항공 드론의 비약적 발전에 비해 소형 선박을 이용한 Sail Drone의 기술 개발은 이제 막 초보적인 수준을 벗어나, 해양과학 조사에 이용되고 있는 추세이다. Sail Drone은 항공드론으로는 할 수 없는 해양의 조류, 해수 온도, 염분 농도 및 염분의 비중, 오염 해역의 측정과 어류의 분포 등 다양한 해양과학 자료의 조사뿐만 아니라, 선형 및 사용 용도를 변경하면 군사적으로도 적지의 관찰과 적 잠수함의 추적, 공격목표물에 대한 충돌 폭파, 아군의 미사일 등 전략무기의 공격 목표(Target) 등 다양한 방법으로 이용 할 수 있다. 추진동력을 얻기 위한 재생에너지 기술, 해양과학 Sensor의 설치 및 이용에 관한 기술, 획득한 정보의 전송 및 판독에 관한 기술, 무인 항행 조정 기술, GPS를 포함한 위치정보 이용 기술 등 복합적이고도 융합적인 기술이 요구되는 Sail Dronen 개발에 앞서 무인 제어선박을 연구하였다.
Brushless DC(BLDC) 모터는 브러시가 없어 고속 회전에 유리하기 때문에 핸드피스 모터에 많이 적용하는 추세이다. 핸드피스 모터는 부피가 작을수록 유리하여 홀 센서를 장착하지 않은 경우가 많기 때문에 센서리스 제어를 하여야 한다. BLDC 모터의 상 역 기전력 zero crossing 감지 방법을 이용한 센서리스 제어를 할 시 40,000rpm에 달하는 고속 회전에서 상 전압 floating 구간이 $250{\mu}s$밖에 안되기 때문에 샘플링이 부족하고 스위칭 노이즈도 강해 zero crossing에 대한 감지가 어려울 수 있다. 이 논문에서는 역 기전력에 대한 비선형 필터인 majority function을 응용함으로써 모터 상 역기전력의 zero crossing을 감지해내고 고속 BLDC 모터 센서리스 제어를 하는 방법을 소개한다.
최근 기후변화로 인한 우리나라 호우일수(80mm이상/일)의 증가, 강우강도의 증가에 따른 개별 홍수에 의한 재해규모가 증가하고 있는 현실에서 전통적인 빈도해석기법을 이용한 설계 강우량 산정과 적용에는 한계가 있다. 그러나 우리나라에서는 아직도 비정상성을 고려한 빈도해석기법이 표준화되어 있지 않고 있으며, 전통적인 빈도해석기법에 의존하여 실무에 활용되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 기후변화에 따른 우리나라 강수 극치사상의 변동특성을 분석하고자 하였다. 연구 대상지역으로 기상청에서 운영하는 기상관측소 중에서 90년 이상의 장기 강수자료가 구축되어 있는 서울, 부산, 인천, 대구, 강릉, 목포 등 여섯 곳을 선정하였다. 선정된 6개 기상관측소의 강수자료를 이용하여, 비모수적 선형추세분석기법인 Mann-Kendall 검정을 수행하였다. 본 연구를 통하여 얻어진 결과는 우리나라의 전통적인 설계 강우량 산정기법 개선에 대한 필요성 인식과 설계 강우량 산정에 대한 새로운 접근방향 제시와 이에 따른 제도적 개선 요구에 대한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
최근 세계적으로 많은 지진이 발생하고 있으며 기상이변으로 인한 자연재해로 인해 주요 시설물들의 안전성에 관한 관심이 증가하고 있는 추세이다. 특히 비구조 요소의 경우 구조 요소보다 건설 초기 투자비용이 높아 지진이 발생하였을 때 많은 피해가 발생할 가능성이 있으며 비구조 요소의 파괴는 심각한 2차피해로 발전 될 수 있으므로 내진안전성 평가는 반드시 이루어져야 한다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 압착식 조인트의 접촉을 고려한 수계소화설비 파이프라인의 내진성능 평가를 위한 비선형 유한요소 모델을 구축하였다.
현재 건조되고 있는 선박들은 선형이 고급화됨에 따라 시스템이 복잡해지고 소요되는 케이블양도 많아지고 있는 추세이다. 선박 전선 관리 시스템에서 가장 큰 비중을 차지하는 케이블 포설에 대한 케이블 최단 경로를 구하기 위하여 본 논문에서는 Dijkstra 알고리즘을 사용하였다. 본 논문에서 개발된 선박 전선 관리 시스템은 조선관련 선박 건조 시 비용 절감 및 업무 능률 향상을 통하여 회사의 경영 목표를 달성 할 수 있도록 지원해 줄 수 있는 시스템으로 사료된다.
동형암호를 활용한 딥러닝 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 딥러닝 모델에는 비선형함수가 활용되고 연산량이 점점 많아지는 추세지만, 이러한 점들은 동형암호 연산의 대표적인 제한사항들이다. 이러한 제한점들을 극복할 수 있는 방안들을 소개하며 그 근거를 간단한 실험들을 통해 증명하여 동형암호 딥러닝 모델 설계를 위한 가이드라인을 제공한다.
과거의 연구들은 교통 속도만을 활용하여 교통 속도 예측 문제에 접근했다. 그러나 교통 속도의 비선형성으로 인해 정확한 예측이 어려워, 최근에는 교통 속도에 영향을 미칠 수 있는 외부의 요인을 활용해 정확도를 높인 연구들이 이루어지는 추세이다. 그 중에서도 강수량은 직관적으로 교통 속도와 관련이 있을 것으로 생각되어 자주 사용된다. 다만, 실제로 교통 속도가 강수량에 얼마나 영향을 받는지는 확인되지 않고 대부분의 연구가 적은 양의 데이터로 이루어지기에 강수량이 딥 러닝모델의 정확도를 향상시킬 수 있다고 단언하기는 어렵다. 본 논문은 강수량 데이터가 교통 속도를 변화시키는 양을 정량적으로 측정하고, 딥 러닝 모델의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 그 결과, 강수량이 높을수록 속도가 크게 감소하고 딥 러닝 모델의 정확도 또한 향상되는 것을 확인하였다.
정보통신매체나 상품의 종류가 다양해지듯 사람들의 성향도 그에 맞춰 다양해지고 있다. 이러한 다양함 속에 찾을 수 있는 하나의 대중성은 '매니아'(Mania)라는 계층에게서 엿볼 수 있다. 현대사회는 빠르게 변화하기 때문에 하나의 상품이나 문화의 수명은 짧을 수 밖에 없으나 하나의 매니아 그룹이 형성되면 자연히 상품의 수명은 길어지게 된다. 애니메이션 역시 하루에도 수십, 수백 가지의 영상이 영사되고 있지만 한번 보고 기억에서 잊혀지는 영상들이 대부분일 것이다. 하지만 어떠한 형태로든 매니아 그룹을 형성하게 된 애니메이션은 여러 콘텐츠에서 꾸준한 부가가치를 창출할 수 있다. 본 논문에서는 BONES사(社)의 애니메이션 '강철의 연금술사'(원작: 아라카와 히로무, 감독: 미즈시마 세이지)의 캐릭터를 통하여 나타난 매니아 그룹의 형성을 연구, 분석하였다. 강철의 연금술사의 관객이 단순히 작품을 마음에 들어 했다는 것이 아닌 열광하는 집단이었음은 무수한 콘텐츠로의 발전과 당시 잠시 나마 주춤했던 일본의 애니메이션 산업이 다시 활기를 띄게 된 것을 보면 알 수 있다. 그리고 여러 콘텐츠들로의 발전은 그 만큼 많은 콘텐츠를 수용할 수 있는 커다란 매니아 그룹이 형성되어 있었음을 나타낸다. 매니아 그룹의 형성에는 다양한 이유가 있지만, 특히 캐릭터는 작품의 총괄적인 상징을 하기 때문에 매니아 그룹 형성에 가장 커다란 작용을 끼친다. 본 연구를 통하여 애니메이션 '강철의 연금술사'의 캐릭터가 커다란 매니아 그룹을 형성할 수 있었던 까닭과, 이러한 매니아 그룹이 작품에게 부여한 가치의 의미를 알아보고자 한다. 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 일 강수량과 강우 발생빈도에 대한 10년-이동평균과 회귀식을 이용하여 추세분석을 실시함으로서 기후변화에 따른 기상인자의 영향을 확인하였으며, 10년-이동평균을 이용하여 강우 발생 빈도에 대한 추세를 살펴본 결과, 0.2 mm 이상의 강수량을 기록한 연간 일수는 감소하나, 80 mm이상의 강수량을 기록한 호우 발생 연간일수는 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 4. IPCC에서 제시한 미래 배출 시나리오에 따른 한반도 기후변화를 고려하여 WGEN 모형을 응용함으로서 향후 $2041{\sim}2050$년의 남한 지역 월 강수량과 월평균기온의 변화율을 적용한 강수량과 평균 기온에 대한 일 기상자료를 발생시켰으며, 수원 지방의 강우 일수 변화 추세를 고려하기 위해 WGEN모형의 마코브체인 매개변수를 수정하여 시나리오별 기상자료 집합을 구축하였다. 5. 강수량 증가에 따른 유출량을 비롯한 영양물질 부하량의 변화는 선형적 상관성을 보였으나, 유사량의 경우는 강수량 변화가 없고 강우일수가 감소하면서 사상별 최대 일강수량이 증가하는 경우에 대한 모의 결과가 평균 21%정도 증가하는 것으로 나타나, 강우 강도와 관련성이 큰 것으로 분석되었다. 6. 연 강수량이 17.4% 증가해 월별 평균 강수량 변화가 가장 큰 시나리오 Al은 연 유출량이 24.6% 증가하고, 유사량과 TN, IP 부하량은 각각 60.1%, 14.4%, 27.1%증가하는 것으로 나타났으며, 이에 비하여 연 강수량 증가가 2.5%로 가장 작은 시나리오 B1의 연
58개 기상관측소에서 최근 22년간(1981-2002) 측정된 기상 자료를 이용하여 국내의 기온(SAT) 및 지면온도(GST)의 시공간적 변동 경향을 분석하였다. 먼저 관측 자료로부터 각 관측소의 평균기온(MSAT)과 평균지면온도(MGST)를 계산하였으며, 다중선형회귀분석을 통해 MSAT와 MGST를 예측할 수 있는 회귀식을 산정하였다. 회귀모형의 회귀변수는 관측소의 위도 및 고도이다. 회귀모형의 추정치와 실제 관측값의 결정계수($R^2$)는 각각 0,92와 0.94로 나타나 모형의 예측 정확성이 매우 높은 것으로 분석되었다. MGST는 지열펌프 시스템 설계의 주요 입력 변수이므로 최근 지열에너지자원 활용 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 변수이다. 따라서 제시된 회귀모형은 신뢰할만한 관측 자료가 없는 지역에서 MGST를 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있을 것으로 예상된다. SAT 자료에 대한 선헝회귀분석을 통해 지구온난화 및 도시화에 기인한 기온 상승의 장기 추세 변동성을 탐색하였다. 1개 관측소를 제외한 57개 관측소에서 $0.005{\sim}0.088^{\circ}C/yr$ 범위의 기온증가율을 가지는 추세 변동이 확인되었다. 또한 GST에 영향을 미치는 기상요소로서 일사량, 지구복사, 강수량 및 적설량 자료를 분석하였다. GST는 주로 SAT 및 일사량에 의하여 결정되지만 강수 및 증발에 의한 토양의 열용량 변화, 적설에 의한 대기와 지표면 차단, 지구복사에 영향을 줄 수 있는 대기의 조건 변화 등이 복합적인 변동 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.
목 적: 최근 국내 방사선 치료의 발전 경향, 시설 장비와 인적 현황 등 인프라와 특징을 조사하고, 국내 방사선종양학분야의 발전 방향을 모색하려 한다. 대상 및 방법: 2006년도 방사선종양학과 전공의 지도 감독에 관한 실태 조사를 위하여 2006년 7월, 전문의, 전공의, 의학 물리사, 간호사, 방사선사 등 인력 및 치료 장비 인프라 조사와 함께 향후 확장 계획에 관한 조사를 실시하였다. 국내 61개 기관의 치료 시설 등급 결정은 IAEA 조사연구에서 사용한 기준에 따라서 분류하였다. 결 과: 2006년 7월 현재 한국에 설치된 방사선종양학과는 61개 병원이며, 132명의 전문의와 50명의 전공의를 포함하여 선량계산사 및 의학물리사 64명, 방사선사 369명 간호사 130명 등 745명의 인력이 2004년도 기준으로 28,789명 신환의 방사선치료 업무를 담당하고 있다. 방사선치료기는 메가볼티지 치료기가 104대 설치되어 있고 선형가속기가 96대, 코발트 원격치료기 2대, 토모치료기 3대, 사이버나이프가 2대, 한 대의 양성자 치료기가 설치되어 있다. 강내치료 장치는 41개 병원에 설치되어 있으며 이 중 35개 병원에서 고선량률 강내치료기, 6개 병원에서 저선량률 강내치료 장치가 설치 운영되고 있다. 국내 61개 병원의 IAEA기준에 따른 분류에서는 level 0이 2곳, level 1이 15곳, level 2가 19곳이고, level 3 즉 강도조절 방사선치료, 정위적 방사선치료, 수술 중 방사선치료가 가능한 시설이 25곳으로 매우 높은 질의 치료를 시행함을 보여준다. 결 론: 최근 치료시설과 방사선치료 관련 인적 인프라는 현저한 증가 추세에 있다. 즉, 선형가속기의 증가와 함께 코발트 치료기는 현격한 감소를 보이며 토모치료기, 사이버나이프 등 첨단 치료 장치가 증가하는 경향이다. 한국의 메가볼티지 치료기의 숫자는 인구 백만 명당 2.1대로서 향후 방사선치료의 필요성과 적응증이 계속 증가되는 추세에 있어서 치료기의 증가가 필요한 실정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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