방송사에는 수십만 시간에 이르는 아카이브된 콘텐츠가 있으며, 수십시간에 이르는 콘텐츠가 매일매일 생산되고 있다. 이러한 콘텐츠를 고품질로 빠르고, 다양하게 서비스하기 위하여 방송 환경은 파일 기반의 테이프리스 환경으로 전환되고 있다. 이러한 방송 환경의 변화는 전통적인 콘텐츠 품질 관리에 새로운 이슈를 제기하고 있다. 테이프를 사용하는 전통적인 방송제작 환경에서의 품질검사 방식은 대량의 콘텐츠, 빠른 서비스 그리고 파일 기반의 환경에는 적합하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위하여 더욱 빠르고, 일관성있게 파일 기반의 콘텐츠 오류를 검사할 수 있는 자동화된 콘텐츠 품질검사 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 방송환경에서 발생할 수 있는 다양한 A/V 오류의 유형에 대하여 정리하였고, 컨테이너와 A/V 에센스를 검사할 수 있는 자동화된 콘텐츠 품질검사 시스템의 구현에 대하여 기술하고자 한다. 컨테이너 검사는 헤더 정보에 포함되어 있는 메타데이터에 대한 검사이고, A/V 오류 검사는 에센스 내부에 포함된 블록 오류, 인터레이스 오류, 뮤트 등의 검사이다.
도서관의 성과를 이용자에게 제공하는 서비스의 품질 강화라고 할 때, 이에 영향을 미치는 요소로서 도서관 내부인적자원의 능력이 검토되어야 한다. 본 연구는 공공도서관 직원의 직무만족과 이용자가 인식하는 서비스 품질간의 관계를 밝히기 위해 서울 인천 경기 지역 10개의 공공도서관을 대상으로 직원의 직무만족도와 $LibQUAL+^{TM}$모형을 적용한 도서관서비스 품질을 조사하였다. 그 결과 직무만족 중 직무자체 요인과 조직요인의 만족도가 높을수록 서비스 품질이 높은 것으로 나타났다. 따라서 도서관 고객 만족도 향상을 위해 직원의 직무만족에 대한 제고가 필요한 것으로 판단되며, 이에 따른 실무적 함의를 논의하였다.
지능형 서비스 로봇(Intelligent Service Robots)이란 스스로 주변 환경을 모니터링 하고, 문제 상황 발생시 해결 방안을 마련하여 사용자에게 적절한 서비스들을 제공해 주는 로봇을 말한다. 그러나 로봇이 접할 수 있는 다양한 환경과 상황, 문제들을 미리 예측하여 필요한 모든 기능들을 내부에 포함시키기는 어렵다. 로봇 내부에는 환경에 맞는 필요한 기능들만 가지도록 하고, 필요에 따라 새로운 기능들을 증식 시켜 줄 수 있는 자가 성장 소프트웨어(Self-Growing Software)를 개발함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있다. 본 논문은 자가성장 소프트웨어가 외부로부터 필요 기능 수행을 위한 서브아키텍처(컴포넌트의 조합 패턴)의 획득을 브로커를 통해 수행 할 때, 기능적인 측면뿐 아니라 품질특성과 환경을 고려하여 적절한 서브아키텍처를 선택하는 방법에 관한 것이다. 사용자의 품질 요구를 고려하여 기능수행에 가장 적합한 서브아키텍처를 추론하기 위해 사용품질요구(Quality-Attributes In Use) 온톨로지를 구축하였고, 컴포넌트 조합 선택을 위해 추상화된 레벨 선택 및 구체적 레벨 선택의 2단계 선택 기법을 개발하였다 추상화된 레벨에서는 상위단계 목표를 기반으로 서브아키텍처의 특성들을 추론하고, 구체적 레벨에서는 컴포넌트 자체의 사용품질요구에 부합하는 특성들을 기반으로 실제 서브아키텍처를 검색한다. 이러한 방법을 통해 사용자의 목표나 상황에 따라 달라지는 품질 요구사항을 반영하여 서비스를 제공할 수 있다. 또한, 로봇의 기능 증식 시에 사용자의 목표에 좀 더 부합하는 기능 선택이 가능하고, 사용자의 요구와 소프트웨어 기능 표현 및 해석상의 차이를 극복할 수 있다.
CA 저장 중 후지 사과의 내부 기체 농도에 의한 저장 조건의 적합성을 신속하게 판단하기 위한 지표를 얻기 위하여 과실 내부 에틸렌과 이산화탄소의 농도에 따른 과육경도, 적정산도 및 과피 녹색의 유지정도를 조사하였다. 저장 중 사과의 내부 에틸렌 농도가 10ppm 이하에서는 과육경도, 적정산도 및 과피의 녹색이 거의 손실되지 않았으나 약 10ppm 이상에서는 급격하게 손실되었다. 저장 중 사과의 내부 이산화탄소 농도는 낮을수록 높은 과육경도, 적정산도 및 과피의 녹색을 유지하였는데 특히 내부 이산화탄소 농도가 2% 이하인 사과에서 높은 품질특성을 유지하였다 따라서 후지 사과의 CA저장에 적합한 저장조건은 사과의 내부 에틸렌과 이산화탄소 농도를 각각 약 10 ppm과 약 2% 이하로 유지할 수 있는 조건으로 판단되고, 사과의 내부 에틸렌과 이산화탄소 농도는 저장조건의 적합성을 판단하는 지표로 사용 가능하였다.
이온 스케일 버스터는 독일의 ION사가 지난 `88년 개발, 지난 `94년 세계특허 획득 및 독일 TUV(기술표준협회)로부터 품질인증마크인 GS마크를 획득한 제품으로 기존의 파이프나 스틸 용기 내부에 발생한 스케일 및 녹 등의 제거는 물론 부식발생을 미연에 방지하는 수처리기이다.
통신용 지하 관로는 대부분 내경 100mm인 PVC 재질로 되어 있으며, 지하에 매설한 후 또는 관로를 사용하기 전에 관로 상태의 정상 유무를 확인할 목적으로 맨드릴(직경 90mm)을 이용한 선통 검사로 정상 관로와 불량 관로를 판단 하였다. 그러나 이러한 방법으로는 조사 대상 관로의 불량 원인을 밝힐 수 없을 뿐 아니라, 복수 개소의 불량 지점을 확인하는 것이 불가능하여 관로 보수나 사용을 위한 기본적인 관로 정보를 제공할 수 없었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 디지털 관로 조사장비를 개발하였으며, 관로 내부를 따라 관로 카메라를 이동시키면서 관로 내부의 변형 상태를 실시간으로 확인하거나, 관로 벽에 조사된 레이저 빔 영상을 검출하여 관로 단면의 최소 직경을 측정할 수도 있다. 또한, 디지털 맨드릴은 1mm 간격으로 관로의 내경을 측정할 수 있는 게이지가 설치되어 있어, 실시간으로 관로 단면의 최소 직경을 측정할 수 있어 조사 관로의 전반적인 변형 정도를 모니터링 할 수 있다. 이러한 디지털 관로 조사장비를 이용하여 신설 관로의 시공품질을 측정하거나, 기존 관로의 상태를 객관적이고 정확하게 파악하여 관로 상태에 따른 케이블 포설 계획을 수립할 수 있으며, 불량 관로 보수를 위한 정확한 자료를 제공하여 유지관리의 효율성을 높일 수 있다.
본 논문에서는 자동차 배선에 사용되는 커넥터의 조립 불량 상태를 식별하는 품질 검사 시스템을 개발하였다. 방수용 커넥터는 방수를 위하여 내부 Seal을 필수적으로 삽입하여야 하는데 생산 과정에서 누락되거나 이중 삽입되는 경우가 있다. 이를 구분하기 위하여 포토센서와 터치스위치를 사용하여 자동화 검사 지그를 설계하였다. 기존 육안검사의 경우 5인이 하루 8시간 검사하였을 때 6,400개의 커넥터를 검사하였으나 개발된 검사 지그를 사용할 때는 20,000개를 검사하므로 기존의 육안 검사와 비교하여 생산성이 크게 향상되었다.
시스템을 결정하는 품질 요소에는 여러 가지가 있으나 그 중에서도 유지보수성(Maintainability)이 높은 시스템을 만드는 것은 쉬운 일이 아니다. 또한 유지보수성이 높은 시스템인지 여부를 시스템 개발이 완료 전에 측정하는 것도 어려운 문제이다. 모든 품질요소가 그렇겠지만 시스템을 구성하는 소프트웨어 아키텍처 수준에서 시스템의 품질을 명확히 측정해내지 못하고 시스템 개발 이후에 측정한다면 품질 향상을 위한 시스템 수정은 생각할 수도 없는 문제가 될 것이다. 이 논문은 유지보수성 중에서도 가장 중요한 기능확장성(Extensibility), 즉 기존 시스템에서 신규 서비스를 추가하려 할 때 기존의 서비스에 영향을 미치지 않으면서 비용 및 기간을 최소화하여 새로운 기능을 추가할 수 있는 품질 속성을 소프트웨어 아키텍처 수준에서 비교하는 방법을 정의하여 제시한다. 본 논문에서는 소프트웨어 아키텍처 중에서도 기능확장성에 가장 큰 영향을 미치는 모듈 뷰를 기준으로 기능확장성을 측정할 갓이나 모듈 내부의 변경을 통한 기능확장성은 고려하지 않고 새로운 모듈의 추가로 인한 기능확장성을 고려하였다. 본 논문은 기 수립된 소프트웨어 아키텍처의 모듈 뷰가 가지는 고유한 기능확장성을 측정하는 함수를 제시하고 여기에 새로운 모듈이 추가될 매 변화한 소프트웨어 아키텍처의 기능확장 effort 함수를 제시한다. 이 두 함수를 통해 두 개의 대안 소프트웨어 아키텍처 모듈 뷰에서 어떤 것이 더 기능확장성이 있는지 판단할 수 있게 한다. 우리는 이를 검증하기 위해서 기능확장성이 좋다고 제시되고 있는 디자인 패턴(계층패턴과 Broker 패턴)을 통해 본 논문의 이론을 정립하고 그 효용성을 입증하였다. 따라서 소프트웨어 아키텍처 수준에서 기능확장성이 얼마나 가능한지 서로 비교 가능한 수치를 제시하였고 이 수치를 통해 실제 개발이 완료되기 전 시점에 시스템의 기능확장성을 명백히 측정할 수 있게 하여 시스템 기능 확장에 들어가는 많은 비용을 줄일 수 있다는 것을 보여준다.
본 연구는 홍삼 등급판정 과정에서 내부 조직 치밀도 분석을 위해 의료 영상 분석 방법을 이용하여 적외선 영상 측정기기를 개발하였다. 기존 홍삼 내부분석방법은 수동으로 암실환경에서 강한 조명을 홍삼에 투과하여 사람 눈으로 직접 판별하는 과정을 거친다. 이러한 기존 검사 과정은 작업 비효율성과 불균일한 검사기준으로 제품 품질 신뢰도 저하의 단점을 가져온다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구는 적외선 조명환경에서 자동 측정이 가능한 홍삼 내부 측정기기를 개발하였다. 개발된 장치는 홍삼의 빛 투과 특성을 응용한 920nm 파장대역의 적외선 조명기구, 조명 제어회로, 적외선 대역 촬영이 가능한 영상 측정 카메라 장치, $0.9^{\circ}$의 간격으로 $360^{\circ}$ 홍삼 영상취득이 가능한 회전 엑츄에이터로 구성이 된다. 본 연구에서 제안 하는 홍삼 단층 영상분석 방법은, 홍삼을 $0.9^{\circ}$ 간격으로 회전시키어 $360^{\circ}$ 홍삼 내부영상을 취득하여 라돈 변환(Radon transform)을 통해 사이노그램(Sinogram)으로 재구성 하였으며, 역 라돈 변환(Inverse Radon transform)을 통해 단층 영상복원(Back-projection)알고리즘을 구현하였다. 이 결과 홍삼을 절단하지 않고 홍삼 내부 단면영상 획득이 가능하였으며 내공(內空), 내백(內白)의 유무를 판단하고 직경을 파악할 수 있었다. 이를 토대로 등급 판별 공식을 산출하면 신뢰성 있는 홍삼 등급 자동화 측정기기를 개발할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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