차세대 통신망으로 각광받고 있는 NGN(Next Generation Network)은 일반전화망, 비동기식전송방식(ATM), 프레임릴레이, 전용망, 무선통신망 등 모든 통신 네트워크를 패킷 기반의 공통 망으로 통합하는 개념이며, NGN의 가장 큰 특징은 통합화와 패킷화. 음성과 데이터, 영상을 동시에 수용하며 인터넷전화, 멀티미디어 메시징 등과 같은 다양한 부가서비스를 효율적으로 제공할 수 있다는 것이다. 이러한 NGN 환경에서는 전송층에서 제공하는 서비스, 응용층에서 제공하는 서비스 등 상당히 많은 서비스들이 정의되고 있으며, 앞으로 점점 더 많은 서비스들이 생겨날 것이다. 또한, NGN 환경에서 새로운 서비스의 개발은 처음부터 개발하는 것이 아니라, 기존의 NGN의 서비스들을 재사용하여 새로운 서비스로 개발되는 형태가 이상적이며, 이러한 것들이 서로 다른 통신망, 플랫폼, 프로그래밍 언어 등의 상이한 환경하에서 가능해야 한다. 본 논문에서는 이러한 목적을 달성하기 위해 2006년 1월부터 ITU-T SG13에서 본격적으로 표준화를 시작하여 2008년 9월 국제표준으로 최종 승인된 NGN을 위한 개방형 서비스 환경 기능에 대한 표준화 동향을 설명한다.
게임제작은 전산학을 가르치는 효과적이고 매력적인 방법이다. 다중사용자 게임제작은 기술, 팀웍, 소프트웨어 공학등 중요한 측면들을 요구하고 있다. 전체 클래스를 다수의 팀으로 구성하고, 학생들은 하나 혹은 두 개의 팀에 속하였다. 각 팀은 한학기동안 자신들의 진행상황을 발표하고, 향후 이정표와 트러블슈팅에 대해 논의하고, 명확한 소통을 위해 문서를 갱신하고, SVN(Subversion)을 활용하였다. 다른 클래스 구성과 달리, 모든 학생이 하나의 목적을 달성하려는 회사처럼 서로 협력하여 일을 했다. 한학기동안 학생들은 개념설계부터 시작해서 "deBugger(2009)"와 "World of Balance(2011)"라는 다중사용자 온라인 게임을 완성했다. 더불어 게임설계, 3D 그래픽스, 게임엔진, 서버-클라이언트 구조, 게임프로토콜, 네트워크 프로그래밍, 데이터베이스, 소프트웨어공학, 팀 프로젝트로서 대규모 어플리케이션 제작방법들을 학습할 수 있었다.
본 연구에서는 우선순위기반의 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 제안된 기존의 직접부하제어 알고리즘과 본 연구에서 제시되는 능동 데이터베이스를 연동시킨 직접부하제어시스템을 제안하였다. 능동 데이터베이스 구축을 위해, 데이터베이스의 요구 사항을 분석하여 E-R Diagram을 이용한 개념을 도입하여 데이터베이스를 설계 후 이를 시스템으로 구현하였다. 그 후 현재 부하량 또는 15분 후의 부하량이 목적 부하량을 초과하는 경우에 사용자의 개입 없이 직접부하제어가 이루어지도록 하기 위해 기존의 직접부하제어 알고리즘을 능동 규칙으로 모델링 하여 데이터베이스에 부과하였다. 그 결과, 직접부하제어 시스템의 데이터 관리에서 빈번한 부하의 ON/OFF에 따른 이들 데이터의 갱신 등이 발생할 경우 반드시 지켜져야 되는 무결성 검증과 현재 전력량 또는 15분 후의 전력량이 갑작스럽게 증가할 경우, 이를 해결하기 위해 사용자의 개입 없는 시스템이 자동적으로 대처할 수 있도록 하였다.
최근 서비스로서의 머신러닝(MLaaS) 개념은 데이터 자체를 제외하고 네트워크 서버, 스토리지 또는 데이터 과학자 없이도 생산적인 서비스 모델을 구축할 수 있다는 점에서 기계학습을 다루는 대부분의 산업 분야와 연구 그룹들의 많은 관심을 받고 있다. 그러나 과학 분야에서는 양질의 빅데이터를 확보하는 가정 자체가 커다란 도전이 된다. 즉, 연구자 간 연구 결과물의 공유가 쉽지 않을 뿐 아니라 과학기술 데이터의 비정형성 문제를 해결해야하는 문제가 선행된다. 본 논문에서 제안된 KISTI-ML 플랫폼은 과학기술 데이터를 위한 AI 모델 고속 개발 도구로서, 머신러닝에 익숙하지 않은 연구자들을 위해 웹 기반 GUI 인터페이스를 제공하고 연구자는 자신의 데이터를 이용하여 머신러닝 코드를 손쉽게 생성하고 구동할 수 있다. 또한 승인된 커뮤니티 멤버들을 중심으로 데이터셋 및 특징 추출에 사용되는 데이터전처리, 학습 네트워크 설계 등이 포함되는 프로그래밍 코드를 공유할 수 있는 환경을 제공한다.
센서 네트워크의 활용 중 농작물 관리 등의 응용에서는 온도 등의 속성이 적정한 범위 내에서 관리되어야 하며 이를 위한 에너지 효율적인 응용 프로토콜이 반드시 필요하다 하겠다. 본 논문에서는 이런 요구를 충족시킬 수 있는 에너지 효율적인 응용 프로토콜을 제안하였다. 속성을 적정 범위 내에서 관리하기 위해 존 이라는 개념을 사용하는 MSZ 알고리즘을 제안하였다. 또 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 실제 센서노드를 사용하여 온도 자료를 수집한 후 프로그래밍을 통해 알고리즘들을 구현하여 비교하였다. 실험결과 제안한 MSZ 알고리즘은 주기적 전송을 사용하여 센서노드의 상황을 주기적으로 파악할 수 있는 능력을 가지면서도 에너지 효율 측면에서 APTEEN 보다 더 좋은 성능을 보여주었다. 본 논문에서 제안한 MSZ 알고리즘은 농작물이나 발효식품 관리처럼 특정 속성을 일정한 범위 내에서 관리하여야 하는 응용에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
국내 기업들은 자사 경쟁력을 키우기 위한 패러다임으로 지식경영의 개념을 도입하고 있으며, 건설업 또한 지식경영 체재를 구축하고 있다. 그러나, 지식경영의 도입과 실행을 정보 시스템이나 제도적인 측면에서 이해하고 접근하였기 때문에 그 실효성을 거두지 못하고 있다. 이것은 지식경영을 시스템이나 기타 컴퓨터 소프트웨어로 구축하면 지식경영이 완성된다는 지식경영에 대한 오해에 기인한다. 즉, 지식경영을 복잡한 프로그래밍과 소프트웨어를 통한 시스템의 구현으로 이해하고 있기 때문이다. 지식경영의 실효성과 활성화를 위하여 지식경영 시스템 구축에 앞서 조직문화에 대한 평가와 개선이 필요하다. 본 연구에서는 지식경영의 소프트웨어 측면 즉, 조직문화 개선에 대한 연구를 통해 건설업 특성에 맞는 지식경영 활성화 방안의 도출을 목적으로 하고 있다.
임베디드 프로세서 사용이 증가함에 따라 임베디드 프로세서를 위한 컴파일러를 시기 적절히 개발해야 할 필요성이 증가하고 있다. 컴파일러 후단부를 수정하여 새로운 컴파일러를 구성하는 재겨냥 기법이 이에 적합한 기법으로 채택되고 있다. 이 논문에서는 재겨냥성 C 컴파일러를 테스트하기 위한 테스트 집합 생성 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 문법 커버리지 개념을 이용하여 테스트 집합을 생성한다. 일반적으로 원시 프로그래밍 언어의 문법을 이용하여 테스트 집합을 생성하면 방대한 크기의 테스트 집합이 얻어진다. 그러나 신속히 컴파일러를 출시해야하는 상황에서는 방대한 테스트 집합 크기가 문제가 될 수 있다. 이에 이 논문에서 제안한 시스템은 중간 코드를 고려하여 테스트 집합을 축약하는 기능을 탑재하고 있다. 실험 결과에 따르면, 비록 축약된 테스트 집합 크기는 원본 테스트 집합 크기의 평균 10%에 불과하지만 원본 테스트 집합이 검출할 수 있는 컴파일러 오류의 75% 정도를 검출할 수 있음을 알 수 있었다. 이는 본 논문에서 제시한 축약 기법이 임베디드 컴파일러 개발 초기 단계에서 효과적으로 사용될 수 있음을 의미한다.
교육 패러다임의 전환과 함께 학교교육에서 응용 프로그램 개발교육의 중요성이 부각되고 있으나 여러 현실적인 문제로 인하여 학교 현장에서의 응용 프로그램 개발교육이 제대로 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 초등학생들이 어려워하는 프로그래밍 코딩 단계를 대신할 수 있는 방법으로 페이퍼-프로토타이핑 기법을 적용하여 아날로그 방식으로 구현할 수 있도록 하였고, 개발자 중심의 개발이 아니라 사용자가 개발에 적극 참여하는 방식의 사용자 중심디자인 모델을 기반으로 하였다. 교육의 효과를 검증하기 위하여 학습자의 응용 프로그램 개발 전후의 개념 모형을 심성모형 이론을 적용하여 측정 분석하였다. 본 연구에서 제안한 프레임워크는 학교 현장에서 응용 프로그램 개발교육에 대한 새로운 접근 방법이 될 것으로 기대한다.
본 연구는 블록 코딩을 선행 학습한 학생들에게 적용할 수 있는 Python 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 우선 초중등학교 교육과정과 EPL 교재의 분석을 통해 블록코딩 학습자의 수준을 분석하고 블록 코딩에서 사용된 개념을 중심으로 Python 문법을 추출하여 교육과정을 구성한 뒤 PBL 수업에 맞는 Python 교육 프로그램을 총 16차시로 개발하였다. Python 교육프로그램의 적절성을 검증하기 위해 2차의 전문가의 타당도 검사를 하였다. 검사 결과, 1차 타당도 24문항에서 CVR값 .78 점 이상으로 나타나 일부 수정, 보완하였다. 2차 검사에서는 21개 문항은 타당성을 확보하였고 CVR 최소값인 .99 이하인 3개 문항의 내용에 대해 수정하여 교육 프로그램을 완성하였다. 개발된 교육 프로그램이 스크립트코딩을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.
21세기 지식 정보 사회의 빠른 변화를 교사들이 수용하여 교육에 적용하여야 할 것이다. 빠른 변화의 중요한 축이 인공지능에 자리매김하고 있기 때문에 초등학교부터 인공지능 교육을 해야 한다. 이런 변화에 발맞추어 초등학교 교사들이 인공지능 교육을 위한 기본 역량을 갖추어야 한다. 이에 본 연구에서 초등학교 교사들을 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 본 개발 내용은 첫 번째 단계에서는 인공지능 개념을 이해해야 것이고, 두 번째 단계에는 인공지능 도구를 알고 적용할 수 있어야 하고, 마지막 단계는 인공지능 프로그램을 만들어 보고 적용하는 것이다. 이 단계를 적용하기 위하여 교사들에게 교육한 후에 현장 적용하고 평가하는 방법으로 실제 초등학교 교사 15명을 실험한 결과 초등학교에서 인공지능 교육을 담당할 교사들에게 유용한 교육 프로그램이 될 것 이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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