도핑 되지 않은 반 절연 LEC GaAs내의 EL2와 얕은 준위 분포를 영상화하기 위해 대역단 적외선 영상 기법을 활용했다. 대역단 적외선 투사 매핑에 근거한 본 기법은 분석 속도가 빠르고 비파괴적인 방법이다. EL2 흡수 영상이 콘트라스트 반전되는 대역단 부근에 대한 정량적인 해석은 아직 보고되지 않고 있다. 본 논문은 대역단 부근에서 영상의 특정 부분(cell, wall)에 대한 포토퀀칭 메커니즘의 스펙트럼-, 공간- 및 온도- 종속성을 논하고 있다. 결함 부분별(EL2w, EL2b)로 포토퀀칭 개시점이 다른 것은 불순물 종류의 차이로 인한 서로 다른 전기적 작용에 기인한 것으로 해석할 수 있다. 전위(dislocation) 밀도가 높은 곳에서는 EL2b 밀도는 약간 적은 반면 EL2w 밀도는 보다 많다는 것을 정량적 해석으로부터 확인 했다.

본 연구에서는 TCAD 시뮬레이션을 이용하여 4가지 터널링 전계효과 트랜지스터(Tunnel Field-Effect Transistors; TFETs) 구조에 따른 특성을 조사하였다. 단일게이트 TFET(SG-TFET), 이중게이트 TFET(DG-TFET), L-shaped TFET(L-TFET), Pocket-TFET(P-TFET)의 4가지 TFET를 유전율과 채널 길이를 변화함에 따라서 드레인 전류-게이트전압 특성을 시뮬레이션해서 문턱전압이하 스윙(Subthreshold Swing; SS)과 구동 전류(On-current)면에서 비교하였다. 고유전율을 가지며 라인 터널링을 이용하는 L-TFET 구조와 P-TFET 구조가 포인트 터널링을 이용하는 SG-TFET와 DG-TFET보다 구동전류면에서 10배 이상 증가하였고, SS면에서 20 mV/dec이상 감소하였다. 특히, 고유전율을 가진 P-TFET의 주 전류 메카니즘이 포인트 터널링에서 라인터널링으로 변화하는 험프현상이 사라지면서 SS가 매우 향상되는 것을 보였다. 4가지 TFET 구조의 분석을 통해 포인트터널링을 줄이고 라인터널링을 강조하는 새로운 TFET 구조의 가이드 라인을 제시한다.

TCAD 시뮬레이션을 이용하여 소스 영역으로 오버랩된(Overlapped) 게이트를 가진 실리콘(Si), 게르마늄(Ge)과 실리콘-게르마늄(Si-Ge) Hetero 터널 전계효과 트랜지스터(Tunnel Field-Effect Transistor; TFET)의 터널링 전류 특성을 분석하였다. $SiO_2$를 산화막으로 사용한 Si-TFET의 경우에 포인트와 라인 터널링이 모두 나타나서 험프(Hump) 현상이 나타난다. Ge-TFET는 구동전류가 Si-TFET보다 높으나 누설전류가 높고 포인트 터널링이 지배적으로 나타난다. Hetero-TFET의 경우에 구동전류가 높게 나타나고 누설전류는 나타나지 않았으나 포인트 터널링이 지배적으로 나타난다. $HfO_2$를 산화막으로 사용한 Si-TFET의 경우에 라인 터널링의 문턱전압(threshold voltage)이 감소하여 라인 터널링만 나타난다. Ge과 Hetero-TFET의 경우에 포인트 터널링의 문턱전압이 감소하여 포인트 터널링에 의해 동작되며 Ge-TFET는 누설전류가 증가하였고, Hetero-TFET에서 Hump가 나타난다.

본 논문에서는 기존 전원차단회로의 공급전원 차단 복귀 시간 지연 문제를 해결하기 위하여 고속 방전 충전 스위칭 기능을 갖는 새로운 전원차단회로를 제안하였다. 제안된 전원차단회로는 공급전원 고속 차단 후 복귀(충전) 속도를 증가시키도록 설계함으로써 전자시스템의 방사선 노출 시간과 펄스 방사선이 지나간 후 정상동작하기 위한 시간을 줄였다. 하드웨어를 구현하기 전 방전 충전 시간의 시뮬레이션은 Cadence 사의 pspice tool을 이용하여 진행하였으며 소자레벨에서 DUT(Device Under Test) 보드를 제작하였다. 전원차단회로의 비교 측정은 24V용 인공위성 전자소자를 대상으로 수행되었다. 그 결과, 제안된 회로는 기존 회로에 비하여 방전속도 96.8%, 복귀속도 27.3% 향상으로 고속 기능이 구현됨을 확인하였다.

카운터 타입의 시간-디지털 변환기를 공급전압 1.5volts에서 $0.18{\mu}mCMOS$ 공정을 이용하여 설계하였다. 일반적인 시간-디지털 변환기에서는 클록의 주기가 $T_{CK}$일 때, 시작신호와 클록의 시간차에 의해 최대 $T_{CK}$의 변환 에러가 발생한다. 그리고 멈춤신호와 클록의 시간차로 인해 -$T_{CK}$의 에러가 발생한다. 그러나 본 논문에서 제안한 시간-디지털 변환기는 이러한 단점을 보완하기 위해 클록은 시작신호 및 멈춤신호와 동기화하여 회로 내에서 생성되도록 설계하였다. 설계된 시간-디지털 변환기에서 시작신호와 클록의 시간차에 의한 변환에러는 발생하지 않으며, 멈춤신호에 의한 변환에러의 크기는 (1/2)$T_{CK}$로 감소된다.

본 논문은 2.496Gb/s 데이터 레이트를 갖는 mobile industry processor interface (MIPI) M-PHY를 위한 기준 클록이 없는 이중 루프 클록 데이터 복원 회로(CDR : Clock and Data Recovery Circuit)를 제안한다. 제안하는 클록 데이터 복원회로는 적응형 루프 대역폭 조절 기법을 사용하여 적은 타임 지터를 가지면서 빠른 고정 시간을 가질 수 있다. 클록 데이터 복원회로는 주파수 고정 루프와 위상 고정 루프로 이루어진다. 제안하는 2.496Gb/s 기준 클록이 없는 이중 루프 클록 데이터 복원 회로는 1.2V 공급 전압을 갖는 65nm CMOS 공정을 이용하여 설계되었다. 2.496Gb/s pseudo-random binary sequence (PRBS)15 입력에서 시뮬레이션 된 출력 클록의 타임 지터는 $9.26ps_{p-p}$이다. 클록 데이터 복원 회로의 면적과 전력 소모는 각각 $400{\times}470{\mu}m^2$와 6.49mW이다.

본 논문에서는 실내 디지털 TV(DTV) 수신용 3소자 광대역 준-야기 안테나 (quasi-Yagi antenna; QYA) 설계 방법에 대해 연구하였다. 제안된 QYA는 마이크로스트립(microstrip; MS) 선로와 다이폴 투사기를 급전하는 코플래너스트립(coplanar strip; CPS) 선로 간 밸런을 새로운 형태로 구성하였다. 제안된 밸런은 MS 선로 종단을 CPS에 단락핀으로 연결하여 구성하였으며, CPS 선로와 반사기를 원형 링 도체로 연결하였다. 제안된 구조의 안테나를 지상파 DTV 방송 주파수 대역인 470-806 MHz 대역에서 동작하도록 설계하였다. FR4 기판 상에 $270mm{\times}150mm$ 크기로 제작된 안테나는 전압정재파비가 2 이하인 주파수 대역 470-820 MHz, DTV 대역 내 배열 축 방향으로의 이득 > 4.0 dBi, 전후방비 > 8.4 dB 인 양호한 특성을 보인다.

본 개발에서는 위상 배열 안테나를 이용하여 전자적으로 빔을 회전하여 주변의 물표를 탐지할 수 있는 선박용 고정형 레이더를 제작하여 테스트하였다. 전자적인 회전 방식을 사용하는 고정형 레이더는 기존의 선박용 펄스 레이더의 문제점인 염분 및 해풍에 의한 부식과 회전축 마모문제를 해결할 수 있다. 또한 본 과제에서는 저출력 방식의 탐지방식인 FMCW 방식을 사용함으로써 고출력 레이더 사용으로 인한 인체에 대한 전파 피폭 문제와 마그네트론의 유지보수 비용 문제를 해결 할 수 있을 것으로 기대한다.

유선 네트워크와 달리 무선 네트워크 환경에서의 브로드캐스팅은 단일 전송으로 다수의 노드로 데이터를 한 번에 송신할 수 있다. 무선 네트워크에서 노드의 전방향 브로드캐스팅은 인접한 모든 노드에게 동시에 도달한다. 본 논문에서는 무선 네트워크에서 브로드캐스팅 시 전체 송신 전력을 최소화하는 최소 전력 브로드캐스팅 문제를 해결하기 위한 탐욕 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 노드의 최대 전송 범위 내에서 메시지를 전송할 수 있는 노드의 집합인 이웃 노드 리스트를 이용하여 데이터를 수신한 송신 노드 중 이웃 노드를 가장 많이 가지고 있는 노드가 우선적으로 이웃 노드로 데이터를 전송한다. 제안된 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 성능평가가 이루어졌으며, 네트워크상의 모든 노드로 브로드캐스팅 시 소요되는 송신 전력과 브로드캐스팅 횟수의 관점에서 기존의 알고리즘과 비교하였다. 실험 결과에서 제안된 알고리즘은 기존의 알고리즘보다 성능이 우수함을 보인다.

일반적으로 수중 센서 네트워크에서 모든 센서 노드는 위치가 결정된 앵커 노드를 이용하여 자신의 위치를 결정한다. 본 논문에서는 수중 센서 네트워크에서 모든 센서 노드의 위치를 결정하기 위해 최소의 수를 가진 앵커 노드를 결정하기 위한 타부 서치 알고리즘을 제안한다. 네트워크에서 센서 노드의 수가 증가함에 따라 앵커 노드의 수를 결정하는 계산량은 급격히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 밀집도가 높은 네트워크에서 적정한 시간 내에 최소의 앵커 노드수를 결정하는 타부 서치 알고리즘을 제안하며, 효율적인 검색을 위해 타부 서치 알고리즘의 효과적인 이웃해 생성 동작을 제안한다. 제안된 알고리즘은 최소 앵커 노드의 수와 실행시간 관점에서 성능을 평가하며, 평가 결과에서 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 성능이 5-10% 우수함을 보인다.

현재 산업 분야 전반에 걸쳐 다양한 IoT 기술들이 연구되고 있으며 이 기술들을 효과적으로 적용하는 중이다. 그러나 IoT 대부분의 연구들은 센서 디바이스, 게이트웨이, 네트워크 서버, 그리고 어플리케이션 서버로 연결되는 복잡한 구조에 의존한다. 물론 유연성과 확장성 측면에서 이들은 분명한 장점이 있다. 문제는 이와 같은 복잡한 구성은 구현상의 어려움과 추가적인 비용을 초래하기 때문에 소규모 네트워크 환경의 산업 분야에서 IoT 도입을 저해하는 결과로 나타나고 있다. 따라서, 본 논문에서는 소규모/저비용의 IoT 환경이 필요한 산업분야에 적용 가능한 시스템 구조를 제안 한다. 또한 RF433 기반의 무선 센서 네트워크, 아두이노 윤 기반의 게이트웨이, APM (Apache, PHP, MySQL)을 적용한 어플리케이션 서버를 구현하고 이들 간의 효율적인 전력관리 방안을 제시한다.

소프트웨어의 취약점으로 인하여, 국가의 사이버 인프라와 실물 금융자산 에 대한 해킹 공격이 발생하고 있다. 소프트웨어는 인터넷 정보제공과 사이버 금융결제 및 사이버 인프라를 통제하고 운영하는, 운영체제 및 실행시스템을 구성하는 필수요소이기 때문이다. 이러한 소프트웨어 취약점을 분석하고, 보안성을 강화해야 사이버 인프라의 보안성이 강화되고, 실제 국가와 국민의 실제 생활에 보안성이 강화된다. 소프트웨어 개발보안 제도 분석과 소프트 웨어 개발보안 진단 분석 및 소프트웨어 취약점의 보안성 강화를 위한 연구를 한다. 또한 소프트웨어 취약점 진단원 양성 및 보수교육을 위한 교재개발과 진단원 시험문제 개발 및 진단원의 파일럿 테스트, 그리고 진단원의 투입인력 비용기준을 연구한다. 본 논문의 연구는 소프트웨어 취약점 진단원을 양성하는 교육과정과 진단가이드를 제시하여, 국가와 국민 생활의 사이버 인프라의 소프트웨어 보안성을 강화하는 데 목적이 있다.

본 논문에서는 스마트폰으로 음식 메뉴를 촬영한 영상으로부터 글자를 인식하는 안드로이드 기반의 한글 음식 메뉴 인식 어플리케이션을 설계하고 구현한다. Optical Character Recognition (OCR) 기술은 크게 전처리, 인식 그리고 후처리 과정으로 구분된다. 전처리 과정에서는 Maximally Stable Extremal Regions (MSER) 기법을 이용하여 글자를 추출한다. 인식 과정에서는 무료 OCR 엔진인 Tesseract-OCR을 이용하여 글자를 인식한다. 후처리 과정에서는 음식 메뉴에 대한 사전 DB를 이용하여 잘못된 결과를 수정한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해 실제 메뉴판을 DB로 이용하여 인식 성능을 비교 측정하는 실험을 진행하였다. 구글 플레이스토어에 있는 글자 인식 어플리케이션인 OCR Instantly Free, Text Scanner 그리고 Text Fairy와 인식률 측정 실험을 진행하였으며 실험 결과 제안하는 기법이 다른 기법보다 평균적으로 14.1% 높은 인식률을 보여주는 것을 확인하였다.

제안 논문에서는 의료영상 이미지를 입력받아 병변 추출이 가능한 알고리즘을 제안한다. 의료영상 이미지의 병변을 추출하기 위해 SIFT 알고리즘을 이용해 특징점들을 추출한다. 특징점의 강도를 높이기 위해 벡터 유사도를 이용해 입력 영상과 병변이미지를 정합하고 병변을 추출한다. 벡터 유사도 정합을 통해 빠르게 병변을 도출할 수 있다. 국소적인 특징점 쌍으로부터 방향 벡터를 생성하기 때문에 방향 자체는 국소적인 특징만을 나타내지만 두 영상 간에 존재하는 다른 벡터들 간의 유사도를 비교하고 전역적인 특징으로 확장될 수 있는 장점을 갖는다. 또한 병변 정합 오류율은 평균 1.02%, 처리속도는 특징점 강도 정보를 사용하지 않을 때보다 약 40%가 향상됨을 실험을 통해 보였다.

클러스터링은 균일한 특성을 가지는 데이터를 클러스터로 묶기 위해 사용되는 비교사 학습 방법 중 하나로 다양한 응용에 사용되고 있으며 FCM(Fuzzy C-Means)이 대표적인 방법 중 하나이다. 하지만 FCM에서 주로 사용되는 유클리드 거리 척도는 밀도가 높은 클러스터가 클러스터링 결과에 많은 영향을 미쳐 밀도가 높은 쪽으로 클러스터의 중심을 위치시키는 문제가 있으며, 이를 해결하기 위한 방법 중 하나가 클러스터 중심 사이의 거리가 가능한 멀어지도록 하는 밀도 무관 클러스터링이다. 하지만 밀도 무관 클러스터링 역시 클러스터 중심 사이의 거리를 정확히 제어하기가 어렵다. 이 논문에서는 클러스터 중심 사이의 거리가 멀어지도록 할뿐만이 아니라 클러스터 중심이 밀도가 높은 곳에 위치하도록 하는 항을 추가한 개선된 밀도 무관 클러스터링 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 FCM이나 밀도 무관 클러스터링에 비해 실제 클러스터 중심으로 수렴하는 경우가 더 많다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.

본 논문에서는 안드로이드 기반의 각종 어플리케이션에 내장시켜 사용가능한 검색체에 대해 연구하였다. 이를 위해 조사와 같이 무의미하지만 자주 사용되는 단어를 빈도수에 따라 억제하는 BM25, 아이템의 길이 편차에 따른 검색 순위 문제를 해결하기 위해 아이템의 길이에 따라 중요도를 보정하는 Pivoted Length Normalization, 그리고 벡터공간 모형 상에서 쿼리 벡터를 관련 있는 것으로 판정된 아이템들의 벡터 그룹으로 끌어당겨 보정하는 Rocchio's Method를 사용해 묵시적 피드백 기능을 지원하도록 하였다. 그리고 색인 작업은 오프라인 동작을 위한 간단 색인과 온라인 동작을 위한 정밀 색인의 두 단계로 나누어 동작성을 보장하도록 하였다. 본 논문에서 연구한 피드백 지원 검색체는 쿼리 유추를 통해 사용자의 입력을 색인된 자료와 비교해 입력 내용을 예측하고 오타 등의 사용자 실수에 대해서도 대응하므로 스마트폰 어플리케이션에 손쉽게 탑재되어 검색 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

국내 문화 콘텐츠 산업은 2000년대부터 급속한 성장을 보이고 있다. 이에 정부는 차세대 국내 성장 산업으로 문화콘텐츠 산업을 지정하고 이를 육성하기 위해 다양한 법규를 만드는 등 예산의 지원도 아끼지 않고 있으며, 각 지자체에서도 문화콘텐츠산업의 다양한 정책들을 마련하고 있다. 하지만 이러한 문화 콘텐츠산업의 중요성이 강조되고 있음에도 불구하고 문화콘텐츠의 경쟁력을 분석한 연구가 거의 이루어지고 있지 않고 있다. 본 연구에서는 LQ분석과 GAP분석을 토대로 권역별 문화콘텐츠산업의 현황수준과 역량분석을 하여 경제적 파급효과를 제시하였다. 이를 통해 부산의 고 부가가치 문화 콘텐츠 산업의 경쟁력을 검토하고 문화 콘텐츠 활성화를 위한 계획을 수립 할 예정이다. 또한 본 연구는 부산과 다른 지역의 경쟁력을 비교하고 부산시의 경제적 기여도를 보여줄 것이다.

현재 극장이나 TV에서 상영되고 있는 애니메이션은 대부분 3D 애니메이션이다. 국내의 애니메이션 또한 많은 수가 3D로 제작되고 있으며, 이러한 3D 애니메이션 제작 업체 수는 매년 증가하고 있다. 또한 많은 애니메이션 관련 인력들이 국내 제작업체에서 다양한 국내외 애니메이션을 제작하고 있다. 이러한 애니메이션 산업에서 제작 인력의 중요성은 날로 높아지고 있다. 그 결과 국내 많은 대학에서는 3D 애니메이션 제작 전문 인력 양성에 노력하고 있다. 본 논문은 국내 3D 애니메이션 교육과정에 대하여 다룬다. 특히 현재 국내 3D 애니메이션 제작자들이 참여한 설문지를 바탕으로 이를 분석한 뒤, 대학에서 창의적인 3D 애니메이션 제작 인력양성에 대하여 논의하고자 한다. 이는 대학에서의 3D 애니메이션 교육이 올바른 3D 애니메이션 제작 인력을 양성하고 이러한 인력이 향후 국내의 3D 애니메이션 산업 발전에 기여하는 방향을 제시하는데 그 목적을 둔다.

최근 몇 년간 사물인터넷은 중요한 연구적 관심을 끌어왔다. 새로운 IoT 기술이 널리 이용되기 위해서는 정보의 신뢰성과 보호가 전적으로 요구된다. IoT 시스템은 그 특성상 직접적인 접근이 쉬우므로 이로 인한 물리적인 보안에 매우 취약하다. SoC 기술의 발달과 함께 운영체제에 대한 기술도 많이 이루어졌으며 많은 새로운 운영체제가 소개되고 있다. 본 연구에서는 ARMv7 Thumb Architecture 하드웨어 플랫폼에서 동작하는 운영체제에 대한 취약성분석 결과에 대하여 기술하였다. 최근에 소개된 "Windows 10 IoT Core" 운영체제에 대하여, 연구를 통하여 개발된 침투코드를 특정 IoT 시스템에 이식시켜 Zero-Day Attack을 구현하였다. 결과의 침투코드에 대한 바이러스 검출 여부를 "virustotal" 사이트에 의뢰하여 유효성을 입증하였다.

최근 사물 인터넷 기술의 활용을 통해 가축 및 축사 관련 빅데이터 축적이 가능해 졌다. 이러한 빅 데이터를 기반으로 다양한 기계학습방안들이 가축관리에 적용되어 축산농가의 생산성을 크게 향상시키고 있다. 본 연구에서는 현재 가장 주목받고 있는 기계학습 기술인 딥러닝을 적용한 질병개체 파악방안을 제안한다. 제안한 방안에서는 정상상태와 질병상태의 가축들이 섞여있는 환경에서 상태에 따라 다른 생체데이터 특성을 지닐 때 심층신경망을 이용하여 가축의 상태를 분류한다. 제안 방안은 가축 생체데이터의 통계적 특성을 모르는 상황에서도 학습을 통해서 가축의 상태를 정확하게 분류할 수 있다. 질병개체의 정확한 파악은 구제역과 같은 전염성 질병을 예방하는데 큰 도움이 될 수 있다.

전 인구의 노령화와 더불어 그 위험성이 커지는 질환 중 하나인 뇌졸중은 원인의 80%정도가 대뇌관류, 즉 뇌로 흐르는 혈류량이 줄어드는 문제로 발생한다. 이러한 뇌졸중의 가장 대표적인 예방법과 치료법중 하나가 대뇌관류를 증강하는 것 이다. 하지만 기존의 대뇌 관류 증강 방식이 주로 침습적인 방법으로 행해져 왔기 때문에, 환자에게 부담을 주고, 다수의 합병증을 유발한다는 문제점이 지적되었다. 이에 본 논문에서는 이러한 침습적 대뇌 관류 증강 방법의 단점을 보완하고자, 비침습적으로 대뇌관류를 증강 시키는 장치를 제안한다. 비침습적 대뇌 관류 증강장치는 환자의 사지에 압박패드를 장착한 후 각 사지의 혈압을 정확히 측정한 후, 측정된 혈압을 바탕으로 사지압박을 실시하여 대뇌관류증강을 이룬다. 이는 기존의 침습적 대뇌 관류 증강 방법과는 비교해 대뇌관류 증가율이 상대적으로 조금 부족할 수 있지만 환자에게 부담이 되지 않고 대뇌혈류량을 의미 있게 증가시키기 때문에 환자에게 선택적으로 사용될 수 있다.

최근 들어 개인 정보 유출을 방지하고, 보안을 강화하기 위하여 OTP (One-time- Password)를 이용한 로그인 방법을 많이 사용하고 있다. OTP 방식은 은행의 개인 계정 보안을 위하여 주로 사용되어온 방법으로 일회용 비밀번호를 받아 사용하는 보안성이 강화된 방법 중 하나이다. 한편, 일상생활에서 자주 사용하는 디지털 도어락은 편의성과 보안성을 동시에 요구한다. 디지털 도어락에 관한 관련 기술이 발전하고 있지만 아직 보안성에는 취약한 것이 사실이다. 특히, 가장 흔하게 사용되고 있는 비밀번호 입력 방식의 디지털 도어락은 편의성을 제공하지만 비밀 번호 노출, 망각 등과 같은 부작용이 따르게 된다. 따라서 본 연구에서는 비밀 번호 노출과 망각의 위험이 없는 보안성과 편의성이 강화된 OTP 기반의 디지털 도어락 시스템을 제안하고 구현한다.

자기 공진 기반의 무선전력전송 시스템에서, 송수신 공진기가 가까워짐에 따라 전력비 효율이 급격히 감소하는 주파수 스플리팅 현상은 근거리에서 안정적인 전력 전송을 위하여 반드시 해결해야 하는 문제이다. 본 논문에서는 등가회로 모델을 이용하여 무선전력전송 시스템을 모델링하고, 전력비 효율 및 주파수 스플리팅이 발생하는 한계 커플링 계수($k_{split}$)를 도출하였다. 또한, Advanced Design System을 이용하여 회로 수준의 시뮬레이션을 수행하였으며, 이를 통해 k>$k_{split}$ 의 환경에서 송수신 공진기의 구조에 따라 달성 가능한 전력비 효율이 다름을 보였다. 동일한 구조의 공진기의 경우 k가 커지더라도 높은 수준의 전력비 효율을 유지하는 반면, 상이한 구조의 공진기의 경우 k가 커짐에 따라 전력비 효율도 감소함을 확인했다. 그러므로 k>$k_{split}$를 만족하는 근거리 환경에서 안정적인 전력비 효율을 달성하기 위해서는 상이한 구조의 공진기보다는 동일한 구조의 공진기를 사용하는 것이 더 효율적이다.

최근 새로운 산업 환경의 변화에 필요한 맞춤형 기업 인재양성을 위한 효과적인 교수학습방법으로 플립러닝이 주목 받고 있다. 기존 강의식 수업방식의 경우 중도탈락률이 높고 창의적 문제 해결력을 저해하는 등의 다양한 문제점이 있다. IT 공과대학의 경우 선수 교과목의 선행이 필요한 전공 이론과목이 대부분이므로 학생들의 학습 참여도와 학업 성취도를 높일 수 있는 효과적인 교수학습방법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 학생들의 학습 동기를 유발하고 자기 주도적 학습을 통한 학습 효과를 높이기 위해 플립러닝과 실습수업을 병행한 5단계 플립러닝 수업모형을 제안하였다. 또한 컴퓨터공학과의 알고리즘 수업에 적용하여 학습 효과를 분석하고 그 결과를 바탕으로 문제점 및 활용방안을 제시하고자 한다.

천안함 피격사건 이후 대한민국 해군은 함정에 복합 추진체계를 탑재하여 운항 시 발생하는 진동 및 소음 문제를 줄이기 위한 노력을 기울이고 있다. 복합 추진체계는 함정의 저속 운항 구간에서 추진용 전동기를 이용하여 추진할 수 있는 장점을 가진다. 이는 기존의 내연기관만으로 이루어져 있는 기계 추진체계보다 우수한 정숙성을 가질 수 있고, 내연기관의 연료 효율이 불량한 저속 구간에서 전동기를 이용하기 때문에 보다 경제적이다. 이에 본 논문에서는 대한민국 해군에서 운용하고 있는 군수지원함을 바탕으로 가상함정을 설정하였으며 기존의 추진체계와 복합 추진체계의 연료 소비량을 시뮬레이션 하여 경제성 측면에서 비교 및 분석하였다. 그 결과 전동기를 겸하여 운용할 수 있는 복합 추진체계의 연료 효율이 상대적으로 개선된 것을 확인하였다.