마르크스 이후 인간 노동을 둘러싼 담론들의 대부분은 자본과 생산수단으로부터 노동소외와 정의로운 분배였다. 4차 산업혁명과 인공지능 발달은 인간 노동이 원초적으로 필요치 않고 인간(성)과 배타적이고 독립된 생산·경제 시스템의 가능성을 열어 놓았다. 로봇·인공지능 활용이 일반화되며 지능과 의식이 분리가 빠르게 현실화 되면 생명을 가진 것, 그렇지 않은 것의 차이와 경계는 분명해 질 것이다. 포스트 휴먼 시대 전 단계인 지금, 생명과 그 가능성 그리고 새로운 사회관계, 공동체에 대한 관심과 탐구는 증대되리라 예상할 수 있다. 최근 문화적 현상으로 소집단, 자급자족, 일상성과 몸과 음식에 대한 관심이 늘어나고 있는 현상도 이러한 맥락에서 이해될 수 있다. 이런 현상을 나타내는 대표적인 것이 미니멀 라이프(minimal life)를 지향하는 킨포크(Kinfolk) 문화다. 국내외에서 워라벨(work-life balance)이나 오캄(au calme), 휘게(hygge), 소확행(일상에서 작지만 진정한 행복)이라는 문화 키워드도 나타나고 있다. 이어령이 주장한 '생명자본주의'는 계급투쟁과 갈등에서 역사발전의 동력을 찾는 것이 아니라 생명이 가진 기본적 특성 토포필리아(topophilia), 네오필리아(neophilia), 바이오필리아(biophilia)에 주목해야 한다는 것이다. 그는 생명가치에 대한 담론 또한 추상적, 윤리적 관점에서 포스트휴먼 시대 이후 생산과 사회관계를 규명하는 새로운 방법론으로 간주해야 한다고 주장한다. 들뢰즈(G. Deleuze)는"예술은 존재론적 철학의 또 다른 표현방식이며 철학에 생기를 부여하고 추상적 개념을 구체적 이미지로 재현하는 역할을 한다"고 주장했다. 문화예술의 상상력이 과학적 예측의 한계를 극복하는 예는 흔히 볼 수 있다. 이 논문에서는 최근 주목을 반도 있는 '생명자본주의'의 개념과 이슈를 정리하고 '미니멀 라이프'를 지향하는 영화 <리틀 포레스트(Little Forest)>에서 생명자본주의의 맹아적 개념들이 어떻게 영상을 통해 표현되었는지 탐색한다.
인간 생활을 보다 편리하게 하기 위하여 대형 빌딩, 복합상가, 대형 지하시설물 등을 포함한 최근 건물들은 점점 대형화 및 초고층화가 되어 가고 있는 추세이다. 그러나 초고층 건물들이 많이 증가할수록 화재 등 대형 재난에 대한 위험성도 점점 증가하고 있다. 특히, 초고층 건물에 화재와 같은 대형 재난이 발생할 경우에 재실자를 대상으로 신속하고 정확한 피난유도가 이루어지지 않는다면, 인명 피해는 상상 이상으로 엄청날 것이다. 따라서 건물 내부에 있는 재실자들이나 구조가 필요한 사람들을 대상으로 신속한 피난 유도 및 구조가 이루어져야 하며, 이를 위해서는 건물 내부에 있는 사람들의 규모와 위치 식별 및 파악이 선행되어야 한다. 이를 위하여 먼저 건물 내부의 재실자 파악을 위한 기존 위치추적기술에 대한 선행연구를 수행한다. 그리고 이를 기반으로 본 논문에서는 실제 재난 발생 시에 초고층빌딩을 대상으로 위치식별기술을 활용하여 실시간 인원수를 파악하여 밀집도를 개선하고 피난시간을 단축할 수 있는 방안에 대해 연구하고자 한다.
본 연구에서는 갈퀴나물(Vicia amoena) 전초를 이용한 에탄올 추출물의 세포독성과 항염증 활성 효과를 평가하였다. RAW264.7 cell(대식세포)에서 염증 매개 물질인 lipopolysaccharide(LPS)로 염증을 유발시켜 nitric oxide (NO) 및 prostaglandin E2 (PGE2)같은 염증 유발 인자들의 생성 저해효과를 확인하였다. 갈퀴나물 에탄올 추출물의 염증 유발 인자 억제 시 저해효과를 측정하였을 때 nitric oxide 및 prostaglandin E2 생성을 농도 의존적으로 현저하게 저해하는 농도인 40 ㎍/㎖의 농도에서 LPS에 의해 유도된 NO를 36.0 ± 0.5 % 저해하였으며, 특히 PGE2에서는 88.0 ± 0.8 % 만큼 유의성 있는 저해효과를 나타내었다. 따라서 본 연구결과는 갈퀴나물의 에탄올 추출물이 유의성 있는 항염증 효과를 나타내며, 이러한 효능은 예방의학적 가능성을 충분히 가지고 있기에 염증성 질환의 예방을 위한 항염증 소재로의 개발 가능성을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 차후 에탄올 추출물의 보다 다양한 농도 및 유기용매 분획물에서 염증반응을 매개하는 iNOS·COX-2 등 의 다양한 효소의 발현과 Iκ-Bα의 분해 등 염증반응의 신호전달물질의 변화에 대한 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
사람에 대한 이미지 메이킹은 외모나 인상, 자신감 등 자신을 표현할 수 있는 다양한 요소들을 개선하는 방법이다. 사람들은 이미지 메이킹을 위하여 전통적인 방법으로서 거울이나 카메라를 이용하여 자신의 모습을 확인하거나 발표 연습을 수행한다. 최근에는 스마트 미러가 여러 분야에서 널리 활용됨에 따라 스마트 미러가 거울을 대신하여 이미지 메이킹 도구로 사용하고자 하는 시도가 빈번하게 등장하고 있다. 스마트 미러는 쉽게 접근이 가능하다는 거울의 특성을 가질 뿐만 아니라 카메라나 마이크 등 다양한 기기를 부착할 수 있으므로 이미지 메이킹 서비스를 제공하기 위한 도구로서 적합하다. 본 논문에서는 사용자에게 이미지 메이킹 서비스를 제공하는 스마트 미러 소프트웨어인 BuddyMirror와 이를 유연하게 동작시키기 위한 전용 모바일 앱의 개발에 대하여 기술한다. BuddyMirror는 사용자의 요청에 따라 발표준비, 모의면접, 스타일링 서비스를 제공하고 전용 모바일 앱과의 연동 기능을 제공한다. 이를 위하여, 본 논문에서는 개발된 새로운 서비스를 널리 사용되는 스마트 미러 개발 플랫폼인 MagicMirror의 모듈로서 구현하고 동작시키기 기법을 설명한다. 전용 모바일 앱은 사용자가 이미지 메이킹 서비스를 제공 받기 위해 발표 자료를 스마트 미러에 전달하거나 촬영된 영상을 다운로드하는 기능을 제공한다.
최근 농업 분야는 농업 분야에 ICT 기술이 접목 되면서 새로운 도약의 계기가 마련되고 있다. 특히 농업에 사물 인터넷(IoT: Internet of Things) 기술을 접목한 스마트 팜 [smart farm] 영역이 각광받고 있다. 스마트 팜 [smart farm] 기술은 농작물이 재배 되는 환경의 온도, 습도 등의 정보를 센서를 이용해 실시간으로 수집, 분석하여 제어장치에서 농작물 수확에 필요한 장치들을 자동으로 구동하여 농작물이 자랄 수 있는 최적의 환경을 제공하는 것이다. 스마트 팜 [smart farm] 기술이 마치 모든 것을 해결할 수 있을 것처럼 주목을 받고 있지만, 대부분의 연구가 농작물의 생산량 증대에만 치중되어 있다. 본 논문 에서는 농작물의 생산량 증대 보다는 우수한 품질의 농작물을 최적기에 수확할 수 있는 시스템의 아키텍처 개발에 중점을 두어 이루어졌다. 본 논문에서는 사과나무를 표본으로 아키텍처를 개발 하였으며 사과나무의 수확시기를 예측하는 데이터로는 색상정보와 중량정보를 사용하였다. 색상정보와 중량정보를 수집하여 서버 단으로 전송하는 간이형 보드는 아두이노를 사용하였으며. 개발 방법론으로는 모델 주도 개발(model-driven development :MDD)를 적용하였다. PC 사용자들에게는 웹 형태로 서비스를 제공하며 Smart Phone 사용자들에게는 하이브리드앱 형태로 서비스를 제공할 수 있도록 아키텍처를 개발했다. 또한 비콘 기술을 사용해서 과수원 정보를 실시간으로 사용자들에게 제공하도록 아키텍처를 개발했다.
컴퓨터로 두 이진수 m과 r의 곱셈 m×r=p을 수행함에 있어 시간이 과다 소요되는 곱셈을 전혀 수행하지 않고 단지 덧셈과 우측 자리이동만을 수행하는 방법으로 자리이동-덧셈법이 있다. SA는 승수 r의 자리 수 ri가 0이면 m×0=0으로 결과 값 p를 우측 자리이동만 하면 되며, ri가 1이면 m×1=m으로 결과 값 p=p+m을 수행하고, p를 우측자리이동하면 되는 매우 단순한 방법이다. SA에서 SR 횟수는 더 이상 단축시킬 수 없으며, 단지 개선부분은 덧셈 횟수 단축 여부이다. 본 논문에서는 인간이 수행하는 방식인 10진수를 기준으로 보다 작은 수를 r로 설정하는 경우에 비해 컴퓨터가 처리할 이진수로 변환시켰을 때 1의 개수가 보다 작은 수를 r로 설정하는 방법이 덧셈 횟수를 크게 줄일 수 있다는 점에 착안하여 덧셈 최소화 SA 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 [-127,128] 범위에서 일부 숫자를 대상으로 부호가 (-,-), (-,+), (+,-), (+,+)인 4가지 경우에 대해 덧셈 횟수를 비교하였다. 실험 결과 얻은 결론은 m과 r을 결정할 때 10진수가 아닌 2진수로 판단해야 함을 보였다.
NP-난제로 다항시간으로 최적 해를 찾는 알고리즘이 제안되지 않고 있는 일반화된 배정 문제에 대해 기존에는 전적으로 메타휴리스틱 기법들에 치중하여 연구가 진행되었다. 반면에, 본 논문에서는 해를 찾아가는 규칙을 가진 휴리스틱 탐욕 알고리즘을 제안한다. 첫 번째로, m대의 기계(용기)에 n개의 작업(물품)을 담을 수 있도록 l = n/m개가 되도록 각 기계의 용량 bi에 대해 가중치 wij ≤ bi/l 데이터로 축소시킨다. 축소된 데이터들을 대상으로 각 작업의 최대 이득 작업을 해당 기계에 배정하였다. 두 번째로, 각 기계에 배정된 가중치 합이 기계 용량을 초과하지 않도록 배정을 조정하였다. 마지막으로 이득을 최대화시키기 위해 k-opt 교환 최적화를 수행하였다. 제안된 알고리즘을 50개 벤치마킹 데이터들에 적용한 결과 약 1/3 데이터에 대해서는 알려진 최적 해를 찾을 수 있었으며, 나머지 2/3 데이터에 대해서는 메타휴리스틱 기법들과 견줄만한 결과를 보였다. 따라서 제안된 알고리즘은 GAP에 대해 다항시간으로 해를 찾아가는 규칙이 존재할 가능성을 보여 NP-난제에서 P-문제로 될 수 있음을 실험을 통해 증명하였다.
이진트리의 최소 선형 배열(MinLA) 문제의 해는 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘으로 구하고 있으며, k = 10에 대해 다양한 근사 알고리즘 수행 결과가 제시되어 있고, 단지 2개 알고리즘만이 최적 해 3,696을 얻었다. 본 논문은 이진트리의 정확한 해를 O(n) 복잡도로 구하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 먼저, n = 2k - 1개 노드들에 중위 탐색(in-order search) 방법으로 번호를 부여하고, 2 ≤ 𝑙 ≤ k-2, (k = 5)와 2 ≤ 𝑙 ≤ k-3, (k = 6) 레벨에 존재하는 노드들에 대해 단 노드 자식들까지의 범위를 대상으로 번호를 재배열하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 k=5,6,7에 적용한 결과 Chung[14]의 S(k)min=2k-1+4+S(k-1)min+2S(k-2)min 이론을 증명하였으며, S(5)min에 대해서는 Chung[14]의 60보다 좋은 58을 얻었다. 또한, 기존의 근사 알고리즘들은 배열 결과를 제시하지 않고 있는데 비해 제안된 알고리즘은 정확한 배열 방법도 제시하는 장점을 갖고 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 k > 10인 이진트리에 대해서도 항상 빠르게 최적의 해를 얻을 수 있기 때문에 기존의 근사 알고리즘을 적용하지 않아도 된다.
격자 그래프의 최소 선형 배열(MinLA)은 선형 복잡도 O(n)의 근사 알고리즘이 적용되고 있으며, 33×33격자의 최적 MinLA는 31,680으로 알려져 있다. 본 논문은 격자의 정확한 해 MinLA를 복잡도 O(1)으로 구하는 분할배열 알고리즘을 제안하였다. 분할배열 알고리즘은 컨테이너에 박스를 넣는 방법으로 m행을 r1,r2,r3로, n열을 c1,c2,c3로 분할하여 7개 컨테이너를 얻고 규칙을 가지도록 분할한다. 분할된 박스들에 있는 정점들 위치 순서로 번호를 부여하여 MinLA를 구한다. m,n≥11에 대해 C2,C4,C6 박스 크기를 2씩 증가시키면서 MinLA가 증가할 때까지 반복 수행한다. 이 과정은 m,n≤100에 대해 최대 4회 반복 수행하는 특징이 있다. 제안된 알고리즘은 m=n과 m≠n인 모든 격자에 적용할 수 있다. 분할배열 알고리즘을 2≤n≤100 격자에 적용하였으며, 33×33과 100×100 격자에 대해 기존 알고리즘들보다 월등히 좋은 최적의 결과를 얻었다. 제안된 알고리즘은 간단하면서도 보다 정확한 해를 얻을 수 있어 m,n이 무한히 크더라도 쉽게 해를 얻을 수 있어 VLSI 회로 설계 분야에 응용이 될 수 있을 것이다.
본 논문은 NP-완전으로 최적 해를 구하는 다항시간 알고리즘이 알려져 있지 않은 절단 폭 최소화 문제에 대해 다항시간 알고리즘을 제안하였다. 주어진 그래프 G=(V,E),m=|V|, n=|E| 에 대한 최소 절단 폭 CWf(G)=max𝜈∈VCWf(𝜈)를 찾기 위해 제안된 알고리즘은 첫 번째로, 최대차수 정점 𝜈i를 기준으로 NG[𝜈i] 정점들을 𝜈i를 통과하는 간선수가 최소가 되도록 양분하는 열 절단면을 찾고, 좌·우의 NG[𝜈i]들 간의 통과 간선수가 최소가 되는 행 절단면으로 분할하였다. 두 번째로, 각 부 그래프 내부의 정점들을 선형으로 연결하고, 부 그래프들 간 간선을 연결하여 하나의 선형 배열을 만들었다. 마지막으로, 정점을 이동시켜 최소 절단폭을 갖는 최적화 과정을 수행하였다. 다양한 그래프들을 대상으로 실험한 결과, 수행 복잡도가 O(n2)인 제안된 알고리즘을 모든 데이터들에 대해 최적 해를 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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