• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2004년도 학술대회지
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• pp.245-245
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• 2004

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.332-338
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• 2020

블록체인은 데이터를 투명하고 안정적으로 또한 신뢰성 있게 다룰 수 있는 기반 기술을 제공하고 있기 때문에, 특성상 교육 및 교수학습 발전에 기여할 수 있는 잠재적 가능성을 폭넓게 내포하고 있다. 특히나 종단적 교육데이터의 관리에 있어서 블록체인의 기술의 적용은 데이터의 투명성과 안정성, 신뢰성을 보장할 수 있다. 본 연구는 배지와 블록체인을 결합한 배지체인 서비스 플랫폼을 설계하였다. 본 서비스는 배지체인(Badgechain) 솔루션, 배지체인(Badgechain) 서비스를 학습 활동으로 추가하여 설정한 배지체인(Badgechain)과 연동된 Moodle LMS, 여러 기관에서 발급된 배지를 조회 및 관리 할 수 있는 배지체인(Badgechain) Wallet 사이트로 구성된다. 본 연구는 블록체인의 교육적 활용을 위한 기초 연구로써 진행하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.566-573
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• 2004

This paper describes the ubiquitous home network (uHome-net) testbed and LonRF intelligent devices based on LonWorks technology. These devices consist of Neuron Chip, RF transceiver, sensor, and other peripheral components. Using LonRF devices, a home control network can be simplified and most devices can be operated on LonWorks control network. Also, Indoor Positioning System (IPS) that can serve various location based services was implemented in uHome-net. Smart Badge of IPS, that is a special LonRF device, can measure the 3D location of objects in the indoor environment. In the uHome-net testbed, remote control service, cooking help service, wireless remote metering service, baby monitoring service and security ＆ fire prevention service were realized. This research shows the vision of the ubiquitous home network that will be emerged in the near future.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.145-150
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• 2021

온라인 스터디 플랫폼으로 학습하는 시간이 증가하며 플랫폼의 지속적인 이용을 위한 학습자들의 동기유발 또한 중요해지고 있다. 학습뿐 만이 아닌 다양한 서비스들에서도 사용자들의 지속적인 이용을 위해 흥미를 유발하는 게이미피케이션 기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 게이미피케이션 요소들 중에서도 보상시스템과 스토리텔링 기법을 사용하여 온라인 스터디 플랫폼에서 학습자들의 흥미와 능률을 높일 수 있는 방법을 제안하기 위해 성공적인 서비스 사례들을 분석한 후 학습 플랫폼의 성격에 알맞게 가이드라인을 제시한다. 본 연구를 통해 도출한 세 가지 가이드라인을 바탕으로 향후에는 더욱 상용화 될 온라인 스터디 플랫폼 내에서 학습자들의 몰입도를 높여 교육 인프라 디지털화에 기여할 수 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.87-94
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• 2006

유비쿼터스 홈네트워크 ( uHome-net) 구현을 위해서는 다양한 센서들이 통합된 유무선 센서 네트워크에 연결될 수 있어야 한다. 본 논문은 제어 네트워크에 널리 사용되고 있는 LonWorks 기술을 uHome-net의 유무선 센서 네트워크에 적용한 사례를 소개하고, LonTalk 프로토콜이 탑재된 뉴런칩, 433.92MHz RF 트랜시버, 센서와 응용 프로그램으로 구성되는 LonRF 디바이스의 설계 및 응용 서비스 구현 결과를 설명한다. LonRF 디바이스의 응용 예로 실내에서 물체의 3차원 좌표를 측정할 수 있고 uHome-net과 연동되는 LonRF 스마트배지를 개발하였다. LonRF 디바이스 기반의 위치인식 서비스, 원격검침서비스, 원격경비서비스 등의 홈네트워크 서비스를 uHome-net 테스트베드에 구현하였다. 본 연구는 LonWorks 기술 기반의 센서 네트워크가 유비쿼터스 홈네트워크의 제어 네트워크로 적용할 수 있고, 개발된 LonRF 디바이스가 센서 네트워크의 무선 노드로 사용될 수 있음을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권11호
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• pp.329-331
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• 2020

에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 합성된 단어로서, 4차 산업혁명 시대의 교육 패러다임이다. 이는 4차 산업혁명의 빅데이터(Bigdata), 인공지능(AI), 로봇, 가상현실(Virtual reality; VR) 등 정보통신기술(ICT)을 활용한 차세대 교육을 의미한다. ICT에서의 교육은 온라인 강의로 이러닝(e-Learning)이 사용되고 있으나, 코로나-19로 인해 비대면 교육에 대한 수유가 급증함에 따라 이러닝과 함께 에듀테크가 주목받고 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 배지서비스 플랫폼, 시뮬레이션 기반 협동형 이러닝 시스템, 동영상 영어사전, 그리고 블록체인 기반의 접근제어 감사시스템에 대한 심사 완료된 논문들을 분석한다.

• 한국산업보건학회지
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• 제26권1호
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• pp.38-47
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• 2016

Objectives: The objective of this study was to determine the exposure levels of forklift operators to diesel engine exhaust(DEE) using black carbon(BC), elemental carbon(EC), and nitrogen dioxide($NO_2$) as indicators. Methods: A total of eight forklift operators in six collection companies were assessed over a period of two months from July to September 2015. BC was measured using a real-time monitor and respirable EC samples were analyzed using the NIOSH method 5040. $NO_2$ samples were collected using a passive badge-type sampler. Results: The geometric mean of BC, EC and $NO_2$ were $3.1-19.1{\mu}g/m^3$, $2.1-23.8{\mu}g/m^3$, and 12.5-166.6 ppb at all companies. When forklifts were operating both outside and inside, BC concentrations increased 2.0-5.6 times. The highest increase was observed when forklifts were operating indoors. The increase in BC concentrations varied by company(company A: 2.0 times, B: 3.2 times, C: 5.6 times, D: 2.1 times, E: 5.1 times, F: 2.6 times). The geometric mean of BC, EC, and $NO_2$ for the forklift operators was $9.6{\mu}g/m^3$, $7.9{\mu}g/m^3$, and 48.9 ppb, respectively. The geometric mean of BC, EC, and $NO_2$ for manufacturing workers was $9.3{\mu}g/m^3$, $0.9{\mu}g/m^3$, and 85.2 ppb, respectively. The mean BC and EC exposure levels for the forklift operators were slightly higher than those for manufacturing workers, but $NO_2$ levels for manufacturing workers were higher than those for the forklift operators(p>0.05). Multiple regression analysis revealed that diesel exhaust emissions standard, forklift weight and forklift manufacturer were the most influential factors in determining worker exposure. Conclusions: In the DEE work environment, workers who perform tasks within the workplace as well as inside forklifts as operators are likely to be exposed to a lack of ventilation. Further study of forklift operators' exposure to DEE indicators should be conducted to include a wider range of occupational and environmental situations, such as collection procedures, seasonal situations, types of fuel used, and number of forklifts.