GIS의 기초가 되는 수치지도의 활용은 빠르게 증가하고 있는 추세이다. 수치지도의 제작 공정에 있어서 많은 발전이 있어 왔지만 지리조사와 구조화편집 공정에는 여전히 지도 출력물에 의존하는 기존의 방법을 사용하고 있었다. 이에 본 연구는 이러한 공정에 현장측량시스템의 활용하는 방법을 제안하고, 제안된 방법을 수치지도 제작에 적용하여 기존의 방법에 의한 결과와 비교 분석하였다. 제안된 방법을 적용하면 수치지도 제작 과정에 필요한 소요 인원 및 단계가 절감되며 이에 따라 소요 비용과 작업 단계마다 발생하게 되는 오류를 줄일 수 있었다.
IT시스템의 핵심 요소인 데이터베이스를 업무 요건에 맞게 구축하기 위해서 모든 프로젝트에서 필수적으로 수행하는 데이터 관점의 분석/설계 단계는 물론 유지보수 단계에서도 사용되고 있는 1) 데이터 모델링 도구의 현황과 2) 데이터 모델링 도구의 최근 활용 트렌드 및 3) 데이터 모델링 도구의 향후 발전 방향을 전망해 본다.
전 세계적으로 혁신과 창업기업의 스케일업이 중요한 국가적 과제로 부각되고 있다. 과거 경기침체 극복을 위해 'Start-tup America', 'Start-up Chile', 'Start-up Britain' 등 스타트업 중심의 정책 패러다임을 확산시켰다. 최근 창업선진국을 중심으로 경기회복이 가시화되면서, 스타트업 중심의 정책 패러다임이 'Scale-up America', Scale-up UK', 'Scale-up Denmark' 등 스케일업 중심의 정책 패러다임으로 전환하고 있는 추세이다. 창업기업은 스타트업 단계를 넘어서 스케일업 단계로 진입해야 국가적으로 양질의 일자리가 늘어나고 경제성장으로 나아갈 수 있다. 그러므로 창업기업을 강한 중견기업으로 성장시켜 지속적으로 생존할 수 있는 발판을 마련해주어야 한다. 이에 따라 본 연구는 창업기업이 스케일업 기업으로 성장할 수 있도록 성장의 선행변수인 성장 열망에 영향을 미치는 요인들을 심층적으로 고찰하고 국가의 경제발전단계 간, 기업가 간의 차이를 실증적으로 규명함으로써 국가차원에서 창업기업이 스케일업 할 수 있는 방안을 제시하는데 목적이 있다. 본 연구는 글로벌기업가정신모니터(GEM)의 일반성인조사 3.5년 미만의 초기 기업가들을 대상으로 하였으며, 국가경제발전단계를 혁신주도형, 효율주도형, 요소주도형 경제로 구분하여 R 3.5.0프로그램을 사용하여 국가경제발전단계 간 비교를 위해 다층모형분석을 통해 연구가설을 검증하였다. 가설검증 결과는 다음과 같다. 창업기업의 혁신지향성과 성장 열망의 영향관계에 있어 국가경제발전 간, 기업가 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 국가의 경제가 발전할수록 기업가의 혁신활동이 더 두드러지게 나타난다. 또한 창업기업은 기업가의 영향을 많이 받기 때문에, 동일한 환경 내에서 기업가가 얼마나 혁신 지향적인가에 따라 열망의 정도에 차이가 있다고 할 수 있다. 창업기업의 혁신지향성과 성장 열망의 영향관계에 있어 실패에 대한 두려움은 국가경제발전 간, 기업가 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 기업가 및 창업에 대한 실패에 대한 두려움은 국가경제발전 단계별로 차이가 있으며, 이러한 국가적 측면에서 실패에 대한 인식은 창업활동에 영향을 미치는 중요한 요인 중 하나이다. 이러한 연구결과를 통해 규명된 창업기업이 스케일업 기업으로 성장하는데 있어 성장열망에 영향을 미치는 검증된 요인을 국가경제발전단계에 따라 적합한 스케일업 생태계를 조성하는데 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문은 원가절감과 신제품 개발에서 사용되고 있는 VE(Value Engineering)중에서 기능을 높이거나 원가를 낮출 수 있는 아이디어 발상단계에서 TRIZ를 적용하는 것에 대한 기법 개선 연구이다. VE는 미 국방성에서 시작되어 지금은 거의 모든 산업분야에서 적용하고 있는 관리.기술 향상을 위한 혁신 tool이다. TRIZ(Theory of Inventive Problem Solving) 는 러시아 과학자 알트슐러에 의해서 만들어진 창조적 아이디어 발상을 도와주는 아이디어 발상 Tool이라고 할 수 있다. 수 십 만 건의 특허를 분석해서 40가지의 발명원리를 도출해내어 체계적으로 정립한 파워풀한 아이디어 발상 도구 인 것이다. VE활동 중에 원가 절감 또는 제품의 가치 극대화 시키는 아이디어 발상단계에서 TRIZ를 접목한다면 VE의 완성도와 성과가 더욱 높아 질 것이라고 판단된다. 지금 까지 사용해 왔던 브레인스토밍, NM법, 오스본 체크리스트 ${\ldots}$ 등의 아이디어 발상 기법도 훌륭한 방법이지만 좀 더 체계적이고 분석적이며 파워풀한 TRIZ 기법을 활용하여 VE 프로젝트 프로세스를 한 단계 발전시키는 계기가 될 것이다.
문헌자료 간의 종속성을 고려한 베이지안(Bayesian) 방법을 개발하였으며, 이를 바탕으로 원자력발전소의 일반 기기 신뢰도 데이타 베이스를 구축하였다. 기존에 개발되어 사용되어 온 3단계 베이지안 자료 분석 코드인 MPRDP (Multi-Purpose Reliability Data Process) [1,2,3]는 기존의 신뢰도 데이타 베이스 계산 코드들과는 달리 문헌자료를 2단계에서 처리한 후 3단계에서 발전소 고유 자료를 처리하여 계산하도록 개발되었다. 그러나 이전에는 일반 자료들간의 종속성을 고려하지 못하고 동일한 자료원을 근거로 만들어진 여러 자료원들을 모두 독립적인 것으로 처리하였다. 본 논문에서는 모수적 선험적 베이지안 방법의 일종인 ML-IIl(Type II Maximum Likelihood) 방법을 이용하여 자료들 간의 종속성을 처리[5]하였다. 솔레노이드 구동밸브를 예로 종속성 처리에 따른 분석 결과의 차이를 보여 주었으며, 또한 일부 기기에 대한 국내 고유 자료를 바탕으로 MPRDP를 통한 기기 신뢰도를 추정하였다.
반도체 CAD기술과 제조기술의 발전으로 인하여 반도체 집적도가 2001년 2002년 각각 0.35, 0.25마이크론 등으로 급속도로 증가하게 되었으며 이러한 집적토의 향상은 기대치 이상의 시스템 성능 향상을 이룩할 수가 있었다. 그러나 피할 수 없는 제조 공정의 변화와 불완전성으로 인하여 칩 크기에 제한이 따르게 되며 그 이상의 크기에서는 상용화가 불가능할 정도로 수율(Yield)이 현저하게 감소하게 된다. 기존의 대부분 연구가 반도체의 생산 공정의 관점에서 준비되어 활용되는 통계 자료에 근거한 경험의 축적이었다. 그런 연유로, 단지 반도체 생산 부분의 자료에만 치중하다보니 실지 반도체 수율에 가장 큰 영향의 요소인 랜덤 디펙트(random defect) 수율을 고려하지 못하는 치명적인 결점이 있다. 본 연구는 반도체 수율 분석과 수율을 증진시키기 위하여 설계된 도면 중 레이아웃에 해당하는 도면을 입력으로 하여, 반도체 생산 설비 즉 공정의 상태나 변수를 모델링하여 이를 수율 예측을 위한 기분 자료로 사용한다. 즉, 설계 단계에서 수율을 예측함으로써 과거 64M DRAM의 초기 단계에서의 수율과 같은 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시할 뿐 아니라, 비 메모리 칩의 수율을 설계단계에서 제공하는 역할을 한다.
피동형원자로 AP600을 참조발전소로하여 설정된 1000MWe급 대용량 피동형원자로의 계통개념에 대한 안전계통 성능 평가 및 코드의 적용성 평가를 목적으로 RELAP5/MOD3코드를 사용하여 대형냉각재상실사고를 모의 해석하였다. 피동형 안전계통으로 축압기, CMT IRWST를 모델하였으며 가압기에 연결된 1단계부터 3단계까지의 자동감압밸브계통을 모델링 하고 4단계 자동감압밸브계통은 각 루프의 고온관에 연결되어 있는 것으로 모델링 하였다. 피동형 안전계통의 모델이 향상된 RELAP5/MOD3.2와 그 이전의 코드인 RELAP5/MOD3.1의 냉각재상실사고 모의계산결과 원자로내의 압력변화, 노심냉각수 주입유량 및 핵연료 피복재 온도 거동이 거의 유사하게 나타났으며 1000MWe급 대용량 피동형원자로의 안전계통은 냉각재 상실사고시 충분한 노심냉각능력을 가지는 것으로 분석되었다.
디지털 기술의 발전으로 데이터의 규모와 형태의 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있다. 많은 업계에서 빅데이터를 비즈니스와 사용자의 서비스 제공에 사용하고 있으며 데이터의 중요성 또한 커지고 있다. 본 연구에서는 빅데이터를 처리하기 위한 단계를 수집, 저장, 그리고 처리 및 분석 단계로 나눈 후, 단계별로 가장 높은 관심도를 가진 도구를 선정하고, 소프트웨어 리뷰 분석을 통해 긍부정 인식을 판단하며 인식 결정 요인을 조사한다. 이를 통해 다양한 빅데이터 생태계 속에서 사용자들이 관심을 많이 두고 있는 빅데이터 도구의 트렌드를 쉽게 파악하고 관련 빅데이터 도구를 선택하는 데에 도움을 줄 수 있다.
2020년까지 대형 CCS (Carbon Capture and Storage) Demo Plant 시장 (100MW 이상) 이 형성될 전망이다. 발전 부문에서 대규모 CCS 실증 프로젝트는 총 44개이며 연소전(41%), 연소후(28%), 순산소(3%) 프로젝트가 계획되어 있다. 순산소 연소 기술은 실증진입단계, 연소후(USC) 기술은 상용화 추진단계, 연소전 (IGCC) 기술은 실증완료 이후 상용화 진입 단계이다. IGCC 발전의 석탄가스화 기술은 타 산업분야에 서 상용화 되어있어 기술신뢰성이 높다. IGCC 단위설비 기술 개발을 통한 성능개선 및 비용절감에 대한 잠재력을 가지고 있기 때문에 미래의 석탄발전기술로 고려되고 있다. IGCC 기술은 가장 상용화에 앞서있지만 아직까지 IGCC+CCS 대형 설비가 운전된 사례가 전 세계적으로 없으며 미국 EPRI 등에서 Feasibility Study 단계이다. 현재 국책과제로 수행중인 300MW급 태안 IGCC 플랜트를 대상으로 향후 CCS 설비를 적용했을 경우에 대해 기술 타당성 검증을 목적으로 IGCC+CCS 모델링을 수행하였다. 모델링은 스크러버 후단의 합성 가스를 대상으로 하였다. Water Gas Shift Reaction (WGSR) 공정 및 Selexol 공정을 구성하여 최종 단에서 수소 연료를 생산할 수 있도록 하였다. WGSR 공정은 Co/Mo 촉매반응기로 구성되었다. WGSR 모델링을 통하여 주입되는 스팀량 (1~2 mol-steam/mol-CO) 및 온도 변화 ($220-550^{\circ}C$)에 따른 CO가스의 전환율을 분석하여 경제적인 설계조건을 선정하였다. Selexol 공정은 $H_2S$ Absorber, $H_2S$ Stripper, $CO_2$ Absorber, $CO_2$ Flash Drum으로 구성된다. Selexol 공정의 $CO_2$와 $H_2S$ 선택도를 분석 하였으며 단위 설비별 설계 조건을 예측하였다. 모델링 결과 59kg/s의 합성가스($137^{\circ}C$, 41bar, 가스 조성은 $CO_2$ 1.2%, CO 57.2%, $H_2$ 23.2%, $H_2S$ 0.02%)가 WGSR Process를 통해 98% CO가 $CO_2$ 로 전환되었다. Selexol 공정을 통해 $H_2S$ 제거율은 99.9%, $CO_2$제거율은 96.4%이었고 14.9kg/s의 $H_2$(86.9%) 연료를 얻었다. 모델링 결과는 신뢰성 검증을 통해 IGCC+CCS 전체 플랜트의 성능예측과 Feasibility Study를 위한 자료로 활용될 예정이다.
기술의 발전과 가상현실의 세계에서 즐기는 디지털 여가에 대한 수요와 관심이 증대되고 있다. 그런 디지털 여가 활동의 하나로 도심형 디지털 테마파크가 부상하고 있다. 그에 따라 국내에서 다양한 디지털 테마파크가 제작되었지만, 성공적인 흥행을 이루지 못하며 후발 주자를 이끌지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 현상을 인간의 욕구를 단계에 따라 만족시켜 무아의 경지인 절경경험을 이뤄낸다는 매슬로의 욕구이론과 조셉캠벨의 영웅의 여정단계를 바탕으로 테마파크의 공간 및 게임 요소에 대한 분석을 시도하였다. 본 연구에서 게임기반 테마파크 분석을 위해 사용되는 모형은 향후 다양한 도심형 디지털 테마파크 발전의 초석이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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