본 연구의 목적은 조건부 운전면허 발급에 필요한 평가 시나리오 개발 프레임워크를 제안하는 것이다. 이를 위해 프레임워크는 5단계로 구성하였다. 1단계에서는 고령 운전자에 의한 충돌사고의 주요 요인을 사고빈도와 심각도 측면에서 교통사고 특성에 대한 문헌을 검토하였다. 2단계는 도로교통공단 교통사고분석시스템 사고 자료를 활용하여 비고령, 초기 고령, 후기 고령 집단별 교통사고 특성에 대한 분석을 수행하였다. 이를 통해 고령 운전자 등 고위험군 교통사고 유형을 도출하였다. 3단계는 고위험군 교통사고 유형에 해당하는 블랙박스 영상을 분석하여 사고가 발생한 상황에 대해 기술한 교통사고 스토리를 도출하였다. 4단계는 다양한 시나리오 개발을 위해 도출된 사고 스토리의 유형을 분류하여 여러 가지 사고 상황을 구분하였다. 5단계는 최근 다양한 자율주행차량 평가 시나리오 개발에 활용되고 있는 PEGASUS 5-Layer 형식을 적용하여 시나리오를 제시하였다. 본 연구의 결과는 향후 조건부 운전면허 발급을 위한 운전능력 평가시나리오 개발의 기반으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 반도체 공정 시뮬레이션을 위해 산화, 확산 및 이온 주입 공정을 모델링하고, 효율적인 실행과 상호 연관된 연속 공정의 시뮬레이션이 가능하도록 통합화된 환경을 구축하였다. 점성적 스트레스 모델을 이용한 산화 공정은 유속-압력 알고리즘과 경계요소법을 이용하여 안정된 해를 얻었으며, 선확산과 산화증배 현상이 포함된 확산 공정은 전진해법과 유한요소법을 이용하였다 또한 이온 주입 공정은 TRIM을 기본으로 다양한 공정 조건에 대한 모델이 추가된 몬테카를로 방법을 사용하였다. 편리한 사용자 입력 인터페이스와 그래픽적 출력을 제공하고, 윈도즈의 API함수를 이용하여 PC상에서 적은 메모리로도 빠른 결과를 얻을 수 있도록 하였으며, 객체 지향적인 모듈화로 타 시뮬레이터와의 호환성이 가능하도록 구성하였다.
본 논문에서는 인터넷 기반 멀티미디어 응용 서비스가 요구하는 상호운용성과 사용자에게 높은 품질의 서비스를 지원할 수 있는 UQoS 관리 (UQoSM : User Quality of Service Management) 미들웨어 프레임워크를 제안한다. UQoS 관리 미들웨어 시스템은 멀티미디어 응용 시스템들의 사용자 요구사항들을 지원하기 위해 기존의 이벤트 서비스 모델에 리플렉션(reflection) 기법을 적용하여 이벤트 모니터, 리플렉티브 이벤트 필터링, 실시간 관리 등의 컴포넌트를 포함하는 구조를 가진다. 특히, 본 논문에서는 인터넷 기반 멀티미디어 응용 서비스 사용자의 다양한 요구 사항을 지원할 수 있는 리플렉티브 이벤트 필터링을 제공하는 것에 중점을 두었다. 이로써 사용자는 보다 높은 서비스를 제공받게 되고 이 과정을 통해 전체적인 네트워크 트래픽이 감소되는 효과를 얻을 수 있다.
In this paper, firstly examined various proofs types that cover informal empirical justifications by Balacheff, Miyazaki, and Harel & Sowder and Tall. Using these theoretical frameworks, justification activities by 5th graders were analyzed and several conclusions were drawn as follow: 1) Children in 5th grade could justify using various proofs types and method ranged from external proofs schemes by Harel & Sowder to thought experiment by Balacheff This implies that children in elementary school can justify various mathematical statements of ideas for themselves. To improve children's proving abilities, rich experience for justifying should be provided. 2) Activities that make conjectures from cases then justify should be given to students in order to develop a sense of necessity of formal proof. 3) Children have to understand the meaning and usage of mathematical symbol to advance to formal deductive proofs. 4) New theoretical framework is needed to be established to provide a framework for research on elementary school children's justification activities. Research on proof mainly focused on the type of proof in terms of reasoning and activities involved. But proof types are also influenced by the tasks given. In elementary school, tasks that require physical activities or examples are provided. To develop students'various proof types, tasks that require various justification methods should be provided. 5) Children's justification type were influenced not only by development level but also by the concept they had. 6) Justification activities provide useful situation that assess students'mathematical understanding. 7) Teachers understanding toward role of proof(verification, explanation, communication, discovery, systematization) should be the starting point of proof activities.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
우리나라의 국가지리정보체계(NGIS) 제1단계 기본지리정보 구축사업은 권역별 수정주기가 5년인 1/5,000 수치지도를 사용하여 권역별 최신성이 결여 되었으며, 이는 기본지리정보 데이터베이스의 활용에 저해되는 주요 요인으로 지적되었다. 따라서 본 연구에서는 기본지리정보의 효율적인 갱신을 위하여 위치기반의 객체 기반의 데이터 관리 방법 및 시스템을 구현하는 기술적인 방법을 제시하였다. 주요 내용으로는 첫째, 위치 기반 지형지물 식별자(UFID: Unique Feature IDentifier)를 이용한 객체 기반의 데이터모델과 데이터베이스를 설계하고, 둘째, UML(Unified Modeling Language)을 적용하여 위치 기반의 UFID 생성, 입 출력, 공간 및 속성 편집, 객체 기반의 데이터 처리를 하는 갱신시스템을 개발하였으며, 셋째, 시범지역을 선정하여 시스템을 적용하여 품질검수에서 정확도 99%의 우수한 양질의 데이터를 생산하였고, 기존 방법보다 35%의 인건비 절감 효과가 있음을 도출하게 되었다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자 요구에 만족하는 최신의 기본지리정보 데이터베이스를 제공하여 민간 GIS 및 생활 GIS의 활용극대화를 창출하고, 국가 기본지리정보의 유지관리와 GIS 시장의 활성화 촉진에 기여할 것이며, 또한 객체 기반의 데이터 관리로 지형지물 변화 모델링과 지형지물 모니터링 방법도 가능할 것으로 기대된다.
예측 불가능한 미래 전략 환경에 부합하고, 보다 경제적이며 과학적인 수단으로 무기체계개발을 수행하기 위해 모델링 및 시뮬레이션 기술의 적용이 확대되고 있다. 본 연구는 모델링 및 시뮬레이션 표준연동구조인 HLA(High Level Architecture)및 TCP/IP를 지원하고, 실시간 분산 시뮬레이션을 지원하는 소프트웨어 프레임워크인 ADSF(Air Defense Simulation Framework)를 개발한 경험을 기술하고 있다. 개발된 ADSF는 대공유도무기 M-SAM(Medium Range Surface to Air Missile) 체계시뮬레이터에 적용하였으며, 위성항법장치(GPS : Global Positioning System) 시계를 사용하여 요구조건에 만족하는 시험결과를 산출하였다. 그 결과 ADSF는 HLA를 지원하고 실무기 체계의 통신 프로토콜인 TCP/IP를 지원하는 통신미들웨어가 만들어지고, 실시간 분산 시뮬레이션의 핵심 기술인 정밀모사를 지원하는 시뮬레이션 엔진도 갖추게 되었다. 대공유도무기 체계시뮬레이터는 다수의 구성요소로 이루어진 실시간 분산 시뮬레이션 시스템이므로 실시간 분산 시뮬레이션을 지원해 주는 시뮬레이션 엔진 개발이 요구되었다.
정보사회에서는 사회 구성원 개개인의 욕구를 충족시키는데 정보가 핵심적 역할을 하고 있다. 특히 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 개인 활동이 증가함에 따라 개인정보의 노출이 심해지고 개인정보 불법 취득도 점차 많아지고 있다. 이에 본 논문에서는 안전하고 효과적인 개인정보 관리체계와 기술적 구현이 용이하도록 개인정보 프레임워크를 제시하고, 시스템 개발자나 개인정보를 다루는 사업자 측면에서 개인정보 시스템을 설계하고 구현하기에 용이하도록 5단계의 구체적인 방법론을 제시하였다. 특히 제시된 방법론이 실 환경에 효과적으로 활용될 수 있도록 체계적인 개인정보 보호 시스템 개발 방안을 시스템 아키텍처 측면에서 소개함으로써, 본 논문의 활용 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 개인정보보호 프레임워크와 방법론은 실제 유비쿼터스 내 점점 중요시 되어가고 있는 개인정보 보호 측면에서의 방향성 제시 및 실제 엔지니어나 개발자 측면에서 이론위주의 설명보다는 실제 활용이 가능한 새로운 접근방안을 제시 할 수 있다고 사료된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권5호
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pp.89-94
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2023
Cloud-based technology is used in different organizations around the world for various purposes. Using this technology, the service providers provide the service mainly SaaS, PaaS and while the cloud service consumer consumes the services by paying for the service they used or accessed by the principle of "pay per use". The customer of the services can get any services being at different places or locations using different machines or electronic devices. Under the conditions of being well organized and having all necessary infrastructures, the services can be accessed suitably. The identified problem in this study is that cloud providers control and monitor the system or tools by ignoring the calculation and consideration of various faults made from the cloud provider side during service delivery. There are currently problems with ignoring the consumer or client during the monitoring and mentoring system for cloud services consumed at the customer or client level by SLA provisions. The new framework was developed to address the above-mentioned problems. The framework was developed as a unified modeling language. Eight basic components are used to develop the framework. For this research, the researcher developed a prototype by using a selected cloud tool to simulate and java programming language to write a code as well as MySQL to store data during SLA. The researcher used different criteria to validate the developed framework i.e. to validate SLA that is concerned with a cloud service provider, validate what happened when the request from the client-side is less than what is specified in SLA and above what is specified in SLA as well as implementing the monitoring mechanism using the developed Monitoring component. The researcher observed that with the 1st and 3rd criteria the service level agreement was violated and this indicated that if the Service level agreement is monitored or managed only by cloud service prover, there is a violation of LSA. Therefore, the researcher recommended that the service level agreement be managed by both cloud service providers and service consumers in the cloud computing environment.
많은 기존의 E-러닝은 SCORM과 LMS를 연동하고 있다. 또한 U-러닝은 E-러닝의 하나의 트랜드로 연구되고 있다. 그러나 U-러닝에서 기존의 SCORM과 LMS를 연동하는 방안에 대해서는 매우 미흡하게 제시되고 있다. 본 연구는 기존의 SCORM과 LMS를 연동한 U-러닝 프레임워크를 제안하고자 한다. U-러닝에서 사용하는 각기 다른 모바일 기기의 특성을 반영하기 위하여 모바일 기기 변환모듈과 학습객체 재구성 모듈을 이용하였다. 특히 모바일 기기 정보는 모바일 기기 메타데이터를 사용하여 저장하고 관리하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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