최근 들어 전국의 곳곳에서 화재가 발생하여 귀중한 인명과 재산을 잃는 대형 참사(慘事)로 이어지고 있다. 화재가 발생했을 때에 초기진화(初期鎭火) 및 인명(人命)의 대피시간(待避時間)인 소위 골든타임은 대략 5분정도이다. 또한 화재사고를 직접체험하게 되면 패닉(panic)현상을 초래하여 우왕좌왕, 혼란의 블랙홀(Black hole)에 함몰(陷沒)되게 마련이다. 의정부 아파트 화재에서처럼 대부분의 골목길은 많은 차량들이 주차되어 소방차 긴급출동에 장애가 되고 있는 실정이다. 보편적으로 화재발생 시 소방대는 5분 내에 출동을 목표로 훈련을 한다. 하지만 화재현장에서 소방대에 화재신고가 신속히 이루지지 못하는 지체시간(遲滯時間)을 감안하면 소방대가 현장에 도착하여 진압작업을 개시하는 시점에는 이미 골든타임을 벗어나 화재가 확산되어 있는 상황인 것이다. 그러므로 골든타임을 감안(勘案)하여 소방대의 출동이전에 자체적으로 초기진압을 할 수 있는 방재시스템을 구축(構築)하여야 하는 것이다. 이에 소방대의 도착이전의 골든타임 이내에 자체적으로 조기진압 및 피난을 할 수 있어야 할 것이며, 다만 출동한 소방대는 인접한 건물이나, 주유소 등으로의 연소 확산(延燒 擴散)을 방지하는 역할로 개념(槪念)을 정리할 필요가 있는 것이다. 소방관련 법령 및 화재안전기준 등은 수시로 개정 발전 되어 오늘날에 이르렀다, 하지만 아직까지도 불합리하고 모순된 규정 등이 곳곳에 산재해 있다. 이에 틀에 박힌 고정관념에서 벗어나 보다 논리적이고 합리적이며 현장여건에 부합하는 선진화된 소방제도를 구축하여 화재참사로부터 국민의 생명과 재산보호는 물론 그 손실을 최소화하기 위한 선진화된 소방관련 제도로 정착시켜야 할 것이다.
여왕벌의 생식방식을 모방하여 만든 여왕벌 유전자알고리즘은 유전자알고리즘의 성능을 대폭 향상시켰다. 그러나 여왕벌 유전자알고리즘에서는 여왕벌을 하나만사용하여 진화를 수행함으로서 개체들이 지나치게 해당 여왕벌이 있는 쪽으로 몰리는 문제를 발생하였으며 이는 결국 유전자 알고리즘의 성능저하를 가져왔다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 각 세대에서 가장 적합도가 좋은 여왕벌과 더불어 개체의 적합도가 부모 개체에 비하여 가장 크게 증가한 두 번째 여왕벌을 도입한 다중 여왕벌 진화 알고리즘을 제안한다. 다중 여왕벌을 도입함으로서 개체가 지역 최적해에 빠질 가능성이 줄어들고 지역 최적해에 빠진 경우에도 보다 쉽게 지역 최적해를 빠져나올 수 있게 되어 성능향상이 가능하였다. 4개의 함수최적화 문제에 적용시켜본 결과 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 대부분의 경우에서 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.
최근 14년간('91-'04) 산림청에 보고된 전국 산불발생 통계자료를 변수로 SPSS Ver 13.0 프로그램을 이용하여 연도별, 월별, 시간대별, 요일별, 지역별, 피해 수종별, 원인별, 피해면적별, 진화 소요시간별 빈도분석을 실시하였다. 그 결과 연도별 산불발생건수는 2001년도에 가장 많았고, 월별로는 매년 4월에, 시간대 별로는 $14{\sim}15$시 사이에, 요일별로는 일요일에, 지역별로는 경북 > 강원 > 전남 > 경기 순으로, 피해 수종별로는 소나무림에서 가장 많이 발생하였다. 또한 원인별로는 입산자실화와 논 밭두렁소각 등이 주요 원인이지만 최근에는 방화에 의한 산불발생이 증가하는 경향이었다. 피해면적별로는 5 ha 미만의 소형 산불이 93.7%로 가장 많이 발생하는 경향이었고, 30 ha 이상의 대형 산불은 강원도 지역이 44.2%로서 가장 많이 발생하였다. 진화소요 시간별로는 30 ha 이상의 대형 산불(1,113분)이 5 ha 미만의 소형 산불(148분)보다 7.5배 더 소요되는 것으로 나타났다. 특히 대형 산불에 의한 피해면적은 건당 평균 470 ha로 나타났다.
산불관리에 있어서 산불발생위험이 높은 지역을 사전에 예측하여 효율적인 예방대책을 수립하는 것도 중요하지만 산불이 발생한 다음 대형화되기 쉬운 지역을 미리 예측하여 진화자원을 효율적으로 운용하여 초동진화를 한다면 산불로 인한 피해를 저감할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 산불관리의 효율성을 증대하기 위하여 GIS를 이용하여 기존에 지형, 임상 특성 등을 이용한 산불 발생위험지역을 예측한 것과 임상특성을 고려하여 산불이 대형화되는 지역을 구분한 결과를 바탕으로 산불 발생 및 대형화 위험성이 높은 지역을 구분하였다. 구분한 결과 전체면적 중 4%가 산불 발생 및 대형화 위험지역으로 구분되었다.
발생적 원리는 수학을 공리적으로 전개된 완성된 것으로 가르치는 형식주의의 결함을 극복하기 위하여 제기되어온 교수학적 원리로, 수학을 발생된 것으로 파악하고 그 발생을 학습과정에서 재성취하게 하려는 것이다. 특히, 수학을 지도함에 있어서 역사적으로 발생, 발달한 순서를 지켜 지도해야 한다는 것이 역사-발생적 원리로, 수학이 역사적으로 발생, 발달 되어온 역동적인 과정을 학생들이 재경험해 보게 하기 위해서는 이러한 일련의 과정을 효과적으로 설명할 수 있는 교수-학습 방법이 필요하다. 변증법적인 방법론은 헤겔에 의해서 꽃을 피운 철학으로, 정일반일합(正一反一合)의 원리에 따라 사물의 발생과 진화 과정을 역동적으로 설명할 수 있는 방법론이다. 따라서, 본 연구는 초등학교에서 역사-발생적 원리에 따라 수학을 지도할 수 있는 방법으로 변증법적인 방법을 고찰하여, 역사-발생적 원리의 수학 교수-학습 방법에 대한 시사점을 얻고자 한다.
중대한 산업용 소프트웨어가 동작하는 공유된 객체지향 데이터베이스를 안전하게 변경하기 위해서는, 그 공유 데이터베이스를 변경할 동안 데이터베이스 위에서 작동하는 기존의 응용 프로그램이 지속적으로 작동되어야 한다. 데이터베이스 변경을 필요로 하는 새로운 요구사항은 새 응용 프로그램의 추가, 기존 응용 프로그램의 기능 확장, 초기 디자인 에러 수정 등으로 인하여 발생할 수 있다. 우리는 한 사람의 사용자가 다른 사용자에게 악영향을 주지 않고 데이터베이스 스키마를 변경할 수 있게 하여 이 문제를 해결하는 투명한 스키마 진화(TSE: Transparent Schema Evolution) 방법론을 소개한다. 이 방법론은 기존의 스키마를 직접 변경하는 대신 스키마 변경 연산의 의미를 반영하는 데이터베이스 큐를 공유 객체지향 데이터베이스 상에 생성하여 투명한 진화를 달성한다. 데이터베이스의 용량을 증가시키지 못하는 뷰 메카니즘의 한계를 극복하기 위하여 이 방법론은 데이터베이스 용량 증가 연산에 대하여 다음의 새 단계로 정렬된다. (1) 기저의 베이스 스키마는 데이터베이스 용량 증가를 위해 물리적으로 변호한다. (2) 데이터베이스 변경의 의미를 달성하는 목표 뷰가 위의 변화된 베이스 스키마로부터 생성된다. (3) 변화 이전의 베이스 스키마는 데이터베이스 뷰로서 재 구축된다. 이로써 기존의 다른 사용자가 정의한 데이터 인터페이스가 보존된다. 우리는 객체-지향 뷰 기술을 이용하여 스키마 변화 연산을 구현함으로써 TSE 방법론의 구현가능성(feasibility)을 확인하였다. 표준적인 객체-지향 뷰 모델이 정의되고 상용 객체-지향 데이터베이스인 잼스톤(Gemstone) 위에 구현되었다. 그 뷰 모델은 갱신 의미(semantic) 정의를 그 뷰가 베이스 스키마의 갱신 의미를 보존하도록 정의하였다. 그러한 뷰는 사용자가 그들이 실제로는 베이스 스키마가 아니라 뷰에서 작업하고 있다는 사실을 모르게 하기 위하여 TSE에서 필요하다.
현재 막대한 병렬성을 갖는 DNA 컴퓨팅을 이용하여 Traveling Salesman Problem (TSP)를 해결하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 방법은 그래프 문제의 표현에서 DNA의 특성을 고려하지 않아, 실제 생물학적 실험 결과와의 차이가 발생하고 있다. 따라서 DNA의 특성을 반영하고 생물학적 실험 오류를 줄일 수 있는 DNA 서열 생성 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅에 진화 모델의 하나인 DNA 코딩 방법을 적용한 DNA 서열 생성 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 TSP에 적용하여 기존에 단순 유전자 알고리즘과 비교하였다. 그 결과 제안한 알고리즘은 오류를 최소화한 우수한 서열을 생성하고 생물학적 실험 오류율도 줄일 수 있었다.
화재는 인류가 우주 여행을 하거나 우주에서 체류하고자 할 경우, 특히 조심해서 신경을 써야 할 부분이다. 지구상에서와는 달리, 우주에서는 화재를 피하여 외부로 도망을 칠 수도 없고, 진화를 위해 소방서에 도움을 요청할 수도 없다. 따라서 최선책은 화재를 미연에 방지하는 것이 될 것이다. 그러나, 우주에서는 화재가 발생하였을 때, 그 화염의 행태가 지구상에서와는 다른 양상을 띄게 된다. 그 이유는, 지구상에 있는 모든 물질에 작용하는 중력이 우주에서는 없거나 작기 때문이다. 본 논문에서는 미소 중력하에서의 화염의 행태에 대하여 중요한 부분의 연구 결과를 소개하고, 이에 근거하여 유인 우주 탐사선과 우주 정거장 등에서 화염을 방지, 감지, 진화하는 연구에 대하여 미국 NASA의 FPDS 프로그램을 바탕으로 하여 소개하였다.
동해에서 바다뱀과 엽상자어 7개체(TL 14.6~68.0mm)를 채집하여, 미토콘드리아 DNA 12S rRNA 861 bp 염기서열로 종을 동정하고, 이들의 개체발생을 기술하고, 진화적 관계를 고찰하였다. 바다뱀과 엽상자어 7개체는 날붕장어 성어와 유전거리(d=0.000)에서 잘 일치하였다. 날붕장어 엽상자어 7개체는 9개의 소낭이 항문 앞까지 존재하고, 전체 근절수가 154~158개, 전장에 대한 체고가 10% 이하이며, 흑색소포가 항문 뒤부터 꼬리지느러미 앞까지 8개 분포하는 형태적 특징을 보였다. 엽상자어의 형태 및 분자 분석결과를 통해 날붕장어는 진화학상 바다뱀아과 및 갯물뱀아과 사이에 위치하는 그룹으로 사료된다.
몇 달 전 발생했던 옥션의 개인정보 해킹 사건 등에서 볼 수 있듯이 개인정보는 한번 유출되면 명의도용 등으로 악용될 수 있어 기업뿐만 아니라 해당 정보의 주체인 일반 이용자에게까지 정신적.경제적 피해를 야기할 수 있다. 최근 개인정보 유출 사고는 내부자의 고의적 범죄, 관리 부주의 등에서 외부인의 악의적 해킹에 의한 기술적 침해로 진화하고 있다. 이에 따라 개인정보보호 기술(PET, Privacy Enhancing Technologies)이 어느 때보다 중요해지고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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