본 연구에서는 최근 통계 분야에서 활용도가 급격히 높아지고 있는 중요한 컴퓨터 언어이자 오픈 소스 통계 프로그램인 R을 활용하는 '대화형(interactive) 통계학 입문 실습실'의 개발 과정과 내용 및 활용을 다룬다. 최근에 개발을 마치고 2014 서울 세계수학자대회에서 소개된 후, 통계 강좌 등에 실제 사용되는 웹상의 R을 활용한 본 대화형 통계학 입문 실습실의 특징은 웹상에서 본문과 예제의 설명 및 풀이과정과 함께 대응하는 R 명령어 코드들을 함께 박스안에 제공하여, 실습 때마다 일일이 컴퓨터 명령어 코드들을 입력해야하는 번거로움을 없앴다. 또한, 명령어의 실행을 위하여 프로그램을 설치하지 않고, 명령어 상자 아래 제공한 [클릭-실행] 버튼을 누르기만 하면, 클라우드 컴퓨팅으로 그 결과값과 그래픽을 동시에 바로 같은 화면에서 확인하면서, 시뮬레이션 및 실습을 할 수 있고, 더 나아가 그와 유사한 다른 문제에 함수와 조건만을 수정하여 바로 사용할 수 있는 편리함이 추가되었다. 그 결과 대화형 통계학 입문 실습실에서는 R 명령어를 이해하는 데 필요한 시간과 노력이 대폭 줄어들 뿐 아니라, 초보자에게 통계학 입문 과목을 지도하기에 적절하며, 그밖에 다양한 Java 시각화 도구와 이미지 및 통계 자료를 사용하여 사용자 맞춤형 강의실 개발이 가능하여 통계학입문 강의를 수강하는 학생들의 관심과 흥미를 유도할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 본 실습실을 통계입문 강좌의 효과적인 실습실 모델의 하나로 소개한다.
컴퓨팅 아키텍처와 응용 소프트웨어 기술의 발달로 최근에는 근사가 아닌 실제 물리계 모사라는 컴퓨터 시뮬레이션의 궁극 목표가 현실 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 미국 정부 주도 슈퍼컴퓨팅 기반 다물리 시뮬레이션 사업의 결과물로 나온 일리노이 대학의 일리노이 록스타라는 유체-구조-연소 연성 해석툴을 활용하여 충격파관 내의 금속판의 미소 시간 운동을 전산모사하고 기존 실험, 해석들과 비교하는 연구를 수행하였다. 전산유동해석은 정렬격자를 기반으로 하였고 구조해석은 대변형 선형탄성을 가정하였다. 또한 강한 연계 시간적분법이 적용된 알고리즘의 고도화로 인해 충격파 내 금속패널에 관한 높은 수준의 실험-계산 상관성을 보였다. 본 연구의 제한적인 검증연구를 확장하여 해석환경 내 추가 모듈들의 검증작업들과 코드개선을 통해 오픈소스 기반 연구개발 도구로서 활용할 예정이다.
빅데이터 시대로 진입하게 되면서 전 세계적으로 생산 및 공유되어지는 무수한 양의 데이터를 활용하고자 하는 노력이 곳곳에서 이루어지고 있다. 특히, 이러한 데이터와 발전된 기술을 통해 국토와 도시 공간에서 일어나는 현상들을 분석함으로써 기존의 전통적 방식에서 보여주지 못하던 새로운 정보를 제공 할 수 있는 가능성과 이에 대한 기대가 커지고 있다. 따라서 기존의 틀을 넘어서는 정보의 구득 방식, 활용 및 전달을 위한 과학적이고 효과적인 방법과 수단이 필요하며 이를 공공의 의사결정의 지원수단으로 활용하려는 노력도 함께 요구된다. 이 연구는 국토도시계획지원(planning support)의 한 수단으로 공간 빅데이터의 동태적 시각화 모형의 개발과 실증적용에 주요한 목적을 두고 수행하였다. 주요한 내용은 다음과 같다. 첫째, 데이터 시각화의 개념과 의미와 함께 계획지원 또는 의사결정에서의 공간 빅데이터 시각화의 적용이 가지는 효용성을 살펴보고 시사점을 고찰하였다. 둘째, 공간 빅데이터 동태적 시각화 모형을 개발하고, 제주도를 대상으로 실증적용을 수행하였다. 도시 공간의 현황 파악과 문제 해결을 지원하기 위한 데이터의 시각화 자체는 새로운 것은 아니다. 그러나 빅데이터와 새로운 시각화 툴을 활용할 경우 기존의 방식과는 차별되는 결과를 도출할 수 있다. 본 연구는 위와 같은 내용을 바탕으로 향후 계획지원을 위한 데이터 시각화의 활용성을 체계적으로 검토하고, 이를 확대하기 위한 방안을 구축하는데 필요한 시사점을 제시하였다.
실시간 정밀 위치결정을 위해서 N-RTK (Network Real-Time Kinematic) 기술이 많이 사용되고 있다. 하지만 기존의 N-RTK 시스템은 사용자 수 제한으로 인해 지속해서 늘어나는 무인 이동체의 위치결정을 하는 데 한계가 있다. 따라서 사용자 수 제한 없이 보정 신호를 생성하는 시스템이 있다면 어느 정도의 간격으로 있어야 전국어디에서든 위치결정을 할 수 있을지에 대한 연구가 필요할 것으로 판단하여 기선 거리에 따른 N-RTK 시스템의 정확도를 분석하였다. 다양한 장비를 사용하는 사용자들이 있을 것으로 예상하여 서로 다른 성능의 수신기로 로버 위치를 추정하였으며, 자료처리는 오픈소스 소프트웨어인 RTKLIB을 활용하였다. 실험 결과, 로버와 가장 가까운 기준국에서는 수신기의 종류와 관계없이 높은 비율로 고정해가 산출되었으며, 추정 좌표의 정확도 역시 비슷한 수준으로 결정되었다. 로버에서 약 40km 떨어져 있는 기준국 보정 신호를 활용하는 경우, 고정해 산출 비율은 평균 약 50% 정도 감소하였으나 수직 RMSE (Root Mean Squared Error)는 약 2.5-4.7cm로 단기선 결과(1.0-1.5cm)와 크게 다르지 않았다. 고가형 수신기는 장기선에서도 이상값(outlier) 크게 나타나지 않았으며, 향후 과학기술용 정밀 자료 처리 소프트웨어를 활용한 고정해 산출과 좌표 추정 정확도에 대한 분석을 수행할 예정이다.
최근 4차 산업혁명의 핵심 영역 중 하나로 메이커 운동(maker movement)이 떠오르고 있다. 메이커 운동은 오픈소스 소프트웨어 및 하드웨어, 3D 프린터, 레이저 커팅기 등 다양하고 저렴한 제작 도구를 이용하여 사용자가 필요한 물건을 직접 제작하고 공유하는 것이다. 메이커 교육을 초 중등(K-12) 수업에 적용할 때 디자인 사고를 기반으로 한다면 그 효과가 증진될 것으로 생각한다. 본 연구의 목적은 디자인 사고 기반 메이커 교육 프로그램을 개발하고 수업에 적용하여 초등학생의 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 밝히는 것이다. 연구 내용을 검증하기 위해 초등학교 5~6학년 학생을 통제집단과 실험집단으로 나누고 통제집단에는 일반적인 강의식 메이커 수업을 적용하였고, 실험집단에는 개발된 디자인 사고 기반의 메이커 수업을 적용하였다. 창의적 문제해결력 검사를 사전, 사후 실시하였고, 통계적 t-검정을 이용하여 그 효과성을 검증하였다. 결론적으로 본 연구를 통해 디자인 사고 기반 메이커 교육 프로그램은 초등학생의 창의적 문제해결력에 긍정적인 영향이 있음을 밝혔다.
화재, 붕괴, 자연재해 등의 재난 발생으로 건물 내부가 붕괴하는 경우, 기존의 건물 내부의 물리적 보안이 무력해질 확률이 높다. 이때, 붕괴 건물 내의 인명피해와 물적 피해를 최소화하기 위한 물리적 보안이 필요하다. 따라서 본 논문은 기존 연구되었던 장애물을 탐지하고 건물 내 붕괴된 지역을 탐지하는 연구와 인명피해를 최소화하기 위한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 융합하여 재난 상황의 피해를 최소화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존 연구에서 단일 카메라만을 활용하여 현재 로봇이 있는 복도 환경의 붕괴 여부를 판단하고 구조 및 수색 작업에 방해가 되는 장애물을 탐지했다. 이때, 붕괴 건물 내 물체는 건물의 잔해나 붕괴로 인해 비정형의 형태를 가지며 이를 장애물로 분류하여 탐지하였다. 또한, 재난 상황에서 자원 중 가장 중요한 요구조자를 탐지하고 인적 피해를 최소화하기 위한 방법을 제안하고 있다. 이를 위해, 본 연구는 공개된 재난 영상과 재난 상황의 이미지 데이터를 수집하여 다양한 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘을 통해 재난 상황에서 요구조자를 탐지하는 정확도를 구했다. 본 연구에서 재난 상황에 요구조자를 탐지하는 알고리즘을 분석한 결과 YOLOv4 알고리즘의 정확도가 0.94로 실제 재난 상황에서 활용하기 가장 적합하다는 것을 증명하였다. 본 논문을 통해 재난 상황의 효율적인 수색과 구조에 도움을 주며 붕괴된 건물 내에서도 높은 수준의 물리적 보안을 이룰 수 있을 것이다.
최근 지중저장기술(예, 온실가스 심지층 처분, 인공지열저류층 발전 등)이 활발히 수행됨에 따라, 유체 주입과 저장부지 안정성 사이의 역학적 관계에 관한 정량적 이해의 중요성이 인지되고 있다. 지중 유체 주입은 공극압 및 지중응력 교란과 지층의 역학적 불안정성을 야기할 수 있어, 유체 주입에 대한 다공탄성 수치 모형 구축이 요구된다. 본 연구에서는 순차적인 COMSOL-PyLith-COMSOL 유체 주입-유발지진 다공탄성 수치 모사를 수행한다. 유한요소 상용 소프트웨어인 COMSOL을 이용해 단층에 가해지는 쿨롱 파괴 응력(CFS) 변화를 시간에 따라 추적하였고, CFS 변화량이 임계값(예, 0.1 MPa)을 초과할 경우, 모형의 정보(기하구조, 물성 등)를 유한요소 오픈소스 코드인 PyLith로 이동시키는 알고리즘을 구축했다. PyLith는 단층의 미끄러짐을 모사하고, 미끌림에 의한 변위장을 획득한다. 이후 변위장을 COMSOL로 이동시켜 지진에 의한 응력 및 표면 변위를 계산한다. 수치 모사 결과, 주입 기간 중엔 주입정 근거리에서 큰 변화(공극압, CFS 변화 등)를 보였고, 주입 종류 후에는 잔류 응력이 원거리 영역으로 확산하는 양상이 나타났다. 이는 주입 종료 후 지속적인 모니터링의 필요성을 제안한다. 또한, 단층과 주입층 물성(예, 투수계수, Biot-Willis 계수)에 따른 CFS 변화량 비교는 주입정 위치 선정 시 주입층 및 주변 지층에 대한 물성 파악이 중요함을 의미한다. 단층 미끄러짐 양에 따른 표면 변위 및 이암층에 가해지는 편차응력은 다양한 단층 미끌림 시나리오 설정의 필요성을 지시한다.
디지털 정보는 정보통신의 발달로 지속적으로 증가 및 다양화되는 추세이며, 이를 악용한 범죄 또한 증가하고 있다. 하지만, 국내의 디지털증거에 대한 처리 및 분석을 위한 환경 구축 사례는 미비한 실정이다. 조직마다 할당된 예산이 상이하고 고질적인 문제인 공간 확보의 어려움을 해소하지 못한 상태에서 구축된 디지털증거분석실은 초기 구성단계에서부터 참조할 수 있는 기준이 없다. 본 논문은 디지털증거분석실 구축 시에 필요한 사항을 도구·장비 중심으로 탐색적 연구를 진행하였다. 연구방법으로 디지털증거분석실 구축 경험 또는 디지털포렌식 분야 근무 경험이 풍부한 전문가 15명을 대상으로 포커스 그룹 인터뷰를 수행하였다. 그 결과 네트워크 구성, 분석관 컴퓨터, 개인 도구·장비, 이미징 장치, 전용 SW, 오픈소스 SW, 공용 도구·장비, 액세서리, 기타 고려사항의 9가지 영역에 대해 전문가들의 의견을 수렴하고 디지털증거분석실의 도구·장비 목록을 도출하였다. 나아가 디지털증거분석실 구축 발전방안으로 공간/도구·장비 목록표준화, 디지털포렌식 도구·장비 민간 지원·위탁 체계 수립, 미래 디지털증거분석실 인프라 구조를 제시하였다. 이는 향후 디지털포렌식 기능을 신설하고 디지털증거분석실을 구축하고자 하는 기관/조직이 도구·장비 및 인프라 설계 등에 기여할 것이다.
한국우주전파관측망(Korean VLBI Network: KVN)은 우리나라 최초의 초장기선 전파간섭계로 새로운 천문우주 연구 분야 및 측지, 지구물리 등의 연구를 위하여 3기의 21m 최첨단 밀리미터파 전파 안테나를 이용하여 우주를 바라보는 새로운 영역을 개척할 예정이다. 전파간섭계의 성능은 안테나 배열 및 관측 대상 천체의 적위, 그리고 천체와 크기 및 형태에 따른 의존성이 매우 크다. 본 연구는 현재 설정되어있는 KVN관측소 및 시스템 자료를 근거로 단일 점광원, 다중 점광원, 원형광원 2개, Cygnus A의 5개 모델 영상에 대하여 가상관측을 수행하였다. 적위에 따른 KVN의 UV 궤적 분포로부터 가장 이상적이라고 여겨지는 적위 60도인 천체에 대하여 22GHz의 관측 파장으로 12시간 동안 가상관측을 수행하여 얻어진 UV데이터를 가지고 간섭계 표준 영상처리를 하였다. 그 결과 22GHz에서 예상되는 KVN의 빔 크기에 의해 분해가 되지 않는 모델들의 RMS 대비 최대밝기 강도(Jy/Beam)가 대략 점광원의 징우 l0000:1, 지름 6mas(milli arcsecond) 원형 광원의 경우 5000:1 정도로 매우 높은 반면, 빔 크기보다 큰 모델에서는 115:1 및 34:1정도로 현저하게 감소하였으며 영상의 복원 정도도 이와 같은 결과를 보였다. 이것은 KVN이 상대적으로 적은 기선의 개수로 인하여 UV평면을 충분히 채우지 못하며, 동시에 짧은 기선이 부족하여 넓은 분포를 가지는 천체들에 대한 영상화능력이 떨어지기 때문이다. 그러나 각 모델과 CLEAN 영상과의 픽셀 좌표비교에서는 12mas 원형광원을 제외하고는 정확하게 일치함을 보였다. 그러므로 KVN의 주요한 관측 대상은 콤팩트한 천체들이 적당할 것이며, 이러한 천체들에 대하여 KVN은 위치측정에 우수한 성능을 보였다.
지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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