Earticle

본 논문에서는 사물인터넷 센서 데이터베이스 기술을 분석하였고, 센서 노드 장애와 통신 장애에 대처하 기 위한 효율적인 데이터 관리 및 저장 기술에 대해 논의하였다. 센서 데이터베이스 환경에서 데이터 수집 및 모니 터링을 목적으로, 데이터 서비스 신뢰성 및 성능을 개선하기 위하여 새로운 안정성-인지 클러스터링 방식과 압축 쉐도우 복제 방식을 제안하였다. 또한, 데이터 미러링을 이용한 수정된 동기화 기술을 적용하여, 스토리지 효율성을 위한 압축된 쉐도우 데이터를 저장하였다. 쉐도우 데이터 복제 기술은 낮은 클러스터에 있는 안정성이 낮은 센서 노드의 배터리 및 통신 장애를 최소화한다. 결과적으로 불필요한 통신비용 및 배터리 소모를 줄일 수 있으며, 클러 스터 내 센서 노드를 동적으로 관리하여 전체적인 배터리 에너지 밸런스를 유지할 수 있다. 온도와 상대 습도 데이 터에 대하여 실험한 결과 센서 데이터의 크기가 14%이하로 감소되고 성능이 향상됨을 확인할 수 있었다.

This paper analyzed IoT sensor database technology and discussed efficient data management and storage technologies to cope with sensor nodes and communication failures. For data collection and monitoring in sensor database environment, a new stability-aware clustering scheme and compressed shadow replication scheme were proposed to improve the data service reliability and performance. In addition, a modified synchronizing skill using data mirroring was applied to store compressed shadow data for storage efficiency. Shadow data replication skill minimizes battery and communication failures of unreliable sensor nodes in the low clusters. Consequently, unnecessary communication costs and battery consumption can be reduced, and overall battery energy balance can be maintained by dynamically managing sensor nodes in the clusters. Experiments with temperature and relative humidity data have shown that the size of the sensor data is reduced to less than 14% and performance is improved.

건강기능식품에 대한 전문지식이 부족한 사용자에게 개인맞춤 추천 및 복용가이드 서비스를 제공하기 위 해서는 개인 특성정보뿐만 아니라 함유성분, 함유량, 복용방법 등의 상세한 상품정보가 필요하다. 하지만 대부분의 건강기능식품 쇼핑몰이 상품정보를 비정형 텍스트, 텍스트 이미지, 영상이 혼합된 형태로 제공하고 있어, 다양한 형태의 정보 수집에 한계가 있다. 이 논문에서는 다수의 쇼핑몰을 대상으로 텍스트 마이닝과 영상분석 기술을 이 용하여 비정형 텍스트와 텍스트 이미지 형태로 제공되는 상품 상세정보를 수집할 수 있는 시스템을 제안하고 구 현한다. 제안 시스템의 실험을 통해, 텍스트 형태의 상품정보는 99%이상 추출하고, 텍스트 이미지 형태의 상품정 보는 93%이상 수집하는 것을 확인하였다. 또한, 텍스트 이미지를 디지털 텍스트로 변환하기 위해 사용한 오픈소 스 OCR 엔진의 오추출을 교정하여 인식률 97%를 기록하였다. 제안한 시스템은 다양한 형태로 제공되는 웹기반 쇼핑몰에서 의미있는 정보 추출에 활용될 수 있다.

We need product information(e.g. containing ingredient, content, dose guide, etc.) for providing personalized recommendation and dose guide service to users who lack technical expertise in health functional food. However, almost shopping malls represent detailed product information as mixture of atypical texts, text images and images. And this cause limit in crawling several types of information in shopping malls. In this paper, we propose and implement a system that collects detailed product information in various shopping malls consisting of atypical texts and text images by applying text mining and image analysis technique. Through the experiment of the proposed system, it was confirmed that more than 99% of atypical texts was extracted and more than 93% of text images. In addition, the recognition rate was 97% by correcting the error-extraction of the open source OCR engine used to convert text images into digital text. The proposed system can be used to extract meaningful information from web-based shopping malls provided in various types.

몇 년 전까지는 대부분의 로봇 애플리케이션은 산업 및 제조와 관련된 산업용에 내장되었으며, 산업용 로봇은 제한적이고 표준화된 환경에서 단순하고 반복적인 동작을 수행하였다. 산업용 로봇과 달리 서비스 로봇은 다양한 환경에서 복잡하고 자율적인 동작을 해야 하므로 어려운 문제를 안고 있으며 산업용 로봇에 비해 다소 더 딘 성장을 보였다. 그러나 서비스 로봇은 가정, 사무실, 공장 등 사람들의 생활 및 작업 공간에 적용될 수 있는 장 점이 있다. 로봇 공학의 패러다임은 특정 산업 기술에서 소비자, 가정 및 서비스 시장으로 이동하고 있다. 따라서 본 논문에서는 로봇 공학의 패러다임에 대한 서비스 로봇의 구조와 구동환경을 중심으로 서비스 로봇의 작업공간, 구조, 동작특성 등을 살펴보고자 한다.

Until a few years ago, most robotic applications were built into industrial and manufacturing-related industries, and industrial robots performed simple and repetitive motions in a limited and standardized environment. Unlike industrial robots, service robots must perform complex and autonomous movements in various environments. As a result, the field of service robots has a difficult problem and has shown a somewhat slower growth compared to industrial robots. However, service robots have an advantage that can be applied to people's living and working spaces such as homes, offices, and factories. Therefore, in this paper, we will look at the service robot's work space, structure, and motion characteristics, focusing on the structure and operational environment of the service robot for the robotics paradigm.

EEG는 활동 중인 뇌 상태를 반영하는 복잡한 신호이며 정확한 해석을 위해서는 신호처리와 특징추출 그 리고 적절한 분류알고리즘이 필요하다. BCI는 몸이 불편한 사람이 주변 환경과 소통할 수 있는 시스템을 말한다. EEG장치는 BCI 시스템에서 뇌신호를 기록하기 위해 널리 사용된다. EEG 신호의 전처리, 특징추출과 분류는 BCI 응용 분야에서 시스템의 신뢰도에 영향을 미치는 중요한 부분이다. 본 논문에서는 운동상상할 때의 EEG 신 호 분류를 위해 딥러닝 모델을 제안하고자 한다. 효과적인 모델 제안을 위해 웨어러블 EEG 장치를 통해 측정된 데이터를 다층신경망 모델, 합성곱신경망 모델, 순환신경망 모델에 적용한 후 세 모델 간 성능을 비교, 분석하였 다. 세 모델 중 합성곱신경망 모델의 분류정확도가 가장 높았으며, 약 84%로 나타났다.

EEG is a complex signal that reflects an active brain state and requires signal processing, feature extraction, and an appropriate classification algorithm for accurate interpretation. BCI refers to a system that enables people with disabilities to communicate with their surroundings. EEG device is used to record brain signals in BCI system. Feature extraction and classification of EEG signals is an important part that affects the reliability of the BCI applications. In this paper, we propose a deep learning model for EEG signal classification during motor imagery. In orer to propose an effective model, the data measured through the wearable EEG device were applied to the multi-layer perceptron, CNN, and LSTM model, and then the performance of the three models was compared and analyzed. Among the three models, the CNN model had the highest classification accuracy, which was about 84%.

전기자동차용 구동모터로서 영구자석형 동기전동기가 주로 사용되고 있으며, 전기자동차에서 요구하는 다 양한 특성을 동시에 만족해야 되기 때문에 최적화에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 영구자 석형 동기전동기의 최적설계 방법은 실험횟수만큼의 기계적인 모델링, 유한요소해석이 필요하므로 매우 복잡하고 시간이 많이 소요된다. 본 논문에서는 자동화된 실험계획법과 유한요소해석을 바탕으로 영구자석형 동기전동기의 최적설계 방법을 연구하였다. 전동기의 형상최적화는 두 개의 메타모델링 기법과 두 개의 최적설계 알고리즘을 각 각 조합하여 수행된다. 첫째, 전동기의 평균토크는 목적함수로 설정되었고, 둘째, 역기전력의 고조파 왜곡, 효율, 토크리플은 제약조건으로 설정되었다. 자동화된 실험계획법에 의해 전동기의 유한요소해석은 쉽게 수행되며, 이 결과를 바탕으로 민감도 분석과 메타모델링이 진행되었다. 메타모델링은 기존에 주로 사용되는 Kriging 모델과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 기법을 각각 이용하였고, 생성된 메타모델들은 전동기의 형상최적화를 위해 각각 유전알고리즘과 HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm) 알고리즘과 결합되었다. 본 연구에서는 최적화가 용이한 자동화된 설계 절차를 통해 다양한 메타모델링 기법과 최적 알고리즘을 검토할 수 있었으며, 결론적으로 MLP 기 법을 이용한 최적설계 결과는 Kriging 모델에 비해 더 우수한 평균토크 결과를 보여주었다.

As the traction motor for an electric vehicle requires various characteristics at the same time, research on the optimal design of the permanent magnet synchronous motor (PMSM) has been actively conducted. Because conventional optimal design of PMSM requires mechanical modeling and finite element analysis (FEA), the optimization procedure is complicated and time-consuming. To optimize PMSM easily and accurately, this study proposes an optimal design process based on automated design of experiments (DOE) and FEA. The shape optimization of PMSM is performed by applying two metamodeling techniques and two optimal algorithms, respectively. First, the average torque is set as the objective function, and second, THD of the back EMF, efficiency, and torque ripple are set as constraints. FEA-based analysis could be easily performed using automated DOE. Based on this, sensitivity analysis and metamodeling are performed. Metamodeling is accomplished using the previous Kriging and multi-layer perceptron (MLP) techniques, respectively. The generated metamodels are combined with GA and HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm) to perform PMSM shape optimization. In this study, various metamodeling techniques and optimal algorithms could be reviewed using an automated design procedure that is easy to optimize. In conclusion, the optimal design results using the MLP technique showed better average torque results than the Kriging model.

전원 절체 스위치 구성 시 반도체 소자를 사용하는 경우 고속의 전원절체가 가능하다는 장점이 있으나 스위칭 소자의 도통손실로 인하여 전력 손실이 발생하고 스위칭 소자의 방열 대책이 요구된다. 본 논문에서는 도 통 손실이 미미한 릴레이를 사용하면서도 릴레이의 구동 속도를 개선할 수 있는 고속 릴레이 구동 회로를 제안하 고 이를 이용한 통신 장비 및 서버 PC 용 자동 AC 전원 절체 스위치를 제시한다. 제안된 전원절체 스위치는 완 전 정전 시에도 최대 5[msec] 미만의 짧은 절체 시간을 가지고 있기 때문에, 주전원의 이상 시 예비전원으로의 절체 시 부하시스템의 전원 리셋이 방지된다. 한편, 부하전류가 영점이 되는 시간을 예측하여 릴레이 동작에 요구 되는 시간만큼 사전에 릴레이를 구동시키는 전류 영점 스위칭 알고리즘을 제안하였다. 그 결과 완전한 정전이 아 닌 과부족전압 및 과전류 발생 시 및 주전원으로의 복귀의 경우에는 500[μsec] 이내로 절체가 가능함과 동시에 전류 영점 부근에서 절체가 이루어지기 때문에 부하시스템에 매우 안정적인 전원절체를 꾀할 수 있다. 실험결과로 써 제안한 시스템의 유용성을 입증하였다.

In the case of configuring a power transfer switch using a semiconductor element, there is an advantage in that high speed power transfer is possible, but power loss occurs due to conduction loss of the switching element, and measures against heat dissipation of the switching element are required. In this paper, we propose a high speed relay driving circuit that can improve the driving speed of the relay while using a relay with insignificant conduction loss, and propose an automatic AC power transfer switch for communication equipment and server PC. Since the proposed power transfer switch has a short transfer time of less than 5[msec] even in the case of a complete power failure, power reset of the load system is prevented when the main power is switched over to the spare power. On the other hand, predicts the time that the load current is zero, we propose a zero current switching algorithm for driving the relay in advance as the time required for the relay operation. As a result, when over-voltage or over-current occurs, power is delivered within 500 [μsec] and returned to the main power source, while power transfer is performed near the zero point, so very stable power delivery to the current load system can be achieved. With the experimental result the usefulness of the proposed system is verified.

디스플레이 광원으로서 다양하게 적용되고 있는 발광다이오드 기반의 반도체 광원에서 발광 효율은 매우 중요한 광학적 특징이며, 이러한 발광 효율 향상을 위하여 다중양자우물층을 포함하는 다양한 연구 방법이 제시되 어져 왔다. 하지만 이러한 효율 향상은 기본적으로 평면 구조에 기반을 두고 있음에 따라 광학적 특성 향상에 제 약이 되어 왔다. 본 연구에서는 실리콘 산화물의 미세 패턴과 이를 이용한 에칭을 통해 나노 홀을 형성하고자 하 였다. 또한, 실리콘 산화물의 나노 홀과 이를 통한 나노 크기의 원주형 구조를 구현할 수 있으며, 이러한 나노 원 주 구조에 발광층을 증착시킴에 따라 나노 크기의 발광 구조를 가지는 반도체 광원을 제시하고자 한다.

In a light emitting diode-based semiconductor light source that is variously applied as a display light source, luminous efficiency is a very important optical property, and various research methods including multiple quantum wells have been proposed to increase the luminous efficiency. However, since the efficiency improvement is basically based on the planar structure, there was a limit to the improvement of optical properties. In this study, nano holes were formed through micro patterns and etching of silicon oxide, different from the conventional structure are proposed. In addition, it is possible to implement a nano sized columnar structure through nano holes of silicon oxide, and by depositing a light emitting layer on the nano structure, it is intended to present a semiconductor light source having a nano-sized light emitting structure.

시뮬레이션 출력분석 방법 중 가장 기본적이며 우수한 결과를 도출 가능한 방법은 독립반복 수행이다. 그러나 시스템이 복잡해질수록 독립 반복 시간 및 비용은 증가한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 시뮬레 이션 출력분석방법 중 하나가 부트스트랩이다. 자기상관이 존재하는 출력 데이터 분석에 적용 가능한 대표적인 방 법으로는 이동블록 부트스트랩, 임계값 부트스트랩, 정상 부트스트랩 방법이 있다. 본 논문에서는 시스템 상태와 상태의 유지시간처럼 동시에 측정되어 이차원으로 표현되는 이변량 데이터에 대한 임계값 부트스트랩 적용 방법 을 제시한다. 특히, 두 변량의 데이터 내부에 각각 자기상관이 존재함은 물론 변량 간의 상관관계도 존재하는 경 우에 대해서 다룬다. 이 경우, 기존의 재추출 방법으로는 올바른 시스템 성능척도의 추론이 불가하다. 본 연구에서 는 이에 대한 해결책으로써 수정된 임계값 부트스트랩을 제시하며 실험을 통해 그 타당성을 검증하였다.

The independent replication is the simplest method for simulation output analysis, and facilitates correct performance evaluation. However, as the system becomes more complex, the runtime and the cost for the method increase. Bootstrap is an alternative method developed to solve the problem. There are representative methods applicable to the autocorrelated data such as moving block bootstrap, stationary bootstrap, and threshold bootstrap. In this paper, a method to apply the threshold bootstrap to bivariate data such as the system state and the state holding time is proposed. In particular, we deal with the case where autocorrelation structure exists within the data of each variate and the correlation between the two variates also exists. In this case, it is impossible to infer correct system performance measures using the existing resampling methods. This study proposes a modified threshold bootstrap as a solution of this case, and perform the coverage test to check its validity through experiments.

최근 현대인들은 다양한 원인으로 인해 트라우마 증상을 겪고 있다. 트라우마를 겪으면 감정 조절에 문 제가 생기며 불안해하고 안정감을 찾기 어려워한다. 이런 트라우마를 진단하기 위해서 병원을 방문하는 것이 필수 적이지만 사회적 편견과 자신이 가지고 있는 트라우마에 대해 인지하지 못해 진단 및 치료를 놓치는 경우가 많다. 이를 위해 본 논문에서는 합성곱 신경망 모델을 통해 음성을 기반으로 트라우마를 초기 진단하는 방법을 연구하 였다. 기본 감정 6가지 중 fear, sad, neutral, happy 4가지 감정을 트라우마 초기 진단에 활용하였다. 음성에서 fear 와 sad 감정이 나타나면 트라우마일 확률이 높고, neutral과 happy 감정이 나타나면 트라우마가 아닐 확률이 높 다고 가정하였다. 음성의 특징을 추출하기 위해 전처리 과정을 거쳐 푸리에변환 한 spectrogram 이미지로 만들고 학습하였다. 그 결과, VGG-13 모델에서 98.96%로 높은 정확도를 나타내 트라우마 진단에 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

Recently, modern people are experiencing various types of trauma and have difficulty in controlling their emotions and stabilizing. It is essential to visit a hospital to diagnose trauma but lots of people often miss diagnosis and treatment because of being unaware of it. In this paper, we propose a method for screening trauma based on audio data using convolutional neural networks. Among the six basic emotions, four emotions were used for screening trauma: fear, sad, neutral, and happy. It was assumed that when fear and sad emotions appeared in the audio, the probability of trauma was high and when neutral and happy emotions appeared, the probability was low. To extract the features from audio, the audio was converted into spectrogram images through pre-processing and used to train convolutional neural networks. As a result, VGG-13 model showed the highest performance(98.96%) for screening trauma among others.

본 연구는 농촌지역 건강지도자의 자기효능감, 건강증진생활 실천 정도를 파악하고, 제 변수간의 상관관계를 확인하기 위해 시도되었다. 연구결과 대상자의 자기효능감의 평균점수는 3.6점, 건강증진실천 행위는 3.3점으로 비교적 높은 점수를 나타냈다. 또한 건강증진생활 실천정도의 6개 하위 영역별 순위는 대인관계, 영적성장, 영양, 건강책임, 스트레스 관리, 신체활동 순으로 대인관계에서 가장 높은 점수를 보인 반면에 스트레스 관리, 신체활동에서 낮은 점수를 나타냈다. 또한 자기효능감과 건강증진생활 실천간에는 정의 상관관계가 나타났다(p<.001). 위의 연구결과를 통해 농촌 지역 건강지도자의 효과적인 교육프로그램 개발을 위해서는 자기효능감을 높일 수 있는 전략과 건강증진실천행위 중 스트레스 관리 및 신체활동 실천을 높일 수 단계적 맞춤형 프로그램 개발이 요구된다.

The purpose of this study was to evaluate the level and relationship of the degree of self-efficacy and health promotion behaviors of rural health leaders and to provide baseline data to develop effective health promotion program for rural health leaders. As a result, average of the subject’s self-efficacy was 3.6 points, health promotion behaviors was 3.3 points. The raking of the six sub-criteria of the health promotion behaviors were in the order of interpersonal relations, spiritual growth, health responsibility, stress management, and physical activity. It was the highest score in interpersonal relationships, and the lowest score in stress management and physical activity. In addition, there was a positive correlation between self-efficacy and health promotion practices(p<.001).

질병관리본부에서 제공하는 CT 방사선량 측정 시뮬레이션 프로그램인 ALARA CT S/W를 이용하여 소 아 Brain CT 검사 시 측정된 방사선량을 실제 의료기관에서 발생되는 방사선량과 비교 분석하였다. 1그룹(0-1세), 2그룹(2-5세), 3그룹(6-10세), 4그룹(11-15세)로 나누어 검사를 진행하였고 측정된 방사선량은 전산화단층촬영 선 량 지표인 CTDI(Computed Tomography Dose Index)와 DLP(Dose Length Product)로 표기하였다. ALARA CT의 측정값이 실제 의료기관 장비의 방사선량보다 평균적으로 약간 높았지만 서로 유의미한 차이가 없었으며, 검사 범위 1cm당 1그룹은 13.06 mGy*cm, 2그룹은 15.13 mGy*cm, 3그룹은 17.25 mGy*cm, 4그룹은 23.76 mGy*cm만큼의 DLP가 증가, 감소하였음을 확인하였다. 또한 일개 병원에서 시행되는 소아 두부 CT의 방사선 피 폭선량은 영국, 독일, 일본에서 권고되는 진단참고수준(Diagnostic Reference Level, DRL)보다 낮은 방사선량으 로 검사가 진행됨을 확인하였다.

Using ALARA CT S/W, a CT radiation dose measurement simulation program provided by the Korea Centers for Disease Control and Prevention, the measured radiation dose during childhood Brain CT examinations was compared with the radiation dose generated by the actual medical institution. Tests were conducted in groups 1 (0-1), groups 2 (2-5), groups 3 (6-10), and groups 4 (11-15), and the measured radiation dose was marked as Computed Tomography Dose Index (CTDI) and DLP (Dose Length Product), which are indicators of computed tomography dose. On average, ALARA CT measurements were slightly higher than the actual dose of radiation from medical institution equipment, but there were no significant differences from each other, confirming that DLP increased or decreased by 13.06 mGy*cm in group 1 per centimeter, 15.13 mGy*cm in group 2 and 17.25 mGy*cm in group 3 and 23.76 mGy*cm in group 4. It was also confirmed that the radiation dose measurement results of domestic medical institutions were compared with the Diagnostic Reference Level (DRL) in computed tomography in the UK, Germany, and Japan to comply with the domestic and international pediatric diagnostic reference level limit values. Based on this, we wanted to discuss the possibility of clinical use of radiation dose measurement programs.

시각화기술 중 하나인 가상현실(Virtual Reality)기술은 뛰어난 몰입감을 제공해 준다는 점 때문에 여러 산업 분야에서 폭넓게 활용되어지고 있는 중이다. 건축분야에서도 프레젠테이션 도구로 사용이 되고 있으며 최근 에는 설계과정에서도 적용하려는 움직임이 점차 확대되고 있다. VR기술이 건축설계와 건축설계교육과정에 활용되 었을 때 여러 관점에서 우수한 결과를 준다는 연구결과가 보고되고 있지만 3D 모델링툴 에서 제작된 디지털모델 과 VR환경 안에서 구현된 디지털모델 사이에 수치적으로 일치하는가에 대해서는 아직 검증된 적이 없다. 따라서 본 연구는 이들 둘 사이의 수치적 신뢰성의 정도를 실험을 통하여 분석하고 건축설계 전공학생들을 위한 교육도 구로써의 적합성을 판단하고자 한다.

As one of visualizing technologies, VR(Virtual Reality) technology is being used broadly in many industrial fields due to its ability to provide users with a great immersive experience. VR in architectural field has been utilized as an excellent presentation tool and increasingly used for a design process itself. There are many research to approve that VR can produce excellent results in many perspectives when it is used in architectural design process and education. However, it has not been approved that there is a numerical reliability between a digital model made in a 3D modeling tool and the same one visualized in VR. Therefore, this study tests whether VR is a proper educational tool for architectural students through a set of tests approving for numerical reliability.

본 연구의 목적은 기원전 3000년경 조성이 시작된 필리핀 전통주거양식인 Bahay Kubo와 서기 1668년 에서 1900년 사이 즉 스페인 식민지시대 동안 뿌리내린 새로운 주거양식인 Bahay na Bato 간의 건축적 역학관 계를 조사 분석하는데 있다. Bahay Kubo 시대에서 Bahay na Bato시대까지의 시간적 거리는 무려 4,500년이 넘 는다. 이 오랜 기간을 거치면서 Bahay Kubo의 적지 않은 건축적 특징들이 Bahay na Bato 건축양식에 전달되었 을 것이란 가정 하에 본 연구가 진행되었다. 두 주거양식 간 건축적 유사점과 차이점을 체계적으로 탐색하는데 본 연구의 초점을 두었다. 이를 위해관련문헌 탐색, 건축도서 검토, 다큐멘터리 비디오 분석, 관련자 설문조사, 심층면 담, 현장방문 등의 다채로운 연구방법들이 활용되었다. 당초의 예상처럼, 4500년이란 오랜 기간에도 불구하고 두 양식 간 건축적 유사점이 발견되었고 차이점 또한 적지 않았다. 이로써, 전통주거에 담긴 건축적 DNA가 시대를 초월해서 유지된다는 사실이 입증되었다.

The purpose of this study is to examine the architectural relationship between the original housing type of Philippine in B.C.3,000, Bahay Kubo and the new housing type during the colonial period, Bahay na Bato. Over the time interval of 4,500 years, the study assumed that architectural characteristics of the former have had a strong influence on the later. Similarities and differences between the two different housing types were explored in some detail. Review of relevant literature and architectural drawings, analysis of documentary videos as related to the topic, questionnaire survey and interviews with the related professionals and site visits were performed. This study found that there is a package of architectural DNAs interconnected between the two housing types.

본 연구는 D대학교 대학생들을 대상으로 핵심역량 진단도구를 개발하고, 진단도구의 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 재학생 170명에게 설문을 하고 탐색적 요인분석을 실시하였다. D대학교 6개 핵심역량(바른인성역량, 자기관리역량, 협력소통역량, 문제해결역량, 창의도전역량, 미래기술역량)의 정의를 보다 명확히 하기 위하여 하위 요인을 분석하였으며 최종 6개 핵심역량을 진단하기 위한 역량 별 2-4개의 하위요인을 포함하여 총 78개 문항이 도출되었다. 본 연구 결과 D대학교 핵심역량 진단도구(DST-6CCT)는 D대학교의 교육목표와 인재상에 맞는 인재 를 육성하는데 중요한 토대연구로써 그 의의가 있다고 여겨진다. 더불어 대학교육 성과를 확인하고자 하는 교육정 책에 따라 대학생 핵심역량을 연구하는 대학들과 협력하여 학생들의 역량을 평가하고 대학별 수준을 진단하는데 활용하고, 핵심역량 개발 및 진단도구 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

The Purpose of this study was to develop Collegiate Essential Skills Assessment for D college students. 170 samples was used to generated the factors through exploratory analysis. The sub-factors were analyzed to clarify the definition of the six core competencies of D University(righteous personality competencies, self-management competencies, cooperative communication competencies, problem solving competencies, creative challenge competencies, and future technological competencies). A total of 78 items including 2-4 sub-factors for each competency were drawn to test the final 6 core competencies. It is believed to be meaningful as a fundamental study that is important in fostering students as human resources suitable for the educational objectives of D college students.