반도체 제조공정에 내재된 복잡성은 작업일정(job scheduling) 문제를 해석적 방법으로는 풀기 어렵기 때문에 보통 시스템 파라미터의 변화에 대한 효과를 이산사건 모델링 시뮬레이션에 의존하여 왔다. 한편 장비 고장 등 예측 불가능한 사건들은 고정된 작업일정 기법을 사용할 경우 전체 공정의 효율을 악화시킨다. 따라서 이러한 불확실성에 대해 최적의 성능을 내기 위해서는 작업일정을 실시간으로 대처 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 반도체 제조 공정에 대해 시스템 제어관점의 접근방법을 적용하여 이 문제에 적응형 실시간 작업제어 틀을 제안하고, DEVS 모델링 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 틀을 설계 구현하였다. 제안된 방법은 기존의 임기응변적인 소프트웨어적인 방법에 비추어볼 때 전체 시스템을 이해하기 쉬우면서도 또한 추가되는 작업제어 규칙도 쉽게 추가 적용할 수 있는 유연성을 장점으로 가지고 있다. 여러 가지 실험결과 제안된 적응형 실시간 작업제어 프레임워크는 고정 작업규칙 방법에 비해 훨씬 나은 결과를 보여주어 그 효용성을 입증하였다.
본 연구는 다요인인성검사 II를 활용하여 여성 새터민들의 성격적 특성을 살펴보고, 이를 토대로 서로 구별되는 성격유형을 추출하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 여성새터민 163명을 대상으로 연구가 진행되었으며 총 158개의 자료가 최종 분석되었다. 그 결과를 살펴보면 첫째, 자아강도, 자기통제성, 대담성, 불안성 척도에서 65T이상에 해당하는 비율이 타 척도에 비해 높게 나타난 한편 실리성과 진보성 척도에서는 34T이하에 속하는 비율이 타 척도에 비해 높게 나타났다. 둘째, 연령 및 거주기간에 따른 다요인인성검사 T점수 간 차이를 살펴본 결과, 연령 및 거주기간에 따라 유의한 차이를 보이고 있었다. 마지막으로, 다요인인성검사 T점수 프로파일을 토대로 여성새터민의 성격유형을 분류한 결과, 3개의 군집이 추출되었다. 제 1군은 정서적 불안정성과 부정적 정서성(높은 예민성, 불안성, 자책성)을 주요 특성으로 하고 있다. 제 2군은 적절한 대인관계를 형성하고, 유지하는 것이 어려우며, 남한사회의 규범이나 규칙을 지키는 것을 불편해하거나 남한사회의 빠른 변화를 싫어하는 보수적인 경향이 있는 것으로 드러났다. 제 3군은 정서적으로 안정적이고, 자아가 성숙되며, 적절하고 친밀한 대인관계를 맺는 것이 주요한 특성으로, 다른 두 군집에 비해 심리적으로 건강하고, 남한사회에 대한 적응정도도 높았다. 각각의 군집은 심리적응척도(자아정체감과 적응유연성) 간에도 유의한 차이가 있는 것으로 드러났다. 이상의 결과는 향후 여성새터민의 안정적 정착을 위한 심리적·정책적 개입 방안을 모색하는데 기여할 수 있을 것이라 기대한다.
현재 기후변화는 점점 가속화되고 있으며, 이로 인해 향후 홍수피해는 더욱 증가될 가능성이 높은 것으로 알려져 있다. 장기적이 측면에서 이러한 홍수피해에 대비하기 위해서는 유역별 홍수에 대한 취약성을 평가하고, 기후변화의 영향을 고려하여 유연한 적응 정책을 마련하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 기후변화에 따른 국내유역의 홍수 취약성을 평가하는 방법으로 지표를 이용한 방법을 제안하였다. 이 방법은 기후변화에 따른 홍수 취약성을 민감도(sensitivity), 노출(exposure), 적응능력(adaptation)의 함수로 정의하고, 각 유역별 지표들을 이용하여 상대적인 취약성 정도를 평가하는 것이다. 본 연구에서는 유역의 민감도와 노출정도가 클수록 기후변화에 대한 홍수피해에 취약하고, 적응능력이 클수록 취약성이 낮다고 판단하였다. 본 연구에서 제안한 방법으로 국내 139개 유역에 대해 상대적인 홍수피해 취약성을 평가한 결과 과거 유역별 홍수 피해액의 분포와 유사한 것으로 나타났다. 또한, A2 시나리오를 이용하여 미래 기후변화 상황에서의 홍수피해 취약성에 대해 평가한 결과 국내 유역의 홍수피해는 증가될 가능성이 있는 것으로 전망되었으나 유역별 공간적인 취약성은 크게 변화지 않는 것으로 나타났다.
Purpose: This study was conducted to find out the relationship among resilience, coping mechanism, social support and family strengths and to explore the predictors for school adolescents' resilience. Method: The subjects of this study were 296 high school adolescents residing in two urban area in Korea. The subjects completed self-report questionnaires measuring Resilience(Jew, et al., 1997), Coping Mechanism(Carver, et al., 1989), Social Support(Lee, 1997) and Family Strengths(Olson 1982). Results: Socio-demographic characteristics of school adolescents influencing resilience, coping mechanism, social support and family strengths were revealed. The results showed that resilience, problem-focused coping, social support and family strengths were correlated positively and self-esteem support, problem-focused coping, sibling's and mother's help, and instrumental support were the predictors of resilience of school adolescents. Conclusion: We found out the specific attributes of individual, social and family factors which predict resilience for school adolescents. These results may suggest further studies to investigate the relationship between stress and resilience, find out other predictors of resilience for Korean school adolescents, examine whether protective factors for adolescents' problem behaviors influence similarly on resilience.
Purpose: This study was conducted to develop a resilience training program for nurses and test its effects. Methods: A non-equivalent experimental group and a control group pretest-posttest study design was used with 56 participating nurses (28 nurses in the experimental group and 28 nurses in the control group). The resilience training program was provided to participants for 4 weeks from August 12 to September 4, 2013. Each session was scheduled for two hours per week. Participants completed the tools for resilience, positive affect, and perceived stress assessment. Data were analyzed using ${\chi}^2$ test, Independent t-test, and 2*2 repeated measures multivariate analyses of variance (MANOVAs) with the SPSS/WIN 21.0 program. Results: Application of the resilience training program significantly helped nurses enhance their resilience and positive affect to workplace adversity, and reduce their perceived stress. There were significant positive differences for these variables in the experimental group compared to the control group. Conclusion: The findings indicate that the resilience training program for nurses is effective and can be used as an intervention for a stress management guide for nurses.
최근 들어 그 심각성을 더하고 있는 이상기후 현상으로 가용 수자원의 변동이 커지고 있으며, 이에 따라 수자원의 효율적인 운영이 요구되고 있다. 그러나 효율적인 운영을 위해서는 미래 유입량의 불확실성의 고려하고, 홍수 조절용량의 확보하면서도, 용수공급을 위한 저수량을 확보하고, 수력 발전을 해야 하는 복잡한 상황을 모두 고려하여야한다. 이러한 복잡한 시스템에서 하나의 최적화 기법으로는 모든 고려사항들을 만족시키는 최적해를 찾는 것은 사실상 불가능에 가깝다. 그러므로 저수지 운영의 최적화를 위한 연구에서 한 가지 이상의 기법을 조합하는 기법을 사용하게 되었다. 이러한 기법은 각 기법의 장점을 취하고 각각의 한계를 극복하기 위해 주로 사용되었다. 본 연구에서는 저수지 운영 최적화를 모의하기 위하여 대청댐에서의 저수위, 유입량, 용수이용량 등을 고려하여 방류량의 예측을 동적 계획법(Dynamic Programming Model)으로부터 동적 신경망(Dynamic Neural Network Model)과 적응 퍼지 제어기법(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)을 개발하여 실제 방류량과 세 가지 최적화 방법에 의한 결과를 비교 검정하였다. 본 연구의 수행으로 인해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 동적 신경망과 적응 퍼지 제어기법에 의한 최적화 모의가 동적 계획법에 비해 시스템의 구축이 쉽고 유연하다. 둘째, 퍼지추론의 Membership 함수의 구축에 따라 단시간에 많은 양의 강우가 발생하는 국지성 강우에 대해서도 최적 방류량을 예측할 수 있다. 셋째, 저수지 운영 과거자료의 부족과 불확실성을 해결하면, 보다 용이하고 양호한 예측결과를 얻을 수 있을 것이다.
A method for actively controlling dynamic reaction forces in flexible structures subject to persistent excitations is presented. Since reaction forces are not directly measured in flexible structures, reaction forces are estimated by using the Kalman filter. The estimated reaction force is used as an error signal in the adaptive feedforward disturbance cancellation controller. In order to compensate the static effect of the truncated modes in the reaction forces, the residual flexibility matrix is used with the Kalman filter. The paper presents the formulation of the reaction forces in conjunction with the Kalman filter estimator and the adaptive feedforward controller. The results show that the dynamic reaction forces at its supports in a flexible beam test rir are well suppressed.
기존의 SOFPNN은 데이터 수가 적고 비선형 요소가 많은 시스템에 대한 체계적이고 효율적인 최적 모델 을 구축할 수 있었으며 각 층 노드의 선택 입력을 변화시킴으로써 네트워크 구조 전체의 적응능력을 향상 시켰다. SOFPNN의 구조는 퍼지 다항식 뉴론(FPN)들로 구성되어 있으며, 층이 진행하는 동안 모델 스스로 노드의 선택과 제거를 통해 최적의 네트워크 구조를 생성할 수 있는 유연성을 가지고 있다. 그러나, 노드의 입력변수의 수와 규칙 후반부 다항식 차수 그리고 입력변수는 설계자의 경험 또는 반복적인 학습을 통해 선호된 네트워크 구조를 선택하였으나, 최적의 네트워크 구조를 구축하는데는 어려옴이 내재되어 있었다. 본 논문에서는 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks: SOFPNN)을 최적화시키기 위해 유전자 알고리즘을 이용하여 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크의 입력변수의 수와 이에 해당되는 입력변수 그리고 규칙 후반부 다항식의 차수를 탐색하여 최적 의 자기구성 퍼지 다항식 뉴럴 네트워크를 구축한다. 따라서 모델 구축에 있어서 유연성과 정확성을 가지며 객관적이고 좀 더 정확한 예측 능력을 가진 SOFPNN 모델 구조를 구축할 수가 있다.
현재 인터넷은 하드웨어 종속적인 특징을 가지고 있어 급변하는 환경에 적응하기 힘들다. 이러한 제약사항은 관련 산업 발전을 더디게 하고 있다. 이와 같은 네트워크 환경에서 산업 발전을 위하여 네트워크 인프라에 유연성을 제공할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 그러한 문제를 해결하기 위해 오픈프로토콜인 OpenFlow의 Programmable Network의 특성을 이용하여 네트워크 가상화를 구현하였으며, 응용 서비스별 Virtual Network를 제공하는 방안에 대해 연구하였다. 이를 위하여 OpenFlow 기반의 Programmable Network를 구축하였으며, 동적으로 구성이 가능한 네트워크에서 가상화를 제공하기 위해 VNAPI를 개발하였다. 또한, VNAPI를 통하여 신뢰성 있고 효율적인 응용 서비스의 전달을 위하여 Virtual Network Topology에 대한 설계를 같이 수행하였다.
본 연구의 목적은 4차 산업혁명 적응도가 사회통합 요인 중 하나인 공공 청렴도, 정치신뢰에 미치는 영향을 종단분석하는 것이다. 분석은 OECD 31개국 2006년에서 2015년 자료에 대해 잠재성장모형(LGM)을 적용하였다. 4차 산업혁명 적응도는 WEF(2016)를 활용하였으며 노동시장 유연성, 기술 혁신, 인프라, 법적 보호, 네 영역으로 구성된 지표를 분석에 투입하였다. 분석결과, 공공 청렴도는 4차 산업혁명 적응도 전체와 법적 보호 영역 중 사법부 독립성과 기업의 윤리적 행동의 영향을, 정치 신뢰는 법적 보호 영역 중 사법부 독립성의 영향을 유의하게 받았다. 이러한 분석 결과는 지금과 같은 추세로 변화해간다고 할 때는 4차 산업혁명의 추진이 사회통합에 큰 위협이 된다고 볼 수는 없으나, 다만 경제 과학기술의 영역의 촉진만이 아니라 법적 보호와 같은 사회적 영역에 대한 고려가 함께 병행될 때 가능할 것이라는 점을 시사하고 있다. 본 연구의 결과는 경제 산업 과학 분야 대비 사회정책 분야에서는 상대적으로 미흡한 4차 산업혁명 논의를 활성화하는 데 기여할 것으로 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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