본 논문에서는 로컬 PC의 성능이 주는 영향이 적은 딥러닝 동작 구조를 구현하였다. 일반적으로, 딥러닝 모델은 많은 연산량을 가지고 있어 처리하는 PC의 성능에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 줄이기 위하여 AWS와 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 동작을 구현하였다. 첫 번째, AWS에서 딥러닝 연산을 하여 로컬 PC의 성능이 떨어지더라도 딥러닝 동작이 정상적으로 작동할 수 있도록 하였다. 하지만 AWS를 통해 연산 시 입력에 대해 출력의 실시간성이 떨어진다. 두 번째, 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 모델의 실시간성을 증가시킨다. 스트리밍 서버를 사용하지 않았을 경우 한 이미지씩 처리하거나 이미지를 쌓아서 동영상으로 만들어 처리하여야 하기 때문에 실시간성이 떨어진다. 성능 비교 실험을 위한 딥러닝 모델로는 YOLO v3모델을 사용하였고, AWS의 인스턴스들 및 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 AWS의 인스턴스인 p3 인스턴스를 사용하였을 때 한 이미지 당 테스트 시간이 0.023444초로써 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 한 이미지 당 테스트 시간인 0.027099초와 유사하다는 결과를 얻었다.
본 연구에서는 증가하는 도심지 정체와 신설터널 건설에 따른 여러 제약의 문제를 해소하는 방안으로 향후 국내에서 수요가 증가할 것으로 전망되는 대심도 지하도로를 복층터널로 건설시 본선 복층터널에서 단층터널로 분기가 되는 구간의 터널 거동과 본선과 분기터널간의 필라 안정성을 수치해석을 통하여 검토하였다. 이를 위해 본선터널과 분기터널의 이격거리를 본선터널의 직경(D)을 기준으로 0.1D부터 2.0D까지 변화하는 조건과 지반조건을 암반등급에 따라 1~5등급으로 변화하는 조건들에 대하여 유한요소해석을 수행하였으며, 터널의 전체적인 거동과 함께 그 결과를 기반으로 기존의 경험식 등을 이용한 안전율, 강도-응력비, 그리고 간섭체적비를 산정하여 굴착에 따른 안정성 영향을 검토하였다. 검토 결과 수치해석결과를 이용해 산정된 강도-응력비와 간섭체적비는 경험식을 이용한 방법에 비해 암반강도보다는 이격거리가 안정성에 더욱 크게 영향을 미침을 나타내었고, 그에 따라 본선과 분기터널의 이격거리가 0.7D 이하인 경우는 본선과 분기터널을 모자 형태의 하나의 대단면으로 시공하는 것이 안정성 측면에서 유리한 것으로 판단되었다.
최근 모바일 환경의 발전으로 시간적, 공간적 제약이 없어짐으로서, SNS에서 실시간으로 서로간의 의사소통과 정보의 공유가 가능하게 되었다. 이로 인해 SNS는 빠르게 대중화가 이루어졌고 오늘날엔 SNS의 영역이 사회 전반으로 확대되면서 경제적, 사회적 가치를 지니게 되었다. 기업들은 SNS를 통해 마케팅 전략을 세우거나 소셜커머스로 사용자들과 전자상거래를 하게 되었고, 개인들은 다른 사용자와 특정 이슈에 대해 견해를 교류하거나 정보를 공유하여 오프라인의 영역에도 영향을 미치게 되었다. SNS의 빠른 대중화와 더불어 SNS를 통한 이득을 보기 위해 사용자들은 개인정보를 SNS와 기업에게 제공하고 있다. 하지만 이러한 개인정보가 무분별하게 제공됨에 따라 사용자의 의지와 상관없이 불법적으로 사용되는 사례가 빈번하게 발생하고 있고, 이로 인해 정보 프라이버시의 침해 우려는 사용자들이 SNS를 지속적으로 사용하는 데에 있어서 큰 방해 요인 중 하나가 되었다. 실제로 이를 시스템적으로 최대한 보호해주는 폐쇄형 SNS가 최근 등장함에 따라 많은 사용자들이 폐쇄형 SNS에 몰리고 있다. 따라서 본 연구에서는 프라이버시 계산 모형(Privacy Calculus Model)을 기반으로 하여 SNS를 사용함에 따라 사용자가 인지하는 이득을 시스템적인 보안과 개인의 심리적 프라이버시를 보장하는 것으로 제시하여 사용자가 인지된 이득을 위해 SNS를 지속적으로 사용하려는 의도가 정보 프라이버시 염려에 의해 어떤 영향을 받는지 알아보았다. 또한, 지속적인 사용 의도에 대표적인 요인들로 알려진 신뢰, 만족, 혜택이 정보 프라이버시 염려를 조절하는 역할을 할 수 있는 지 살펴보는 연구 모형을 제안하였다. 결과적으로 밴드의 경우에 보안과 프라이버시 염려 간에는 영향을 미치지 않았지만, 심리적 프라이버시의 경우엔 영향을 미쳤고, 신뢰 역시 지속적인 사용의도에 영향을 미쳤지만 사용자의 만족은 여전히 정보 프라이버시 염려를 완화시키지 않는 것으로 나타났다. 또한 심리적인 프라이버시가 지속적 사용의도에 영향을 미친다는 점으로 보아, 기업들은 SNS를 설계할 때 사회적 책임을 가지고 개인의 심리적인 프라이버시를 보장하는 것을 고려해야 한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 폐쇄형 SNS를 서비스하는 기업들에게 SNS의 어떤 면을 강조해서 서비스해야 하는 지그 방향성을 제시해주고 정보 프라이버시 염려가 사용자가 인지하는 이득에 어떤 영향을 미치는 지, 또 이것을 어떤 요인으로 조절할 수 있는 지를 밝혔다는 데에서 학문적 의의를 찾아볼 수 있다.
현대사회는 도로, 상 하수도, 가스, 전화 등 여러 가지 사회기반시설물의 효율적 관리가 필수적이다. 그 중에서도 하수도시설은 지역 주민의 생활환경보호와 공공수역의 수질 보전을 위하여 가능한 최적의 상태로 관리되어야 한다. 기존의 일부 지자체 및 기업체에서는 이러한 하수도시설물을 효율적으로 관리할 수 있도록 하수관리시스템을 개발하여 사용하고 있다. 이러한 시스템의 제약점은 관망의 관리기능만을 제공할 뿐 관망에 부하되는 하수량에 대한 분석기능은 제공치 않으며, 일부 제공된 분석기능은 모든 관거를 획일적인 조건에서 분석하는 관계로 실제업무의 적용에는 현실적으로 타당치 않은 실정이다. 따라서 이번 연구에서는 이러한 하수시설물에 대한 관망분석을 도시계획도를 기본으로 용도지역별 특성에 따라 조건을 달리하여 분석할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 각각의 하수관에 부하되는 하수량을 파악학 수 있음은 물론 우수량의 변화 및 인구밀도의 변화에 따라 부하되는 하수량의 변화에 대한 모의실험의 지원과 도시의 팽창 및 신도시의 건설에 따른 하수도 시설설계에 대한 의사결정을 지원할 수 있도록 하였다. 이러한 본 연구의 결과물은 통수능 부족관거의 검색을 통하여 민원발생시 적절한 의사결정지원이 가능하며, 관련 업무의 효율성증대 및 대민서비스 향상에 기석도가 크리라 판단된다.
현재 자연 하천의 유사농도의 측정에 있어서 실제 측정은 기상 조건에 영향을 받으며, 기계적 한계로 인해 하천바닥에 인접한 소류사 구간의 유사농도 측정값은 부유사 구간의 유사농도 측정값 보다 신뢰도가 낮다. 그리하여, 하천의 바닥농도는 이론식을 통해 산정되어왔으나, 기존 유사농도 계산 공식들의 바닥농도 산정값은 실측값에 비해 신뢰도가 낮고 서로 다른 공식 간의 차이는 여러 조건에 따라 천차만별이다. 따라서 하천의 바닥농도를 산정하기 위해 보다 신뢰성이 높은 공식이 요구되고 있다. 본 연구는 하천의 유사농도에 정보엔트로피이론을 적용하여 유사농도분포와 평균유사농도의 결정방법을 제시하고 평균유사농도와 바닥농도의 관계를 통해 바닥농도를 산정하는 방법을 제시하였다. 유사농도 분포의 확률은 제약조건하에 계산된 최대 엔트로피에 의해 일정한 확률분포를 나타내게 되고, 이러한 관계에 근거하여 유사농도분포, 평균유사농도 그리고 바닥유사농도 간의 관계를 유도하고 측정 표본을 통해 바닥 유사농도를 산정할 수 있다. 본 연구의 이론 검증을 위해 과거 실험의 유사농도 측정값을 사용하여 유도된 유사농도분포와 평균유사농도 공식을 적용하였으며, 유도된 두 공식의 관계를 이용하여 대표 농도변수(EN : Equilibrium N )를 도출하였다. 대표 농도변수를 통해 산정한 점 농도는 실측값과 결정계수가 평균적으로 R2=0.924의 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통하여, 실제 하천의 부유사 구간과 소류사 구간의 유사농도의 전체 경향을 보다 쉽게 파악하고 평균유사농도와 바닥농도의 관계를 이용하여, 신뢰도가 확보된 바닥농도를 손쉽게 산정할 수 있다.
청소 로봇의 중요한 기술 중 하나는 커버리지 성능이다. 대부분의 가정용 청소 로봇들은 로봇의 크기나 제작 비용 때문에 로봇을 구성하는 시스템 구성에 제약을 받게 된다. 이러한 이유 때문에 청소 로봇의 가장 중요한 요소인 커버리지 성능을 높이는데 필요한, 위치 인식이나 맵 구성을 위한 기존의 알고리즘들을 쉽게 적용할 수가 없다. 본 논문에서는 청소 로봇을 위한 두 가지 문제에 초점을 맞추어 이를 해결 할 수 있는 방안을 제시한다. 먼저 계산 량을 줄여 저가형 시스템을 구성할 수 있어야 한다. 이를 위해 청소 환경을 단순화 하는 형태로 변화 시켜 위치 인식과 특징점 맵을 구성하는데 필요한 계산량을 줄이는 방법을 제안한다. 두 번째로 청소로봇에 사용하는 센서들의 성능이 매우 제한적이다. 청소 로봇에 가장 많이 사용되는 센서는 초음파 센서와 적외선 센서이다. 초음파 센서의 경우에는 로봇의 크기나 구조적인 문제 때문에 측정 범위가 제한되고, 적외선의 경우엔 비용 문제와 센서 자체가 가지고 있는 측정 범위에 대한 문제에 의해 근거리 측정용 센서만을 사용한다. 이러한 센서들의 성능을 고려한 특징점 추출 방법을 설명하고 이를 이용한 맵 구성과 청소 영역 분할에 대한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 전 영역 청소를 위한 알고리즘들은 실제 판매되는 청소 로봇에 적용하여, 그 성능을 검증한다.
잠수함 소나 운용 요원의 능력을 향상시키기 위한 실제 해상 훈련은 많은 비용과 제약사항이 따른다. 소나 시뮬레이터는 이러한 문제점을 해결하고, 실제와 유사한 전장 환경을 모의함으로써 소나 운용 요원의 능력과 훈련 성과를 극대화시킨다. 본 연구에서는 수동 소나 시뮬레이터의 알고리즘을 제시하였으며, 알고리즘은 기동모듈, 소음원모듈, 소음 전달 모듈의 3가지 모듈로 나뉘었다. 기동모듈은 3차원 좌표계를 이용하여 함정의 기동을 구현하였으며, 시간 간격은 함정의 변침률에 따라 설정하였다. 소음원 모듈은 표적 소음, 해양 배경 소음, 자체소음으로 구성하였다. 표적 소음은 주파수 특성에 따라 비변조 협대역, 변조 협대역, 비변조 광대역, 변조 광대역 신호로 구분하였으며, 톤수와 속력에 의존하는 함정 방사소음 준위를 적용하였다. 해양 배경 소음은 음향도파관 효과가 고려된 바람 소음과 그외 배경 소음으로 모의하였으며, 자체소음은 유체소음과 소나돔 삽입 손실로 모의하였다. 소음 전달 모듈은 음선 기반의 모델을 이용하였으며, 기동 모듈의 각 시간에서 고유음선의 진폭, 위상, 시간지연을 합산하여 주파수 영역에서 표적 소음에 곱하였다. 최종적으로 시나리오에 따른 모의 결과 실제 해양에서 발생하는 소음과 유사한 경향을 확인할 수 있었다.
신약 개발과 관련하여 글로벌 판매망이 구축되지 않은 국내 바이오텍에게 가장 필요한 것은 신약의 기술이전과 관련된 의사 결정이다. 각 임상 단계별 성공 확률이 다르고, 어느 임상 단계에서 기술이전 계약을 하느냐에 따라서 총 계약금액과 로열티가 달라지게 된다. 이런 기술이전 계약의 특징과 바이오텍의 취약한 재무 구조 등으로 인하여, 바이오텍이 빅파마에게 기술 이전을 하는 시기를 정하는 것은 매우 중요한 의사 결정 문제가 된다. 이 연구에서는 '신약의 기술이전 최적시기 결정 문제'라는 연구모형을 제시하고, 의사결정트리 방법론으로 결과를 도출하였다. 사례 연구로, first-in-class 신약을 대상으로 FDA 글로벌 임상을 진행하고 있는 국내 바이오텍에 적용해 보았다. 타겟 질환의 시장 크기와 예상 시장 침투율은 알려져 있다고 가정하였을 때, 임상 1상이나 2상 이후에 기술이전을 하는 것이 이익을 최대화할 수 있는 대안임을 알 수 있었다. 본 연구는 제약 분야 문제에 경영과학 방법론을 사용할 수 있는 개념적인 틀을 제시하여 신약 기술이전에 대한 지식 및 연구의 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
컨테이너의 신속한 이송 및 처리는 작업시간 단축에 의한 비용절감을 의미하므로 항만에서는 가능한 작업효율을 향상시키기 위해 다양한 노력이 추진되고 있다. 1990년대 중반부터 RMGC 및 RTGC 등의 크레인이 개발되어 컨테이너 이송 및 적재를 위한 필수장비로 널리 이용되고 있다. 특히 RTGC는 타이어 구동방식이므로 주행환경에 크게 제약을 받지 않는 장점도 있으나, 타이어 슬립, 타이어에 의한 샤시의 기울어짐 등 설정된 경로를 고정도로 주행해야 하는 목적달성에 장애가 되는 요인도 많아 레일 위를 주행하는 RMGC에 비해 자동화가 용이하지 않다. 이것은 무인 RTGC 시스템 구축을 어렵게 하는 가장 큰 요인이 되어 이와 관련한 기술개발 또한 미비한 수준에 이르고 있다. 따라서 본 논문에서 RTGC의 무인자동화에 있어서 가장 기초단계라고 볼 수 있는 수학적 모델링을 기반으로 한 고정도 주행제어기를 설계하고자 한다. 먼저 제어대상인 RTGC의 주행에 따른 운동특성을 분석하여 모델링을 수행한다. 기본적인 주행성능을 달성하기 위한 주행제어기를 설계하고 시뮬레이션을 통해 설계된 제어기의 유용성을 확인하도록 한다.
최근 무선기기의 다양한 제약 사항을 극복하고, 수시로 변화하는 주변 환경에 따라 항상 적절한 서비스 레벨을 유지하기 위한 상황인식형 적응 서비스가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 대부분의 기존 연구들은 적응 모듈이 클라이언트나 프록시, 서버 중 한 위치에 집중되어 있어, 사용자가 증가하는 경우에 작업부하가 한 곳에 몰리고, 결과적으로 사용자의 요청에 대한 응답시간을 증가시키는 문제를 가지고 있었다. 따라서 본 논문에서는 적응 모듈을 클라이언트, 프록시, 서버 측에 분산배치하고 시스템의 상황을 모니터링하여, 가장 적절한 시스템이 작업을 처리하는 분산적응 프레임워크를 제안한다. 이를 통해, 사용자가 증가하는 경우와 같이 작업부하가 증가하는 상황에서도 보다 빠른 적응작업이 가능해지며, 부하가 분산되어 안정적인 시스템 운영이 가능해진다. 본 논문에서는 제안프레임워크의 평가를 위해 프로토타입을 구현하고, 크기가 큰 이미지파일을 포함하는 멀티미디어 기반 학습콘텐츠를 이용하여 분산처리를 테스트하였다. 그리고 서버의 과부하를 시뮬레이팅하여, 기존 적응시스템들과의 응답시간과 시스템 안정성측면의 비교를 수행하였으며, 이 실험결과를 통해 제안프레임워크의 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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