나이스 시스템은 우리나라의 초·중등학교에서 운영되던 행정 정보를 통합한 시스템이다. 현재 이 시스템은 중앙 서버 방식으로 운영되고 있고 학교 행정 정보와 학생의 중요 교육 정보를 포함하고 있다. 학생 정보 중학생생활기록부는 학생이 상급 기관으로 진학하기 위한 중요한 정보를 포함하고 있지만, 악의적인 공격에 정보가 유출되거나 조작되는 등의 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 기존 나이스 시스템에서 관리하던 서버와 블록체인 기술을 접목한 하이브리드 블록체인 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학생 정보의 접근 시 데이터베이스의 쿼리 정보를 블록에 기록한다. 학생의 정보 수정이나 증명서 발급 등의 요청이 오면 블록체인의 쿼리와 데이터베이스의 정보, 학생의 키값을 확인하여 정보의 유출이나 조작 여부 등을 판단하고 정상 데이터일 경우에만 기록 수정 등의 요청을 수행한다. 이러한 과정은 블록체인을 통해 데이터 조작 등을 검사하기 때문에 기존 중앙 서버보다 보안이 향상된다. 제안된 시스템은 이더리움 플랫폼에서 구현되었으며 스마트 컨트랙트를 사용하여 블록체인의 쿼리 정보를 실험적으로 확인하였다. 본 연구는 기존의 나이스 시스템에 블록체인을 결합하여 학생 자료의 위변조에 대한 보안을 강화하여 나이스 시스템의 신뢰도를 높이는 데 기여한다.
우리나라는 3면이 바다로 해양을 활용하고 지키는 것이 국력의 근간이 된다고 볼 수 있다. 최근 IOT와 5G망에 보급되며, 통신 인프라를 바탕으로 다양한 정보를 제공하려고 하는 시도가 민,관에서 계속되고 있다. 본 연구에서는 정부 기관 'K' 에서 제공하는 해양 정보 서비스(KOXX 웹서비스, KBH 웹서비스 AJH 앱서비스)의 서비스 개선을 목적으로 온라인 설문조사를 진행하였다. 온라인 설문조사를 통해 국민들의 해양정보 필요성에 대한 조사와 정보 수집에 주로 사용하는 사이트를 조사하였다. 아울러 정부기관 'K'에서 제공하는 KOXX 웹서비스, KBH 웹서비스 , AJH 앱서비스의 사이트의 UX, UI 문제점과 개선점에 대한 설문조사를 이어서 진행 하였다. 정부기관 'K' 의 해양정보 서비스에 대한 인지도와 사용 경험을 확인하였다. 이후, FGI의 전 단계로 다양한 사용자들에게 실제 서비스를 이용하게 한 후의 사용성도 조사하였다. 여기서, 단순히 제공 서비스 홈페이지 및 어플리케이션의 디자인만을 보고 평가하는 것이 아닌 실제 사용자의 해양정보 수집에 대한 경험을 조사하였다. 그 결과 사용자들은 접근성과, 정보의 신뢰도, 제공매체, 제공 정보의 중요도 등 해양 정보서비스와 관련된 다양한 의견을 제시하였다. 본 연구결과는 다양한 연령대와 직업군을 가진 사용자들이 요구하는 해양 관련 데이터와 정보제공의 방안을 확인할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.
국내의 노후 철도교량이 증가함에 따라 노후화로 인한 유지관리비가 점점 증가하고 있으며, 지속적인 관리가 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 관리해야하는 노후 시설물은 증가하지만, 노후 시설물을 점검 및 진단을 할 수 있는 전문 인력은 부족해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상을 탐지하는 개선된 학습모델을 제시하고자 한다. 손상탐지 머신러닝 학습 모델을 구성하기 위해 우선 무도상 철도 판형교의 설계도면을 참고하여 교량의 해석모델을 설정하였으며, 설정된 해석모델로 손상시나리오에 따른 정적변형률 데이터를 추출하여 통계적 기법을 이용해 교량의 신뢰도 기반의 Local 손상 지수를 제시하였다. 손상 탐지는 손상 유무 탐지, 크기 탐지, 위치 탐지 3단계의 과정을 수행하여 손상 크기 탐지에서 선형 회귀 모델을 추가로 고려해 임의의 손상을 탐지하였으며, 최종적으로 손상 탐지 머신러닝 분류 학습 모델과 회귀 모델을 이용한 임의의 손상 위치를 추정 및 검증하였다.
본 연구는 인디고 염료로 모발에 도포하여 염색효과와 모질 특성 변화를 알아보고자 하였다. 연구방법은 인디고 염료를 중탕하여 사용하였다. 염료를 건강모와 탈색한 시료 모발에 도포 후 열처리와 자연방치 시간을 다르게 하였다. 측정은 시료별로 도포 전과 후를 측정하여 비교 분석하였다. 염색효과를 알기 위해 색차계를 이용하여 L⁎, a⁎, b⁎값과 물 빠짐을 측정하였다. 모질 변화를 알기 위해 인장강도, 메틸렌블루를 이용한 흡광도, 광택을 측정하였다. 결과는 염색효과 측정 결과 모든 시료에서 L⁎값, a⁎값, b⁎ 값의 도포 전과 후의 통계분석 결과는 유의미한 결과로 염색 효과가 있었다. 물 빠짐 측정결과는 1일차에는 가장 많이 빠졌고, 3일차부터는 더 이상의 물 빠짐이 없었다. 인장강도 측정결과는 모든 시료의 평균값은 증가하였다. 그러나 통계분석 결과 유의미하지 않은 결과로 모질의 특성 변화는 없었다. 메틸렌블루를 이용한 흡광도 분석결과 건강7L(3)을 제외 한 시료에서 통계분석 결과 모질의 특성 변화는 없었다. 광택측정결과는 통계분석 결과 광택에 변화를 주는 것을 알 수 있었다. 결론은 인디고 염료에 의한 모발 염색효과가 있었고, 모질의 특성 변화는 광택은 있고, 인장강도와 흡광도 변화는 없었다. 차후 다양한 염색 처리방법 연구와 신뢰성과 객관적 결과를 위한 측정 연구가 필요하다.
본 연구는 수변구역 매수토지의 복원에 영향을 미치는 요인을 파악하고 그 중요도를 정량적으로 산정하여 매수토지의 실질적 회복력을 분석하기 위한 평가지표 개발에 필요한 기초자료를 제시하고자 한다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내·외 관련연구에 대한 문헌고찰을 통해 34개의 회복탄력성 예비항목을 추출하였으며, 관련 전문가 델파이 조사를 통하여 생태적 대응력 7개, 물리적 대응력 6개, 관리적 대응력 4개 인자를 도출하였다. 둘째, 확정된 주요인자에 대한 신뢰도 분석, 계층적 의사결정법(AHP) 분석을 실시한 결과, 매수토지에 복원된 식생의 구조적 안정성, 야생동물 종다양도, 야생동물 구조적 안정성, 토지매수 후 복원시 습지의 규모, 출현 식물 종수, 매수토지와 인접한 주변 토지피복 현황이 중요인자로 도출되었다. 본 연구결과는 수변구역의 토지매수, 복원, 관리단계별 회복탄력성 강화인자를 고려한 생태적 복원과 관리계획에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
4차 산업혁명의 도래에 따라 주물공장에서도 사물인터넷(Internet of things, IoT) 기반의 공정 스마트화에 대한 관심이 높아지고 있다. 주물공장에서 자동 수집 되고 있는 공정데이터들도 일부 있으나 노후된 생산설비의 제한된 기능, 작업자 노하우 기반의 공정 설계 등의 이유로 여전히 많은 공정데이터가 수기로 관리되고 있다. 특히, 공정데이터의 빅데이터화에 대한 중요도를 인지함에도 불구하고 시스템 구축 비용 부담으로 인해 선뜻 도입을 어려워하는 기업들이 많다. 본 연구에서는 IoT 기반 디바이스를 제작하고 원심주조공정 현장에 직접 적용함으로써 제작 디바이스의 현장 활용성을 살펴보았다. 원심주조공정에 대해 취득하고자 하는 공정 인자로 작업현장의 온도 및 습도, 용탕 온도, 금형 회전속도를 선정하였다. 데이터 취득 인자별로 요구되는 상세 제품규격과 비용을 고려하여 센서를 선정하였으며, IoT 기반 디바이스 제작을 위해 무선통신이 가능한 NodeMCU 보드를 활용하여 회로를 구성하였다. 구성한 회로는 PCB 기판으로 제작하여 각 공정 인자별 디바이스의 설치 환경을 고려하여 작업 현장에 설치하였으며, 현장 실증을 통해 적용 가능성을 확인하였다. 현장 적용 이후, 작업자의 안전에 대한 만족도가 상승하였으며, 공정 관리 측면에서 효율성이 증가했음이 확인되었다. 더불어 지속적으로 데이터를 수집하면 추후 공정데이터-품질데이터의 연계가 가능할 것으로 기대된다. 본 연구에서 제작한 IoT 디바이스는 데이터 수집에 대한 적절한 신뢰도를 확보하면서도 비용이 저렴하여, 주물공장별로 현장 상황을 고려하여 도입 여부를 검토해볼 수 있을 것으로 생각된다.
지능정보화 사회에서 가장 핵심으로 발전하고 있는 인공지능은 인간에게 편의성과 긍정적인 삶의 변화를 가져오고 있다. 하지만 인공지능 발전과 함께 인간의 인격권과 재산이 위협받고, 윤리적인 문제가 발생하는 사례도 증가하고 있기 때문에 그에 따른 대안이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능의 역기능에서 가장 쟁점화되고 있는 인공지능 윤리(Artificial Intelligence Ethics) 문제를 인공지능 윤리원칙과 구성요소 기반 하에 우선적으로 인간의 인격권과 재산을 보호할 수 있도록 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하는 데 목표를 두었다. 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하기 위해 다양한 관련 문헌과 전문가 심층 면접(FGI), 델파이 설문조사를 실시하여 43개 항목의 윤리 측정지표를 도출하였다. 설문조사와 통계분석에 의하여 윤리 측정지표에 대한 기술통계량 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석으로 40개 항목의 인공지능 윤리 측정지표를 확정하여 제안하였다. 제안된 인공지능 윤리 측정지표는 인공지능 설계, 개발, 교육, 인증, 운영, 표준화 등에 활용될 수 있으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 발전에 기여할 수 있을 것이다.
연속파 레이다는 카메라나 라이다와 같은 센서에 비해서 안정성과 정확성이 보장된다는 장점이 있다. 또한 이진 신경망은 다른 딥러닝 기술에 비해서 메모리 사용량과 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있는 특징이 있다. 따라서 본 논문에서는 연속파 레이다와 이진 신경망 기반 사람 식별 및 동작 분류 시스템을 제안한다. 연속파 레이다 센서를 통해 수신된 신호를 단시간 푸리에 변환함으로써 스펙트로그램을 생성한다. 이 스펙트로그램을 기반으로 레이다를 향해 사람이 다가오는지 감지하는 알고리즘을 제안한다. 더불어, 최적화된 이진 신경망 모델을 설계하여 사람 식별 90.0%, 동작 분류 98.3%의 우수한 정확도를 지원할 수 있음을 확인하였다. 이진 신경망 연산을 가속하기 위해 FPGA (field programmable gate array)를 이용하여 이진 신경망 연산에 대한 하드웨어 가속기를 설계하였다. 해당 가속기는 1,030개의 로직, 836개의 레지스터, 334.906 Kbit의 블록 메모리를 사용하여 구현되었고, 추론에서 결과 전송까지 총 연산 시간이 6 ms로 실시간 동작이 가능함을 확인하였다.
전자투표는 기존 종이 투표의 한계를 보완하는 대안으로 주목을 받아왔다. 동시에 보안에 대한 우려가 제기되고 있다. 본 논문에서는 신뢰성을 보장할 수 있는 블록체인 기반 전자투표 및 설문조사 시스템을 제시한다. 블록체인 기반 분산 컴퓨팅 플랫폼인 이더리움의 Solidity를 사용해 스마트 컨트랙트를 작성하고, Javascript 기반의 사용자 인터페이스와 연계해 시스템을 구현하였다. 더불어 참여자의 개인정보를 보호하기 위해 회원가입 시 정보를 해시함수로 암호화하여 저장하도록 설계했다. 이러한 이종의 언어를 기반으로 한 복잡한 개발 환경에서 정상적인 동작 수행 여부를 검증하기 위해 점검 항목을 정하여 이의 점검 결과를 제시하였다. 또한, 사용자의 경험을 고려한 성능을 평가하기 위해 Chrome의 Performance 측정 도구를 사용하여 블록체인 미사용 환경과 비교하여 평가결과를 제시하였다. 본 연구 결과의 기여점은 블록체인 기반의 전자투표 시스템의 설계와 구현 및 이의 기능과 성능평가를 위한 시뮬레이션 결과의 제시에 있다.
본 연구의 목적은 블랙컨슈머 행동지각이 미용종사자의 분노표현 및 이직의도에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 자료 수집을 위하여 서울, 경기, 인천지역 뷰티 서비스 종사자를 중심으로 2021년 11월 1일부터 2022년 1월 31까지 3개월 동안 400명에게 설문지를 배포하여 최종 392부가 사용되었다. 자료 분석은 SPSS 25.0 프로그램을 사용하였다. 인구통계학적 특성을 파악하기위해 빈도분석을 수행하였다. 측정도구의 타당성을 이해하기 위해 요인분석, 신뢰도분석을 수행하였고, 상관관계분석, 회귀분석을 실시하였다. 분석한 결과 블랙컨슈머의 과도성과 억지성은 분노표출과 분노억제, 이직의도에 정(+)의 영향이 나타났으며, 분노표출과 분노조절은 이직의도에 정(+)의 영향이 나타났다. 따라서 블랙컨슈머의 과도한 문제제기나 억지성 서비스에 대한 근절방법이 필요하며, 조직원들의 올바른 고객응대 방법과 스트레스 해소를 위한 프로그램이 제공되어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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