오늘날 과학기술의 역할과 기능이 국가경제의 발전은 물론, 지식기반사회에서 나타나는 각종 국가 사회적인 문제를 해결하는 중요 수단으로 등장함에 따라, 과학기술의 국가적 목표와 임무가 새롭게 부각되고 있다. 이와 같은 과학기술의 국가적 목표와 임무는 과학기술정책으로 구체화되고, 과학기술 관련 법제를 통해 그 제도적 기반을 확보하게 된다. 그런데 최근 국가과학기술 정책의 제도적 기반인 과학기술 법제의 운영과 관련하여, 현행 법제가 변화된 환경 하에서 국가과학기술 목표를 효과적으로 구현할 수 있는지, 나아가 과학기술 법제의 운영체계와 내용이 그 자체로서 정합성을 유지하고 있는지 등에 대한 논의들이 다발적으로 일어나고 있다. 특히, 국가과학기술 정책결정 및 국가연구개발시스템의 효율적 운영을 위한 법제 지배구조의 합리적 개편의 필요성이 지속적으로 제기되고 있다. 이에 본 연구는 그동안의 다양한 논의들을 바탕으로, 과학기술 환경의 변화에 따른 현행 과학기술 법제의 합리적 개편 방안을 모색해 보고자 한다. 이를 위해, 먼저 우리나라 과학기술 법제의 발전과 운영 현황을 체계적으로 조사하고, 과학기술 환경 변화에 따른 정부의 역할과 새로운 정책 추진 방향을 점검해 본 다음, 현행 법제의 규율체계와 내용의 적정성 문제를 다각적으로 분석하고, 이를 바탕으로 그 합리적인 개편 방안을 검토 제시하였다.
현재 정부는 다양한 행정서비스를 온라인화하여 언제 어디서나 고객의 접근과 이용이 가능한 전자정부의 구현을 위해 여러 분야에서 관련 사업들을 진행 중에 있다. 수자원 분야에서는 하천관련 업무의 전산화사업의 일환으로 하천지도전산화 사업을 진행 중에 있으며, 그 일부 결과로 1999년도부터 시작된 하천정보관리지리정보시스템(RIMGIS)의 구축사업이 완료되었고 각종 DB를 종합적으로 활용하기 위한 다양한 분야의 하천주제도 구축이 요구되는 실정이다. 이러한 주제도의 구축을 위해서는 체계적인 구축방법론을 제시할 수 있는 데이터 모델이 필수적이지만 이러한 모델의 부재로 인하여 지금까지 구축된 하천관련 데이터 모델은 DB를 종합적으로 활용하는데 한계가 있는 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하고 기 구축된 DB를 효율적으로 활용하여 보다 생산성 있는 하천주제도를 구축하기위한 효율적인 방안을 제시하기 위해 하천공간정보 데이터 모델을 설계하였다. 설계된 하천공간정보 데이터 모델은 실세계 하천의 명확한 표현을 위해 하천과 관련된 Core Feature Data와 Framework Data, 그리고 각 데이터들의 관계를 정의하였다. Core Feature Data와 Framework Data는 하천 관련 국내외 연구 및 구축사례를 조사 분석하고, 물관련 분야의 종사자를 상대로 다양한 요구분석을 통하여 제시하였다. 제시된 Core Feature Data는 데이터 모델의 최소 단위인 클래스로 정의하고, 각 클래스간의 관계는 하천정보의 통합처리를 위해서 ArcGIS Hydro Data Model을 기반으로 하였다. 이렇게 설계된 하천공간정보 데이터 모델은 다양한 하천주제도의 효율적인 구축 방안을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
ICT기술 확산과 더불어 효율적인 정보 운용을 위해 다양한 프로토콜의 근거리 무선통신기술이 적용되고 있다. 하지만 근거리 무선통신의 제한사항으로 인하여 주파수 혼선 및 창고형 공장 등 주파수 환경이 좋지 않은 곳에서 통신이 원활하지 못하다. 이에 대한 대안이 필요한 시점에 LED 기술의 발달과 빠른 보급을 통한 인프라 확충으로 LED 기반 가시광 통신이 대안으로 주목되고 넒은 분야에 확산되고 있다. 또한 신재생에너지 활성화에 맞춰 태양광 패널 또한 빠른 보급으로 인프라가 확충되어 있다. 이러한 상황에서 PD를 활용한 가시광 통신은 PD의 수신각도 및 주변 환경의 빛으로 인해 LoS가 확보되고 주변의 빛에 영향이 적은 초근거리 환경에서 제한적으로 적용되어 왔다. 이를 해결하고자 현재 인프라가 확충되어 있는 LED 조명과 수신 면적이 넓은 태양광 패널을 이용하여 가시광 통신을 구현하였으며, 주변 환경 빛에서도 정확한 데이터를 복원을 위한 회로를 제안하였다. 본 연구결과를 통해 태양광 패널을 수신부로 하는 가시광 통신 연구의 기반 자료로 활용 되어 가시광 통신이 더욱 넓게 응용될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 CMOS X-Ray 검출기의 메인 클럭을 발생시키는 위상 고정 루프(phase locked loop, PLL)을 위한 전류 불일치를 줄이면서도 넓은 동작 범위를 가지는 전하 펌프(charge pump, CP) 회로를 제안하였다. CP 회로의 동작 범위와 전류 불일치는 CP 회로를 구성하는 전류원 회로의 동작 범위와 출력 저항에 의해서 결정된다. 제안된 CP 회로는 넓은 동작 범위를 확보하기 위한 wide operating 전류 복사 바이어스 회로와 전류 불일치를 줄이기 위한 출력 저항이 큰 캐스코드 구조의 전류원으로 구현하였다. 제안된 wide operating range 캐스코드 CP 회로는 350nm CMOS 공정을 이용하여 칩으로 제작되었으며 소스 측정 장치(source measurement unit)을 활용하여 전류 일치 특성을 측정하였다. 이때 전원 전압은 3.3V이고 CP 회로의 전류 ICP=100㎂이었다. 제안된 CP 회로의 동작 범위 △VO_Swing=2.7V이고 이때 최대 전류 불일치는 5.15%이고 최대 전류 편차는 2.64%로 측정되었다. 제안된 CP 회로는 낮은 전류 불일치 특성을 가지면서 광대역 주파수 범위에 대응할 수 있으므로 다양한 클럭 속도가 필요한 시스템에 적용할 수 있다.
가스터빈 기관은 우주항공, 발전 플랜트뿐만 아니라 해상운송 분야에 사용되는 원동기로서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그러나 그 구조가 복잡하고 연소과정에서 시간지연 요소가 포함되어 있어 가스터빈 기관을 잘 제어할려면 정교한 수학적 모델링이 필요하다. 본 논문에서는 가스터빈 기관의 주요 구성품인 가스발생기, PLA 액추에이터, 미터링 밸브에 대한 모델링 기법을 설명한다. 또한, 가스터빈 기관의 시운전 데이터를 기초로 몇 가지 정상상태 때의 동작점에서 서브모델을 구하고, 각 서브모델에 대해 비선형 비례적분미분 제어기를 설계하여 기관의 속도를 제어하는 방법을 제안한다. 제안하는 비선형 제어기는 비선형 함수로 구현되는 3가지 이득을 사용한다. 비선형 제어기의 파라미터는 제어시스템의 목적함수를 최소화하는 관점에서 실수코딩 유전자알고리즘으로 동조한다. 제안한 방법은 가스터빈 기관에 적용하고 시뮬레이션을 실시하여 그 유효성을 확인한다.
세계적으로 에너지원의 고갈, 기후 환경 변화, 전력수요 증가에 따라 인류 절대적 과제에 대한 결책으로 스마트 그리드에 대한 요구가 증대되고 있으며, 특히 분산형 전원에 대한 관심이 높아지고 있다. 이 추세에 다라 단위 규모의 분산형 전원의 형태로 댁내 분산형 전원 시대를 예고하고 있다. 하지만 현재 가장 보편적으로 사용하고 있는 신재생에너지원으로써 풍력, 태양광 에너지 발전의 경우 그 발전량이 자연의 변화에 매우 민감하기 때문에 전기품질의 균일성의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서는 기후 정보(meteorological sensor data)의 실시간 모니터링을 기반으로 하는 에너지 관리 방법을 제시하고자 한다. 현재 스마트그리드 분야에서 USN 기반의 킬러앱이 부재한 상황에서 무선 센서네트워크 기술을 활용한 기후 센서 데이터 수집 및 제어 방식을 적용한 댁내 분산 전력 관리 방법에 대해 제안한다. 이는 다른 통신방식에 비해 설치 비용 및 유지보수 차원에서 효율적이라고 판단한다. 즉, 전력 관리에 USN 기법을 융합한 EMS(Energy Management System) 모델을 제시함으로써 기후 데이터 모니터링 및 분석, 이에 따른 발전량 예측, 신재생에너지와 기존 전력의 효율적인 분배 제어 방법을 구체화함으로써 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기반을 마련하는 것이 본 논문의 목표이다.
분산형 전원은 에너지 실수요자 근처 혹은 건물 내부에 소형 발전설비(태양광, 풍력 발전을 포함하는 신재생에너지 발전)를 설치해 에너지 손실과 송 배전 설비를 줄이려는 노력에서 출발했다. 최근 세계적으로 기후 환경 변화에 대처하기 위해 다양한 신재생에너지를 활용하기 위한 댁내 분산형 전원 환경 시대를 예고하고 있다. 특히 태양광, 풍력 발전은 댁내에 설치하기 용이하고 가장 경제성이 뛰어나 많은 기업들이 적극적으로 사업에 진출하고 있다. 하지만 풍력 발전의 경우 바람의 세기에 따라 발전량의 변화가 심하고, 태양광은 일사량 및 일조량의 영향을 많이 받기 때문에 기후 상황에 따라 출력이 불안정하다는 단점이 있기 때문에 균일한 전력품질을 제공하기 위해 해결해야 할 기술적인 과제를 가지고 있다. 본 논문에서는 댁내에서 운용이 용이한 풍력 에너지, 태양광 에너지 및 기존 전력으로 구성되는 분산형 전원시스템에서 기후변화에 민감한 신재생에너지 발전량의 예측 방법에 대해 제안한다. 이를 바탕으로 효율적인 분산전력 관리를 가능하게 하며, 궁극적으로 제로에너지 홈을 구현하기 위한 기본 요소 기술을 제공하는 것이 본 논문의 목표이다.
장면전환검출 기법의 하나인 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 엘리베이터 내에서 발생하는 폭행 장면을 추출하여 범죄행위에 대한 실시간 감시와 사후 증거확보 및 분석과정에서의 증거 자료로 활용한다. 또한 디지털포렌식 분야에서 범죄와 연관된 영상물에 대한 효율적인 증거분석을 위한 다양한 방법에 관한 연구를 "영상포렌식"으로 정의한다. 컬러히스토그램의 차이를 이용한 방법은 두 프레임으로부터 얻은 R,G,B 컬러에 대하여 각각을 따로 계산한 히스토그램의 차이 값을 측정하여 검출하는 방법이다. 본 논문에서는 엘리베이터 내에서의 폭행 장면을 효율적으로 추출하기 위해 컬러히스토그램의 장점과 $X^2$ 히스토그램의 장점을 결합한 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하였다. 또한 기존의 컬러-$X^2$ 히스토그램을 이용하여 키프레임을 찾아내기 위해 임계값을 찾아낼 때, 실제 폭행 장면 인지 아닌지를 판별하는 확률을 높이기 위해 20개의 샘플영상을 이용하여 통계적인 판단을 이용하였다.
이동단말의 사용이 보편화 됨에 따라 통신 서비스의 개인화 및 맞춤화 요구가 증가하고 있다. 개인화 서비스의 궁극적인 목표는 사용자가 임의의 망으로 로밍해 가더라도 당초 가입한 서비스와 유사한 형태로(same look and feel) 서비스를 제공하는 가상 홈 환경의 실현에 있다. 가상 홈 환경에서는 개인의 서비스를 정의하는 서비스 프로파일의 관리가 필수 절차가 된다. 이러한 가상 흠 환경을 구현하기 위한 두 가지 방법은 가입자가 로밍하는 곳에 프로과일을 중복하여 방문망 내에서 서비스론 제공하는 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional(FMRU)] 기법과, 홈 망의 서비스시스템으로부터 서비스를 실행하는 중앙집중(Central) 기법으로, 전자는 call-to-mobiligy ratio(CMR)이 높은 가입자에게, 후자는 CMR이 낮은 가입자에게 적합하다. 그러나 해당 가입자가 어떤 경우에나 고정된 CMR을 갖는 것은 아니므로 평균적인 CMR로 위 두 기법을 선택하여 적용하는 것은 성능 저하의 문제가 있다. 본 논문에서는 가상 홈 환경에서 서비스 프로파일 관리를 위한 두 가지 기법을 구체화하고, FMRU를 개선한 요구기반 무조건추종중복[Follow-Me Replication Unconditional on-Demand(FMRUD)]기법을 제시하였다. 또한 가입자의 변화하는 CMR에 따라 자동적으로 두 기법을 선택하도록 하는 적응적 추종 중복[Adaptive Follow-Me Replication(AFMR)]기법을 제안하였으며 이들을 비교하였다. 반응 수식을 통한 성능분석 결과 프로파일 크기 관점에서 효율성을 판단하며 CMR 변화를 고려하는 AFMR이 더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.
최근 사물인터넷 환경에서는 발생하는 센서데이터의 가치와 데이터의 상호운용성을 증진시키기 위해 시맨틱웹 기술과의 접목에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이를 위해서는 센서데이터와 서비스 도메인 지식의 융합을 위한 센서데이터의 시맨틱화는 필수적이다. 하지만 기존의 시맨틱 변환기술은 정적인 메타데이터를 시맨틱 데이터(RDF)로 변환하는 기술이며, 이는 사물인터넷 환경의 실시간성, 대용량성의 특징을 제대로 처리할 수 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사물인터넷 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센서데이터의 실시간 병렬처리를 통해 시맨틱 데이터로 변환하는 기법을 제시한다. 본 기법에서는 시맨틱 변환을 위한 변환규칙을 정의하고, 정의된 변환규칙과 온톨로지 기반 센서 모델을 통해 실시간 병렬로 센서데이터를 시맨틱 변환하여 시맨틱 레파지토리에 저장한다. 성능향상을 위해 빅데이터 실시간 분석 프레임워크인 아파치 스톰을 이용하여, 각 변환작업을 병렬로 처리한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센서데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하여, 본 논문에서 제시된 기법을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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