• 대한지구과학교육학회지
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• 제10권3호
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• pp.262-277
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• 2017

디지털 교과서는 다양한 상호작용을 통하여 학습자의 특성과 수준에 적합한 학습을 가능하게 하는 교수학습 자료이다. 이 연구에서는 초등 과학 수업에서 디지털 교과서를 보다 효과적으로 활용할 수 있는 수업모형을 개발하고 그 효율을 확인하고자 한다. 초등 과학 수업에서 학습자들의 완결학습을 도와주기 위한 수업모형은 출발점 행동 진단과 피드백, 자기주도적 학습 환경 구축 그리고 학습자의 학습을 돕는 교사, 학생, 디지털 교과서와의 상호작용이 필요하다. 이러한 특징을 반영한 디지털 교과서 활용 수업모형은 준비단계, 실행단계, 다지기단계로 구성하였다. 준비단계에서 학습자는 디지털 교과서를 이용한 진단평가 결과에 따라서 제공되는 수준별 피드백 자료를 통해 출발점 행동을 보완하고 학습 활동에 대한 흥미를 유지한다. 실행단계에서 학습자는 디지털 교과서의 다양한 기능과 여러 형태의 자료를 활용하여 자기 주도적으로 학습을 진행한다. 다지기단계에서 학습자는 교사가 구성한 다지기 영상 및 다지기 문제 풀이 활동 그리고 학습자가 커뮤니티에 누적해 놓은 결과물을 재확인함으로써 학습내용을 내면화할 수 있다. 개발한 수업모형의 효과를 확인하기 위해서 초등 과학 5학년 2학기 '날씨와 우리 생활' 단원을 선정하여 수업자료를 제작하여 초등학교 5학년 101명을 대상으로 실험을 설계하였다. 실험집단 50명에게는 개별적으로 스마트기기를 제공하여 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업을 실시하였고, 비교집단 51명은 서책형 교과서를 활용한 수업을 실시하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업은 서책형 교과서를 활용한 수업에 비해 학업 능력이 낮은 집단의 학업성취도 향상에 유의미한 효과가 있었다. 둘째, 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업은 서책형 교과서를 활용한 수업보다 학습자의 자기주도적 학습 태도 향상에 효율적이었다. 셋째, 디지털 교과서 활용 수업모형을 적용한 수업에서는 서책형 교과서를 활용한 수업보다 학습자, 교사, 디지털 교과서와의 상호작용 횟수가 많았다. 결론적으로 이 연구에서 개발한 초등 과학 수업에서의 디지털 교과서 활용 수업모형은 학습자의 학업성취도와 자기주도적 학습 태도를 향상시키는데 도움이 되었다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권2호
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• pp.137-152
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• 2017

정보통신 기기들의 가격하락과 인터넷의 발전은 사물인터넷이라는 새로운 분야를 탄생시켰다. 일상에 접하는 모든 사물들이 인터넷으로 연결되어 새로운 서비스를 창출하는 사물인터넷은 빅데이터와 결합되어 기존에 볼 수 없었던 새로운 형태의 비즈니스 영역을 개척해 나가고 있다. 이에 사물인터넷의 전망은 그 활용도에 있어서 무궁무진 하다고 말할 수 있다. 또한 이러한 사물인터넷 장비들의 원활한 연결을 위한 표준화 기관들의 연구도 활발한 편이다. 그러나 이러한 연구 중에 우리가 간과하는 부분이 있다. 사물인터넷 장비를 제어하거나 정보를 획득하기 위해서 장비와의 연동문제(IP주소, Wi-Fi, Bluetooth, NFC 등) 및 관련 애플리케이션 소프트웨어 또는 앱을 별도로 개발을 해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 연구방식들은 GPS 또는 마커를 이용한 증강현실 연구가 이루어져 왔다. 하지만 별도의 마커가 필요하고 마커의 경우 가까운 곳만 인식하는 단점을 갖는다. 또한 2D 기반의 카메라의 활용한 GPS 주소 활용한 연구의 경우 대상 장비와의 거리 인식을 할 수 없어 능동적인 인터페이스 구현의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 기존의 복잡한 방법이 아니라 사용자가 눈으로 확인하고 간단한 조작만으로 장비와의 연동이 가능한 직관적인 방법이 반드시 필요하다. 본 연구는 향후 스마트폰에 탑재될 3D 깊이 인식카메라를 활용해서 별도의 마커 없이 거리측정 및 핸드폰의 센서정보를 연동해서 자동으로 공간 좌표를 계산하여 사물인터넷의 장비를 발견하고 해당 사물인터넷 장비의 정보 획득 및 제어가 가능한 방법론을 제안한다. 결과로 사용자 관점에서 별도의 사물인터넷 장비 연동문제 및 앱 설치에 대한 부담을 줄일 수 있다. 나아가 이 기술이 공공서비스와 스마트 안경분야에 활용된다면 공공 서비스 증대 및 많은 소프트웨어 개발의 중복 투자를 줄이게 될 것이다.

• 생물환경조절학회지
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• 제30권4호
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• pp.419-428
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• 2021

모바일 기반 온실에너지 계산프로그램을 제작하기 위해 먼저 주요 단일 피복재 10종 및 보온재 16종에 대한 열관류율 측정하였다. 또한 피복 및 보온재를 이중 및 삼중으로 다층 설치할 때 열관류율 추정을 위하여 이중 설치시 24조합, 삼중설치 시 59조합에 대한 열관류율을 핫박스를 이용하여 측정하였다. 단일 피복재에서는 PE필름(0.08mm) 대비 PO필름(0.15mm)이 가장 열관류율이 가장 작고 열절감율이 가장 큰 것으로 나타났다. 단일 보온재에서는 열관류율에서는 외피가 있는 5겹의 다겹보온커튼이 가장 보온력이 좋은 것으로 나타났다. 또한 단일자재에 대한 열관류율 값과 열저항값을 이용한 피복 및 보온재의 다층설치시의 총 열관류율 값을 산정하였고 실측 값과의 오차를 보정하는 선형회귀식을 도출하였다. 단일재료의 열관류율값에 의한 피복 및 보온재의 다층설치시 열관류율 추정 모형을 개발한 결과 모형평가지수가 0.90(0.5 이상일 때 양호)으로 나타나 추정치가 실측치를 매우 잘 재현 하고 있는 것으로 나타났다. 또한 시험온실을 통한 실증시험결과 예측된 열절감율이 실측치보다 상대오차 2%로 작게 나타나는 것으로 평가되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 모바일 기반의 온실 에너지계산 프로그램을 개발하였다. 이 프로그램은 HTML5 표준 웹 기반 모바일 웹 애플리케이션으로 구현하였으며 N-Screen 지원을 통해 다양한 모바일 장치 및 PC 브라우저에서 동작이 가능하게 제작되었다. 또한 온실 피복(12종) 및 보온재(16종)의 조합별 열관류율 및 난방부하계수를 제공하여 농민이 모바일로 온실 위치, 형태 및 피복·보온재 등을 반영한 최대 주야간 냉난방부하 및 기간 난방부하를 산정할 수 있다. 대상 온실의 에너지 소비량에 대한 평가가 가능하며 온실의 지역 및 형태에 따라 피복 및 보온재의 최적 선택으로 에너지 절감형 온실 설계가 가능할 것으로 판단되었다.

• 감성과학
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• 제23권4호
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• pp.105-116
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• 2020

본 연구의 목적은 형광직물과 재귀반사 소재만으로 제작, 보급되고 있는 현 안전의복에, LED 부착으로 시인성을 높여 야간이나 기상악화 시 안전사고로부터 작업자나 보행자를 보호하고, 기울기 센서와 소리신호를 탑재하여 의식불명자의 구명에 도움을 주는데 있다. 이를 위하여 공학적 하이테크를 적용하여 설계·제작한 산업용 서스펜더형 안전벨트 및 기울기 센서와 소리신호가 탑재된 안전조끼형 벨트를 개발하였다. 그 효과로 첫째, 서스펜더형 안전벨트는 필름에 접착된 자동 점멸 LED에 의해 빛을 방출하도록 설계하여 벨트 착용자의 신체는 LED와 재귀반사를 통해 멀리서 인식되어 사고예방에 도움이 된다. 또한 야간에 실시하는 도로변이나 고지대에서의 작업, 구조대원 활동, 스포츠 활동 시사고를 예방하거나, 비상상황이 발생할 경우 LED 발광을 변화시키는 신호로 사고 지점을 빨리 발견할 수 있어 인명구조에 도움이 된다. 둘째, 착용자가 조난사고 등으로 인하여 의식불명으로 쓰러질 경우, 조난신호를 발생하는 첨단 디바이스를 개발하여 감지 및 신호 장치를 탑재한 결과 제어부의 기울기 센서가 인체의 각도를 자동 감지하였다. 동시에 조끼형의 벨트 형태로 제작함으로써 탈착이 용이하도록 하여 활용도를 높였다. 사고로 착용자가 쓰러지면 이 벨트의 기울기 센서가 각도를 감지하고 제어기가 고주파 음과 LED 점멸신호를 동시에 발생시킨다. 기존의 안전 조끼의 경우 주변 조명이 없을 때는 조끼를 착용한 사람을 감지하는 것이 거의 불가능 하였지만, 본 연구에서는 안전벨트의 음향과 빛 신호로 주변 조명이 없을 때에도 100 m 이내에서 착용자를 발견할 수 있었다. 그러므로 본 연구에서 LED 부착과 기울기 센서, 소리신호 소자를 부착한 스마트 안전의류의 개발은 사고발생 감소와 구명에 이바지할 수 있을 것이다.

• Korean Chemical Engineering Research
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• 제60권1호
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• pp.93-99
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• 2022

초소형, 웨어러블 기기 기술의 빠른 발전에 따라, 전자기기 구동을 위한 시공간적인 제한이 없는 지속적인 전기 공급을 필요로 한다. 이에 따라, 두 가지 다른 재료의 접촉과 분리로 만들어지는 정전기를 활용하는 마찰대전 나노발전기(Triboelectric nanogenerator, TENG)는 간단한 원리 덕분에, 복잡한 과정 및 설계 없이도 자연에서 버려지는 다양한 형태의 에너지들을 효과적으로 수확하는 수단으로 활용되고 있다. 하지만, TENG의 실생활의 적용을 위해서는 전기적 출력의 증가가 필요하다. 또한, 전기적 출력의 증가뿐만 아니라 전기적 출력의 안정적인 발생은 TENG의 상용화를 위해서 해결해야 될 과제이다. 본 연구에서는 TENG의 출력을 향상시킬 뿐만 아니라, 향상된 출력을 안정적으로 나타낼 수 있는 방법을 제안하였다. 출력의 향상 및 안정성을 위해서 TENG 구성 요소 중 하나인 접촉층을 일렉트렛으로 사용하였다. 활용된 일렉트렛은 Fluorinated ethylene propylene (FEP) 필름에 코로나 차징과 열처리 과정을 순차적으로 진행함으로써 제작되었다. 코로나 차징으로 인해 인위적으로 주입된 전하가 열처리 과정에 의해서 깊은 트랩으로 들어가게 되어 전하의 이탈 현상이 최소화된 일렉트렛을 제작하고 이를 TENG 제작에 활용하였다. 제작된 일렉트렛의 출력 성능은 수직 접촉 분리 모드 TENG의 전압 출력을 측정함으로써 검증되었고, 코로나 차징 과정을 거친 일렉트렛은 어떠한 처리도 되지 않은 FEP 필름에 대비 12배 높은 출력 전압을 나타냈다. 일렉트렛의 시간 및 습도 안정성은 일반 외부 환경 및 극한의 습도 환경에 일렉트렛을 노출시킨 후, TENG의 출력 전압을 측정함으로써 확인되었다. 또한, 박수를 모티브로 한 Clap-TENG에 일렉트렛을 적용하여 LED를 작동시킴으로써 실생활에 적용할 수 있음을 보여주었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.317-322
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• 2022

정보기술의 급격한 발달은 의료 환경에서도 많은 변화를 가져오고 있다. 특히 빅데이터와 인공지능(AI)을 활용한 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화를 견인하고 있다. 전자의무기록(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)으로 구성된 처방전달시스템(OCS)은 의료 환경을 아날로그에서 디지털로 빠르게 바꾸어 놓았다. PACS는 여러 솔루션과 결합하여 호환, 보안, 효율성, 자동화 등 새로운 발전 방향을 보여주고 있다. 그 중, 영상의 질적 개선을 할 수 있는 빅데이터를 활용한 인공지능(AI)과의 결합이 활발히 진행되고 있다. 특히 딥러닝 기술을 활용하여 의료 영상 판독을 보조할 수 있는 시스템인 AI PACS가 대학과 산업체의 협력으로 개발되어 병원에서 활용되고 있다. 이처럼 의료 환경에서 의료영상 정보 시스템의 빠른 변화에 맞추어 의료시장의 구조적인 변화와 이에 대처할 수 있는 의료정책의 변화도 필요하다. 한편, 의료영상정보는 디지털 의료영상 전송 장치에서 생성되는 DICOM 방식을 기본으로 하고, 생성하는 방법의 차이에 따라 Volume 영상, 단면 영상인 2차원적 영상으로 구분된다. 또한, 최근 많은 의료기관에서는 스마트 병원 서비스를 내세우며 차세대 통합 의료정보시스템의 도입을 서두르고 있다. 차세대 통합 의료정보시스템은 EMR을 바탕으로 전자동의서, AI와 빅데이터를 활용한 정밀의료, 외부기관 등을 통합한 솔루션으로 구축하며, 이를 바탕으로 환자 정보 DB 구축과 데이터의 표준화를 통한 의료 빅데이터 기반의 의학 연구를 목적으로 한다. 우리나라의 의료영상 정보 시스템은 앞선 IT 기술력과 정부의 정책에 힘입어 세계적인 수준에 있으며, 특히 PACS 관련 프로그램은 의료 영상정보 기술에서 세계로 수출을 하고 있는 한 분야이다. 본 연구에서는 빅데이터를 활용한 의료영상 정보 시스템의 분석과 함께 의료영상 정보 시스템이 국내에 도입되게 된 역사적 배경을 바탕으로 현재의 흐름을 파악하고 나아가 미래의 발전 방향을 예측하였다. 향후, 20여 년 동안 축적된 DICOM 빅데이터를 기반으로 AI, 딥러닝 알고리즘을 활용하여 영상 판독률을 높일 수 있는 연구를 진행하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.127-148
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• 2020

데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.