정부는 4차 산업혁명 시대의 도래에 대한 적극적인 대응과 국민경제 발전을 위해 국가 R&D 투자를 지속적으로 확대하고 있다. 추격형 R&D에서 선도형 R&D로 패러다임을 전환하고, 연구자 중심의 창의성을 중시하는 R&D 역량 강화를 추진함에 따라 R&D 구조도 개방화가 점차 확산될 것으로 보인다. 이와 같이 다양한 R&D 환경의 변화로 인해 연구정보 유출 등 보안사고의 위험도 높아질 것이다. 이에 대비하여 연구성과물 보호를 위한 보안정책도 연구자 중심으로 전환해야 한다. 본 논문에서는 연구자가 연구수행 과정에서 필요한 보호조치를 자율적으로 수행 할 수 있도록 연구보안 체계를 연구자 중심으로 개선하는 방안에 대해 연구하였다.
제 4차 산업혁명 시대의 도래로 세계 각국은 변화하는 사회에 대처하기 위해 정보교육을 강화하고 있다. 본 연구는 독일의 정보 교육과정 분석을 통해 독일의 정보교육 동향을 파악하여, 한국의 정보교육과의 차이를 비교하였다. 독일의 정보교육 분석은 독일 교육의 중심이라 할 수 있는 바이에른 주의 정보교육 내용과 변화를 중심으로 하였다. 분석 결과, 첫째, 초등교육에서는 '정보'를 통합교과적 측면에서 접근하고 있으며, 활용 중심의 교육이었다. 둘째, 중등교육에서 충분한 이수시간 확보를 통해 이론과 실습을 경험할 수 있는 교육을 진행하고 있었다. 셋째, 정보교과를 입시에 반영하여, 고등교육과의 연계를 충분히 반영하였다. 분석을 토대로, 체계적인 정보교육을 위해서는 초등교육부터 많은 시수를 확보할 필요가 있으며, 중등교육과 고등교육의 연계를 고려해야 함을 확인하였다.
3D 프린터와 여러 작업 도구를 이용하여 빠르게 시제품을 제작할 수 있는 환경을 제공하는 테크숍은 융합디자인교육을 실현할 수 있는 공간이며, 4차 산업혁명 시대에 창의적인 아이디어를 배출해 낼 수 있는 터전이 될 것이 분명하다. 본 연구는 콘텐츠 관련 대학 및 기관이 많이 포진되어 있는 충청권 지역에서 지역 창업 활성화를 위한 테크숍 구축 방안을 제안하고 그 가능성을 타진해 보는 것을 목표로 한다. 이를 위해 테크숍의 구축 필요성을 검토해보고, 이에 부합하는 구축 방안을 제안하고 테크숍 운영에 필요한 구성 요소들에 대해 분석하였다. 제안하는 테크숍 구축이 이루어지고 효율적인 운영이 더해진다면, 좋은 아이디어를 기반으로 하는 시제품들이 빠르게 제작되어지고 상품화될 수 있기 때문에 지역 창업 활성화에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
이 연구는 문제중심학습(PBL)이 문제해결능력에 미치는 효과에 대한 일반화된 결론을 도출하고, 이와 관련된 조절변인을 발견하는 데 목적이 있었다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 국내에서 1998년부터 2017년까지 발행된 석사학위 논문과 국내 학술지 논문 41편을 분석하고, 41개의 개별 효과 크기를 산출하였다. PBL이 문제해결능력에 미치는 평균 효과 크기는 .753이었으며, 이것은 PBL이 문제해결능력에 유의미한 교수-학습 방법이라는 것을 의미한다. 한편 문제해결능력에 영향을 미치는 조절변인은 교과, 유형, 학교급이었다. PBL의 문제해결능력 효과는 수학(d=.922), 예술(d=.916), 실과(d=.827), E-PBL(d=.791), 중학교(d=.972)에서 더 높았다. 교사들은 학생들의 문제해결능력 신장을 위하여, PBL 학습 환경을 유의미하게 조성할 필요가 있었다. PBL이 4차 산업혁명 시대의 학습 환경 변화에 따른 학생들의 고차원적인 문제해결능력을 신장하는 교수-학습방법으로 활용되기를 기대된다.
4차 산업혁명 시대에 가장 주목 받는 기술 중에 하나로 스마트 자동차 분야에 대한 관심이 매우 높아지고 있다. 가까운 미래에는 스마트 자동차를 타고 원하는 곳으로 이동하는 것이 가능해질 뿐만 아니라, 인공지능 요소를 포함한 스마트 자동차가 스스로 갑작스런 자동차 사고를 회피할 수도 있다. 하지만 스마트 자동차 분야가 발전하면 할수록 보안 분야에서 발생할 수 있는 다양한 위험성은 증가하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 스마트 자동차 네트워크에서 발생할 수 있는 보안 취약점들에 대한 이해를 바탕으로, FIDO와 속성기반 권한 위임 기법을 사용한 정보보호 기술을 스마트 자동차 네트워크에 적용함으로써 안전하고 보안성이 높은 제어 기술을 제공할 수 있게 하고자 한다. 제안한 연구방법은 안전한 스마트 자동차 제어 기술을 사용함으로써, 스마트 자동차 네트워크 환경에서 발생할 수 있는 보안 취약점들을 해결할 수 있음을 보였다. 뿐만 아니라 스마트 자동차 네트워크 분야에서 발생할 수 있는 보안 취약성들을 해결하기 위한 다양한 제안방법들을 향후 연구를 통해서 제안하고자 한다.
본고에서 제안된 시스템은 제4차 산업혁명의 인공지능 시대에 맞춰 작동하는 빅데이터 시스템으로 제안되었다. 제안된 시스템은 정부의 새로운 지능형 빅데이터 정보시스템 개발 측면에서 하나의 좋은 예가 될 수 있다. 예를 들면 기존 영화관입장권통합전산망의 연계 혹은 그 기능 그대로 부처의 시스템으로 도입될 수도 있다. 제안된 시스템은 이를 위해 유저의 프로파일을 영화제작자 등의 사업자에게 전송하는데 여기에는 비교데이터로서 제공된다. 곧 유저별 특성데이터로 정보가 전송되며 이른바 '새로운 재해석'내용까지 포함한 실제 유저가 느끼는 영화품평을 통해 제작자는 개봉된 영화의 작품성, 흥행성, 손익분기점의 3가지 요소의 성공가능성을 실시간으로 가늠할 수 있다.
대학 자체로 선정한 대학 고유의 핵심 6개 역량들 중에서 측정된 부족한 사항들을 강화시켜 교육 목표에 도달하기 위해, 학생 융합적 사고 역량과 자기 계발 역량을 최대화하는 집중 이수형 과목 형태로 공학 관련 전공 콜라주 과목을 신설하였다. 학부/학과간 공유형 교육과정으로 진행하였고, 2020학년 1,2학기 각각에서 2개 이수 집단(전기전자제어공학부 전자공학전공; 26명, 광공학과; 28명) 54명을 대상으로 공통된20개 문항들의 설문 결과를 종합, 분석하였다. 그 결과 응답자75% 이상이 장소와 시간에 자유로운 온라인 학습에 긍정적이었고, 녹화된 동영상 학습 시간내 추가적인 상호작용 활동들과 팀티칭(team teaching) 방식을 보강한 집중 이수 형태는 학습 효과를 극대화할 수 있다고 판단한다.
본 연구의 목적은 4차 산업혁명 시대에 요구되는 신기술의 이해와 복합적이고 실무적인 능력을 갖춘 창의융합형 인재 양성을 위하여, 디지털 헬스케어 분야에 디자인씽킹 방법론을 적용하여 캡스톤디자인 프로그램을 개발하는데 있다. 이를 위하여 디지털 헬스케어 분야, 캡스톤디자인 등의 문헌 및 선행 연구를 분석하고 디지털 헬스케어 분야의 캡스톤디자인 모델 및 적용 방안을 제안하였다. 전문가 검토를 통해 실효성을 확인하였으며, 캡스톤디자인 프로그램을 시범 적용하여 효과성을 분석하였다. 이는 디지털 헬스케어 분야에서 캡스톤디자인 적용 시 단계별로 활용할 수 있는 운영가이드로서 활용될 수 있다는데 의의가 있다.
4차산업혁명시대, 국제 경쟁력과 신기술을 갖춘 우수인력을 양성하기 위해 대학의 공학 계열 교육은 다수의 연구를 통해 점진적으로 개선되고 있다. 공학 계열에서의 종합설계는 설계 교육의 중요성을 강조하면서 산업현장에서 실질적으로 필요한 미래형 인재를 길러내는 교과목으로써 학생들이 현장에서 직면할 수 있는 실무와 관련한 실제 프로젝트를 기획하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 연구자의 2019년 공학 계열 종합설계 교과목을 중심으로 학생들이 대학에서 배운 신기술을 실제 실무에 적용하여 창의적인 아이디어를 제안하고 지역 복지시설의 문제점을 해결하는 실무중심의 결과물을 개발한 운영사례를 제시한다. 학생들이 주도적으로 지역사회 복지시설의 문제를 찾고 사회적 약자를 위한 재난대응 교육 VR 콘텐츠를 개발한 교육과정을 기술하였다. 본 연구를 통해 학생들은 기존 지진 VR콘텐츠의 움직임 한계를 모션 체어와 연결함으로써 해결하였다. 결과적으로 학생들은 현장에서의 적응능력을 함양하는 동시에 지역사회에 필요한 실질적인 프로젝트를 재발하였다는 데 그 의의가 있다.
4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 암반공학분야에서도 인공지능을 활용한 연구가 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 인공지능에 대한 이해와 그 활용도를 더욱 증진시키기 위하여, 암반공학기술의 주된 적용대상인 터널, 발파, 광산과 관련된 최근의 국내외 연구 중 인공지능이 활용된 논문들에서 그 알고리즘의 종류와 적용방법을 분석하였다. 터널에서는 암반분류, TBM굴진율 및 막장전방 지질 예측, 발파에서는 암반의 파쇄도 및 비산거리, 광산에서는 폐광의 침하가능성 예측을 위해 주로 활용되고 있으며, 기계학습의 다양한 알고리즘 중 인공신경망이 압도적으로 많이 활용되고 있는 것으로 나타났다. 연구결과의 정확도와 신뢰성 제고를 위해 사용하고자 하는 인공지능 알고리즘에 대한 정확하고 상세한 이해가 필수적이며, 현재는 접근이나 분석이 난해한 암반공학 분야의 다양한 문제해결을 위해 기계학습뿐 아니라 CNN 또는 RNN과 같은 딥러닝을 활용한 연구 아이디어들이 점차 증가될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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