• 제목/요약/키워드: 대기율

검색결과 853건 처리시간 0.026초

자율 주행을 위한 Edge to Edge 모델 및 지연 성능 평가 (Edge to Edge Model and Delay Performance Evaluation for Autonomous Driving)

  • 조문기;배경율
    • 지능정보연구
    • /
    • 제27권1호
    • /
    • pp.191-207
    • /
    • 2021
  • 오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

공공 정보지원 인프라 활용한 제조 중소기업의 특징과 성과에 관한 연구 (The Characteristics and Performances of Manufacturing SMEs that Utilize Public Information Support Infrastructure)

  • 김근환;권태훈;전승표
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권4호
    • /
    • pp.1-33
    • /
    • 2019
  • 제조 중소기업들은 지속적인 성장과 생존을 위해 새로운 제품 개발에 필요한 많은 정보가 필요할 뿐만 아니라 자원의 한계를 극복하기 위한 네트워킹(networking)을 추구하지만, 규모의 한계로 인해 한계점에 봉착하게 된다. 초연결성으로 인해 비즈니스 환경의 복잡성과 불확실성이 더욱 높아지는 새로운 시대에 중소기업은 신속한 정보 확보와 네트워킹 문제를 해결이 더욱 절실해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 공공기관인 정부출연(연)구기관(이하 '출연(연)')은 중소기업의 정보 비대칭성 문제를 해결해야하는 중요한 임무와 역할을 맞이하고 있다. 본 연구에서는 비즈니스 인텔리젼스의 경쟁 지능화(competitive intelligence) 기능과 외부 네트워크 활성화를 위한 서비스 인프라(service infrastructure)의 기능을 포함한 공공 정보지원 인프라를 통한 간접지원의 성과를 확산하고자 하는 목적으로 출연(연)이 중소기업의 혁신역량 제고를 위해 제공하는 공공 정보지원 인프라를 활용하는 중소기업의 차별적 특징을 파악하고, 인프라가 기업의 성과에 어떻게 기여하는 가를 규명하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 출연(연)이 제공한 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 다른 중소기업과 어떤 차별적인 특정이 있는가? 라는 연구 질의를 도출하였다. 추가적으로 단순히 선택적 편의 여부를 판단하는 것을 넘어서 출연(연) 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 특징을 복수 집단의 특징과 비교하는 연구를 진행하였다. 둘째, 출연(연)이 제공하는 정보지원 인프라를 활용한 제조 중소기업의 외부 네트워킹 역량이 제품 경쟁력에 어떻게 기여했는가? 라는 연구 질의이다. 본 연구에서 공공 정보지원 인프라에 의해서 강화된 외부 네트워킹 역량이 어떻게 제품 경쟁력에 영향을 미쳤는지 정밀하게 분석하기 위해 복수의 변수에 대한 매개 및 조절 효과 분석을 수행하였다. 연구 모형을 도출하기하기 위해 첫째, 외부 네트워킹이 기술혁신성과에 영향력에 대한 평가를 수행하였다. 일반적으로 기업들은 외부 네트워킹(networking) 전략을 통해 혁신에 필요한 가치 있는 정보를 획득할 수 있기 때문에 기술혁신성과를 높일 수 있다. 정보 획득은 중소 제조기업 경영자의 혁신에 대한 인식을 강화할 뿐만아니라, 의사결정을 효율적으로 하여 경쟁력을 강화시킬 수 있게 된다. 대기업에 비해 인력과 자금의 규모 한계를 극복하기 위해 중소기업은 외부 조직과의 협력관계를 보다 적극적으로 추구한다. 둘째, 기술사업화 역량이 기술혁신성과에 미치는 관계에 대한 평가를 수행하였다. 기술사업화는 생산과 마케팅을 통합하여 새로운 기술을 만드는 역량을 말한다. 우수한 생산 역량을 보유한 기업은 소비자의 수요를 가격, 품질, 신기능 측면에서 신속하게 충족시킬 수 있어 시장내 경쟁우위를 창출하고, 그 결과로 높은 재무적 혁신적 성과를 가져온다고 본다. 혁신적인 기업은 생산 역량과 마케팅 역량에서 일반 기업보다 높은 성과를 나타내는데, 기술혁신성과의 대표 지표로 제품 경쟁력을 지목하고 있다. 마지막으로 기업의 규모가 작을수록 새로운 혁신 정보를 확보할 수 있는 자체 정보지원 인프라가 없는 경향이 있다. 중소기업용 정보인프라는 기업의 제품 또는 서비스 역량을 강화하기 위한 전략에 필요한 중요한 정보를 확보할 수 있어야 하며, 데이터에 대한 해석 기능이 있어야 하고, 기업의 성장과 발전을 위한 다양한 주제(대기업, 공급자, 소비자 등)와의 협력 전략을 수립을 도울 수 있는 기능이 요구된다. 종합하면, 연구모형은 외부 네트워킹 역량(독립변수)이 기술혁신성과인 제품 경쟁력(종속변수)에 영향을 주는 기본 모형에 기술사업화 역량을 매개요인으로 적용하였고, 이들의 관계에 기업의 내부역량(연구원 집중도, 매출액, 업력)이 영향을 줄 수 있기 때문에 기업의 내부역량과 관련된 변수들을 통제하였다. 또한 KISTI가 제공한 공공 정보지원 인프라 활용한 기업별 역량 차이를 분석하기 위해, 정보지원 인프라 활용(효율성)과 관련된 KISTI 외부 기술사업화 전문가(멘토링) 정보지원 횟수의 조절 변수로 고려하였다. 본 연구에서 활용한 데이터 원천은 2차 정보인 '제8차 중소기업 기술통계조사' 자료와 1차 정보인 KISTI의 직접 설문 자료다. '제8차 중소기업 기술통계조사' 는 중소기업청과 중소기업중앙회에서 공동으로 매년 실시되고 있으며, 설문 조사의 모집단은 종사자수 5인 이상 300인 미만인 제조업 및 제조업 외 기업 중에서 기술개발을 수행하고 있는 중소기업 43,204개사이다. 이 중에서 2014년 12월 31일 현재 기준으로 기술개발을 수행하고 있는 3,300개 중소기업을 표본추출하여 방문조사를 실시하여 수집한 자료이다. 본 연구에서 KISTI의 정보지원 인프라를 통해 지원받은 290개의 KISTI 패밀리 기업(ASTI)을 대상으로 2017년에 전자 메일을 통해 자료를 수집하였다. 송부된 290개의 설문지 중 222개의 기업에서 회신을 보내왔으며 그 중에서 설문 내용이 유효한 설문 조사는 149건으로 활용율은 51.3%였다. 분석 결과에 대한 살펴보면 다음과 같다. 규모면에서는 공공 정보지원 인프라 활용 제조 중소기업(ASTI 설문 집단)과 R&D 중소기업(KBIZ 설문 집단)의 성향은 통계적으로 유의미하게 차이가 있었지만, 보다 많은 변수를 종합적으로 보면 크게 다르지 않은 집단이라고 판단했다. 공공 정보지원 인프라를 활용하는 제조 중소기업은 이미 출연(연)과 협업이 가능한 집단을 대표하는 성향 보이는 것으로 나타났다. 외부 네트워킹 역량 강화가 제품 경쟁력 제고에 기여하는데 있어서 기술사업화 역량(마케팅 및 생산 역량)이 가지는 매개 효과의 가능성을 탐색하기 위해서 먼저 통제 변수는 고려하지 않고, Baron과 Kenny(1986)의 매개 효과 분석을 수행했다. 분석결과 외부 네트워크 역량 강화 효과가 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 보였지만, 실제는 기술사업화 역량의 제고를 통해 제품 경쟁력을 강화시키는 것으로 나타났다. 공공 정보지원 인프라 활용의 효과성을 판단하기 위한 멘토링 정보지원 횟수의 조절효과 분석을 위해 3단계의 위계적 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과 외부 네트워킹 역량과 멘토링 정보지원 횟수의 상호작용항이 혁신성과(제품 경쟁력)에 유의한 영향을 미쳤을 뿐 아니라, 모델의 설명력도 증가하여, 멘토링 정보지원 횟수의 조절 효과가 검증되었다. 마지막으로 앞서 확인된 복수 매개효과와 조절효과가 동시에 나타날 수 있는 가능성을 판단하기 위해서 매개된 조절효과를 검토했다. 분석결과 외부 네트워킹 역량이 높아지면 제품 경쟁력 제고에 양의 영향을 주지만, 조절 변수인 멘토링 지원 횟수가 높아질수록 그 영향은 오히려 약화되었다. 그리고 외부 네트워킹 역량이 높아지면 사업화 역량(마케팅과 생산)이 높아져서 제품 경쟁력이 높아지며, 조절변수인 멘토링 지원 횟수가 높아지면 독립변수 외부 네트워킹 역량이 매개변수 생산 역량에 미치는 역량이 작아졌다. 종합하면, 외부 네트워킹 역량의 제고는 제품 경쟁력을 높이는데 기여하는데, 직접적 기여하지는 않지만 마케팅과 생산 역량을 높여 간접적으로 기여한다(완전 매개 효과). 또한 이 과정에서 멘토링의 정보적 지원 횟수는 외부 네트워킹 역량 제고가 생산 역량을 제고하는 매개효과에 영향을 준다(순수 조절 효과). 그러나 멘토링 정보 지원 횟수는 마케팅 역량 제고와 제품경쟁력에 별다른 조절 효과를 보이진 않는 것으로 나타났다. 연구를 통한 시사점은 다음과 같다. KISTI의 정보지원 인프라는 서비스 활용 마케팅이 이미 잘 진행되고 있다는 결론을 이끌 수도 있지만, 반면에 시장의 정보 불균형을 해소하는 공공적 기능보다는(열위 기업 지원) 성과가 잘 도출될 수 있는 집단을 지원해서(의도적 선택적 편의) 성과가 잘 나타나도록 관리하고 있다는 결론에 이를 수 있다. 연구 결과를 통해서 우리는 공공 정보지원 인프라가 어떻게 제품경쟁력 제고에 기여하는지 확인했는데, 여기서 우리는 다음과 같은 몇 가지 정책적 시사점을 도출할 수 있다. 첫째, 정보지원 인프라는 분석된 정보뿐만아니라 이 정보를 제공하는 기관(또는 전문가)과 지속적인 교류나 이런 기관을 찾는 역량을 높이는 기능이 있어야 한다. 둘째, 공공 정보지원 (온라인) 인프라의 활용이 효과적이라면 병행적인 오프라인 지원인 정보 멘토링이 지속적으로 제공될 필요는 없으며, 오히려 멘토링과 같은 오프라인 병행 지원은 성과 제고보다는 이상징후 감시에 적절한 장치로 활용되어야 한다. 셋째, 셋째, 공공 정보지원 인프라를 통한 네트워킹 역량 제고와 이를 통한 제품경쟁력 제고 효과는 특정 중소기업에서 나타나기 보다는 대부분 형태의 기업에서 나타나기 때문에, 중소기업이 활용 능력을 제고할 노력이 요구된다.

기상자료(氣象資料)에 의(依)한 배추 생육시기별(生育時期別) 토양수분(土壤水分), 증발산량(蒸發散量) 및 수량(收量)의 추정모형(推定模型) (Modeling of Estimating Soil Moisture, Evapotranspiration and Yield of Chinese Cabbages from Meteorological Data at Different Growth Stages)

  • 임정남;류순호
    • 한국토양비료학회지
    • /
    • 제21권4호
    • /
    • pp.386-408
    • /
    • 1988
  • 본(本) 연구(硏究)는 배추를 대상(對象)으로 1986년(年)부터 1986년(年)까지 6년간 Lysimeter시험(試驗)과 포장시험(圃場試驗)을 통하여 기상자료(氣象資料)로 부터 생육시기별(生育時期別) 증발산량(蒸發散量)과 수량(收量)을 추정(推定)하는 모형(模型)을 개발(開發)할 목적(目的)으로 실시(實施)하였다. Lysimeter 시험(試驗)에서는 잠재증발산량(潛在蒸發散量)과 최대증발산량(最大蒸發散量)을 측정(測定)하였고, 관개포장시험(灌漑圃場試驗)에서는 시기별(時期別) 토양수분(土壤水分)을 측정(測定)하여 실증발산량(實蒸發散量)을 계산(計算)하고 수량(收量)을 조사(調査)하였다. 시험(試驗)을 통(通)하여 얻어진 성적(成績)과 기상자료(氣象資料)의 상호관계(相互關係)를 다각적(多角的)으로 비교(比較)하여 증발산량(蒸發散量)과 수량추정모형(收量推定模型)을 설정(設定)하고 검정(檢定)한 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 잠재증발산(潛在蒸發散)의 5년간(年間) 측정치(測定値)의 평균치(平均値)는 4월초순(月初旬) 2.38mm/day 에서 시일(時日)이 경과(經過)함에 따라 점점(漸漸) 증가(增加)되어 6월중순(月中旬)에 3.98로 최고치(最高値)를 보이고 다시 감소(減少)되어 11월중순(月中旬)에는 1.06으로 떨어졌다. 기존(旣存) 공식(公式)에 의한 잠재증발산추정치(潛在蒸發散推定値)는 실측치(實測値)에 비(比)하여 Penman법(法), Radiation법(法), Blaney-Criddle법(法)은 과다(過多)하게 추정(推定)되고, Pan evaporation법(法)은 과소(過少)하게 추정(推定)되는 경향을 보였다. 추정치(推定値)와 실측치간(實測値間)에는 전체적(全體的)으로 보아 고도(高度)의 유의(有意)한 상관(相關)이 있었으나, Blaney-Criddle법(法)은 7, 8월(月)에 상관(相關)이 없다는 것이 특이(特異)하였다. 2. 기상요인중(氣象要因中) 잠재증발산량실측치(潛在蒸發散量實測値)와 유의(有意)한 상관(相關)이 있는 것은 기온(氣溫), 대기포차(大氣飽差), 일조시수(日照時數), 일사량(日射量), Pan증발량(蒸發量)이었으며, 이들 요인(要因)을 고려(考慮)한 다중회귀식(多重回歸式)은 PET산정식(算定式)으로 활용(活用)이 가능(可能)하였다. 잠재증발산량(潛在蒸發散量) 추정모형(推定模型)으로서는 Pan 증발량(蒸發量)(Eo)을 사용(使用)한 회귀식(回歸式)이 가장 간편(簡便)하고 정확(正確)하였다. PET= 0.712 + 0.705 Eo 3. 잠재증발산량(潛在蒸發散量)에 대한 최대증발량(最大蒸發量)(ETm)의 비(比)로 정의(定義)된 작물계수(作物係數)(Kc)는 배추생육초기(生育初期)에 0.5~0.7 범위(範圍)이었으며, 생육중기(生育中期)부터는 0.9~1.2범위(範圍)로 유지(維持)되었다. 작물계수(作物係數)는 생육진도(生育進度)(G ; 0~1.0)의 2차함수(次函數)로부터 추정(推定)할 수 있었다. 봄배추 : $$Kc=0.598+0.959G-0.501G^2$$ 가을배추 : $$Kc=0.402+1.887G-1.432G^2$$ 4. 최대증발산량(最大蒸發散量)에 대(對)한 실증발산량(實蒸發散量)의 비(比)로 정의(定義)된 토양수분계수(土壤水分係數)(Kf)는 근권(根圈)의 유효수분률(有效水分率)(f)이 임계치(臨界値)(fp)이상(以上)에서는 1.0 수준(水準)으로 유지(維持)되다가 그 이하(以下) 에서는 f에 따라 직선적(直線的)으로 감소(減少)되었다. Kc와 f와의 관계(關係)에 있어서 fp와 직선함수(直線函數)의 기울기는 재배시기(栽培時期)와 PET에 따라 각각 다르게 나타났다. Kf=1.0, if $$f{\geq}fp$$ $$Kf=a+b{\cdot}f$$, if f<fp 5. 층위별(層位別) 토양수분함량(土壤水分含量)으로부더 근권(根圈)의 물보유량변화(保有量變化)(${\Delta}S$) 계산(計算)에 있어서 모관수(毛管水)의 상승(上昇)과 배수량(排水量)은 무시(無視)할 정도(程度)로 적었다. 침투량(浸透量)(I)이 있을때 표토(表土) 5cm에 보유(保有)되었다가 증발(蒸發)되어 버리는 물량(量)(Es)은 실증발산(實蒸發散) 추정한형(推定漢型)에서 별도로 고여(考濾)되어야 하며, Es는 근권(根圈)의 유효수분율(有效水分率)로부터 추정(推定)된 표사(表士) 5cm에서 증발가능(蒸發可能)한 최대(最大) 물량(Esm)과 I을 비교(比較)하여 결정(決定)할 수 있었다. Es = I if I < Esm Es = Esm if < Esm 380 6. 실증발산최(實蒸發散最)(ETa) 추정모형(推定模型)은 물수지식(收支式)에 근거(根據)하여, 모관수(毛管水)의 상하이동양(上下移動量)은 무시(無視)하고 잠재증발산양(潛在蒸發散量)(PET), Kc, Kf, Es를 고려(考慮)하여 아래식(式)으로 설정(設定)되었다. $$ETa=PET{\cdot}Kc{\cdot}Kf+Es$$ 7.배추의 상대수양(相對收量)(Y/Ym) 추정모형(推定模型)은 재배기간중(栽培期間中)의 ETa의 대수함수(對數函數)의 형태(形態)로 설정(設定)되었다. $$Y/Ym=a+b{\cdot}{\ell}n(ETa)$$ 봄배추 : a=0.07, b =0.73 가을배추 : a=0.37, b =0.66 8. 설정(設定)된 모형(模型)에 의해 추정(推定)된 실증발산양(實蒸發散量)과 상대수양(相對收量)을 실측치(實測値)와 비교(比較)하여 본 결과(結果), 실증발산추정치(實蒸發散推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.29mm/day, 가을배추에서는 0.19mm/day이었으며, 상대수양추정치(相對收量推定値)의 평균편차(平均偏差)는 봄배추에서는 0.14, 가을배추에서는 0.09이었다. 9. 모형설정(模型設定)이 완료(完了)된 이후(以後) 별도(別途)로 3작기(作期)에 대(對)한 실측치(實測値)와 추정치간(推定値間)의 편차(偏差)도 모형설정기간(模型設定期間)의 것보다 오히려 더 적게 나오는 경향(傾向)을 보였다. 따라서 본추정모형(本推定模型)은 실제(實際) 활용가치(活用價値)가 있다고 판단(判斷)된다.

  • PDF