최근 상용 DBMS 시장은 고가의 라이선스 정책과 신속하지 않은 기술 지원 서비스 등에 대한 사용자들의 부담과 불만이 커지면서, 호환성이나 안정성에 문제가 없는 오픈소스 DBMS의 사용에 대한 관심이 확대되고 있다. 이로 인해 DBMS 시장의 약 60% 점유율을 갖고 있는 오라클사 기반의 응용프로그램을 오픈소스 기반의 DBMS로 전환하여 비용을 절감하는 사례가 많아지고 있다. 그러나 오라클사에서 제공하는 PL/SQL의 사용으로 인한 비호환적 문장을 오픈소스 DBMS로 전환 시, 많은 수작업을 동반하게 되어 시간 및 비용 손실이 크다. 따라서 PL/SQL을 표준 SQL로 자동 전환해주는 도구가 요구된다. 제안하는 응용프로그램 전환을 위한 자동화 도구는 PL/SQL을 ANSI 표준 프로그래밍 언어인 Java SP (Stored Procedure)로 전환한다. 자동화 도구 테스트 실행을 통해 입출력 데이터의 동일성을 확인하고, 발생하는 Java SP 전환 오류 수정으로 신뢰성을 검증하여 응용프로그램 전환의 시간과 비용 절감에 기여할 수 있다는 것을 확인했다.
최근 웹 서비스 기반 서비스 지향 구조는 네트워크 상에 분산된 다양한 애플리케이션을 효과적으로 통합하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 서비스 지향 구조에서 BPEL은 비즈니스 프로세스 모델 언어로, 다양한 서비스들을 통합하는 방법을 제시하고 있다. 현재 이러한 BPEL을 이용한 서비스 통합 및 조합에 관해 많은 연구가 진행되고 있으며 서비스들 간의 호환성을 검증하려는 노력, 비즈니스 프로세스의 식별과 추적에 관한 몇몇 연구가 진행되었다. 그러나 다양한 서비스의 조합으로 인해 발생하는 문제를 해결하려는 연구는 부족하다. 특히 조합된 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지, 예외 상황에 대해 얼마나 강건하게 대처할 수 있는지 평가하고자 하는 노력은 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 BPEL을 이용한 서비스 조합에 있어서 조합된 서비스의 강건성을 테스트하기 위한 방법과 이 방법을 지원하기 위한 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 논문의 방법은 BPEL 프로세스와 참여하는 다양한 서비스를 분석하고, 분석된 정보를 바탕으로 실제 서비스들에서 발생 가능한 다양한 예외 상황을 발생시키는 가상의 환경을 구축하여 강건성 테스트를 수행한다. 이는 BPEL 프로세스로 표현된 서비스 조합이 얼마나 예외 상황에 강건하게 대처하는지 검증하는 방법이다.
최근 산업 자동화 분야에서는 고속 통신을 지원하면서도 여러 장치로 구성된 시스템을 통합하고 관리하는 데 유리한 필드버스 방식의 통신 기술이 널리 활되는 추세이다. 운동하는 물체의 위치를 감지할 뿐만 아니라, 외부 제어기가 통신을 통해 다수의 엔코더에 대해 동시에 설정을 변경하거나 위치와 관련된 다양한 정보를 요청하는 환경에서 동작하는 스마트 엔코더의 경우에는 필드버스 지원이 필수적인 기능으로 인식된다. 본 논문에서는 CAN 네트워크 기반의 상위 응용 계층을 정의하는 CANopen 표준 중 엔코더의 장치 프로파일인 CiA 406 표준을 지원하기 위해 오픈 소스 CANopen 프레임워크인 CanFestival 을 확장, 구현하였다. 구현된 CiA 406 모듈의 동작은 CANopen 마스터 장치와 CiA 406 모듈을 적한 가상 CANopen 엔코더와의 실험을 통해 검증하였다.
In this paper, we propose a method to optimize the geometry and installation position of the mixer in the selective catalytic reduction (SCR) system by computational fluid dynamic(CFD). Using the commercial CFD software of CFD-ACE+, the flow dynamics of the flue gas was numerically analyzed for improving the injection uniformity of the reduction agent. Numerical analysis of the mixed gas heat flow into the upstream side of the primary SCR catalyst layer was performed when the denitrification facility was operated. The characteristics such as the flow rate, temperature, pressure loss and ammonia concentration of the mixed gas consisting of the flue gas and the ammonia reducing gas were examined at the upstream of the catalyst layer of SCR. The temperature difference on the surface of the catalyst layer is very small compared to the flow rate of the exhaust gas, and the temperature difference caused by the reducing gas hardly occurs because the flow rate of the reducing gas is very small. When the mixed gas is introduced into the SCR reactor, there is a slight tendency toward one wall. When the gas passes through the catalyst layer having a large pressure loss, the flow angle of the exhaust gas changes because the direction of the exhaust gas changes toward a smaller flow. Based on the uniformity of the flow rate of the mixed gas calculated at the SCR, it is judged that the position of the test port reflected in the design is proper.
현재 농산물 물류를 담당하는 거점산지유통센터에서의 박스구분적재 작업은 대부분 수작업으로 이루어지고 있다. 농산물의 적재과정은 많은 노동력을 필요로 하며 이러한 작업은 농촌에 거주하고 있는 사람들을 시간제 고용으로 해결하였으나, 최근 농촌 고령화가 심각하게 진행되면서 노동력 확보에 어려움이 따르며 시설 자동화나 로봇이용 등 대책이 강구되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 사과박스 구분적재 자동화를 위한 로봇 시스템을 제안한다. 제안방법은 거점산지유통센터에 컨베이어, 로봇, 바코드리더기 등의 장비와 소팅플랜, 작업통제, 제어정보생성, 모니터링의 소프트웨어 모듈을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템을 운영 시험 및 평가를 통하여 자동화된 로봇 시스템이 기존의 수작업을 대체하여 작업효율성 향상과 안전성 문제 해결을 확인한다.
모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.
Purpose: The study aimed to design and develop an automated personalized self-care (APSC) program for patients with type 2 diabetes mellitus. The secondary aim was to present a clinical protocol as a mixed-method research to test the program effects. Methods: The APSC program was developed in the order of analysis, design, implementation, and evaluation according to the software development life cycle, and was guided by the self-regulatory theory. The content validity, heuristics, and usability of the program were verified by experts and patients with type 2 diabetes mellitus. Results: The APSC program was developed based on goal setting, education, monitoring, and feedback components corresponding to the phases of forethought, performance/volitional control, and self-reflection of self-regulatory theory. Using the mobile application, the participants are able to learn from educational materials, monitor their health behaviors, receive weekly-automated personalized goals and feedback messages, and use an automated conversation system to solve the problems related to self-care. The ongoing two-year study utilizes a mixed method design, with 180 patients having type 2 diabetes mellitus randomized to receive either the intervention or usual care. The participants will be reviewed for self-care self-efficacy, health behaviors, and health outcomes at 6, 12, 18, and 24 months. Participants in the intervention group will be interviewed about their experiences. Conclusion: The APSC program can serve as an effective tool for facilitating diabetes health behaviors by improving patients' self-care self-efficacy and self-regulation for self-care. However, the clinical effectiveness of this program requires further investigation.
본 연구는 현대 사회에서 문제 해결의 필수적인 역량으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking, CT)을 향상시킬 수 있는 방법으로 AI 메이커 코딩 교육을 제안하고, 이 교육이 초등학생들의 CT 향상에 미치는 효과성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 안산시 소재 H초등학교의 학생 4학년 5명, 6학년 5명, 총 10명을 모집하였으며 AI 메이커 코딩 교육은 총 8차시로 계획하여 기본적인 블록 코딩과 메이커 교육의 개념부터 실생활의 문제 해결의 영역까지 수업을 구성하였다. AI 메이커 코딩 교육의 효과성을 분석하기 위해 사전·사후 CT 검사를 실시하였다. 검사 결과는 CT의 5가지 요소에서 "추상화", "알고리즘", "데이터 처리"에 대해서는 AI 메이커 코딩 교육이 유의미한 효과를 주었다는 것을 확인하였고, "문제분해", "자동화"에 대해서는 상관관계가 없는 것을 확인하였다. 종합적으로 모든 학생의 평균 점수가 향상되었고, 학생 간 편차는 감소하여 AI 메이커 코딩 교육이 CT 향상에 효과적이라는 사실을 확인하였다.
ChatGPT, a chatbot based on GPT large language models, has gained immense popularity among the general public as well as domain professionals. To assess its proficiency in specialized fields, ChatGPT was tested on mainstream exams like the bar exam and medical licensing tests. This study evaluated ChatGPT's ability to answer questions related to Building Information Modeling (BIM) by testing it on Korea's BIM expertise exam, focusing primarily on multiple-choice problems. Both GPT-3.5 and GPT-4 were tested by prompting them to provide the correct answers to three years' worth of exams, totaling 150 questions. The results showed that both versions passed the test with average scores of 68 and 85, respectively. GPT-4 performed particularly well in categories related to 'BIM software' and 'Smart Construction technology'. However, it did not fare well in 'BIM applications'. Both versions were more proficient with short-answer choices than with sentence-length answers. Additionally, GPT-4 struggled with questions related to BIM policies and regulations specific to the Korean industry. Such limitations might be addressed by using tools like LangChain, which allow for feeding domain-specific documents to customize ChatGPT's responses. These advancements are anticipated to enhance ChatGPT's utility as a virtual assistant for BIM education and modeling automation.
어플리케이션의 구매 결정 소요시간이 짧은 동시에 구매 취소 역시 간편한 모바일 앱의 속성을 고려했을 때, 사용 편리성은 모바일 앱이 제공해야 할 다양한 품질 요소들 중 상위의 우선순위를 가지는 요소라 할 수 있다. 이러한 배경에서 모바일 앱 개발자들은 앱의 상품성을 저하시키는 사용성 저해 요소를 여러 가지 측면에서 최소화시키는데 많은 노력을 기울이고 있다. 모바일 앱의 사용 편리성을 저해하는 대부분의 요소는 GUI 설계시에 발생되는 잠재적인 오류들로부터 기인한다. 우리는 앞선 연구에서 사용자 행위 로그를 이용한 모바일 앱의 사용성 분석 기법을 제안한 바 있다. 본 논문에서는 앞선 연구 결과를 토대로 사용자 행위로그를 유한 상태 모델로 표현하고, 여러 명의 사용자로부터 추출된 사용자 행위모델을 병합하여 설계자의 의도가 반영된 설계 행위모델과 비교해 나감으로써, 체계적으로 모바일 앱의 GUI 모델상에 잠재된 사용성 저해 요소 검출해 내는 기법을 제안하고 있다. 또한 기존 개발자들이 사용성 오류 검출을 위해 행해왔던 반복적인 테스트 작업의 부담을 줄이기 위해, 본 논문에서는 제안 된 기법의 자동화가 가능하도록 하는 사용성 오류검출 자동화 도구를 함께 제안하고 있다. 제안된 기법과 도구의 효용성은 실제 오픈 소스 앱 개발자들에 의해 제기된 GUI 이슈 리포트와 제안된 기법에 의해 검출된 이상징후들 간의 비교를 통해 논의하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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