• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.49-54
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• 2022

코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.

• 유기물자원화
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• 제30권4호
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• pp.151-163
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• 2022

본 연구는 친환경 농산물 생산을 위한 양분관리 자재로 유기질비료 처리에 따른 옥수수 재배 토양의 비옥도 및 토양 호흡에 미치는 영향을 분석하였다. 시험장소는 국립농업과학원 유기농업과 시험포장에서 수행하였으며 처리구는 퇴비 (Com), 발효비료 (FOF), 혼합 유박 (PC), 무비구 (NF)로 처리구당 3반복 완전임의 배치하였다. 처리량은 174kg N/ha로 옥수수 표준시비량의 질소기준에 준하여 처리하였다. 옥수수 정식 8주 후 토양분석 결과, 퇴비는 토양의 탄소 (C)와 질소 (N)를 각각 7.48 및 0.76g/kg으로 증가시켰고, 다른 처리구는 시험 전과 차이가 없었다. 또한 시험 후 토양의 화학적 특성은 무비구를 제외하고 유의한 차이는 없었다. 토양 CO₂ 발생량은 발효비료 처리가 다른 처리구보다 31-76% 증가시켰으며 두 번의 제초작업 후 CH₄ 발생량의 차이는 없었다. 토양의 N₂O 배출량은 발효비료 처리가 다른 처리구보다 87-96% 감소되었다. 미생물 밀도 조사 결과, 시험 전에 비해 시험 후 토양의 사상균 및 방선균 밀도를 각각 25%, 16% 증가되었다. 따라서 친환경 농산물 생산을 위한 발효비료 등 유기질 비료는 자원을 순환하며 토양 생산성을 유지하는데 기여할 것이다.

• 상하수도학회지
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• 제34권6호
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• pp.503-512
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• 2020

Identifying the water circulation status is one of the indispensable processes for watershed management in an urban area. Recently, various water circulation models have been developed to simulate the water circulation, but it takes a lot of time and cost to make a water circulation model that could adapt the characteristics of the watershed. This paper aims to develop a water circulation state estimation model that could easily calculate the status of water circulation in an urban watershed by using multiple linear regression analysis. The study watershed is a watershed in Seoul that applied the impermeable area ratio in 1962 and 2000. And, It was divided into 73 watersheds in order to consider changes in water circulation status according to the urban characteristic factors. The input data of the SHER(Similar Hydrologic Element Response) model, a water circulation model, were used as data for the urban characteristic factors of each watershed. A total of seven factors were considered as urban characteristic factors. Those factors included annual precipitation, watershed area, average land-surface slope, impervious surface ratio, coefficient of saturated permeability, hydraulic gradient of groundwater surface, and length of contact line with downstream block. With significance probabilities (or p-values) of 0.05 and below, all five models showed significant results in estimating the water circulation status such as the surface runoff rate and the evapotranspiration rate. The model that was applied all seven urban characteristics factors, can calculate the most similar results such as the existing water circulation model. The water circulation estimation model developed in this study is not only useful to simply estimate the water circulation status of ungauged watersheds but can also provide data for parameter calibration and validation.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.72-80
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• 2021

지난해 기준 국내 30년이 넘은 노후화 건축물이 37%를 차지하고 있으며, 건물 노후화 수치가 점차적으로 늘어남에 따라, 건물유지보수의 필요성이 대두되고 있다. 건물의 유지보수를 위해서는 많은 작업 주체가 참여하여 업무를 진행한다. 그 중 '유지보수 관리자'의 업무가 가장 큰 비중을 차지한다. 현재 업무를 살펴보면 유지보수 건축물의 이력관리를 도면 혹은 수기로 기록하여 보관하는 방식으로 진행되고 있으며, 해당 자료를 재 열람하기 위해서는 많은 시간이 소모된다. 이에 본 연구에서는 작업자의 유지관리 업무 편의성 향상과 이력관리를 최적화 하기위해 기존 유지보수 프로세스를 파악하고, 분석하여 문제점을 도출하고 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델을 구축하였다. 본 연구는 스마트 디바이스 기반의 자동화 모델 구축을 위하여, ① 일반적인 시설물 관리 프로세스 분석 및 관련 문헌 검토, ② 현재 유지보수 프로세스 개선, ③BIM Data, COBie Data, IoT 및 AR 기술을 기반으로 유지보수 관리 자동화 모델 기능 구성도 제작, ④ 스마트 디바이스 기반 유지보수 관리 자동화 모델 구축, ⑤ 사례 현장 적용, 유지보수 관리 진행 및 이력정보 재검토 소요 시간 비교를 통한 시스템 검증을 실시하였다.

• 한국사회정책
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• 제20권2호
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• pp.233-260
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• 2013

이 글은 한국에서 사교육 억제정책이 시행되었음에도 불구하고 사교육이 확산되는 메커니즘을 사교육 공급자의 수요자 동원능력과 시장전략을 중심으로 분석한다. 사교육 정책의 성패는 사교육 시장의 정치에서 가장 중요한 행위자인 사교육 공급자가 수요자를 동원할 수 있는 힘을 얼마나 효과적으로 차단하느냐에 달려 있다. 최근 20여 년간 사교육 정책은 두 가지 지점에서 실패했다. 첫째, 정책의 방향이 사교육을 억제할 의도가 없었다. 헌법재판소 판결은 공급자에게 기회의 창을 제공하였고 외견상 사교육을 줄이고자 했던 5 31 교육개혁은 공급자의 동원능력에 중립적이었다. 자유주의적 신념윤리에 경도되어 책임윤리가 결여된 두 정책결정으로 사교육은 확산될 가능성을 잉태했다. 둘째, 사교육 공급자는 수요자의 욕망과 불안 심리에 호소함으로써 이들을 동원해 내는 데 성공했다. 사교육 공급자는 공교육 강화정책, 입시제도 조정정책, 사교육 수요충족 정책 등에 맞서 기존수요 관리전략, 대응 수요 창출전략, 신규수요 창출전략시장 등 시장전략을 채택했다. 이들은 사교육 억제정책의 유형에 따라 효과적인 전략을 구사함으로써 정책을 무기력하게 만들었다. 향후 사교육정책은 한국의 사회정치적 맥락, 특히 공급자의 수요자 동원능력에 주목하는 책임윤리를 바탕으로 결정해야 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.59-69
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• 2002

1993년도에 선형 공격이 Matsui에 의해 제안된 이후에 이를 개량한 여러 선형 공격들이 등장하였다. 그 중에 한가지는 B. Kaliski와 M. Robshaw에 의한 방법인데, 이 방법은 여러 개의 독립적인 선형 근사식을 동시에 이용하여 블록 암호를 공격하는 새로운 방법이였다. 이 방법은 선형 공격 보다 더 적은 기지 평문수를 요구한다는 장점은 있었지만 실제로 그들의 방법을 블록 암호에 적용하는 데에는 문제점이 있었다. 본 고에서는 그러한 문제점을 해결하면서 동시에 여러 개의 독립적인 선형 근사식을 이용할 수 있는 방법을 제시한다. 본 고에서 제시된 방법을 이용했을때 선형 공격에 비해 8,16 라운드 DES에 대해 5배,1.25배 더 적은 기지 평문을 가지고 각각 95%, 86% 확률로 공격에 성공할 수 있었으며, 또한 선택 평문을 이용한 L. R. Knudsen과 J. E. Mathiassen의 방법을 본 고에서 제시한 방법에 접목하면, 약 $2^{40.6}$개 이하의 기지 평문들을 이용하여 86% 성공 확률로 키 15 비트를 찾을 수 있다. 이 결과는 현재까지 DES에 대한 공격 중 가장 우수한 결과이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.59-69
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• 2011

암호화 장비에 의해 소비되는 전력이 연산 데이터에 의존하는 특성을 이용한 전력 분석 공격이 제안된 이후, 이러한 연관성을 하드웨어에서 원천적으로 차단할 수 있는 많은 로직들이 개발되었다. 그 중 대부분의 로직들이 채택하고 있는 DRP로직은 전력 소비량을 균형 있게 유지하여, 연산 데이터와 소비 전력 간의 연관성을 제거한다. 하지만, 최근 설계 회로 규모 확장에 따른 semi-custom 디자인 방식의 적용이 불가피하게 되었고, 이러한 디자인 방식은 불균형적인 설계 패턴을 야기하여 DRP로직이 균형적인 전력을 소비하지 않는 문제점을 발생하도록 하였다. 이러한 불균형적인 전력 소비는 전력 분석 공격에 취약점이 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형적인 전력 소비 패턴을 제거하기 위하여 양쪽 출력 노드를 동시에 discharge 시켜주는 동작을 추가한 DyCML로직 기반의 새로운 로직을 개발하였다. 본 논문에서는 또한 제안 기법의 성능을 증명하기 위해 1bit fulladder를 구성하여 기존 로직과의 성능을 비교하였다. 제안 로직은 전력 소비량의 균형성을 판단하는 지표인 NED와 NSD값에 대해 최대 60% 이상 성능 향상이 있음이 확인되었으며 전력 소비량 또한 다른 로직에 비하여 최대 55%정도 감소하는 것으로 확인되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.585-600
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• 2012

온라인 게임 산업이 성장함에 따라 온라인 게임 보안 이슈는 증가하고 있다. 특히 게임내의 사이버재화를 현금으로 바꾸는 행위인 현금거래(RMT; Real Money Trade)는 탈세나 돈세탁등과 같은 실물경제의 범죄활동과 연관되면서 국내를 비롯한 여러 나라에서 민감한 문제로 떠오르고 있다. 이러한 현금거래는 작업장이라고 불리는 전문적인 불량사용자 조직에 의해 이루어진다. 온라인 게임 사업자들은 이러한 작업장을 탐지하기 위하여 게임 bot 탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP 주소를 차단하고 있다. 하지만 게임 bot 탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단 역시 IP 변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 온라인게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결패턴 정보에 데이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량사용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안한 모델을 활용하여 IP 변조나 VPN 기술을 통한 우회접속 역시 탐지할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 실제 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단 리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국초지조사료학회지
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• 제41권2호
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• pp.134-140
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• 2021

본 연구는 IRG의 재생시기 판별과 추비시기를 제시하기 위하여 2019년부터 2021년까지 천안지역에서 수행되었다. 이탈리안 라이그라스(IRG) 재생 시기를 판단하기 위하여 지상부로부터 3 cm 부위를 예취하고 1 cm가 재생되는 시점을 재생시기로 판단하였다. 재생시기는 2020년과 2021년 각각 2월 15일 2월 12일로 나타났다. 시험처리는 4처리로 무비구, 재생기 추비 시용구(IGP), 재생기 기준 10일 이후 추비 시용구(10GP), 재생기 기준 25일 이후 추비 시용구로 하였다. 재생기에서 2월 평균온도가 2020년보다 2021년에서 더 낮아 IRG의 재생 시기가 3일 더 늦었다. 추비시기에 따른 IRG의 평균초장은 IGP 처리구와 10DGP 처리구에서 가장 크게 나타났으나 유의적인 차이는 없었다(p>0.05). 평균 건물생산량은 추비시기가 늦어질수록 건물생산량은 점차적으로 감소 하였으며, 추비를 하지 않은 무비구는 IGP 대비 65.2 % 수준이었다. 평균 CP 함량은 무비구에서 가장 낮았고 추비시기가 늦어질수록 높아지는 경향이었다. 그러나 평균 NDF 함량 및 평균 ADF 함량은 처리간에 유의적인 차이는 나타나지 않았다(p>0.05). 월동 후 이탈리안 라이그라스의 재생기에 추비를 하는 것이 건물생산량이 높았으며, 추비시기가 늦어짐에 따라 건물생산량이 감소하는 경향을 나타내었다. 추비시기에 따라 이탈리안 라이그라스의 생산량이 영향을 받는 것을 확인 할 수 있었으며, 기후변화에 대응하는 추비시기 설정에 대한 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제63권2호
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• pp.367-379
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• 2021

The objectives of this study were to evaluate convolutional neural network models and computer vision techniques for the classification of swine posture with high accuracy and to use the derived result in the investigation of the effect of dietary fiber level on the behavioral characteristics of the pregnant sow under low and high ambient temperatures during the last stage of gestation. A total of 27 crossbred sows (Yorkshire × Landrace; average body weight, 192.2 ± 4.8 kg) were assigned to three treatments in a randomized complete block design during the last stage of gestation (days 90 to 114). The sows in group 1 were fed a 3% fiber diet under neutral ambient temperature; the sows in group 2 were fed a diet with 3% fiber under high ambient temperature (HT); the sows in group 3 were fed a 6% fiber diet under HT. Eight popular deep learning-based feature extraction frameworks (DenseNet121, DenseNet201, InceptionResNetV2, InceptionV3, MobileNet, VGG16, VGG19, and Xception) used for automatic swine posture classification were selected and compared using the swine posture image dataset that was constructed under real swine farm conditions. The neural network models showed excellent performance on previously unseen data (ability to generalize). The DenseNet121 feature extractor achieved the best performance with 99.83% accuracy, and both DenseNet201 and MobileNet showed an accuracy of 99.77% for the classification of the image dataset. The behavior of sows classified by the DenseNet121 feature extractor showed that the HT in our study reduced (p < 0.05) the standing behavior of sows and also has a tendency to increase (p = 0.082) lying behavior. High dietary fiber treatment tended to increase (p = 0.064) lying and decrease (p < 0.05) the standing behavior of sows, but there was no change in sitting under HT conditions.