본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
본 연구는 적극적 미디어 컨텐츠 사용계층인 20대 대학생들의 이용행태를 분석해 봄으로써 국내 온라인 동영상, 음악서비스가 나아갈 방향을 가늠해보고자 하였다. 연구 방법으로는 부산지역 20대 대학생들에 대한 설문조사를 실시하였고 이에 대한 기술적 통계분석을 통해 우리나라 온라인 동영상, 음악서비스의 이용 현황과 전망을 제시하였다. 연구 결과 20대는 이용 빈도 측면에서 절반 이상이 거의 매일 두 가지 서비스를 이용할 정도로 적극적인 이용행태를 보였다. 사용 시간에 있어서는 일주일간 세 시간 이상 사용 비중이 열 명 중 세 명꼴로 헤비 유저로 나타났다. 이용 방식은 공히 스트리밍 방식이 다운로드보다 높기는 하나 음악의 경우 다운로드 방식이 거의 절반 정도로 높은 수준이다. 비용 부담은 유료가 있으나 아직 정착되었다고 보기는 어렵고 특히 동영상의 경우는 무료 이용(불법 다운로드 포함)이 월등히 높은 실정이다. 부담할 수 있는 비용의 심리적 한계도 1만원 정도로 높지 않은 편이다. 유료 결제방식도 동영상의 경우 건당 결제가 높고 음악의 경우 월정액 방식이 높다. 선호 컨텐츠 장르로는 방송사 컨텐츠, 영화같은 RMC(Ready Made Contents)로 나타났다. 미디어 이용에 관해 주목할 만한 결과는 TV를 보지 않는 소위 '제로TV(Zero TV)'의 비중이 32%로 전체 모집단의 비중보다 월등히 높게 나타났다는 점이다. 이런 결과들을 종합해 볼 때 국내 온라인 동영상, 음악서비스는 향후 이용 행태의 점진적 변화와 그로 인한 다양한 수익모델의 등장이 기대된다.
본 연구는 농촌진흥청에서 개발된 유전자 변형 식품의 영양적 안전성을 검토하기 위하여 수행되었다. 발이 우리의 주식인 점을 고려하여 우선 안전성 이 검토되어야 할 시험 재료로 선정하였고, 유전자 변형(제초제 저항성) 쌀의 실질적 동등성 구명을 위해 일반 및 미량 영양소의 함량을 분석하였으며, 대표적 취약 계층인 노령기 모델에서 유전자 변형 쌀을 가지고 안전성을 검토하였다. 특히 항생제 저항성 유전자 마커가 현미 에 있을 수 있고 열처리시 변화될 수 있음을 고려하여 유전자 변형 품종의 현미 및 현미밥과 모종인 일품의 현미 및 현미밥으로 배합한 실험식이를 8주간 급여하였다. 그 결과 시험재료의 영양성분 함량에 큰 차이를 보이지 않았고, 실험식이를 급여하였을 때 모든 실험 동물에서 임상적 증상, 조직의 외형이나 무게 및 혈청 생화학적 지표에 차이가 없었다. 그러므로 본 실험에 사용된 유전자 변형 품종(제초제 저항성 )의 현미와 현미밥 모두 노령기 실험동물에 어떠한 부정적 영향도 미치지 않은 것으로 보인다. 그러나 유전자 변형식품의 안전성에 대해 종 더 보완된 in uiuo 실험법의 확립과 장기간의 급여에 따른 영향검토가 필요하고, 본 연구의 시험재료는 단지 제초제 저항성 품종의 현미에 대한 것으로 다른 유전자 변형 식품의 안전성에 대해서는 계속적인 확인 실험이 있어야 할 것으로 생각된다.
본 논문은 동일한 목표를 가지고 설립된 미국의 'TFA'와 한국의 '드림터치포올' 두 단체를 1) 목표 및 핵심 가치, 2) 교사 지원 자격 및 양성 과정, 3) 교육적 성과의 측면에서 비교하고 그 두 단체가 다르게 운영될 수밖에 없는 각국의 교사양성 체제의 성격까지 살펴보는 것을 목적으로 하였다. 분석 결과, 두 단체는 교육 불평등 해소라는 목표 하에 교육 소외계층의 학업 성취 향상을 위해 교사의 역할에 주목하였다는 공통점을 보인다. 그러나, 이를 위해 미국의 TFA가 공교육 내에서 기능할 수 있었던 반면, 한국의 드림터치포올은 공교육의 보완재로서의 역할을 수행하고 있다. 미국의 경우 TFA와 같은 대안 교사 단체에서의 교원 양성을 허용하는 '준개방적' 교원 양성 체제로 변화한 반면, 한국에서는 이러한 대안 교사 단체가 허용되지 않는 '폐쇄적' 교원 양성 체제이기 때문이다. 이러한 이유로 두 단체는 핵심 가치, 교사 양성 및 운영 프로그램 등에서 차이를 보였고 그 결과 지향하는 교육 모델 또한 다르게 설정하고 있음을 알수 있다. 연구 결과를 바탕으로 결론 및 논의 부분에서는 두 단체의 활동을 통해 결국 한국 교육에서 가장 중요한 본질적인 문제는 교사라는 근본적인 문제를 제기하였다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
온주밀감에서 귤녹응애, Aculops pelekassi의 분산지수와 분포양상, 표본조사시 적정 표본수에 대하여 조사하였다. 귤녹응애는 집중분포를 하고 있었으며, 분산지수는 Taylor's power law가 Iwao's patchiness regression보다 더 잘 설명하고 있었다. Taylor's power law의 상수를 이용하여 고정 정확도 수준에서 열매 표면 $cm^2$당 누적충수에 따라 조사를 중지할 수 있는 표본조사법을 만들었다. 경제적인 표본조사를 위하여 Kono-sugino의 경험적 이항모델을 개발하였으며, 이항모델을 이용하면 귤녹응애가 $cm^2$당 12마리 이상 발생한 열매 비율을 이용하여 평균밀도를 추정할 수 있었다 : $ln(m)=4.61+1.23ln[-ln(1-p_{12})]$. 최적의 tally threshold를 결정하기 위하여 추정평균에 대한 분산을 계산한 결과 tally threshold가 12일 때 추정평균의 분산이 적었으며, 발생과율 0.1~0.5의 범위에서 분산의 변동이 거의 없어 다른 tally threshold에 비해 높은 정확도로 평균을 추정할 수 있었다. 적정 표본수를 결정하기 위하여 계층표본조사법을 이용하여 분석한 결과 고정 정확도 0.25수준에서 감귤원당 적정 조사 나무수는 13주였으며, 나무당 조사 열매수는 5개, 열매당 2지점에서 $cm^2$당 귤녹응애수 조사가 바람직하였다(총 130표본).
데이터 모델링 능력이 한정되고 뷰 갱신 모호성 문제에 기인하여, 관계형 뷰는 공학 응용에 제한적으로 사용되어 왔다. 반면에 객체지향 데이터베이스의 뷰는 관계형 뷰의 이 두 가지 단점을 극복하기 때문에, 공학 응용을 위한 맞춤 인터페이스를 정의하는데 중요한 역할을 할 것이다. 특히 공학 응용을 위한 데이터베이스 인터페이스는 갱신을 충분히 지원하여 한다. 좀더 자세히 말하면, 인터페이스에 대한 갱신이 모호성이 없이 정의되어야 하며 이 정의는 베이스 스키마에 대한 갱신 행동과 일치하여야 한다. 이를 위하여 객체지향 뷰가 베이스 데이터 모델과 같은 갱신 행동을 보이기 위한 제반 조건 - 갱신 의미 보존(update semantic preserving)-을 정의하였다. 그리고 이 갱신 의미 보존 특성의 실현 가능성을 보이기 위하여 CAD에 특화된 객체지향 뷰 시스템, 멀티 뷰(MultiView), 을 선정하여 그 시스템의 뷰 모델에 대한 갱신 의미 보존 갱신 행동을 정의하고 구체적인 구현 알고리즘을 제시하였다. 이 연구는 객체지향 데이터베이스에서 가장 클래스를 모았을 때 단순한 클래스의 모임이 아니라 isa계층을 갖는 '스키마'가 될 수 있게하기 위해서는 가상 클래스에 대한 갱신 의미가 클래스간 isa 관계를 위반해서는 안된다는 것을 발견하였다. 그리고 이의 충분조건으로 '뷰 스키마가 베이스 스키마처럼 보이도록'하는 가상 클래스의 갱신 의미와 가상 클래스간 스키마 형성 가능 조건을 발견하였다. 이는 객체 지향 데이터베이스에서 뷰를 클래스 수준에서 스키마 수준으로 정의하는 충분조건을 발견하고 구현한 최초의 논문이다.
본 연구의 목적은 공공영역에서 활용되고 있는 분류체계를 법령을 기반으로 수집하여 분석하고, 그 결과를 바탕으로 공공기록물의 분류체계를 개선하는 것이다. 이를 위해 국가법령정보센터에서 검색된 375건의 법령 조문에서 80여 개의 분류체계를 추출하여 분석했다. 먼저 분류체계의 형식을 리스트, 표, 계층분류로 구분했으며, 분류체계의 관리 유형 3가지와 기능 2가지를 조합하여 6가지 분류체계 활용 유형을 제시했다. 활용 유형별 모델 중에서도 공공기관의 핵심 업무에 활용되는 분류체계는 개발주체와 활용주체가 동일한 경우가 많았으며, 타 기관의 분류체계를 도입한 경우에도 활용 기관의 필요에 따라 일부를 수정할 수 있었다. 타 기관의 분류체계를 그대로 사용하는 경우의 대부분은 핵심 업무 보다는 참조업무에 활용하고 있었다. 그런데 기록관리 분야에서는 기록분류나 처분과 같은 핵심 업무에 타 기관에서 개발하여 관리하는 분류체계 항목을 수정하지 않고 그대로 적용하고 있었다. 이에 본 연구에서는 기록분류체계의 구조적인 개선이 필요하다고 판단하였다. 핵심 업무를 지원하기 위한 별도의 기록분류체계를 개발하거나 기존 분류체계를 수정·보완할 수 있어야 할 것이다. 더불어 기록관리 분야의 기록처분 기준 및 지침을 타 법령의 관련 조문에도 적용할 필요가 있음을 제안하였다.
전립선 비대증 및 각종 고형암 조직을 제거하기 위해 이용되는 고강도 집속형 초음파 시스템은 초음파의 조직에 대한 열 효과를 이용한다. 이 경우 수MPa의 고 압력 초음파를 사용하기 때문에 수술시 초음파에 의한 조직내의 공동 현상이 수반되고 이로 인해 초음파의 집속 효과가 감소하게 된다. 본 논문에서는 초음파 공동 현상을 억제하기 위하여 초음파의 주파수 특성을 고려하였다. 초음파의 크기는 일정하게 유지하면서 증가하는 주파수로 변조된 초음파와 비선형 고저파 (nonlinear harmonics) 성분을 포함한 왜곡된 초음파에 대한 기포의 반응을 Gilmore 기포 모델을 이용하여 관찰하였다. 초음파의 주파수 변조는 10 $\mu\textrm{s}$ 동안 초기 주파수 1 MHz부터 시작하여 7 MHz까지 선형적으로 증가하도록 하였다. 파형을 왜곡시키는 고저파 성분의 크기는 주파수에 역 비례 하도록 하였다. 초음파의 기본 주파수는 1 MHz로 하였고, 압력은 0.1 MPa과 1 MPa의 두 경우를 고려하였다. 초기 기포의 반경은 1 $\mu\textrm{m}$으로 하였고, 기포 주위의 유체는 물로 가정하였다. 시뮬레이션 결과로부터, 주파수를 변조시키거나 파형을 왜곡시킨 초음파에 대한 기포의 진동은, 동일한 압력의 정현파에 대한 경우 보다 작은 것으로 나타났다. 주파수 변조된 초음파에 반응한 기포의 진동은 압력이 낮을 때 (0.1 MPa), 변조된 주파수가 기포의 공진 주파수인 3 MHz 부근에서 최대치를 보이다가 이후 급격히 감소하는 경향을 보였다. 반면, 압력이 높아지면 (1 MPa) 기포의 진동은 주파수의 증가와 함께 감소하다가 3 MHz 이상으로 변조 될 경우, 유의한 변화를 보이지 않는 것으로 나타났다. 이 결과는 초음파의 적절한 주파수 성분 조절로 초음파 공동 현상을 일정 수준 억제할 수 있음을 시사한다. 고려가 수반되어야 할 것으로 보인다. 다음 내용을 정리해 보고자 한다.리해 보고자 한다.rc$ 구입할 때 중점적으로 살펴보는 사항은 신선도와 순수재래종 여부, 위생상태였다. 한편 소비자가 언제나 구입할 수 없다는 의견이 85.2%나 되어 원활한 공급과 시장조성이 아직 정착되지 않고 있었다. $\bigcirc$ 현재 유통되고 있는 재래종닭은 소비자 대부분이 잡종으로 인식하고 있었으며, 재래종과 일반육계와의 구별은 깃털색, 피부색, 정강이색등 외관상으로 구별하고 있었다. 체중에 대한 반응은 너무 작다는 의견이었고, 식품으로의 인식도는 비교적 고급식품으로 인식하고 있다. $\bigcirc$ 재래종닭고기의 브랜드화에 대한 견해는 젊고 소득이 높은 계층에서 브랜드화의 필요성을 강조하고 있다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 소비형태는 대부분의 소비자가 좋아하였으나 아직 먹어보지 못한 응답자가 많았다. 재래종달걀의 맛에 대해서는 고소하고 독특하여 차별성을 느끼고 있었다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입장소는 계란판매점(축협.농협), 슈퍼, 백화점, 재래닭 사육 농장등 다양하였으며 포장단위는 10개를 가장 선호하였고, 포장재료는 종이, 플라스틱, 짚의 순으로 좋아하였다. $\bigcirc$ 달걀의 가격은 200원정도를 적정하다고 하였으며, 크기는 (평균 52g)는 가장 적당하다고 인식하고 있으며, 난각색은 대부분의 응답자가 갈색을 선호하였다. $\bigcirc$ 재래종달걀의 구입시 애로사항은 믿을수 없고, 구입장소를 몰라서, 값이 싸다 등이었고, 앞으로 신뢰할 수 있고 위생적인 생산 및 유통체계가 확립될 경우 더 많이 소비하겠다는 의견이었다. $\bigcirc$ 재래닭 판매업소(식당)의 판매형태는 66.7%인 대부분
Hadoop 기반의 빅데이터 분석 모델에서는 원시 데이터를 생산하는 응용계 시스템과 이를 분석하기 위한 분석계 시스템간의 데이터 이동이 불가피하다. 이에 따라, 응용 서비스와 분석 서비스를 하나의 플랫폼에서 동시에 지원할 수 있는 유니파이드 빅데이터 파일시스템 기술이 소개되고 있다. 그러나, 단일 플래폼 운영에 따른 경제성, 자원 효율성 등 다양한 측면에서의 장점에도 불구하고 현재 기술 수준에서는 응용 서비스와 분석 서비스의 상호 간섭에 의한 성능 저하 현상을 극복하는 것이 가장 큰 당면 과제로 남아있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 일차적 단계로 두 서비스에 대해 실서비스 수준 시뮬레이션을 통해 시스템 자원의 활용률, 워크로드 특성, 입출력 불균형의 세 가지 관점에서 관찰한 후 성능 간섭 문제의 근본적인 원인을 도출하였다. 또한 이를 해결하기 위한 방법으로 첫째, 데이터 서버의 입출력 경로를 분리하여 응용 서비스와 분석 서비스 각각 독립적인 입출력 계층을 구성하는 구조적인 해결책과, 둘째, 순차 읽기 특성을 가지는 분석 서비스 입출력 특성의 효과를 극대화하기 위한 선제적 미리 읽기 기법의 기술적 해결책을 제안한다. 한편, 논문에서 제안한 방법의 효과를 검증하기 위해 시뮬레이션과 동일한 방법의 시험을 기존 시스템과 제안한 시스템 각각에 대해 수행한 결과 기존 시스템 대비 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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