정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.
Smart Society로 나아가는 핵심으로 손꼽히는 모바일의 급속한 확산은 교육, 교통, 경제뿐만 아니라 건강에도 큰 영향을 미치고 있다. 그동안 발전이 미진했던 u-Health 기술 및 시장 역시 모바일로 인해 새로운 서비스 모델을 제시함으로써 발전하고 있다. 본 논문은 제안하는 시스템은 u-Health 서비스 중 sensor를 이용하여 원격지 환자의 생체정보를 수집하고, 실시간으로 병원의 클라우드 서버에 전송하는 시스템에서 사용자 검증에 대하여 연구하였다. 여기서 사용자란 클라우드 서버에 접속하는 의사를 말하며, 환자의 생체정보를 보기 위하여 시스템 접속함에 있어 공인인증서나 기타 인증 시스템과 비교해 간편하고, 네트워크 트래픽이 적은 사용자 검증 시스템을 목표로 한다. 그리하여 QRcode를 3개 생성하고, 각 클라우드 서버에 분산 분배 후 서로 섞음으로써 기존의 QRcode와 전혀 다른 인증용 QRcode를 생성할 수 있었다. 이것을 3차원 인덱스를 통해 원본 사용자 QRcode와 대조함으로 사용자 검증 과정을 수행시킴으로써 절차를 간소화하고 네트워크 트래픽을 약 15% 감소시킬 수 있었다.
본 연구에서는 비전공자들을 대상으로 한 웹서비스 개발 교육의 어려움을 k-mooc 강의에 게시된 수강생들의 질의응답을 통해 분석하고 이를 개선하기 위한 방법들을 제안한다. 질의 응답 분석을 통해 비전공자들은 웹서비스 개발 강좌를 수강하면서 주로 익숙하지 않은 도구 사용, 클라우드 서비스의 비용 문제, 서버 환경 설정, 코드 작성에서 어려움을 보이는 것으로 확인되었다. 이를 해결하기 위해 클라우드 서비스의 모델 중 하나인 BaaS (Backend as a Service)를 활용해 서버 비용에 대한 문제와 서버 환경의 복잡도를 낮출 수 있는 방법을 제안한다. 또한 리액트 라이브러리를 사용하여 긴 코드를 작은 단위로 모듈화하여 한번에 작성해야 할 코드 길이를 줄일 수 있다는 것을 보였다. 마지막으로 피그마를 활용해 얻은 디자인 산출물을 활용하여 동작하는 웹 애플리케이션을 구현함으로 IT 비전공자들도 쉽게 학습할 수 있는 개선안을 제안한다.
본 연구에서는 새로운 교사도우미 로봇에 초점을 맞추어 클라우드 기반의 교육서비스 모델을 연구하여 서버영역에 적용하고, 클라이언트 영역에서는 교사도우미 로봇을 초등학교 교실환경에 적용하여 어학교육 서비스 플랫폼으로 활용하고자 한다. 새로운 사물인터넷(IoT)기술 접목을 통해 쾌적한 스마트 교실환경을 만들고 다양한 미디어에 대한 인터페이스를 지원하도록 한다. 이러한 목적의 달성을 위해 광범위한 선행연구와 사례분석을 통해서 서비스 모델구축에 필요한 기본적인 요구조건을 정리하였다. 임베디드 기반의 영상인식, 음성인식, 자율주행은 물론 디스플레이, 터치스크린, IR센서, GPS, 온습도 센서에 대한 기술을 광범위하게 적용하여 서비스를 완성하도록 한다. 본 연구결과의 가장 핵심적인 시사점은 클라우드 기술을 활용한 최적화된 플랫폼에 로봇러닝 및 IoT, BIM기술 융합을 통한 지능형로봇기반의 스마트 교실구축 가능성 제시에 있다고 본다.
연구목적: 본 연구는 시대적 환경의 변화에 따른 경찰의 다양한 활동에 대한 성과를 효율적으로 증진시킬 수 있는 메타버스 기반 경찰교육훈련모델을 제안하고자 한다. 연구방법: HMD과 햅틱기술을 이용하여 표현되는 Avatar Controller를 생성하고, Network Interface에 접속하여 Cloud Education Server에서의 지휘통제모듈과 교육훈련콘텐츠모듈, 분석모듈 등을 통하여 개인 또는 팀 단위로 교육훈련 할 수 있다. 연구결과: 본 연구의 제안모델에서는 개인이나 팀 단위의 메타버스 기반 교육훈련 시 지휘통제모듈을 접목시킴으로써 테러나 범죄 상황 전반에 대하여 지휘감독요원들이 실시간으로 상황을 모니터링하여 지휘통제 하에 대응훈련을 하게 함으로써 팀원들 간의 유기적인 협업훈련도 가능하게 하였다. 결론: 메타버스를 기반으로 한 개인 또는 팀 단위의 경찰교육훈련은 몰입감, 상호작용 그리고 다양한 상황에서의 신속한 판단 등을 바탕으로 현실과 거의 흡사한 환경을 조성함으로써 보다 더 효율적이고 안전적인 교육훈련환경을 제공할 수 있기 때문에 향후 각국에서 메타버스를 기반으로 한 교육훈련 대응모델들은 지속적으로 성장하며 교육훈련에 있어서 새로운 대안으로 제시될 것으로 기대된다.
가상화 기술은 물리적인 컴퓨팅 자원을 논리적으로 분할하여 여러 사용자에게 제공함으로써 자원 효율성 및 관리 측면에서 큰 이점을 갖고 있을 뿐만 아니라 클라우드 기술의 핵심으로 그 중요성이 나날이 높아지고 있다. 이에 맞춰 가상 머신의 성능 측정 방법 및 성능 비교 역시 활발하게 진행되어야 하나, 실제로는 서버 가상화 위주의 벤더 종속적인 성능 비교가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 기존의 가상 머신 성능 측정 방법에 대해 연구하고 운영체제에서 제공하는 유틸리티를 이용하여 성능 측정 방법을 제안한다. 전가상화(Full Virtualization)방식의 클로즈드 소스 기반(Closed Source Based)의 가상화 솔루션들을 선정하여 윈도우즈와 리눅스 운영체제 상에서 각각 성능 측정 방법 및 요소를 정의하고 성능 측정 후 비교하였다. 그 결과로 각 가상화 솔루션의 성능 비교 지표를 통하여 가상 머신의 실행과 가상 머신상의 응용 프로그램이 호스트 운영체제에 미치는 부하를 분석하였다.
데이터센터는 전 세계적으로 클라우드 기반 IT 솔루션의 발전과 더불어 빅 데이터, 교육, 커뮤니케이션 수단의 발달과 전자기기 사용이 증가함에 따라 국내외로 그 수요가 꾸준히 증가하는 추세에 있다. 이러한 데이터센터의 증가는 IT장비의 발전을 가속화 시켰으며 서버 랙의 발열 또한 크게 높이는 결과를 가지고 왔다. 데이터 센터의 전산 발열량은 IT서버 전력사용의 99%이상이 열로 변환되므로, 서버의 크기와 용량이 증가할수록 발열량 또한 상승하게 된다. 본 논문에서는 공냉식 냉각방식을 중심으로, 데이터센터의 에너지 절감을 위한 공조시스템을 연구 하였으며, 해당 시스템의 성능분석 및 모의실험을 통하여 실제로 에너지 절감 효과가 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.
본 원고는 대학에서 배우는 수학적 지식이 사회가 필요로 하는 인력이 갖추어야 할 지식 및 능력과 어떤 관계가 있는지를 구체적으로 확인해 주는 대학 수학교육 논문이다. 최근 3D 프린팅의 상용화가 가속화되면서, 각 분야에 적용할 수 있는 3D 프린팅의 고급 기술개발이 중요한 과제로 떠오르고 있다. 이 과정에서, 수학적 지식의 적절한 활용은 필수적이다. 따라서 본 연구는 대학에서 배우는 수학적 지식을 바탕으로, 시간과 장소에 구애받지 않고 누구나 무료로 3D 프린팅 기술을 활용할 수 있도록 하는 클라우드 컴퓨팅 환경을 제공하고, 그를 활용하여 얻은 성과를 공유하는데 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 한국에 맞게 자체적으로 개선한 오픈소스 소프트웨어 "Sage" 기반의 서버를 이용하여, 3D 프린팅에 필요한 STL 도면 파일을 생성하는 프로그램과 웹(Web) 도구를 개발하였다. 본 논문에서는 새롭고 혁신적인 3D 프린팅 환경을 바탕으로, 수학적 모델링의 기초지식인 미적분학과 선형대수학을 중심으로 우리가 형상화한 다양한 3D 객체(Object)들의 개발 과정을 공유하며, 이 과정을 같이 경험하는 수학전공자들이 대학에서 배운 전문 지식을 활용하여 3D 프린팅의 다양한 관련 분야로 진출하여 그 역량을 발휘 할 수 있는 비전을 제시한다. 특히 수학을 전공한 인력이 3D프린터를 보다 창의적이고 혁신적으로 활용할 수 있는 인력, 그리고 이들을 교육하는 인력으로 성장할 수 있다는 것을 확인한다.
"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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