• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제29권1호
• /
• pp.35-49
• /
• 2015

3D 프린팅 기술은 21세기를 이끌 혁신적인 발명품으로 창의적 융합인재를 양성하는 융합인재교육(STEAM)에 필수적인 도구 중 하나이다. 본 연구에서는 대학에서의 수학적 모델링 강좌와 한국과학창의재단 R&E에서 수행한 STEAM 교육의 내용을 중심으로, 아름다운 자연속의 기하학적 도형을 3D 프린터로 직접 프린팅하는 전체 과정과 STEAM 관점에서 수행한 수학강좌의 결과물과 성과를 소개한다. 이렇게 예술을 수학으로 이해한 후 3D 프린팅이라는 공학 및 기술로 구현하는 과정은 STEAM 교육의 목표에 부합하는 하나의 예가 된다. 그리고 수학과 예술을 3D 프린팅으로 연결하는 접근을 통하여 21세기가 필요로 하는 융합인재를 양성할 수 있다는 가능성을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권7호
• /
• pp.319-326
• /
• 2016

어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제2권2호
• /
• pp.113-118
• /
• 2013

현재 개발된 GPU 가상화 기술은 모두 미세한 시분할 기법에 의한 스케줄링을 사용하기 때문에 어플리케이션 실행을 위한 오버헤드를 필요 이상으로 유발한다. 또한 이들은 가상 머신 모니터에 GPU 컴퓨팅 API를 포함하고 있어서, 가상 머신 모니터의 이식성이 약하다. 본 논문에서는 이질적 컴퓨팅 시스템에서 바이오 어플리케이션에 최적화된 GPU 가상화 기술을 제안하며, 공개 소스 Xen을 사용하여 개발하였다. 우리가 제안하는 방법은 가상 머신 간의 GPU 공유를 시분할에 의존하지 않는다. 대신에 하나의 가상 머신이 GPU를 할당 받으면 그 가상 머신이 어플리케이션을 종료할 때까지 GPU를 사용하도록 허용한다. 이렇게 하여 바이오 어플리케이션의 성능을 향상시키고 GPU의 활용률을 높인다. GPU 가상화의 이식성을 높이기 위해 하드웨어가 지원하는 IOMMU 가상화를 이용하여 GPU에 대한 직접 접근 통로를 제공한다. 미생물 유전체 분석 어플리케이션을 대상으로 성능을 분석한 결과, 본 연구에서 제안하는 직접 통로 방식에 의한 GPU 가상화는 Domain0를 통한 접근에 비해 오버헤드가 적었다. 또한 직접 접근 방식에 의한 가상 머신의 GPU 접근은, 비가상화된 머신과 거의 성능의 차이가 없었다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제38권2호
• /
• pp.211-218
• /
• 2014

기존의 전용 하드웨어 기반 PLC 구현 방식의 한계를 극복하는 방안으로 최근에 범용 하드웨어 상에서 표준화된 PLC 언어를 이용해 모션 제어 응용을 구현하는 소프트웨어 기반 PLC 시스템이 각광받고 있다. 또한 모션 제어 응용의 다양한 산업 분야 활용에 따라 증대된 시스템 복잡도에 대응하면서도 응용을 손쉽게 개발할 수 있는 통합개발환경의 필요성도 날로 커지고 있다. 한편 기존의 저속 필드 버스를 대신하는 분산 제어 네트워크 기술로 저비용으로 대용량, 고속 통신 지원이 가능한 산업용 Ethernet 기술이 주목받고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스 소프트웨어 형태의 PLC 통합개발환경인 Beremiz를 확장하여 주요 산업용 Ethernet 기술 중 하나인 EtherCAT 기반의 실시간 다축 동기 모션 제어 응용 개발 및 관리 기능을 설계, 구현하였다. 또한 상용 EtherCAT 모터 드라이브와 평가 보드와의 연동을 통하여 EtherCAT 시스템 관리 기능의 동작과 다축 제어의 실시간성 보장 여부를 검증하였다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.103-113
• /
• 2019

차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제20권9호
• /
• pp.504-509
• /
• 2019

최근 무선 통신 기술과 소형 디바이스의 성능이 기하급수적으로 발전하였다. 이런 기술과 환경 변화에 따라 다양한 종류의 IoT 디바이스를 활용한 서비스가 증가하고 있다. IoT 서비스의 증가로 오프라인 환경에서 사용되던 소형 센서, CCTV 등의 디바이스가 인터넷에 연결되고 있으나, 많은 수의 IoT 디바이스는 보안 기능이 없고 취약한 오픈소스, SW를 그대로 사용하고 있다. 또한, 전통적으로 사용되던 스위치, Gateway 등의 네트워크 장비도 사용자의 주기적인 업데이트가 이루어지지 않아 수많은 취약점을 내포한 채 운영된다. 최근에는 IoT 디바이스의 간단한 취약점을 대상으로 대량의 봇넷(botnet)을 형성하여 DDoS 공격 등에 악용하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 Internet-Wide Scan 기술을 활용하여 인터넷에 연결된 대량의 디바이스를 빠르게 식별하고, 내포된 취약점 정보를 분석 및 관리하는 시스템을 제안한다. 또한, 실제 수집한 배너 정보를 통해 제안 기술의 취약점 분석률을 검증하였다. 향후 제안 시스템이 사이버 공격을 예방할 수 있는 기술로 활용 될 수 있게 자동화 및 고도화를 진행 할 계획이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.512-520
• /
• 2019

음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.

• 기록학연구
• /
• 제42호
• /
• pp.245-285
• /
• 2014

이 연구는 참여형 노동 아카이브 개발 모형을 부산 영도 지역의 주요 산업인 조선 산업을 대상으로 한 디지털 노동 아카이브 구축에 적용하고자 하였으며, 참여형 기능을 갖춘 디지털 아카이브 구축 가능성을 모색하고자 하였다. 기록 수집에서부터 아카이브 구축까지 기본적인 로컬리티 기록화 방법론을 적용하면서도 특정 공간과 공간에서의 산업 경험을 공유한 주체들의 참여를 수용할 수 있는 아카이브 구축을 실험하고자 하였다. 아카이브 구축 실험에 사용한 도구는 오메카(omeka)이며, 개방형 소프트웨어이면서도 참여 기능을 다양하게 지원할 뿐 아니라 디지털 공간에서 기록을 다각적으로 연계한 콘텐츠 구축이 가능하다는 강점을 지니고 있어 실험에 적용하였다. 참여형 노동 아카이브 개발 모형이 제시하는 절차에 따라, 선정된 대상을 중심으로 예비 조사를 거쳐 참여 주체와 맥락 및 기록을 조사하고 수집하였으며, 수집된 기록은 소장처와 출처를 중심으로 집합을 구성한 후 기술하였다. 다음으로 아카이브에 축적된 기록 및 기술정보를 연계 활용하여 사건, 인물, 사업장별 콘텐츠를 구성하였다. 후속연구로 진행될 참여 실험을 위해 오메카 추가 기능 중 참여를 지원하는 기능을 추가 설치하고 그 기능사용을 실험해보았다. 마지막으로 구축 실험의 의미와 한계를 밝혔다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제10권2호
• /
• pp.45-56
• /
• 2021

군집주행은 여러 대의 자율 주행 차량이 통신을 사용하여 서로 정보를 교환하며 하나의 군집을 이루어 주행하는 것이다. 이러한 군집주행 기술은 더 좁은 차량 간 간격을 유지하며 주행함으로써 도로의 통행량 증대, 에너지 소비 및 오염물질 배출 감소 등의 다양한 장점을 가진다. 그러나 군집주행의 좁은 차량 간 간격은 긴급한 사고 발생 시 대처를 더 어렵게 만들며, 이에 따라 필수적으로 확보되어야 할 군집주행의 안전성을 보장하는데 어려움을 주고 있다. 특히 주행 중 나타날 수 있는 가변성은 군집주행의 안전에 악영향을 미칠 수 있다. 이러한 가변성은 발생 예측이 어렵고, 재현이 어려운 특성으로 인해 가변성으로부터 발생하는 위험 요소를 방지하는 안전대책 마련에 어려움이 있다. 본 논문에서는 군집주행 중에 생겨날 수 있는 가변성에 따른 위험을 회피하기 위한 시뮬레이션 방법을 연구하였다. 이를 위해 가변성을 고려하는 다양한 시나리오를 개발하고, 가변성을 핸들링할 수 있는 안전 대책을 고안, 적용하였으며, 또한 오픈소스 군집주행 시뮬레이터인 VENTOS를 확장하여 시나리오 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 가변성으로 인한 군집주행의 위험성을 제거하여 안전한 군집주행이 가능함을 확인하였다. 제시하는 가변성 대응 시나리오 시뮬레이션은 군집주행에서의 안전성을 확보하기 위한 연구 개발에 기여할 것으로 판단한다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.13-20
• /
• 2022

차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.