인문학 수업에서 교수와 학생간에 상호작용은 매우 중요하다. 그러나 많은 학생들이 수강하는 대규모 집합 교육의 경우, 수많은 학생들과 교수가 의견을 교환하기는 어렵다. 본 논문에서는 안드로이드 폰의 앱(app)을 개발하여, 대규모 집합 교육에서 발생할 수 있는 상호작용의 제한성을 극복하고자한다. 본 논문에서 개발한 앱은 스마트폰의 정보처리 기능과 무선 통신 기능을 활용하였다. 대규모 집합 교육의 보조 기구로 사용하여 대규모 집합 교육의 교육 효과를 높이는데 목적이 있다.
데이터 증강은 인공지능 모델의 학습에서 필요한 데이터의 양이 적거나 편향되어 있는 경우, 이를 보완하여 모델의 성능을 높이는 데 도움이 된다. 이미지와는 달리 자연어의 데이터 증강은 문맥이나 문법적 구조와 같은 특징을 고려해야 하기 때문에, 데이터 증강에 많은 인적자원이 소비된다. 본 연구에서는 복수의 대규모 언어 모델을 사용하여 입력 문장과 제어 조건으로 프롬프트를 구성하는 데 최소한의 인적 자원을 활용한 의미적으로 유사한 문장을 생성하는 방법을 제안한다. 또한, 대규모 언어 모델을 단독으로 사용하는 것만이 아닌 병렬 및 순차적 구조로 구성하여 데이터 증강의 효과를 높이는 방법을 제안한다. 대규모 언어 모델로 생성된 데이터의 유효성을 검증하기 위해 동일한 개수의 원본 훈련 데이터와 증강된 데이터를 한국어 모델인 KcBERT로 다중 클래스 분류를 수행하였을 때의 성능을 비교하였다. 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 데이터 증강을 수행하였을 때, 모델의 구조와 관계없이 증강된 데이터는 원본 데이터만을 사용하였을 때보다 높거나 그에 준하는 정확도를 보였다. 병렬 구조의 다중 대규모 언어 모델을 사용하여 400개의 원본 데이터를 증강하였을 때에는, 원본 데이터의 최고 성능인 0.997과 0.017의 성능 차이를 보이며 거의 유사한 학습 효과를 낼 수 있음을 보였다.
본 연구는 번식돈 농장의 경영지표 설정에 필요한 기초적 자료를 얻기 위하여 충남지역에서 사육하고 있는 번식모돈 소규모 4개 농장, 중규모 5개 농장, 대규모 6개 농장(총 15개 농장)을 대상으로 1년간의 모돈의 전산경영기록 자료중 번식 및 육성성적을 조사하여 분석하였다. 평균 상시모돈수는 모돈 사육규모별 간에는 유의한 차이(p<0.05)를 보였는데, 소규모 농장은 114.25두와 대규모 농장은 489.88두로 소규모 농장은 가족노동관리인 반면에, 대규모 농장은 고용인력을 활용해야 할 것으로 사료된다. 모돈규모가 클수록 분만율이 다소 높은 경향을 보였으나 규모별간에는 유의한 차이는 없었다. 복당평균산자수는 모돈규모별 간에는 유의한 차이는 없지만 대규모 농장보다는 소규모 농장에서 총산자수가 점점 큰 경향을 보였다. 포유개시두수는 모돈규모별 간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었는데, 중규모나 대규모 농장(10.28두)보다는 소규모 농장에서 10.48두로 포유개시산자수가 가장 많은 것으로 나타났다. 복당 평균이유두수는 모돈농장 규모 간에는 통계적 유의차(p<0.05)를 보였는데, 소규모 농장에서 8.89두로 가장 낮은 성적이었으나, 대규모 농장에서 9.35두로 모돈규모가 클수록 이유두수가 양호한 것으로 나타났다. 복당 이유일령은 농장규모별 간에는 유의한 차이(p<0.05)를 보였는데, 중규모농장에서 평균 23.79일로 이유일령이 가장 빠른 반면에, 소규모 농장에서는 평균 27.26일로 가장 늦게 이유시키고 있었다. 평균모돈 회전율은 모돈규모별 간에는 소규모나 대규모 농장보다 중규모 농장집단이 평균 2.32회로 유의성 있게(p<0.05) 가장 높은 모돈회전율을 보였다. 자돈평균육성율은 소규모 농장(87.13%)와 대규모 농장(91.69%) 집단보다는 중규모잡단에서 94.70%로 가장 양호한 성적을 보였다. 평균 출하 체중은 3개 농장 집단규모 간에는 유의한 차이는 없지만, 소규모나 중규모보다는 대규모 농장에서 112.37 kg으로 모돈농장 규모가 클수록 다소 높게 출하하는 경향으로 나타났다. 분만율과 산자수, 포유개시두수, 이유두수, 모돈회전율 간에는 유의한 정(正)의 상관관계, 그리고 총산자수와 포유개시두수 간에는 정의상관이 있었으나, 총산자수와 자돈육성율 간에는 부(負)의 상관이 존재하였다. 포유개시두수는 이유두수와 이유일령 간에는 정의 상관이었으나, 포유개시두수와 육성율 간에는 유의한 부의 상관이 있었다. 이유두수와 모돈회전율 및 육성율 간에는 각각 정의 상관이었으나, 이유일령과 모돈회전율 및 육성율 간에는 각각 유의한 부의 상관이 존재하였다. 소규모 모돈농장에서는 산자능력이 우수한 반면에 중규모와 대규모 농장에서는 각각 육성율과 이유두수 성적에서 비교적 우수한 것으로 평가되었다. 그러나 전반적으로 분만율 향상을 위한 기술력 확보가 요구되었다.
본 논문은 서비스로서의 플랫폼 기술을 활용하여 대규모 온라인 게임 서버를 설계하고 구현하고자 한다. 중소 규모의 게임 개발사가 기존의 방법으로 게임을 개발하여 대규모 사용자를 위한 시스템을 구축하기에는 여러 가지 한계가 많이 있다 본 논문에서는 중소규모의 게임 개발자들이 필요한 플랫폼 자원만큼만 빌려 쓰는 개념을 통하여 효율적인 비용으로 대규모 게임 서버 구축이 가능한 방법을 소개한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 통하여 중소 규모의 사업자는 자신이 개발한 게임을 저렴한 비용으로 시장에 출시하여 수익을 창출하는데 활용할 수 있다.
대부분의 관측교통량기반 수요추정기법은 소규모 및 중규모 교통망 등의 상대적으로 규모가 작은 교통망에서 기본적으로 가정된 수요를 가지고 얻은 추정O/D를 기본O/D와 비교하여 그 추정의 정확성이 어느 정도인가를 오차분석법 등을 이용하여 비교.분석하는 것이 그 주요한 분석방향이라고 할 수 있었다. 이러한 접근법은 실제 현실에서는 알 수 없는 참O/D나 참관측교통량을 가정하고 제시된 모형을 면밀히 관찰하여 모형의 장단점이 무엇인지를 파악하거나 타모형과의 비교.분석을 용이하게 하고자 할 때 많이 이용된다. 그러나 이러한 가정된 교통망이나 참O/D(true O/D) 등은 모형의 적용가능성을 살필 경우에 이용 가능한 방법이라고 할 수 있지만, 참O/D를 알지 못하는 현실상황(대규모 교통망)에서는 추정O/D의 신뢰성을 평가하기란 매우 힘든 작업이거나 거의 불가능한 일이라 할 수 있다. 이러한 문제점을 보완하고자 본 연구에서는 서울시의 1996년도 교통센서스 자료를 이용하여 가정된 수요가 아닌 실제적이고 현실적인 자료를 가지고 대규모 교통망에서 이용될 수 있는 모형을 살펴보았다. 연구방법은 대규모 교통망에 기존의 단일차종기반모형과 본 연구에서 제시한 다차종(multiclass)기반모형을 적용하여 추정된 O/D에 TLFD(Trip Length Frequency Distribution)개념을 이용하여 추정된 O/D의 신뢰성을 평가하고자 하였다. 또한, $R^2$를 이용하여 모형 적용 전후의 관측교통량과 배분교통량을 비교하여 추정력을 분석하였다. 본 연구에서는 단일차종기반모형보다는 차종간 혼잡효과 및 노선선택비율을 차종별로 감안할 수 있는 다차종기반모형이 대규모교통망에서는 보다 적절한 결과를 나타내는 것으로 분석되었다.
인터넷이 발전해감에 따라 사이버 세계라고 하는 대규모 네트워크 환경이라는 또 다른 세상이 창출되었다. 그러나 대규모 네트워크 환경하에서는 정보보호의 취약성 때문에 인터넷 서비스를 이용하는 네티즌들의 안전성이 보장되지 않는다. 이처럼 불법 침입자들로부터 선의의 이용자를 보호하기 위해서는 그들이 해킹 기법과 그 대응책을 숙지해야 할 것이다. 이 논문에서는 대규모 네트워크 환경하에서 발생되고 있는 해킹에 대하여 분석하고 그에 대한 대책을 제시하는데 그 목적이 있다.
최근 응용과학 분야를 연구하는데 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하고 있다. 예로 미생물학 분야에서 분자 모사를 이용한 바이오-나노 연구는 대규모 컴퓨팅 자원을 필요로 한다. 그와 함께 대규모 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 많은 자본이 필요하지만, 대부분의 대학에서는 예산 부족 및 관리 능력 부족으로 인해 이러한 장비를 보유하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 상황에서 컴퓨팅 자원을 제공하기 위해 기존의 대학 실습실의 컴퓨터들을 이용해서 대규모 병렬-분산 처리 시스템을 구현 모델로 제시하고 실제 직접 구현한 결과를 보여준다. 구현 결과로는 병렬-분산 처리 시스템인 PLinda 시스템과 애플리케이션인 Raytracing 병렬처리 프로그램을 보여 준다.
$CO_2$ 지중저장 기술은 가장 유력한 대용량 온실가스 감축기술의 하나이다. 이 기술을 적용하여 국제적으로 노르웨이, 알제리, 캐나다, 미국 등에서 이미 대규모 실증 및 상용화 사업이 수행되고 있으며, 호주, 일본, 네덜란드, 독일 등 그 밖의 여러 나라에서 다양한 내용과 규모를 갖는 중소규모 실증사업이 진행되고 있다. 한국도 소규모 육상 파일럿 저장 프로젝트와 중규모 해상 저장실증 프로젝트가 추진되어 착실하게 기술개발과 경험확보를 위해 노력하고 있다. $CO_2$ 지중저장 사업은 화석연료의 사용이 다른 에너지원으로 대체되기 전까지 지속적으로 확장될 것으로 예측되고 있으나, 온실가스 감축시장의 불안전성, 사업의 수익구조와 관련된 경제성, 누출에 대한 안전성 등의 위협요소를 갖고 있다. 따라서 이러한 위협을 극복하기 위해 많은 국가와 기업들이 저비용-고효율 지중저장 기술과 안전한 지중저장 기술의 확보를 목표로 연구개발 및 실증사업을 추진하고 있다. 한국의 경우에 저장소가 주요 포집원으로부터 상당한 거리를 갖고 있는 해저에 발달하고 있기 때문에 지중저장 사업의 경제성 확보가 매우 불리한 조건이다. 따라서 정부나 기업이 CCS 기술을 주요 온실가스 감축수단으로 채택하여 대규모 지중저장 사업을 본격적으로 착수하는 것을 주저하고 있다. 한국과 같은 불리한 조건을 갖는 국가의 경우에 특히 대규모 저장소의 확보를 포함한 저비용-고효율 지중저장 기술의 실용화가 절실하게 필요하다. 결론적으로 한국의 $CO_2$ 지중저장 사업의 성공적인 추진을 위해서는 대규모 저장소의 확보, 저비용-고효율 지중저장 기술의 개발과 실증을 통한 실용화, 중소규모 지중저장 실증사업으로 축적한 기술과 경험으로 대규모 지중저장 사업의 효율화 달성이 요구된다. 이를 위한 실천적인 로드맵과 프로그램의 작성과 착실한 이행 역시 중요하다. 이러한 기반이 착실하게 다져질 경우에 한국에서 대규모 CCS 통합실증과 $CO_2$ 지중저장 사업이 본격적으로 개시될 수 있을 것이다.
신재생 에너지에 대한 관심이 계속 증가하고 있고, 국가적으로도 신재생 에너지의 비율을 점차 늘려나가는 것을 목표로 하고 있다. 특히 풍력발전은 컨버터를 이용한 대규모 계통접속이 가능하여 유럽을 중심으로 빠르게 발전하고 있다. 국내에서는 제주 지역이 상대적으로 양호한 바람의 조건으로 풍력발전의 비중을 늘릴 수 있는 최적의 장소이다. 하지만 대규모 풍력발전단지의 계통연계 시 무효전력의 변화에 따른 전압불안정이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 제주지역의 대규모 풍력발전단지 계통연계 시, 무효전력의 변화를 관찰한다. 또한 대규모 풍력발전의 계통연계에 따른 전압안정을 위해 무효전력 예비력을 산정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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