최근 2015개정 교육과정의 적용으로 소프트웨어 교육이 학교 현장에서 이루어지고 있다. 소프트웨어 교육의 목적은 컴퓨팅 사고력 신장에 있으며, 이를 위해 언플러그드 활동, 교육용 프로그래밍언어, 피지컬 컴퓨팅 등의 방법을 활용하고 있다. 이 중 언플러그드 활동과 관련된 국내 73편, 해외 85편의 연구물들을 시맨틱 네트워크 분석 기법을 활용하여 비교 분석하였다. 주제어 분석 결과 해외에서는 1998년부터, 국내에서는 2006년부터 연구가 시작되었으나, 4차 산업 혁명의 이슈와 맞물려 전 세계적으로 컴퓨팅 사고력이 미래 사회를 위한 핵심역량으로 인식되면서 국내외 모두 2016년 이후 연구가 급증하고 있음을 알 수 있었다. 국내 연구에서 소프트웨어 교육에서 활용되는 '언플러그드 활동', '로봇 활용', '교육용 프로그래밍 언어' 등의 수단적 요소에 관한 주제어가 많이 나타난 것으로 분석되었다. 언플러그드 활동이 컴퓨팅 사고력을 함양시키기 위한 방법으로 활용되어야할 것이며 이를 위해 컴퓨터 과학의 목적인 '컴퓨팅 사고력' 에 대한 고찰을 바탕으로 연구가 진행될 필요가 있다.
최근 문화콘텐츠와 IT기술을 접목시킨 문화기술(CT: Culture Technology)이 신 성장 동력으로 각광받고 있는 가운데 문화유산을 보존, 계승, 활용하는 과정에 IT기술을 적극 이용하고 있다. 이를 위해 IT기술과 문화유산이 융합된 새로운 영역이 주목 받고 있는데 특히, 가상현실은 4차 산업혁명 시대의 IT융합의 대표적인 분야이다. 문화유산을 보존하고 알리기 위해 가상현실기술을 활용하는 연구가 일부 진행되고 있지만, 주로 유형문화재에 국한되어 있다. 본 연구에서는 무형문화재에 가상현실기술을 적용한 무형문화재 콘텐츠를 개발하기 위한 방법론을 제안한다. 이를 위해 무형문화재의 각 유형의 특성에 맞는 기술을 적용시키기 위한 무형문화재의 유형을 분류 한다. 분류된 무형문화재에 가상현실, 증강현실, $360^{\circ}VR$동영상기술을 적용한다.
산업의 발달로 인한 생활습관과 신체활동 부족 등으로 한국인의 비만인구가 급증하고 있다. 전산화단층영상을 이용한 기존의 지방량 계산 프로그램에서 반자동방식의 프로그램이 사용되고 있다. 관련 문제를 해결하기 위한 방법들이 제시되고 있으나 본 연구에서는 모폴로지 연산을 이용한 알고리즘을 제시하고 절차가 간단하고 비교적 계산량이 적은 새로운 방법으로 문제를 해결하고자 한다. 모폴로지 연산을 통해 침식과 팽창을 반복한 결과 영상으로부터 문제점이 해결된 것을 알 수 있어 결과로부터 각 조직 간의 경계를 더욱 정교하게 얻을 수 있었다. LoG (Laplace of Gaussian) 함수를 이용해서 각 조직간 경계 부분을 분할하였다. 각 경계는 명확하게 구분이 되었으며, 피하지방을 계산하기 위해 충분한 정보를 제공하였다. 개발된 분할결과를 사용하여 향후 자동 지방량 계산을 할 수 있다. 정확한 분할 도구를 제공함으로써 의사에게 편리함을 주고 재검사로 인한 피폭과 검사비용을 줄이는데 도움이 될 것으로 판단한다.
다양한 산업군에서 복합재료를 적용한 제품개발을 진행하고 있는 상황이며, 재활용이 가능한 장점으로 인해 열가소성 복합재료에 대한 개발이 활발하다. 장섬유 강화 열가소성 플라스틱(Long fiber thermoplastic, LFT)의 형태도 있지만, 연속섬유를 이용한 열가소성 복합재료(Continuous fiber thermoplastic, CFT)에 대한 활용도 증가하고 있다. 본 연구에서는 CFT를 제작할 때 사용되는 강화섬유의 제직 패턴에 따른 영향으로 CFT의 인장, 굴곡, 충격 강도의 변화를 확인하고자 하였다. 복합재료의 물성이 강화섬유의 제직 패턴에 의해 달라지는 원인을 기계적인 물성으로도 평가하였고, CT 촬영기법을 이용하여 내부 기공발생과 섬유 제직패턴과의 상관관계를 분석하였다. CFT의 경우 열가소성 필름이 섬유 로빙 내로 함침되는 수준이 낮기 때문에, 공극의 발생률이 높은 문제가 있다. 섬유 로빙과 로빙사이의 계면이 $100{\mu}m$ 수준으로 조밀하게 형성될 수 있는 평직 섬유 패턴이 CFT의 성형성 및 기계적 물성을 안정화시키는 강화섬유의 조직임을 검증하였다.
폴리우레탄폼(PUF)은 연질, 반경질, 경질 형태로 제작이 가능하여 산업적으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그 중에서도 경질 폴리우레탄폼은 우수한 기계적 특성과 낮은 열전도도를 가지고 있어, 건축물의 단열재와 천연가스 운수송 분야에서 보냉재로 사용되고 있다. 해당 분야에서는 기계적 강도는 높이고 열전도도는 낮추고자 하는 기술적 수요가 꾸준히 요구되고 있다. 본 연구에서는 경질 폴리우레탄폼을 제작하고, 교반기의 임펠러 형태(Propeller, Dispersed turbine)에 따른 폼의 미세구조와 물성 변화를 연구하였다. FE-SEM 이미지 및 Micro-CT 분석을 통해 Dispersed turbine으로 제조한 폼의 평균 기공 크기가 Propeller로 제조한 기공보다 21.5% 작은 것을 확인하였다. 압축 강도는 작은 기공을 가진 폼에서 15.4% 향상되었고, 열전도도는 3.1% 감소하였다. 이러한 결과는 PUF 복합재 제조에 활용될 수 있다.
디지털 엑스레이 디텍터 영상 취득에 있어 동적 범위를 최대화하고 영상지연을 최소화하기 위해서는 엑스레이 영상센서의 픽셀내 포토다이오드에 존재하는 잔류 정전기생용량을 빠르고 완전하기 제거하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구사항은 특히 고속 프레임과 낮은 영상지연이 필요한 산업용 2D/3D 자동화 엑스레이 검사와 의료용 CT 엑스레이 디텍터에 특별히 요구된다. 본 연구는 리셋 박막트랜지스터, 리드아웃 박막트랜지스터 그리고 포토다이오드로 픽셀이 구성된 듀오픽스TM 엑스레이 영상센서를 처음으로 제안한다. 듀오픽스TM 엑스레이 영상센서의 구동을 검증하기 위해 105 ㎛의 픽셀 사이즈, 347 mm × 430 mm의 영상영역 그리고 3300 × 4096의 픽셀 (13.5M pixels)을 갖는 듀오픽스TM 엑스레이 영상센서를 설계, 제작하여 모듈테스터와 영상취득 프로그램을 통해 영상을 취득하였다.
다가올 미래 사회와 4차 산업혁명 시대에는 창의성(Creation)과 융합(Convergence)을 기반으로 다양한 분야에서의 문제해결력이 요구되며, 컴퓨팅 사고력(CT, Computational Thinking)은 문제 해결을 위한 필수 사고로 인식되고 있다. 이러한 시대적 흐름에 발맞춰, 성균SW교육원(SSEN)에서는 다른 전공을 가진 학생에게도 컴퓨팅 사고력 중심의 SW기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 성균SW교육원에서 시행하는 비전공자를 위한 컴퓨팅사고력 중심의 SW기초교육 체계에 대해 소개하고, 비전공자 SW교육에 대해 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.
산업이 발달함에 따라 전기는 우리 일상생활에 있어 없어서는 안 될 중요한 요소이나, 전기는 시각적인 흐름을 볼 수가 없어 전기설비나 전기용품 사용중에 발생할 수 전기사고에 대해서 사전에 사고를 감지하고 예측하기 어려워 사고 위험성에 대하여 무방비 상태가 되나, 전력 사용량, 전기 위험도 분석 등에 대한 기술은 그에 미치지 못하고 있다. 이에 전기 사용 상태에 대한 분석이 가능하기 위해서는 분전반내부에 분석 회로장착이 필요하며, 전류 분석을 위해서는 전류센서(CT)가 구성되어 져야 하고, 이 전류신호는 data cable을 통하여 분석보드로 전송 되어져야 한다. 이는 수배전반 내부에 전력 케이블과의 접촉 문제, 결선 의 어려움 등이 있어 이를 해결 하고자 통신기능을 갖는 센서 내장형 차단기를 개발하고자 한다.
21세기에 들어서면서 컴퓨터와 인터넷의 급격한 발달은 인류의 정치 경제 사회 문화의 모든 트랜드를 바꿔 놓고 있다고 해도 과언이 아니다. 그 결과 아날로그와 오프라인의 시대에서 이제는 디지털과 온라인의 시대로 우리의 생활 중심이 옮겨가고 있다. 자원이 부족한 우리나라는 정보화측면에서는 선진국으로 평가받고 있으며, 이를 토대로 CT(Cultural Technology)를 국가전략분야로 육성해나가고 있는 등 세계화시대 및 문화산업시대의 도래와 함께 부가가치의 창출을 극대화할 수 있는 분야로 주목하고 있다. 그러나 디지털 강국인 우리나라에서는 정보화촉진기본법 등의 제정을 통하여 자료의 디지털 화에만 엄청난 예산을 쏟아 붓고 있다. 하지만 이제는 그보다 더 중요한 정보의 활용 즉, 활성화 측면에 관심을 가져야 할 때이다. 활성화되지 못한 디지털 자료는 땅속에 묻혀있는 오래된 유물과도 같다. 본 연구에서는 디지털 전통문화 콘텐츠 중에서도 특히 디지털화가 가장 용이하며, 활성화의 가능성이 가장 높은 디지털 전통음악 콘텐츠의 활성화를 위한 문제점과 이를 해결하기 위한 방안을 모색하였다.
골다공증은 전 세계적으로 주요한 건강 문제임에도 불구하고, 골절 발생 전까지 쉽게 발견되지 않는 단점을 가지고 있습니다. 본 연구에서는 골다공증 조기 발견 능력 향상을 위해, 복부 컴퓨터 단층 촬영(Computed Tomography, CT) 영상을 활용하여 정상-골감소증-골다공증으로 구분되는 골다공증 단계를 체계적으로 분류할 수 있는 딥러닝(Deep learning, DL) 시스템을 개발하였습니다. 총 3,012개의 조영제 향상 복부 CT 영상과 개별 환자의 이중 에너지 X선 흡수 계측법(Dual-Energy X-ray Absorptiometry, DXA)으로 얻은 T-점수를 활용하여 딥러닝 모델 개발을 수행하였습니다. 모든 딥러닝 모델은 비정형 이미지 데이터, 정형 인구 통계 정보 및 비정형 영상 데이터와 정형 데이터를 동시에 활용하는 다중 모달 방법에 각각 모델 구현을 실현하였으며, 모든 환자들은 T-점수를 통해 정상, 골감소증 및 골다공증 그룹으로 분류되었습니다. 가장 높은 정확도를 갖는 모델 우수성은 비정형-정형 결합 데이터 모델이 가장 우수하였으며, 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적이 0.94와 정확도가 0.80를 제시하였습니다. 구현된 딥러닝 모델은 그라디언트 가중치 클래스 활성화 매핑(Gradient-weighted Class Activation Mapping, Grad-CAM)을 통해 해석되어 이미지 내에서 임상적으로 관련된 특징을 강조했고, 대퇴 경부가 골다공증을 통해 골절 발생이 높은 위험 부위임을 밝혔습니다. 이 연구는 DL이 임상 데이터에서 골다공증 단계를 정확하게 식별할 수 있음을 보여주며, 조기에 골다공증을 탐지하고 적절한 치료로 골절 위험을 줄일 수 있는 복부 컴퓨터 단층 촬영 영상의 잠재력을 제시할 수 있습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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