레이저가 출현한 이래 여러 가지 응용기술이 개발되어 왔고, 실제로 다방면에서 활용되고 있다. 그러나 그 수요가 기대한 것만큼 확인되지 못하고 한계점에 도달하였다고 볼수 있다. 이 문제점들응 수요 요구, 기술적인 측면, 경제적인 측면 등에서 분석해보고, 앞으로 산업화를 촉진하고 더 많은 창출하기 위해서 할 과제들을 논하고자 한다.
본 논문은 성 통합적 관점에서 가족정책의 재구조화에 대한 논의를 전개함으로써 몇 가지 주목할 만한 결론에 도달했다. 첫째는 가족정책의 관점이 노동하는 주체의 관점에 섰을 때 일과 가족 양립의 문제가 특정성의 문제가 아닌 보편적 시민의 문제가 된다는 점이다. 즉 허구적 믿음에 근거한 공 사적영역의 분리를 (성별구분 없이) 노동하는 주체의 관점에서 통합시킬 때 공적가치인 정의의 문제와 사적가치인 보살핌의 대림이 해소될 수 있다는 것이다. 둘째는 노동주체로서 남성과 여성의 통합성과 현실적 문제로써 여성과 남성의 차이에 근거한 '이해'의 상이함을 반영하기 위해서는 가족정책의 틀은 가족 구성원이 노동하는 장소에 따라 구분해야 한다는 것이다. 셋째는 가족정책의 틀에 따라 가족정책을 가족영역과 시장영역으로 나누었을 때 가족정책의 내용은 가족구성원이 노동권과 부모권(모성권+부성권)을 실현하는데 장애가 되는 요인들을 완화 제거하는 정책이어야 한다는 것이다. 마지막으로 가족정책의 방향은 여성과 남성이 생계부양과 보살핌의 책무를 함께 나누게 하는 것이다. 이는 노동하는 주체의 관점에서 허구적인 공 사적영역의 분리를 통합시켜 내는 것으로, 궁극적인 가족정책의 지향점이라고 할 수 있는 보편적 일과 가족 양립을 실현하는 길이라는 것이다.
본 연구에서는 우리나라 교육의 근본적인 문제를 학교교육의 저효율과 시험 위주의 교육왜곡이라는 두 가지 문제로 파악하는 한편, 과열된 과외, 치열한 입시경쟁, 미흡한 교육투자 등을 핵심문제로 보는 기존의 시각을 비판하였다. 또한 우리는 학교교육의 저효율과 시험 위주의 교육왜곡이 '교육실패'라고 부를 수 있을 정도로 매우 심각한 수준에 도달하였다는 것을 실증적 근거를 통하여 보여주고자 하였다. 본고에서는 우리의 교육실패에 대한 원인으로서 중앙정부의 교육부와 지방교육자치단체인 교육청이 우리 교육의 거의 모든 과정을 일일이 규제하고 통제함으로써 교육주체들의 유인(incentive)을 빼앗아가고 있는 점에 주목하였다. 우리의 교육실패는 교육부문에서의 정부실패라는 점을 강조하였다. 이러한 시각에서, 1980년의 교육개혁은 정부규제를 오히려 강화하여 문제를 해결하고자 하였다는 측면에서 실패한 개혁이며, 1995년의 개혁은 방향 설정은 제대로 되었으나 실행과정에서 많은 문제가 있었음을 지적하였다. 또한 향후 교육개혁의 방향으로 보다 과감한 규제완화(deregulation)와 분권화(decentralization)를 제시하였다. 구체적인 정책 대안으로는, 대학의 학생선발의 완전한 자유화, 시 도 교육청의 시 도청 관할로의 통폐합, 자립형 사립중고등학교 및 탈규제학교제도의 도입, 교원인사제도의 개혁, 과외에 대한 정부규제의 철폐 등을 건의하였다.
용접에 의한 이면부 도장의 Burn damage는 관리하기 힘든 고질적인 품질문제이다. 도장면의 Burn damage 품질문제 발생시 재작업 등으로 인하여 많은 비용이 발생한다. 이런 경우 기존에 보유한 실험자료 및 적절한 이론자료 부족으로 인하여 일회적인 실험 혹은 해석적 방법을 사용하여 용접 이면부의 최고온도 등을 예측하고 회피할 수 있는 방법론을 제공하였다. 그러나 각 경우에 대해 해석 및 실험을 진행하게 되면 시간 및 비용에서 많은 문제점을 일으키게 된다. 따라서 체계적이고 효율적인 Burn damage 예측방법의 필요성이 대두되었다. 본 연구의 목적은 실험적/해석적 방법을 통해 용접이면부 최고 온도를 예측하고 이를 통해 일반화된 용접이면부 최고도달온도 예측식을 유도하는 것에 있다. 이를 위해 다양한 조건에서의 실험과 해석을 실시하였으며 이를 통해 일반화된 용접 이면부 최고도달온도 예측식을 유도하였다.
날로 심각해지는 해수 오염, 유류사고, 해파리에 의한 인명피해 및 발전소의 경제적 피해사고, 해양 쓰레기 등과 같은 해양 환경 문제가 발생하고 있다. 이러한 해양환경문제를 해결하기위해 생물학적 방법과 물리적 방법이 있으나 생물학적 방법은 개체군과 종류의 변화로 그 적용이 어려운 실정이고, 물리적 방법은 지속적인 제거를 위한 비용적인 문제와 인부 및 자원봉사자의 안전문제가 발생한다. 따라서 에어버블을 이용한 각종 친환경적 방법이 주목받고 있다. 본 연구에서는 에어버블 차단막의 차단율을 증가시키기 위해 현장조건 내에서 에어버블의 거동특성에 대한 실험을 하였다. 실험을 위해 회류식 개수로 에어버블 거동실험장치를 제작하였다. 실험장치는 길이 8.1m, 높이 1.2m, 폭 0.7m이며, 두께 10mm의 투명 아크릴를 사용하여 에어버블의 거동을 관찰 할 수 있게하였다. 대형펌프를 사용하여 물이 회류함을 통해 흐름유속을 만들어 현장조건을 고려하였다. 에어버블을 분사하기 위해 압축공기 저장탱크와 연결된 분사구가 있으며, 노즐의 크기(0.5mm~1.0mm)로 분사량을 조절하고 분사압은 별도의 조절장치를 이용하여 0~5bar 범위의 분사압 조절을 가능하게 하였다. 초고속 카메라와 3축유속계를 사용하여 에어버블의 이동경로, 유속 및 에어버블의 거동을 측정하였다. 실험을 통한 구간별 에어버블의 거동 분석 결과, 상승속도는 분사구에서 분출되는 구간인 0~0.8m 에서는 상승속도가 증가하고, 0.8~1.2m구간에서는 속도가 다시 상승하는 경향을 확인하였다. 이는 수표면에 가까워질수록 수압이 작아져서 에어버블의 크기가 커짐에 따라 부력이 커짐으로 판단된다. 같은 이유로 분사량이 많을수록 상승속도도 같이 증가되는 것으로 나타났다. 유속에 따른 거동은 유속을 0.1m/s~0.5m/s로 조정하여 유속별 에어버블이 수표면까지 도달하는 거리, 속도 및 이동경로를 분석하였다. 유속과 에어버블이 수표면까지 도달하는 거리는 비례하여 증가하는 것을 확인하였다. 실험결과를 바탕으로 조건에 따른 에어버블 거동 경험식을 도출하였다. 본 실험은 회류식 개수로 에어버블 거동실험장치를 활용하여 에어버블 거동 경험식을 제시하였으며, 이를 바탕으로 에어버블 차단막 기술 개발을 위한 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
평면상에서 이동하는 자동차와 같은 로봇은 이동방향을 변경할 때 제한된 곡률(curvature)로 서서히 방향을 바꿀 수밖에 없다. 본 논문은 물체의 동선의 곡률이 제한되어 있을 경우, 한 구성에서 출발하여 목표점에 이르는 최단경로는 CC 혹은 CS 타입(C는 원호(circular arc), S는 선분(line segment)을 의미한다), 혹은 이들의 부분문자열 타입이 된다는 사실을 기하학적 성질만을 이용하여 증명하였다. 본 연구결과를 이용하여, 시작점 구성에서 출발하여 목표점, 혹은 목표다각형에 도달하는 최단경로는 다각형의 공간복잡도의 선형시간에 계산 가능하다.
전원설비 투자계획은 주어진 기간 하에서 최적 발전기 투입용량 및 시기를 결정하는 문제이다. 전원설비의 준공일정은 다양한 사회적 요인의 영향으로 불확실성에 노출되어 있다. 본 논문에서는 전원설비 준공 불확실성을 고려한 전원설비 계획 문제를 제시한다. 발전설비의 준공지연 불확실성은 이산 확률론적 밀도함수를 갖는 확률변수로 표현된다. 최적화 문제에서 확률변수를 고려하기 위해 2단계 확률론적 계획법이 도입된다. 주문제-부문제로 분해된 최적화 문제는 쌍대함수 정보를 교환하는 반복연산을 수행하여 최적 전역해에 도달할 수 있다.
다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.
시간표 문제는 제약조건을 만족하는 최적화 문제이다. 대부분의 최적화 알고리즘은 일단 시간표를 생성하고 이를 반복적으로 변형하고 재구성하는 전략을 통해 최적에 도달하는 방법을 이용하고 있다. 시간표 문제는 자원이 부족한 경우에 초기해를 만드는 과정에서부터 어려움을 겪게 된다. 초기해를 만들기 위한 대표적인 방법은 높은 제약조건을 갖는 과목 먼저 배정하는 것이다. 여기서 제약 조건의 정도를 수치화 한 것을 자유도라고 한다. 본 연구에서는 이 자유도를 정의하고 실험을 통해 자유도의 역할을 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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