본 논문에서는 메모리, 전원, 화면 크기 등 자원이 제한적인 모바일 시스템에 적합한 대용량 3차원 메쉬 사용자 인터페이스를 소개하고자 한다. 대용량 3차원 메쉬는 분할과 다중해상도 간소화률 실시하여 한 개의 대용량 메쉬를 다수의 작은 데이터 집합으로 재구성하여 컴퓨터 서버에 저장한다. 사용자는 모바일 시스템에서 작은 팝업 창 3차원 미리 보기를 통해 원하는 3차원 메쉬를 선택 할 수 있고 전체화면에서 다중해상도 간소화 메쉬로 관찰 할 수 있다. 간소화 해상도는 멀티 탭 터치 상호작용을 통해 자동조절된다. 또한 더블 탭 터치로 대용량 메쉬의 정교한 원형 부분도 자세히 관찰 할 수 있다. 이러한 계층적인 인터페이스를 통해 모바일 시스템 자원 사용은 최소화하고 사용자와 실시간 상호작용을 통해 대용량 3차원 메쉬의 검색 및 디스플레이가 가능하도록 하였다. 본사용자 인터페이스를 구현한 모바일 3차원 뷰어와 앱 등을 제시하여, 본 인터페이스의 유용성을 보이고자 한다.
단일 센서기기로부터 수집된 데이터와는 다르게 대용량의 데이터는 입력데이터의 구성 및 크기가 가변적이고, 처리 완료시점을 예측할 수 없는 특징을 갖고 있다. 상황인지 시스템이 이러한 환경의 요구사항을 적용하게 되면 컨텍스트 표현방법과 처리모듈들이 개별로 구성되어 해당 입력자료에 대한 호출 및 처리루틴이 복잡하게 구현될 수 있는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서 제안하는 처리방법은 온톨로지 기반의 지식표현을 통해 컨텍스트를 표현하고, 대용량의 데이터 처리결과를 반환하는 모듈의 중복 실행을 방지하여 컨텍스트 정보를 제공하기 위한 동작순서를 함께 기술한다. 실험에서는 헬스케어 환경에서 발생하는 센싱데이터 중 대용량의 데이터 처리결과를 필요로 하는 서비스에 대해 기술하고, 기존의 센싱데이터를 바탕으로 서비스를 제공하는 처리과정과 함께 대용량의 데이터 처리결과를 컨텍스트 정보로 제공하는 과정을 보인다.
본 연구의 목적은 기업재무론 분야의 실증연구에서 많이 사용되는 성장기회 대용변수를 새롭게 개발하고, 이를 투자-성장기회-현금흐름 민감도분석에 활용하는데 있다. 기존 연구에서 성장기회의 대용변수로 흔히 Tobin's Q, MBR, 매출액증가율 등이 사용된다. 본 연구에서는 기업의 내재가치 평가모형에 입각한 성장기회 가치를 추정하고, 성장기회 가치비중(VGO)을 성장기회의 대용변수로 채택하여 기존 연구의 전통적인 대용변수들과 종합적으로 비교하였다. IMF 외환위기 이후 기업의 투자부진이 우려되고 있는 2000년 이후 2005년 기간 중 기업투자와 성장기회 간의 관계를 분석한 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 전통적인 성장기회 대용변수들과 새로 제안하는 성장기회 대용변수 VGO를 모두 동시에 채택한 투자-성장기회-현금흐름 회귀분석 모형에서 검증해 본 결과, VGO만이 통계적으로 유의한 양(+)의 투자민감도를 갖는 것으로 나타났다. 새 성장기회 대용변수 VGO를 채택하면, 여타 전통적인 대용변수의 설명력이 없어지는 것으로 나타났다. 따라서 국내외 선행연구에서 기업의 성장기회를 대변하는 변수로 일반적으로 선정되어왔던 전통적인 대용변수인 Tobin's Q, MBR, 매출액증가율은 성장기회에 관한 적절한 대용변수가 되지 못하는 것으로 해석된다. 둘째, 투자-성장기회 민감도분석에 있어서 투자결정요인으로서 성장기회는 시설투자증가율에 양(+)의 효과를 갖고 있으며, 이와 같은 성장기회를 가장 잘 대변해 주는 대용변수는 미래투자의 수익성(성장기회 수익률 추정치)에 기초하여 추정한 VGO 변수인 것으로 해석된다. 셋째, Tobin's Q의 3가지 구성요인 중 VGO(미래수익성을 대변)만이 유일하게 통계적으로 유의한 양(+)의 민감도를 보였다. VAIP(기존투자의 수익성을 대변) 및 VMS(기업가치의 과대평가오류) 변수들의 추정계수 값은 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 기업은 기 투자하고 있는 사업의 가치가 크다고 해서 투자증가를 하지 않으며, 기업가치가 시장에서 과대평가되어 현재 투자에 대한 가치평가가 시장에서 높게 형성된다고 해서 투자를 증가하지 않는다는 것을 의미한다. 따라서 기업의 투자증가는 미래투자의 수익률과 그에 기반을 둔 미래투자의 성장가치에 근거하여 투자를 증가시키는 것으로 판단된다.
한국어에는 복합문에서 영 대용이 빈번하게 발생하여 해석을 어렵게 한다. 따라서 본 논문에서는 한국어 영 대용어 처리를 위해 복합문 분해 알고리즘과 복합문 영 대용어 복원 규칙을 제안하고, 해결방법을 제시한다. 본 논문은 신문 기사의 복합문 중에서 보조용언 내포문을 제외한 인용문, 접속문, 내포문을 처리 대상으로 한다. 복합문 분해를 위해서는 복합문 구성에 관여하는 어미들의 어미 분류표를 이용하고, 영 대용어 복원을 위해서는 생략될 때 적용된 통사규칙을 역으로 이용한다. 인용문은 주어 인칭제약에 따른 동일 명사구 탈락규칙을, 명사화 내포문은 동일 명사구 탈락규칙을, 관형화 내포문은 관계 명사구 탈락규칙을 그리고 접속문은 접속 삭감규칙을 역으로 이용하여 처리한다. 제안한 방법을 이용한 결과 전체 영 대용어 중 83.53%가 해결 가능하며 11.52%는 부분적으로 해결 가능하다.
최근에는 UHD(Ultra High Definition) 방송과 같은 단일 채널 전송용량을 초과하는 새로운 대용량 방송 서비스들이 소개되고 있다. 이러한 대용량 방송 콘텐츠를 전송하기 위해 주로 통신 채널을 통한 데이터 전송에 사용되던 채널 결합 기술들을 적용한 솔루션들이 검토되고 있다. HFC(Hybrid Fiber Coaxial) 망에서는 양방향 데이터 전송서비스를 제공하기 위해서 적용하고 있는 DOCSIS 3.0(Data Over Cable Service Interface Specification 3.0) 규격이 상/하향 채널 결합 기술을 지원하고 있다. 주로 하향 채널을 이용한 단방향 전송 특성을 갖는 방송서비스에 이러한 채널 결합 기술을 적용하기 위해서는 DOCSIS 3.0 규격과는 다른 전송 방식에 관한 연구가 필요하다. 또한, 방송을 위해 다수의 전송 채널을 점유하는 대용량 방송 콘텐츠의 특성 상 기존과 같은 CBR(Constant Bit Rate) 전송보다는 전송 대역 효율 측면에서 유리한 VBR(Variable Bit Rate) 전송에 관한 연구필요성도 제기되고 있다. 이와 더불어 전송 지연 및 지터에 민감한 방송서비스의 특성 상 채널 결합을 위한 채널 할당 및 전송 스케줄링에 관한 연구도 필요하다. 본 논문에서는 HFC 망에서 UHD(Ultra High Definition) 방송콘텐츠와 같은 대용량 방송콘텐츠를 전송하기 위해서 채널 결합 기반의 VBR 방송콘텐츠 전송 방식을 제안하고, OPNET 기반의 전송 시뮬레이터를 개발하여 제안한 전송 방식의 성능을 평가한다. 이를 위해, HFC 망에서 대용량 방송콘텐츠를 전송하기 위한 다양한 시나리오를 정의하고, 전송 시뮬레이터를 이용하여 각 시나리오별 전송 성능을 평가한다. 개발된 시뮬레이터를 통해서 HFC 망에서 효율적으로 대용량 방송서비스를 제공하기 위해 VBR 콘텐츠 전송 및 채널 결합 기술의 필요성을 검토하고 전송 시나리오 별 전송 성능을 평가한다. 이를 통해 개발된 시뮬레이터는 향후 효율적인 대용량 방송콘텐츠 전송 기술 및 시스템 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
RacerPro, Pellet 등 지금까지의 전혈적인 추론 시스템들은 주로 Tableaux Algorithm 기반의 추론 시스템으로 Tableaux Algorithm의 특성상 대용량 ABox 추론에서 문제점을 나타낸다. 이를 해결하기 위한 연구로 Tableaux Algorithm 기반에 DBMS를 함께 사용한 영국 Manchester 대학의 Instance Store와 Disjunctive Datalog Approach를 사용한 독일 Karlsruhe 대학의 KAON2가 있다. 현재 추론 시스템들에 대한 벤치마크 실험은 대부분 Tableaux Algorithm 기반의 TBox 추론 위주이며 ABox 추론에 대한 평가는 거의 진행되지 않았다. 특히 최근 이슈로 부각된 (대용량 ABox 추론을 위한 추론 시스템)의 특성별 벤치마크 실험은 거의 보고되지 않았다. 이에 본 논문에서는 각 추론엔진들의 이론적 배경을 근간으로 전형적 추론엔진들과 최근 이슈에 따른 대용량 ABox론 위한 추론엔진들을 상호 비교를 통해 살펴보며 특히, 대용량 ABox 처리론 위한 추론엔진인 Manchester 대학의 Instance Store와 Karlsruhe 대학의 KAON2를 LUBM을 통하여 분석 평가함으로 사용자의 요구에 따른 대용량 ABox 추론엔진을 제시한다. 평가방법에서는 LUBM(Lehigh University BenchMark)에 대한 소개와 이를 이용한 벤치마크 실험 방법 및 평가 시스템에 대하여 소개한다. 본 논문은 결론을 통해 실험 결과와 각 추론엔진의 사용 Algorithm 특성을 기초로 다양한 환경에서의 대용량 ABox 처리에 적합한 추론엔진을 제시한다.
드문 경우이긴 하지만 설치 후 절연강도에 대한 전력용변압기의 운전 적합성을 판단하고 있다면 부분방전의 존재를 검출하기 위해 이 시험을 실시하는 경우가 있다. 이 시험은 보수나 수정작업이 실시된 변압기에 실시할 수도 있다. 일반적으로 유도전압시험은 대용량 초고압변압기에만 실시하는 것으로 알려져 있으나 모든 변압기에 실시할 수 있는 시험이다.
강 유전체 메모리(FRAM)와 상 변화 메모리(PRAM)는 기존의 메모리들이 갖고 있는 문제점들을 해결할 수 있는 이상적인 메모리로 주목 받고 있다. 현재 FRAM과 PRAM을 구현하는데 있어서 가장 큰 어려움은 셀의 크기와 대용량이다. 따라서 신 메모리의 셀 크기를 결정짓는 중요 요소들과 이를 해결할 수 있는 공정 기술들에 대하여 살펴보았다.
최근 차단기류의 세계적인 동향은 전력계통이 비대해짐에 따라 대용량화되고 차단용량이 증대해 수십 GVA에 달하는 것도 있으며 계통의 신뢰성, 경제성을 증진시키기 위해 차단 unit를 가능한 줄이는 추세며, 대용량화와 더불어 소형화에 박차를 꾀하고 있다. 그리고 국내의 여러 제작회사에서도 362KV급 full-pole 차단기, 170KV급 3상 일괄탱크형 차단기등이 개발중이며 앞으로 800KV(or 765KV)급 차단기도 개발될 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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