본 연구에서는 웨이브렛 변환을 이용하여 궤도틀림을 식별하는 방법을 제시하였다. 궤도틀림과 대차 가속도응답신호에 의한 등가 웨이브렛 SISO 전달함수를 정의하였다. 현장에 적용되는 검측차의 25cm단위 궤도검측 기준에 맞추어 궤도틀림과 대차가속도 응답신호를 조정하였다. 웨이브렛 변환을 적용하기 전 입력데이터는 웨이브렛 변환 정의 조건에 맞추어 범위를 재조정한 회귀신호이다. 또한, 웨이브렛 역전 달 함수를 정의하여, 궤도틀림을 역 추정하였다. 추정된 궤도틀림과 실제의 궤도틀림의 비교를 위해 상관도와 FRF를 비교 분석하였다. 예측된 값과 기준 값 과의 잔 차의 분산비로 정의되는 틀림지수를 사용하여 궤도틀림의 이상을 분석하였으며, 개발될 알고리즘을 검증하기 위하여 시뮬레이션 연구를 수행하였다.
Brod에 의해 처음 소개된 테크노스트레스는 적절한 방법으로 새로운 기술에 대한 대처 능력의 부족으로 인해 유발되는 적응과 관련된 현대적 질병을 말한다. 스트레스란 개인에게 주어진 지나친 심리적 혹은 육체적 부담이 존재한 상황적 자극에 대한 개인의 적응 반응이기 때문에 조직 안에서 발생하는 테크노스트레스는 생산성 저하, 새로운 기술에 대한 거부감 등 다양한 부작용을 유발할 수 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시한 다양한 테크노 스트레스 유발요인들 간의 차이를 살펴보고자 한다. 이를 위해 사용자의 성별, 연령, 컴퓨터 활용 능력 수준, 산업에 대한 차이를 중심으로 테크노스트레스 유발요인과의 분산분석을 수행하였다. 분석 결과 5가지 테크노 스트레스 유발 요인들에서 차이를 발견할 수 있었다. 본 연구로 인해 앞으로 조직 구성원들의 테크노 스트레스를 줄이기 위한 프로그램을 운영하고자 하는 조직의 경우 개인의 차이를 중심으로 맞춤화된 교육을 만들어 제공함으로써 테크노스트레스로 인한 스트레스 저하를 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 체육계열 학과 학생들의 학과신뢰가 학과발전 및 학업성과에 미치는 영향을 조사하고 학생들의 성별 및 학년에 따른 학과발전과 학과신뢰의 차이를 분석하는데 그 목적이 있다. 서울, 경기, 인천, 충정지역에 소재하고 있는 4년제 6개 대학교의 체육계열 학과 학생 313명을 대상으로 하였다. 비확률표본추출법 중 편의표본추출법을 이용하여 자기평가기입법으로 응답하도록 하였으며, 무응답 치는 '회귀분석에 의한 교체방법'으로 처리하였다. 자료 분석을 위해 기술통계, 상관관계분석, 회귀분석, 그리고 이원다변량분산분석이 실시되었다. 학과신뢰는 학과발전에 통계적으로 유의한 영향을 미쳤지만 학업성과에는 유의한 영향을 미치지 않았다. 학과발전은 2, 3학년이 4학년보다 높게 인식되었으며 학과신뢰는 3학년이 4학년보다 높게 나타났다. 성별의 차이는 학과발전과 학과신뢰 모두에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 체육계열 학과 학생들의 학과신뢰는 학과발전에 중요한 요인으로 작용하며 신뢰구축을 위한 학과차원의 세심한 배려와 관심 그리고 복지혜택 등이 개선이 요구된다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
본 연구의 목적은 교육부의 대학평가에 의한 입학정원 감축과 체육계열학과의 취업교육에 관련된 연구사례의 부족 등의 이유로 전문적인 체육역량을 갖춘 융합인재 양성 및 체육전공의 입지를 확고히 할 수 있도록 체육계열학과의 취업준비 현황을 심층적으로 탐색하고 진로교육 방향을 제시하는데 있다. 체육계열 전공자들의 인식 수준에 따른 하위 요인과의 관계를 분석하기 위해 다변량분산분석과 대응일치분석 방법을 사용하였다. 연구결과를 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 체육계열 대학생들의 학년별 적성과 소질을 고려하여 진로교육을 사전에 실시하는 것이 중요한 것으로 나타났다. 둘째, 진로를 준비하는데 있어서 취업장벽의 문제를 조속히 완화시켜주는 것이 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 체육계열 전공과 관련된 취업직종의 확대와 기회의 제공에 다 같이 노력하는 것이 중요한 것으로 나타났다.
FTA 대응 및 농업 경쟁력 향상을 위해 농장을 PC, 스마트 폰을 이용하여 원격으로 자동 제어할 수 있는 스마트 팜 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 스마트 팜에서는 RFID, Wi-Fi, ZigBee, Wireless LAN 등 다양한 ICT 기술들을 이용하여 작물과 가축의 생육환경을 원격 자동으로 관리할 수 있다. 스마트 팜에 설치된 각 디바이스들은 생육환경 데이터를 TCP/IP 기반의 유선 네트워크뿐만 아니라 ZigBee, Wireless LAN 등과 같은 무선 네트워크를 사용하여 서버에 전송하기 때문에 스마트 팜 환경에서는 기존 정보통신 환경에서 발생하는 보안 위협들을 가지고 있다. 그러므로 본 논문에서는 스마트 팜에서 발생할 수 있는 보안 취약점에 대해 분석하고 스마트 팜에서의 보안 취약점에 대응하기 위해 사용자 인증정보를 스마트 팜의 디바이스에 분산하여 저장하고 복화화하여 인증하는 방법을 제안한다.
출생후 0일. 7일. 14일 및 21일 그리고 성체의 흰쥐 전뇌 기저부의 내측중격핵, 수직 및 수평 대각 Broca대 거대세포 시삭전핵 그리고 복부담창구에서 신경성장인자수용체 (nerv-growth 배ctor receptor, NGFr)에 면역반응을 보이는 신경조직과 세포의 분화를 면역조직화학적 및 전자현미경적 방법을 이용하여 조사하였다. 출생후 초기와 성체에서 신경세포 원형질막 뿐만 아니라 세포질에서 NGFr 면역반응이 확인되었다. 그러나 성체에서 신경세포 원형질 막에서의 면역반응은 관찰되지 않았다. 특히 NGFr 면역반응은 골지 부위에서 보였고, 점상의 면역반응물들이 세포체의 세포질과 수상돌기에 소수 분산 분포하였다. 뇌 기저부의 NGFr 면역반응 신경세포들은 뇌 크기의 증대와 뇌 조직의 분화에 따라 점차 수적 증가를 보였다. 이 NGFr 면역반응 신경세포들은 세포의 모양과 세포체의 장 .단축의 비에 따라 6가지 형. 즉 1) 원형. 2) 타원형. 3) 세장형, 4) 방추형, 5) 삼각형, 6) 다각형으로 분류되었다. 전뇌 기저 핵에서 원형과 난형신경세포들의 출현율은 출생후 0일에서 높았으나 성체로 되면서 감소된 반면, 세장형. 방추형, 삼각형 그리고 다각형신경세포들의 출현율은 출생후 0일에서는 낮았으나 성체로 되면서 증가하였다. 모든 핵들에서 NGFr 면역반응 신경세포체의 부피는 출생후 0일에 759-1,640 Um3로 제일 작았으며, 수직 대각 Broca대와 복부담창구에서는 출생후 14일에 각각 5 107 7.385 Um3 그리고 내측중격핵, 수평 대각 Broca대, 거대세포 시삭전핵에서는 출생후 21일에 각각 4,705, 6,061, 6,412 Um3로 최대치를 보였다. 그후 성체로 되면서 모든 핵에서 1,893-3,464 $\mu$m3로 다시 감소하였다. 전자현미경적 관찰에서 출생후 21일된 흰쥐 수평 대각 Broca대에서 NGFr 면역반응은 세포체와 수상돌기의 원형질막 그리고 세포체내에서는 골지체, 다소포성소체 및 조면소포체에서 관찰되었다. 이 결과들로 미루어 NGFr은 출생후 발생단계와 성체의 횐쥐 전뇌 기저부에서 신경세포의 분화와 분포에 관계되는 것으로 생각된다.
멤브레인 여과 실험에서 얻어진 데이터 처리에 간단한 수치해석을 적용하여 삼투압(osmotic pressure) 과 구배확산계수(gradient diffusion coefficient)를 도출하는 새로운 방법론을 제시하였다. 삼투압과 구배확산계수는 이론 및 실험적으로 쉽게 구할 수 없는 물리적 특성치로서 멤브레인 여과의 특성 규명에 중요하다. 모델 라텍스 콜로이드의 여과시간에 따른 투과플럭스(permeate flux) 값과 이에 대한 수치적분과 수치미분 데이터로부터 분산된 입자농도의 함수인 삼투압 관계식을 구했다. 이로부터 계산된 열역학적 계수(thermodynamic coefficient)는 입자농도가 증가할수록 감소하는 거동을 보였고, 여기에 기존에 제시되어 있는 수력학적 계수(hydrodynamic coefficient)를 도입하여 구배확산계수를 산출하였다. 아울러, 본 연구에서 계산된 입자농도에 따른 구배확산계수의 결과와 동일한 멤브레인과 라텍스 콜로이드의 여과에 대해서 기존에 통계역학적 시뮬레이션으로 예측한 결과를 비교하였다.
UCC(User Created Contents) 형태의 다양한 영상 미디어 데이터가 증가함에 따라 의미 있는 서비스를 제공하기 위해 많은 분야에서 활발한 연구가 진행 중이다. 그 중 시맨틱 웹 기반의 미디어 분류에 대한 연구가 진행되고 있지만 기존의 미디어 온톨로지는 메타 정보를 이용하기 때문에 정보의 부재에 따른 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에서 인지되는 객체를 정하고 그 조합으로 구성된 서술 논리 기반의 온톨로지를 구축하고 영상의 장면에 따른 순서 기반의 규칙을 정의하여 이벤트 인지에 대한 기틀을 제안한다. 또한 증가하는 미디어 데이터에 대한 처리를 위해 분산 인-메모리 기반 프레임워크인 아파치 스파크 스트리밍을 이용하여, 영상 분류를 병렬로 처리하는 방법에 대해 설명한다. 유튜브에서 추출한 영상을 대상으로 대용량 미디어 온톨로지 데이터를 생성하고, 이를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능 평가를 진행하여 타당성을 입증한다.
인듐주석산화물(ITO)은 TFT-LCD, OLED 등의 투명전극에 널리 사용되는 소재이다. ITO의 주요 원소인 인듐(In)은 높은 비용과 제한된 매장량 등으로 인해 머지 않아 고갈될 것으로 예측되고 있다. 이에 대처하는 방법은 공정 후 잔류 ITO 타겟을 재활용하여 ITO 소재의 원료를 확보하는 것이다. 본 원고에서는 공정 후 잔류 ITO 타겟의 재자원화 기술 및 시장 동향 고찰 및 효율적인 재활용을 위한 방향을 제시하였다. 그 결과, 현재 국내 및 일본에서 대부분 잔류 ITO 타겟에서 In만을 재자원화하고 있는 것으로 파악되었다. 이외에도 ITO 나노분말 입자를 제조 및 분산한 용액을 이용하여 투명전극을 제작하는 연구개발이 진행되고 있다. 그러나, ITO 타겟을 이용한 투명전극이 다른 대체 기술을 적용한 것보다 우수하기 때문에, 보다 효율적인 ITO 재자원화 및 타겟 제작을 위해 ITO를 동시에 재생하는 기술 확립이 필요한 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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