미래는 과거와 현재역사의 연속이다. 미래를 정확히 예측한다거나 예견할 수는 없다. 신이 아닌이상 지시할 수도 없다. 문제는 우리가 미래에 대해서 얼마나 관심을 가지고 있느냐가 문제이다. 우리 사회의 특성을 나타내는 급격하고도 커다란 변화들은 역설적인 결과를 초래할 수 있다. "미래대안"을 예측함으로써 이러한 혼돈된 결과를 줄이는데 도움이 될 수 있을 것이다. 본고에서는 이러한 분야에서 세계적으로 명성이 있는 여덟명의 석학-Zbigniew Brzezinski, Herman Kahn, Anthony J. Wiener, Daniel Bell, Willis Harman, Dennis Meadows, Willam Brown 그리고 Leon Martel-들의 장기예측 방법들을 평가, 분석하여 "Options for The Future"란 책을 펴낸 Tomas E. Jones의 견해를 중심으로 미래연구의 시작과 개발 그리고 예측방법론들을 정리해 보았다.
기계부품의 설계공정에 3차원 CAD 시스템이사용되어 널리 보급중에 있으며, 그중에서도 시설설계 의 경우 CAD형상 데이터의 급속입체표현법, 즉 3차원 입체모형에 의한 프로토타입 모델의 표현기술 개발에 관한 연구개발이 현재 세계적으로 널리 진행되고 있다. 이 연구개발의 첫단계는 3차원 CAD 의 형상데이터를 어떻게 처리하여 실제 원하는 형상을 가공해낼 것인가를 해결하는 것으로 3차원 CAD의 변환파일중 한가지안 STI 파일을 이용하여 이것의 해결방법에 대해 논한다. 본 연구에서 사용한 3차원 CAD는 Pro-Engineer이며, 이것을 PC로 down load 받아서 PC 상에서의 형상이입작업은 AutoCAD를 사용하였다.
본 논문은 DI(delay insensitive) 지연 모델을 적용한 비동기 회로의 데이터 전송시 발생되는 신호 천이의 수를 감소시키기 위한 새로운 데이터 인코딩 기법과 신호 천이 방법을 제시한다. DI 지연 모델을 적용한 비동기 시스템은 배선 지연에 관계없이 동작이 필요한 모듈에만 데이터와 핸드쉐이크를 위한 이벤트 신호를 전송하는 장점을 갖는다. 그러나 신호의 유효성과 동작 완료 검출을 위해 듀얼레일 데이터 인코딩이 필요하며 이는 비동기 회로의 크기를 증가시키고 이로 인해 전력 소비가 증가한다. 전력 소비를 감소시키기 위해 신호 천이의 수를 줄여야 하며, 본 논문에서는 제안한 신호 천이 기법을 적용하여 실험적으로 약 21%의 전력 소비 감소 결과를 얻었다.
기하급수적으로 증가하는 데이터 중에서 개개인 사용자에게 적합한 정보를 추출하여 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서 집합으로부터 사용자가 원하는 특정 주제의 정보를 정확하게 추출해 낼 수 있는 문서 패턴 검색 방법을 제시한다. 사용자 선호도를 정확하게 반영할 수 있도록 전위 트리를 기반으로 사용자의 키워드 마이닝 프로파일을 생성하고, 이를 이용하여 문서 집합에서 매치된 패턴을 찾아내는 방법을 제안하였다. 생성된 프로파일을 이용한 검색 기법의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
PD 제어기는 산업현장에 가장 널리 운영되는 제어알고리즘이지만 지금까지 보편적으로 사용되고 있는 PID 파라메터 동조방법인 Ziegler-Nichols 동조법으로는 화학공정 같은 비선형 특성이 크거나, 시정수가 큰 플래트에서는 좋은 성능을 얻을 수 없다. 본 논문에서는 릴레이 동조 실험을 통하여 임계 이득과 발진주기를 구하고, 이 값들로부터 Z-N 동조법을 적용하여 초기 동조값을 구한다. 이 값에 의해서 얻어진 공정 출력의 오차와 오차변화율을 입력으로 한 퍼지 동조기를 통하여 PID 제어기의 비례이득과 적분시간을 구하는 동조 방법을 제시한다.
질병의 집단발생(Disease clusters)은 역학적인 면과 의학정보제공이라는 면에서 산업의학에 관한 중요한 자료를 제공하여 왔다. 현재 알려져 있는 질병과 유해물질 폭로간의 관련성은 이러한 집단발생을 통하여 시작된 경우가 많다. 이와 같이 새로운 원인결과 관계를 밝히는 데에 작업장의 집단발생조사(workplace cluster investigation)가 많은 장점이 있는데도 불구하고 이를 위한 방법들은 잘 소개되어있지 않다. 이 글에서는 이러한 집단발생을 조사하는 표준화된 방법론을 소개하고자 하였다.
많은 학생들이 수학에는 하나의 정답이 존재하며, 수학 수업은 교사로부터 문제를 푸는 방법을 전달받는 수동적 과정이라는 이원론적 신념을 가지고 있다. 이 연구는 인식론적 신념의 개념화와 발달에 대한 교육심리학의 여러 연구를 고찰하고, 이를 바탕으로 수학적 사실 및 절차를 절대적이고 확실한 것으로 제시하며 학생의 오류도 절대적인 방식으로 다루는 통상적인 수학 교수 관행의 인식론적 한계를 살펴보고 그에 대한 대안을 탐색하였다. Langer와 Piper(1987)의 실험 및 Oliveira 외(2012) 등의 교실 관찰 연구는 교사가 지식을 불확실성을 허용하는 조건부적 언어로 제시하고 논의하는 것이 학생들의 인식론적 신념을 생산적인 방향으로 유도할 수 있다는 가능성을 제시하고 있다. 한편, 학생의 오류에 대한 교실 의사소통의 초점과 패턴의 변화는 수학 교실을 지배하는 이원론적 신념의 극복에 도움이 될 수 있다. 이상의 논의는 수학 수업이 암묵적으로 전달하는 인식론적 메시지의 분석 및 학생들의 인식론적 신념 발달을 자극하는 교수 전략을 탐색하는 데 토대를 제공할 수 있을 것이다.
최근 정보기술의 발달과 함께 지속적으로 다양해지고 빨라지는 침입 방법에 대처하기 위해 정보를 보호하기 위한 새로운 방법이 요구되고 있는 실정이다. 이를 해결하기 위해 제안된 방법 중 하나가 네트워크 패킷 데이터에 대한 실시간 데이터 스트림 마이닝 알고리즘 기반의 비정상행위 탐지 기법이다. 이는 현재 발생하고 있는 패턴이 기존 패턴과 다를 경우 비정상행위로 간주되고 사용자에게 알려주는 방법으로, 지금까지 없었던 새로운 형태의 침입에도 대처할 수 있는 능동적인 방어법이라고 할 수 있다. 그러나 이 방법에서 네트워크 패킷 데이터 정보만을 통해 얻어낼 수 있는 정보에는 한계가 있다. 따라서, 본 논문에서는 보다 높은 정확도의 비정상행위 판정을 위한 다양한 환경의 로그들을 추출하여 처리에 적합한 형태로 변환하는 전처리 시스템을 제안한다.
이메일의 사용증가로 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 비음수 행렬 분해(NMF, Non-negative Matrix Factrazation)를 기반으로 한 자동 분류 주제 생성 방법과 동적 분류 체계(DCH, Dynamic Category Hierachy) 방법을 결합한 새로운 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 분류 결과 사용자의 요구사항을 만족하지 못하면 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.
최근 국내에서는 가입자 댁내까지 광케이블망이 인입되는 FTTH구축이 일반화 되고 있으며, 초고속 인터넷 서비스를 기반으로 통방융합 서비스중의 하나인 IPTV 서비스도 다양한 컨텐츠의 확보로 점차 가입자 수요가 증가되고 있다. 또한 VoIP도 통신사업자를 중심으로 일반전화 시장을 점진적으로 잠식하고 있는 추세이고, 향후 수년 내에 걸쳐 모든 가입자 댁내까지 광케이블망 구축이 완료되어 All IP화가 이루어질 전망이다. 2007년부터 전국적으로 일반주택 및 다세대주택을 대상으로 FTTH구축이 진행되고 있으며, 광간선망에서 분리되어 광배선망 분기지점에 설치되는 광접속합체 및 전주 광분기함에 설치되는 스플리터에 대한 다양한 망구성 방법 등 현재 적용되고 있는 다양한 FTTH 구축방법에 대해서 논하였다. FTTH 가입자 개통 방법에 있어서도 광옥외선을 이용하여 가입자 댁내까지 인입되는 방법 및 현장에서 직접 커백터 조립이 가능한 현장조립형 광커백터에 대한 품질확인 방법에 대해 설명 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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