본 논문의 연구목적은 차세대의 국가 경세의 성장엔진으로 알려진 의료관광 산업의 성공적인 발전을 위한 주요성공요인(CSF)을 개발하는 것이다. 이를 위해서 연구자는 실험적이고 확정적인 요인 분석을 실시하여 주요성공요인을 생성하였고, 이들 요인들의 신뢰성과 타당성을 조사하였다. 본 연구를 위해 76명의 의료관광 분야의 전문가가 본 연구가 실시한 설문조사에 참여하였다. 설문지는 모두 51개항의 질문으로 구성되었으며, 이들이 성공적인 의료관광의 주요성공요인 도출을 위한 측정지표가 된다. 본 연구를 통해서 생성된 요인은 모두 15가지이다. 요인분석으로 성과측정지표를 개발한 후에는 이들 요인들 사이의 중요도를 계층분석기법(AHP)으로 분석하였다. AHP 분석의 결과로 주요성공요인들 사이의 중요도출 측정할 수 있었다. 본 연구의 결과는 급변하는 의료환경에서 각 의료기관들이 의료관광 시장에서 경쟁력을 확보할 수 있도록 방향과 기준을 제시할 수 있을 것이다.
웹 로봇은 인터넷 검색엔진을 포함한 다양한 웹 응용프로그램에 활용되는 중요한 인터넷 소프트웨어 기술이다. 인터넷의 급격한 성장에 따라 고성능 웹 로봇의 구현이 시급히 요구되고 있다. 이를 위해서는 웹 로봇에 대한 성능확장성에 초점을 둔 연구가 수행되어야 한다. 하지만 기존의 웹 로봇에 대한 연구개발은 주로 구현에 초점을 두고 수행되어 왔으며 따라서 성능확장성에 대한 체계적인 연구 결과는 발표되고 있지 않다. 본 연구에서는 이러한 성능확장성에 관한 선행연구로서 기존 웹 로봇 모델의 수행동작(Execution Behavior)을 성능 측면에서 이해하고자 웹 로봇의 수행동작에 대한 분석 결과를 제공한다. 본 연구에서는 Fork-join을 기반으로 하는 다중프로세스 기반의 웹 로봇 모델에서 웹 로봇이 웹 서버에게로 전송하는 접속요청, 문서헤드요청, 문서본문요청 시에 설정하는 타임아웃(Timeout) 값이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 전체 컴퓨팅 소요시간에서 URL추출 및 유일성 검사 등이 점유하는 비율을 산출하여 웹 로봇의 동작을 분석하였다. 이러한 분석 결과를 기반으로 하여 향후 웹 로봇의 성능향상을 위한 설계 방향을 제시한다.
초고속 비행체는 발사 시 엔진에 의한 음향 압력과 비행 중 공력 가열 및 공기역학적 압력 등 복합적인 하중을 받는다. 이러한 외부환경으로부터 비행체의 연료 탱크 등 내부 시스템을 보호하기 위해 열방어 시스템 패널(Thermal Protection System Panel)이 필요하다. 본 논문에서는 온도 조건에 대해 유한차분법을 이용하여 열방어 시스템 패널의 열전달 모델을 정의하고, 구한 절점별 온도 데이터를 회귀분석을 통해 두께방향 온도 구배의 함수로 정리하였다. 도출한 온도 이력과 극한 압력 하에서 열방어 시스템 패널의 열구조 특성에 대한 해석적 모델을 정의하였다. 해석적 모델을 이용하여 열방어 시스템 패널의 열구조 특성에 대해 매개변수 분석을 수행하였다. 이를 통해 열방어 시스템 패널의 경량화 및 열구조적 설계 요구조건을 충족하는 설계변수를 도출하였다.
증강현실기술을 사용하는 증강현실 게임이 늘어남에 따라 사용자들의 요구도 많아지고 있다. 증강현실 게임에서 사용되는 게임 기술에는 MARKER, MARKERLESS, GPS등을 활용한 게임이 주를 이루고 있다. 이러한 기술을 활용한 게임은 배경과 다른 오브젝트를 증강할 수가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 증강현실의 중요한 요소인 배경에서 객체를 분석하여 증강현실 게임을 개발하는데 도움을 주고자 한다. 증강현실 게임에서 배경을 분석하기 위해 UNITY엔진에서 TensorFlow Lite를 활용하여 딥러닝 모델을 적용하여 배경 객체를 분석하였다. 이 결과를 활용하여 배경에서 분석된 객체의 종류에 맞춰 게임에 증강되는 오브젝트를 배치 할 수 있다는 결과를 얻었다. 이 연구를 활용하여 배경에 맞는 오브젝트를 증강하여 향상된 증강현실 게임을 개발 할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 딥러닝 기술이 인터넷과 연결된 다양한 비즈니스 분야에 새로운 형태의 비즈니스 업무에 활용할 수 있도록 보안에 관한 문제점을 분석하고자 한다. 우선 딥러닝이 비즈니스 영역에 보안 업무를 충분히 수행하기 위해서는 많은 데이터를 가지고 반복적인 학습을 필요하게 된다. 본 논문에서 딥러닝이 안정적인 비즈니스 보안 업무를 완벽하게 수행할 수 있는 학습적 능력을 얻기 위해서는 비정상 IP패킷에 대한 탐지 능력과 정상적인 소프트웨어와 악성코드를 탑재하여 감염 의도를 가지고 접근하는 공격을 탐지해낼 수 있는 인지 능력을 갖추고 있는지를 분석하였다. 이에 본 논문에서는 인공지능의 딥러닝 기술이 시스템에 접근하여 문제의 비즈니스 모델을 안정적으로 수행할 수 있게 하기 위해서는 시스템내의 비정상 데이터를 추출해 내고 시스템 데이터 침해를 구분해 낼 수 있는 수학적 역할의 문제점을 보완하기 위해 새로운 IP에 대한 세션 및 로그 분석을 수행할 수 있도록 보안 엔진이 탑재된 딥러닝 기술을 개발하여 비즈니스 모델에 적용시켜서 취약점을 제거하여 비즈니스 업무 능력을 향상시키도록 문제적 방안을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 Part I에 소개된 요소모델들을 통합하여 핀틀 추력기 성능 특성을 분석하였다. 성능해석 모델 검증을 위하여 케로신/과산화수소 액체 핀틀 추력기의 실험결과와 비교 분석하였다. 검증한 결과를 바탕으로 핀틀 추력기 내부의 비정상 열유동장의 물리적 특성을 분석하였으며 필름효과를 확인하였다. 또한 추력기의 형상인자와 작동인자가 성능특성에 미치는 영향을 파악하기 위하여 OAT 방법과 scatter plot 방법을 이용해 민감도 분석을 수행하였다. 액적직경, 필름유량, O/F비, 노즐목 직경의 4가지 인자를 이용해 특성속도, 연소실 압력, 비추력의 변화에 대한 영향을 관찰하였다.
챗봇서비스는 AI서비스와 연계하여 다양한 분야에서 활용되고 있다. AI에 대한 보안 연구는 초기 단계이고, 이를 이용한 서비스 구현단계에서의 실질적인 보안 연구는 더욱 부족한 상황이다. 본 논문은 AI서비스와 연계된 챗봇서비스에 대한 보안요구사항을 분석한다. 먼저, 본 논문에서는 최근 발표된 AI보안에 대한 논문과 자료들을 분석한다. 시장에서 서비스가 제공되는 있는 챗봇서비스를 조사하여 일반적인 구현 모델을 정립한다. 구현 모델에는 챗봇관리시스템과 AI엔진이 포함된 5개의 구성요소가 포함되어 있다. 정립된 모델에 기반하여 쳇봇서비스에 특화된 보호자산과 위협을 정리한다. 위협은 실제 운영중인 챗봇서비스 담당자 설문을 통해 챗봇서비스에 특화된 위협을 중심으로 정리한다. 10개의 주요 위협이 도출되었다. 정리된 위협에 대응하기 위해 필요한 보안 영역을 도출하였고, 영역별로 필요한 보안요구사항을 분석하였다. 이는 챗봇서비스 보안 수준을 검토하고 개선하는 과정에서 보안평가 기준으로 활용될 것이다.
생명과학 기술의 급속한 발달로 인류 복지 증진에 많은 기여를 하였지만 아직도 각종 질병 등으로 많은 사람들이 고통 받고 있으며, 이를 극복하기 위한 연구 및 기술개발은 세계 각처에서 계속되고 있다. 이러한 연구 및 기술개발의 결과로 산출되는 생명정보 데이터의 양은 기하급수적으로 증가하고 있기에 이런 방대한 양의 생명정보 데이터를 분석하고 분석된 데이터에서 인류 복지에 유용한 정보를 얻기 위한 생명정보학(Bioinformatics)이 등장하게 되었다. 이에, 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 IT 기반 생명정보 인프라 구축의 중심기관으로 CCBB(Center for Conputationa Biology & Bioinformatics) 웹사이트를 운영하고 있다. CCBB는 전산학적인 기술을 이용한 생명현상 연구를 지원하기 위하여 21종의 생명정보 콘텐트(DB 및 분석도구)를 수집 분석 구축 제공하고 있다. 이 중에서 GenBank, PDB, PIR, Swiss-prot 등의 데이터베이스는 KISTI에서 개발한 KRISTAL 검색엔진을 통하여 국내에서도 빠르고 쉽게 검색 가능하도록 자체 구축하고 있으며, 이와 더불어 BLAST, FASTA, ClustalW 등의 주요 분석 도구 또한 제공하고 있다. 본 논문에서는 CCBB에서 제공중인 21종의 콘텐트 중에서 GenBank, REBASE, GeneCards, InterProScan 등 4종의 대용량 고효율 생명정보 콘텐트의 소개 및 업데이트 방법에 관한 내용을 기술하고자 한다.
차량기술사들은 자동차산업의 현장에서 신제품기획, 마케팅, 연구개발, 제조 및 관리 등의 전문적인 업무를 수행한다. 이들의 전문 기술역량은 기업과 조직의 경쟁력을 증진시키는 원동력이다. 이 연구는 차량기술사들의 전문적 업무역량 특성과 중요도를 규명하여 자동차 기술 분야의 자격검정과 공학교육을 효율적으로 연계할 수 있는 기초자료를 제공하는 데 목적이 있다. 세부 연구문제는 첫째, 전문가(차량기술사, 자동차 관련 전공 대학교수, 자동차 전문가)들은 추론된 차량기술사의 전문적 업무역량별 중요도를 어떻게 인식하고 있는가? 둘째, 차량기술사의 업무역량에 관한 중요도 인식에 있어서 응답자의 소속집단(차량기술사, 자동차공학 전공 대학교수, 자동차 전문가)간에 차이가 있는가? 이다. 연구자들은 현직에 근무하고 있는 차량기술사 등 자동차 신제품 개발관련 전문가 협의 및 개인면담을 통해 차량기술사의 전문적 업무역량을 추출한 다음, 차량기술사 108명, 자동차 및 기계공학전공 대학교수 49명, 기업체의 자동차 전문가 55명을 대상으로 설문지를 배포하여 총 152명(72%)으로부터 설문지를 회수하여 분석하였다. 차량기술사의 전문적 업무역량에 대한 설문지는 영역 및 항목별로 빈도 및 변량분석을 실시하였다. 연구결과는 제동장치설계, 프로젝트진행리더십, 미래예측과 변화관리, 디젤엔진설계, 환경대책, 제품기획과 안전에 대한 기술이 가장 중요한 것으로 나타났고, 인사총무와 재무회계, 노무관리 등에 대해서는 중요도를 낮게 인식하고 있었다. 또한 업무영역평균의 집단별 중요도는 섀시설계영역, 엔진 변속기설계영역, 제품기획 마케팅영역, 자재 물류 품질관리영역, 디자인 차체 의장설계영역, 판매 정비 및 경영지원영역, 소재 및 엔진제조영역, 프레스 및 조립공장 제조 영역 순으로 나타냈다. 자동차개발업무관련 차량기술사의 전문적 업무역량중 고객편익과 안전관련 신기술 응용력, 경쟁력 있는 신제품개발 능력의 중요도가 높았다. 응답집단별로는 교수집단이 타집단 보다 모든 항목에서 중요도 평가 평균값이 높았고, 다음은 차량기술사, 차량전문가 순으로 나타났다.
고도로 산업화가 진행됨에 따라 회전기계는 더욱 중요시되고 있으며 이의 성능 향상에 부단한 노력이 경주되고 있다. 특히 우주 시대의 개막과 더불어 우주선 및 인공위성에 사용하기 위해 초소형이며 초고속의 고성능회전모타 를 개발하기에 이르렀다. 한 예로서 미국립항공우주국(NASA)의 스페이스셔 틀에 사용되는 주엔진 터보펌프를 들 수 있는데 이 터보펌프는 접시만한 크 기로써 71000마력을 생성해 낸다. 이러한 가공할 만한 에너지 밀도와 유량을 감당해 내려면 종래의 회전기계보다는 훨씬 더 높은 회전속도를 가져야 한 다. 이러한 회전체는 큰 관성부하와 진 동 및 동안정성의 문제등을 내포하고 있다. 고성능 회전기계의 또다른 예로서 초정밀 가공용 공작기계를 들 수 있 다. 선반 혹은 밀링머신으로 초정밀가공을 행하기 위해서는 회전축의 진동이 극히 작아야 한다. 이와 같이 오늘날 갈수록 초고성능 초정밀도를 추구함에 있어서 회전축의 진동을 현장에서 모니터링하고 이 진동데이터를 분석하여 회전축을 제어하는 것이 강력히 요구되어진다. 따라서 in-situ 측정이 중요성 을 띠게 되었는데 이는 제어기술의 바탕이 되는 자료를 현장에서 제공할 수 있기 때문이다. 회전축 진동측정의 대상이 되는 것들은 모타, 발전기, 엔진 및 터빈등을 대표적으로 들 수가 있다. 여기서 소형회전기계의 축표면과 같 이 비교적 곡면을 이루고 있는 부분의 진동변위 측정에 신중한 고려가 요구 되어 진다. 이는 축의 곡면도에 따라 감도가 변화하기 때문이다. 따라서 평 판에 대한 calibration 챠트를 회전기계축진동 변위환상에 이용하면 곡률에 따라서 오차가 생기게 된다. 본 연구에서는 비접촉 축진동측정시 발생되는 오차에 대하여 검토하고자 한다. from the studies, the origin of ${\alpha}$$_1$peak was attributed to the detrapping process form trap with 2.88[eV] deep of injected space charge from the chathode in the crystaline regions. The origin of ${\alpha}$$_2$ peak was regarded as the detrapping process of ions trapped with 0.9[eV] deep originated from impurity-ion remained in the specimen during production process of the material, in the crystalline regions. The origin of ${\beta}$ peak was concluded to be due to the depolarization process of "C=0"dipole with the activation energy of 0.75[eV] in the amorphous regions. The origin of ${\gamma}$ peak was responsible to the process combined with the depolarization of "CH$_3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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