 목표수준을 예측할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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