• 한국조경학회지
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• 제49권1호
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• pp.54-69
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• 2021

2020년 문명사회의 전반적 생활 방식은 종이와 같은 소모성 아날로그 미디어에서 데이터 공유에 기반한 디지털 미디어로, 유선에 기반한 미디어에서 무선의 언택트 미디어로 뚜렷한 변화를 보인다. 본 연구는 이러한 사회 변화 양상을 바탕으로 조경학과 교육과정에서 컴퓨터 미디어의 교육과 활용이 시대의 변화에 적합하게 운용되고 있는지를 고찰하고, 4차 산업혁명 시대의 조경 교육을 위한 새로운 컴퓨터 수업의 방향을 제시하고자 한다. 조경은 도시를 연구 및 설계 대상으로 하는 분야로 사회 변화와 긴밀하게 연결되어 있다. 하지만 실리콘밸리를 기반으로 IT 혁명이 시작되고, 인공지능, 빅데이터, 자율주행차, 클라우드 네트워크, 사물인터넷 등 4차 산업혁명의 디지털 인프라가 현대 사회를 기술적으로, 사회적으로, 경제적으로 변화시키고 있는 데에 반해, 조경 교육이 그러한 변화를 적극적으로 수용하며 가시적인 차이를 만들고 있다고 보기에는 분명한 근거가 부족하다. 따라서 본 연구는 조경 교육에서 컴퓨터 테크놀로지와 뉴 미디어의 활용 현황을 돌아보고, 새로운 시대에 적합한 교육과정의 대안적 방향에 대해 논의했다. 우선 현대 조경 및 건축 전반의 컴퓨테이셔널 디자인의 동향에 대해 살펴 논의의 근거를 마련했다. 그리고 이를 바탕으로 국내외 조경학과 교육과정에서 컴퓨터 미디어 수업의 변화 양상과 현황을 선행 연구와 교과과정을 바탕으로 분석했다. 그 결과, 국외 조경학과의 경우 1994년의 연구와 2020년의 현황 사이에 컴퓨터 관련 과목의 수가 눈에 띄게 증가하고, 그 종류가 다양해진 반면, 국내 조경학과의 경우 일부 교과목이 변경된 것 외에 별다른 변화를 확인할 수 없었다. 이는 국내 조경 교육과정이 디지털 시대의 변화에 소극적으로 대처하고 있음을 시사한다. 마지막으로 이러한 논의를 바탕으로 4차 산업혁명 시대의 조경학과가 컴퓨터 미디어와 관련해 지향해야 할 새로운 교육과정에 대한 여러 실천적 대안을 검토했다.

• 적정기술학회지
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• 제7권2호
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• pp.127-135
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• 2021

전 세계적인 지구온난화의 위협에 대응하고자 세계 각국은 신재생 에너지의 확산, 탄소 배출 감소 등을 추진하고 있다. 또한, UN의 SDGs에도 포함된 기후변화에 맞서기 위한 노력으로 글로벌 자동차 제조사들은 향후 10년내에 전기 자동차로의 전면 전환을 추진하고 있다. 전기자동차는 탄소 배출 감소를 위한 유용한 수단이 될 수 있으나, 충전용 전기를 생산하는 단계에서 발생하는 탄소의 저감을 위해서는 친환경 신재생 에너지를 이용한 발전시스템이 요구된다. 본 연구에서는 아프리카 탄자니아에 설립된 태양광 발전소와 통합된 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템에 대한 비전을 제안한다. 아두이노 컴퓨팅 장치를 기반으로 하는 스마트 모니터링 및 통신 기능을 적용하여 전기자동차 또는 전기 오토바이의 배터리 잔존용량, 배터리 상태, 위치, 속도, 고도, 도로 상태 등의 정보를 모니터링한다. 또한, 주변의 독립형 태양광 발전소 인프라와 통신하여 주행가능거리를 예측하고 충전 스케쥴 및 목적지까지의 경로 최적화를 수행하는 시나리오를 제시한다. 제안된 시스템의 구현 가능성은 전기 오토바이의 시험운행을 통해 검증되었다. 탄자니아에서 운영될 전기 모빌리티 시스템은 현지의 환경과 특성을 고려하여 친환경성, 경제성, 운용 용이성, 호환성 등의 요소가 고려되어야 한다. 본 연구에서 제안하는 스마트 전기 모빌리티 운영 시스템은 SDGs의 이행을 위한 중요한 기반이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.177-189
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• 2013

스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.

• 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.