본 논문에서는 대한민국 표준 128비트 블록 암호알고리즘인 SEED를 하나의 FPGA에 사상될 수 있도록 설계한다. 이를 위해 VHDL을 이용하여 설계하고 회로는 라운드키 생성부, F함수부, G함수부, 라운드 처리부, 제어부, I/O부로 구성한다. 본 논문에서 SEED는 FPGA를 대상으로 설계하나 ASIC이나 코어(core)를 사용하는 설계 등에 응용될 수 있도록 구현대상을 정하지 않고(technology independent) 범용적으로 설계한다. SEED구조상 많은 하드웨어 자원을 필요로 하는 점 때문에 구현 시 자원제한에 의한 문제점을 최소화하기 위해 F함수부와 라운드 키 생성부에서 사용되는 G 함수를 각각 1개씩 구현하고 이를 순차적으로 사용함으로써 게이트 수를 최소화하여 부가적인 하드웨어 없이 모든 SEED알고리즘이 하나의 FPGA 내에 구현되도록 한다. SEED는 Altera FLEX10K100에서 구현할 경우 FPGA 사용률이 약 80%이고 최대 28Mhz clock에서 동작하여 14.9Mbps로 암호화를 수행할 수 있다. 설계된 SEED는 공정기술과 무관하고 공정기술의 변경에 따른 부가 하드웨어가 전혀 필요 없이 하나의 FPGA로 설계되었다. 따라서 SEED의 구현이나 이를 사용하는 시스템 제작 등에 쉽게 응용할 수 있으리라 사료된다.
본 연구에서는 가축분뇨 처리시설의 호기성 액비화 과정에서 발생하는 열을 회수하기 위한 폐열회수 시스템을 고안하여 시스템을 구성하는 요소 장치의 성능을 분석하였다. 또한, 회수된 열의 활용 가능성을 확인하였다. 실험 설정을 위해 가축분뇨 처리시설의 액비 발효조에서 발생하는 발효열을 확인하였다. 호기성 액비화를 위한 발효조의 온도가 균일성을 나타낸 특성과 34.5 ~ 43.9 ℃의 범위에서 운영되는 점을 고려하여 실험 온도 수준을 35, 40, 45 ℃로 설정하였다. PE 및 STS 파이프로 구성된 복합열교환기는 53.5, 65.6, 74.4 MJ/h 열에너지를 회수하고, 5 RT 용량의 히트펌프는 95.6, 96.1, 98.9 MJ/h 열에너지를 축열 하였으며, 이때 히트펌프의 난방성능계수는 4.53, 4.62, 4.65이었다. 발효조의 온도를 45 ℃로 가정한 열교환기의 최대 온수 생산능력을 급탕량 산정 방법으로 비교했을 때 56 360 kcal/day의 에너지 공급량을 확인하였다. 축열조와 연계된 FCU의 온풍 난방능력은 20.8 MJ/h, 에너지 이용효율은 96.1 %였다. FCU의 온풍으로 퇴비를 건조하였을 때 초기함수율 50.5 %에서 건조 후 함수율 45.8 %로 4.7 % 감소함을 확인할 수 있었다.
컴퓨터기술의 발달, 영상해석 기술의 고도화 및 경량 무인항공기(UAV)가 대중화되면서 'UAV와 각종 센서의 융합을 기반으로 한 응용시스템(UAS)'이 산업계 전반으로 확산되고 있다. 국가문화유산물의 기록, 유지 관리는 물론 파손 시 복구를 위해서는 효율적인 정밀 3차원 현상 모델링 재현과 주기적 육안점검 기술이 필요하다. 본 연구의 목적은 초대형 마애보살입상의 정밀 현상모델링 재현과 육안점검의 대안으로 UAS 영상을 기반으로 한 사진측량방법의 효용성을 검증하는 것이다. 이를 위해 고려시대(918-1392) 제작된 국내 최대 마애불이며 당초문양의 '보관(모자)'이 특징인 보물 제1324호, 시흥 소래산 마애보살입상을 대상으로 UAS 영상을 획득하고 검사점에 대한 UAS 영상해석과 토탈스테이션 측량시스템 간의 측위정확도를 비교하였다. 또한, 실세계좌표계 상의 3차원 현상모델링 및 선각 현상을 도화하여 문화재청의 정량적 규격 값과 비교하며 유지관리를 위한 육안점검 작업의 대체 가능성을 검토하였다. 특히, UAS 영상해석과 지상 레이저 스캐너에 의한 3차원 재현 모형간의 중첩해석을 통해 두 기법간의 활용성은 물론 2년 전 후의 상대적 변동 상태를 검토하였다. 연구결과, 대형 마애보살입상의 정밀 현상조사 및 육안점검의 대안으로 UAS 영상 해석법의 효용성을 확인할 수 있었으므로 향후, 대형 국가문화유산의 현상조사와 유지관리에 그 활용이 기대된다.
본 연구에서는 초음파를 이용하여 농업 부산물인 피땅콩 겉껍질의 추출 조건을 최적화하고 추출물의 항산화능과 항비만 기능성을 측정하였다. 실험설계는 CCD를 이용하였고 독립 변수인 추출 시간, 추출 온도, 에탄올 농도에 따라 TPC, TFC와 RSA를 종속 변수로 설정하여 이들의 값을 최대로 하는 공통 조건을 예측하였다. 각각의 모델식의 R2값은 0.85 이상으로 적합하였으며, 추출 조건으로 추출 온도와 에탄올 농도가 TPC 및 TFC에 유의적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다. 반면 RSA는 에탄올 농도에 영향을 많이 받는데, 에탄올 농도가 높을수록 RSA가 높아지다가 최고점을 보인 후 다시 감소하는 경향을 나타내었다. 최적 추출 조건인 추출 시간 35.8분, 추출 온도 82.7℃와 에탄올 96.0%에서 제조한 추출물의 TPC, TFC와 RSA의 실측치는 예측치와 유사한 값을 나타내어 회귀 방정식이 신뢰할 수 있음을 확인하였다. 추출물의 항비만 기능성 평가를 위한 GIA와 LIA 실험 결과는 각각 86.4%와 78.5%로 열수 추출물보다 높게 나타나 초음파 추출에 의한 생리활성 물질 추출이 효과적임을 알 수 있었다. 이로써 농업 부산물인 피땅콩 겉껍질로부터 고부가가치 생리활성 물질 생산 가능성을 확인하였고 식품, 화장품 및 의약품용 항산화와 항비만 기능성 소재 생산에 있어 원료 공급비용 절감과 효율적인 추출 공정 확보로 산업 전반에서 가격 경쟁력 확보와 환경문제 해결에 기여할 것으로 사료된다.
임상실습이 최적의 학습상황이 될 수 있도록 임상실습지도자의 교수효능감과 간호대학생의 임상실습 만족도를 파악하고 이들의 관계를 확인해 보다 나은 임상실습을 위해 효율적인 간호교육의 운영방안을 융복합적 차원에서 모색하고자 수행하였다. 임상실습지도자의 교수효능감과 간호대학생의 임상실습 만족도를 알아보기 위한 서술적 조사연구이다. 일반적 특성에 따른 교수효능감의 차이를 측정하여 분석한 결과 연구대상자의 학력, 직급, 임상경력, 임상지도경력이 높을수록 교수효능감이 높게 나타났다. 교수효능감의 평균평점은 3.77±0.89 이며, 하위요인 중에서는 임상술기지도효능감이 3.97±0.93으로 가장 높았다. 간호학생이 임상실습 만족도를 측정하여 분석한 결과 연구대상자의 임상실습 만족도는 최대 5점 중 평균평점은 3.69±0.46이며, 하위요인을 살펴보면, 실습교과 3.98±0.60로 가장 높았다. 임상실습지도자의 교수효능감과 간호대학생의 임상실습 만족도는 통계적으로 유의하지 않았다(r=0.13, p=.749). 임상실습현장에서 고연령, 풍부한 임상경력, 높은 교육수준을 가진 임상실습지도자의 교수효능감이 높았다. 학생들은 실습만족도 중 교과운영과 실습지도에 대한 만족도가 높았다. 간호학생들의 실습만족도를 높이기 위해서 임상현장에서는 교수효능감 뿐 아니라 실습만족도를 높일 수 있는 여러 요인들을 함께 개선해 나가길 바란다.
4차 산업혁명의 중요한 축이 되는 것이 스마트 팩토리이다. 스마트 팩토리는 사물인터넷과 지능형 감지시스템을 사용하여 생산의 효율성과 효과성을 최대한 유도하는 체제이다. 스마트 팩토리에서 소비자의 요구사항을 적극적으로 반영하고 소비자의 사후 관리까지의 전 과정을 관리할 수 있는 방법이 제품수명주기관리 기법이다. 제품수명주기 관리에 대한 연구는 많았으나, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 제품수명주기관리 지식영역을 어떻게 구성해야 하는 지에 대한 연구는 부족했다. 본 연구는 제품수명주기관리의 측면에서 4차 산업혁명을 대비하는 전문가 그룹의 의견을 분석했다. 제품수명주기관리의 세부 지식영역에 대해서 향후 4차 산업혁명의 영향을 조사하였다. 제품수명주기관리의 변화되는 내용을 전문가 그룹을 대상으로 정성적 자료 분석(Qualitative Data Analysis) 기법을 이용하였다. 전문가의 의견을 기반으로 총 30개의 세부 지식영역으로 구성된 제품수명주기관리에 대해서 4차 산업혁명에 대비해 보완하거나 대비해야 하는 내용을 정리하였다. 본 연구의 시사점은 제품수명주기관리의 지식영역을 재정립하고 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기 관리 지식영역의 변화를 살펴보았다. 본 연구는 기존의 정의된 제품수명주기관리의 지식영역에 대하여 4차 산업혁명을 대비한 제품수명주기관리의 변화를 조사한 것이다. 향후 연구에서는 4차 산업혁명 시대에 맞는 제품수명주기관리의 지식영역을 다시 정의하고 전문가의 인식을 조사할 필요가 있다. 4차 산업혁명의 사회문화, 기술적인 변화 요인을 고려하여 제품수명주기관리의 영역, 범위를 새롭게 정의할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 태양광 발전시스템을 이용한 승압 초퍼와 전압형 PWM(Pulse Width Modulation) 인버터인 전력변환기로 구성하였고, 안정된 변조를 위해서 동기신호와 제어신호를 원칩 마이크로프로세서에 의해서 처리하였다. 전력비교에 따라 시간 비율을 변화시키지만 태양전지는 전형적인 수하특성을 갖고 있어, 일사량과 온도변화에 관계없이 항상 최대 출력점을 추적하도록 승압초퍼를 제어하였다. 또한 PWM 전압형 인버터는 태양전지가 연속 발전할 수 없는 단점을 보완하기 위해 일반 상용전원과 연계함으로써 약 $10{\sim}20[%]$ 전력절감효과를 얻을 수 있는 에너지절약 전원 복합형 전력변환장치로 구성하였다. 그리고 태양광 발전의 효율을 높이기 위하여 센서와 마이크로프로세서를 이용한 태양광위치추적 장치를 설계하여 고정방식의 태양광 발전에 대하여 비교해 보았다. 그 결과, 태양광 위치추적장치는 고정방식의 태양광 발전에 비해 5% 정도 개선됨을 알 수 있었다. 또한, PWM 전압형 인버터와 위상동기를 위해서 계통전압을 검출하여 계통전압과 인버터 출력을 동상 운전하므로 잉여전력을 계통과 연계할 수 있게 하였다. 그리고 고역율과 저고조파 출력을 유지함으로서 부하와 계통에 전력이 안정하게 공급될 수 있도록 제어하였다.
철강산업은 온실가스 배출량이 가장 많은 제조업이면서 핵심소재산업으로서 국민경제에 미치는 파급효과가 크다. 본 연구는 한국, 일본, 독일을 중심으로 1990~2019년 기간에 걸쳐 철강산업의 온실가스 배출 탈동조화 양상을 국제비교하였다. 특히, 연료연소 배출량만을 고려한 선행연구들과는 달리 본 연구에서는 연료연소 배출량, 산업공정 배출량, 전력 및 열 사용에 따른 간접 배출량을 모두 고려하였다. 분석결과, 한국은 확장적 동조화, 일본은 탈동조화, 독일은 불분명으로 해석된다. 따라서 한국 철강업이 나아가야 할 탈동조화 경로는 독일이 아니라, 일본과 유사하거나 일본보다 더 효과적인 탈동조화 방안을 모색하는 형태로 진행되어야 할 것이다. 또한, 본 연구는 철강업의 특성을 최대한 고려하고 일본 및 독일과의 비교를 통해 탈동조화 분석결과의 원인과 한국 철강업에의 시사점도 제시하였다. 특히, 일본의 탈동조화 촉진 요인으로 일본 철강재의 고부가가치화, 일본 철강산업의 에너지효율기술 개발, 일본 철강산업의 전략적 M&A, 일본 철강재의 폐쇄적 유통구조에 따른 경쟁력 유지, 4가지를 제시하였다. 한국 철강업도 일본의 사례를 벤치마크로 삼아 철강재의 품질 고도화 및 품목 다변화를 통해 부가가치를 더 높이는 동시에, 신기술 개발을 통해 온실가스를 근본적으로 줄이기 위해 노력해야 할 것이다.
본 연구의 목적은 PET를 재활용하여 만든 물질재생 PET사를 함침공정을 통해 고전도성의 E-textile로 제작하는 것이다. 소수성의 성질을 가지고 있는 PET사는 virgin과 recycled 모두 함침공정을 통해 전자섬유로 제작되었을 때에 높은 전도성을 부여하기 힘들다는 특징이 있다. 함침공정의 효율성 향상을 위해 FEMTO SCIENCE사의 Covance-2mprfq 모델을 사용하여 재생 PET사로 이루어진 시료를 50w 5분, 10분간 플라즈마로 표면 개질하였다. 이 후 SWCNT 분산액(.1wt%, cobon 사)에 5분간 시료를 담근 후 패딩기(Padder, DAELIM lab)를 통해 시료 안쪽으로 용액이 잘 스며들도록 Dip-coating 진행하였다. 공정이 완료된 후 저항측정을 양끝점에서 멀티미터를 통해 측정하고 좀 더 넓은 전극을 통해 정밀하게 다시 측정하였다. 고찰한 결과 플라즈마 표면 개질을 통해 함침공정을 통한 고전도성 부여가 가능해졌음을 확인할 수 있었다. 10분간 표면 개질한 경우 저항이 최대 2.880배 감소하였다. 본 연구결과를 기반으로 스마트 웨어러블 분야에서 활용되는 E-textile 또한 recycle 소재로 제작함으로써 석유자원을 절약하고 탄소배출량을 감소시킬 수 있는 스마트 웨어러블 제품을 개발하고자 한다.
최근 이미지 인식 및 탐지 분야에 딥러닝 기반의 기술이 도입되면서 영상 처리 산업이 활성화되고 있다. 딥러닝 기술의 발전과 함께 적대적 공격에 대한 학습 모델 취약점이 계속해서 보고되고 있지만, 학습 시점에 악의적인 데이터를 주입하는 포이즈닝 공격의 대응 방안에 대한 연구가 미흡한 실정이다. 종래 포이즈닝 공격의 대응 방안은 매번 학습 데이터를 검사하여 별도의 탐지 및 제거 작업을 수행해야 한다는 한계가 있었다. 따라서, 본 논문에서는 포이즌 데이터에 대해 별도의 탐지 및 제거과정 없이 학습 데이터와 추론 데이터에 약간의 변형을 가함으로써 공격 성공률을 저하시키는 기법을 제안한다. 선행연구에서 제안된 클린 라벨 포이즌 공격인 원샷킬 포이즌 공격을 공격 모델로 활용하였고, 공격자의 공격 전략에 따라 일반 공격자와 지능형 공격자로 나누어 공격 성능을 확인하였다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방어 메커니즘을 적용하면 종래 방법 대비 최대 65%의 공격 성공률을 저하시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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