본 연구는 IoT 기술을 이용한 의료기기에서 송수신되는 대량의 이진데이터의 디지털 변조 과정시 독특한 압축 알고리즘을 적용하여 보다 빠른 시간내에 데이터를 송수신하기 위한 연구이다. 이를 위해 이진데이터 스트리밍을 간단한 규칙에 따라 바이너리 클러스터라는 단위로 구분한 뒤, 각 바이너리 클러스터에 대해 1차 압축바이너리 클러스터를 생성하고 유형별로 추가적인 압축 연산을 통해 1 내지 2비트를 압축한 2차 압축 바이너리 클러스터를 생성한 뒤, 각각의 2차 압축 바이너리 클러스터를 맨체스터 라인코딩 방식으로 전송하였다. 특히 본 연구에서는 각각의 2차 압축바이너리 클러스터들의 구분을 위한 정보로서 휴지 전위를 2차 압축 바이너리 클러스터를 코딩한 맨체스터 코드 사이에 삽입 전송하는 방법을 제안하였다. 이를 통해, 2비트 압축된 바이너리 클러스터의 경우 휴지 전위를 위한 1 전송 단위 시간의 소요를 고려하더라도 추가적으로 1 전송 단위 시간의 시간적 이득을 얻게 됨으로써 전송 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대되었다. 휴지 전위는 1개 전송 단위로서만 독립적으로 각각 분리된 압축바이너리 클러스터들의 연결에 사용하므로, 2개 전송단위 시간 이상의 연속된 휴지 전위는 존재하지 않게 되고, 맨체스터 코딩의 기본 규칙을 준수하므로 직류 성분도 존재하지 않게 된다. 특히 이미 정보이론 알고리즘을 이용한 압축된 이진 데이터에 대해서도 본 연구에서 제안한 압축전송 과정을 이용할 경우 전송 속도를 추가적으로 약 12.6% 향상 시킬 수 있음이 예측되었다.
본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.
최근 들어 소프트웨어 경쟁력을 확보하기 위한 기술이 스마트폰과 IoT 기술이 맞물려 새로운 사업으로 확장되고 있어 소프트웨어 기술에 대한 중요성은 더욱 부각 되고 있다. 따라서 글로벌 소프트웨어 산업의 주도권 확보와 융합형 소프트웨어 인재 양성을 위해 우수한 소프트웨어 개발 인력의 필요성은 점점 더 증가하고 있다. 본 논문에서는 융합형 소프트웨어 산업 인력 확대를 위해 소프트웨어를 필수 교과로 운영한 사례를 기반으로 소프트웨어에 대한 기본 인식과 소프트웨어 개발의 필요성 그리고 소프트웨어 개발을 위한 코딩 능력 향상에 대하여 분석한다. 분석 결과, 코딩 능력 향상을 위한 실습방법 중 학습자 중심에서 진행된 기술적 내용은 소프트웨어에 대한 인식과 개발의 필요성 측면에서 긍정적인 효과를 나타내고 있으며 코딩 능력 향상에 중요한 요소가 되는 것으로 분석되었다. 본 논문에 나타난 연구 결과에서 프로그램 개발의 필요성과 능동적인 참여는 실무 능력 향상을 위해 매우 중요한 부분이라는 것을 나타내고 있으며, 이러한 결과는 소프트웨어 개발 능력 향상을 위한 방법론 측면에서 의미 있는 결과를 제시하고 있음을 알 수 있다.
최근 ICT 및 IoT 제품의 활용 분야가 다양화 되면서 오픈소스 소프트웨어의 활용 분야가 컴퓨터, 스마트폰, IoT 디바이스 등 다양한 기기와 환경에서 활용되고 있다. 이처럼 오픈소스 소프트웨어의 활용분야가 다양해짐에 따라 오픈소스의 보안 취약점을 악용하는 불법적인 사례가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 시큐어 코딩을 위한 도구나 프로그램이 출시되고 활용되고 있지만 여전히 많은 취약점들이 발생하고 있다. 본 논문에서는 안전한 오픈 소스 소프트웨어 개발을 위해 오픈 소스의 취약점 분석 결과에 의한 이력과 패턴을 지속적으로 학습하여 신규 취약점 분석에 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 본 연구를통해 취약점 이력 및 패턴 학습기반의 취약점 분석 시스템을 설계하였으며, 프로토타입으로 구현하여 실험을 통해 시스템의 성능을 평가하였다. 5개의 취약점 항목에 대해 평균 취약점 검출 시간은 최대 약 1.61sec가 단축되었으며, 평균 검출 정확도는 약 44%point가 향상된 것을 평가결과에서 확인할 수 있었다. 본 논문의 내용 및 결과는 소프트웨어 취약점 연구 분야에 대한 발전과 소프트웨어 개발자들의 취약점 분석을 통한 시큐어 코딩에 도움이 될 것을 기대한다.
IoT 산업이 발전하면서 기존 토이와 IoT 기술을 결합한 스마트토이가 각광 받고 있다. 스마트토이는 수동적인 방식의 기존토이와는 다르게 토이 간 인터렉션이 가능하며 전자 센서들을 사용하여 토이를 사용하는 어린아이들에 코딩을 활용한 콘텐츠를 제공가능하다. 기존 스마트토이는 처음에는 호기심을 자극하지만, 익숙해지면 흥미가 떨어지는 현상을 보인다. 이에 본 논문에서는 기존 스마트토이가 갖는 재미요소 증가와 다양한 콘텐츠의 개발을 위해서 스마트 토이에 Artificial Intelligence(AI) 기능을 접목한 AI 카메라블록을 사용하여 새로운 콘텐츠를 개발하였다.
S/W, Coding 3d Print, Aduino, IoT 등은 4차 산업혁명 시대에 주요 산업 분야에서 공통으로 쓰이는 핵심 기술이다. 2018년도부터 코딩 교육 의무화가 되었으며, 4차 산업혁명 시대에 필요한 인재상인 창의 융합형 인재를 육성할 수 있는 교육이 더욱 필요한 때이다. 본 논문에서는 별자리 12궁에 대한 과학적 지식을 탐구하며 Coding, 3D Print, Aduino에 관한 지식을 교육하기 위한 시스템을 만들어 보았다. 메이커 교육을 융합한 창의 융합형 교구인 별 빛 교구와 별자리 무드 등을 제작하였으며, 이 2가지의 교구의 구성 및 교육 내용에 대해 기술하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
근래에 전 세계적으로 비전공자나 중등학생들에게도 코딩 교육이 폭넓게 이루어지고 있으며 파이썬(python)은 비전문가의 교육용으로도 널리 채택되고 있다. 그리고 아두이노(arduino)는 피지컬 컴퓨팅(physical computing)과 사물인터넷 용도로 사용되는 대중적인 하드웨어이지만 $C{^+^+}$ 언어로 제어되므로 비전문가가 초기에 진입하기에 어려움이 있다. 본 논문은 파이썬 언어와 I2C 통신으로 마스터(master) 기기에서 다수의 아두이노 기기들을 동시에 제어할 수 있는 무오류 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 구현된 프로토콜을 이용하면 다수의 아두이노를 파이썬으로 오류없이 제어할 수 있으므로 아두이노를 제어하는데 파이썬 프로그램의 장점을 활용할 수 있다.
대학들이 기업체가 요구하는 문제해결 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위하여 관련 전공 및 교과목을 개설하고 있다. 빠른 기술발전이 융복합인 인재를 요구되는 시대가 도래 한 것이다. 본 연구에서는 여자대학생들의 4차 산업혁명과 지능정보화 기술 인식 변화를 파악하고 대처하기 위해 3년간(2017년~2019년) 설문조사 결과를 분석하였다. 첫째, 4차 산업혁명에 대한 관심도는 2017년 59%에서 2019년에는 80%로 증가. 둘째, 기술 전략의 우선순위로 사물인터넷(IoT)과 정보통신, 인공지능, 교육연구 시스템 혁신. 셋째, 핵심 키워드는 인공지능(A.I), ROBOT, JOB, 넷째, 과학기술분야의 기회와 일자리 증가에 대한 예측으로는 50%. 다섯째, 대학 역할의 중요성은 50%, 기업의 역할은 80%로 기업의 역할이 더 높다. 여섯째, 과학기술에 필요한 정보로는 교육훈련정보, 미래사회변화, 유망미래정보, 일곱째, 가장 필요한 교육으로는 창의력교육, 코딩교육, 융합교육, 공학 순이었다. 4차 산업혁명 시대는 다방면에 걸쳐 SW 인력 기반을 확충하는 것이 필수적이다. 초융합을 위한 연결성을 제공해야 하는 대학교육은 융합과 연계교육, 창의적인 사고, 자기 주도적 문제해결 등 산업 수요에 최적화된 커리큘럼을 제공해야 한다.
첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
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[게시일 2004년 10월 1일]
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