• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.189-196
• /
• 2023

4차 산업혁명을 주도하는 기술로서 IoT, 빅데이터, 인공지능, CPS 등이 발전하면서 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시키기 위한 디지털 트윈의 중요성이 부각되고 있다. 디지털 트윈은 실제 물리적 객체들의 디지털 복제로서, 객체의 속성과 상태를 유지하며 작동하는 가상 모델이다. CPS는 사이버 세계와 물리 세계의 상호작용을 위한 시스템으로, 디지털 트윈은 CPS의 고급형 기술로 볼 수 있다. 디지털 트윈은 AI, XR, 5G 등 다양한 요소 기술의 등장으로 구현 속도가 가속화되었다. 센서 기술의 발전과 IoT, 인공지능, 빅데이터, 클라우드 등의 관련 기술 발전으로 디지털 트윈 시장이 성장하고 있다. 이에 따라 기업들은 비즈니스 인텔리전스와 관련된 솔루션을 도입하여 프로세스 최적화, 비용 효율성, 생산성을 향상시키는 경향이 있다. 본 연구에서는 디지털 트윈 기술과 CPS를 결합하여 이기종 로봇의 실시간 3D 디지털 트윈을 구축하는 것이 목표이다. 이를 위해 유비씨의 FLEXING CPS와 FLEXING EDGE를 활용하여 데이터 수집과 관리를 수행한다. 프로젝트 구성원은 프로토콜 설정, 데이터 수집 및 전달, 3D 디지털 트윈 시뮬레이션을 담당한다. 이를 통해 CPS와 디지털 트윈을 통합한 기술의 가능성을 확인하고, 산업 현장에서 생산성과 효율성을 향상시킬 수 있다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제39권3호
• /
• pp.29-40
• /
• 2023

본 연구에서는 파형 마이크로파일의 기초보강 효과를 분석하기 위해서, 매립토-풍화토-풍화암의 지층구조를 보이는 지반에 마이크로파일을 설치한 뒤 현장 재하시험을 수행했다. 단일 마이크로파일 재하시험 결과, 파형 마이크로파일은 토사층에서 발현되는 주면마찰력만으로도 충분한 지지력을 가져 암반층의 심도가 깊은 지반 조건에서 유리한 시공성을 가질 수 있음을 확인하였다. 또한 동일한 설계하중이 적용되었음에도, 단일 마이크로파일 재하시험 시 설계 하중 범위 내에서 평가된 파형 마이크로파일의 연직강성이 일반 마이크로파일의 연직강성에 비해 약 2.2배 큰 것으로 나타났다. 일반 및 파형 마이크로파일로 구성된 무리말뚝 재하시험 결과, 강성이 큰 마이크로파일이 높은 하중을 분담하는 것으로 나타났다. 일반 및 파형 마이크로파일 모두 동일한 설계하중이 적용되어 지지력에는 큰 차이를 보이지 않았음에도, 강성이 큰 파형 마이크로파일이 작게는 1.7배에서 크게는 3.2배 큰 하중 분담율을 보였다. 파형 마이크로파일은 대부분 보강기초로 활용될 것으로 예상되는데, 증축 리모델링 등을 통해 추가적인 하중 작용 시 많은 하중을 분담함으로써 기존 기초의 지지력 파괴 가능성을 낮출 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제47권1호
• /
• pp.10-17
• /
• 2023

최근 자율운항선박 개발을 위한 연구가 국내외에서 추진 중에 있다. 자율운항선박 개발에서 핵심기술 중 하나는 항로추종인데, 항로추종은 선박의 안전성 확보에 중요하기 때문에 자율운항선박 설계 시 사전평가 해야 한다. 본 연구의 목적은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능의 시각적 및 정량적 평가기법을 개발하기 위한 것이다. 이 평가기법은 전산유체역학 기반의 자유 항주 모델과 LOS(Line-of-Sight) 알고리즘을 연계하여 개발하였다. 평가기법 중, 시각적 평가는 항로추종 중인 선박에 의해 생성되는 파계를 전산유체역학 소프트웨어를 이용하여 가시화하여 평가하고, 정량적 평가는 목표 선수방위각과 추정 선수방위각 사이의 차이 값과 계획항로와 추종항로 사이의 거리 차이 값을 이용하여 평가하였다. 항로추종성능 평가 결과, 항로추종 중 변침지점 부근에서 항로이탈편차가 크게 발생함을 알았고, 또한 선박 주위 유동의 시각화를 통해 선박 주위 유체 현상을 쉽게 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 평가기법은 자율운항선박 설계 시 항로추정성능 평가에 관한 시각적 및 정량적 평가에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.514-517
• /
• 2021

본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 'SW프로젝트 영어'를 PBL 교수법으로 운영한 사례 연구를 통하여 시사점을 도출하는 데에 있다. 교양 영어인 만큼 다양한 학년과 전공 학생들이 수강하였고 개강 직후 학생들의 영어 실력 및 SW 관련성을 판단하고자 설문을 시행하였다. 설문 내용을 바탕으로 학생들의 수강 동기와 코로나-19 상황 가운데 어학 수업을 비대면으로 실시해야 함에 따라 적절한 교육과정 운영, 과제 운영을 구성할 수 있는 학생들의 의견을 수렴하였다. 학생들의 SW 영어 교육에 대한 니즈를 파악 후, SW 관련 영어 실력 배양을 위한 퀴즈와 과제를 구성하였다. 매 과제에 대한 실시간 피드백으로 비대면 녹화콘텐츠 수업임에도 불구하고 1:1 피드백을 통하여 소통하며 학생들의 수업 진행을 점검하였다. 주간 퀴즈를 통한 수업 진도에 따른 학습을 유도하였고 주제와 관련된 과제를 통하여 SW 관련 영어를 학습하도록 하였다. 자신이 모르는 단어를 중심으로 SW 영어 단어장 만들기 및 본인의 목소리로 직접 예제를 녹음하는 과제를 마감까지 충분한 시간을 주어 수행토록 하였다. 과정이 종료되면서 학생들의 성적을 평가한 결과 AI/SW창의융합대학, 경영대학, 문화예술대학, 인문사회대학, 자연과학대학 순으로 학생들의 성적이 평가되었다. 본 연구의 목적은 코로나-19로 인한 비대면 상황 가운데 SW 영어를 PBL(Project-Based Learning : 프로젝트 법)이라는 교수법을 통하여 수업을 운영함으로써 학생들의 SW 영어 성취도를 연구하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제37권4호
• /
• pp.717-736
• /
• 2023

본 연구는 데이터와 인공지능 예측모델을 활용한 통계프로그램을 개발하여 초등학교 6학년 한 학급에 적용함으로써 학생들의 통계적 소양 신장에 효과가 있는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 초등학교 통계교육의 문제점을 분석하고, 4차 산업혁명 시대에서 중시되는 데이터와 인공지능 교육을 융합하여 통계적 문제해결의 전 과정을 경험하고 미래에 대한 올바른 예측을 경험해 볼 수 있는 총 15차시의 통계프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 가장 큰 특징은 인공지능 교육의 중점 요소인 데이터의 중요성 인식, 공공데이터플랫폼에서 제공하는 실생활 데이터를 사용하여 맥락을 고려한 자료 수집 및 분석 활동을 포함한다는 것이다. 또한 공학 도구인 엔트리와 이지통계를 활용하고, 인공지능 예측모델을 제작하여 데이터를 기반으로 미래를 예측해 보는 활동으로 구성된다는 점에서 의사소통역량, 정보처리역량, 비판적 사고 역량을 기를 수 있는 역량 중심의 프로그램으로 구성하였다. 본 프로그램의 적용 결과, 프로그램 적용은 초등학생의 통계적 소양에 긍정적 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 학생들의 흥미, 주체적이고 비판적 탐구, 통계적 문제해결 전 과정에서의 수학적 의사소통을 관찰할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권6호
• /
• pp.525-530
• /
• 2023

디지털드로잉 과목은 최근 혁신 교육과정의 움직임에 따른 평가 요소들의 세분화 단계와 평가의 점진성이 요구 되어진다. 본 논문에서는 드로잉을 평가하기 위한 혁신기준제시와 루브릭 평가에 의한 제안을 목적으로 한다. 본문에서는 혁신평가 기준으로서 초급 평가의 기준은 기술적 솜씨인 선의 정확성과 일관성, 그림의 비율과 균형 유지이며, 중급에서의 다양한 브러시와 도구를 효과적으로 활용한 능력을 위주로 제안을 하였다. 고급 평가 부분에서는 AI 자료 수집과 창의성을 중심으로 한 새로운 시각이나 독창성 및 주어진 주제에 대한 독특한 관점이나 해석의 부분이다. 아울러 디자인 원칙 이해로서 레이아웃, 색상, 형태 등의 디자인 원칙을 통한 작품의 일관성과 조화와 표현력, 감정 전달을 통한 디지털 드로잉 소프트웨어의 다양한 기능을 적극적으로 활용한 능력을 중심으로 한 완성도에 관한 평가 부분을 도출하였다. 루브릭 평가도입의 중요성은 교수자에게는 객관적이고 일관된 평가를 가능하게 하며, 이러한 예술 과목에서의 루브릭 평가 연구의 핵심은 학습자의 강점과 약점을 명확하게 파악할 수 있도록 도와주고, 학습자는 각 항목에 대한 피드백을 통해 개선할 부분을 파악하며, 그에 따라 더 나은 혁신의 드로잉 기술을 발전시킬 수 있기에 학문적 연구가 필요한 주요 항목이라 하겠다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권6호
• /
• pp.967-971
• /
• 2023

최근에는 다양한 플랫폼 서비스가 인공지능을 활용하여 제공되고 있으며, 그 중 하나로 ChatGPT는 대량의 데이터를 자연어 처리하여 자가 학습 후 답변을 생성하는 역할을 수행하고 있다. ChatGPT는 IT 분야에서 소프트웨어 프로그래밍 분야를 포함하여 다양한 작업을 수행할 수 있는데, 특히 프로그램을 대표하는 C언어를 통해 간단한 프로그램을 생성하고 에러를 수정하는데 도움을 줄 수 있다. 이러한 능력을 토대로 C언어를 기반으로 만들어진 하드웨어 언어인 베릴로그 HDL도 ChatGPT에서 원활한 생성이 예상되지만, 베릴로그 HDL의 합성은 명령문들을 논리회로 구조 형태로 생성하는 것이기에 결과물들의 정상적인 실행 여부를 확인해야 한다. 본 논문에서는 용이한 실험을 위해 규모가 적은 논리회로들을 선택하여 ChatGPT에서 생성된 디지털회로와 인간이 만든 회로들의 결과를 확인하려 한다. 실험 환경은 Xilinx ISE 14.7로 모듈들을 모델링하였으며 xc3s1000 FPGA칩을 사용하여 구현하였다. 구현된 결과물을 FPGA의 사용 면적과 처리 시간을 각각 비교 분석함으로써 ChatGPT의 생성물과 베릴로그 HDL의 생성물의 성능을 비교하였다.

• 산업과 과학
• /
• 제2권4호
• /
• pp.1-10
• /
• 2023

본 연구는 호텔종사자의 코로나19 위험인식과 정신건강 간의 관계에서 직업불안정의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 호텔종사자 633명에게 코로나19 위험인식, 직업불안정, 우울, 불안, 신체화 증상의 질문지를 시행하였다. 수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램과 PROCESS Macro 프로그램을 활용하여 분석하였다. 주요 결과는 다음으로 요약할 수 있다. 1. 직업불안정 위험군은 정상군과 비교하여 정신건강 위험(우울, 불안, 신체화 증상) 수준이 유의하게 높았다. 2. 코로나19 위험인식은 직업불안정과 정신건강(우울, 불안, 신체화 증상)에 유의한 영향을 나타냈다. 3. 코로나19 위험인식과 정신건강(우울, 불안, 신체화 증상)간의 관계에서 직업불안정의 부분매개효과가 나타났다. 이러한 결과를 근거로 호텔종사자들이 코로나19 대유행과 같은 재난 상황에서 정신건강 취약성을 가지고 있고, 코로나19가 초래한 직업불안정으로 인하여 정신건강 위험성이 더 증가함을 논의하였다. 호텔종사자들을 위한 인적자원 관리 방안 및 심리 프로그램을 지원할 필요성을 제안하였다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권5호
• /
• pp.597-603
• /
• 2023

군사 작전의 패러다임은 정보기술의 발전으로 플랫폼 중심전에서 네트워크 중심전, 그리고 정보 중심전으로 진화해왔다. 최근 몇 년간 빅 데이터, 인공지능, 사물인터넷(IoT)과 같은 첨단 기술의 발전으로 인해 군사 작전은 인공지능 기반의 지식 중심전(KCW)으로 진화하고 있다. 이에 따라 군은 신뢰성 있는 C4I (Command, Control, Communication, Computer, Intelligence) 시스템 구축을 위해 첨단 정보통신기술(ICT)의 통합에 큰 비중을 두고 있다. 본 연구는 C4I 시스템의 전투 능력 향상, 네트워크 기반 환경에서의 최적 활용, 정보 흐름의 효율적인 부하분산, 원활한 의사소통, 지식공유의 효과적인 구현 등을 분석하고 평가하기 위해 데이터 마이닝 기법을 적용할 필요성을 강조한다. 데이터 마이닝은 현대 빅 데이터 분석의 핵심 기술로, 본 연구는 데이터 마이닝을 활용하여 실제 사례를 분석하고 군의 지휘 통제체계의 효율성을 극대화하는 실용적인 전략을 제안하였다. 연구 결과는 C4I 시스템의 성능을 더 깊게 이해하고 현대 군사 작전에 지식 중심전을 강화하는 데 유용한 통찰을 제공할 것으로 기대한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제24권4호
• /
• pp.97-118
• /
• 2022

이미지와 같은 비정형 데이터의 불균형 클래스 문제 해결에 있어 생산적 적대 신경망(generative adversarial network)에 기반한 오버샘플링 기법의 우수성이 알려짐에 따라 다양한 연구들이 이를 정형 데이터의 불균형 문제 해결에도 적용하기 시작하였다. 그러나 이러한 연구들은 데이터의 형태를 비정형 데이터 구조로 변경함으로써 정형 데이터의 특징을 정확하게 반영하지 못한다는 점이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 순환 생산적 적대 신경망(cycle GAN)을 정형 데이터의 구조에 맞게 재구성하고 이를 SMOTE(synthetic minority oversampling technique) 기법과 결합한 하이브리드 오버샘플링 기법을 제안하였다. 특히 기존 연구와 달리 생산적 적대 신경망을 구성함에 있어 1차원 합성곱 신경망(1D-convolutional neural network)을 사용함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 하였다. 본 연구에서 제안한 기법의 성능 비교를 위해 불균형 정형 데이터를 기반으로 오버샘플링을 진행하고 그 결과를 SMOTE, ADASYN(adaptive synthetic sampling) 등과 같은 기존 기법과 비교하였다. 비교 결과 차원이 많을수록, 불균형 정도가 심할수록 제안된 모형이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존 연구와 달리 정형 데이터의 구조를 유지하면서 소수 클래스의 특징을 반영한 오버샘플링을 통해 분류의 성능을 향상시켰다는 점에서 의의가 있다.