오늘날, 사용자들은 스마트 폰, 태블릿 등의 장치를 사용하여 항상 인터넷 서비스를 즐길 수 있다. 이러한 일을 일어날 수 있도록 하는 기술 중 하나가 Wifi이다. 그러나 휴대용 무선기기 사용자 들은 속도가 느려지거나 연결이 안정적이지 않다고 자주 생각하게 된다. 반면에, 유대용 무선기기 사용자들은 사용 가능한 여러 개의 다른 무선 Wifi Access Point (액세스 포인트) 가 종종 존재 하는 것을 본다. 본 논문에서는 여러 Wifi 액세스 포인트 중 가장 좋은 Wifi 액세스 포인트로 연결을 주기적으로 변경하는 WiSMax라는 애플리케이션을 제안한다. WiSMax는 AP스캐닝을 통하여 기기 주변 AP의 메타정보를 비교하며 AP의 세기 값을 계산하여 실시간 세기의 변화를 보여주며 T주기마다 가장 적합한 AP를 n개 추천한다. 추천된 AP들 중 가장 좋은 신호의 AP를 추천하여 연결하는 방식으로 진행된다. 실험 결과 WiSMax는 기존 AP연결 알고리즘에 비해 평균 대략 15% 가량 다운로드가 빠르며, 신호의 세기 역시 평균 5dBm 높아 사용자에게 고속 인터넷 연결을 제공하는 것을 보여준다.
수배전분야는 고압 수배전반, 저압 수배전반, 모터 컨트롤 센터(motor control center; MCC)로 구성되며, MCC는 모터의 운전 및 정지를 할 수 있고, 이상상황 발생 시 비상정지 및 이상 상황에 대한 통보를 할 수 있도록 전자식 모터보호계전기(electronic over current relay; EOCR)가 사용되고 있다. 기존 EOCR은 과전류, 부족전류, 결상, 역상, 전류 불평형, 지락과 같은 전기적 결함 탐지는 가능하지만, 구속보호, 모터 고정자 및 회전자, 베어링 결함과 같은 기계적 결함은 탐지가 어렵다. 본 논문에서는 모터의 전기적, 기계적 결함을 탐지하기 위해 기존 EOCR의 전기적 결함 탐지에 기계적 결함 탐지를 결합하여 회전기기 보호장치를 위한 전기적인 결함과 기계적인 결함을 통합적으로 탐지할 수 있는 시스템을 제안한다. 회전기기 결함탐지를 위한 신호입력부 및 제어부, 시스템 인터페이스, 데이터 획득장치를 설계하였으며, 절연저항 측정, 모터 구속 측정 및 제어, MC 카운터 및 베어링 온도 측정 및 제어를 통해 전기적 결함과 기계적 결함 탐지가 가능하였다.
본 연구의 목적은 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 활용한 소비자 맞음새 평가의 주요 특징을 규명하는 것이다. 이를 위해 SNS에서 수집된 소비자의 2,000여건의 의복 맞음새 평가 후기로부터 의복 맞음새 관련된 텍스트 데이터를 추출하고 의미연결망 분석과 CONCOR 분석을 수행하였다. 연구 결과, '팬츠'와 '스커트'가 많은 맞음새평가어를 공유하며 다양한 형태로 평가되는 것을 확인하였고 의복의 길이가 가장 많이 평가되었다. 인체부위 중 '허리'는 다양한 의복의 맞음새를 평가하는 가장 중요한 부분이며 의복 맞음새평가어 중 '넓은', '큰', '와이드한', '긴' 등이 가장 많이 사용되는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자 맞음새 평가에 사용된 언어의 구조적 관계와 의미를 구체적으로 규명하고 의복 맞음새의 향상을 위한 실증적 기초 자료를 제공하는데 의의가 있다.
가상환경 기술의 발전과 COVID-19 팬데믹으로 언택트 문화가 부상함에 따라 메타버스(Metaverse)가 주목받고 있다. 본 연구에서는 최근 메타버스 서비스로 주목받는 "제페토" 애플리케이션에 대한 사용자들의 리뷰를 분석하여, COVID-19 팬데믹 이후 메타버스에 대한 요구사항의 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 2018년 9월부터 2023년 3월까지 구글플레이스토어에 작성된 "제페토" 애플리케이션 리뷰 109,662건을 수집하였으며, LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 토픽을 추출하고, COVID-19 팬데믹이 선언된 "2020년 3월 11일"을 기준으로 전·후로 토픽이 어떻게 변화했는지 Causal Impact 기법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션 기능적 문제(토픽1), 보안 문제(토픽2), 애플리케이션 내 가상화폐(Zem)에 대한 불만 사항(토픽3), 애플리케이션 성능(토픽4), 개인정보 관련 문제(토픽5) 등 5가지 토픽이 추출되었으며, 이들 중 보안 문제(토픽2)가 COVID-19 팬데믹에 가장 큰 영향을 받았음이 확인하였다.
최근 몇년동안 식물은 빌딩 실내디자인의 필수적인 요소가 되었다. 서울시 대형건물 28개소를 대상으로 실내조경식물의 활용실태에 관한 연구에서 다음과 같은 몇가지의 사항을 알 수 있었다. 1. 우리나라 대형건물에서 재배되고 있는 식물의 층은 Dracaena속, Monstera속, Philodendron속, Schefflera속, Washingtonia속의 순으로 나타났다. 2. 품종별로는 몬스테라(페루투사 종), 쉐프렐라 홍콩, 와싱토니아 야자, 관움죽, 디펜바키아(하와이 스노우 종) 순으로 나타났다. 3. 실내식물은 대부분이 관엽식물로 99.5%를 차지 하였다. 4. 덩굴성식물은 모두 9품종으로 나타났는데 헤데라(피트스버그 종) 에피프레늄은 지피식물로 군식으로 식재되어 가장 많이 이용되었고, 다음이 옥스카르디움, 신고니움(마크로필럼 종) 순으로 나타났다. 5. 실내식물의 대부분이 프라스틱분을 사용하였으며, 배치형태는 바닥이 전체 58%를 차지하고, 실내정원과 선반위에 배치한 것이 각각 19%, 18%를 나타내었다. 6. 실내식물의 초장은 50cm 이내가 51%를 차지하고 50cm-2.8m가 43%를 차지하였으며, 가장 초장이 긴 것은 카나리아 야자로 4m로 측정되었다. 7. 실내의 조도가 500Lux 이하로 측정된 건물이 43%나 되어 식물이 정상적인 생장을 위하여 인공조명을 필요로 하고, 인공조명을 설치함으로서 화분을 교환하는 번거로움을 피할 수 있을 것이다. 8. 대형건물에서의 실내식물의 구입목적은 탐방객을 위한 것이 88%로 나타났다. 9. 관리자들의 식물재배형태는 화분 받침대를 이용하는 것을 가장 선호하였다. 10. 실내에서 식물생장을 위해 가장 중요한 환경요소는 광과 조도, 수분이었다.유되어 있었으며 당분은 함유되어 있지 않았다.무는 3.2m일 때 10년후에는 30%가, 4.2m일 때 20년 후에 30%가 겹치게 되며, 백목련의 경우는 3.3m일 때 10년 후에 30%가 겹치며, 4.2m 일 때 30%가 겹치는 것으로 나타났다. 따라서, 10년 후까지는 수종간에 차이가 없으나 20년 후를 고려하면 느티나무의 식재간격은 다소 넓어져야 한다고 생각된다.수행하고 있기 때문에 다양한 행동의 설명력있는 이유로 볼 수 없다.때로는 민담에서도 풍수가 주제가 되는 경우가 있고, 일반적으로는 역사적 사실이나 인물을 통하여 취락민이지녀온 자연요소에 대한 인식관 또는 그러한 생활에서 나타나는 윤리관 등이 암암리에 표현되기도 한다. 민담을 통하여 우리는 주민들 의식 속에 남아있는 취락의 중요한 요소나 장소들을 찾아볼수 있고 더불어 이들을 중심으로 이루어 졌을지도 모를 생활모습들을 생각해볼 수 있다. 이러한 것들은 $\ulcorner$순응$\lrcorner$의 다른 일면 또는 때에 따라서는 극히 의도적인 $\ulcorner$표현$\lrcorner$적인 한 면모 - 그 대표적인 경우로 정원을 구성하는데 개재된 인간의 의미는 무언가를 표현 또는 표출하고자 함에 있다는 점 -라 볼수도 있을, 예로써 성리학적 사고관념으로써 집과 정사 그리고 주변 경관을 자신의 내적본직 또는 윤리적 영역으로 삼아 묘사.표현.구체화 시켜가기도 한다. 최소한 동족부락의 한두 예들에서 그러한 $\ulcorner$표현$\lrcorner$적 의도에 의한 경관구성의 일면을 확인할수 있지만 엄밀히 생각하여 보면 이러한 예의 경우도
본 논문에서는 고소작업에 가장 널리 사용되고 있는 차량 탑승형 고소작업대의 재해사례분석을 통해 예방대책을 제안하였다. 높은 위치에서의 고소작업은 사고가 발생한 경우 치명적인 인명사고로 이어지기 때문에 이에 대한 안전 대책이 더욱 절실하다. 이에 고소작업 중 발생하는 여러 가지 유형의 사고에 대한 원인을 분석하여 유형별 안전대책을 제시하고, 나아가 사고를 줄일 수 있도록 관련법규의 제정 또는 개정안을 제안하였다. 본 논문에서는 고소작업대의 사고유형을 크게 4가지로 분류하였다. 첫째 와이어로프 구동시스템 불량, 둘째 허용 작업반경 초과로 인한 전도 및 붐 파손, 셋째 턴테이블 불량, 넷째 아우트리거 불량으로서, 가 유형별 사고사례를 분석하고 안전대책을 제시하고, 현행 규정상 고소작업대의 운전 조종에 관한 아무런 규정이 없어서 고소작업대의 운전 조종에 관한 교육 및 자격증 신설을 제시하였다. 그리고 증가하고 있는 안전사고의 예방을 위해 고소작업대의 안전인증 및 안전검사 기준을 강화하는 정책에 발맞추어 법규 개정을 위한 기초자료를 제시하고자 하였다. 본 연구 결과가 실무에 적용된다면 고소작업대로 인한 사고를 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 디지털자료 운영 현황을 분석하여 도서관의 스마트디지털 환경을 위한 스마트도서관 도입에 필요한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 전국 공공도서관 디지털자료실·디지털자료 담당자 213명을 대상으로 디지털자료 운영실태 조사를 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 응답 공공도서관의 80.8%가 디지털자료실을 운영하고 있으며, 평균 1.75명이 디지털자료 관리 업무를 담당하고 있다. 응답 공공도서관은 개방형 와이파이가 설치되어 있으나 5G 서비스는 11.3%만이 도입하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 응답 공공도서관이 가장 많이 보유하고 있는 디지털자료는 영상 콘텐츠(63.8%)이며, 다음으로 전자책(53.5%)과 오디오북(53.5%) 순으로 조사되었다. 그 외, 오디오북은 평균 781종, 영상콘텐츠는 4,985종, 영상외 비도서 콘텐츠는 3,616종, 기타 디지털자료는 626종을 보유하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구는 도서관 스마트디지털 환경 구축과 스마트도서관 도입을 위한 기초 연구로서 향후 디지털 자료 활성화 방안, 스마트도서관 도입에 관한 사서의 인식조사 연구가 수행될 필요가 있다.
Enrichment planting은 라오스에서 산림복원 프로그램의 일환으로, 이차림에서 수종의 밀도를 증가시키는데 흔히 쓰인다. 본 연구는 다섯 종의 자생수종을 대상으로 임관층을 다양한 방법으로 소개하고 Enrichment planting을 실시하여 라오스에서 개벌 이후 적용할 수 있는 조림방법과 적합한 수종을 조사하였다. 본 연구결과, 수관층의 높이만 조사수종간 그리고 식재처리간 모두에서 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 묘목의 생존율과 수관층의 직경은 조사수종간에서는 유의한 차이가 나타났으나, 식재처리간에는 차이가 없었다. 반면 묘목의 근원경과 묘고는 식재처리간에서만 유의한 차이가 나타났다. 조사수종 중에는 Hopea odorata 와 Dalbergia cochinchinensis 가 다른 수종들에 비해 생존율과 수고생장 모두 양호한 것으로 나타났는데, 이는 이들 수종들이 향후 라오스 산림복원을 위한 Enrichment planting에 적용하기 적합할 것으로 판단된다. 또한 2m간격의 line planting은 묘목의 근원경 생장을 촉진시킬 수 있을 것으로 제안되지만 gap planting과 같이 넓은 간격의 line planting은 묘고생장을 촉진시킨 것으로 나타났다.
이 연구는 강의 콘텐츠 만족도가 비대면 온라인수업 시 전반적인 학업 만족도에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 연구는 수도권대학, 지방 대학, 외국 대학에 재학 중인 총 107명을 대상으로 2020년 8월 25일부터 2020년 9월 2일까지 일주일 동안 진행하였다. 국내는 초당대학교, 건국대학교, 한국외국어대학교 등을 포함한 37개 대학 72명, 해외는 University of Hawaii(UH), University of California Los Angeles(UCLA), National University of Singapore(NUS) 대학을 포함한 15개 대학 35명을 대상으로 실시하였다. 분석방법은 기술통계 및 카이제곱검증, 피셔의 정확한 검증, 선형 대 선형결합, 로지스틱 회귀분석을 사용하였다. 연구결과 4학년에 비해 3학년이 0.025배, 실시간 온라인 및 녹화 혼합 강의에 비해 녹화된 인터넷 강의가 0.036배 유의하게 감소하였다(p<.05). '아니오'에 비해 '예'가 등록금 적정 여부에서 31.358배, 교수법 만족 여부에서는 19.709배, 학업 성취도의 경우 7.989배로 유의하게 증가하였다(p<.05). 결론적으로, 학교생활에 대한 만족도를 높이기 위해서는 강의 콘텐츠의 질도 중요하지만, 학교의 다양한 학습 지원과 알맞은 교수법, 적절한 등록금과 성적 평가방식에 대한 전반적인 관리가 필요함을 시사한다.
차세대 와이파이 표준기술인 IEEE 802.11ay는 밀리미터파 대역에서 AP (Access Point)가 다수의 STA (Station)로 동시에 데이터를 전송하도록 MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) 통신을 지원한다. 이를 위해, 주기적으로 MU-MIMO 빔포밍 훈련을 수행해야 하고, 효율적인 빔포밍 훈련을 위해서는 AP가 다수의 안테나로 다수의 빔을 동시에 전송할 때, 각 STA에서 측정되는 신호 세기를 정확히 예측하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 다중 빔 전송링크 성능 예측기법을 제안한다. 제안한 예측기법은 특정 실내 또는 실외 환경에서 미리 학습된 딥러닝 모델을 이용하여 다수의 빔이 동시에 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 예측의 정확성을 높인다. 이때, 딥러닝의 입력으로 개별 빔이 전송될 때 STA에서 측정되는 신호 세기 정보를 이용하고, 개별 빔의 신호 세기 정보를 얻는 과정은 이미 기존의 빔포밍 훈련에 포함되어 있으므로 정보 수집을 위해 추가적인 비용을 발생하지 않는다. 성능평가를 위해 NIST (National Institute of Standards and Technology)에 의해 개발된 Q-D 채널구현 (Quasi-Deterministic Channel Realization) 오픈소스 소프트웨어를 활용하였고 실측 데이터 기반으로 밀리미터파 채널을 구현하였다. 실험결과에서는 제안한 예측기법이 다른 비교기법보다 향상된 예측성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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