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소프트웨어 교육에서 중요한 영역 중의 하나가 알고리즘 교육이다. 알고리즘을 효과적으로 표현할 수 있는 도구 중의 하나가 순서도이다. 순서도를 사용하여 알고리즘을 교육하는 경우의 효과는 많은 연구와 경험에서 입 증된 바 있다. 그런데, 손으로 작성한 순서도는 실행할 수 없다는 단점을 가지고 있다. Flowgorithm은 이러한 단점을 해결할 수 있는 프로그램이다. 특히, 한글로 된 메뉴, 입출력, 오류 메시지 표시 등으로 인하여 우리나라 의 어린 학생들도 쉽게 사용할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 2015 개정 교육과정에서 제시 하는 소프트웨어 교육 성취기준을 만족할 수 있는 교육 방법을 제시하였다. 순서도를 직접 실행하고, 다양한 프 로그래밍 언어로 변환할 수 있는 Flowgorithm을 사용하면 프로그래밍 언어를 사용하는 코딩 교육에서 발생하 는 문제점을 해결하고 학생들의 흥미를 유발할 수 있을 것으로 기대된다.

One of the important areas in software education is algorithm training. One of the tools that can effectively represent algorithms is the flowchart. The effectiveness of training algorithms using flowcharts has been proven in many studies and experience. However, the hand-drawn flowchart can not be executed. Flowgorithm is a program that can solve these shortcomings. Especially, due to the Korean menu, input / output, and error message, Korean children can easily use it. Therefore, in this paper, we propose a training method to satisfy the software education achievement criteria presented in the 2015 revised curriculum. Flowcharts that can execute flowcharts directly and convert them to various programming languages are expected to solve the problems that arise in coding education using programming languages and to induce students' interest.

디지털 시대에 접어들며 SW·AI 교육이 필수화되고 있는데, 알고리즘 영역은 SW·AI 교육 영역 중에서 기본적 인 것이라고 할 수 있으며 초등학생들을 비롯한 초보자들에게 알고리즘의 이해 및 표현은 알고리즘 교육에서 핵 심적인 것이다. 특히, 초등학생들이 이해할 수 있는 형태의 알고리즘 표현 방법의 선택은 매우 중요한 사항이다. 일반적으로 초보자들에게 적당한 알고리즘 표현 방법으로는 순서도가 있으며 이는 국제 표준으로 제정되어 있으 므로 표준에 맞는 표현 방법을 교육해야 한다. 이에 본 연구에서는 구조화 프로그램을 순서도로 표현하는 방법에 대하여 조사하고 현재 실과 교과서에는 옳게 표현하고 있는지에 대하여 분석하였다. 분석한 결과, 여러 실과 교과 서에서 표준에 맞지 않거나 논리적으로 맞지 않게 표현하여 개선이 필요한 부분을 발견할 수 있었으며 이에 따라 올바른 알고리즘 교육을 위해서는 교과서의 알고리즘 표현 방법을 수정할 필요가 있음을 알 수 있었다.

As we enter the digital age, SW·AI education is becoming essential. The algorithm area can be said to be a basic area of SW·AI education, and understanding and expression of algorithms is key to algorithm education for beginners, including elementary school students. In particular, selecting a method of expressing the algorithm in a form that elementary school students can understand is very important. In general, flowcharts are a suitable algorithm expression method for beginners, and since this has been established as an international standard, expression methods that meet the standard must be taught. Accordingly, in this study, we investigated the method of expressing structured programs in flowcharts and analyzed whether they were expressed correctly in current practical arts textbooks. As a result of the analysis, we were able to find areas in many classrooms and textbooks that did not meet the standards or were not logically correct and therefore needed improvement. Accordingly, it was found that it was necessary to modify the algorithm expression method in the textbook for proper algorithm education.

디지털 대전환 시대를 맞아 2022 개정 교육과정에서 초·중등 정보교육은 보다 확대되었다. 또한, 교육부는 『디지털 기반 교육혁 신 방안』을 통해 AI 디지털 교과서 도입을 공식화하며 문제 해결 능력의 중요성을 재차 강조하였다. 그러나, 정보 교과에서 구조 화된 문제를 활용한 문제해결학습에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이에 따라, 본 연구는 초등학교 프로그래밍 초보 학습자를 대상으로 구조화된 문제를 활용한 문제해결학습이 컴퓨팅 사고력과 자기 효능감에 미치는 효과를 검증하였다. 초등학교 4~6학년 으로 구성된 학생 14명을 대상으로 5주 동안 10차시에 걸쳐 컴퓨팅 사고력 수업을 진행하고, 사전·사후 검사를 통해 컴퓨팅 사고 력과 자기 효능감의 변화를 분석하였다. 연구 결과, 구조화된 문제를 활용한 문제해결학습이 연구 집단의 컴퓨팅 사고력의 하위 요인 중 ‘알고리즘적 사고’에 통계적으로 유의미한 향상을 가져온 것으로 나타났다. 반면, 다른 하위 요인과 자기 효능감에서는 통계적으로 유의미한 변화가 확인되지 않았다. 이러한 결과를 바탕으로, 본 연구는 비구조화된 문제와 대안적 교수·학습 방법의 균형 있는 활용을 제안하였다.

In the era of digital transformation, the 2022 revised curriculum has expanded information education in elementary and secondary schools. Additionally, the Ministry of Education, through the "Digital-Based Educational Innovation Plan," has officially announced the introduction of AI digital textbooks, reaffirming the importance of problem-solving skills. However, research on problem-solving learning using well-structured problems in information education remains limited. Accordingly, this study investigates the effects of problem-solving learning using well-structured problems on the computational thinking and self-efficacy of beginner programming learners in elementary school. A group of 14 students from grades 4 to 6 participated in a 5-week, 10-session course focused on computational thinking, with pre- and post-tests conducted to analyze changes in computational thinking and self-efficacy. The study results indicate that problem-solving learning using well-structured problems led to a statistically significant improvement in the "algorithmic thinking" sub-factor of computational thinking within the study group. In contrast, no statistically significant changes were observed in other sub-factors or in self-efficacy. Based on these findings, this study suggests the balanced use of unstructured problems and alternative teaching and learning methods.

In this paper, a new nonlinear programming approach is suggested to solve biaffine matrix inequality (BMI) problems in multiobjective and structured controls. It is shown that these BMI problems are reduced to nonlinear minimization problems. An algorithm that is easily implemented with existing convex optimization codes is presented for the nonlinear minimization problem. The efficiency of the proposed algorithm is illustrated by numerical examples.

지능 로봇은 복잡하고 동적인 환경 내에서 상황의 변화에 적절히 적응하여 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 지능 시스템이다. 따라서 로봇은 행위를 수행하는 동안 지속적으로 상황의 변화를 감지하여 변화에 적절히 반응해야 하며 주어진 상황에 대해 최선의 행위를 결정하여 수행할 수 있어야 한다. 또한 때때로 임의의 행동을 결정하여 보다 지능적인 행위를 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 지능 로봇의 복잡한 행위를 효과적으로 정의하고 구현하기 위해 Structured Circuit Semantics(SCS)에 기초를 둔 프로그래밍 언어(Structured Programming for Reactive Intelligent Tasks, SPRIT)와 SPRIT으로 작성된 프로그램을 다양한 로봇 환경에서 실행하고 검증하기 위한 작업 실행기(Task Executor)를 제시한다.

An Intelligent service robot performs various complex tasks in dynamic environment, providing useful intelligent services for human users. The robot needs to continuously monitor dynamically changing environment and reactively choose the best behavior for the changing context. The selected behaviors may include nondeterministic or parallel actions. In this paper, we present a structured reactive robot programming language, SPRIT that is based on Structured Circuit Semantics (SCS). SPRIT is fully implemented as a task executor and tested for reactive robot tasks in dynamic environment to show that it can be used to explicitly represent and effectively implement the complex reactive behaviors of intelligent robot systems.

최근 활발하게 이루어지고 있는 정보 보안에 관한 연구 및 개발 중 보안 API는 보안 서비스를 제공하는 인터페이스 규격으로서의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 대표적인 기존 보안 구조들인 CryptoKi, CryptoAPI, CSSM API, GSS-API, 및 GCS-API등의 보안 API는 응용개발자와 보안 장비 개발자의 편리성 및 독립성 보장 측면에서 다양한 문제점들을 가지고 있는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 응용환경에서의 신분위장, 통신내용의 도청 및 변조, 의도적인 업무 방해 등 수 많은 위협 요소들로부터의 정보 보호를 위한 사용자 인증, 데이터 기밀성 및 무결성 서비스를 제공하는 다중구조의 CAPI(Cryptographic Application Programming Interface) 보안 서비스 모듈을 설계한다. 설계된 다중구조 CAPI는 사용자 인증, 접근통제 등 상위 어플리케이션 계층에 보안 시스템 서비스 체계를 적용하여 운용 시스템 환경에 따라서 다양하게 개발 및 적용될 수 있다.

The structured lighting technique is a very accurate depth measurement method. One problem in this technique is that the laser light is invisible very often partly or as a whole caused from occlusion, light absorbtion, and reflection on the surface. If there is no laser light detected on a row of the image frame, the depth could not be computed at the point on the row. In this paper, a Dynamic Programing-based efficient laser line tracking algorithm is proposed to find the most likely line of the laser light utilizing all the possible information of the laser light trace. The performance of the algorithm is shown.

This paper deals with the multiple attribute decision making problem when a decision maker incompletely articulates his/her preferences about the attribute weight and alternative value. Furthermore, we consider the attribute tree which is structured hierarchically. Techniques for establishing dominance with linear partial information are proposed in a hierarchically structured attribute tree. The linear additive value function under certainty is used in the model. The incompletely specified information constructs a feasible region of linear constraints and therefore the pairwise dominance relationship between alternatives leads to intractable non-linear programming. Hence, we propose solution techniques to handle this difficulty. Also, to handle the tree structure, we break down the attribute tree into sub-trees. Due to there cursive structure of the solution technique, the optimization results from sub-trees can be utilized in computing the value interval on the topmost attribute. The value intervals computed by the proposed solution techniques can be used to establishing the pairwise dominance relation between alternatives. In this paper, pairwise dominance relation will be represented as strict dominance and weak dominance, which ware already defined in earlier researches.