본 연구에서는 온라인 감염 씨감자 비파괴선별 시스템을 구축하고 감염 씨감자 선별을 위한 통계적 모델을 개발하여 적용함으로써 선별시스템의 성능을 평가하였다. 선별모델 개발을 위해 토양병 및 잠복 감염의 대표적인 병원성 세균인 pectobacteruim atrosepticum을 인위적으로 씨감자에 감염시켜 씨감자 내부에 병징이 발현되도록 하여 실험하였다. 구축된 선별시스템을 통해 감염 및 정상 씨감자의 투과스펙트럼을 획득한 후 최소자승판별법(partial least square-discriminant analysis)을 이용하여 감염 씨감자 검출모델을 개발하였다. 개발된 모델의 검정결정계수는($R^2$) 0.943이었고 분류의 정확도는 99%(n=80) 이상으로 우수한 선별성능을 보였다. 개발된 온라인 감염 씨감자 선별시스템은 씨감자 선별뿐만 아니라 다양한 농산물의 감염을 검출하는 기반기술로 응용이 가능할 것으로 판단된다.
연구망은 상용망과 비교하여 유연한 네트워크 엔지니어링 및 설계 등의 강점을 갖는다. 본 논문은 이러한 연구망의 특성에 기반하여 일반 망 사용자들과 분산된 지역의 첨단 망 사용자들을 동시에 지원하는 스토리지 클라우드 서비스 모델을 제안한다. 첨단 백본 망에 연결된 다수 지역을 적용하기 위해 오픈스택 Swift 서비스의 복수 프락시 컨트롤러를 활용하여 제안 서비스 모델을 프로토타이핑 한다. 망 지연 및 전송 데이터 크기의 영향과 관련한 실험에서 10ms 범위 내의 망 지연이 발생하는 첨단 백본 망에서는 데이터 크기가 상대적으로 큰 데이터가 작은 데이터보다 선호되는 것을 볼 수 있었고, 이것은 큰 데이터에서의 처리 감소율이 작은 데이터에 비해 상대적으로 작은 것에 기인한다. 이러한 실험 결과는 제안 모델이 중앙 지역에서 서비스의 접근 빈도가 잦은 일반 사용자들뿐만 아니라 간헐적으로 대용량 데이터를 전송하기 위해 서비스에 접근하는 첨단 망 사용자들에게도 적합하다는 것을 보여준다.
최근 국내 공공시설물의 노후화가 가속화되며 기존의 사후 유지관리 방식은 총체적이고 선제적인 시설자산관리의 개념으로 변화하고 있다. 이에 향후 공공시설물관리는 안전성 제고와 유지관리뿐만 아니라, 시설에 대한 가치 평가, 생애주기 관리 계획, 재원 마련 등의 확장된 역량 확보가 강조되고 있다. 본 연구는 국제 기준을 기반으로 공공시설물관리를 위한 역량 진단 모델을 개발하고, 관리 주체별 환경을 고려해 대응할 수 있도록 역량의 성숙도 개선 자료를 제공한다. 개발된 역량 진단 모델은 공공시설물의 10개 관리 역량, 113개의 역량 진단 요인, 관리 역량의 계량화 지수, 관리 활동을 정의하는 성숙도 수준으로 제시되었다. 향후 10년간 지속적으로 공공시설물관리의 중요성이 부각되는 상황에서 본 고에서 제시한 시설자산관리지수는 공공시설물을 운영하는 관리기관들의 강점과 약점을 파악하고 역량 향상을 위한 방향을 수립하는데 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
현대 학습자들은 배경, 학습 스타일, 능력 등에서 다양한 차이를 보인다. 하지만 모든 학습자에게 동일한 학습 내용을 전달하는 전통적 교육 방법은 이러한 학습자의 다양성을 충분히 고려하지 못한다. 따라서 개별 학습자의 특성에 따라 최적의 학습 경험을 제공하는 맞춤형 학습 시스템의 구현은 오늘날 에듀테크 시대에 더욱 중요해졌다. 본 논문은 증가하는 학습자 중심의 교육 요구에 따라 학습자의 특성, 관심사, 학습 이력 등을 종합적으로 분석할 수 있는 모델들을 파악한 후 이를 기반으로 맞춤형 학습 시스템을 설계했다. 본 시스템은 학습자의 학습 이력을 기반으로 학습자의 현재 수준과 목표에 맞춘 자기주도적 학습을 지원하기 위해 강점과 약점을 파악할 수 있도록 설계되었으며 이 과정에서 시스템의 설계 변경 없이 필요한 학습 요소들을 확장할 수 있도록 구성하였다. 본 연구를 통해 사용자 맞춤형 학습 시스템 구축에 필요한 주요 기반을 파악하고 맞춤형 학습을 지원하기 위한 시스템 아키텍처를 효과적으로 구축할 수 있다.
도로연장의 지속적인 증가와 공용기간이 상당히 경과한 노후 노선이 늘어남에 따라 도로포장에 대한 유지관리비용은 점차 증가하고 있어, 예방적 유지관리를 통해 비용을 최소화 하는 방안에 대한 필요성이 제기되고 있다. 예방적 유지관리를 위해서는 도로포장의 정확한 열화 예측을 통한 전략적 유지관리 계획 수립이 필요하다. 이에 본 연구에서는 고속도로포장 열화예측 모델 개발을 위해 딥러닝 모델 중 가장 보편적으로 많이 사용하는 심층신경망(DNN)과 시계열 데이터 분석에 강점을 가진 순환신경망(RNN)을 사용하였으며, 두 개의 모델의 성능을 비교 분석하여 우수한 모델을 제안하였다. RNN의 Vanishing Gradient Problem을 해결하기 위해 좀 더 복잡한 형태의 RNN구조인 LSTM(Long short-term memory circuits)을 사용하였다. 학습 결과, RNN-LSTM 모델의 RMSE 값이 0.102로 DNN모델보다 낮아 성능이 더 우수하였다. 또한, 대상구간의 시간경과별 평균 도로포장 상태 예측치와 실제 도로포장 상태 실측치의 비교를 통해 RNN-LSTM 모델의 높은 정확도를 검증하였다. 따라서 향후 고속도로 콘크리트 포장의 유지관리 계획 수립시 유지보수 수요 추정을 위한 열화 예측 모델로는 DNN 모델보다 시계열 분석에 강한 RNN-LSTM의 모델을 제안한다.
지난 10여 년간 중국 수처리 시장의 민관합동투자사업(Public-Private Partnerships, PPP)은 다양한 형태로 발전해왔다. 특히, TOT(Transfer-Operate-Transfer)와 자산매입 방식은 중국의 비효율적이며 정체된 수처리 시설의 운영관리 수준을 고도화하기 위한 주요 모델로 그 활용빈도가 점차 증가하고 있다. 그러나 해외투자자의 현지 시장 참여라는 전략적 관점에서 이러한 모델에 내재된 기회와 위험요인에 대한 연구가 전무하였다. 본 논문은 두 건의 사례분석을 SWOT(Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats) 메트릭스에 맞추어 상호 비교 연구를 실시하였다. 또한 중국 물시장 전문가를 대상으로 설문조사를 실시하여 도출된 각각의 SWOT 요인에 대하여 공감대 수준을 조사하였다. 중국 시장진출을 희망하는 기업의 경우 각 모델별 강점과 기회를 잘 활용하여 시장참여율을 높이고 약점과 위험 요소들을 사전에 차단할 필요가 있다.
본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 평면 탄성문제의 변분식을 유도하였다. 등기하 해석법은 새로이 부각되고 있는 해석법으로서 기저 함수가 NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines) 로부터 직접 생성되므로 해 공간은 CAD 모델을 구성하는 함수로써 표현된다. 또한 CAD 모델의 B-Spline 기저 함수를 직접 사용하므로 기하학적으로 엄밀한 형상을 표현할 수 있고 요소망의 재구성 없이 해석모델을 정밀화(Refinement)할 수 있는 강점이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 연속체 기반의 애드조인트 설계 민감도 해석법을 사용하는 등기하 설계민감도 해석법을 유도하였다. 기존의 유한요소 기반형상 최적설계는 형상의 매개화에 어려움을 겪었으나 등기하 기반 최적설계에서는 기하학적 정보가 이미 B-spline 기저함수와 조정점에 포함되어 있으므로 이러한 어려움을 피할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 몇몇 수치 예제를 통해서 등기하 해석법을 사용한 설계 민감도 해석을 수행하였으며 유한차분 민감도와 비교하여 정확성을 확인하였다.
창의적 잠재력이 실현된 재능으로 발달하는 과정은 복합적이고 비선형적이다. 이러한 특성은 단기적으로 어떤 문제를 해결해야 하는 상황에서보다 장기적으로 창의적인 삶을 살아가야 하는 과정에서 더욱 두드러진다. 본 연구는 대학생을 대상으로 창의적 과정 이론 중 하나인 Sawyer의 Zigzag 모델을 토대로 창의성 경로 척도(CPI: Creativity Path Inventory)를 개발하고 척도의 신뢰도와 타당도를 검증하였다. 이에 모델의 각 단계 특성을 반영한 8요인 88문항을 개발하였으며, 문항분석과 구인 타당도 검증 과정을 통해 최종 7요인(생각해내기, 배우기, 궁금해하기, 도전하기, 되돌아보기, 구현하기, 연결하기) 38문항을 확정하였다. CPI 전체 38문항의 내적 합치도는 .835로 나타나 신뢰로운 척도임이 확인되었고, 최종 모형의 적합도 지수 역시 양호한 결과를 보였다. 신뢰도와 타당도가 입증된 CPI는 일상적 창의성의 관점에서 창의성을 발현하고자 하는 사람들이 자신의 강점과 약점을 스스로 점검함으로써 자기계발을 할 수 있도록 도움을 줄 것이다.
LED조명의 강점을 토대로 LED조명이 보급되고 있으며, 다양한 정부정책이 시행되고 있다. 조명을 활용한 무선통신 기술인 VLC 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 많은 연구를 통해서 고속 데이터 전송기와 같은 일반적인 LED 광원을 사용할 수 있다는 것이 증명되었다. 그러나 여전히 주요 문제 중 하나로 라디오 방송의 잡음과 유사한 빛의 간섭문제가 있다. 이에 본 논문에서는 스펙트럼 분리형 VLC 채널을 위한 광 필터를 사용하여 주변 조명의 간섭을 제거하기 위한 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 검증을 위하여 다양한 고휘도 RGB LED 모듈을 활용하여 비교분석을 진행하였으며, 추가로 실생활에 적용되어 활용 중인 고휘도 LED 조명을 활용한 실험을 통한 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 포인트 클라우드 데이터를 기반으로 자동으로 군집형 솔리드 건물 모델을 생성하는 기술을 다양한 데이터에 적용, 실험을 수행하여 적용 가능성과 효용성을 탐색한다. 또한 자동 건물 모델링 기술의 한계로 인해 부족한 모델의 품질을 향상시키기 위하여 건물의 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 개발, 실험을 통해 결과를 확인하였다. 자동 건물 모델 생성 기술의 적용 가능성 탐색을 위하여 무인항공기 영상 기반으로 생성된 포인트 클라우드와 LiDAR(Light Detection and Ranging) 자료를 사용해 실험하였으며, 자동으로 생성된 건물 모델에 건물 형상 편집 및 텍스처 조정 기술을 적용하여 모델의 품질의 향상 실험을 수행하였다. 이를 통해 포인트 클라우드 데이터 기반의 자동 군집형 솔리드 건물 모델링 기술의 적용 가능성과 모델의 품질 향상기술의 효용성을 확인하였다. 개발된 기술은 기존의 건물 모델링 기술과 비교하여 처리시간의 비용이 크게 감소하며, 잦은 모델 갱신이 필요한 지역에 대한 관리 측면에서도 강점이 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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