이번 호에는 디지털 콘텐츠 세계의 기업들에 대한 여행기 이다. 자타가 인정하는 프로급 여행가라도 우리가 살고 있는 이 지구촌의 190여 나라를 다 돌아 볼 수 없는 상황이듯이 밤 하늘의 별처럼 그 많은 디지털 콘텐츠 기업들을 일일이 다 열거하기는 어렵기 때문에 그 여행가의 가방 깊숙이 들어있는 콘텐츠 아이템을 특화한 기업만을 꺼내서 함께 살펴보자
본 해설에서는 공기저항을 감소하기 위하여 위에서 열거한 점들을 고려한 공기역학적인 연구를 행함으로써 항력계수를 0.153까지 낮게한 Ford사의 프루우브IV 개발과 그 결과에 대하여 서술하고자 한다. 우선 일반적인 공기역학적 설계를 위한 연구에 대하여 서술하고 풍동실험을 반복한 결과로 보완된 부분에 대하여 설명한후 최종적인 차에 대한 풍동실험 결과를 서술하는 순서로 한다.
사고현장을 목격한 사람은 119와 환자를 신속히 연결해 주는데 아주 중요한 역할을 한다. 왜냐하면 응급상황을 인식하고 환자를 도와주는 사람은 바로 주위 사람들이기 때문이다. 그러므로 다음에 열거하는 사항에 따라 현장사람들은 신속, 정확하게 행동하여야 한다. 또한 무조건적인 피해자의 병원 이송이 아니라 위험지역의 환자를 접근 가능하고 안전한 지역으로
옮기고 현장에서의 피해자를 돌보는 것이 중요하다.
이상 열거한 위생프로그램은 결코 돈이 많이드는 어려운 작업이 아니다. 조금만 주의하면 좋은 품질의 병없는 초생추를 얻을수 있고 부화율도 최소한 0.5$\%$개선 할 수 있다. 그리고 여러분의 고객이 초생추를 받아보고 더욱 만족을 얻을 수 있다. 특히 3일령부터 7일령 사이의 육추율을 더욱 높일 수 있다. 부화장의 비누 몇장 더 소비하고, 관리 교육을 위한 약간의 노력을 투자하므로써 여러분은 더욱 우수한 하이라인 병아리로 여러분의 하이라인 고객을 만족하게 해줄 것입니다.
최근 저탄소 녹색성장을 필두로 그린에너지의 중요성이 증대되고 있다. 이중 에너지 효율이 가장 우수한 발전원인 열병합발전의 가장 현실적인 대안이다. 이러한 열병합발전의 경제성을 더욱 확보하고 동시에 신뢰성 있는 운전을 위해서는 열 연계운전이 매우 중요하다 인식되고 있다. 이에 본 논문에서는 현재의 열병합발전의 다양한 운전모드를 고려하여 열 연계운전을 최적으로 운용할 수 있는 알고리즘을 개발하여 집단에너지 사업자의 개별운전대비 집단에너지사업자간의 양자 간 최적 열 거래를 통하여 운전한 경우의 경제적 이득을 정량적으로 평가할 수 있도록 하였다. 또한, 본 실제 계통에 적용하여 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 유용성을 검증하였다.
병렬 연쇄 컨볼루션 부호 및 직렬 연쇄 컨볼루션 부호의 ML 연판정 복호에 대한 비트오율확률의 상한치는 가중치 열거함수(Weight Enumerating Function; WEF)를 통해서 구할 수 있으며, 이 상한치는 반복 택 알고리듬과 양방향 탐색 알고리듬을 혼합한 새로운 오류사건 탐색 알고복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 된다. 본 논문에서는 스리듬을 제안하고, 얻어진 오류사건을 이용하여 WEF를 계산하는 알고리듬을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 반복복호를 통해 얻을 수 있는 비트오류확률의 하한치가 됨을 확인하였다.
출발지와 도착지를 연결하는 경로의 총통행비용은 경로를 구성하는 링크통행비용과 경로인지비용의 합으로 구성된다. 링크인지비용이 출발지와 도착지에 따라 상이한 경우 경로인지비용을 고려한 최적경로탐색은 경로열거문제에 직면하여 현실 적용에는 한계가 있다. 본 연구에서는 출발지와 도착지 간 경로의 열거문제를 발생시키지 않으면서 경로상에 상이한 링크인지비용을 반영하는 최적경로탐색 최적식과 알고리즘을 제안한다. 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크의 비교가 경로의 비교로 확대되는 최적경로탐색기법을 제안한다. 출발지와 목적지에서 링크의 인지특성을 반영하기 위하여 출발지기반 최적경로탐색과 목적지기반 최적경로탐색을 동시에 적용하는 방안을 제안한다. 양방향 탐색에 의한 경로탐색은 최적해가 보장되지 못하므로 목적지기반 최적링크인지경로트리를 먼저 구축하고 출발지기반 최적경로탐색의 제약조건으로 반영하는 수식과 알고리즘을 제안한다. 주변지 역에 대한 경로정보의 다양성과 도로위계에 대한 인지비용을 포함한 사례연구를 통해 제안된 수식과 알고리즘이 실제 교통망에서 출발지와 도착지의 특성이 반영된 경로인지행태를 적절하게 반영하는 지에 대하여 검토한다.
도로교통망과 대중교통망에서 요금을 부과하는 기본방식은 진입-진출요금체계이다. 진입-진출요금체계는 HI-PASS 및 대중교통카드를 이용하는 단말기를 통과하는 방식으로 적용된다. 한편 진입-진출요금을 고려해서 경로를 탐색하는 문제는 경로의 열거를 포함하는 비가산성문제를 포함하고 있다. 이는 모든 경로를 열거해서 최적해를 도출하는 NP-완전문제로 알려져 있다. 지금까지 진입-진출요금에 대한 해법은 도로망을 대상으로 네트워크를 변형하는 기법이 제안되었으며 교통카드가 일반화된 대중교통망과 같이 환승, 다수단, 복수단말기와 같이 네트워크확장이 요구되는 상황에서는 검토되지 않았다. 본 연구는 교통카드단말기로 구성된 대중교통망에 대하여 링크표지를 도입해서 네트워크확장을 우회하면서 One-to-One K-경로탐색을 통해 경로를 열거함으로서 최적해를 선정하는 방안을 마련하였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 비교적 적은 경로집합을 구성하기 때문에 컴퓨팅 파워의 부담없이 최적해를 도출하는 것이 가능하며, 경로간 민감도를 비교하기 용이한 측면에서 보다 일반화된 최적경로해법으로 활용이 가능하다.
초중고 등 가장 기본적인 공교육에서부터 기업에서 이뤄지는 직능 교육에 이르기까지 굳이 교육에 대한 중요성을 일일이 열거하지 않더라도 이
미교육은일상생활깊숙이자리잡고있다. 이러상황에서최근몇년간기존오프라인교육에서벗어나새로운온라인교육방식, e러닝에대한관
심과투자가이뤄졌다. 하지만e러닝은거대해보이는시장규모와는달리정작업체들의영세성, 가격경쟁, e러닝에대한사용자인식부족등이
복합적으로어우러져시장성장이더디게이뤄졌다. 최근들어기존의문제점을하나하나풀어나가며새로운중흥기를맞고있는e러닝의시장현
황과표준화동향에대해서살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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