소규모 지역의 3차원 공간정보를 신속하게 구축하는 분야에 UAV를 이용하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지상기준점을 사용하지 않고 스테레오 카메라를 UAV에 탑재하여 영상을 수집하고 영상 매칭과 번들조정, 그리고 축척계수의 결정을 통해서 3차원 위치를 신속하게 구축하고자 하였다. 실험을 통해서 스테레오 제약조건을 이용하여 번들조정을 수행한 경우 평균제곱근오차는 1.475m로 나타났으며 축척을 고려하여 절대표정을 수행한 경우 0.029m로 나타났다. 이를 통해, 본 연구에서 제안한 스테레오 카메라를 장착한 UAV의 자료처리 방법을 이용할 경우 지상기준점을 사용하지 않고도 높은 정확도의 3차원 공간정보를 구축할 수 있는 것을 알 수 있었다.
2016년 경주지진 이후로 국내에서도 본격적으로 건축물의 지진대책 강구가 시급한 시점에서 국내에 널리 보급되어 있는 R/C 건축물의 효율적인 내진성능 평가 및 내진보강을 포함한 내진대책을 위한 기초적인 자료를 얻고자, 2016년 경주지진에서 지진피해를 받은 R/C 저층 학교건축물(M학교)을 대상으로 지진피해도구분판정법을 이용하여 잔존내진성능과 지진피해정도를 평가함과 동시에, 부재수준의 비선형동적해석을 수행하여 지진피해정도와의 상관관계를 검토하였다. 지진피해도구분판정에 의한 손상도-I로 분류된 기둥은 2개, 손상도-II가 1개, 손상도-III으로 분류된 기둥이 3개로 각각 평가되어, 최종적으로 평가한 내진성능잔존율(R)은 88.2%로 피해분류는 소규모 피해로 판정되었으며, 또한 비선형동적해석 결과 1층 X방향의 최대응답을 나타낸 기둥의 휨변위는 0.7 mm, 전단변위는 6 mm로 전단균열은 발생하였지만, 전단파괴는 발생하지 않았다. 경주지진에서 지진피해를 입은 M학교의 지진피해가 1층의 X방향에 집중되어 있다는 사실, 휨균열보다는 전단균열이 발생하였다는 사실을 고려한다면 본 연구에서 수행한 비선형동적해석 결과는 2016년 경주지진에서 지진피해를 받은 M학교의 지진피해상황을 잘 반영하고 있다고 사료되며, 국내 기존 저층 R/C 건축물의 효율적인 내진성능 평가 및 내진보강을 포함한 내진대책을 위한 기초적인 자료로서 활용가능하다고 사료된다.
본 연구는 고령군이 놓여 있는 교육환경과 지역의 역량 강화를 위해 지방자체단체가 실시하고 있는 교육의 질적 개선책의 의의와 한계에 대해 검토하였다. 고령군은 여느 농촌과 마찬가지로 학생수의 자연적 감소로 인하여 소규모 학교가 계속해서 통폐합되어 왔으며, 지역의 우수한 학생들이 인근 도시로 계속해서 빠져 나가는 사회적 감소가 가중되어 교육환경은 더욱 열악해져 지역 발전의 큰 걸림돌이 되어 왔다. 이에 고령군은 무엇보다도 교육의 질적 개선이 지역 발전의 동력이라고 판단하여 지방자치단체와 지역주민이 연대하여 고령군교육발전위원회를 설립하여 기금을 조성하고, 이를 다양한 교육 개선 및 장학 사업을 위해 적극 투자해 오고 있다. 특히, 명문학교 육성, 공립학원으로서의 대가야교육원 운영, 군립독서실 설치 등 지방자치단체의 핵심적 정책들이 차츰 성과를 거두고 있으며 이는 지역의 경쟁력의 원천이 되고 있다. 그러나 이러한 일련의 정책의 추진 과정 속에서 지방자치단체와 교육청 및 단위 학교간의 마찰, 질 높은 교육적 혜택에 대한 접근성의 차이 등 새로운 긴장과 갈등이 나타나고 있다. 따라서 지역사회 내에서의 교육의 형평성을 담보할 수 있는 질적 개선이 새로운 과제로 요구되고 있다.
대덕구 관내 학교주변 분식점과 길거리 노점, 소규모 제과점에서 수거한 시료들의 조지방과 총 트랜스, 포화, 불포화 지방산의 함량 조사결과 어린이들이 선호하는 식품 중의 하나인 수입 비스켓류에서 100 g 당 트랜스지방산 함량이 0.05~0.83 g으로 나타났으며, 또한 포화지방산은 전체 구성 지방산 중에서 42.25~66.24%를 차지하였고 이때 100 g 당 포화지방산의 함량은 3.18~6.06 g으로 나타났다.
최근 들어, 모바일 장치의 성능이 향상되고 보급률이 증대됨에 따라 모바일 장치를 그리드 자원으로 이용하기 위한 모바일 그리드가 등장하였다. 그러나 모바일 장치가 가지는 무선기기로써의 제약사항 즉, 무선 통신의 불안정성, 이동으로 인한 연결 끊김 등의 문제와 배터리의 제약은 모바일 그리드를 구성하는데에 많은 어려움을 야기한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 제약사항을 극복할 수 있는 환경적인 요소를 고려하여 학교나 회사와 같이 안정적인 무선통신 환경을 제공하고 베터리 충전이 용의한 네트워크 그룹을 가정하였다. 그리고 제한된 성능을 발휘하는 모바일 장치에서 독립적인 소규모 작업의 효율적인 수행을 위해 성능예측 기반 작업 스케줄링 기법을 제시하였다. 이 기법은 네트워크 그룹 내의 모바일 장치의 이용 패턴이 규칙적으로 나타내는 특성을 이용한다. 제안하는 스케줄링 기법에서는 하나의 네트워크 그룹의 성능을 그 그룹에 속한 모바일 장치들의 성능의 합으로 정의하고 시간에 따라 변화하는 모바일 장치들의 성능을 예측하기 위해 기존에 수집된 성능 정보의 통계를 이용한다. 그리고 본 기법은 그리드와 네트워크 그룹, 네트워크 그룹과 모바일 장치 사이의 작업 분배시 예측된 성능 정보를 이용함으로써 네트워크 그룹의 사용률을 높여 전체 작업의 최종 응답시간을 줄일 수 있다.
The research aims to study a new, optimum and renewable energy application method that can cover the minimum energy and operation costs within a range of school budgets. By deriving the optimum application method, it is expected to maximize the cooling/heating and water heating energy saving efficiencies for educational facilities. Therefore, this research carried out a study on the new/renewable energy utilization technique diffusion expansion method and the optimum method. As a result, the first optimum plan was introduced with the multi-type geothermal heat pump 174kW + solar heat collector $94\;m^2$ + highly efficient electronic cooling/heating device (EHP) 249.4kW. On the other hand, the second optimum plan was induced as the multi-type geothermal heat pump 255.2kW + highly efficient electronic cooling/heating device (EHP) 168.2kW.
무선 공유기란 NAT(Network Address Translation) 기능을 사용하여 여러 무선 사용자가 인터넷회선 하나를 공유할 수 있게 해주는 장치이다. 여러 개의 무선 공유기를 여러 사용자가 공유하여 사용하는 학교 또는 소규모 사무실 환경에서 사용자들은 무선 공유기들을 임의대로 선택하여 사용할 수 있어서 특정 무선 공유기에 사용자들이 몰리는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 경우 무선공유기와 사용자들 사이에 부하 불균형의 문제가 발생한다. 그로 인하여 생기는 문제점중 하나는 사용자가 몰리는 무선 공유기에 속하는 사용자들의 경우 서비스가 원활하지 않다는 점이다. 또 다른 문제점은 무선 공유기 전체 자원 이용률이 낮다는 점이다. 이 문제들을 해결하는 방법으로 본 논문에서는 Multiple SSID를 이용하여 무선 공유기의 대역폭 이용률을 극대화하는 부하 공유 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주기적으로 각 무선 공유기들의 사용 가능한 대역폭 정보를 Multiple SSID를 이용하여 사용자에게 보여준다. 새로운 사용자는 최대 사용가능한 대역폭을 가진 무선 공유기를 선택한다. 이 방법은 사용자와 라우터들 사이에서 대역폭 활용관점에서 좋은 부하 분산을 가능하게 해준다. 제안한 방법을 ASUS WL 500G 무선 공유기를 이용하여 구현하였으며 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 대역폭 이용률이 향상되었음을 확인하였다.
인공지능의 학습 작업은 연산량이 많아 고성능 연산 장치인 GPU(Graphics Processing Unit)를 필요로 하며, GPU 장치의 성능은 학습 작업의 실행 성능에 직접적으로 영향을 미치는 요소 중 하나로 작용한다. 인공지능 작업을 처리하기 위해 많이 사용되는 텐서플로의 경우 GPU를 사용해 연산을 수행할 때 기본적으로 거의 모든 GPU 메모리 영역을 단일 학습 작업이 점유하도록 GPU 메모리를 관리한다. 이 방법은 컴퓨팅 자원 중 확장성이 가장 낮은 GPU 메모리의 단편화를 방지하기 위해 사용되는 방법이지만, 하나의 학습 작업이 GPU를 점유하게 되면, 실제 GPU 메모리 사용량과 상관없이 다른 프로세스는 GPU를 사용할 수 없는 문제를 유발한다. 특히, 전이학습, 소규모 학습과 같이 상대적으로 작업 규모가 작은 경우에는 전체 GPU 메모리 용량 중 대부분의 영역이 낭비된다. 본 논문에서는 컨테이너 환경에서 텐서플로의 기본 GPU 메모리 사용 방식으로 인해 다수의 학습 작업을 동시 실행하는 것이 불가능한 문제를 확인하고 GPU 메모리 사용량을 제한한 경우와 하지 않은 경우에 실제 GPU 메모리 사용량과 학습 작업의 실행 시간에 대한 성능 비교를 통해 GPU 메모리의 단편화 방지가 성능에 유의미한 요소인지 검증한다.
도시성장관리는 도시개발의 위치와 시기를 조절하여 도시의 지속가능한 개발을 지향하는 정책이다. 도시기반시설은 도시성장관리의 핵심관리대상으로써 미국의 경우 대표적으로 도시서비스구역(urban service boundary), 공공시설의 충분성 및 동시성 프로그램 등을 통하여 관리되고 있다. 우리나라도 기반시설의 관리를 위하여 밀도관리구역과 기반시설부담구역 제도를 도입한 바 있다. 그러나 현실적으로 도시기반시설은 그 중요성에도 불구하고 기반시설용량에 대한 종합적인 분석없이 도시개발이 진행되고 있다. 이에 본 연구는 GIS를 이용하여 기반시설의 용량을 분석하고 그 결과를 바탕으로 기반시설용량 지도를 작성하여 이를 다시 주상복합아파트 개발과 연계함으로써 도시성장관리 측면의 적용 가능성을 검정하고자 한다. 본 연구에서 도로와 초등학교를 대표적인 기반시설로 선정하고 기반시설용량 지표로서 도로율과 초등학교 학급당인원수를 적용하여 분석하였다. 이 계산결과를 관련 법령에서 정하거나 권장하고 있는 수준의 용량과 비교하였다. 분석결과, 도로율은 외곽지역과 도심, 도심과 인접한 지역에서 높게 나왔고, 반면, 소규모 공장이 입지한 공업지역, 공원, 공항, 군사시설 등이 있는 지역에서 낮게 나왔다. 초등학교 수용용량은 전반적으로 양호하였으며 그중 농촌지역, 도심과 기성시가지 지역은 용량이 충분하였고 반면, 주택밀도가 높은 아파트 지역은 부족한 것으로 분석됐다. 기반시설용량과 주상복합아파트개발 입지를 중첩하여 분석한 결과, 대구광역시의 경우 대부분의 주상복합아파트가 기반시설용량의 여유가 있는 지역에 입지하여 과밀개발의 가능성이 낮았으며, 인구측면에서도 인구감소지역에 개발되어 어느 정도의 인구유입의 효과를 기대할 수 있다.
지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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