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SDN is a next-generation networking architecture that separates the network into a control plane and a data plane and allows the traffic forwarding to be controlled and managed by a software-based controller, enabling efficient network management. Riverbed Modeler, which is mainly used for tactical network M&S, provides a model for SDN simulation. Recently, a testbed for performing simulations of Riverbed Modeler-based multi-domain SDN has been implemented. However, since the PC is different for each domain, the simulation execution process is cumbersome, and it is difficult to apply traffic information at once. In this paper, we present an extended testbed architecture and implementation results in which one simulator includes a multi-domain environment.

현재 진행되고 있는 자율주행 관련 기술 발전은 실제 도로를 사용한 자율주행 테스트 시 다양한 안전사고가 발생할 가능성이 존재한다. 특히 자율주행자동차법 시행으로 실제 도로에 서의 자율주행 실증은 증가할 것이며, 안전사고 예방을 위해 국내 도로환경에 적합한 운행설 계영역에 대한 연구가 요구된다. 따라서 본 연구는 도심부 자율주행셔틀 실증을 위한 운행설 계영역을 정의하고, 안양시 도심부도로를 중심으로 자율주행 운행 가능여부 등의 운행설계영 역 평가를 실시한다. 본 연구의 자율주행 운행설계영역은 국내의 도로환경과 안전을 우선적으 로 고려하였으며, 기하구조적 요인, 운영적 요인, 환경적 요인을 포함한다. 분석결과 노드기준 에서는 노드유형 및 신호-통신 여부를 통해서 30개 노드에서 자율주행셔틀 실증이 가능한 것 으로 분석되었다. 링크기준에서는 오전첨두(8-9시) 42개, 비첨두(12-13시) 39개, 그리고 오후첨 두(18-19시) 40개 방향별 링크구간에서 자율주행 제한으로 분석되었다. 본 연구결과는 향후 자 율주행 실증테스트가 이루어지는 도심부도로에서 사전 안전성 평가의 수범사례로 활용될 가치가 있다.

The ongoing development of autonomous driving-related technology may cause different kinds of accidents while testing new changes. As a result, more information on ODD suitable for the domestic road environment will be necessary to prevent safety accidents. Besides, implementation of the Autonomous Vehicle Act will increase autonomous driving demonstrations on roads currently in use. This study describes an ODD for demonstrating an autonomous driving shuttle in downtown areas. It addresses a possible scenario of autonomous driving around a downtown road in Anyang. Geometric, operational, and environmental factors are considered while maintaining a domestic road environment and safety. Autonomous driving shuttles are demonstrated in 30 nodes, each identified by node type and signal-communication. Link criteria are an autonomous driving restriction in 42 morning peak (8-9am) hours, 39 non-peak (12-13pm) hours, and 40 afternoon peak (18-19pm) hours. In the future, conclusions may be considered for preliminary safety assessments of roads where autonomous driving tests are performed.

자율주행자동차(Automated Vehicle, AV)의 상용화를 위해서는 ADS의 운행가능영역 (Operational Design Domain, ODD)이 명확하게 정의되어야 하며, AV 관련 이해관계자들이 ODD에 대해 모두가 동일한 기준을 가지고 동일한 수준으로 이해할 수 있도록 공통된 언어와 일관된 양식이 마련되어야 한다. 따라서, 국외에서는 표준화된 ODD 프레임워크를 제시하고, ODD를 기반으로 ADS 특정 기능을 평가할 수 있는 시나리오 개발에 박차를 가하고 있다. 하지 만, ODD는 도로환경, 기상환경, 교통환경 등 해당 국가별 특성이 반영된 조건이 포함되기 때 문에 국외에서 정의된 항목을 그대로 적용하는 것이 아니라, 그 항목의 의미를 명확히 이해하 고 국내의 여건을 반영하여 이를 정합화할 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 국제표준을 기 반으로 국내 주행환경을 분석하여 ODD 분류 체계 국내 최적화를 수행하였으며, 개발된 국내 ODD 항목을 기반으로 현재 운영 중인 자율주행차 시범운행지구(서울 상암, 광주)의 주행환경 을 조사하고 그 결과를 바탕으로 시험운행지구별 ODD의 범위를 비교하였다.

For the commercialization For the commercialization of autonomous vehicles (AV), the operational design domain (ODD) of automated driving systems (ADS) is to be clearly defined. A common language and consistent format must be prepared so that AV-related stakeholders can understand ODD at the same level. Therefore, overseas countries are presenting a standardized ODD framework and developing scenarios that can evaluate ADS-specific functions based on ODD. However, ODD includes conditions reflecting the characteristics of each country, such as road environment, weather environment, and traffic environment. Thus, it is necessary to clearly understand the meaning of the items defined overseas and to harmonize them to reflect the specific domestic conditions. Therefore, in this study, domestic optimization of the ODD classification system was performed by analyzing the domestic driving environment based on international standards. The driving environment of currently operating self-driving car test districts (Sangam, Seoul, and Gwangju) was investigated using the developed domestic ODD items. Then, based on the results obtained, the ranges of the ODDs in each test district were determined and compared.

본 연구는 초등 도덕과 수업의 효율성 제고를 위한 방법의 하나로서 정의적 영역에서의 교수-학습 과정을 위한 설계 방안을 인지주의 감정론에 기초해 모색하고자 한다. 현행 초등 도덕과에서 활용되고 있는 교수-학습 방법은 차시별로 구분되어 있는 각각의 도덕성 영역에 균형적으로 배분되어 있기보다는 주로 인지적 영역에 집중되어 있음으로 인해 실제 교수-학습 활동에서 교사나 학습자가 인지적 영역 이외의 학습에서 상당한 어려움을 겪고 있는 실정이다. 특히 정의적 영역의 경우 그 중요성이 점차로 증대해 감에도 불구하고 수업을 이끌어 갈 기본적인 교수-학습 과정조차도 정식화되지 못하고 있다는 것은 초등 도덕과의 큰 문제들 중의 하나라고 할 수 있다. 비록 정의적 영역의 학습을 위해 개발된 몇몇 수업 모형이 있기는 하지만, 실제 수업에서 이를 구현하기에는 상당한 무리가 있고 또 그 적용에도 상당한 어려움이 존재한다. 이와 같은 측면에서 본 연구는 감정의 이성성을 핵심으로 기존과는 다른 시각에서 감정의 개념 정립을 시도하고 있는 인지주의적 감정론을 토대로 한 초등 도덕과 정의적 영역의 수업에서 활용될 수 있는 수업 과정을 구성해 봄으로써 도덕적 감정의 효율적 함양 및 발달을 위한 교수-학습 과정의 개발에 이바지하고자 한다.

This study aims at exploring design-methods for teaching-learning processes in a moral domain as a method for the effectiveness of improvement in moral education. The methods of teaching-learning used in curriculum of elementary moral education are not well-balanced in each moral domains but initially focused on a cognitive domain. So educators and students have difficulties in another domains but a cognitive domain under real teaching-learning circumstances. Especially ,in case of an affective domain, the difficulties seem to be doubled in that even basic teaching-learning processes are not prepared even though the it's importance has significantly increased. Of course, even though several teaching designs are developed, there are lots of difficulties to apply them. In this respect, this study attempts to design teaching-learning process to be applied to affective domain in curriculum of elementary moral education based on cognitive theory of emotion pursuing emotional concept with the different view as before by focusing on emotional rationality. Therefore, eventually, this study attempts to contribute to the development of a moral education for the effective achievement of moral emotion and its development.

본 연구는 초등학교 사회과 경제영역과 융합한 데이터 과학 교육 프로그램을 개발하여 적용하였다. 초등학교 교사와 학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행한 결과를 바탕으로 하여 프로그램을 설계하였다. 블록 기반 프로그래밍 언어인 엔트리와 초등학교 6학년 사회과 경제 단원의 학습 내용 및 공공 통계 데이터를 활용하여 교육 프로그램을 개발했다. 이를 통해 학생들이 데이터 과학의 주요 절차를 따라 다양한 데이터를 활용하여 직접 프로그램을 제작함으로써 컴퓨팅 사고력과 경제이해력을 향상할 수 있도록 구성하였다. 개발된 교육 프로그램은 제주도 소재 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 적용되었다. 교육 프로그램 시행 전후의 검사 결과를 분석한 결과, 본 교육 프로그램이 학습자의 컴퓨팅 사고력 및 경제이해력 향상에 긍정적인 영향을 준 것으로 나타났다.

This study developed and applied a data science education program integrated with the economics domain of elementary social studies. The program was designed based on the results of a preliminary needs analysis conducted with elementary school teachers and students. The block-based programming language Entry, together with the learning content of the 6th-grade social studies economics unit and public statistical data, was utilized to develop the program. It was structured to enable students to enhance their computational thinking and economic understanding by following the main procedures of data science and creating programs using various datasets. The developed program was applied to 6th-grade students at an elementary school in Jeju. Analysis of pre- and post-test results showed that the program had a positive effect on improving learners’ computational thinking and economic understanding.

AI 기술의 발전과 확산에 따라 조직 내 AI 시스템 도입과 활용이 증가하면서, 도메인 전문가와 AI 전문가 간 협업의 중요성이 부각되고 있다. 두 전문가의 유기적 협력은 AI 시스템의 성공적 구현에 필수적이나, 현실에서는 협업이 원활하게 이루어지지 않는 경우가 빈번하다. 이에 본 연구는 문헌연구와 사례연구를 통해 AI 시스템 도입 및 활용 과정에서 두 전문가 간 협업의 주요 장애 요인을 분석하고, 이를 극복할 수 있는 방안을 도출하고자 한다. 연구 결과, 주요 장애 요인으로 상호 이해 부족, 역할 분담의 모호성, 소통 단절, 신뢰 부족 등이 확인되었으며, 기존 협업 모델이 AI 증강 조직의 기술적 복잡성과 도메인 특수성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 지님을 밝혀냈다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 두 전문가 간 데이터 및 AI 기반의 전략적 의사결정을 원활히 하고, 협업 목표를 조율하며, 갈등을 조정하는 핵심적 역할인 ‘중간자’의 필요성을 제안하였다. 특히, 중간자의 역할이 단순한 프로젝트 관리자를 넘어 데이터 전략가로 확장됨을 확인하였다. 중간자는 데이터 체계 구축, 프로젝트 기획, 수행 및 평가 전 과정에서 협업을 조율하며, AI 기반 전략적 접근을 가능하게 하는 핵심적 역할을 수행한다. 본 연구는 AI 시스템 도입 및 활용 과정에서 협업의 장애 요인을 실증적으로 규명하고, 이를 해결하기 위한 중간자의 역할을 제시함으로써 학문적으로는 도메인 전문가와 AI 전문가 간 협업 모델의 발전에 기여하며, 실무적으로는 조직 내 AI 프로젝트의 성공 가능성을 높이는 데 의의를 갖는다.

Rapid advancements in AI technology have made collaboration between domain experts and AI experts essential within organizations. Successfully implementing AI systems requires integrating domain knowledge with AI expertise, yet such collaborations often face challenges. Mutual misunderstandings, unclear roles, communication breakdowns, and lack of trust frequently hinder effective teamwork. This study examines how these groups collaborate during AI system implementation, identifies key obstacles, and proposes solutions to overcome existing model limitations. Findings reveal that current collaboration models fail to address AI-augmented organizations' technical complexities and specific domain nuances. To resolve these issues, this study introduces an intermediary role that goes beyond project management to include data strategy and coordination. This intermediary facilitates data-driven communication, mediates conflicts, and aligns collaboration goals between domain and AI experts. By overseeing all phases—from data infrastructure development to project execution and evaluation—the intermediary fosters a structured, AI-driven strategic approach. By analyzing barriers to collaboration and proposing this expanded intermediary role, the study contributes practically by improving AI project success rates within organizations and academically by offering a new perspective on collaboration models between domain and AI experts.

본 연구는 SBA AF의 효율적인 구축을 지원하기 위해 Architecture framework(AF)는 Enterprise Architecture(EA)를 운영하고 개발하기 위해 필요한 요소들을 정의하고 그 요소들간의 관계를 파악하기 위한 가이드라인이다. 정부 및 여러 분야에서는 자크만 프레임워크, DoDAF, TOGAF, FEAF와 TEAF 등을 비롯한 많 아키텍처 프레임워크를 사용하고 있다. DoDAF는 국방분야에서 EA 의 개발을 지원하기 위해 사용되는 가장 대표적은 아키텍처 프레임워크이다. DoDAF는 8개의 viewpoint와 40개의 view로 구성되어 있다. 특정목저에 맞춰 아키텍처프레임워크를 개발하기 위하여 서는 시스템 아키텍트는 일련의 view들 및 해당 view들을 모델링하기 위해 필요한 data들을 선택하 여야 한다. 그러나 DoDAF에는 다수의 view 및 data들과 이 들 사이에는 복잡한 연관관계들이 존재 한다. 따라서 특정목적을 달성하기 위한 아키텍처 프레임워크를 개발하기 위하여선 매우 많은 시간과 노력이 필요하다. 이러한 시스템 아키텍트의 노력을 줄이기 위하여 본 연구에서는 뷰들사이에 존재하 는 순서나 이행 혹은 상호참조관계등을 고려한 ONT-DAF(DoDAF를 위한 온톨로지)를 개발하였다. 또한 단일 아키텍처 프레임워크 내에 존재하는 view와 data의 재사용성을 위하여 DoDAF 가이드라 인에 통합적으로 존재하는 view-data의 정보들을 각각 분리하여 구축하였다. 이러한 ONT-DAF는 ‘viewpoint’, ‘data’, ‘view’, ‘expression method’와 ‘reference model’의 5개의 class와 ‘has data’, ‘has view’, ‘has related view’ 등 총 16개의 properties로 구성되어 있으며 이를 활용하기 위하여 JESS engine과 SWRL rule을 활용한 총 4가지 유형의 8개의 룰을 사용하였다. 본 연구의 효과성을 입증하기 위하여 MoDAF에 존재하는 AV-1의 사례를 기반으로한 사례연구를 진행하였다. 그 결과 본 ONT-DAF를 활용하였을 경우 시스템 아키텍트가 초기에 얻을 수 있는 정보가 단순 view많이 아닌 해당 view와 연관된 view 및 그 들 사이에 존재하는 연관관계와 view를 모델링하기 위해 필요한 data 를 포함한 정보들을 제공함으로써 ONT-DAF의 효과성을 입증하였다.

Architecture framework (AF) is a guideline to define components needed to develop and operate enterprise architecture (EA), and to define relationships among the components. There are many architecture frameworks to operate EA of governments and businesses such as Zachman framework, DoDAF, TOGAF, FEAF, and TEAF. DoDAF is the most representative AF to support the development of the EA in the military domain. DoDAF is composed of eight viewpoints and 40 views that are affiliated with the viewpoints. To develop an AF for a specific goal, system architects decide a set of views. Furthermore, they determine data that are needed for a view modeling. However, views and data in DoDAF are structurally inter-related explicitly and/or implicitly. So, developing an AF for a specific goal is going to be a project to be carried out over a long haul. To reduce the burden of its development, in this paper, we develop ONT-SAF (Ontology for DoDAF) that can infer inter-relationships like referential and transitive relationships and the sequences among the views. Furthermore, to promote reusability and consistency of the views and the data within an AF, we adopt the view-data separation strategy. ONT-DAT contains classes like ‘viewpoint’, ‘view’, ‘data’, ‘expression method’, and ‘reference model’, and 11 properties including ‘hasView.’ To prove the effectiveness of ONT-SAF, we perform a case study.

Architecture framework (AF) is a guideline to define components needed to develop and operate enterprise architecture (EA), and to identify relationships among the components. There are many AFs to operate EA for of governments or businesses such as Zachman framework, DoDAF, TOGAF, FEAF, and TEAF. DoDAF is the most representative AF to support the development of the EA in the military domain. It is composed of eight viewpoints and 40 views that are affiliated with the viewpoints. However, views in DoDAF are structurally inter-related explicitly and/or implicitly. Similarly, data are twisted and complicated, too. So, developing an AF for a specific goal is going to be a project to be carried out over a long haul. To reduce the burden of its development, in this paper, we develop ONT-DAF (Ontology for DoDAF) that can infer inter-relationships like referential and transitive relationships and the sequences among the views. Furthermore, to promote reusability and consistency of the views and the data within an AF, we adopt the view-data separation strategy. To prove the effectiveness of ONT-DAF, we perform a case study.

Structural controllability is an important concept of linear systems, and problems relating to this concept have recently become the subject of a great deal of research. In this paper, two different structures of control are proposed that are based on the servo control system. An analysis is conducted on the structural controllability of two control systems, the differences of which relate to the structural controllability criterion in the frequency domain over F(z). Due to the fact that the system is not structurally controllable, the first servo control system is not completely manageable no matter what values the parameters take; therefore, the reasons for this are investigated. Conversely, the second system becomes structurally controllable by changing the structure of the control system. Thus, it is made fully stable by the feedback compensation even if it has an unstable mode. Accordingly, this research on the structural controllability of a system not only provides a deeper understanding of the system’s nature, but is also important for explaining why a system is not structurally controllable and how changing its structure can resolve this.

Component-Based System (CBS) is a promised approach to build applications from deployed components. It provides efficiency, reliability, maintainability. Interpreting the results of performance analysis and generating an alternative design to build system from component (Hardware/Software) is a great challenge in the software performance domain. There are so many options to compose the system. Span of design space hinders the selection of the appropriate design alternative. Currently, Meta-heuristics such as Genetic Algorithm (GA) methods are used to solve the problem. In recent investigations Particle Swarm Optimization (PSO), an alternative search technique, often outperforms GA when applied to various problems. In this paper, we describe performance prediction approach based on PSO for component-Based system development. PSO technique can be used to effectively generate alternatives design options in spanned design space and facilitate the design decision during the development process. The proposed approach aids developers to effectively trades-off between architectural designs alternatives, because it covers and generates all possible options and provides the best solution. To the best of our knowledge, we are the first who use PSO in software performance prediction, particularly in the context of CBS. To this end, outlines and an example are presented in the paper to describe the approach.

연구배경 디자이너들은 사용자가 좀 더 쉽고 빠르게 제품/시스템 조작방법을 익힐 수 있도록 도와주는 측면에서 주로 연구해왔다. 그러나 본 연구에서는 능숙한 제품 조작 뿐 아니라 도메인 문제해결에 대한 능숙함 정도가 사용자경험에 차이를 가져올 수 있다고 가정하고, 사용자의 도메인 지식수준에 따라 사용자경험에 어떠한 차이가 있을 수 있는지 분석하고, 이와 관련하여 UI디자인에서 고려될 수 있는 시사점을 제시하고자 하였다. 연구방법 먼저 뮤직플레이어 앱의 음향조절과 카메라 앱의 사진촬영 지식을 도메인 사례로 선정하였고, 각각에 있어서 UI디자인이 도메인 지식을 드러내고 있는 경우와 그렇지 않은 경우로 구분하여 각 도메인에서 2개씩 특정 앱을 선정하였다. 한편, 사전 조사를 통해 도메인 지식수준에 따라 대상자를 Novice, Expert 그룹으로 구분하였고, 총 4종의 사례 앱을 사용하는 태스크 수행 과정을 관찰하였다. 관찰조사 후, 사용자의 도메인 지식수준의 차이가 태스크 수행시간, 만족도, 수행과정에서의 지식활용경험에 어떠한 영향을 주는지 분석하였다. 연구결과 관찰결과, novice와 expert 그룹은 사용 만족도와 태스크 수행 과정의 지식활용도에 차이를 보였으며, UI디자인의 도메인 지식 표현 여부에 따라서도 다른 차이가 나타남을 확인할 수 있었다. 가령, 뮤직플레이어 앱의 경우, Novice 그룹은 도메인 지식을 드러내지 않고 간단한 조작성을 제공하는 UI를 선호하였으며, Expert 그룹은 도메인 지식을 표현하여 원하는 바를 정교하게 조작할 수 있는 UI를 선호하는 경향을 보였다. 또한 Novice, Expert 그룹은 태스크 수행 과정에서 지식을 활용하는 방식에도 차이를 보였다. 결론 본 연구결과는 일반적으로 기기의 사용성 고려에서 중시해온 제품의 절차적 사용을 위한 지식(knowledge for operating a system) 뿐 아니라, 해당 기기가 담고 있는 도메인 문제해결적 지식(knowledge for solving a problem in the domain)도 사용자경험에 영향을 줄 수 있음을 보여주며, UX/UI디자인에 있어서 사용자 도메인 지식에 대한 고려가 필요함을 제시한다.

Background Designers have made effort to help users obtain knowledge for operating a product so that they can achieve a result quickly and easily. This research, however, assumed that user experience could be affected not only by skillful operations of a product/system, but also by knowledge for problem-solving in the task domain. This paper particularly sought to analyze how user experience could be different according to user's domain knowledge level. This paper, then, presented some insights for UI design. Methods Two case domains were chosen, equalizing domain of music player app and photo-taking domain of camera app. For each, 2 case applications were chosen according to how much the UI design delivers domain knowledge. To conduct comparative observations, the participants were divided into two groups, Novice and Expert, according to their domain knowledge levels. After observations, task times, satisfaction, and overall experiences of using their domain knowledge in the process were analyzed. Result From the analyses, it was found that there were differences in the satisfaction and behaviors between domain Novice and Expert users. For instance, Novices preferred UI that did not much present domain knowledge, providing simple operations, while Experts preferred UI that delivered domain knowledge, allowing them to control the factors for quality results. Also, the two groups showed different in knowledge-applying behaviors. Conclusion This result shows that UX/UI designers need to consider users’ domain knowledge since user experience can be affected by their knowledge for solving problems in the domain as well as their knowledge for operating a system.

The Genetic Algorithm (GA), an optimization technique based on the theory of natural selection, has proven to be a relatively robust means of searching for global optimum. It converges to the global optimum point without auxiliary information such as differentiation of function. In the case of a complex problem, the GA involves a large population number and requires a lot of computing time. To improve the process, this research used parallel processing with several personal computers. Parallel process technique is classified into two methods according to subpopulation's size and number. One is the fine-grained method (FGM), and the other is the coarse-grained method (CGM). This study selected the CGM as a parallel process technique because the load is equally divided among several computers. The given design domain should be reduced according to the degree of feasibility, because mechanical system problems have constraints. The reduced domain is used as an initial design domain. It is consistent with the feasible domain and the infeasible domain around feasible domain boundary. This parallel process used the Message Passing Interface library.