최근 표면 플라즈몬 효과는 광 신호 향상에 중요하게 대두되고 있는 분야로써, 약한 광학적 신호를 증가시킴에 따라 바이오 분야나 뉴로사이언스에 매우 중요한 분야로 대두되었다. 플라즈모닉 구조를 제작하기 위해선 나노 구조의 크기 높이 그리고 입사광의 입사각 등 다양한 변수들이 존재하는데 본 논문에서는 플라즈모닉 나노구조의 제작을 위한 은 증착 높이에 따른 플라즈모닉 나노구조의 광학적 특성에 대한 연구를 진행하였다. 은 증착은 플라즈모닉 효과를 보기 위해 다양하게 사용하고 있는 금속으로 특정 파장에 반응을 보기 위해 제작한 구조 형태와 유사한 구조를 시간영역 유한차분(FDTD)법을 통해 광 특성을 예측하여, 최종적으로 제작한 구조의 은 나노 입자 부근에 에너지가 집중되는 결과를 확인하였다.
ChatGPT(Chat과 Generative Pre-trained Transformer의 합성어)는 사용자와 주고받는 대화의 과정을 통해 질문에 답하도록 설계된 대형언어모델로, 지도학습과 강화학습을 모두 사용하여 세밀하게 조정된 인공지능 챗봇이다. ChatGPT는 주고받은 대화와 대화의 문맥을 기억할 수 있으며, 보고서나 실제로 작동하는 파이썬 코드를 비롯한 인간과 유사하게 상세하고 논리적인 글을 만들어 낼 수 있다고 알려져있다. 본 연구에서는 수자원시스템분야의 문제해결에 있어 ChatGPT의 적용가능성을 사례기반으로 확인하고, ChatGPT의 올바른 활용을 위해 필요한 사항에 대해 고찰하였다. 수자원시스템분야의 대표적인 연구주제인 상수관망시스템의 누수인지와 수리해석을 통한 문제해결에 ChatGPT를 활용하였다. 즉, 딥러닝 기반의 데이터분석을 활용한 누수인지와 오픈소스기반의 수리해석 모델을 활용한 관망시스템 적정 분석을 목표로 ChatGPT와 대화를 진행하고, ChatGPT에 의해 제안된 코드를 구동하여 결과를 분석하였다. ChatGPT가 제시한 코드의 구동결과를 사전에 연구자가 직접 구현한 코드구동 결과와 비교분석하였다. 분석결과 ChatGPT가 제시한 코드가 보다 더 간결할 수 있으며, 상대적으로 경쟁력 있는 결과를 도출하는 것을 확인하였다. 다만, 상대적으로 간결한 코드와 우수한 구동결과를 획득하기 위해서는 해당 도메인의 전문적 지식을 바탕으로 적절한 다수의 질문을 해야 하며, ChatGPT에 의해 작성된 코드의 의미를 명확히 해석하거나 비판적 분석을 하기 위해서는 전문가지식이 반드시 필요함을 알 수 있었다.
기후변화의 영향으로 자연재해에 의한 인명 및 재산의 피해가 증가함에 따라 자연재해 취약성에 관한 연구들이 근래에 폭넓게 수행되고 있으며, 기후변화의 영향평가와 적응 방재대책 마련이 활발히 진행되고 있다. 종래의 재해영향을 평가한 연구에서는 대리변수를 이용하여 취약성 평가를 수행하였으나, 이는 정성적이고 상대적인 결과를 도출하여 절대적인 비교나 방재 또는 적응능력의 기준을 제시하기 어려운 경향이 있다. 따라서 본 연구에서는 시스템 생태학적 접근법으로 재해를 Order와 Disorder의 관계로 인식하고 에머지평가법을 이용하여 정량적인 평가를 하고자 하였다. 먼저, 2003년 부산시를 대상으로 유입 에너지와 내부 자산을 파악하였고, 태풍 매미로 인해 발생 된 태풍 에너지, 태풍 영향 그리고 복구 에너지를 분석하였다. 그 결과, 유입 에너지는 4.66E+22 sej/yr, 내부 자산은 1.98E+22 sej, 태풍 에너지는 7.80E+18 sej, 태풍 영향은 4.55E+20 sej, 복구 에너지는 3.87E+20 sej로 나타났다. 이를 통해 재해 에너지에 대한 재해 영향을 허리케인 앤드류와 비교 고찰해봤을 때, 부산시의 방재능력을 증가시킬 경우, 매미보다 큰 태풍의 에너지에 대한 영향 정도를 줄일 수 있음을 알 수 있었고 피해에 대한 실질적인 복구를 통하여 추가피해에 대한 예방이 필요함을 알 수 있었다. 따라서 본 연구는 재해에 대한 영향을 동일한 척도로 나타내어 자연환경과 인간의 경제 시스템별로 정량적이게 파악할 수 있었으며 이러한 정량적인 취약성 평가가 이루어지고 추후 태풍 크기에 따라 방재능력을 어느 정도까지 증가시키는 것이 효율적인 방재인지에 대한 추가적인 연구를 통해 도시의 방재정책마련에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
가용 주파수 고갈 문제를 해결하기 위하여 제안된 무선인지기술은 특정 주파수 대역에 대해 사용면허를 가진 주사용자가 사용하지 않는 유휴채널에 접근하여 통신을 수행함으로써 주파수 효율을 향상시키는 차세대 통신기술이다. 주사용자의 유휴채널을 사용하기 위해서는 해당 채널을 현재 주사용자가 점유하고 있는지를 정확히 판단하여야 한다. 분산형 무선인지 네트워크에서 독립적으로 채널을 센싱하는 무선인지 기기의 경우 센싱의 결과가 노이즈, 쉐도윙, 페이딩과 같은 채널 환경에 영향을 많이 받으며 심지어 주사용자가 요구하는 간섭률을 보장하지 못하는 결과를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 주사용자가 요구하는 최소 간섭량을 보장하는 동시에 기회주의적으로 채널에 접근하여 인지시스템의 처리율(처리율)을 향상시키는 Q-learning 기반의 채널접근기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사전 학습 단계에서 주사용자의 채널사용 패턴을 Q-learning으로 학습하고 이를 Q-learning 기반 채널접근 단계에서 실제로 적용함으로써 스펙트럼 센싱 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 AWGN 및 레일레이 페이딩 무선 환경에서 주사용자에 대한 간섭량 및 처리율 성능이 기존의 에너지 검출 방법에 비해 더 우수함을 확인하였다.
스펙트럼 검출은 인지 무선 시스템(Cognitive Radios) 구현을 위한 핵심 기술들 중의 하나이다. 스펙트럼 검출에서 문제시되는 점들 중에 하나는 페이딩(Fading) 및 쉐도윙(Shadowing) 등으로 인해서 스펙트럼 검출 성능이 저하된다는 것이다. 이 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법 중 하나가 협력 스펙트럼 검출 방법이다. 이 방법을 통해 비협력 스펙트럼 검출 방식의 성능을 개선할 수 있지만, 여전히 큰 장애물과 같은 간섭 요인에 의해 스펙트럼 성능이 영향을 받는다는 단점이 있다. 특히, 기존의 대부분의 연구에서는 고정된 1차 사용자(Primary User, PU)를 고려하고 있지만 향후 유비쿼터스(Ubiquitous) 환경에서는 이동성을 가지는 1차 사용자가 존재하는 시스템을 고려해야 한다. 이러한 환경에서 기존의 협력 스펙트럼 검출 방식은 정확성이 낮은 검출 성능을 보이고 고려하지 않아도 될 2차 사용자(Cognitive User, CR user)의 국부 센싱값을 전송함으로써 많은 에너지를 소비하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서, 무선 인지 시스템에서의 이동성을 가지는 1차 사용자의 위치를 추정하고 이를 기반으로 간섭 영향을 받는 2차 사용자를 검출한다. 또한 검출된 간섭영향을 받는 2차 사용자의 센싱 정보를 융합 결정할 때 배제함으로써 스펙트럼 검출의 정확성을 높이는 방법을 제안하다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이 기존 알고리즘 보다 정확한 스펙트럼 검출을 보인다.
최근 수돗물 공급과정에 있어 적수, 유충 발생 등 지역 단위의 수질문제로 국민의 직간접적인 피해가 발생된 바 있다. 수질문제 발생 시, 소셜네트워크서비스(SNS)에 게시되는 피해 관련 의견은 시공간적으로 빠르게 확산되며, 궁극적으로는 물공급과정 전체의 부정적 인식증가와 신뢰도 저하를 초래한다. 따라서, 물공급시스템에서의 수질사고 발생을 빠르게 인지하는 다양한 방법론의 적용을 통한 피해 최소화를 위한 노력이 반드시 필요하다. 일반적으로 수질사고는 다양한 항목의 실시간 계측기에서 획득되는 시계열자료의 변화양상을 통해 판단할 수 있으나, 이와 같은 방법론의 효율적 적용을 위해서는 선진계측인프라의 도입이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 국내의 발달된 정보통신기술환경을 활용하여, 물공급네트워크 내 수질사고인지를 위한 SNS 별 웹크롤링 방법론을 제안하고, 적용결과를 분석하였다. 방법론의 구현에 앞서, 각종 SNS 별(트위터, 인스타그램, 블로그, 네이버 카페 등) 프로그래밍을 통한 웹크롤링 가능여부, 정보획득 기간 등을 확인하였으며, 과거 유사 수질사고 발생 시 영향력과 관련 게시글이 크게 나타난 네이버 카페와 트위터를 중심으로 웹 크롤링 절차를 제시하였다. 네이버 카페의 경우 대상급수구역 내의 시민들이 다수 참여하는 카페를 목록화하고, 지자체명과 핵심 키워드(수돗물, 유충, 적수) 조합을 활용한 웹크롤링을 수행하여, 관련 게시물 건수와 의미를 실시간으로 분석하는 절차를 마련하였다. 개발된 SNS 별 웹크롤링 방법론에 따라 과거 수질사고가 발생된 바 있는 2개 이상의 지자체에 대한 분석을 실시하였으며, SNS 별 결과에 있어 차이점을 확인하여 제시하였다. 향후 제안된 방법을 적용하여 시공간적 수질사고 정보의 전파 및 확산양상을 추가적으로 분석할수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 인지 무선 통신을 위한 새로운 합성곱 신경망 기반 스펙트럼 센싱 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주 사용자 신호에 대한 어떠한 사전 정보도 알지 못하는 상황에서 에너지 검출을 통해 주 사용자 신호 유무를 판단한다. 제안하는 기법은 센싱하고자 하는 전체 대역을 고려하여 수신신호를 고속으로 샘플링한다. 이후 신호의 FFT(fast Fourier transform)을 통해 주파수 스펙트럼으로 변환하고 연속적으로 이와 같은 스펙트럼을 쌓아서 2차원 신호를 만든다. 이렇게 만든 2차원 신호를 탐지하고자 하는 채널 대역폭 단위로 자르고 합성곱 신경망에 입력하여 채널이 사용 중인지 비어있는지 판단한다. 판단하고자 하는 분류의 종류가 두 가지이므로 이진 분류 합성곱 신경망을 사용한다. 제안하는 기법의 성능은 컴퓨터 모의실험과 실제 실내환경에서의 실험을 통해 검증하는데 이 결과에 따르면 제안하는 기법은 기존 문턱값 기반 기법보다 2 dB 이상 우수한 성능을 보인다.
모바일 애드혹 네트워크에서는 노드가 이동성을 가지고 한정된 용량의 전지를 사용하기 때문에, 다중 홉으로 통신하는데 있어서 종단 간 경로를 설정하는 것이 매우 중요하다. 그 중에서도 AODV(Ad-hoc On-demand Distance Vector) 라우팅 프로토콜은 많이 사용되고 있는 프로토콜 중 하나이다. 하지만 경로를 탐색하는 과정에서 최단 홉의 수만을 고려하기 때문에, 노드의 이동성이나 전지의 소진 등으로 인해 중간 노드의 경로가 단절이 되는 문제점이 발생하게 된다. 경로의 단절이 발생하게 되면, 중간 노드들은 데이터 패킷을 폐기시키고 송신노드는 경로를 재설정해야 하기 때문에 대역폭의 낭비와 에너지 소비량이 증가되는 문제가 발생한다. 또한 이것은 네트워크의 생존시간을 단축하는 원인이 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위하여 기존의 AODV 라우팅 프로토콜을 기반으로 전지의 남은 에너지양을 비롯하여 신호 세기, SNR(Signal to Noise Ratio) 등의 MAC 레이어의 자원들을 이용하여 경로를 설정하는 라우팅 프로토콜을 제안한다.
Top-k 질의는 많은 센서 네트워크 응용 분야에서 중요하게 사용된다. 기존에 제안된 필터 기반의 Top-k 질의 처리 기법은 질의 결과에 영향을 미치는 값만을 수신하기 위해 각 센서 노드의 측정 허용 범위를 필터로 설정함으로써 센서 데이타의 전송 횟수를 줄인다. 하지만, 센서 데이타의 재검증과 필터의 재배포 과정에서 추가적인 에너지를 소모한다. 또한, 질의 결과값이 빈번히 변경될수록 필터의 재배포 횟수가 증가하여 에너지의 소모가 더욱 증가한다. 본 논문에서는 Top-k 질의를 처리하기 위해서 측정한 데이타를 기반으로 우선 순위를 결정하고, 우선 순위에 따라 최소한의 센서 데이타를 수집하는 새로운 Top-k 질의 처리 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통한 성능 평가를 수행하였으며, 그 결과 기존 필터 기반의 기법에 비해 네트워크의 수명이 크게 향상되었다.
본 연구는 대학생의 고카페인 에너지음료 실태 조사를 통해서 무분별한 고카페인 에너지음료 섭취에 대한 문제점을 해결하고자 서울 지역의 대학생 300명을 대상으로 고카페인 에너지음료 섭취 실태에 대해 조사하였으며, 조사 결과는 다음과 같다. 조사 대상자의 성별은 남성은 35%, 여성은 65%인 것으로 나타났고, 학년으로 대학생 4학년이 38.3% 가장 많았으며, 한 달 평균 용돈은 50만원 이상 55.0%로 가장 많았고, 한 달 음료 구입비 73.0% 가장 많았다. 고카페인 에너지음료 섭취 경험은 전체 학생의 68.7%가 에너지음료를 마셔본 경험이 있었으며, 여성(63.6%)에 비해 남성(78.1%)이 에너지음료를 섭취한 경험이 높은 것으로 나타났다(p<0.05). 고카페인 에너지음료는 주로 공부할 때 마시는 학생이 가장 많았으며, 성별에 상관없이 공부할 때에 가장 많이 마시는 것으로 나타났다(p<0.05). 고카페인 에너지음료의 섭취 횟수는 1~6회/년 미만이 가장 많았고, 여성은 남성에 비해 거의 마시지 않는다는 응답이 많았다(p<0.05). 고카페인 에너지음료 구입 장소로 편의점이 가장 많았으며, 고카페인 에너지음료에 대한 정보 경로는 TV나 라디오, 신문, 잡지 등의 광고를 통해 알게 된 학생이 가장 많았다. 고카페인 에너지음료 구매 시 영향 요인으로 '맛'이 가장 크게 영향을 미친다는 반응을 보였다. 고카페인 에너지음료 섭취 시 부작용과 문제점에서 에너지음료 섭취 후 심장 두근거림을 부작용으로 느낀 경우가 가장 많았고, 고카페인 에너지음료 섭취 시 문제점으로 중독 증상이라고 가장 많이 응답하였다. 이상의 본 연구 결과를 토대로 고카페인 에너지음료의 섭취에 다음과 같이 제안하고자 한다. 최근 들어 에너지음료 섭취가 늘어나고 있는 대학생들이 에너지음료가 고카페인 음료라는 것을 인지하고 있으면서도 공부를 위해서 이들 고카페인 에너지음료를 무분별하게 과량 섭취하는 것이 문제이므로 카페인 과량 섭취 시 부작용을 인식시키고, 올바른 에너지음료에 대한 구매와 구입법, 음용법 등을 알려서 계층별 카페인의 1일 섭취 허용량만큼만 섭취할 수 있도록 해야 한다. 또한 에너지음료의 카페인 함유량을 제한하고 효율적인 규제방안이 반드시 필요할 것으로 사료된다. 현재 정부에서는 카페인 과량 섭취의 위험성을 인식하고 '식품 표시법'을 개정하여 '카페인 함유'라는 문구와 함께 고카페인 음료에 대해서는 카페인 함유량 표시를 의무화하고 있으며, 올해 1월 말부터 '어린이 식생활 안전관리 특별법'을 개정하여 학교내 매점이나 어린이 기호 식품 우수 판매 업소에서 에너지음료를 판매하지 못하게 하고, 특정시간대의 방송광고도 제한하도록 하고 있지만, 소비자 단체와 전문가들을 중심으로 그 실효성에 대해서는 의문을 제기하고 있는 경우가 많으므로, 카페인 함유량 표시 의무화 외에도 정부 차원의 엄격한 규제 및 관리 방안을 통해서 고카페인 에너지음료의 카페인 함유량을 제한할 수 있도록 하는 효율적인 규제방안이 반드시 필요하다. 특히 고카페인 에너지음료의 소비층이 청소년에서 어린이와 대학생, 직장인으로 확대되고 있는 현실에서 일부 취약계층에 대한 에너지음료 판매 제한뿐만이 아니라, 대학생이나 성인들을 대상으로 한 술집 등에서의 판매 증가와 주류와 섞어 마시는 등의 잘못된 음용 방법 개선을 위해 판매 장소와 판매 품목 제한과 같은 정부 차원의 보다 효과적인 규제 및 관리 방안을 마련해야 할 것이다. 특히 한국소비자원의 조사 결과에서와 같이 에너지음료를 섭취한 적이 있는 대학생 중에 상당수가 알코올과 섞어서 마실 정도로 이러한 잘못된 음주 습관이 대학가의 음주 문화로 자립잡고 있으므로, 잘못된 음주 습관으로 인한 위험성을 적극적으로 알릴 필요가 있다. 또한 에너지음료와 같은 기호식품의 소비에 있어서는 소비자의 알 권리를 인식하고, 합리적으로 제품을 선택할 수 있도록 대학생들을 대상으로 한 식생활 교육이 자연스럽게 이루어져야 할 필요성도 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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