일반적으로 배관에서 발생하는 진동은 배관을 파손시키는 문제를 넘어 배관 파손으로 유발되는 다른 위험한 문제의 원인이 된다. 배관 진동의 원인 분석과 이를 줄이기 위한 수많은 연구들이 존재하는데, 그 중 마찰 지지대를 이용한 배관 진동저감에 대한 연구가 소수 진행되고 있다. 하지만 마찰 지지대에 관한 연구들은 마찰 지지대 성능 예측과 평가에만 집중하였고, 지지대 설치 위치에 따라 달라지는 마찰 지지대의 효과는 고려하지 않았다. 따라서, 본 연구에서는 마찰 지지대의 설치 위치에 따른 배관 진동 저감 효과를 입증하고 전체 시스템의 진동을 줄이기 위한 마찰 지지대 위치 선정 방법을 제시한다. 설계단계에서 최적화 방법을 효과적으로 적용하기 위해 선형 해석으로만 마찰 지지대의 최적 위치를 예측하고, 설계된 마찰 지지대를 시간 영역 해석을 통해 방법론의 타당성을 입증하였다. 또한, 배관 시스템에서 마찰 지지대의 우수한 진동 저감 효과를 정량적으로 해석하여, 지지대 설치 위치를 예측하는 방법의 효용성을 증명하였다.
본 논문에서는 무선전력 통신 네트워크에서 소스에서 목적지 노드까지 종단간 데이터 전송률을 최대화하기 위한 최적의 멀티홉 전송 방식을 제안한다. 에너지 하베스팅을 하면서 멀티홉 전송을 위한 프레임 구조를 제시하고, 노드간 서로 다른 에너지 수확량과 링크 품질을 고려하여 종단간 전송률을 최대화하는 각 노드의 전송 시간을 수학적 분석을 통하여 도출한다. 아울러, 고려하는 무선전력기반 멀티홉 전송의 시스템 모델링을 통하여 최적화 문제를 도출하고, 이 최적화 문제가 convex 함을 보임으로써 전역 최적해가 존재함을 증명한다. 이를 통하여 최적화 문제를 계산 가능한 형태로 변형하여 손쉽게 최적해를 찾는다. 제안한 최적 멀티홉 전송 방식은 모든 링크의 전송률이 같아지도록 노드별 전송 시간을 최적으로 할당함으로써 종단간 전송률을 최대화한다.
본 연구는 해운 기업의 목표부채비율의 존재와 장부가치 레버리지와 시장가치 레버리지의 결정요인을 분석하였다. 이를 위해서 전 세계 해운 기업의 2009년부터 2016년까지의 자료를 이용하여 실증분석을 실시하였다. 시장에서 관찰이 불가능한 목표부채비율을 정태적 상충모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석에서 해운 기업은 레버리지 종류와 기업의 크기에 따라 자본구조에 영향을 미치는 요인이 조금씩 차이가 나는 것을 발견하였다. 자본구조를 동태적으로 분석한 결과 해운 기업은 목표자본구조를 가지고 있었고 각 기업의 레버리지 수준을 목표레버리지 수준으로 돌아가도록 조정을 하였다. 레버리지 변화의 결정요인분석에서 목표 레버리지와 전년도 레버리지의 차이가 레버리지 변화를 설명하는 중요한 요인임을 증명하였다. 해운 기업은 전년도의 레버리지가 목표 레버리지와 차이가 많을수록 당해 연도의 레버리지수준을 적극적으로 조정하는 것으로 나타났다. 또한 초기의 부채 수준이 높을수록 레버리지의 변화를 적게 하였다.
5G 네트워크의 핵심 기술로 모바일 에지 컴퓨팅(Mobile Edge Computing, MEC)이 주목받음에 따라, 모바일 사용자의 데이터를 기반으로 한 5G 네트워크 기반 에지 AI 기술이 최근 다양한 분야에서 이용되고 있다. 하지만, 전통적인 인공지능 보안에서와 마찬가지로, 에지 AI 핵심 기능을 담당하는 코어망 내 표준 5G 네트워크 기능들에 대한 적대적 교란이 발생할 가능성이 존재한다. 더불어, 3GPP에서 정의한 5G 표준 내 Standalone 모드의MEC 환경에서 발생할 수 있는 데이터 오염 공격은 기존 LTE망 대비 현재 연구가 미비한 실정이다. 본연구에서는 5G에서 에지 AI의 핵심 기능을 담당하는 네트워크 기능인 NWDAF를 활용하는 MEC 환경에 대한 위협 모델을 탐구하고, 일부 개념 증명으로써 Leaf NWDAF에 대한 데이터 오염 공격 탐지 성능을 향상시키기 위한 특징 선택 방법을 제안한다. 제안한 방법론을 통해, NWDAF에서의 Slowloris 공격 기반 데이터 오염 공격에 대해 최대 94.9%의 탐지율을 달성하였다.
본 연구에서는 기수역에서의 GPS 전자부자를 활용한 계측 데이터와 염분측정 데이터를 비교분석하여 GPS 전자부자의 거동 특성이 담수의 실제 거동특성과 같이 일치하게 나타나는지 확인하고, GPS 전자부자에 대한 활용성을 증명하고자 하였다. 기수역에서의 담수와 해수의 분포를 확인하기 위해서는 많은 인력과 장비를 소모하며 수리량과 염분도에 대한 측정을 통해 분석을 할 수 있는데, 대표적인 수리량 측정장비인 ADCP 또는 ADV는 각종 측정 한계들이 존재한다. 따라서 이러한 기수역에서의 수체 구간별 흐름 특성이 어떻게 나타나는지 확인하기 위해서 GPS 전자부자를 활용하고자 하였으며. GPS 전자부자의 데이터와 수직방향으로 측정한 염분도 데이터와 비교하고자 하였다. 수영강 좌수영교 상류 1km지점에서 주입하였으며 간조 시와 만조 시에 유하시켜 수영강에 위치한 좌수영교와 수영교에서 각각 좌측, 중간, 우측에서 수심방향으로 측정한 염분도를 상층 중층 하층으로 평균하여 비교하였다. 본 연구에서 사용한 GPS 전자부자는 표면부자이기 때문에 만조 시 하류방향으로 더 뻗어 나가는것으로 확인하였고, 간조 시에는 흐름이 더디거나 정체하는 것으로 나타났다. 이러한 계측 결과는 담수의 흐름 특성과 일치하게 나타나는 것을 확인하였고 이러한 GPS Floater를 활용한다면 굳이 각종 수질을 측정하지 않아도 흐름 상황으로 간조인지 만조인지에 대한 상황과 염분 분포를 대략적으로 알 수 있다. 이러한 GPS 전자부자의 위치데이터와 시간을 잘 이용한다면 ADCP의 유속 측정에 대한 단점을 보완할 수 있는 Lagrangian 타입의 유속을 측정 할 수 있다. 이러한 GPS 전자부자를 하천에서 선주입으로 활용한다면 각 구간별로 수체에 대한 흐름과 유속들을 분석할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 GPS 전자부자를 좀더 활용하여 IoT 기반 수질센서 등과 같은 각종 센서가 GPS Floater에 결합이 된다면, 흘러가면서 각종 데이터 정보취득을 통해 수체내 흐름을 분석하는 것뿐만 아니라 수환경 유출오염사고들에 대한 초기대응에 많은 도움이 될 것으로 사료 된다.
선박 충돌 사고는 경제적 손실, 인명피해 등 다양한 부정적 상황을 초래할 수 있기 때문에 사고를 예방하기 위한 다각적인 노력이 필요하다. 따라서 사고 예방을 위한 연구가 활발히 이루어고 있으며, 본 연구에서는 선박 충돌 사고 예방을 위한 새로운 선행 지표를 제안한다. 기존 연구에서는 특정 해역에서 선박들간의 거리를 고려하여 충돌위험을 표현하였지만 이를 다른 해역에 적용하기 위해서는 모델을 새로 개발해야하는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 선박 운항 정보인 AIS(Automatic Identification System) 데이터를 활용하여 해역의 환경과 운항의 특징을 포함한 밀도기반 선박 도메인 DESD(Density based Empirical Ship Domain)을 정의하였다. 각 해역별로 만들어진 2차원의 DESD를 대상으로 Deep Clustering을 적용하여 유사한 운항 환경을 가진 해역들을 군집화 한다. 군집화된 해역과 선박 충돌 사고의 연관성 분석을 통해 해역의 특징별로 사고의 발생여부가 달라짐을 통계적으로 검정하여 DESD가 사고의 선행 지표로서 활용될 수 있음을 증명하였다.
본 연구는 수혜자의 관점에서 공공성을 측정할 수 있는 척도를 개발하고, 도서관 이용 경험, 지역 주민의 개인적 특성, 도서관 서비스 유형에 따라 공공성에 대한 인식 차이를 측정하였다. 이를 위해 공공성 관련 특성들을 문헌 고찰을 통해 분석하여 공공성 측정 지표로 통합하였고, 서울시 5개 자치구의 지역 공공도서관 15곳을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 도서관 공공성은 '참여반응성, 절차공정성, 상황평등성'의 3가지 요인으로 구성되며, 각 요인은 도서관과 지역 주민 간 상호작용 속에 형성되는 서로 다른 측면을 보여준다는 점을 발견하였다. 이를 바탕으로 도서관 이용 경험과 서비스 기간, 지역 주민의 직업 환경과 지역활동경험, 도서관 서비스 유형 등에 따라 어떠한 공공성의 측면을 강화해 나가야 하는지를 제시하였다. 공공성을 강화할 수 있는 서비스 경험이 제공될 때, 보다 많은 지역 주민이 혜택을 누릴 수 있으며, 이로써 도서관의 존재가치를 증명할 수 있을 것이다.
비가산경로비용(Non Additive Path Cost)에서 경로를 구성하는 링크통행비용의 합이 경로통행비용과 일치하지 않는다. 비가산성 비용의 적지 않은 사례가 교통부문에 존재하고 있으나 교통망 균형모형은 대부분 가산경로비용 가정에 의존하고 있다. 이 경우 교통망모형은 경로에 속해있는 링크의 통행비용에 선형적으로 증가한다는 경우에 한정된다. 비가산경로비용 대표적인 예로서 특정지역을 출입하는 통행료 체계를 들 수 있다. 이 체계는 차량이 진입(Entry)하면서 인식되고 진출(Exit)하면서 통행료가 정산되므로 링크의 요금이 경로에 선형적으로 반영되지 않는다. 본 연구는 지역기반 통행료 부과체계를 중심으로 새로운 Wordrop 균형모형을 제안한다. 제안된 모형은 비가산경로비용을 가산경로비용으로 전환되기 위해 이진표식변수를 도입한다. 제안된 모형은 경로를 열거하지 않고, 기존의 최적경로탐색기법과 비선형알고리즘이 적용이 가능하며, 수식과 해법에서 네트워크의 변형이 요구되지 않는다는 측면에서 기존에 제안된 모형보다 일반화되었다고 할 수 있다. 증명과 사례연구를 통하여 모형을 검증한다.
Jaehyun Park;Yonghun Jang;Bok-Dong Lee;Myung-Sub Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제28권11호
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pp.43-52
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2023
고무생산업체에서 생산된 고무는 레오미터 측정을 통해 품질 적합성 검사가 이루어진 후, 자동차 부품을 위한 2차 가공으로 이어진다. 그러나 레오미터 검사는 인간에 의해 진행되고 있으며, 숙련된 작업자에게 매우 의존적이라는 단점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반 레오미터 품질 검사 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 레오미터의 시간적, 공간적 특성을 활용하기 위해 LSTM과 CNN을 조합하였고, 각 고무의 배합재료를 보조(Auxiliary) 데이터 입력으로 사용해 하나의 모델에서 다양한 고무 제품의 품질 적합성 검사가 가능하도록 구현하였다. 제안된 기법은 30,000개의 데이터셋으로 그 성능을 학습 및 검사하였으며, 평균 f1-점수를 0.9942 달성하여 그 우수성을 증명하였다.
세계가 점점 더 통합됨에 따라 자선단체는 국내 문제 뿐만 아니라 빈곤, 기근, 자연 재해 등 세계 전역에서 일어나는 문제들을 다루게 되었다. 국제적으로 많은 조직들이 도움을 제공하고 이러한 문제들을 완화시키기 위해 노력하고 있지만, Jusoor, Karam Foundation, Save the Children, 그리고 Oxfam 등 대부분의 자선단체들이 서구사회에 기초하고 있다. 이 논문은 동양과 서양 두 지역 사이에 기부 문화 불균형이 존재하는 이유를 분석한다. 이 논문은 지역적 차이를 설명하면서 자선 재단에 대한 아시아인들의 뿌리 깊은 불신과 아시아에서의 자선 기부를 장려하는 정부 정책의 부재, 그리고 추세를 형성하는 다른 여러 사회적, 경제적, 정치적 요인에 특히 초점을 맞추고 있다. 아시아가 세계의 다른 지역에 비해 자선 문화에서 왜, 그리고 얼마나 크게 뒤처지는지를 분석한 결과, 이 논문은 아시아 자선 시장에 "창조적 파괴"가 필요하다는 것을 증명한다. 더 나아가 이 논문은 혁신적인 신생 기업이 새로운 형태의 기술, 즉 등록 파트너쉽 기반을 갖춘 접근하기 쉬운 애플리케이션을 도입하여 정기적으로 앱 사용자들의 기부금 사용처와 금액을 업데이트함으로써 아시아 자선 사업의 신뢰도를 높일 수 있다고 제안한다. 이러한 새로운 형태의 기술은 아시아의 자선 문화를 둘러싼 다른 문제들을 다루는 데 또한 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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