본 논문에서 소개하는 '행성' 게임은 소셜 네트워크 접속자들이 주어진 공간과 자원으로 상품을 생산하거나 가공하고 교환함으로써 더 많은 상품을 생산해내는 물물교류 개념을 기본으로 한다. 새로운 행성에 정착한 인간들의 수렵과 채집, 육성, 가공, 건축을 위한 각자의 역할에 따른 생산과 소비, 그리고 상호간의 거래를 위한 의사소통 행위를 통하여 게임적인 재미와 동시에 경영과 유통과 관련된 경제활동의 기본적인 개념을 습득할 수 있게 하였다. 현재까지의 프로토타이핑 과정과 앞으로의 연구과제를 제시하고자 한다.
전장에 있는 지휘관과 참모들은 상황을 인식하고 그 결과를 바탕으로 지휘결심을 통해 군사 활동을 수행하는데, 최근 정보기술의 발달과 함께 지휘결심을 지원하는 인공지능에 대한 요구가 증가하였다. 인공지능을 활용하기 위해서는 강화학습에 필요한 학습 data set의 식별, 수집 그리고 전처리가 필수적이다. 그러나 전술 C4I 체계에 저장된 적 data는 정확성, 적시성, 충분성 측면에서 인공지능 학습 data로 사용하기에 적절하지 않기 때문에 학습 data를 수집하고 훈련 시킬 수 있는 대안이 필요하다. 본 논문에서는 육군의 워게임 훈련 모델인 '창조 21 모델 훈련 data'를 활용하여 인공지능을 학습시키는 방법론을 제시하였다. 연구 범위는 군사결심수립과정과 연계하여 인공지능의 역할과 범위를 구체화하고, 그 역할에 맞추어 인공지능을 훈련 시키기 위해 창조 21 모델 연습 data를 활용하는 모델을 제시하였다. 공개가 제한되는 군사자료의 특성을 고려하여 가상의 sample data를 제작하였고, 공개가 제한되는 대한민국 육군의 교리는 인터넷에서 수집 가능한 미군 교리를 활용하였다.
컴퓨터 게임 등에서 가상객체를 이용해 다양한 환경을 체험하는 것과 유사하게 국방 분야에서도 War-game simulator를 활용한다. 실제 군인과 컴퓨터가 생성한 가상군(Computer Generated Force: CGF)이 전장상황을 3차원의 가상환경 속에서 교육훈련을 실시하고 있다. 하지만 시뮬레이션 모델 구현 기술 중 하나인 길 찾기 알고리즘의 현 수준은 단순히 최단시간 경로만을 고려하기 때문에 군의 특수한 전장상황에서 최적의 경로를 선정하기에는 제한되는 면이 있다. 본 논문의 초점은 주어진 정보를 바탕으로 목적지까지 무조건 짧은 경로나 최단시간 경로만을 찾는 것이 아니라, 여러 가지 다양한 임무조건(METT+TC)에 부합하는 경로를 찾음과 동시에 마감시간이라는 제약요소를 잘 활용하여 가능한 비용이 최소가 되는 경로를 선택하는 것이다. 최단시간만을 선택하는 알고리즘과 METT+TC 요소들 중 하나인 마감시간(Deadline, $d_t$) 내의 최소비용을 선택하는 알고리즘을 대상으로, 가능한 모든 경로에 대한 이동시 소요되는 시간(t)과 가용부대의 전투력(Troops ability, a) 요소의 변화에 따른 이동시 소요되는 총비용(c(t))의 비교를 통해 그 효용성을 검증하였다. 실험결과에 의하면 마감시간을 고려할 경우, 제안 알고리즘이 최대 62.5% 가량의 비용 절감 효과가 있음을 확인하였다.
다양한 서비스가 등장으로 인해 스펙트럼 부족 문제가 가속하됨에 따라, 면허 대역에서 통신하던 사용자들을 비면허 대역에서 통신하는 NR-U(New Radio-Unlicensed)가 등장하였다. 하지만 NR-U 네트워크 사용자로 인해 동일한 비면허 대역에서 통신하는 Wi-Fi 네트워크 사용자의 성능이 감소하게 된다. 본 논문에서는 NR-U 네트워크 사용자와 WiFi 네트워크 사용자가 공존해있는 비면허 대역의 처리량과 비면허 대역의 사용에 대한 공평성을 동시에 최대화하는 것을 목표로 한다. 먼저 비면허 대역에서 전송률 분할 다중 접속 기술을 활용한 NR-U 네트워크의 합-전송 속도 (Sum of Rate)를 최대화하기 위해 강화 학습의 몬테 카를로 정책 하강법(Monte Carlo Policy Gradient)을 활용한 최적의 전력 할당 기법을 제안하였다. 그 뒤, 동일한 비면허 대역에서 NR-U 네트워크와 WiFi 네트워크의 공존을 위해 시스템 처리량과 공정성을 동시에 최대화할 수 있는 게임 이론의 순차적 라이파 협상 해법(Sequential Raiffa Bargaining Solution)을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과에서 동일한 전력 할당 기법을 사용하였을 때, 본 논문에서 제안한 전송률 분할 다중 접속 기술이 기존의 다중 접속 기술들보다 더 빠른 합-전송속도를 보임을 확인하였다. 또한 비면허 대역 네트워크의 전송량과 공평성을 비교해본 결과 본 논문의 순차적 라이파 협상 해법을 활용한 채널 점유 시간 분할 알고리즘이 타 알고리즘보다 처리량과 공정성을 동시에 만족함을 입증하였다.
현대합동작전의 기본 개념인 '효과중심의 동시·통합작전'에 부합하도록 신규 무기체계의 작전 요구 능력을 예측하기 위해서는 유·무인 무기체계 간의 전술적 협동 개념을 고려한 전투 효과분석이 요구된다. 그러나 수학적, 통계적 모형 등 해석적 기법으로는 비선형전 하에서의 복합체계 효과를 모의하기가 곤란한 실정이다. 이의 대안으로 실제 전장 상황과 유사하도록 시뮬레이션 환경을 조성하고 신규 무기체계가 작전에 미치는 영향을 분석할 수 있는 모의 분석 능력이 요구된다. 이에 본 논문에서는 무선 통신을 기반으로 유·무인 전투개체 간의 협동 교전 개념을 모의할 수 있는 전투 모의 모델을 제안한다. 먼저 미래 지상 체계의 요구 능력을 고려하여 로봇, 드론 등 무인전투개체와 전투원, 야포 등 유인전투개체를 모델링한다. 그리고 각 개체들이 무선 통신을 통해 전장 상황 정보를 공유하며 전투를 수행하는 전술적 과업을 모의한다. 마지막으로 소부대 기갑수색정찰 시나리오 하에서 정찰용 지상로봇 운용 시 표적 획득률, 원격 통제 성공률, 수색 소요 시간, 작전간 생존율, 적 손실률 등의 전투효과를 모의실험을 통해 산출함으로써 개발된 모델의 활용 가능성을 확인한다. 향후 제안된 모델은 유·무인 지상무기의 효과 분석은 물론 각종 워게임 전투 실험 분야에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
무선기기가 인터넷에 저장된 자료를 3G 통신을 이용해 내려 받는 경우, 사용자가 부담하는 비용은 인터넷에서 내려 받은 자료의 양과 비례한다. 본 논문은 무선기기(peer 라 호칭함)들이 애드 혹 네트워크를 구성하여 미리 내려 받은 자료를 다른 peer 들과 공유하는 방법을 소개한다. 예를 들어, 스포츠 경기장에서 선수나 경기에 관한 정보를 얻거나, 미술관에서 작품에 관한 내용을 공유하거나, 야외수업에서 선생님이 내려 받은 자료를 학생들이 무료로 그 내용을 공유할 수 있다. 이를 위해서는 무선기기가 3G 통신과 무선 LAN 통신이 가능해야 한다. 만약 무선기기 사용자가 다른 peer 와의 통신과정에서 익명성을 필요로 하고, 트래픽 분석(traffic analysis)을 어렵게 하고자 하는 경우, 본 논문에서는 애드 혹 네트워크 내에 있는 추가적인 두 peer를 이용하여 익명성을 보장하는 통신 방법을 기술한다. 애드 혹 네트워크에서 익명성을 제공하는 통신에 대한 모의실험을 수행한 결과, 통신시간에 대한 오버헤드가 익명성이 제공되지 않는 통신의 경우 보다 50% 이하였으며, 참여하고 있는 peer의 수가 증가하거나 peer 들이 넓은 영역에 흩어져 있는 경우 오버헤드는 더 줄어들었다.
로드맵 기반 계획은 목표 지향적인 이동을 위해 로보틱스 분야에서 많이 사용되는 경로 계획 방식이며 최근 컴퓨터 게임과 같은 컴퓨터 애니메이션 세계에서 많이 응용되고 있다. 그러나 컴퓨터 캐릭터가 로드맵 방식으로 계획된 경로 이동을 기존의 로보틱스 분야와 같은 방식으로 하면 자연스럽게 보이지 않는 단점이 있다. 컴퓨터 애니메이션 분야에서 실제적이고 자연스러운 이동을 가능하게 하는 플로킹은 로드맵과는 달리 계획에 의존하지 않고 몇 가지 규칙만으로 빠르게 캐릭터의 이동을 가능하게 하지만 상태를 갖지 않으므로 목표 지향적인 이동은 불가능하다. 그러므로 본 논문에서는 로드맵에 의해 경로를 계획하고 계획된 경로를 그룹이 자연스럽게 이동하도록 반응적 행동과 결합하여 시뮬레이션하는 방법을 제안한다. 이를 위해 로드맵 기반 경로의 특징을 분석하여 그룹의 리더가 자연스럽게 궤적을 추종하는데 필요한 조타 행동들과 나머지 멤버들이 주변 장애물 상태를 파악하면서 다양한 방법으로 리더를 따르도록 하는 조타 행동을 정의하고 구현하도록 한다. 구현된 조타 행동들을 이용하여 로드맵 기반 계획 방법들과 형상공간 모델링의 가능한 조합에 대해 이동 시뮬레이션하고 결과를 보여준다. 또한 경로 계획이 움직이는 물체는 점을 환산한 형상공간에서 이루어져 장애물 충돌 감지를 효과적으로 할 수 있음을 보여준다.
가상세계에서 패션은 이제 하나의 디자인 장르로 등장하였다. 가상세계 커뮤니티에서 게임자들은 활동을 위한 아바타와 공간을 가지게 되었으며, 이 속에서 생활하는데 필요한 아이템들의 공급이 필요하게 되었다. 2003년 가상현실 게임으로 등장한 세컨드 라이프는 현실세계와 대체가능한 화폐, 개인 참여자들의 아이템 제작 및 판매, 오프라인에 존재하는 다양한 기업들의 참여를 통해 현실세계에서와 같은 비즈니스가 진행되어져 왔다. 특히, 온라인으로 전개되기 어려운 특징을 지닌 패션산업이 디자인은 물론 트렌드를 반영한 제품 제작에서 판매까지 이루어지고 있으며, 개인이 작업 가능한 소프트웨어를 제공하여 사용자들의 콘텐츠 제작 및 활용, 판매가 가능한 장을 열어두고 있다. 본 연구는 현재 가상세계 게임의 선두에 있는 세컨드 라이프를 중심으로 이곳에서 이루어지는 비즈니스에 대한 전반적인 정보와 특히 패션 비즈니스 모델을 중점적으로 소개함으로써 웹 3.0 시대를 위한 비즈니스 모델을 연구하는 기초자료를 제공하고자 하였다. 특히 개인이 개발 가능한 패션 아이템은 가상세계에서 또 다른 패션 비즈니스로 성장하는데 도움이 될 것이다.
컴퓨터 교육은 사회의 정보화 속도가 빠르게 진행된 만큼 그 변화를 반영하며 발전되어 가야한다. 본 연구에서는 20년 전의 컴퓨터교육 실태 보고서를 토대로 현재 컴퓨터 교육의 실태와 비교 분석해봄으로써 현재를 진단하고 향후 컴퓨터 교육의 나아갈 방향을 제시하고자 하였다. 실태분석 결과 가정에 컴퓨터의 보급률이 높아짐에 따라 컴퓨터의 주요 활용 환경은 학교 중심에서 가정 중심으로 바뀌었다. 반면 학교에서의 컴퓨터 교육 내용과 교육 방법에 대한 변화를 요구하고 있었다. 컴퓨터 교육의 세계적 흐름은 컴퓨터 과학의 원리 교육을 통한 문제해결력 향상에 두고 있다. 그러한 요구는 학습자들의 기대요구에서도 있었으며, 또한 교수-학습 면에서는 게임 활동 중심의 언플러그드 학습과 EPL을 활용한 시뮬레이션 기반 학습이 학습자들의 요구와 부응할 수 있는 방법이다. 그러기 위해서는 국가적 차원에서의 컴퓨터 교육 활성화 노력이 요구된다.
본 연구는 간호대학생의 교수방법 선호도와 학습유형을 확인하고 이들 간의 관계를 확인하기 위한 목적으로 시도되었다. 자료수집은 2015년 10월 19일부터 21일까지 D시에 소재하는 일개대학의 간호대학생 174명을 대상으로 설문지를 통해 시행하였다. 학습유형은 적응자가 60명(34.5%)으로 가장 많았으며, 수렴자 59명(33.9%), 융합자 28명(16.1%), 분산자 27명(15.5%) 이었다. 교수방법 선호도를 살펴보면, 토론교수법이 7.27점으로 가장 높았으며 다음으로 직접교수법은 7.26점, 동료 교수법이 7.22점으로 높았다. 독립학습 교수법은 6.54점, 프로젝트 교수법은 6.25점, 공학중심 교수법은 5.77점, 교수게임 교수법은 5.45점으로 평균정도였으며 시뮬레이션 교수법은 4.23점으로 가장 낮았다. 교수방법 선호도에 따른 학습유형은 통계적으로 유의하지 않았으나 일반적 특성에 따른 학습유형은 Flipped learning을 경험한 경우는 적응자가 35명(46.1%), 그렇지 않은 경우는 수렴자가 46명(46.9%)으로 나타났다. 간호대학생을 대상으로 한 학습유형의 분석은 교수자의 수업운영 전략을 계획하는데 있어 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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