신재생에너지전력의 중심적인 보급정책으로서는 FIT제도와 RPS제도를 들 수 있다. 그런데 2008년 들어 한국 정부는 2012년부터는 기존의 FIT제도로부터 RPS를 중심으로 하는 제도로 이행할 것을 발표했다. 일본의 경험에서 RPS제도는 FIT제도에 비하여 특히 태양광발전 등 설비형 신재생에너지전력의 보급 확대 측면 에서 성과가 떨어지는 제도로 인식되고 있다. RPS제도로의 이행 철회가 불가능하다면 RPS도입 이후 몇 가지 문제점을 안고 있는 일본의 경우를 타산지석으로 삼아서 (1) 도입 의무량을 높게 설정하며, (2) 태양광이나 풍력 등 설비형 신재생에너지전력을 RPS제도로부터 분리하여 별도 지원책을 실시하거나, (3) RPS 할당량을 기술별 규모별로 가능한 한 세분화 및 차별화하는 등으로 동일 신재생에너지 발전기술 내의 경쟁 촉진을 유도하는 제도로 이행하는 방안을 마련해야 할 것이다. 아울러 신재생에너지 발전 지원을 위한 재원으로서 석유기반기금, 그리고 전력산업기반기금 등의 기존 에너지관련기금 재원의 일부로 구성되는 신재생에너지개발보급촉진기금(가칭)의 신설이나 독일처럼 차액 지원분을 전기요금으로 자동 전가하는 방식, 즉 전국민이 골고루 부담하는 방식을 검토해 볼 필요가 있다.
디지털 자동차운행기록계는 교통안전법에 따라 자동차의 운행상황과 교통사고 상황과 함께 자동차의 속도, 거리, 브레이크 상황, 가속도, GPS 위치 등을 자동적으로 저장장치에 기록하는 장치이다. 유럽에서는 디지털 자동차운행기록계 장착이 2005년부터 모든 트럭에게 의무화되어 있고, 대한민국은 2011년부터 신규로 등록되는 사업용 차량은 의무적으로 장착해야 하며, 해가 지날수록 의무적으로 장착해야하는 자동차의 범위가 확대되어가고 있다. 이 장치는 운전자의 일일 운행 현황 분석 및 사고 분석을 위하여 사용된다. 자동차 사고는 장치의 안정성을 예측불가능하게 한다. 그래서 불확실한 상황아래에서 최대한 안정적으로 데이터를 저장할 수 있는 기술은 매우 중요하다. 우리는 실제 디지털 자동차 운행기록계를 설계하고 구현하였다. 본 논문은 이 장치의 설계와 구현에 있어서 저비용의 하드웨어 자원으로 안전하게 대용량 데이터를 저장하기 위해서 저용량이지만 안정적인 1차 저장장치와 대용량을 저비용으로 구현한 2차 저장장치로 구성된 계층적 저장 기법을 제안한다. 1차 저장장치는 용량이 SLC 낸드 플래시 메모리를 사용하여 로그 구조 형식으로 데이터를 저장한다. 로그 구조의 단점인 느린 부팅 문제를 해결하기 위해 역방향 부분 검색 기법을 제시한다. 이 방법은 1차 저장장치의 부팅 시간을 50분의 1로 감소시킨다. 추가적으로 사고 순간의 데이터를 신속하게 데이터를 저장하는 기법도 제시한다. 이 방법으로 저비용의 내장형 시스템에서 사고순간의 운행기록 시간을 일반적인 방법의 저장시간의 1/20만큼 단축하였다.
본 연구는 12회에 걸친 실내 검정과 태풍의 영향권에 들었을 당시 강우량의 정확한 관측을 통해서 중량식 전도형 우량계에 대해서 다음과 같은 결과를 도출할 수 있었다 중량식 전도형 우량계는 0.1mm 이하의 분해능으로 연속적인 강우의 측정이 가능하며, WMO의 권고 기준인 0.2mm 관측을 충분히 만족시켜 강우 계측기로써 사용하는데 문제가 없었다. 1mm 전도형 bucket로 매 1분마다 100mm/h 이상의 강우 강도를 관측할 수 있어 수자원 관리와 이용 분야연구에 많은 도움을 줄 수 있다. 정밀하고 세밀한 강우 관측으로 레이다나 위성을 이용한 강우의 원격 탐사에 관련한 연구에 필요로 하는 지상 정보를 제공할 수 있어, 수문과 관련한 연구 분야의 발달과 연구 영역의 확장을 도모할 수 있다. 두 개의 신호선을 이용하여 우량을 관측하는 중량식 전도형 우량계는 원격지에서 우량계의 고장 유무를 알 수 있어 자동 관측 장비관리의 애로 사항을 해결할 수 있고, 결측과 오차를 줄여 고품질의 관측 자료 생산이 가능하게 된다. 우량관측 장비의 국산화 개발과 테스트를 할 수 있는 독자적인 기술을 확보하였으며, 나아가 새로운 장비를 개발할 수 있는 기초를 마련하였다.
Hagfish bradykinin (BK)-related peptide가 먹장어 (E. burgeri)의 피부추출물로부터 분리, 정제되어졌다. 분자량이 875.8 Da인 hagfish BK는 $C_{18}$ 역상 및 양이온교환 high performance liquid chromatography로 순수하게 정제되었다. 자동아미노산서열분석기와 MALDI-TOF mass spectroscopy에서 얻은 결과의 조합으로 hagfish BK의 일차구조는 Gly-Thr-Ala-Gly-Ile-Gly-Pro-Phe-Arg로 판명되었다. 이 아미노산서열을 mammalian BK와 비교하면 다섯 개의 아미노산의 치환을 $(Arg^1{\rightarrow}Gly,\;Pro^2{\rightarrow}Thr,\;Pro^3{\rightarrow}Ala,\;Phe^5{\rightarrow}Ile,\;Ser^6{\rightarrow}Gly)$ 포함한다. Hagfish BK는 먹장어 장관에 대해 수축활성을 나타냈으며, 약 $10^{-11}\;M$의 농도에서 역치반응이 나타났다.
본 연구에서는 4년제 K대학과 2년제 B전문대의 통폐합 과정에 대한 사례 연구를 통하여 대학 통폐합에 대한 학생들의 적응과정을 발견적 귀납적으로 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2010년에 학생 16명(전문대 편입생 총 5명, 4년제 입학생 11명)과 교원 7명(전문대 출신 4명, 4년제 출신 3명)을 대상으로 각각 80~100분 동안 심층면담을 실시하였다. 면담 결과는 전사 작업을 거친 후에 주제별 약호화(coding)를 실시하였고 지속비교 분석법을 적용하여 분석하였다. 연구결과의 타당도와 신뢰도를 높이기 위해서 동일 학과의 편입생과 본교생간의 면담 결과, 그리고 이를 전문대 출신 교수와 4년제 출신 교수의 면담 결과와 비교하여 '교차점검'을 실시하였다. 연구 결과, 기관 차원에서 이루어지는 대학통폐합이 학생간의 통폐합을 자동적으로 이끌어내지 못하는 것으로 나타났다. 통폐합 과정은 통폐합으로 인해 A 대학에 특별 편입하게 된 B전문대 편입생뿐만 아니라, K대학에 입학한 본교생들에게도 적응하기 쉽지 않은 변화였다. 극심한 대학 서열화가 존재하는 상황에서 허용된 '대규모 특별 편입'은 전문대 출신 학생들과 4년제 본교생간의 갈등 요인이 되고 있었다. 전문대 학생과 4년제 학생간의 연령 및 문화 차이 등이 존재했을 뿐만 아니라, 첨예한 고등교육의 위계구조로 인해 4년제 학생과 전문대 출신 학생간에는 상당한 수능점수 차이가 있었기 때문이다. 이에 더하여 갑자기 대규모로 편입생이 증가했음에도 불구하고, 그에 맞추어 늘어나지 못한 교실과 교강사 그리고 통합에 따른 교육과정의 변화 등은 편입생과 본교생간의 갈등을 심화시키는 요인이 되고 있었다. 이러한 결과들은 대학통폐합에 대한 학생들의 경험에는 학생 개개인의 학업능력, 전공 등의 개인적인 특성도 영향을 미치지만, 대학간 통합 방법과 각 대학의 특성 등과 같은 학교 차원, 그리고 4년제 대학과 전문대학간의 위계구조 등과 같은 고등교육체제 요소 등도 영향을 미치고 있음을 보여준다. 따라서 대학통폐합 이 대학운영의 효율성 차원에서만 이루어져서는 곤란하고, 학생들의 교육적 경험에 미치는 영향도 세밀히 고려되어야 함을 보여준다.
목적: 본 연구의 목적은 다양한 인지기능 수준을 가진 고령자를 위한 실감객체 기반 인지재활시스템을 개발하고, 사용성을 검증하는 것이다. 방법: 사용성 연구는 시스템의 강점과 약점을 확인하기 위해 15명의 환자 집단과 4명의 작업치료사 집단에 설문조사를 실시하였으며 응답에 근거한 수정을 통해 시스템을 보완 및 개선하였다. 응답자들은 세 종류의 훈련-실행기능 훈련, 기억력 훈련, 집중력 훈련을 20분~30분간 경험해본 후, 구조화된 설문에 응답하였으며 설문의 영역은 각 훈련 영역별 콘텐츠, 중앙처리장치이자 화면 제시 매체인 태블릿 PC 및 실감객체를 포함하는 하드웨어, 시스템 이용에 따른 만족도로 구성되었다. 결과: 설문 응답 결과 환자 집단과 작업치료사 집단 모두에게 가장 흥미로웠던 영역은 실행기능으로 나타났고 가장 흥미롭지 않은 영역은 집중력으로 나타났다. 하드웨어 사용성 설문에서 태블릿 PC의 화면의 크기가 부적절하다는 응답이 6건, 실감객체의 크기가 부적절하다는 응답이 5건으로 나타났다. 시스템 이용에 대한 만족도 설문에서 전체 응답자의 40%가 시스템에 만족하는 것으로 응답하였다. 결론: 본 시스템은 훈련과제를 수행하기 위해 필요한 실감객체 도구의 조작이 용이하다는 점과 사용자의 요구에 따라 인지훈련의 영역을 쉽게 선택하여 훈련할 수 있다는 점, 사용자의 수행도에 의해 난이도가 자동으로 조정된다는 점을 특징으로 갖는다. 본 시스템에서 입력장치로 사용되는 실감객체도구는 양손에 쥐고 사용함으로써 훈련환경을 자연스러운 일상에서의 도구 사용과 유사하도록 고안하였다. 본 시스템은 지역사회 인지 재활전문가 부족의 대안으로 사용가능 할 것으로 기대된다.
해상 초단파 대역 데이터 링크의 과부하를 경감시키고, 디지털 데이터 교환에 사용하기 위해 추가적으로 주파수가 할당되었다. 이어서 이 주파수 대역에 적용할 수 있는 선박용 애드혹 네트워크 기술 (shipborne ad-hoc network; SANET)이 제안되었다. SANET은 고가의 위성 통신을 대신하여 해상에서도 선박국에 다양한 IP 기반의 데이터 서비스를 제공하기 위해 개발되었다. SANET에서는 육상 국으로의 IP 연결성 (connectivity)을 제공하기 위해, 선박국이 자신의 IP 주소를 할당받는 것이 우선적이다. 본 논문에서는 선박국들이 스스로 자신의 IP 주소를 할당할 수 있는 SANET configuration (SANETconf) 프로토콜을 제안한다. SANETconf는 중복되지 않는 다수의 IP 주소들을 육상국에서 선박국들에 이어지는 트리 형태로 네트워크 전반에 전파한다. 선박국은 IP 주소를 할당할 수 있는 자신의 이웃과 간단한 요청(Request) 및 응답(Response) 메시지 교환을 통해 자신의 IP 주소를 할당한다. 따라서 SANETconf는 IP 충돌 방지 (Duplicate Address Detection) 과정과 선박국의 이동에 의해 발생하는 네트워크의 분리나 통합에 따른 처리 과정을 완전히 배제할 수 있다. 이 프로토콜의 SANET의 적용가능성을 검증하기 위해 다양한 모의시험을 수행하였다. 모의시험 결과, SANETconf를 이용하여 네트워크의 85퍼센트의 선박국들이 한 프레임 (1분) 내에 자신의 IP 주소를 결정할 수 있음을 확인하였다. 또한, 선박국들은 자신의 IP 주소를 할당하는데 네트워크 리소스의 0.024 퍼센트만 사용하여 SANETconf가 네트워크 리소스의 효율성이 높음이 확인되었다.
대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.
뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.
달 현지 탐사를 위해 무인 이동체가 활용되고 있으며, 달 지상 관심 지역의 지형 특성을 정확하게 파악하여 실시간으로 정보화 하는 작업이 요구된다. 하지만, 정확도 높은 지형/지물 객체 인식 및 영역 분할을 위해서는 다양한 배경조건의 영상 학습데이터가 필요하며 이러한 학습데이터를 구축하는 과정은 많은 인력과 시간이 요구된다. 특히 대상이 쉽게 접근하기 힘든 달이기에 실제 현지 영상의 확보 또한 한계가 있어, 사실에 기반하지만 유사도 높은 영상 데이터를 인위적으로 생성시킬 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 가용한 중국의 달 탐사 Yutu 무인 이동체 및 미국의 Apollo 유인 착륙선에서 촬영한 영상을 통해 위치정보 기반 스타일 변환 기법(Style Transfer) 모델을 적용하여 실제 달 표면과 유사한 합성 영상을 인위적으로 생성하였다. 여기서, 유사 목적으로 활용될 수 있는 두 개의 공개 알고리즘(DPST, WCT2)를 구현하여 적용해 보았으며, 적용 결과를 시간적, 시각적 측면으로 비교하여 성능을 평가하였다. 평가 결과, 실험 이미지의 형태 정보를 보존하면서 시각적으로도 매우 사실적인 영상을 생성할 수 있음을 확인하였다. 향후 본 실험의 결과를 바탕으로 생성된 영상 데이터를 지형객체 자동 분류 및 인식을 위한 인공지능 학습용 영상 데이터로 추가 학습된다면 실제 달 표면 영상에서도 강인한 객체 인식 모델 구현이 가능할 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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