선박에서 주로 사용하는 전압은 450[V], 6.6[kV], 11[kV]이며, 운항 중 전력계통의 안정성 확보를 위해 접지 시스템이 적용된다. 일반적으로 450[V]를 사용하는 저전압 선박은 비접지 시스템을 6.6[kV], 11[kV]를 사용하는 고전압 선박은 고저항 접지 시스템을 적용한다. 선박의 전력계통에서 지락 고장이 발생하면 건전상의 대지 전압이 선간전압 또는 그 이상으로 증가하고, 케이블의 절연에 과도한 충격을 주게 되므로 이를 분석하는 것은 매우 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 선박에서 주로 채택하고 있는 고저항 접지 및 비접지 시스템에 대해 지락 고장에 따른 선박 전력계통의 대지 전압의 변동 특성과 고장 상의 판단 방법을 대칭 좌표법을 이용하여 분석하고자 한다. 이를 위해 대칭 좌표법을 이용하여 대지 전압의 수학적 모델을 유도하고, 시뮬레이션을 위한 선박 전압은 6.6[kV]와 450[V]로 선정하였다. MATLAB을 이용한 시뮬레이션 결과 두 접지 시스템 모두 지락상 보다 위상이 120° 앞선 상의 대지 전압이 가장 높게 상승하였고, 이를 이용하여 고장 상을 정확하게 판단할 수 있음을 확인하였다.
사회 운영 및 공공 정책 관리의 새로운 개념과 원리로서 거버넌스가 중시되고 영향력도 점차 강화·확산되고 있다. 다양한 거버넌스 이론과 사례 분석 연구가 활성화되는 가운데 여러 거버넌스 개념을 포용하면서 참여와 타협을 넘어 상호의존성과 책임감을 높이고 최적화된 사회적 조정 양식을 혼합·활용하여 새로운 공공 가치를 창조하는 협력적 거버넌스 개념이 주목받고 있다. 문화재 분야에서도 공공 정책 집행의 효율성과 지속가능성, 공공 서비스 확장성을 위해 거버넌스 관련 연구가 이어지고 있다. 본 연구는 협력적 거버넌스의 정부 역할론(촉진·중재·여건조성)에 주목하면서 문화재 분야 협력적 거버넌스의 운영 체계를 파악하고자 '문화재지킴이' 정책을 연구 대상으로 삼았다. 문화재 분야 거버넌스 정책의 흐름 속에서 문화재지킴이 정책의 도입과 전개 과정, 운영 방식 등을 통해 문화재지킴이 정책의 위상과 역할, 특징을 조명해보았고 협력적 거버넌스 관점에서 전반적인 참여 주체와 협력 구조, 협력 방식과 상호작용, 정책적 특징의 분석과 함께 문화재지킴이 정책의 파트너십 부문은 안셀·개쉬(Ansell & Gash) 모형의 분석틀로 활용하여 세부적인 협력 체계와 작동 방식을 확인하였다. 문화재지킴이 정책의 특징과 분석 결과를 보면 문화재 분야에서 민간 주도 또는 수평적 민관 협력의 협력적 거버넌스로 본격화된 정책적 대표성을 갖는 점, 민간 모델의 정책 도입과 연대 및 전담 조직과 전문 인력이 주요한 성공 요인으로 작용한 점, 그리고 모형 분석에서는 자원·지식의 불균형과 협력 선례 등이 참여 유인 증가의 배경이 되고 다자간 협력 지향의 개방성과 포괄성, 전담 조직의 공공 리더형 리더십과 참여기관의 오너십 확장, 협력 과정의 순서 재배열 등을 확인할 수 있었다. 한편 정책 운영의 환경과 조직, 협력 방식에서 한계를 가져 협력 중심의 포괄적인 법률적 안정성 구축, 전담 조직의 전략적 개편, 중간 지원 조직의 역량 강화와 지원, 분야별로 개별적·다자간 협의체 운영 등의 활성화 방안을 제시하였다.
분포형 음향 센싱(distributed acoustic sensing, DAS)은 광섬유 케이블을 수신기로 활용하는 탐사기술로서, 석유탐사 및 지진분야에서 모니터링 목적으로 활발히 적용되고 있다. 최근에는 지하매질의 물성정보를 도출하기 위해 분포형 음향 센싱 자료를 활용한 전파형역산 연구가 수행되고 있다. 분포형 음향 센싱은 광섬유 케이블 상의 두 점 간의 위상 차이에 의한 변형률을 측정하기 때문에, 기존 전파형역산 알고리즘에 직접 활용하기 어렵다. 분포형 음향 센싱 자료를 전파형역산에 활용하기 위해, 본 연구에서는 평면파 가정에서의 변형률과 수평입자속도의 관계식을 이용한 평면파 전파형역산 알고리즘을 개발하였다. 수치실험을 통해 평면파 가정에서의 변형률과 입자속도 간의 관계식이 성립함을 확인하였다. 다양한 탐사환경에서 분포형 음향 센싱 자료에 대한 전파형역산의 적용 가능성을 확인하기 위해, 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경을 모사한 4층 및 수정된 Marmousi-2 속도모델을 이용하였다. 제안된 전파형역산을 통해 육상 및 해저면 탄성파 탐사 환경하에서 P파 및 S파 속도구조를 정확히 도출할 수 있었다.
실제와 모델간의 다양한 불확실성(uncertainties)에 대한 항공기의 강건성 확보를 위해 비행제어시스템은 일정 수준 이상의 안정성 여유(stability margin) 감항기준을 만족할 수 있도록 설계되어야 한다. 미 국방 규격인 MIL-F-9490D와 감항인증 규격인 MIL-HDBK-516B에는 비행제어시스템이 만족해야 하는 이득여유(gain margin)와 위상여유(phase margin) 기준을 제시하고 있다. 그러나 항공기의 개발 단계별 설계 성숙도를 고려하지 않고 전 개발단계에서 동일한 안정성 여유 기준이 적용되면서, 궁극적으로는 항공기 운용영역이 과도하게 제한되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 조종성과 안정성 여유의 관계를 제시하고 개발 단계와 입증 방법에 따라 안정성 여유 기준을 재정립하는 방안을 제시한다. 연구의 결과는 현재 개발되고 있는 항공기뿐만 아니라 향후에 전개될 무인 비행체 개발 시에 적용하여 보다 유연하고 효과적인 방법으로 안정성 여유 기준을 입증하는데 기여하리라 판단한다.
최근 노동비용 상승 등에도 불구하고 세계 최고수준의 외국인 직접투자 및 대다수 글로벌 기업의 현지법인 진출 등으로 중국은 여전히 세계의 공장으로서 역할을 수행하고 있다. 또한 글로벌 기업의 중국현지 공장에서 생산하는 제품에 대해서는 원산지규정에 충족할 경우 2015년 발효된 한중 FTA 혜택을 누릴 수 있다. 이러한 이유로, 대표적인 한중 FTA 수혜산업인 화학산업을 한국과 중국의 관점이 아닌, 글로벌 관점에서 분석할 경우 우리나라 화학산업에 부정적인 결과를 초래할 수 있음을 화장품 기타제품을 사례로 분석해보았다. 분석결과 한국은 해당 제품군에서 중심국가에 위치하지 못하고 주변국에 속하여, 중국내 기초화장품 및 메이크업 등의 공장을 보유하고 있는 다국적 기업에 의한 한국 수출이 증가할 가능성이 있음을 확인하였다. 마지막으로 한중 FTA를 헤쳐 나가기 위한 화학산업계의 정책적 대안으로 첫째, 중국시장으로 직접진출을 꺼려하는 글로벌 화학기업들의 적극적 유치와 둘째, 향후 성장성이 높은 화학제품군에 대한 지속적인 투자를 제시하였다.
이 연구는 기존의 커뮤니티댄스에 대한 협의의 개념으로부터 현장의 새로운 경향과 실천, 다양한 가치들을 반영한 보다 광의적인 해석과 진화된 개념모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 국내 커뮤니티댄스 전문가 10명의 실천사례로부터 질적 자료를 수집하였고 이를 토대로 공통속성을 범주화하였다. 또한 Wenger(1991)의 실천공동체(Commmunity of Practice: CoP)의 이론적 관점에서 커뮤니티댄스의 개념을 논의하였다. 첫째, 커뮤니티댄스 CoP의 기본전제로써 '공동체'는 자생적, 상호적, 지역적, 창의적인 속성을 포함한다. 둘째, 커뮤니티댄스 CoP에서 '실천'의 의미는 제약이 없는 개방성, 대상 중심적 접근, 마음-몸 작용에 기초한 즉흥성, 가치지향의 과정중심, 일상적 삶과의 연계성을 포함하고 있다. 셋째, 커뮤니티댄스 CoP를 통한 '사회적 학습'은 공통의 관심사와 목표, 무용의 질과 위상, 공동자산으로써 체화된 댄스리터리시 등 사회적 측면의 학습 차원을 보여준다. 넷째, 커뮤니티댄스 CoP의 '정체성'은 예술치유와 관계회복, 예술가와 협업하는 아마추어리즘, 민주적 시민의식과 공민적 창조성의 결합, 문화다양성과 사회통합, 지속가능발전의 '모두를 위한 춤'을 지향한다는 점에서 현재진행형 속성과 미래지향적 가치를 모두 반영하며 그 개념이 확장되고 진화되어 가고 있음을 알 수 있다.
본 연구는 근대기 한국 불교미술의 주요 인물인 석하시찬(石霞施讚, 1893~1958)의 조각 예술을 분석하여 그의 작품이 한국 불교미술사에서 차지하는 위상과 기여를 재조명하였다. 시찬은 스승 완호낙현(玩虎洛現)으로부터 받은 전통적 조형 기법을 바탕으로 독창적인 양식을 개발하여 근대기 한국 불교미술의 경계를 확장하였다. 시찬의 작품 특징과 조형적 변화를 중심으로 그의 예술적 발전 과정을 규명하였다. 시찬의 초기 작품은 석굴암 본존불을 모델로 한 작품과 스승 완호낙현(玩虎洛現)의 영향이 짙게 드러나는 소형 조각들로 구성되어 있다. 후기 작품에서는 육중한 괴량감이 느껴지는 조형감, 작품의 대형화, 자세의 직립화, 불상과 대좌의 일체화, 그리고 옷주름의 장식화 등의 특징이 두드러진다. 이러한 변화는 시찬이 사회적 변화에 대응하며 자신의 내면적 성찰과 예술적 탐구를 작품에 반영한 결과로 해석된다. 본 연구는 문헌 조사와 새롭게 발견된 시찬의 작품을 통해 스승 완호낙현(玩虎洛現)의 영향, 퇴운원일(退雲圓日)과의 협업, 후원자 김지성화(金至誠華)와의 교류, 계승자 금춘성필(金春性必)과의 사승 관계 등을 밝혀냈다. 시찬의 작품과 그의 예술적 변화 과정은 근대기 한국 불교조각사의 중요한 이정표로, 전통과 근대적 감각을 융합한 독창적인 조형성을 보여준다. 본 연구는 시찬의 예술적 유산이 후대에 어떻게 계승되고 발전했는지를 보여주며, 한국 근대 불교조각사 연구에 중요한 자료를 제공한다.
본 논문에서는 대역분활 광대역 음성부호화기와 이를 위한 고대역 부호화 방법과 구조를 제안한다. 제안하는 광대역 음성부호화기는 광대역 입력 음성신호를 저대역 신호 (OHz-4kHz)와 고대역 신호 (4kHz-8kHz)로 나눈다. 저대역 신호는 G.729 Annex E로 부호화하고, 고대역 신호는 4kbps의 전송률로 제안하는 방법으로 압축된다. 고대역 신호는 LPC 분석 후 신호특성에 따라 모드를 분류된다. stationary 모드에서는 매칭퍼슈잇 알고리즘과 CELP 방법으로 부호화하는 다단계 구조의 혼합 여기신호모델이 적용되며, nonstationary 모드에서는 CELP 방법으로 부호화된다. 제안한 광대역 음성부호화기의 성능을 주관적 방법으로 G.722 48kbps SB-ADPCM, G.722.2 12.85kbps ACELP와 비교를 하였다. 제안한 부호화기는 G.722보다 나은 성능을 보이고, G.722.2보다 나쁘지 않은 성능을 가지는 것을 확인하였다.
지역쇠퇴는 젊은이들의 탈 지역화와 지역경제의 몰락화에 영향이 있다. 이에, 대부분의 나라에서는 지역 불균형 극복을 위해 지역의 차별적 요소를 기반으로 한 지역창업을 그 대안으로 여긴다. 본 연구의 목적은 로컬콘텐츠와 로컬기업가정신을 정의하는 것이다. 이를 위해 그라운드이론에 기반한 질적 연구방법을 활용한다. 연구대상은 H대학생 30명을 대상으로 하였다. 사례 연구결과에 기반하여 볼 때, 로컬창업은 지역 내 특성과 독특성 (지역 문화, 규범, 지역독 창성자원), 소위 로컬콘텐츠에 기반하는 것임을 제시한다. 지금까지, 로컬콘텐츠와 로컬기업가정신에 관한 연구는 미비하고 관련된 정의도 부족하다. 본 연구에서는'로컬컨텐츠'를 창의적인 시나리오의 결과물로 정의하고, 로컬콘텐츠 탄생을 위한 창의적 과정으로 3단계로 구성된'선형모델'을 제안한다. 로컬 자원은 지역성과 지역발전에 중요한 요소이다. 지역의 차별적 자원화에 기반한 지역제도적 측면에서 볼 때, 지역창업을 통하여 지역발전을 이룰 수 있다. 본 논문은 다음과 같은 기여가 있다. 학술적으로 첫째, 로컬콘텐츠가 만들어지는 과정을 제시했다는 점이며, 둘째, 로컬기업가정신 요소의 구성적 특징으로, 로컬크리에이터로서, 로컬기관간 중개자로서, 지역경영자로서, 지역발전의 선구자로서의 위상적 접근을 최초 제시하고 있다는 점이다. 로컬크리에터양성 현장에서는 3단계 선형방법론이 다양하게 적용될 수 있을 것이다.
빅데이터 시대를 맞이하여 인공지능 분야는 괄목할만한 성장을 보이고 있으며 특히 딥러닝에 의한 이미지 분류 학습방법이 중요한 영역으로 자리하고 있다. 이미지 분류에서 많이 사용되어 온 CNN의 성능을 더욱 개선하기 위해 다양한 연구가 활발하게 진행되었는데, 이 중에서 대표적인 방법이 CRNN(Convolutional Recurrent Neural Network) 알고리즘이다. CRNN 알고리즘은 이미지 분류를 위한 CNN과 시계열적 요소를 인식하기 위한 RNN의 조합으로 구성되는데, CRNN의 RNN영역에서 사용하는 입력값은 학습 대상의 이미지를 합성곱과 풀링 기법을 적용하여 추출된 결과물을 flatten한 값이고, 이 입력값들은 이미지 내 동일 위상에 있는 픽셀값들이 서로 다른 순서로 나타나기 때문에, RNN에서 의도한 이미지 내 배열 순서를 제대로 학습하기 어렵다는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구는 인코더와 디코더의 개념을 응용한 CNN과 RNN의 새로운 하이브리드 방법을 제안하여, 이미지 분류 성능을 향상시키는 것을 목적으로 하였다. 본 연구에서는 다양한 알고리즘 비교 실험을 통해, 새로운 하이브리드 방법의 효과성을 검증하였다. 본 연구는 인코더와 디코더 개념의 적용 가능성을 넓히고, 제안한 방법이 기존 하이브리드 방법에 비해, 복잡도가 크게 증가하지 않아 모델 학습 시간과 인프라 구축 비용 측면에서 이점을 있다는 점에서 학문적 시사점을 가진다. 또한, 정확한 이미지 분류가 필요한 다양한 분야에서 제공되는 서비스의 품질을 높일 수 있는 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 시사점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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