자바카드는 스마트카드와 (U)SIM기술의 표준 기술로 받아들여지고 있으며, 그것은 하드웨어 독립성과 이를 통해 구현 가능한 어플리케이션의 사후발행기능으로 Native카드와 구별된다. 그러나 자바카드의 가장 큰 단점 중 하나는 하드웨어 자인의 제약과 자바 언어 자체에서 야기되는 늦은 실행 속도 문제이다. 본 논문에서는 카드 터미널 또는 SMS를 통한 어플리케이션 동적 다운로드시 속도를 개선하기 위해 논리주소를 물리주소로 바꾸는 Resolution작업에서 애플릿의 다운로드시 기존의 EEPROM 기반 심볼릭 참조를 EEPROM에 비해 약 100,000배 빠른 RAM에서의 직접참조가 가능한 자바카드 인스톨러를 설계 및 구현하였다. 실험을 통해 확인한 결과 제안된 Resolution_In_RAM기법이 적용된 자바카드 인스톨러를 통해 애플릿을 다운로드하면 EEPROM 기록 횟수가 37%, 다운로드 시간이 30% 이상 감소됨을 알 수 있었다.
소프트웨어교육에 대한 관심이 높아지면서 소프트웨어교육의 교수·학습 방법 및 평가에 대한 논의도 같이 활발해지고 있다. 현재 이루어지고 있는 소프트웨어교육 수업 방법의 문제는 교수자가 학습자의 컴퓨터에서 진행되고 있는 코딩의 내용을 실시간으로 파악할 수 없다는 것이다. 이에 따라 교수자는 적시에 학습자에게 피드백을 주는데 한계가 있다. 이 문제를 극복하기 위하여 본 연구에서는 학습분석 기법을 적용하여 엔트리 기반의 실시간 학습자 코딩 상황을 파악하고 교수자에게 전달하는 소프트웨어교육 지원 시스템을 개발하고, 학습중에 수집되는 데이터를 Hadoop 시스템을 통하여 시각화는 체제를 구현하였다. 소프트웨어교육 지원 시스템은 교사와 학습자가 접속하는 표현 계층과 코드를 분석하고 구조화하여 평가하는 비즈니스 계층, 그리고 학급정보, 계정 정보, 학습정보 등을 저장하는 DB 계층을 포함하고 있다. 교수자는 미리 학습할 내용을 소프트웨어교육 지원 시스템에 설정하는 것이 가능하고, 저장된 코드와 학생들의 코드를 비교한 데이터를 기반으로 하여 컴퓨팅 사고력 요소 루브릭을 통해 학습자의 성취율을 비교·분석할 수 있다.
갈수록 복잡해지는 임베디드 시스템을 개발하는데 있어서 소프트웨어 개발의 중요성이 점차 커지고 있다. 대부분의 임베디드 응용 소프트웨어는 멀티 태스크로 구성되어 있는 병렬 소프트웨어이며, 기존의 순차적인 프로그래밍 언어만으로 개발하는 것보다는 알고리즘의 병렬성을 명세하기에 용이한 데이타플로우 모델로부터 소프트웨어를 생성하는 것이 유망하다. 생성된 멀티태스킹 코트를 수행하기 위해선 태스크들을 병렬적으로 수행해 주고 태스크간 동기화를 담당해 줄 운영체제의 도움이 필요하다. 그러나 운영체제를 사용하기 어려운 환경이나 설계 공간 탐색 과정에서 운영체제를 매번 다양한 하드웨어 플랫폼에 포팅하기 어려운 경우에는 운영체제 없이 멀티 태스크 응용을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 이것을 위해서 이 연구에서는 데이타 플로우 명세로부터 직렬화 된 멀티태스킹 코드를 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서 하나의 태스크는 데이타 플로우 모델로 명세되며, 하나의 C 코드로 생성된다. 코드 생성은 크게 두 단계로 이루어지는데, 먼저 태스크를 구성하는 블록들을 각각 함수 형태로 코드를 생성한 후에, 생성된 여러 태스크의 함수들을 모아서 직렬화 하여 호출하는 스케줄러를 만든다. 이 때에 스케줄러를 효율적으로 만들 수 있는 자료구조 및 정보를 제공하여 사용자가 수동으로 스케줄러를 만드는 것도 가능하도록 하였다. DivX예제를 통하여 제안하는 방법으로 생성한 코드가 효율적으로 올바르게 동작함을 보였다.
이 연구에서는 방송광고 판매제도 개선에서의 경쟁도입이 각 매체의 광고수입에 미치는 영향을 분석하고, 그에 기초해 바람직한 제도개선을 위한 제도적 장치를 추론코자 하였다. 경쟁도입은 방송광고 요금인상과 방송광고비 증가를 초래하며, 이로 인한 사회적 부작용을 제어할 장치가 없다면 언론매체의 다양성과 균형발전이 훼손되고, 여론의 독과점이 촉진되는 부작용을 피할 수 없다. 따라서 방송광고판매에 경쟁체제를 도입하되, 방송법이 규정한 방송의 제작편성과 광고영업의 제도적 분리를 실질적으로 담보할 수 있는 제도적 장치와, 방송광고 요금의 인상과 그로 인한 방송광고비의 증가를 사회적으로 조절할 수 있는 제도적 장치를 갖추는 것이 필요하다. 그 제도적 장치들은 다음과 같은 다섯 가지이다. 첫째, 방송광고 거래의 투명성과 공정성을 유지하는 것이다. 둘째, 방송사의 직접적 광고영업을 금지하고 더 나아가 직접영업 효과를 차단하는 것이다. 셋째, 공영방송이 공적서비스에 전념할 수 있도록 관련 정책을 정비 개선하는 것이다. 넷째, 광고시장에 대한 사회적 개입수단을 운용하는 것이다. 다섯째, 지역방송과 종교방송 등이 공적인 기본 기능을 수행할 수 있도록 최소한의 재원을 적절히 보장하는 것이다.
프로그래밍 교육을 통해 학생들의 고차원적인 사고력을 배양하기 위해서는 문법을 익히는데 유발되는 과도한 인지적 부담을 줄여야한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 교육용 프로그래밍 언어가 개발되었고, 최근에는 블록 기반으로 실생활에 활용할 수 있는 앱 인벤터가 소개되었다. 학생들이 실생활에 쉽게 활용 가능한 앱을 설계 제작함으로써 문제 해결의 도구로 프로그래밍을 주도적으로 활용할 수 있는 교육 환경을 제시하고자 한다. 특히 초등학생은 발달단계상 구체적 조작 활동이 중요하기 때문에 프로그래밍 과정에서 스마트폰의 다양한 센서를 기반으로 실세계와 역동적으로 상호작용하도록 제시할 수 있는 앱 인벤터는 초등학생 교육용 프로그래밍 언어로 의미가 있다. 이에 본 연구에서는 초등학생을 대상으로 실생활에 활용할 수 있는 앱 인벤터 프로그래밍 교육을 설계하였다. 초등학생 5학년을 대상으로 적용한 결과 프로그래밍 학습에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 서로 협력하는 LT 협동학습과 스마트폰의 여러 가지 센서를 실생활에 활용할 수 있는 학습주제 그리고 앱 인벤터의 활용이 학생들의 흥미와 관심을 유발하고 지속시켰다고 판단된다.
근사문자열매칭 문제는 다양한 분야에서 연구되어 왔다. 최근에는 차세대염기서열분석의 비용과 시간을 줄이기 위해 빠른 근사문자열매칭 알고리즘들이 이용되고 있다. 근사문자열매칭은 문자열들의 오차를 측정하기 위해 편집거리와 같은 거리함수를 이용한다. 알파벳 ${\Sigma}$에 대한 길이가 각각 m, n인 두 문자열 X와 Y의 편집거리는 X를 Y로 변환하기 위해 필요한 최소 편집연산의 수로 정의된다. 두 문자열의 편집거리는 잘 알려진 동적프로그래밍을 이용하여 O(mn) 시간과 공간에 계산할 수 있으며, 4-러시안 알고리즘을 이용해서도 계산할 수 있다. 4-러시안 알고리즘은 블록 크기를 t라 할 때, 전처리 단계에서 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t^2)$ 시간과 $O((3{\mid}{\Sigma}{\mid})^{2t}t)$ 공간이 필요하며, 계산 단계에서 O(mn/t) 시간과 O(mn) 공간을 이용하여 편집거리를 계산하는 알고리즘이다. 본 논문에서는 4-러시안 알고리즘의 계산 단계를 병렬화하고 실험을 통해 CPU 기반의 순차적 알고리즘과 CUDA로 구현한 GPU 기반의 병렬 알고리즘의 수행시간을 비교한다. 본 논문에서 제시하는 4-러시안 알고리즘의 계산단계는 m/t개의 쓰레드를 사용하여 O(m+n) 시간에 편집거리를 계산한다. GPU 기반의 알고리즘이 CPU 기반의 알고리즘 보다 t = 1일 때 약 10배 빠르고, t = 2일 때 약 3배 빠른 결과를 보였다.
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.
본 논문에서는 예비 초등교사 13명과 현직 초등교사 9명을 대상으로 앱인벤터를 활용한 인공지능 교육을 실시하고 만족도 조사를 통해서 학생들의 배경 변인과의 관련성이 있는지, 그리고 두 그룹의 학생들 사이에 만족도의 차이가 있는지 분석하였다. 연구 결과, 현직 교사는 교육에 대한 흥미도, 난이도, 참여도를 묻는 문항에서 예비 교사보다 모두 만족도가 높았다. 또한, 교육이 인공지능의 학습 동기 부여에 도움을 주었는지, 향후 초등학교 수업에 적용해 볼 의향이 있는지를 조사하는 문항에서도 예비 교사보다 긍정적으로 나타났다. 예비교사는 대체적으로 현직 교사에 비해서는 부정적인 측면이 있으나 교육이 인공지능의 이해도 향상에 도움이 되었는지, 추가 교육에 참가할 의향이 있는지를 조사하는 문항에서는 현직 교사보다 긍정적으로 나타났다. 두 그룹 학생의 만족도에 의미 있는 차이가 있는지 Mann-Whitney Test로 분석한 결과 통계적인 유의미성은 없었다. 이는, 사전 조사 결과를 기반으로 유추하였을 때 두 그룹의 대다수 학생들이 이미 블록형 또는 텍스트형 프로그래밍 경험이 있었으므로 앱인벤터에 대한 특별한 거부감이나 어려움없이 교육을 따라올 수 있었고 이에 만족도가 두 그룹 사이에 유사한 수치로 높게 나타난 것으로 분석된다. 본 연구의 결과는 향후 예비 및 현직 초등교사의 인공지능 교육을 위한 프로그램 개발 및 운영의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
고성능 양자 컴퓨터의 개발이 기대됨에 따라 잠재적인 양자 컴퓨터의 공격으로부터 안전한 양자 후 보안 시스템 구축을 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 대표적인 양자 알고리즘 중 하나인 Grover 알고리즘이 대칭키 암호의 키 검색에 사용될 경우, 암호의 보안 강도가 제곱근으로 감소되는 안전성의 문제가 발생할 수 있다. NIST는 암호 알고리즘의 공격에 필요로 하는 Grover 알고리즘의 비용을 기준으로 추정한 양자 후 보안 강도를 대칭키 암호에 대한 양자 후 보안 요구사항으로 제시하고 있다. 대칭키 암호의 공격에 대한 Grover 알고리즘의 추정 비용은 해당하는 암호화 알고리즘의 양자 회로 복잡도에 의해 결정된다. 본 논문에서는 NIST의 경량암호 공모전 최종 후보에 오른 SPARKLE의 AEAD군인 SCHWAEMM 알고리즘의 양자 회로를 효율적으로 구현하고, Grover 알고리즘을 적용하기 위한 양자 비용에 대해 분석한다. 이때, 암호화 순열 과정 중에 사용되는 덧셈기와 관련하여 CDKM ripple-carry 덧셈기와 Unbounded Fan-Out 덧셈기에 따른 비용을 같이 비교한다. 마지막으로, 분석한 비용과 NIST의 양자 후 보안 요구사항을 기반으로 경량암호 SPARKLE SCHWAEMM 알고리즘에 대한 양자 후 보안 강도를 평가한다. 양자 회로 구현 및 비용 분석에는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ가 사용되었다.
빅데이터 시대를 맞아 다양한 도메인에서 수없이 많은 데이터들이 생산되면서 데이터 사이언스가 대중화 되었고, 데이터의 힘이 곧 경쟁력인 시대가 되었다. 특히 전 세계 데이터의 80% 이상을 차지하는 비정형 데이터에 대한 관심이 부각되고 있다. 소셜 미디어의 발전과 더불어 비정형 데이터의 대부분은 텍스트 데이터의 형태로 발생하고 있으며, 마케팅, 금융, 유통 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 하지만 이러한 소셜 미디어를 활용한 텍스트 마이닝은 수치형 데이터를 활용한 데이터 마이닝 분야에 비해 접근이 어렵고 복잡해 기대에 비해 그 활용도가 높지 못한 실정이다. 이에 본 연구는 프로그래밍 언어나 고사양 하드웨어나 솔루션에 의존하지 않고, 쉽고 간편한 소셜 미디어 텍스트 마이닝을 위한 통합 애플리케이션으로 Korean Natural Language Application(KoALA)을 개발하고자 한다. KoALA는 소셜 미디어 텍스트 마이닝에 특화된 애플리케이션으로, 한글, 영문을 가리지 않고 분석 가능한 통합 애플리케이션이다. 데이터 수집에서 전처리, 분석, 그리고 시각화에 이르는 전 과정을 처리해준다. 본 논문에서는 디자인 사이언스(design science) 방법론을 활용해 KoALA 애플리케이션을 디자인, 구현, 적용하는 과정에 대해서 다룬다. 마지막으로 블록체인 비즈니스 관련 사례를 들어 KoALA의 실제 활용방안에 대해서 다룬다. 본 논문을 통해 소셜 미디어 텍스트 마이닝의 대중화와 다양한 도메인에서 텍스트 마이닝의 실무적, 학술적 활용을 기대해 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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