위성이 우주에서 노출되는 우주방사선 환경은 위성의 임무궤도 및 임무 기간에 따라 크게 달라진다. 지구 주위의 자기장에 의해 갇혀있는 양성자 및 전자의 환경은 고도에 따라 밀도 및 분포의 차이를 보인다. 특히 밴 앨런 밸트 내의 경계부분을 넘어서는 높은 고도에서의 방사선 입자별 노출 환경은 저궤도의 환경과는 구성 및 영향성이 크게 다르다. 본 논문에서는 전자 밸트 고도에서 운영되는 정지궤도 위성의 우주방사선 입자 환경을 분석하였다. 지구 자기장에 갇힌 입자, 태양입자 및 외부은하 입자 환경을 모델별로 분석하였으며 각 입자별 Flux 및 Fluence 스펙트럼을 이용하여 총 이온화 조사량과 중이온 스펙트럼을 도출하였다.
방화벽은 변압기 폭발, 파열 사고 이후 주변 주/보조변압 기로의 2차 사고를 방지하는 목적으로 설치되고 있다. 변압기는 열교환기(방열기 또는 쿨러)를 통해 외부 대기와 열교환을 하므로 방화벽의 설치로 인하여 주위 대기의 흐름이 저하되어 냉각 성능에 악영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 방화벽 설치 위치 및 변압기 주위 설치 환경에 따른 공기 온도상승 효과가 변압기의 온도상승에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 시험과 해석을 수행한 결과 방화벽을 2면으로 설치 할 경우 방화벽의 설치 거리는 방열기에서 1m 이상, 방화벽을 3면으로 설치 할 경우 변압기 본체에서 2.5m 이상으로 유지하였을 때 변압기의 온도상승에 큰 영향을 미치지 않음을 확인하였으며, 방화벽의 높이는 본체의 높이를 고려하여 설치하여야 한다.
본 논문에서는 차량에 부착된 4대의 어안렌즈 카메라 영상을 이용하여 차량 주위 전방향의 주변 정보를 포함하는 정합 영상을 생성하고, 생성된 정합 영상에서 차선을 검출하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방 카메라만을 이용하여 차선을 검출하는 방법들은 안개와 같이 기상 환경이 안 좋은 경우 가시거리가 짧아져 정상적인 차선 검출이 어려운 문제가 있다. 이에 반해 4대의 어안렌즈 카메라로 차량의 주변을 촬영한 영상은 기상 환경에 영향을 적게 받아 안정적인 차선 검출에 용이하다. 어안렌즈 카메라로 촬영한 영상은 왜곡이 심하기 때문에 왜곡 보정을 수행한 후 차량 위에서 아래로 내려다본 시점으로 투영 변환하여 하나의 영상으로 정합한다. 정합영상에서 관심영역을 설정한 후 차선 후보 영역을 검출하고, 검출된 후보 영역들로 차선을 직선으로 모델링한다. 점선 차선 구간이나 차량 흔들림에 대응하기 위해 직선으로 모델링된 차선 정보의 차선 각도와 차량으로부터 거리 정보를 칼만 필터 기반 추적 및 보정하여 안정적으로 차선 검출을 수행한다. 실험 결과 제안하는 방법은 실선구간에서 99.57%, 점선구간에서는 90.48%의 검출 정확도를 가진다.
블루투스는 작은 크기와 저렴한 가격, 표준화된 프로토콜, 저전력 소모 등의 잇점으로 인해 로봇에 응용하기 적합한 무선 기술로 주목받고 있다. 그러나 단일 통신망을 구성하기 위해서는 1:7의 Master/slave 구조와 무선 통신거리 등의 제약사항이 있다. 블루투스를 로봇 시스템에 적용하기 위해서는 주위 환경에 따른 자기 조직화를 통해서 이러한 단점을 보완하고 주위 환경의 변화에 적절하게 대응을 할 수 있도록 하는 네트워크 구성 시스템이 필요하다. 자기 조직화를 하기 위해서는 Discovery, Organization, Maintenance, Reorganization의 크게 4단계의 과정을 거친다. 본 논문에서는 분산 로봇 시스템을 위해 트리구조를 이용한 자기 조직화 가능한 블루투스 네트워크를 구현하고 그 성능을 평가한다.
항만 및 항로의 설계에 있어서 시뮬레이터 적용의 중요성과 그 기능이 강조되고 있다. 본 연구에서는 시뮬레이션의 다른 방법과 그 적용에 대하여 소개하였고, 대축척 시뮬레이션의 개념, 그룹시뮬레이션을 제안하였다. 이 과업을 적절하고 효과적으로 수행하기 위하여 시뮬레이터의 요구조건을 제시하였고, 특별히 항로설계 시뮬레션에서 가장 중요한 선박의 동하중 모델링에서의 몇가지 관점과 주위환경 요소를 설명하고 알고리즘을 나타내었다.
본 논문은 고등학교 교육과정상에서 학습자들이 오류를 범하기 쉽고, 어려워 하는 극한에 대해 보다 효과적인 지도방법을 제시한다. 현실적으로 교수활동은 교실이라는 공간에서 일정한 수업시간동안에 교사와 학습자와의 관계속에서 이루어진다. 그 속에서 학습자들은 주변의 세계를 관찰함으로써, 혹은 추측과 반박을 통해 시행착오적으로 사고함으로써 혹은 모순, 어려움, 불균형을 일으키는 주위환경에 동화 ${\cdot}$ 조절을 함으로써 자신을 적응시켜 가면서 학습하게 된다. 따라서 교수학적 의도가 미비한 환경은 학습자에게 획득하기를 기대하는 학습을 할 수 없게 한다. Brousseas의 교수학적 상황론에 근거하여 교육의 현장인 교실에서의 교사와 학생간의 상호작용에 따른 교수-학습의 중요성에 초점을 둔 본 논문은 Freudenthal의 역사발생적 원리에 의한 극한의 정의와 학습자의 오류수정을 위한 교수학습 전략으로 Lakatos의 발견술을 제안하였다. 또한 극한 개념에 대해 실생활에서 학습자에게 쉽게 동화 ${\cdot}$ 조절이 일어날 수 있는 학습 방법을 제안하였다.
본 연구는 아이돌보미의 안전지식, 안전인식, 안전효능감과 안전행동실천과의 관계를 파악하기 위하여 실시한 서술적 조사연구이다. 자료수집은 2019년 12월부터 2020년 1월까지 경상북도 소재 2개 시에서 아이돌보미 양성교육 과정을 이수하여 아이돌보미 자격을 갖춘 아이돌보미 199명을 대상으로 시행되었다. 자가 보고식 설문지를 사용하였으며, 수집된 자료는 SPSSWIN 25.0 Program을 이용하여 기술통계(빈도, 백분율, 평균, 표준편차)를 실시하고, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient, multiple regression으로 분석하였다. 연구결과 아이돌보미의 안전지식은 0.64(±0.09)점이었으며, 안전인식은 1.92(±0.37)점, 안전효능감은 4.18(±0.51)점, 안전행동실천은 2.55(±0.36)점이었다. 안전행동 실천은 안전지식(r=.14, p=.042), 안전효능감(r=.43, p<.001)과 안전효능감의 하위요인인 자기조절(r=.32, p<.001), 주위사람 도움(r=.40, p<.001), 주위환경 조절(r=.39, p<.001)과 유의한 정적 상관관계를 보였다. 아이돌보미의 안전행동실천 영향요인으로 안전효능감의 하부요인인 주위사람 도움(β=.24, p=.009)과 주위환경 조절(β=.19, p=.039)이었으며, 이들 요인들의 안전행동 실천 설명력은 20.0%이었다. 이와 같은 결과에 따라 아이돌보미의 안전행동 실천을 높이기 위해서는 안전효능감을 증진시키는 방안을 마련할 필요가 있다.
기존의 상황 인식 서비스 모델에서는 리소스에 대한 접근 권한을사용자의 인증으로만 리소스에 대한 접근을 허용하였으나, 사용자의 주변 상황 정보가 빈번하게 변화하는 유비쿼터스 환경에서는 상황 변화에 따른 리소스 접근제어가 제공될 필요가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황 정보가 변경되는 경우에 따라 리소스에 대한 접근 권한을 동적으로 제어하고자 한다. 접근 제어는 기존의 CASA(Context-Aware Security Architecture)를 기반으로 하지만 현재 서비스를 받고 있는 사용자라 할지라도 리소스 접근 권한을 제한할 수도 있다. 즉, 주위 환경 정보를 실시간으로 검사하여 주위 환경에 따라 동적으로 접근 권한을 달리 부여하여 기존의 상황 인식 서비스보다 리소스에 대한 강인한 보안 서비스를 제공한다.
핸즈프리 마이크를 이용한 원격회의나 원격 통신 시스템과 같은 몇 가지의 응용분야에서, 음성 신호는 주위 잡음뿐만 아니라 마이크와 스피커사이의 결합에 의해 발생하는 에코에 의해서 왜곡되기 쉽다. 게다가 채널 왜곡이나 부가적인 잡음을 포함한 환경 잡음들은 원래의 입력 음성신호에 영향을 미치리라 고려된다. 본 논문에서는, 이러한 핸즈프리 음성에 있어서의 음성 인식률을 향상시키기 위해 에코 제거기와 최대 사후 추정(MAP)을 이용한 새로운 접근방식을 소개한다. 이 접근방식에서, 제안된 시스템이 에코를 포함한 주위 잡음 환경에서의 핸즈프리 음성인식에 효과적이라는 것을 보여준다 또한, 실험 결과는 에코 제거기와 MAP 환경적응 기술의 결합 시스템이 에코와 잡음 환경에 잘 적응하는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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