오감 융합 정보 시대가 도래한다. 오감 융합은 감각 정보의 전이 기술 개발로 가능하다. 본 연구는 청각 정보의 촉각 정보 전이에 대한 연구이다. WMPlayer10SDK는 마이크로소프트사의 윈도우즈 미디어 플레이어(Windows Media Player, WMP)를 전용 소프트웨어 기반으로 하는 Plug-in 개발툴이다. WMPlayer10SDK 시스템은 WMP 내에서의 비디오와 오디오의 신호 정보를 추출하는 부분을 제공한다. 이를 이용하여 촉각 디스플레이(Tactile Display)장치인 Pos Tactor를 연동하여 음성 신호에서 진동 촉각을 제시하는 시스템을 개발하였다. 음성신호는 8bit, 16bit, 24bit, 32bit로 구분되며 각각의 주파수와 음폭의 Scale을 계산하여 그 수치를 시리얼 통신을 사용하여 통신포트(COM1)에 38400bps로 전달하여 구동하게 하였다. 이를 이용하여 음악을 촉감으로 느끼는 뮤직슈트(music suit)를 개발 하였다. 그러므로 뮤직슈트의 적용된 기술은 청각적 체험을 촉각적 체험을 할 수 있는 오감 융합 기술의 기초 기술로 제공 될 수 있다.
국내외의 여러 기관과 단체에서는 21세기 학습자가 갖추어야 할 핵심 역량의 하나로 ICT 능력을 선정하고 있다. 따라서 한국정보교육학회에서는 정보 교과의 내용 체계에 대한 개정안에 대하여 연구하였으며, 정보 교육 내용을 '컴퓨터 시스템', '소프트웨어 제작' 및 '융합 활동'의 세 영역으로 구분하는 내용세계를 제시하였다. 이에 따라 본 논문에서는 한국정보교육학회에서 제시한 정보교과 내용체계의 '융합활동' 영역 중 생산성 도구에 대한 초등학교 및 중학교의 성취 기준을 학년군별로 마련하였다. 그 결과, 초등학교 1-2학년군에서는 그리기 도구를, 3-4학년은 문서 작성 도구를, 5-6학년은 멀티미디어 도구를, 중학교 1-3학년군은 자료분석 도구를 각각 선정하였다. 그리고 이 성취 기준을 도달하기 위한 교수 학습 방법과 평가 방안을 학년군 별로 세분화하여 제시하였다. 이와 같이 본 연구에서 제시한 '생산성 도구'에 대한 성취기준, 교수 학습 방법, 평가 방법은 향후 초 중등학교 정보교과 교육과정을 개발하는데 기여할 것으로 기대된다.
스마트폰 시장이 성숙기에 들어서면서 새로운 성장동력으로 웨어러블 컴퓨터가 주목받고 있다. 웨어러블 컴퓨팅 시스템은 무선 네트워크 기술, 임베디드 기술, 센서 기술, 신소재 기술 등 다양한 기술의 복합적인 융합체이다. 이러한 특징들은 기존의 소프트웨어가 가지고 있는 품질특성 이외에 활용성, 이동성 등의 특성을 내포하고 있기 때문에 국제표준인 ISO/IEC 9126의 표준만으로 정확한 품질 평가를 하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 따라 기존의 ISO/IEC 9126과 웨어러블 컴퓨팅의 특징에 의해 도출된 품질특성을 추가해 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델을 제안하였다. 웨어러블 컴퓨터 품질평가모델의 개발을 위해 웨어러블 컴퓨터의 기능적 요구사항과 품질특성을 도출하여 메트릭과 품질 기준을 제안하였다. 본 연구에서는 시나리오에 제안된 모델을 적용하고 S사, L사, G사의 웨어러블 기기의 품질을 비교하여 품질평가모델의 실용성을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 평가모델은 웨어러블 컴퓨터의 품질평가를 위한 가이드라인으로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 원격 제어 홀로그램 기반 인터랙티브 사이니지 디자인에 대해 제안한다. 제안한 방식은 Raspberry Pi 하드웨어 플랫폼 및 Intel realsense r200 카메라를 사용하여 인터랙션이 가능한 홀로그램 사이니지 구조를 구성하였으며, 소프트웨어 파트는 원격 콘텐츠 관리를 위한 Screenly 솔루션과 콘텐츠 제어를 위한 Open CV 기반 솔루션을 기반으로 구성된다. 3D 게임 기술 Unity 5를 기반으로 한 3D 콘텐츠 렌더링 알고리즘을 사용하여 테스트를 진행하였으며, 홀로그램 피라미드 사이니지 구조를 사용한 모델 테스트를 통해 IoS 설계를 위한 3D 데이터 시각화 및 표출이 가능한 새로운 방식을 실험하였다. 본 논문에서는 해당 홀로그램 사이니지 모델에 대하여 기술하였다.
본 논문에서는 도플러 레이다와 음성 센서를 이용한 CNN 기반 HMI 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. 단일 센서 모니터링의 한계를 극복하기 위해 제안된 HMI 시스템은 두 센서의 데이터를 융합 처리하여 분류 성능을 개선했다. 제안된 시스템은 다양한 노이즈 환경에서 단일 레이다 및 음성 센서 기반 분류기에 비해 3.5% 및 12% 향상된 성능을 나타냈다. 또한, CNN의 복잡한 연산부를 가속하기 위해 설계된 하드웨어를 FPGA 디바이스 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 결과, 제안된 HMI 가속 플랫폼은 단일 소프트웨어 기반 구조에 비해 연산 시간을 95% 단축 가능한 것을 확인하였다.
웹방화벽이 정보유출방지 등의 웹 보안 기능을 효과적으로 제공하여 웹 애플리케이션 보안이라는 목표를 달성하기 위해서는 웹사이트 보안 강화와 안전한 서비스 제공이라는 목표를 달성할 수 있어야 한다. 따라서 관련된 표준을 근간으로 웹방화벽시스템의 보안성 평가를 체계적으로 수행할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 웹방화벽시스템의 기반 기술과 웹방화벽의 보안성 품질에 관한 요구사항을 분석하고 소프트웨어 제품평가에 관한 국제표준과 정보보안 관련 제품의 평가에 관련된 표준을 근간으로 보안성 품질을 평가하는 기준을 구축하였다. 본 연구를 통해 웹방화벽시스템의 보안성 품질수준을 확인하고 품질향상을 제고할 수 있는 기준의 확보를 기대할 수 있을 것으로 사료된다. 향후 연구과제로 지속적으로 변화하고 있는 국제표준에 따라 평가기준을 지속적으로 업그레이드할 필요가 있다.
최근 클라우드 컴퓨팅이라는 패러다임의 기술과 개념은 사실상 거대한 자원의 활용과 다양한 서비스를 시간과 장소의 구애 없이 효율적인 비용으로 제공된다는 장점으로 기업들의 도입이 점차 늘어가고 있다. 하지만, 보안, 호환성, 통제력 상실, 보안, 데이터보호, 성능과 업타임, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 벤더 종속에 대한 위험성, 기존 시스템과 호환성, 이식성에 대한 불안으로 국내에 클라우드 도입은 아직 미미한 상태이다. 특히 기존 시스템의 이전에 관심과 이슈는 높지만, 그에 따른 연구가 아직은 부족한 상황이다. 본 논문에서는 클라우드 도입사례와 클라우드 컴퓨팅 환경으로의 기존 시스템 이전에 관련한 방법론과 방안에 대해 연구하고 한계점을 도출하고 클라우드 컴퓨팅을 위한 기존 시스템의 현대화에 대해 방안을 제시하였다.
추천은 과다하게 제공되는 정보로부터 사용자 개인의 취향에 알맞은 정보만을 제공하는 서비스이다. 최근 이러한 서비스는 정보제공자와 인터넷 사용자들이 많은 관심을 가지고 있다. 또한, 서비스를 위해 가장 널리 사용되는 방법은 협력적 여과방법이다. 협력적 여과방법은 특정 사용자와 관련 있는 사용자들에 대한 목표 항목의 선호도를 이용하거나 목표 항목과 관련 있는 항목들에 대한 특정 사용자의 선호도를 이용하여 특정 사용자에게 목표 항목을 추천하는 방법이다. 본 논문에서는 신경망 기반 협력적 여과 방법을 제안한다. 제안한 방법은 신경망을 이용하여 사용자 흑은 항목들 간의 선호 상관관계를 학습시킴으로써 모델을 생성하고 생성된 모델을 사용하여 추천할 목표 항목의 선호도를 추정하는 방법이다. 특히, 본 논문에서는 희소성 문제를 해결하기 위해 다양한 정보를 융합하는 방법과 보다 성능을 향상시키기 위해 목표 항목과 관련 있는 항목들 또는 특정 사용자와 관련 있는 사용자들을 선택하는 것에 대해 제시한다. 마지막으로 EachMovie 데이타를 이용한 실험들을 통해 제안한 방법이 기존 방법들 보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있다.
진화 신경망은 기존의 경험적 지식 대신에 진화 알고리즘의 전역 탐색 능력을 사용해서 최적의 신경망을 찾는다. 하지만 실세계의 복잡한 문제는 하나의 신경망으로 해결하기 어려운 경우가 많기 때문에 최근에 하나 이상의 신경망을 결합한 다중 신경망에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 진화과정 중 상호보완 가능한 다양한 신경망을 얻기 위한 종분화 방식을 제안한다. 또한 적합도 공유를 통해 종분화된 진화 신경망의 결과를 효과적으로 결합하기 위해 추상 레벨, 순위 레벨, 측정치 레벨의 여러 결합 방법을 이용한 다중 신경망 시스템을 개발한다. UCI 데이터베이스의 벤치마크 문제 중 호주 신용카드 승인 데이터에 대하여 실험한 결과, 종분화를 사용해 탐색한 신경망을 결합한 경우는 더 높은 인식률을 보였으며 Borda 결합의 경우 0.105의 오류율을 보여 제안한 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
The objective of this study was to investigate a simulation technology for the AM field based on ANSYS Inc.. The introduction of metal 3D printing AM process, and the examining of the present status of AM process simulation software, and the AM process simulation processor were done in the previous study (part 1). This present study (part 2) examined the use of the AM process simulation processor, presented in Part 1, through direct execution of Topology Optimization, Ansys Workbench, Additive Print and Additive Science. Topology Optimization can optimize additive geometry to reduce mass while maintaining strength for AM products. This can reduce the amount of material required for additive and significantly reduce additive build time. Ansys Workbench and Additive Print simulate the build process in the AM process and optimize various process variables (printing parameters and supporter composition), which will enable the AM to predict the problems that may occur during the build process, and can also be used to predict and correct deformations in geometry. Additive Science can simulate the material to find the material characteristic before the AM process simulation or build-up. This can be done by combining specimen preparation, measurement, and simulation for material measurements to find the exact material characteristics. This study will enable the understanding of the general process of AM simulation more easily. Furthermore, it will be of great help to a reader who wants to experience and appreciate AM simulation for the first time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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