본 연구는 부산 시내에 소재하고 있는 대학 방사선(학)과에 재학중인 학생들을 대상으로 온라인 수업에 대한 만족도를 알아보기 위해 설문조사를 실시하고 분석하였다. 그 결과 온라인 수업에 대한 만족도는 학제에서는 4년제 대학 재학생의 만족도가 점수가 높게 나타났고 학습 참여 만족도를 제외하고 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<0.001, p<0.05). 학년별 수업 만족도는 4학년의 점수가 높게 나타났고, 학습 참여 만족도를 제외하고 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<0.001, p<0.01, p<0.05). 강의 과목수에 따른 만족도 조사에서는 4~7개의 강의를 수강한 학생들의 점수가 학습 참여 만족도를 제외하고 높게 나타났으며 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다(p<0.01, p<0.05). 교수자와의 소통 방법에서는 이메일을 사용한 학생들의 점수가 높게 나타났으며 강의 만족도에서는 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다(p<0.05). 온라인 수업에 대한 하위변수들 간 상관관계 분석에서는 전 영역에서 통계적으로 유의미한 상관관계가 성립되었다. 학생들이 선호하는 수업방식은 녹화수업과 유튜브 등 외부콘텐츠를 이용한 수업이 많았고, 온라인 수업의 장점을 묻는 질문에는 반복적 수업과 시간과 장소에 구애받지 않는 것이 장점이라 답변한 학생이 많았다. 온라인 수업의 단점을 묻는 질문에는 집중력저하와 교수자와의 소통 부족이라고 답변한 학생이 많았다. 본 연구는 앞으로 늘어날 온라인 수업의 만족도를 향상시키기 위한 기초 자료를 제공하고자 시행하였다. 따라서 본 연구의 결과를 바탕으로 온라인 수업에 대한 학생들의 만족도가 향상될 수 있도록 양질의 온라인 수업이 더 많이 제작되기를 기대한다.
4차 산업혁명 시대에 맞는 창의 인성교육을 위해 고등학교 현장에서는 입시위주의 결과중심 평가에서 학습과 성장을 돕는 과정중심 성취평가로의 안착이 필요하다. 본 연구는 성취평가 분석프로그램(TELL)을 활용해 지필평가 문항분석과 대전지역 고등학교 교과군별 성취평가 기준안을 분석하여, 성취평가 중심의 영어수업 활성화를 모색해보는데 있다. 대전광역시 일반고 및 특목고(50개교) 성취평가제 운영현황을 분석을 위해 각 학교별 홈페이지 정보 공시된 영어 및 교과군별 수행평가 기준안을 모두 분석하였다. 핵심성취기준을 토대로 세계시민교육(GCED)내용을 주제로 재구성된 영어수업을 진행하였으며 영어교과활동과 연계한 진로의식, 성적향상도, 교수법 차이 등을 알아보기 위해 SPSS Win 20.0프로그램을 사용하여 t-test, ANOVA를 실시하였다. 또한, 지필평가는 고등학교 성적표 산출프로그램(TELL)을 활용해 학생 성취도를 구체적으로 분석하였으며 답지반응분포분석을 통해서 학생 개별 성취도 특성을 구체적으로 파악하여 개별학교의 특성에 맞도록 평가계획을 수립해 운영하는데 활용할 수 있도록 하였다.
4차산업혁명으로 인해 인공지능(AI), 빅데이터(Big Data), 클라우드(Cloud) 등 다양한 기술들의 혁신이 가속화되고 있고 데이터가 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 이러한 기술의 발전에 따라 국방과학기술분야에서도 기술 혁신을 창출하기 위한 다양한 노력들이 진행되고 있다. 국내에서도 정부는 2023년 3월에 첨단과학기술 강군 육성을 위한 5대 중점과 16개 과제로 구성된 「국방혁신 4.0 기본계획」을 발표했다. 이 계획에는 인사·군수 분야에서도 빅데이터를 구축하는 내용에 무기체계 운용성·가용성 향상과 국방비 절감을 위한 상태기반정비체계(CBM+) 구축에 관한 내용이 포함되어 있다. 상태기반정비(Condition Based Maintenance, CBM)는 무기체계의 신뢰도 확보와 가용성 증대를 목표로 하며 장비의 상태정보 변화를 분석하여 고장과 결함의 징후로 식별하여 정비를 수행하는 개념이고, CBM+는 기존 CBM의 개념에 잔존유효수명(Remaining Useful Life) 예측 기술이 더해진 개념이다[1]. 무기체계 상태기반정비체계 구축을 위해서는 무기체계의 상태정보 획득을 위해 센서를 설치하고 수집된 센서데이터가 필요하다. 본 논문에서는 다양한 무기체계에 설치된 센서에서 수집된 센서데이터를 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 센서데이터 메타데이터 스키마를 제안한다.
수소에너지 기술은 4차 산업 시대에서 주목받는 중요한 분야로 수소와 산소를 활용하여 전기 에너지를 생성하는 기술이다. 이 기술을 군사 차량에 적용할 경우, 온실가스 감소, 무소음, 저 진동 및 낮은 발열량의 효과로서 군사적으로 전략적 이점을 얻을 수 있어 다국에서 수소 군사 차량을 위한 연구 중이다. 우리나라 또한 미래 군사 차량에 수소를 적용하고 소형화 및 AI를 통한 스마트화 시키는 미래전을 대비한 전략인 Army Tiger4.0 계획을 수립하였다. 또한 국방부는 군용 수소충전소 설치에 따라 군 내 수소차 보급에도 탄력이 붙을 것으로 예상하여 환경부와의 협력으로 군용 수소충전소를 전국적으로 확충하기 위한 계획을 수립하였다. 하지만 수소는 화재와 폭발 위험물질로 안전한 충전소 구축과 효과적인 관리를 위한 체계적인 제도가 필요하다. 현재 군에서는 지정한 수소충전소 시설의 분류와 설치 조건을 군 시설 설계지침서를 통해 확인하였다. 그 결과, 충전소는 주유 시설로 분류되며 인접 건물과의 최소 안전거리를 2m 이상으로 이격시키는 것만 명시되어 있을 뿐 안전거리에 대한 그 외의 내용은 명시되지 않았다. 폭발의 규모가 큰 수소의 특성을 고려하여 과학적 기법을 통해 사고 피해 범위를 정량적으로 파악하고 피해 거리 밖으로 최소 안전거리를 제시하였다.
본 연구는 디지털 기업가정신과 디지털 혁신에 영향을 미치는 요인과 기술흡수역량의 조절효과를 검증하는 것이 목적이다. 연구목적을 달성하기 위해 디지털 기업가정신에 영향을 미치는 요인을 기술 특성(디지털 기술역량), 조직 특성(디지털 학습역량, 재무 준비성), 제도적 압력(강제적 압력, 모방적 압력, 규범적 압력)으로 설정하였다. 그리고 디지털 기업가정신과 디지털 혁신에 영향 관계에서 기술흡수역량의 조절효과를 검증하고자 한다. 디지털 기업가정신, 디지털 혁신, 제도적 압력, 기술흡수역량에 대한 이론적 배경을 바탕으로 연구모형과 연구가설을 설정하였다. 국내 104개 기업을 대상으로 Smart PLS 4.0을 이용하여 실증분석을 하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 기술역량, 디지털 학습역량, 재무 준비성, 제도적 압력은 디지털 기업가정신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 디지털 기업가정신은 디지털 혁신에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 디지털 기업가정신이 디지털 혁신에 영향을 미치는데 있어서 기술흡수역량이 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 4차 산업혁명과 디지털 전환 시대에 디지털 기업가 정신의 필요성을 강조하였고, 디지털 기업가정신을 통해 디지털 혁신을 달성하고자 하는 기업들에게 전략적 시사점을 제공할 것이다.
4차 산업혁명시대인 현대사회는 뷰티산업에 대한 뜨거운 관심 속에 새로운 기술 개발을 통한 화학 소재의 화장품 출시가 줄을 이으면서 화장품산업이 호황을 누리고 있지만 화학 화장품에 대한 안구 건조증, 피부 트러블, 소화 장애, 호르몬 교란 등 수 많은 부작용들이 노출되고 있는 실정이다. 이와 같이 인체에 유해(有害)한 기존 화학성분 화장품의 부작용을 보완할 수 있는 솔잎의 천연화장품 소재로서의 범용적(汎用的) 활용가치를 과학적으로 검증하고 바람직한 천연화장품의 롤 모델을 제시하고자 솔잎에 대한 DPPH 라디칼 소거 활성실험, ABTS assay, flavonoid 함량을 연구하였다. 실험 결과 $70^{\circ}C$와 $100^{\circ}C$ 솔잎 열수(熱水) 추출물은 DPPH radical과 ABTS radical 소거능 모두 농도 의존적인 증가가 나타났으며 $70^{\circ}C$와 $100^{\circ}C$의 솔잎 열수 추출물에서 각각 $32.0{\pm}2.5mg\;QE/ml$와 $116.8{\pm}5.5mg\;QE/ml$의 총 flavonoid가 검출되었다. 따라서 인체에 이로운 항산화물이 다량 검출된 솔잎 열수 추출물은 인체에 무해(無害)한 천연화장품의 소재로서 활용 가능성이 매우 높다고 사료한다.
4차 산업혁명의 도래로 데이터의 중요성이 커지는 상황에 따라, 해외 각국은 데이터 장기보존 기술 연구를 추진하고 있다. 반면 우리나라는 행정정보 데이터세트가 기록관리 영역으로 법제화됐으나, 구체적인 장기보존 방안이 부재한 상황이다. 이에 본 연구는 여러 선행연구에서 행정정보 데이터세트 보존포맷으로 제안된 SIARD(Software Independent Archiving of Relational Database)에 대한 기초, 교차 검증 시험을 수행했다. 먼저 기초 검증 시험은 SIARD 포맷이 보존할 수 있는 데이터세트의 데이터, 구조, 기능 등을 도출하는데 방점을 두었다. 두 번째 교차 검증 시험은 DBMS 종류에 구애받지 않는 SIARD의 상호호환성 검증에 목적을 두었다. 2차례 검증 시험 결과, SIARD 포맷으로 JSON, UROWID 데이터 타입, FK(Foreign Key), 함수 계열 요소를 보존할 수 없으며, SIARD 2.0 표준에 명시된 기능과 실제 SIARD Suite이 제공하는 기능에 차이가 있음을 확인하였다. 본 연구는 실증적 검증 시험을 진행했으며, SIARD Suite의 기능을 보완하는 개발 방안과 SIARD Suite을 국내 환경에 맞춰 효율적으로 개발할 수 있는 방향성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
최근 4차 산업혁명으로 촉발된 스마트공장에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 따라 제조업에서는 강건한 성능의 딥러닝 기술을 바탕으로 생산성 향상과 품질 향상을 위해 다양한 연구를 진행 중이다. 본 논문은 타이어 제조공정의 육안검사 단계에서 타이어 표면 결함을 검출하는 방법에 관한 연구로서 3D 카메라를 통해 취득한 깊이 이미지를 이용한 타이어 표면 결함 검출 방법을 소개한다. 본 연구에서 다루는 타이어 표면 깊이 이미지는 타이어 표면의 얕은 깊이로 인해 발생되는 낮은 깊이 대비와 데이터 취득 환경으로 인해 기준 깊이 값의 차이가 발생하는 문제가 있다. 그리고 제조업의 특성상 검출 성능과 함께 실시간으로 처리될 수 있는 성능을 지닌 알고리즘이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 타이어 표면 결함 검출 알고리즘이 복잡한 알고리즘 파이프라인으로 구성되지 않도록 상대적으로 단순한 방법들을 통해 깊이 이미지를 정규화하는 방법을 연구하였으며 검출 성능과 속도를 모두 만족할 수 있는 딥러닝 방법인 YOLO V3를 이용하여 일반적인 정규화 방법과 본 논문에서 제안하는 정규화 방법의 비교 실험을 진행하였다. 실험의 결과로 본 논문에서 제안한 정규화 방법으로 mAP 0.5 기준 약 7% 성능이 향상된 것을 확인하였으며 본 논문에서 제시한 방법이 효과적임을 보였다.
이 논문에서 우리는 제4차 산업혁명의 핵심기술의 하나인 LiDAR 센서를 기반으로 기존 검지 카메라의 검지율을 개선하여 입출차 차량에 대해 100% 검지가능한 시스템을 개발하였다. 현재 운영 중인 주차장은 98% 정도의 차량번호 인식율에만 의존하고 있으므로 입출차 카운트의 불일치, 부정확한 정보 제공 등으로 사전 예약불가, 실시간 주차정보 불일치 등 여러 가지 문제를 안고 있다. 주차현황정보는 정확도 100% 수준으로 관리되어야 하며 이를 위해 우리는 LIDAR를 이용하여 주차장의 입출차 검지 체계를 구축하였다. 주로 자율주행 자동차의 차량 및 사물검지를 위해 필수적으로 사용되고 있는 LIDAR 센서를 응용하여 주차시스템을 개발하는 경우, 검지된 센싱 정보로 차량 입출차 정보의 정확성과 입출차 카운트의 신뢰도를 개선할 수 있다. LIDAR의 분해능은 100%로 보장이 되었고 주차장의 입차(+), 출차(-) 차량의 합계가 0이 되도록 구현할 수 있었다. 우리는 3,000대의 실제 주차장 출입 차량으로 테스트해 본 결과 주차 차량 입출차 정확도를 100%로 결과를 도출하였다.
4차 산업혁명 기술은 국민들의 생활을 효율적인 방향으로 발전시키고 있다. 인터넷 상에서 제공되는 GIS는 국민이 원하는 목적지에 빠르게 도달할 수 있도록 교통안내, 시간안내 등의 서비스를 제공한다. 국토지리정보원과 지방자치단체들은 생활 SOC 접근성을 조사하여 최적지점 분석에 활용하기 위한 기초 자료를 제작하고 있으며, 본 연구는 최단거리 구성을 위하여 출발점에서 도착점까지의 접근성을 분석하였다. Dijkstra알고리즘을 활용하여 도로망도와 출발지점, 도착점을 통해 최단거리를 계산하고 이를 활용하여 최적의 접근성을 계산하였다. 연구 결과 다수의 도착점에 대한 분석을 수행한 경우 약 0.1% 이상의 오류가 나타났으며, 최적지점을 위한 위치 분석을 위하여 3번 이상의 분석이 필요하였다. 다대다(M × N) 계산을 처리할 경우 더 많은 시간이 소요되었으며, 본 분석을 위해 32G이상의 메모리 사양이 요구되었다. 범용적인 최적 접근성 분석 서비스의 제공은 기업의 창업 및 생활 시설의 위치 선정에 효과적으로 이용될 수 있으며, 국민 누구나 시설 및 주거지 선정 시 서비스를 활용할 수 있다. 본 연구를 기반으로 효율적이고 편한 푸시 서비스를 국민과 정부기관에 제공한다면 국가와 사회의 발전에 이바지 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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