AMI(Advanced Metering Infrastructure)는 전력회사와 전력소비자와의 양방향 통신을 통한 소비자의 자발적인 에너지 절감과 능동적인 에너지 트랙잭션 참여를 통한 효율적인 전력시스템 운영을 위한 인프라를 제공한다. AMI 시스템은 소비자의 전력사용 데이터 취득 통로인 동시에 전력회사의 에너지 서비스 정보 제공의 통로로서 HAN(Home Area Network)을 통해 소비자 내부 전력기기들과의 정보교환을 가능하게 해준다. 본 논문은 AMI기반 HAN 서비스 기술에 대하여 소개한다. AMI기반 HAN 서비스를 통해 전력회사가 제공하는 서비스가 소비자 내부 전력기기들과 연계된 자동 수요반응 서비스 등으로까지 확대되며 다양하고 유용한 서비스들을 제공할 수 있다.
환경부에서 시행하고 있는 탄소성적표지제도는 일상 생활용품, 가정용 기기기 등 모든 제품의 탄소배출량 정보를 공개하고, 저탄소 상품의 인증을 통하여 지구 온난화 대응을 위한 저탄소 녹색생산과 녹색소비를 지원하는 제도이다. 탄소성적표지는 제품의 생산, 수송, 사용, 폐기 등의 모든 과정에서 발생되는 온실 가스 발생량을 CO$_2$ 배출량으로 환산하여 라벨 형태로 제품에 부탁하는 것을 말한다. 탄소성적표지제도는 기업의 자발적인 신청을 받아 한국환경산업기술원이 CO$_2$배출량을 조사해 인증을 내주는 방식으로 온실가스 라벨을 부착하려면 CO$_2$배출량과 구체적인 감축 계획을 제출하는 등 기후 변화에 대한 적극적인 대응 자세를 보여야 한다. 본 고에서는 탄소성적표지 작성 지침과 제품전과정 온실 가스 계산법에 대해 살펴보도록 한다.
노화가 시작되면 체력이 저하되어 면역기능이 떨어져 쉽게 병에 걸리고 환경에 대한 적응력이 떨어진다. 특히 60세 이상이 되면 근육 양과 근력이 급격히 가속화되어 신체적으로 약화되기 시작한다. 노화는 자연스럽게 진행되지만 꾸준한 운동을 통해 근력 저하 속도를 늦출 수 있다. 근력 증강을 위한 다양한 기기 개발에도 불구하고 노인들이 사용하는데 어려움이 있다. 특히 노인 신체적 특성에 맞는 운동기기 개발이 절실하며, 노인의 흥미를 유발시켜 자발적 참여를 유도하는 환경이 제공되어야 한다. 가상현실 기술은 실재하지 않거나 먼 거리에 있는 환경을 가상세계로 생성시켜서, 인간의 오감을 각종 인터페이스 장치를 통해 신호를 전달하여 가상의 현실 환경에 실재하고 있다고 느끼도록 만들어 주고, 가상세계와 상호작용을 통해 의료 진단, 치료, 재활 등에 유용한 도구 및 환경을 제공한다. 이러한 가상현실 기술의 특성 때문에 노인의 운동 참여와 운동 효과를 극대화 할 수 있다. 본 논문에서는 근력의 특성을 분석하고 노화와 근력과의 관계를 조사하고, 상지근력 증강 운동기와 해당 가상현실 컨텐츠 그리고 관련 컨텐츠 개발 동향에 대해 제시하고자 한다.
소프트웨어 개발 조직은 구성원들로 하여금 자발적이고 지속적인 개발방법론 활용 및 개선을 유도하기 위하여 효율적인 개발방법론 정의, 조정, 참조에 대한 지원뿐 만 아니라 보다 적극적인 개발방법론의 프로젝트 적용, 프로젝트 수행 경험(수행사례)의 지식화로 전사적인 지식 자산을 공유할 수 있는 환경을 지원해야 한다. 본 논문에서는 이러한 프로젝트 경험의 지식화를 위해 종료된 프로젝트에 적용되었던 방법론 내역과 프로젝트 산출물에 대한 재사용을 위한 자산화가 가능하도록 지원하는 Eclipse 기반의 플러그인을 설계하고자 한다.
언어는 모든 교육에서 중요한 역할을 담당하므로 국어 교과목은 교육의 기본 목표인 언어사용의 신장을 위해서 중요하게 다루어지고 있다. 언어발달을 위한 국어 교육활동은 듣기, 말하기, 읽기, 쓰기의 네 가지 영역에 기초를 두고 있으며 학생들의 흥미를 유발할 수 있는 쌍방향 멀티미디어를 이용하면 이러한 영역의 학습효과를 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 웹사이트의 개발 사례를 살펴보면 교과서 중심인 일방적인 제사만이 구현되어 있다. 따라서 본 논문에서는 흥미와 자발적인 참여를 유발하고 행동한 것에 대해 즉각적인 반응(Feedback)을 주는 애니메이션과 음성, 효과음, 높이, 학습, 게임으로 결합된 오락적인 쌍방향 멀티미디어 웹 컨텐츠를 개발하여 언어를 배우는 어린이들의 학습능력의 향상과 창의적인 언어 활동의 증대에 기여하고자 한다. 특히, 이 시스템의 큰 특징은 학생에 대한 학습 결과를 도출하고 이에 대한 해결책 및 각종 정보를 추출하여 학습진단 결과, 재학습, 학습독력의 형태로 학생 개개인에게 메일로 보내는 학습 통합관리 기능을 포함하고 있다는 것이다.
현재 수열합성법으로 이용하여 1차원으로 수직 성장한 ZnO 나노와이어는 밴드 갭이 3.37ev로 큰 밴드 갭을 갖는 물질이며 밀도 조절이 매우 어려운 것으로 알려져 있다. ZnO 나노와이어는 기존의 리소그래피 기반을 둔 Top-Down 방식과 달리 자발적인 형성과정으로 높은 결정성을 가지게 되는데, 이는 ZnO 나노와이어가 큰 종횡비 와 전자친화도를 가지고 있어 높은 전계방출 효과를 기대하게 되는 부분이다. 본 연구에서는 실버를 열처리하여 형성된 실버 나노파티클을 마스킹층으로 사용하여 ZnO 나노와어의 밀도 조절을 하고자 하였다. 실버막을 AZO seed layer 기판 위에 증착한뒤 $200{\sim}600^{\circ}C$ 까지 열처리 후 수열합성법을 이용하여 ZnO nanowire를 성장하였다. 또한 전구체인 ZN(NO3)2${\cdot}$6H2O 와 HMT 에 각각 Ammonium chloride와 PEI를 첨가하였고, PEI 의 몰농도를 변화하여 성장된 ZnO 나노와이어의 구조적, 광학적 특성을 평가함으로서 전자소자 적용 가능성을 확인하였다.
오늘날의 기업들은 글로벌화 경쟁체제 속에서 생존을 위하여 여러 가지 경영혁신의 기법들을 사용하거나 활용하고 있다 이러한 새로운 경영혁신 기법들은 기존의 기업환경에 많은 변화를 주고 있다. 그러나 단순한 경영혁신의 도입만으로 기업이 효과적이며 효율적인 변화와 혁신이 이루어지리라는 기대를 해서는 안 된다. 혁신적이고 창의적인 경영혁신의 기법들은 기업의 필요욕구에 의한 자발적인 도입이 있어야 한다. 이는 경영혁신이 기업전체에서 이루어 져야 하며 더불어 기업내 조직구성원들의 적극적이며 긍정적인 사고와 경영자들의 강력한 리더십이 기반 되어야 한다는 것이다. 이에 본 논문에서는 기업의 최고 경영자들이 지니고 있는 여러 가지 리더십의 특성과 유형을 통하여 최근의 경영혁신의 화두로 대두되는 6시그마의 도입시 요구되는 리더십을 살펴보고자 한다. 또한 이를 바탕으로 요구되어진 6시그마의 리더십 관리가 어떻게 이루어져야 하는가에 중점을 두고 연구하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 추천시스템은 무수히 많은 정보들에 대하여 사람들이 적절한 선택을 할 수 있도록 도와준다. 사용자에게 필요한 정보를 찾아주고, 정보들의 우선순위를 결정해주는 추천시스템에 있어서 사용자의 위치는 보다 가치있는 정보를 제공할 수 있는 도구가 된다. 위치기반 추천시스템은 사용자가 아이템들로부터 얼마나 멀리 떨어져있는가를 고려하여 상위 리스트들을 제공할 수 있어야 한다. 하지만 일반적인 추천시스템에서 주로 사용되고 있는 기존의 사용자 기반 협업필터링 기법은 사용자의 자발적인 정보 입력에 의존함으로써 일정한 수의 사용자 정보가 축적되어 있지 않으면 정확한 추천이 불가능한 단점이 있다. 본 논문에서는 아이템에 기반한 협업 필터링 기법을 확률적으로 분석하고, 아이템의 위치에따라 랭킹을 부여하는 방법과 사용자의 위치정보를 추천알고리즘에 적용시켜 보다 정확하고 효율적인 추천방법을 제안하였다.
뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 뇌의 자발적 전기활동을 두피에서 측정한 것이다. 그 동안 뇌질환과 관련된 임상에서 주로 사용되어져 왔으며, 비선형 동역학 연구를 통해 결정론적인 동역학 신호임이 밝혀짐에 따라 뇌 기능연구 분야에서 그 응용범위가 넓어지고 있다. 우리는 뇌파 신호에 대하여 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)을 통하여 그 결과를 알아보았다. 즉, 뇌파의 독립성분 분석 적용 타당성을 알아본 다음 이를 적용하여 독립 소스들을 분리해 내었다. 또한 Topological Mapping을 이용하여 각각의 독립 소스들이 뇌의 어느 위치에서 발생하는지도 알아보았다. 이를 통하여 EEG에 독립성분분석을 적용함으로써 뇌 활동의 시간적, 공간적 분석이 가능하고 유용함을 나타내었다.
의약품에 대한 안전성 정보 수집과 관리는 온라인, 오프라인을 통해 약물 이상 사례를 보고받는 형태로 진행되고 있다. 하지만 소비자들의 자발적인 참여로 이루어지므로 실제 발생하는 약물 부작용보다 데이터가 현저히 적다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 약물 이상 데이터 희소성 문제를 해결 할 수 있도록 소셜 미디어에서 약물 부작용 표현을 찾을 수 있도록 하였다. 소셜 미디어의 경우에는 표준 약물 부작용 용어를 사용하기보다는 일반인들이 자연어로 표현한 경우가 많으므로 개체명 인식 기법을 이용해 부작용을 추출할 수 있는 모델을 개발하였다. 또한 추출된 부작용 표현을 표준용어로 분류할 수 있는 모델을 제시하였다. 실험 결과 제안한 두 가지 모델은 0.9 이상의 정확도를 얻을 수 있었으며, 일반 사용자들이 자연어로 표현한 약물 부작용 표현을 효과적으로 찾아내고 표준 부작용 용어로 매핑할 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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