소프트웨어 개발비 감정은 프로그램 완성도 감정과 함께 소프트웨어 공학 방법론을 적용하고 있다. 특히 소프트웨어 비용산정 기법을 적극적으로 준용해왔다. 다수의 감정 사례에서 소프트웨어 개발비 감정을 위해 소프트웨어 비용산정에 기반을 두는 "SW사업 대가산정 가이드"를 참조하여 감정이 이루어져 왔으나, 이러한 방법은 본질적인 한계를 가진다. 개발비 감정을 위한 "SW사업 대가산정 가이드" 자체의 문제점과 함께 소프트웨어 규모 산정의 기본이 되는 기능점수가 가지는 단점으로 인해 감정의 정확성과 일관성이 유지되기 어렵다. 본 연구에서는 규모추정의 정확성과 일관성 유지를 위한 방안으로 유스케이스 기반의 규모 추정 방안을 제시한다. 평가 대상 프로젝트는 개발비 감정 사례들과 유사한 유형의 소프트웨어공학 교과목의 프로젝트로 진행하였으며, 공수 추정 시에 감정 사례들의 상황과 유사하도록 제공되는 문서와 정보를 최소화하였다. 기능 점수 기반의 기존 소프트웨어 개발비 산정 방식과 유스케이스 기반으로 제안한 방안의 성능 평가를 실시한 결과, 기존 방식보다 정확도가 향상되었고 통계적으로 유의함이 입증되었다.
본 논문에서는 기존에 두 가지 모델이 필요했던 작업을 하나의 모델로 처리할 수 있는 자연어 처리 아키텍처를 제안한다. 단일 모델로 알츠하이머 환자의 언어패턴과 대화맥락을 분석하고 두 가지 결과인 환자분류와 챗봇의 대답을 도출한다. 일상생활에서 챗봇으로 환자의 언어특징을 파악한다면 의사는 조기진단을 위해 더 정밀한 진단과 치료를 계획할 수 있다. 제안된 모델은 전문가가 필요했던 질문지법을 대체하는 챗봇 개발에 활용된다. 모델이 수행하는 자연어 처리 작업은 두 가지이다. 첫 번째는 환자가 병을 가졌는지 여부를 확률로 표시하는 '자연어 분류'이고 두 번째는 환자의 대답에 대한 챗봇의 다음 '대답을 생성'하는 것이다. 전반부에서는 셀프어탠션 신경망을 통해 환자 발화 특징인 맥락벡터(context vector)를 추출한다. 이 맥락벡터와 챗봇(전문가, 진행자)의 질문을 함께 인코더에 입력해 질문자와 환자 사이 상호작용 특징을 담은 행렬을 얻는다. 벡터화된 행렬은 환자분류를 위한 확률값이 된다. 행렬을 챗봇(진행자)의 다음 대답과 함께 디코더에 입력해 다음 발화를 생성한다. 이 구조를 DementiaBank의 쿠키도둑묘사 말뭉치로 학습한 결과 인코더와 디코더의 손실함수 값이 유의미하게 줄어들며 수렴하는 양상을 확인할 수 있었다. 이는 알츠하이머병 환자의 발화 언어패턴을 포착하는 것이 향후 해당 병의 조기진단과 종단연구에 기여할 수 있음을 보여준다.
본 연구는 학습자의 교육적 요구를 파악하기 위해 현장에서 이루어진 수업을 바탕으로 설문조사 결과를 분석하여 SW 교육에 필요한 요소를 반영하기 위한 것이다. 본 연구에서는 선행연구를 통해 학습 동기와 학습 성취도에 따른 다양한 실험적 요소를 구성하고 설계하였다. 본 연구에 적용한 설문조사로 교수자 역량(FC), 학습자 역량(LC), 교육 여건(EC)의 3가지 부문의 실험적 요소를 1차 영역별, 2차 전공 계열별로 각각 분석하였다. CT 기반의 SW 교육을 영역별로 분석한 결과 교육자료 개발, 강의에 대한 이해, 교수방법은 만족도가 높게 나타난 반면, 수강생과의 소통, 강의의 난이도, 수강 인원은 상대적으로 낮게 나타났다. 전공별로 분석한 결과는 인문 계열에서 공학 계열보다 어렵고 흥미가 떨어지는 것으로 결과가 나타났다. 본 연구에서는 이러한 통계적 결과를 바탕으로 학습자의 문제해결 능력 향상 측면에서 향후 효과적인 교양교육을 위하여 흥미로운 교과과정으로 비전공 SW 교육이 개선되어야 할 필요성을 제시한다.
로봇은 군사 분야로까지 활용 범위를 넓히며 다가올 미래전에서 감시경계, 적군 탐지 등 중요한 임무를 맡게 될 것으로 전망된다. 군집 로봇은 다수라는 장점으로 단일 로봇이 수행하기 어렵거나 오랜 시간이 소요된 임무를 보다 효율적으로 수행할 수 있다. 상호 간 인지 및 협업이 필수인 군집 로봇은 방대한 데이터를 주고 받으며, 이로 인해 SW의 검증이 점점 더 어려워지고 있다. 임무 검증의 신뢰성을 높이기 위해 사용하는 Hardware-in-the-loop simulation은 복잡한 군집 로봇의 SW 검증을 가능하게 하나, HILS 장치와 시뮬레이터 간 주고 받는 검증 데이터의 양이 검증 대상 시스템 수에 따라 기하급수적으로 증가하여 통신 과부하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 군집 로봇의 임무 검증에서 발생하는 통신 과부하 문제를 해소하기 위해 디지털 트윈 기반의 통신 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 Digital Twin based Multi HILS Framework 하에서 Network DT은 Network Controller 알고리즘을 통해 임무 시나리오에 따라 각 로봇에게 네트워크 자원을 효율적으로 할당할 수 있으며, 군집에 참여하는 개별 로봇들이 요구하는 Sensor Generation Rate를 모두 만족시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 데이터 전송에 대한 실험 결과 패킷 손실 비율을 기존 15.7%에서 약 0.2%로 감소시킬 수 있었다.
소프트웨어 교육은 현대사회의 필수 교육으로서, 초등학교부터 교육을 접할 수 있도록 교육정책 및 지원 등이 강화되고 있는 실정이다. 그러나 코로나 팬데믹 이후 소프트웨어 교육 체험 활동 중단에 따른 비대면 교육의 한계로 교육 취약 계층과 영재 교육과의 격차가 심화되었다는 우려의 목소리가 크기에 격차 해소에 대한 대책이 필요하다는 의견과, 지역별 취약 계층에 대한 계획이 없는 교육 제도의 변화를 요구하고 있다. 따라서 에듀테크와 통합된 교육 콘텐츠의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 큐브 형태의 모델링이 가능한 3D 모델링 프로그램인 타다크래프트를 기반으로 교육 소외 계층도 손쉽게 접근할 수 있는 교육 커리큘럼을 제안한다. 3D 모델링을 구현함으로써, 학습자들은 학습에 대한 성과와 흥미를 획득할 수 있고, 공간 확장 능력을 배양할 수 있을 것으로 기대된다.
하천제방 축조를 위한 많은 양질의 성토재료는 시공헌장에서 쉽게 구하기 어려우며, 하천제방의 경제성 및 안정성에 있어서 가장 중요한 요인이라 할 수 있다. 따라서 경제적이고 안정적인 하천제방을 축조하기 위해서는 하상재료를 이용한 제방축조기술의 연구가 필수적이며 이를 위해서는 하상재료에 대하여 현장시험을 통한 설계 및 시공방법, 공학적 특성 분석이 요구되어진다. 본 연구에서는 대구 현풍천의 하상토(SP)를 대상으로 원재료 및 양질토인 화강풍화토(SW)와의 혼합에 따른 현장 다짐에 따른 공학적 특성을 평가하고 현장 혼합방법을 제시하였다.
본 연구에서는 반도체 제조공정에서 발생하는 실리콘 슬러지에 금속산화물인 이산화티타늄을 코팅하였으며, 이를 안료 및 도료의 소재로 응용하였다. 상세히는, 불순물이 제거된 판상형의 실리콘 슬러지 분말에 졸-겔법을 통해 이산화티타늄을 코팅하였다. 안료 및 도료의 소재로서 응용 가능성을 확인하기 위해서 친수성 투명 코팅제에 분산하여 페인트를 제조한 후 유리 기판에 분사하였다. 그 결과, 이산화티타늄의 도입으로 인한 발림성 향상과 하얀색의 발현을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 실리콘 슬러지에 이산화티타늄을 코팅함으로써 발림성 및 친수성이 향상됨을 확인하였으며, 이를 통해서 반도체 공정에서 발생하는 실리콘 슬러지가 안료 및 도료의 소재로서 응용 가능성을 확인하였다.
표면파 탐사는 매우 작은 규모의 초음파 분석부터 지질공학 규모의 분석까지 다양한 분야에서 활용하고 있으며, 특히 천부 지질의 지반 안정성을 평가하는 데 활발히 이용되고 있다. 표면파 탐사는 기본적으로 지표면을 따라 전파하는 표면파의 분산 특성에 기초하여 매질의 전단 속도 분포를 파악하는 탐사법이다. 즉, 지하 구조가 1차원 구조라는 가정 하에 탐사를 수행하는 표면파 탐사는, 진동수와 전파 속도의 관계인 분산곡선을 분석하고 1차원적 역산을 통해 층서구조 속도를 계산하게 된다. 이 논문에서는 천부 지질 조사를 위한 표면파 탐사법의 기초적인 이론부터 전반적인 자료처리 과정을 기술보고를 통해 설명하고자 한다. 먼저, 표면파에 대한 개략적인 설명과 가장 큰 특징 중 하나인 분산 특성에 대하여 설명한 후 일반적인 표면파 자료처리 순서에 대하여 설명하였다. 표면파 탐사법은 인공적인 송신원의 유무에 따라 능동 표면파 탐사법과 수동 표면파 탐사법으로 나눌 수 있으나 이 논문에서는 능동 표면파 탐사법인 CSW, SASW, MASW에 대하여 집중적으로 기술하였다. 수동 표면파 탐사법에 대해서는 다음 기술보고에서 다루고자 한다.
코로나바이러스 감염은, 21세기, 아무리 현대 의학이 발전하였지만, 특별한 약이나 치료제가 없는 매우 난감한 상황이다. 그러므로, 세계 여러 나라에서, 코로나바이러스를 일차적으로 간단하게 파악하기 위해서, 유동 인구가 많이 이동하는 기차역, 버스터미널, 공항 터미널에는 발열 측정용 적외선 카메라가 설치하고, 이른 시간에 비접촉식 체온계를 사용해서, 37.5 도 이상의 고열로 분류되면, 코로나바이러스 감염 의심 환자로 1차 판단하고 있다. 그러나, 발열 측정 적외선 체온계는 체온측정 신뢰도가 75- 80% 정도이므로, 신뢰도를 높이는 방안을 간구해야만 된다는 지적이 많이 나오고 있다. 본 논문에서는, 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 적외선 체온측정 신뢰도를 향상하게 시키기 위해서, 체온 조건, 기침 조건, 혈압 조건, 당뇨 조건, 산소포화도 조건, 맥진 조건, 설진 조건을 이용해서, 기계학습 기반 및 fuzzy 추론 기반, 코로나바이러스 감염조건 위험도를 예측하는 알고리즘을 제안하고 모의실험 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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