본 연구에서는 이산사건 동적 시스템을 모델링하고 성능을 분석하기 위한 통합 소프트웨어를 개발하였다. 소프트웨어는 페트리네트를 기반으로 비쥬얼 C++와 비쥬얼 베이직을 이용하여 개발되었으며 윈도우즈 환경 하에서 동작하는 범용 그래픽도구를 내장하고 있다. 본 소프트웨어를 이용하면 사용자는 마우스의 드래그 앤 드롭만으로 페트리네트 모델을 작성할 수가 있으며 모델이 작성되면 수리적 분석과 시뮬레이션을 통하여 시스템의 성능분석을 자동으로 수행하여 준다. 또한 시스템의 논리적인 특성을 분석하기 위하여 coverbility tree와 reachability tree를 지원한다. 이외에도 deadlock을 탐지하고 이를 해소하는 기능과 정교한 세부 모델링이 가능하도록 다양한 활성화 함수와 분포를 지원하며 시스템의 성능척도와 관련된 다양한 통계치를 제공해준다.
본 논문에서는 사이버무역의 활성화를 위한 산학협력 방안을 제시하기 위하여 무역업무의 새로운 패러다임인 무역자동화, 인터넷의 등장, 무역업무의 사이버화를 다루며, 사이버무역의 현황 및 전망에서는 사이버무역이 실제 무역업무에서 어느 정도 사용되고 있으며 사이버무역의 전망을 살펴보고 사이버무역의 발전가능성을 타진하여 사이버무역의 활성화를 위한 산학협력방안을 제시한다. 특히 산학 협력을 위한 방안중의 하나로 대학과 업체의 중계회사를 두어 대학에서 이를 운영하고 관리하여 업체에서 필요한 지식과 기술을 교과과정에 적용하고 이러한 교과과정을 통한 교육을 실시하여 업체에서 필요한 인력을 제공할 수 있도록 한다. 아울러 산업자원부 및 무역협회의 사이버무역인력 양성 프로그램과 호흡을 맞춰 산학협력을 위한 무역회사를 운영하고 이를 통한 이론과 실무를 함께 교육할 수 있는 기반을 마련하여 21세기 사이버무역의 기반을 제공 하고자 한다. 본 연구의 모델인 S사는 2000년 4월 설립된 회사이므로 부족한 점들이 많이 있어 이를 기반으로 산학협력을 위한 한 모델링(modeling)을 제시한다는 것이 다소 무리가 있지만, S사를 운영하면서 이를 통한 무역업체에서 요구하는 인력 및 교과과정의 조율을 통하여 미비하지만 사이버무역의 활성화에 일조하고자 하는 바램이다.
중앙정부는 일자리 창출을 위한 중요한 대안으로 청년 창업지원 정책을 확대하고 있다. 이에 지방정부에서도 청년창업 활성화를 위한 많은 노력에도 불구하고 창업에 다양한 애로요인이 존재한다. 이에 본 연구에서는 지역 청년 창업가들이 현장에서 느끼는 실질적인 애로요인이 무엇인지를 파악하였다. 그리고 지역 청년창업의 애로 요인을 극복하기 위한 대안과 청년창업 활성화를 위한 정책적 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 따라서 선행연구 참고, 문헌 조사, 브레인스토밍을 통해 청년창업의 애로사항에 대한 평가요인 5개 항목을 도출하고, 세부 애로요인으로 25개 항목을 도출하였다. 주요 애로 평가요인을 AHP 기법을 활용해 군산지역 청년(19~39세), 남녀, 계층별(대학생, 예비창업자, 기창업자)로 실증분석을 진행하였다. 분석결과 지역 청년들이 느끼는 창업 애로요인은 비즈니스 모델, 경영관리, 창업자금, 창업제도개선, 창업 인식개선 순으로 나타났다. 무엇보다 지역의 청년들은 창업자금보다 자신의 아이디어를 비즈니스 모델 사업화 과정에서 많은 어려움을 느끼고 있었다. 세부요인으로 시장정보획득, 기술사업화, 사업 타당성, 기술개발, 판로개척 순으로 25개 창업 애로 요인이 도출되었다. 성별 비교에서 남성은 여성보다 비즈니스 모델 사업화에서 상대적으로 높은 애로요인이었다. 반면 여성은 비즈니스 모델 애로 요인을 제외한 모든(경영관리, 창업자금, 창업 제도개선, 창업인식개선) 요인에서 남성보다 높게 나타났다. 또한, 청년 계층(대학생, 예비창업자, 기창업자)별로 창업 애로요인이 상대적으로 다르게 나타났다. 결론적으로 지역에서 청년창업 활성화를 위해서 창업자금보다 비즈니스 모델 사업화 애로요인을 적극적으로 해결할 필요가 있다는 시사점을 도출하였다. 또한 일반적인 해결책 제시가 아닌 성별, 계층별 애로요인이 다르기 때문에 맞춤형 창업지원 및 상황별 행정서비스를 전략적으로 지원해야 한다. 본 연구는 지역 청년들이 직면한 창업 애로 요인의 실질적인 우선순위와 도출방법을 제시하였고, 향후 지역 청년창업 활성화를 위한 방안과 개선점을 제시하였다.
이 연구의 목적은 공간능력 구성요소에 대한 신경과학적 모델을 개발하고, 빛과 그림자 관련 과학 과제를 해결하는 과정에서의 두뇌 활성 영역을 신경과학적 모델에 기반하여 영역 일반적 능력과 영역특수적 능력으로 구분하여 설명하는 것이다. 이를 위해 남자 대학생 24명이 공간능력 검사지 문항과 빛과 그림자 과제를 해결하는 동안의 시선이동과 EEG를 동기화하여 측정하였으며, 과제 해결 전략에 대한 사후면담과 RVP를 실시하였다. 시선 이동, 두뇌 활성 영역, 참여자의 사고 과정과 전략을 통합하여 공간능력 구성요소에 대한 신경과학적 모델을 개발하고, 빛과 그림자 관련 과제 해결 과정을 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 공간 시각화와 심적 회전 요소는 주로 두정엽의 활성을 필요로 했으며, 공간 방향화 요소는 전두엽의 활성을 필요로 했다. 구체적으로, 공간 시각화 요소는 문제를 탐색하는 과정에서 전두엽이 활성화되었고, 문제와 답지를 비교하는 과정에서 측두엽과 두정엽이 활성화되었다. 심적 회전 요소는 회전된 정보를 탐색하는 구간에서는 전두엽이, 심적 회전을 할 때에는 두정엽이, 문제와 답지를 비교하는 구간에서는 측두엽이 활성화되었다. 공간 방향화 요소는 문제를 탐색하는 과정과 문제와 답지를 비교하는 과정 모두 전두엽이 활성화되었다. 둘째, 빛과 그림자 과제를 해결 할 때에는 영역 일반적 기능인 공간 능력과 과학적 원리를 적용하는 영역 특수적 사고가 함께 필요하였다. 평행광의 그림자 모양 추론과 빛의 방향이 바뀔 때의 그림자 모양을 추론에서의 두뇌 활성 패턴은 공간 시각화 요소에 대한 신경과학적 모델과 유사하였다. 여러 방향에서의 그림자를 통해 원래 물체를 추론할 때에는 공간 방향화 요소, 점광원의 그림자 모양을 추론할 때에는 공간 시각화 요소에 대한 신경과학적 모델과 두뇌 활성 패턴이 유사하였다. 빛과 그림자 과제를 해결할 때 추가적으로 활성화 된 부위는 주로 연역적 추론, 작업 기억, 행동에 대한 계획 기능을 담당하는 중측두이랑, 중심앞이랑, 하전두이랑, 중전두이랑이었다. 따라서 빛과 그림자 과제를 해결하는 과정에서는 공간능력 외에도 그림자 생성 원리를 기반으로 한 연역적 추론, 빛의 진행 방향을 작업 기억에 유지시키는 것, 광원의 특징에 따른 과제 해결 과정 계획, 빛-물체-스크린의 공간적 관계 인지 등이 추가적으로 필요하다.
본 연구의 목적은 초등학교 6학년 1학기 3단원 렌즈의 이용단원에서 인포그래픽 수업을 이용하여 학생들이 과학적 모델 사용이 활성화 되는지 알아보는 것이다. 연구 대상은 경상남도 G시의 G초등학교 6학년 53명을 대상으로 실시하였다. 이 연구를 위해, 수업 계획은 학생들의 렌즈에 대한 선개념 조사, 과학적 모델 구성 활동, 인포그래픽 구성 활동으로 3단계로 구성하였다. 그리고 과학적 개념, 과학적 모델, 인포그래픽 3개의 관점으로 연구 결과를 분석하였다. 수업이 이루어지기 전, 학생들은 렌즈에 관해 렌즈의 외형적 형태와 구성물질에 주로 선개념을 가지고 있었다. 그러나 과학적 모델 구성 활동과 인포그래픽 구성 활동을 한 후에는 렌즈의 특징, 안경의 특징, 빛의 나아감, 렌즈의 이용 범주에서 개념적으로 향상된 것을 확인하였다. 과학적 모델 분석 관점에서는 과학적 모델 구성 활동보다 인포그래픽 구성 활동에서 다양한 종류의 과학적 모델이 사용되고 사용 빈도도 높게 나타났다. 또한 인포그래픽 분석 관점에서는 인포그래픽 구성 활동에서 인포그래픽이 아닌 그림보다 기능기반 인포그래픽과 관계기반 인포그래픽이 증가하였다. 그리고 게슈탈트의 시지각 특성의 빈도가 과학적 모델 구성 활동보다 인포그래픽 구성 활동에서 더 높게 나타났다.
뇌 전산화단층촬영은 비침습성, 3차원 영상 제공, 저방사선량 등의 장점 때문에 뇌출혈과 같은 질병 진단을 위해 시행된다. 하지만 뇌 전산화단층영상 판독을 위한 전문의의 인력 공급 부족 및 막대한 업무량으로 인해 수많은 판독 오류 및 오진이 발생하고 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 객체 검출을 위한 다양한 인공지능 기술이 개발되고 있다. 본 연구에서는 뇌 전산화단층영상으로부터 뇌출혈 검출을 위한 딥러닝 기반 YOLOv5s 모델의 적용 가능성을 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델 학습 시 초매개변수를 변화시켜 학습된 모델의 성능을 평가하였다. YOLOv5s 모델은 backbone, neck 및 output 모듈로 구성하였고, 입력 CT 영상 내 뇌출혈로 의심되는 부위를 검출하여 출력할 수 있도록 하였다. YOLOv5s 모델 학습 시 활성화함수, 최적화함수, 손실함수 및 학습 횟수를 변화시켰고, 학습된 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간을 측정하였다. 연구결과 학습된 YOLOv5s 모델은 뇌출혈로 의심되는 부위에 대한 경계 박스 및 해당 경계박스에 대한 정확도를 출력할 수 있음을 확인하였다. Mish 활성화함수, stochastic gradient descent 최적화함수 및 completed intersection over union 손실함수 적용 시 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 향상 및 학습 시간이 단축되는 결과를 확인하였다. 또한 YOLOv5s 모델의 뇌출혈 검출 정확도 및 학습 시간은 학습 횟수에 비례하여 증가하는 결과를 확인하였다. 따라서 YOLOv5s 모델은 뇌 전산화단층영상을 이용한 뇌출혈 검출을 위해 활용할 수 있으며, 최적의 초매개변수 적용을 통해 성능을 향상 시킬 수 있다.
정보화사회에서 정보자원의 핵심인 도서관은 출판물의 증가, 정보매체의 다양화 등으로 인해 이용자가 원하는 모든 정보를 소장한다는 것은 불가능하므로 도서관 상호대차를 통한 정보의 공유와 유통이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 도서관정보의 공유와 유통을 활성화하기 위하여 대량의 정보를 고속으로 전송할수 있는 초고속 정보통신망을 이용한 도서관 상호 대차(ILL)시스템의 개념모델을 제안한다.
최근 데이터베이스 관련 업계에서는 DB의 바람직한 활용모델 설정과 질적 개선 등 산업활성화를 위한 움직임이 활발해지고 있다. 특히 데이터베이스 산업의 경쟁력을 키우기 위해서는 '양적성장'보다는 '질적 수준 향상'이 시급하다는 목소리가 높다. 이에 한국데이터베이스진흥센터는 지난 5월 14일 전자신문사와 공동으로 '데이터베이스 품질향상을 위한 좌담회'를 개최, 국내 데이터베이스 품질의 현주소를 짚어봤다. 이 자리에서는 최근 DB산업의 문제점과 품질향상을 위한 다양한 방안 등이 심도 깊게 논의됐다.
무선 인터넷의 활성화와 더불어, 사용자 인중(Authentication), 권한 부여(Accounting) 그리고 자원사용(Accounting)의 세가지 AAA 서비스를 효율적으로 제공하기 위해 RADIUS와 같은 AAA프로토콜들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Casper와 CSP를 이용하여 RADIUS 프로토콜을 수행동작을 명세하고, 모델 체킹 도구인 FDR을 사용하여 RADIUS 프로토콜의 안전성을 분석하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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