미국 오픈AI사가 개발한 대화형 인공지능(AI) 챗봇 'ChatGPT'가 전 세계적으로 큰 반향을 일으키고 있다. 일부 학계에서는 ChatGPT를 학생들이 표절에 사용할 수 있다며 우려를 표하고 있는 실정이나, ChatGPT는 마케팅문구나 웹사이트 문구를 쓰는 데 활용되는 등 긍정적인 방향으로도 많이 사용되고 있다. 또한 ChatGPT가 '검색'의 새로운 미래가 될 수 있다는 의견도 생겨나고 있으며, 지나친 규제보다 육성에 초점을 맞춰야 한다는 분석도 제기되는 상황이다. 본 연구는 ChatGPT와 표절검사시스템에 대한 인식도 조사를 통해 대학생들의 ChatGPT에 대한 의식을 분석하고, ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 마련하였고 ChatGPT와 표절검사시스템을 활용한 교육지원 모델 구축 방안을 제시하기 위하여 ChatGPT에 대한 기존의 연구들과 표절검사시스템에 대하여 조사하고 분석하였다. 그리고, 이것을 토대로 ChatGPT를 활용한 대학 교육 지원 모델을 구축하였다. ChatGPT를 활용한 교육 모델은 텍스트, 디지털, 예술 등의 기반으로 교육 모델를 설정하고 그 아래로 4차 산업혁명시대에 필요한 세부적인 역략으로 구성하였다. 그리고, 학습 목표에 따라 수업의 교수자가 ChatGPT가 생성하는 콘텐츠의 허용 범위를 결정한 후, 표절검사시스템에서 제공하는 ChatGPT 감지 기능을 활용하여 학생들이 허용된 범위 내에서 ChatGPT를 활용하도록 지도하도록 구성하였다. 이와 같은 방식으로 ChatGPT와 표절검사시스템을 연계하여 활용함으로써 ChatGPT의 우수한 능력이 교육에 악용되는 상황을 막을 수 있을 것으로 기대된다.
최근 해양 포유동물의 수동 음향 추적을 위해 스코어-패널티 법이 사용되고 있다. 전통적인 시간영역 정합장 처리 기법은 손실함수에 측정신호와 손실신호간의 정합도만을 고려하는 반면, 스코어-패널티법은 측정 신호와 모의신호의 비적합도를 반영하는 페널티 항도 추가로 고려한다. 본 연구에서는 스코어-패널티법을 파형을 알고 있는 수동표적의 심도 추정에 적용했다. 수중 음속 구조의 불확실성을 갖는 심해 환경을 가정하고, 스코어-패널티법의 성능을 평가했다. 또한 시간영역 정합장 처리기법의 결과와 서로 비교했다. 약한 수중 음속 오정합 환경에서 스코어-패널티법은 시간영역 정합장 처리기법보다 높은 정확도를 보이고 효율적으로 동작했다. 그렇지만 수중 음속 구조의 오정합이 매우 큰 경우에는 두 기법 모두 표적의 심도 추정에는 실패했다.
자동차용 경음기는 운전자 간의 의사소통 수단이자 보행자에게 사전에 경각심을 불러일으키는 부품으로서 안전상 중요한 역할을 한다. 유한 요소 방법과 전기 회로 모델을 활용한 자동차용 경음기의 모델링 연구와 혼의 음향학적 특성을 분석한 연구들이 수행되었으나, 트럼펫 혼의 작동 주파수 설계 방법에 대한 연구는 미비하다. 본 논문에서는 트럼펫 혼의 진동부가 결정되었을 때, 쉘의 음향 리액턴스에 따른 작동 주파수를 예측하는 설계 방법을 제시하고자 한다. 음향부에서는 지수 혼과 도파관이 결합된 혼에 대해 다루었고, 임피던스 튜브 실험을 통해 도파관의 입구 음향 리액턴스는 해석 결과와 유사함을 확인했다. COMSOL Multiphysics 유한 요소 수치 해석 모델을 이용하여 자동차용 경음기의 공진 주파수를 예측했고, 음압 실험을 통해 설계된 혼의 작동 주파수를 측정하여 설계 방법을 검증했다. 음압 실험은 홀더를 제외하고 DC 전압을 12 [V] 인가하여 반무향실 환경에서 측정한 결과, 설계 작동 주파수와 비교하여 수 [Hz] 내에서 정확하게 공진이 발생했다. 본 논문에서는 혼의 음향 리액턴스 관점에서 자동차용 트럼펫 혼의 설계 방법을 살펴보았고, 혼을 포함한 시스템을 설계할 때 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
연구목적: 최근 기후변화, 자연재해, 그리고 인적 요인에 의한 대형 산불이 동해안 및 태백산맥 지역에서 매년 증가하는 추세를 보인다. 현재 헬리콥터를 활용한 산불 진화가 증가하고 있음에도 불구하고, 대형 산불에 대응하기 위한 초기 진화의 중요성과 양간 산불 진화의 어려움으로 인해 공군 수송기의 도입 필요성이 지속해서 제기되어 왔다. 본 연구는 공군 수송기를 활용한 산불 진화 임무를 효율적으로 수행하기 위한 여러 측면 - 작전 목적의 달성, 운용 환경 극복, 대기 장소 선정 및 효율적 운용 방안 - 에 대한 사후 관리체계 발전 방안을 제시하고자 한다. 연구방법: 산불진화 관련 문헌연구와 고정익항공기를 활용한 산불진화 실험 및 산불진화 헬기의 운용실태 및 운용방법을 기초로 헬기운용 시 장단점 및 대형수송기(C-130)를 활용한 대형산불진화시 효과분석을 통해 운용의 효과성을 분석한다. 연구결과: 대형산불 진화 시 헬기와 고정익항공기(C-130)를 통합 운용시 효과적인 운용, 통제, 지휘체계, 출동요청 및 산불진화 등 효과적인 CM(Consequence Management) 적용방안을 도출하였다. 결론: CM(Consequence Management)의 개념 적용은 우리나라에서 일부 화생방(CBRNE) 방호 분야에 일부 적용되고 있으나 산불진화에 있어서 헬기와 대형항공기(C-130)의 통합운용 시 효율적인 운용, 통제, 지휘체계 정립, 안전관리, 출동요청 및 산불진화 등을 위해 선진국에서 운용되고 있는 CM(Consequence Management)의 개념을 적용하여 진일보 발전된 재해, 재난 사후관리체계를 정립하는 데 기여하도록 하였다.
처분 환경에서는 혐기성 부식, 방사선 분해, 미생물 분해와 같은 다양한 원인으로 처분용기와 완충재의 경계면에서 기체가 발생할 수 있다. 기체의 발생 속도가 완충재 내부에서의 확산 속도보다 빠를 경우, 완충재 내부에 기체가 압축되어 공극 압력이 증가함으로써 완충재의 물리적 손상을 유발할 수 있다. 특히 이때 발생한 균열을 통해 기체돌파현상이라 불리는 급격한 기체 이동 현상과 함께 방사성 핵종이 누출될 가능성이 있다. 따라서 처분 시스템의 안전성 평가를 위해서는 이러한 기체 발생 및 이동 현상에 대한 이해가 필수적이다. 이 연구에는 완충재 내 기체 이동 현상 규명을 위한 시험 장치를 문헌 연구를 통해 구축하고, 이를 활용하여 한국형 처분 시스템의 완충재 후보 물질 중 하나인 Bentonile WRK (Clariant Ltd.) 분말로 제작한 압축 시료에 대한 기체 주입 시험을 수행하였다. 시험 결과, 완충재 내 기체돌파현상 발생 지점에서 일반적으로 관측되는 특성인 응력 및 압력의 급격한 상승 경향이 뚜렷하게 관찰되었다. 또한 완충재 팽윤으로 기인한 응력의 범위는 4.7~9.1 MPa이었으며, 기체 유입 압력으로 간주할 수 있는 기체돌파현상 발생 시의 압력은 약 7.8 MPa로 확인되었다. 구축된 장치는 향후 완충재의 초기 물성 및 기체 주입 실험 초기 조건에 대한 데이터베이스 구축을 위한 다양한 실험에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
기후 위기에 대응하고자 지난 2015년 파리협정에서 지구 온도상승을 2℃보다 아래로 유지하고 나아가 1.5℃ 아래로 억제하기 위한 목표를 설정하였음에도 불구하고, 지구 온도는 계속 상승 중에 있다. 실질적으로 이에 대응하기 위한 주요 전략으로 선진국들은 순환경제 실현을 제시하고 있으며, 세부 이행 방법으로는 재사용, 재제조, 재활용, 에너지 회수 등이 있다. 그중 재제조는 다른 자원순환 방법보다도 고부가가치 및 탄소중립 달성에 큰 잠재력을 가지고 있지만, 재제조를 통한 온실가스 저감효과를 정량적으로 평가할 수 있는 표준화된 방법이 부재한 상황이다. 이에 본 연구에서는 재제조에 의한 온실가스배출 감축효과 산정에 관한 2020년 이후의 최근 연구동향과 온실가스를 포함한 환경영향 평가 국제 표준 및 환경성적표지제도를 비교·분석함으로써 재제조품의 온실가스배출 저감효과 산정 표준화를 위한 핵심 요소를 도출하였다.
인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.
국제농촌지역은 국제적인 농산물 개방 여파, 대도시 인근지역 택지개발 및 산업시설 설치, 각종 레저산업의 유입등 비농업시설이 기존 농경지를 대체 개발하면서 다각적인 발전의 활로를 모색하고 있다. 그러나 이러한 개발속도에 비해 수질솬리는 상대적으로 뒤쳐지는 편이다. 이연구는 개발이 활발한 경기도 OO시 A저수지 유역 대표적인 비농업시설을 중심으로 지하수 및 하철수 시료를 채수하여, 비농업시설 설치운영이 농촌용수 수질에 미치는 영향을 살펴보았다. 연구지역 내 비농업시설에 의한 수질오염은 적절한 처리시설 없이 하수가 A 저수지로무단 방류되는 지역과 공장밀집지역에서 발생했다. 배경수질 분석결과, 두 지역의 하철수 및 지하수에서 (Na+K)-Cl, Ca-(Cl, SO$_4$, Ca-Cl유형들이 나타나 외부 오염 물질의 유입을 보였다. 하수 무단방류지는 면소재지 발생하수가 하천수에 유입됨에 다라 COD, T-N, T-P 오염이 심각했고, 인접한 지하수는 하철수의 유도함양 결과, 화학비료 기원의 NO$_3$-N 오염이 진행 중이었다. 공장밀집지는 T-N, NO$_3$-N 오염이 심각했고, 공장지역 정화조 액상오수의 무단방류가 NO$_3$-N오염의 원이이었다. 축산시설개발지역에서는 가축분뇨에서 기원한 유기물이 하천수 및 지하수에 유입되어NO$_3$-N, Mn오염을 보였다. 농약은 골프장을 비롯한 전체 빈오시설 지역에서 불검출 되었고, SAR(Sodium Adsorption Ratio)-전기전도도 분석 결과,연구지역 용수를 관개용수로 사용 시 알칼리도 및 염도에 대한 위해가 없는 것으로 나타났다. 실버타운, 레저관광지, 골프장 주변 지역의 용수는 대체적으로 수질이 양호했다. 결론적으로 연구지역 내 수질 오염은 국지적인 비농업시설 설치지에서 발생하였으나, 이러나 오염수가 연구지역의 최종 집수지인 A저수지에 유입되면, 타 수계의 청정수와 혼합 희석에 의해 A 저수지에서는 수질 오염이 거의 나타나지 않았다. 그러나 향후 연구지역에 비농업시설이 난립할 경우 A저수지의 희석효과를 기대하기 어려우므로, 농촌개발과 병해할 수 있는 농촌 용수 수질관리 계획이 수립되어 청정한 농촌용수 수질관리가 이루어질 필요가 있다.
본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.
본 논문에서는 ultra mobile PC (UMPC) 및 휴대용 기기 시스템 같이 고속으로 동작하며 고해상도 저전력 및 소면적을 동시에 요구하는 16M-color low temperature Poly silicon (LTPS) thin film transistor liquid crystal display (TFT-LCD) 응용을 위한 1:12 MUX 기반의 1280-RGB $\times$ 800-Dot 70.78mW 0.13um CMOS LCD driver IC (LDI) 를 제안한다. 제안하는 LDI는 저항 열 구조를 사용하여 고해상도에서 전력 소모 및 면적을 최적화하였으며 column driver는 LDI 전체 면적을 최소화하기 위해 하나의 column driver가 12개의 채널을 구동하는 1:12 MUX 구조로 설계하였다. 또한 신호전압이 rail-to-rail로 동작하는 조건에서 높은 전압 이득과 낮은 소비전력을 얻기 위해 class-AB 증폭기 구조를 사용하였으며 고화질을 구현하기 위해 오프 셋과 출력편차의 영향을 최소화하였다 한편, 최소한의 MOS 트랜지스터 소자로 구현된 온도 및 전원전압에 독립적인 기준 전류 발생기를 제안하였으며, 저전력 설계를 위하여 차세대 시제품 칩의 source driver에 적용 가능한 새로운 구조의 slew enhancement기법을 추가적으로 제안하였다. 제안하는 시제품 LDI는 0.13um CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 source driver 출력 정착 시간은 high에서 low 및 low에서 high 각각 1.016us, 1.072us의 수준을 보이며, source driver출력 전압 편차는 최대 11mV를 보인다. 시제품 LDI의 칩 면적은 $12,203um{\times}1500um$이며 전력 소모는 1.5V/5.5V 전원 저압에서 70.78mW이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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