4차 산업혁명의 핵심 기술들이 럭셔리호텔에 도입되면서 호텔 이용자에게 새로운 제품과 서비스를 제공하고 새로운 경험을 할 수 있는 문화적, 체험적 공간으로 도약하고 있다. 따라서, 이 연구는 스마트기술이 도입된 럭셔리호텔, 즉 스마트호텔을 중심으로 기술 어메니티 서비스를 사용한 경험에 대한 호텔 이용자의 인식이 호텔의 신뢰와 만족도에 미치는 영향을 조사하여 향후 지속적 경쟁우위와 개선점을 끌어낼 수 있는 스마트호텔의 본질적인 요인들을 파악하였다. 또한, 고객 만족도를 극대화함으로써 해당 스마트호텔을 재방문할 수 있는 효과적인 호텔 마케팅 전략과 방안을 모색하는데 연구 목적을 두었다. 연구가설 검증을 위해 최근 2년 이내 스마트호텔에서 기술 어메니티를 이용한 경험이 있는 호텔 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과 의인화와 기술 어메니티 사용의도, 그리고 지각된 성능기대치와 스마트호텔 만족도 간의 관계를 제외한 모든 가설이 채택됨을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 이 논문에서는 이론적 시사점과 실무적 시사점을 제시하였다. 스마트호텔은 다양한 스마트기술을 도입하며 빠르게 변모하고 있다. 따라서 지속적인 경쟁우위를 확보하고, 차별화된 호텔경영과 마케팅 전략을 수립하는데 있어 의미 있는 자료가 될 것이다.
본 연구에서는 축산 분야에서 배출되는 암모니아를 효과적으로 회수할 수 있는 흡착기술의 연구개발 동향 및 향후 전략에 대해 논의하였다. 적절한 암모니아 흡착제는 표면의 산성기나 수소결합기를 가지며 높은 비표면적과 암모니아 흡착에 적절한 표면구조를 지니어야 한다. 일반적인 암모니아 흡착제로는 활성탄이나 제올라이트 등의 광물질이 널리 쓰이나 대체로 흡착효과가 낮아 표면 개질 등을 통한 개선이 필요하다. 일례로 금속염화물이 다공성 흡착제에 포함되었을 때, 활성탄이나 제올라이트의 표면에 흡착 시보다 암모니아 흡착량이 더 증가하는 것으로 알려져 있다. 최근에는 MOFs (Metal-Organic Frameworks)나 POPs (Porous Organic Polymers) 같은 새로운 종류의 흡착제가 개발 및 적용되고 있으며 조절가능한 높은 비표면적과 다공성으로 매우 높은 암모니아 흡착용량을 보였다. 그 외에 프러시안 블루가 높은 암모니아 흡탈착성능 및 선택성을 보였는데. 이는 축산폐기물 배출 암모니아 회수에 관련하여 상대적으로 유리한 측면으로 보인다. 향후 다양한 흡착제를 이용, 축산현장에 맞는 조건에서 암모니아 흡탈착 효율 및 순도를 평가하는 연구가 더 활발히 진행되어야 할 것이다. 아울러 암모니아 회수를 극대화하기 위한 효과적인 전/후처리 공정도 병행되어야 한다.
본 논문은 서울, 부산, 인천과 같은 대한민국의 주요 도시들을 대상으로 일사량 예측 정확도를 향상하기 위한 방법론을 제안한다. 제안한 방법론은 먼저 GAN, CTGAN, Copula GAN, WGANGP, TVAE 등 다섯 가지 생성 모델을 이용하여 기존 학습 데이터와 유사한 독립 변수들을 생성한다. 다음으로 모델 학습에서의 데이터 편향성을 개선하고자, 생성한 독립 변수들에서 각각 랜덤 포레스트와 심층 신경망을 통해 종속 변숫값을 도출하여 학습 데이터 셋을 구축하고, 이를 기존 학습데이터 셋과 결합하여 예측 모델을 구성한다. 실험 결과, 증강된 데이터 셋으로 학습한 모델들은 기존 데이터 셋으로 학습한 모델들보다 향상된 성능을 나타내었다. 특히 CTGAN은 복잡한 다변량 데이터 관계를 효과적으로 다루는 메커니즘으로 인해 우수한 결과를 도출하였으며, 생성된 데이터는 일사량의 다양한 변화와 실제 변동성과 효과적으로 반영하였다. 제안한 방법론은 고품질의 생성 데이터로 학습 데이터를 증강함으로써, 데이터 부족 현상 문제를 다룰 수 있을 뿐만 아니라 지속 가능한 발전을 위한 태양광 발전 시스템 운영에도 이바지할 수 있을 것으로 기대한다.
검색 가능한 암호화 모델은 원격 서버에 저장한 암호화된 데이터를 선택적으로 검색할 수 있는 모델이다. 현실 시나리오에 적용했을 때 다중 검색 키워드, 다중 데이터 소유자(업로더)와 다중 데이터 사용자(다운로더)를 지원할 수 있어야 하며, 검색이 이루어졌을 때 요청한 내용과 가장 관련성이 높은 순으로 결과를 낼 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 모델을 순위 검색이 가능한 암호화 다중 지원 모델이라고 칭한다. 그러나 본 논문이 작성된 시점까지 제안된 모델은 완전 신뢰 가능한(fully-trusted) 트랩도어 센터를 암호 생성에 사용하고 있으며, 일부는 데이터 다운로더와 트랩도어 센터 간의 연결이 안전하다고 가정한다. 하지만 실생활에서 이러한 가정이 지켜질 확률은 낮다. 따라서 본 논문은 이러한 검색 가능한 암호화 모델의 실용성과 보안성을 개선하기 위하여, 새로운 순위 검색이 가능한 암호화 다중 지원 모델을 제안한다. 해당 모델은 기존 연구의 가정이 없이도, 데이터 다운로더가 요청한 검색어를 외부 공격자와 정직하지만 동시에 호기심이 있는(honest-but-curious) 트랩도어 센터로부터 보호한다. 공격자는 서로 다른 두 검색 요청이 같은 검색어를 포함하고 있는지 구별할 수 없다. 또한, 보호 과정을 추가함으로써 발생하는 오버헤드를 고려하더라도 제안하는 모델이 합리적인 성능을 달성함을, 실험을 통해 증명한다.
어선의 경계소홀에 의한 해난사고는 어선 운용자의 고령화에 따른 문제와 어선에서 협소한 조타실 내부에 설치되는 항해, 통신 및 어로장비 등 여러 개의 단말기와 모니터는 조타실의 해상시야를 방해하는 상태로 설치된다. 또한 복수의 장비에 표시되는 각각의 디스플레이 정보를 확인해야 하는 혼란으로 운용자의 정보인식 능력을 저하시키는 요인으로 작용한다. 따라서 장비들을 간결하게 통합해야 한다는 요구가 제기되어 왔으며, 통합시스템은 전자해도, 통신 및 어군탐지 등으로 다양하게 어선에서 구비해야 하는 장비와 모니터를 하나로 통합하는 것이다. 본 연구는 어선의 협소한 조타실에 설치되는 GPS 플로터, AIS, VHF- DSC, V-pass, 어군탐지기를 하나의 함체에 구성하고, 하나의 MFD (multi function display)에 의하여 운용을 간편화하는 과제이며, 항해중에 데이터통신을 자동운용하는 AIS 와 V-pass 모듈은 실증실험을 통하여 그 성능을 확인하였다. 어선에서 여러 개의 단말기를 통합하여 하나의 화면으로 모든 정보를 제공하고 운용하는 시스템은 해상안전과 어업환경을 크게 개선시킬 수 있다.
홍수관리 측면에선 시공간 관점의 정량적인 강우·유출 해석과 단기간 내 집중되는 강우사상에 대한 유출 해석이 필요하다. 강우-유출 모형은 종류와 입력자료에 따라 모의·해석 결과가 달라진다. 특히 강우자료는 중요한 요소이기 때문에 면적 강우량 산정 기법이 매우 중요하다. 본 연 구는 산악지형에 위치한 삼척오십천 유역의 면적 강우량을 산술평균법, 티센 가중법 그리고 등우선법을 이용하여 산정하였으며, 분포형 모형인 S-RAT과 집중형 모형인 HEC-HMS에 적용하여 각 강우 유출 결과를 비교했다. 시간 전이성 검토 결과 분포형 모형과 등우선법 조합이 MAE 64.62 m3/s, RMSE 82.47 m3/s로 통계 성능이 가장 우수하였고, R2 와 NSE도 각각 0.9383, 0.8547로 높게 나왔다. 본 연구는 관측 유량과 모의 유량의 첨두홍수량 발생 시간이 1시간 이내이므로 적절하게 분석되었다고 판단된다. 따라서 연구 결과는 향후 빈도 해석에 활용할 수 있으며, 이를 토대로 경사가 급한 산악지형의 유역에 첨두홍수량 및 첨두홍수 발생 시간 모의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 사료된다.
산업용 IoT는 대규모 연결을 통해 데이터 수집, 교환, 분석과 함께 산업 분야의 생산 효율성 개선에 중요한 요소이다. 그러나 최근 산업용 IoT의 확산으로 인해 트래픽이 폭발적으로 증가함에 따라 트래픽을 효율적으로 처리해줄 할당 기법이 필요하다. 본 논문에서는 산업용 IoT 환경에서 성공적인 태스크 처리율을 높이기 위한 2단계 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 또한, 컴퓨팅 집약적인 태스크를 셀룰러 링크를 통해 이동 엣지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing: MEC) 서버로 오프로드 하거나 D2D(Device to Device) 링크를 통해 근처의 산업용 IoT 장치로 오프로드 할 수 있는 하이브리드 오프로딩(Hybrid-offloading) 시스템을 고려한다. 먼저 1단계는 태스크 오프로딩에 참여하는 기기들이 이기적으로 행동하여 태스크 처리율 향상에 어려움을 주는 것을 방지하기 위해 인센티브 메커니즘을 설계한다. 메커니즘 디자인 중 McAfee's 메커니즘을 사용하여 태스크를 처리해주는 기기들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 처리율을 높일 수 있도록 한다. 그 후 2단계에서는 산업용 IoT 장치의 불규칙한 움직임을 고려하여 비정상성(Non-stationary) 환경에서 멀티 암드 밴딧(Multi-Armed Bandit: MAB) 기반 태스크 오프로딩 결정 기법을 제안한다. 실험 결과로 제안된 기법이 기존의 다른 기법에 비해 전체 시스템 처리율, 통신 실패율, 후회 측면에서 더 나은 성능을 달성할 수 있음을 보인다.
드론과 센서의 발달이 가속화됨에 따라 드론에 장착된 다양한 센서로 취득된 데이터를 융합하여 새로운 서비스 및 가치를 창출하고 있다. 그러나 데이터 융합을 통한 공간정보 구축은 주로 영상에 의존하여 구축하며, 하드웨어의 사양 및 성능에 따라 데이터 품질이 결정된다. 또한, 고품질 공간정보를 구축하기 위해 고가 장비가 요구되므로 실제 현장에서 사용하기에는 어려운 실정이다. 본 연구에서는 드론에 장착된 RGB 및 THM 카메라를 통해 취득된 저해상도 영상을 딥러닝에 적용하여 초해상화를 수행하고, 이를 통해 생성된 고해상도 영상의 정량적 평가 및 특징점 추출에 대한 평가를 수행하였다. 실험 결과 초해상화를 수행하여 생성된 고해상도 영상은 원본 영상의 특징을 유지하고 있었으며, 해상도가 개선됨에 따라 원본 영상 대비 많은 특징을 추출할 수 있었다. 따라서, 저해상도 영상을 초해상화 딥러닝 모델에 적용하여 고해상도 영상을 생성할 경우 하드웨어에 제약을 받지 않고 고품질의 공간정보를 구축하기 위한 새로운 방법일 것으로 판단하였다.
본 논문은 센서 노드 응용을 위한 1MS/s의 샘플링 속도를 가지는 저전력 8비트 비동기 축차근사형(successive approximation register, SAR) 아날로그-디지털 변환기(analog-to-digital converter, ADC)를 제안한다. 이 ADC는 선형성을 개선하기 위해 부트스트랩 스위치를 사용하며, 공통모드 전압(Common-mode voltage, VCM) 기반의 커패시터 디지털-아날로그 변환기 (capacitor digital-to-analog converter, CDAC) 스위칭 기법을 적용하여 DAC의 전력 소모와 면적을 줄인다. 외부 클럭에 동기화해서 동작하는 기존 동기 방식의 SAR ADC는 샘플링 속도보다 빠른 클럭의 사용으로 인해 전력 소비가 커지는 단점을 가지며 이는 내부 비교를 비동기 방식으로 처리하는 비동기 SAR ADC 구조를 사용하여 해결할 수 있다. 또한, 낮은 해상도의 설계에서 발생하는 큰 디지털 전력 소모를 줄이기 위해 동적 논리 회로를 사용하여 SAR 로직를 설계하였다. 제안된 회로는 180nm CMOS 공정으로 시뮬레이션을 수행하였으며, 1.8V 전원전압과 1MS/s의 샘플링 속도에서 46.06𝜇W의 전력을 소비하고, 49.76dB의 신호 대 잡음 및 왜곡 비율(signal-to-noise and distortion ratio, SNDR)과 7.9738bit의 유효 비트 수(effective number of bits, ENOB)를 달성하였으며 183.2fJ/conv-step의 성능 지수(figure-of-merit, FoM)를 얻었다. 시뮬레이션으로 측정된 차동 비선형성(differential non-linearity, DNL)과 적분 비선형성(integral non-linearity, INL)은 각각 +0.186/-0.157 LSB와 +0.111/-0.169 LSB이다.
본 논문은 수중 환경에서의 전통적인 음파 통신을 대체할 수 있는 레이저 통신의 해군 적용 방안을 연구한다. 아두이노 및 MATLAB을 활용한 레이저 송수신기를 구성하여 수조 실험을 진행하여 다양한 수중 환경에서 통신 가능 여부를 확인하였다. 첫 번째 실험에서는 레이저를 통해 데이터를 전송할 때, 통신 간 원하는 메시지를 데이터화하여 전송하고 이를 수신하여 올바른 메시지로 변환되는지 확인하였다. 두 번째 실험에서는 수중 상황에서의 통신 작동 여부를 확인하였으며, 세 번째 실험에서는 CDS 조도 센서 모듈을 사용하여 빛의 세기를 측정하고 다양한 수중 상황에서 레이저 통신의 한계를 측정하여 확인하였다. 또한, MATLAB Code를 활용해 염도, 수온, 수심 등의 데이터를 수집하여 탁도를 계산하고 계산된 탁도(5, 20, 55, 180)에 대해서 최적의 파장값(532nm, 633nm, 785nm, 1064nm)을 제시하였다. 이를 바탕으로 해군 전술 통신, 원격 센싱, 수중 드론 제어 등의 분야에서의 활용방안을 중점적으로 분석한다. 마지막으로 현재의 기술 한계를 극복하고 성능을 향상하는 개선방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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