최근 가상현실 기반의 콘텐츠들이 늘어나면서 이미지 Stitching 기술의 사용이 증가하고 있다. 이미지 Stitching이란 고해상도 이미지 및 넓은 시야(Wide Field of View)의 이미지를 생성하기 위해 다중의 영상을 정합하는 방법이다. 이런 이미지 Stitching은 하나의 카메라로부터 생성되는 영상의 한계를 넘어 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이미지 Stitching은 다중의 영상을 정합하기 위해 특징 점 및 대응점을 검출하고 RANSAC 알고리즘을 이용하여 영상간의 변환관계(Homography)를 계산한다. 일반적으로 변환관계 계산을 위해 대응점들이 필요하다. 그러나 대응점들에는 변환관계에 대한 잘못된 가정이나 오류로 인해 발생할 수 있는 다양한 유형의 노이즈(Noise)가 포함되어 있다. 이러한 노이즈는 변환관계를 정확히 예측하는 방해 요인이 된다. 이처럼 일반적으로 사용되는 대응점 매칭(Matching) 방법들은 잘못된 대응점들을 매칭할 수 있는 경우가 발생하기 때문에 모델 파라미터의 예측을 방해하는 대응점(Outlier)로부터 정확한 변환관계를 구축하기 위해 RANSAC 알고리즘을 사용한다. 본 논문에서는 RANSAC 알고리즘에 사용되는 대응점 관계 정보를 이용하여 좀 더 정확한 대응점(Inlier)을 추출하고 정확한 변환관계를 계산하는 알고리즘을 제안한다. 대응점 관계 정보는 이미지 매칭에 사용되는 대응점 간의 거리 비율을 사용하며, 본 논문은 기존 RANSAC 알고리즘과 같은 성능을 유지하면서 처리 시간을 단축시키는데 있다.
자가치유란 시스템에 정의된 제약사항들을 평가하고 위배 시에 적절한 전략을 적용하는 방법론이다. 오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존연구들은 목표시스템을 자가치유하기 위해 자가치유 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서 본 논문에서는 자가 치유 기법을 기반으로 시스템의 내외부 문제 결정을 자동화하는 방법론을 제안한다. 본 방법론은 1) 목표 시스템의 설계단계에서 생성된 설계모델들로 시스템을 명세화하고, 2) 명세화 된 내용을 기반으로 시스템의 내외부 대한 공통 제약 사항을 자동 생성한다. 3) 자동 생성된 내부 상태 규칙을 통해 컴포넌트간의 의존관계를 해석하여 4) 생성된 공통 제약사항과 분석된 연관성 모델을 코드로 변환하고 문제결정 수준을 결정한다. 5) 문제결정 수준을 기반으로 시스템의 내외부 상태를 모니터링을 하고, 비정상 상태 발생 시 전략을 적용한다. 이러한 자동화된 제안 방법론의 특징을 통해 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이며, 나아가서는 시스템의 외적 환경뿐 아니라 내부 상태 문제에 관한 비정상적인 동작을 신속하게 정상적인 상태로 회복하고, 시스템 다운과 같은 고장 횟수를 줄이는 것이 가능해 진다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 비디오 회의 시스템에 적용하고 기존 방법론과의 자가치유를 위한 활동을 비교하여 그 유효성을 확인한다.
본 논문은 실시간 멀티미디어 스트리밍 프레임워크과 멀티미디어 데이타베이스의 연동 모듈인 데이타베이스 커넥터를 소개한다. 스트리밍 시스템과 멀티미디어 데이타베이스를 연동하는 경우 스트리밍 중에도 재생중인 미디어에 관련된 정보들을 데이타베이스로부터 검색 및 재결합이 가능하여 다양한 멀티 미디어 데이타베이스 서비스를 제공받을 수 있다. 그러나, 현재 스트리밍 시스템과 데이타베이스와의 연동은 파일 시스템으로 구현되거나, 파일형태의 스트리밍 데이타와 컨텐츠를 다루는 메타 데이타가 분리되어 관리되는 관계형 데이타베이스에 국한되어 있어 다양한 멀티미디어 서비스를 제공하기에 부적합하다. 이런 제약점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 스트리밍 프레임워크와 멀티미디어 데이타베이스가 동일한 호스트에 존재한다는 가정 하에 작동되는 IPC 기반의 데이타 베이스 커넥터를 제안한다. 제안된 데이터베이스 커넥터는 데이타베이스 기능을 사용할 수 있도록 읽기, 쓰기, 찾기, 재생 트랜잭션과, 트랜잭션 처리를 위한 인터페이스를 정의하였고, IPC 인터페이스 모듈을 플러그인 형태로 구현하여 본 논문에서 적용한 BeeHive와의 연동뿐 아니라 다른 다양한 멀티미디어 데이타베이스와 연동 시 바로 적용시킬 수 있는 확장성을 가지고 있다. 성능 분석 결과 제안된 IPC 기반 연동기법은 기존의 파일 방식의 연동기법과 비교하여 성능의 저하가 크지 않았다.
본 연구에서는 안드로이드 스마트폰 상에서 위성영상정보 분석처리 기능과 공간정보 브라우징 기능을 지원하는 오픈 소스를 활용한 앱 개발을 수행하였다. 본 연구에서 개발한 앱에서 제공하는 분석 기능으로 OTB 오픈소스를 기반으로 하는 필터링, 분할, 분류 등과 같은 5 가지 알고리즘을 시험적으로 구현하였다. 한편 처리된 결과는 데이터베이스에서 저장, 관리되도록 하여 사용자가 처리한 결과를 필요할 때마다 재생할 수 있도록 하였다. 따라서 안드로이드 스마트폰 사용자는 간단한 인터페이스를 통하여 위성영상을 분석하고 가공할 수 있고, 내부적으로는 데이터베이스와 영상 분석 기능을 처리하는 어플리케이션 서버 등과의 연계처리 과정이 수행되도록 하였다. 한편 스마트폰 단말기 환경에 맞추어 처리 대상이 되는 영상정보에 대하여 사용자 요청과 어플리케이션 서버의 반응 사이에서 발생할 수 있는 시간 지연을 방지하는 처리 방법을 구현하였다. 현재까지 위성영상정보를 다루는 대부분의 스마트폰 앱이 주로 가시화에 주안점을 두고 있는 반면에, 본 연구에서 개발된 앱은 영상분석 기능을 제공하므로 기존의 앱과 차별화된다. 향후 보다 실무적이고 효과적인 분석 알고리즘을 처리하는 앱이 개발되고 일반인 뿐 만아니라 전문가가 이를 사용하게 되면 원격탐사자료가 잠재적 가능성이 있는 모바일 콘텐츠 자원이 아닌 실질적인 콘텐츠 생산 자원으로 인식될 수 있다. 본 연구가 향후 위성영상정보 분석 가능을 제공하는 앱 개발을 위한 독창적인 시도와 기술적 발전을 촉진하는 시발점이 될 수 있기를 기대한다.
새로운 2015 개정 교육과정이 추구하고 있는 목적 중의 하나는 4차 산업혁명 시대에 살아갈 학생들이 기본 학습 능력의 바탕 위에 다양한 발상과 도전으로 새로운 것을 창출하는 창의성을 기르는 것이다. 이에 따라 주어진 문제들을 합리적으로 해결하기 위하여 다양한 영역의 지식과 정보를 처리하고 활용할 수 있는 융합적 문제해결 역량이 중요시되고 있다. 이에 본 연구에서는 틴커캐드(Tinkercad) 모델링을 기반으로 하여 3D프린터를 활용한 융합교육을 설계하고 이를 수업에 적용하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 증진에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 내용을 검증하기 위해 초등학교 6학년 25명 2개 반을 실험집단과 통제집단으로 나누고 실험집단에는 약 3개월간 3D프린터를 활용한 융합교육 프로그램 12차시를 적용하고, 통제집단에는 같은 시기 동안 동일 주제의 강의식 교과 수업을 진행하였다. 그 후에 컴퓨팅 사고력 검사 도구를 투입하여 사전-사후 검사로 t-검정을 실시하고 그 효과성을 알아보았다. 프로그램 적용 후 사후 검사에서 실험집단은 컴퓨팅 사고력이 통계적으로 유의하게 향상 되었으나, 통제집단은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 이 결과를 통해 틴커캐드 모델링 기반의 3D프린터를 활용한 융합교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 증진에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 보인다.
3D 프린팅 산업의 종사자들이 3D 프린터의 도입을 결정하는 의사 결정에 어떤 인자들이 영향을 주고, 인자들의 역할을 파악하는 것이 중요하다. 이를 통해 국내 기업 등에서 활용되는 3D 프린터의 활용 증대 및 관련 산업 투자 증가로, 국내 3D 프린팅 산업의 발전에 기여할 수 있는 방안을 찾고자 한다. 3D 프린터는 기술의 발전, 대중의 관심, 투자의 활성화에 따라 급속한 발전을 이룩하고 있다. 외국은 장비, 소재, S/W, 산업 활용 등에서 괄목할 발전을 거두고 있으나, 국내에서는 예상보다 저조하다. 3D 프린터 산업의 활성화 및 저변 확대를 위해 원활한 3D 프린터의 도입이 필요하나, 실제 도입 및 현장적용에는 상당히 미흡한 실정이다. 문헌조사를 통해 경제성, 기술성, 환경성을 대표하는 독립변수들을 선정하였고, 3D 프린팅 산업에 대한 사회환경융합형 통합기술수용모델을 제안하여, 독립변수들이 3D 기술 수용의도에 어떤 영향을 미쳤는지를 독립변수 상관분석법, 무상관 회귀분석법 등을 통해 조사하였다. 본 연구를 통해 기업이 3D 프린팅 기술 및 장비의 도입을 위해 출력단가와 같은 경제성 요인과 정부지원, 3D 컨텐츠 같은 환경성 요인들이 유기적으로 확대 발전해야 한다는 점을 확인하였다. 이는 정부의 체계적이고 실효적인 지원이 필요하고, 사용자인 기업이 직접 체감할 수 있는 경제적 지원과 관련 법령, 제도 등의 개선이 필요하다. 경제적, 기술적 시간적 투자가 진행되어야 국내의 3D 프린팅 산업이 발전되고 이를 토대로 3D 프린팅 산업을 4차산업혁명의 핵심 동력으로 삼아야 할 것이다.
이 연구는 참여형 노동 아카이브 개발 모형을 부산 영도 지역의 주요 산업인 조선 산업을 대상으로 한 디지털 노동 아카이브 구축에 적용하고자 하였으며, 참여형 기능을 갖춘 디지털 아카이브 구축 가능성을 모색하고자 하였다. 기록 수집에서부터 아카이브 구축까지 기본적인 로컬리티 기록화 방법론을 적용하면서도 특정 공간과 공간에서의 산업 경험을 공유한 주체들의 참여를 수용할 수 있는 아카이브 구축을 실험하고자 하였다. 아카이브 구축 실험에 사용한 도구는 오메카(omeka)이며, 개방형 소프트웨어이면서도 참여 기능을 다양하게 지원할 뿐 아니라 디지털 공간에서 기록을 다각적으로 연계한 콘텐츠 구축이 가능하다는 강점을 지니고 있어 실험에 적용하였다. 참여형 노동 아카이브 개발 모형이 제시하는 절차에 따라, 선정된 대상을 중심으로 예비 조사를 거쳐 참여 주체와 맥락 및 기록을 조사하고 수집하였으며, 수집된 기록은 소장처와 출처를 중심으로 집합을 구성한 후 기술하였다. 다음으로 아카이브에 축적된 기록 및 기술정보를 연계 활용하여 사건, 인물, 사업장별 콘텐츠를 구성하였다. 후속연구로 진행될 참여 실험을 위해 오메카 추가 기능 중 참여를 지원하는 기능을 추가 설치하고 그 기능사용을 실험해보았다. 마지막으로 구축 실험의 의미와 한계를 밝혔다.
본 연구의 목적은 소셜 빅데이터를 기반으로 리우올림픽 축구 관련 이슈 및 인물에 대한 대중들의 주요 관심사를 알아보는 것이다. 본 연구를 위해 수집된 데이터는 2016 리우올림픽 한국축구 경기와 관련된 웹 뉴스 및 댓글이다. 경기별 주요 이슈 및 대중들의 관심사를 알아보기 위해 연관단어 분석을 실시하고, NodeXL을 이용하여 시각화하였다. 연구 결과, 대중들에게 높은 관심을 받은 경기는 피지와의 경기, 한국축구대표팀 관련 인물은 손흥민, 해설위원은 이영표, 캐스터는 조우종으로 나타났다. 리우올림픽에 출전한 한국축구대표팀에 대한 대중들의 생각은 일부 부정적인 평가가 나타났지만, 대체로 긍정적인 것으로 평가할 수 있다. 해설위원 및 캐스터에 대한 대중들의 관심은 경기결과 및 예측, 설명에 대한 재치, 해설위원 및 캐스터의 호흡, 즐거움 요소(예능)로 나타났다. 결론적으로, 스포츠빅이벤트에 대한 대중들의 관심을 높일 수 있는 방안은 다양한 스포츠 분석 콘텐츠 제공, 전문성과 예능감 등을 겸비한 방송해설자 선정이 될 수 있다.
정보보안의 중요성이 대두되고 있는 현재 운영체제 업데이트는 안전한 인터넷 사용 환경을 유지하기 위한 기본 사항이다. 그러나 성별과 연령 등 이용자의 개인적인 속성이나 사회경제적 환경에 따라 정보보안 실천과 관련하여 집단별 격차가 여전히 존재하고 있다. 본 연구는 인터넷 상의 정보보호와 관련하여 침해사고 예방 행위 중 운영체제 업데이트 실시여부가 성별과 연령대 별로 연관성이 있는지를 분석하고, 성별과 연령대가 미치는 영향력을 실증적으로 분석하여 이들 요인에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 한국인터넷진흥원이 2016년 조사한 정보보호 실태조사 자료를 기반으로 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 성별과 연령대 별 집단의 차이는 운영체제 업데이트의 실시여부에 관련 있는 요인으로 조사되었다. 성별과 연령대 별 요인들이 운영체제 업데이트의 실시여부에 미치는 영향력을 분석한 결과, 성별에 있어서는 운영체제 업데이트 실시여부의 오즈가 남자보다 여자가 0.419배 높다고 추정되었다. 연령대 별 운영체제 업데이트의 실시여부에서는 정보화 취약계층인 50대를 기초로 분석한 결과 50대에 비해 20대는 오즈가 13.266배 높다는 결과가 나왔다.
본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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