이종의 분산환경에서 다양한 보안시스템에 대한 효율적인 보안 관리를 위해서 관리자는 보안 시스템들이 설치된 네트워크 환경에 대한 사전에 전문적인 보안 지식을 갖고 있어야하며, 개방형 네트워크 환경의 경우 새로운 보안시스템이 추가되면 새로운 보안 정책과 기술을 적용해야 한다. 이는 전산망 운영 기관의 보안 관리 비용을 가중시키며 체계적이고 일괄적인 보안 정책 및 기술 구현을 불가능하게 하여 오히려 보안 문제를 야기시키는 역기능을 초래할 수 있다. 그리고, 보안 제품의 개발과 공급이 다수의 공급자에 의해서 공급되므로 서로 상이한 특성을 갖는 보안 시스템들로 구성된 보안 관리 구조의 효율적인 운용과 유지에 상당한 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 이종의 보안시스템을 관리하는 통합보안시스템의 보안정책을 Z-Notation을 통해서 정의하고 통합관리에서 발생되는 정책 충돌 문제를 대표적인 보안시스템인 침입차단시스템(Firewall : 방화벽)을 대상으로 모델링하고 이를 해결하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
본 연구는 과학기술정보통신부가 2017년부터 1조원 이상을 투자한 'AI Hub 댐' 사업에서 구축된 인공지능 모델 학습데이터의 품질관리를 자동화할 수 있는 프레임워크의 개발을 목표로 한다. 자율주행 개발에 사용되는 AI 모델 학습에는 다량의 고품질의 데이터가 필요하며, 가공된 데이터를 검수자가 데이터 자체의 이상을 검수하고 유효함을 증명하는 데는 여전히 어려움이 있으며 오류가 있는 데이터로 학습된 모델은 실제 상황에서 큰 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이상 데이터를 제거하는 신뢰할 수 있는 데이터셋 정제 프레임워크를 통해 모델의 인식 성능을 향상시키는 전략을 소개한다. 제안하는 방법은 인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인의 지표를 기반으로 설계되었다. 한국정보화진흥원의 AI Hub을 통해 공개된 자율주행 데이터셋에 대한 실험을 통해 프레임워크의 유효성을 증명하였고, 이상 데이터가 제거된 신뢰할 수 있는 데이터셋으로 재구축될 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 라즈베리파이3를 활용한 IoT 교육과정의 커리큘럼 설계요소를 도출하기 위한 한국의 IoT 사용서비스의 현황을 고찰한다. 첫째, 한국의 Korea Telecom(KT), LGU+ Telecome (LGT), SK Telecom(SKT)와 같은 3대 메이저 통신업체의 IoT 연구 및 상용서비스를 고찰한다. 둘째, 현재로서 IoT 교육도구로서 가장 적합하다고 각광받는 라즈베리파이3의 구성요소 및 장점을 고찰한다. 마지막으로 이 둘의 공통분모를 토대로 IoT의 사회적 수요인력을 양성하기 위한 라즈베리파이3를 활용한 IoT 교육과정의 중요 설계요소를 도출하게 된다. 해당 설계요소로는 플랫폼, 하드웨어, 소프트웨어, 빅데이터 네트워크가 있다. 이와 같이 도출된 라즈베리파이3를 활용한 IoT 교육과정의 중요 설계요소를 바탕으로 본 필자의 대학의 임베디드 시스템 과목을 1학기동안 교육하였고, 성공적으로 수강생 25명중 90% 이상의 우수 강의 만족도와 강의 분량을 검증하였다.
최근 드론은 하나의 취미 생활이 될 정도로 대중화가 되었다. 드론이란 조종사 없이 무선 전파로 비행·조종이 가능한 무인 항공기를 말하며, 주로 비행기나 헬리콥터 모양을 하고 있다. 드론은 군사용으로 시작 되었지만, 건설 현장, 농약 살포용, 현장 탐사, 화물 배송 그리고 수험생에게 답을 알려주는 부정행위를 방지하기 위한 드론 등 민간으로 용도가 크게 확대 되었다. 하지만 시중에서 볼 수 있는 드론은 굉장히 고가이고, 고장이 났을 경우 수리하기가 어려우며, 비행시간이 짧은 불편함이 있다. 본 논문에서는 위에서 말한 불편한 점을 해결하고자 보다 적은 비용으로 8비트 마이크로컨트롤러인 ATmega128을 이용한 드론를 구현했다. 6축 자이로, 가속도 센서와 MCU간의 TWI통신과, PID 제어를 통한 드론의 자세 제어를, 수신기의 신호를 입력받아 송신기로 드론을 제어하는 동작을 C프로그래밍언어를 기반으로 구현하였다. ATmega128을 이용한 드론은 호버링이 가능하고, 제어에 필요하지 않은 핀을 활용하여 다양한 용도의 드론으로 사용 할 수 있다.
인터넷의 영향으로 프라이버시에 대한 여러 관점 중 정보적 관점의 프라이버시에 대한 논의가 활발해지기 시작하였다. 사회과학 연구에서는 주로 정보 프라이버시 염려에 미치는 영향 요인과 이에 따른 행태 변화에 주목해 왔다. 그러나 기존 연구들은 대부분 일관된 결과를 제시하지 못하거나 기업의 정보 수집 행태를 주로 논의하고 있어 개인적 성향 및 행태적 요인과 정보 프라이버시 염려의 관계를 충분히 논의하지는 못하였다. 따라서 본 연구에서는 정보통신정책연구원이 제공하는 대규모 데이터를 활용하여 기존 연구들이 논의해 온 개인적 특성과 개인이 인지하고 있는 정보 프라이버시 염려의 관계를 보다 명확히 살펴본다. 연구 결과에 따르면 학력과 소득 수준이 정보 프라이버시 염려에 미치는 영향은 유사한 반면 성별과 나이는 기존 연구들과 다른 관계를 보여주는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 논의에 대한 재검토를 통해 실증 분석 결과를 일반화하고 새로운 논의 주제를 탐색하였다는 점에서 의의가 있다.
오늘날 정보통신 기술의 진보에 따라 전통적인 완구에 사물인터넷 관련 기술이 융합된 스마트, 커넥티드 완구가 출현하고 있으며 빠르게 성장하고 있다. 본 연구는 ICBM (Internet of Things, Cloud, Big-data, and Mobile) 기술 특성을 바탕으로 스마트, 커넥티드 완구의 대표적인 사례 분석을 통해 스마트, 커넥티드 완구의 경향과 한계점을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구를 위하여 스마트, 커넥티드 완구의 개념 및 현황과 ICBM 기술에 대한 문헌 연구를 수행한 후, ICBM 기술이 적용된 사례를 분석하여 물리적 공간과 디지털 환경을 연결하기 위한 기술 특성을 도출하였다. 도출된 기술 특성을 기반으로 스마트, 커넥티드 완구의 사례 분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구에서는 스마트, 커넥티드 완구에 적용된 ICBM 기술의 특성 정도와 한계점을 파악하는 것을 최종 목표로 한다. 본 연구는 최신 기술의 특성을 기반으로 스마트, 커넥티드 완구 개발을 위한 지침을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
컴퓨터 및 정보통신 기술의 발전으로 인해 특수 교육 분야에서도 ICT 기술을 접목해 시너지 효과를 얻기 위한 다양한 노력과 기술 개발이 진행되고 있다. 본 논문에서는 특수 교육 분야에서 활용 가능한 ICT 기반의 장애 평가 웹사이트와 모바일 애플리케이션을 설계하고 구현한 다음 이를 특수 교육 현장에서의 필드테스트를 통해 그 효용성을 확인하였다. 개발한 웹사이트는 평가자가 노트북이나 PC를 이용해 평가 대상자의 자폐 행동이나 학습 장애를 평가할 수 있도록 하며, 모바일 애플리케이션은 평가자의 스마트폰이나 태블릿 PC 등 모바일 기기를 이용해 시간과 장소에 구애받지 않고 간편하게 평가가 이루어질 수 있도록 한다. 평가 결과는 서버 데이터베이스에 저장 관리되며, 개발한 웹사이트와 모바일 애플리케이션은 서로 데이터베이스를 공유하므로 쉽게 연동되어 활용 가능하다는 장점이 있다. 본 연구 결과는 특수 교육 현장에서 평가 대상자를 지속적으로 평가하고 관찰하는 데 유용하게 사용될 수 있으리라 기대한다.
본 연구는 노인의 스마트기기 활용 능력이 삶의 만족도에 미치는 영향에 있어 자아존중감의 매개효과를 검증하는 것이다. 이를 위해 2021년 정보통신정책연구원에서 실시한 한국미디어 패널조사를 활용하여 2차 자료분석 실시했으며, 본 연구의 대상인 60대 이상 3,211명의 응답을 분석하였다. 분석은 SPSS를 활용하여 기술통계, 상관관계, 다중회귀분석을 실시하고, 매개효과 검증을 위해 Sobel test를 진행하였다. 그 결과 스마트기기 활용은 5점 만점 중 평균 2.13점으로 실제 활용 수준은 절반에 못 미치는 것으로 나타났다. 독립변수인 스마트기기 활용은 종속변수인 삶의 만족도에 정적인 영향을 미치고 있었으며, 매개변수인 자아존중감은 스마트기기 활용이 삶의 만족도에 영향을 미치는 데 있어 부분 매개효과가 검증되었다. 본 연구결과를 토대로 한국 노인들의 스마트기기 활용율을 높이고, 자아존중감과 삶의 만족도를 향상시켜 행복한 노년을 보낼 수 있는 다양한 정책적, 실천적 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 음악 장르 분류를 위한 새로운 자동 Taxonomy 구축 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 모든 가능한 노드들의 분류 확률을 예측하여 예측된 분류 성능값이 가장 좋은 조합을 Taxonomy로 구축하는 것이다. 제안된 알고리즘에서의 분류 확률 예측은 훈련 데이터를 k-fold cross validation을 이용하여 분류기에 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘을 기반으로 한 분류 성능 측정은 2 클래스로 이루어진 각각의 노드에 2개 범주 분류에 효과적인 support vector machine을 적용함으로써 이루어진다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해 음색, 리듬, 피치 등 오디오 신호의 특징을 나타내는 다양한 파라미터를 오디오 신호로부터 추출하여 제안된 알고리즘과 기존의 다중 범주 분류기들을 이용하여 분류성능을 평가하였다. 다양한 실험결과 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘에 비하여 5%에서 25%정도의 분류 성능이 향상된 것을 확인할 수 있었고 특히 낮은 차원의 특징벡터를 이용한 분류 실험에서는 10% 에서 25% 향상된 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 마이크로스피커에서 진동판의 패턴에 따른 음향특성의 변화를 연구하였다. 진동판을 에지부와 돔부로 크게 나누고, 이들 각각에 대한 패턴형태의 변화는 진동판의 인장강도에 영향을 주는 것으로 나타났고, 그 결과로써 마이크로스피커의 공명진동수가 변하였다. 에지부에서 패턴의 수가 증가하면, 공명진동수가 증가하여 최대가 된 후에 다시 지수함수적으로 감소하였다. 에지부에서 "U"형 드릴의 사용, 회오리형 패턴과 "V"형 드릴의 각도를 감소시키거나 또는 돔부에서 방사형 패턴의 수와 돔 높이의 감소와 곡률반경의 증가는 진동판의 인장강도를 증가시켜 공명진동수를 높였다. 그러나 에지부에서 "V"형 드릴의 사용, 방사형 패턴과 "V"형 드릴각도의 증가와 돔부에서 방사형 패턴의 수와 돔의 높이를 증가시키거나 곡률반경을 감소시키면 진동판의 인장강도가 감소하여 공명진동수가 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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