카메라 없는 모바일 기기는 상상할 수 없을 만큼 스마트폰 카메라가 대중화되어 있다. 모바일 기기에는 카메라가 필수 요소이며, 특히 스마트폰에는 자동초점 카메라 모듈이 기본으로 장착되어 있다. 따라서 카메라모듈 시장은 더 이상의 논의가 무의미할 정도로 전망이 아주 밝다. (그림1)은 기본적인 카메라모듈의 구조로 국내 공급업체와 증권사의 자료를 참조하였다. 스마트폰에 카메라가 기본적으로 장착되어 있는 만큼 기술적으로나 사업적으로 많은 이슈가 있다. 본고에서는 중국 시장과 자동초점 카메라모듈에 적용되는 액추에이터의 일종인 VCM(Voice Coil Motor)의 특허 분석을 통해 스마트폰 카메라의 동향에 대해서 기술하고자 한다.
현대 디자이너는 사회로부터 다양화와 현대화에 대한 지속적인 요구를 받고 있으며, 한편으로는 자원의 유한성이라는 제한으로 인해 다양화와 현대화와의 모순이라는 현실에 직면하고 있다. 이러한 배경들로 말미암아 재활용품 개발은 현대 디자인에서 중요한 분야로 자리 잡고 있다. 본 연구는 폐기물 재활용품의 모듈형식 디자인에 관한 분석을 통하여 지속 가능한 각도에서의 모듈형식 디자인의 역할과 그 중요성의 의미를 인정하고 모듈형식의 생활용품 디자인에서 나타난 정보를 통하여 재활용품 디자인의 개발방향을 제시하였다.
전압형 MMC HVDC 시스템은 다수의 서브모듈이 직렬로 구성되어 있으며, 서브모듈 내부의 고전압 반도체 소자는 수 kV로 스위칭 된다. 이때 발생하는 dV/dt에 의해 많은 고주파 성분의 과도노이즈가 전자파 방사 문제를 야기 시킨다. 본 논문에서는 HVDC 시스템의 전자파 노이즈 분석을 위해 1개의 서브모듈에 대한 측정 및 측정 결과를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션 모델링을 진행하였다.
항로표지는 선박이 항로를 안전하게 운항함에 있어서 중요한 역할을 한다. 이 연구에서는 빅데이터 기반으로 AIS 항적분석 모듈, 항로표지 적합성 평가 모듈, 항로표지 배치 검증 모듈 개발을 하고 이를 통합한 항로표지 적합성 평가 및 최적배치 서비스를 개발하고자 한다. 이에 최적배치 서비스 개발을 위한 로드맵과 모듈 개발을 위한 추진 전략 방향성을 구성하였다.
본 논문에서는 유중가스 분석법을 이용하여 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있는 전문가 시스템의 개발에 관하여 연구하였다. 변압기 진단 방법은 유입기기에 대한 진단 방법으로서 현재까지 많은 연구가 진행되어 왔고 비교적 효과적인 분석법으로서 신뢰를 얻고 있는 유중가스분석법을 이용하였다. 그러나 유중가스 분석법은 경계 및 규칙의 불확실성이 필연적이기 때문에 이를 처리하기 위하여 소속정도 및 퍼지척도를 적용하여 해결하였다. 개발한 전문가 시스템은 크게 지식베이스 모듈, 추론엔진 모듈, 사용자 인터페이스 모듈로 이루어져 있으며, 지식베이스 모듈은 규칙을 이용한 지식표현을 사용하였고, 추론엔진 모듈은 후방향 추론을 이용하고, 퍼지규칙을 도입하였다. 사용자 인터페이스 모듈은 현장의 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 GUI 환경으로 구성하였다. 또한 변압기 개개의 이력 관리를 통하여 좀 더 효과적인 진단을 할 수 있도록 전문가 시스템을 데이터베이스와 연계하였다. 제안한 전문가 시스템에 대하여 실리콘유의 유중가스 데이터를 이용하여 검증한 결과 모든 사례에 대하여 정확한 판단 결과를 얻음으로써 실리콘 유입변압기를 효과적으로 진단할 수 있음을 증명하였다.
본 논문에서는 원자력 발전소에서 사용되는 디지털 모듈을 포함하는 캐비닛의 전자파 차폐효과를 외부 전파원과 내부 디지털 모듈의 배치 변화에 따라 분석하였다. 차폐효과를 분석하기 위해서 FEKO EM 시뮬레이션 툴을 사용하여 캐비닛과 모듈을 모델링하였으며, 캐비닛의 유무에 따른 전계값을 통해서 차폐효과 분포를 도출하였다. 차폐효과는 2.4 GHz 주파수에서 캐비닛에 대한 입사각, 편파 그리고 모듈의 간격에 따라 관찰하였다. 결과 검증을 위해 차폐효과 측정용 다이폴안테나를 설계 및 제작하고 이를 활용해 캐비닛의 차폐효과를 측정하였다. 결과에 따르면 캐비닛 구조는 입사되는 전파의 편파가 지면에 수평하고, 디지털 모듈간의 간격이 넓을 때 더 높은 차폐효과를 기대 할 수 있는 것으로 분석되었다.
복잡계 과학의 발달에 따라 많은 사회 네트워크들이 분석되고 있다. 우리는 연결선수, 중간성(betweenness), 결집계수와 같은 링크수를 중심으로 네트워크의 구조적 분석에서 나아가 복잡한 네트워크 속에서 핵심 되는 중심 모듈을 찾아 분석하였다. K-core알고리즘은 복잡계 네트워크를 가중치가 낮은 링크와 노드를 단계적으로 제거하여 복잡한 네트워크의 의미를 분석함에 있어 핵심이 되는 모듈을 얻는데 용이하다. 이에 소설, 영화, 과학 교과서, 단백질 상호작용 네트워크와 같은 다양한 분야에 이 알고리즘을 직접 적용해보았다. 그 결과, 각기 복잡한 네트워크로부터 핵심이 되는 모듈을 찾아낼 수 있었고, 전체 네트워크에서는 발견하기 힘든 유용한 정보들을 도출할 수 있음을 확인하였다. 본 연구에서 k-core 알고리즘을 통해 핵심 네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
데이터 양이 급증함에 따라 축적된 데이터로부터 의미있는 지식을 추출해 내고자 하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 특히 최근, 환경이 이동 분산화 되어감에 따라 감시${\cdot}$모니터링 시스템, 기상 관측 시스템, GPS 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 방대한 양의 시공간 데이터가 발생하게 되었고, 이른 효율적으로 분석하고자 하는 시공간 데이터 마이닝 연구에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 데이터 마이닝 기법의 경우 문자나 숫자 데이터를 대상으로 최적화 되어있기 때문에 시${\cdot}$공간 속성을 동시에 가지는 데이터를 분석하기에는 한계가 있는 것이 사실이다. 본 논문에서는 SOM(Self-Organizing Map)을 적용하여 시공간 클러스터링 모듈을 개발하고, 개발된 모듈의 성능 및 클러스터링 정확성을 다른 세 가지 군집분석 알고리즘과 비교, 분석하였다. 또한 가시화 모듈을 개발하여 입력 데이터의 특성과 결과를 더욱 정확하게 분석할 수 있도록 하였다.
최근 한국어 정보처리를 위한 대용량 언어분석 표준 말뭉치(GS:Gold Standard Set)를 구축하고 이를 공유·확산하기 위한 국가차원의 지원이 이뤄지고 있다. 본 연구는 이러한 사업의 일환으로, 현재 국내에서 개발된 다양한 한국어 언어분석 모듈을 활용하여 공통 정답셋을 구축하기 위한 방법론을 제시하고자 한다. 특히, 대량의 학습셋을 구축하기 위해 다수의 모듈(N-modules)로부터 제시된 후보 정답을 참조, 오류 형태를 분류하여 주요 유형을 반자동으로 보정함으로써 수작업을 최소화하였다. 본 연구에서는 우선 첫 단계인 형태소 분석 모듈 적용 결과를 토대로 표준 말뭉치를 구축한 결과에 대해 논하고자 한다.
근래 세계 각국에서는 기존의 항로표지와 선박자동식별장치(AIS)를 혼합한 형태의 항로표지용 AIS를 도입하여 해상 상태 및 위치 등의 정보를 수집 전달하는 방식의 시스템을 구축하고 있다. 우리나라 역시 국제 동향에 맞춰 항로표지용 AIS를 채택하여 활성화시키는 단계에 있다. 그 중 서해안은 해양교통 환경이 매우 빠르게 변화하고 있는 곳으로, 현재 인천 및 대산 해역에 항로표지용 AIS 시스템을 설치하여 운영하고 있다. 이 연구에서는 항로표지용 AIS 시스템의 국내 표준을 구축하기 위한 목적으로 현재 항로표지용 AIS 시스템을 운영 중인 두 해역의 운영 실태를 분석하고 그 개선안을 마련하고자 한다. 이를 위하여 국제 항로표지용 AIS 관련 규정 및 국외의 항로표지용 AIS 시스템 구축 사례를 조사하고 관리조직모듈, 구성모듈, 정보모듈, 기능모듈 및 협력모듈의 5가지 모듈을 나누어 두 해역의 운영 실태 분석 및 개선안을 제시한다. 그 개선안은 시스템 관리 구조 불일치 개선, 다수의 항로표지용 AIS 정보표시로 인한 관리자 및 이용자의 정보 혼란 해소, 불필요한 정보 수신 문제 개선, 항로표지용 AIS의 수신불능 등 기능상 문제 개선, 항로표지용 AIS 정보의 비활용도에 대한 개선 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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