국내 시설 농업의 99.2%를 차지하는 플라스틱온실의 내부 환경인자는 외부 환경의 변화에 민감하게 반응하고 온실 공간 내부에서 편차가 발생한다. 온도, 습도, CO2, 광도의 환경인자를 계측하기 위한 지점을 3 × 3 × 5로 구성하여 데이터를 취득하고 내부 공간을 수직, 수평적인 측면으로 분할하여 환경 인자의 분포를 확인하였다. 계측지점의 최적점을 선정하고자 계측 공간을 수직, 수평적인 방향으로 분할하고, 측정 데이터와 이를 활용한 예측지점의 선형회귀분석 결과로 성능평가를 실시하였다. 일반적인 상황에서는 온도와 습도 인자의 경우 1개의 센서로 플라스틱온실 내부 환경의 계측이 가능할 수 있으나, 특정구간의 경우 다수의 센서를 활용하여 내부공간의 정밀성을 확보하는 것이 필요하다. CO2의 경우 실험기간 내의 계측 매트릭스의 증가에도 불구하고 변이를 정의하는데 한계가 있음을 발견하였다. 조도 분포의 경우 일출 이후 지속적으로 회귀분석 결과가 작아짐을 발견하였다. 구조물의 간섭 등을 고려해 동일한 수평적인 방향에서 미계측 지점의 결정계수가 감소하였고, 센서 매트릭스 배치를 작물 높이 위로 위치하여 다수의 센서 노드 설치로 개선 가능하다고 예상된다. 외부 환경의 변화에 따라 온실 내부 환경이 불규칙하게 변화되며, 이 구간은 시설의 규격을 고려하여 계측 매트릭스를 구성해야 한다. 반대로 안정적인 구간에서는 최소한의 센서 노드로 내부 환경의 예측이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 결과적으로 측정하고자 하는 환경인자와 시설의 구조 등 연구 및 재배자의 목적에 맞는 계측 매트릭스 위치 선정의 유동성이 요구되며, 덕트의 개폐위치를 조절하여 필요한 곳에 에너지를 투입하는 국소냉난방 및 생육제어 모델링 설계에 적용 가능하다고 판단된다.
전기자동차 시장이 성장함에 따라 배터리 효율을 증가시키기 위해 차량 경량화 이슈가 대두되고 있다. 이에 전기자동차 배터리 모듈을 보호하는 배터리 모듈 커버를 기존 알루미늄 소재에서 알루미늄 대비 절반 수준의 무게를 가지는 고강도/고내열성 고분자 복합소재로 대체하고자 한다. 또한 복잡한 형상에 대한 제약이 없고, 다품종 소량생산에 유리한 3D 프린팅 기술을 접목하여 기술 변화가 빠른 초기 전기자동차 시장에 대응하고자 한다. 복합소재 역학에 기반하여 압출기를 통해 가공한 단섬유 GF(glass fiber)/PC(polycarbonate) 복합소재 내 유리섬유의 임계길이(critical length)가 453.87 ㎛임을 도출하였고, 사이드 피딩(side feeding) 방식의 가공법을 택함으로써 기존 365.87 ㎛이었던 잔류섬유길이를 향상시킴과 동시에 분산성을 향상시켰다. 이에 30 wt%의 GF가 함유된 GF/PC 복합소재로 인장강도(tensile strength) 135 MPa, 탄성계수(Young's modulus) 7.8 MPa의 최적의 물성을 구현하였다. 또한 3D 프린팅 필라멘트가 상용 필라멘트 규격인 두께 1.75 mm, 표준편차 0.05 mm를 만족하기 위해서 필라멘트 압출 조건(온도, 압출속도)을 최적화하였다. 제작된 필라멘트를 통해 기공률을 최소화하며 강도를 최대화하고, 동시에 생산성 향상을 위해 프린팅 속도를 최대화하는 다중 최적화 문제를 통해 3D 프린팅 공정조건(온도, 프린팅 속도)을 최적화하였고, 이로써 기존 상용화 되어있는 동일 소재 필라멘트 대비 인장강도 11%, 탄성계수 56%가 향상된 결과를 얻었으며, 출력물의 후처리(post-process)를 통해 후처리 전 대비 인장강도 5%, 탄성계수 18%를 추가로 향상시켰다. 끝으로 유한요소해석(finite element analysis, FEA) 기법을 활용하여 전기자동차 배터리 모듈 커버의 시험 규격(ISO-12405)의 Mechanical Shock test의 기준을 만족하도록 배터리 모듈 커버의 구조를 최적화하였고, 이로써 배터리 커버 시험규격을 만족하면서 동시에 알루미늄을 사용했을 때 대비 37%의 경량화를 달성하였다. 해당 연구 결과 및 연구 방법을 활용하여 향후 다양한 분야에 고분자 복합소재 3D 프린팅 기술이 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
아이폰3로 촉발된 스마트 혁명은 시간과 장소에 구애 받지 않고 똑똑하게 일하는 스마트워킹 시대를 열어가고 있다. 기업은 스마트워킹을 통해 정보를 실시간 처리하고, 신속한 의사결정과 적시 대응을 함으로써 기업의 생산성과 성과를 향상시킬 수 있다. 그러나 스마트워킹은 이러한 기회 이면에 취약한 보안문제를 지니고 있다. 스마트워킹 이전에는 단지 기업 내에서만 정보를 볼 수 있었다. 그러나 스마트워킹이 가능해지면서 유출, 해킹 등을 통해 정보가 종전보다 쉽게 기업 외부로 노출될 수 있게 되었다. 따라서 모바일 보안은 기업 비밀을 중시하는 사기업은 물론 사회 기반구조를 담당하는 공공기관에게 있어서 다루어야 할 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 공공기관의 모바일 정보보안에 초점을 맞추고 있다. 공공기관이 스마트워크를 실행하기 위해서는 국가정보원의 모바일 정보보안규칙을 준수해야 한다. 이 보안규칙은 모바일 단말 보안, 모바일 단말과 무선망간 보안, 모바일 플랫폼과 업무망간 보안으로 구성되어 있다. 지금까지 공공기관은 이러한 보안규칙을 준수하기 위해 기업 소유의 모바일 단말기에 MDM(Mobile Device Management) 솔루션을 설치 운영해 왔다. 모바일 단말기에 MDM 솔루션이 설치되면 그 단말기는 Wi-Fi, 카메라, 화면캡쳐 등이 차단되어 이러한 기능을 사용할 수 없게 된다. 지금까지는 기업 소유의 모바일 단말기만 보안규칙을 적용하여 모바일 정보시스템을 사용해왔기 때문에 별 문제가 없었다. 그러나 기업은 스마트워킹의 효과를 높이기 위해 개인 소유의 모바일 단말기까지 모바일 정보시스템의 이용범위를 확산시키려하고 있다. 바로 이러한 상황에서 문제가 발생하고 있다. 개인 소유의 모바일 기기에 종전과 같은 보안규칙을 적용하면 개인은 기기 사용에 제한을 받기 때문이다. 즉, 개인 소유의 스마트폰에 MDM 솔루션을 설치하면 Wi-Fi, 카메라, 화면캡쳐 기능을 사용할 수 없게 되기 때문이다. 그 누구도 자신이 소유한 기기의 기능을 제한받으면서까지 모바일 정보시스템을 사용하려 하지 않기 때문에 지금까지의 모바일 정보보안 방식으로는 폭넓은 스마트워킹을 구현할 수 없게 된다. 따라서 개인 소유의 모바일 단말기에까지 스마트워킹을 구현하기 위해서는 모바일 정보시스템이 실행될 때에만 MDM 솔루션이 실행되도록 함으로써 개인의 자유로운 모바일 기기 사용을 보장해야 하고, 모바일 정보시스템 각각의 보안 요구 등급에 맞게 신축적으로 단말기 기능을 차단할 필요가 있다. 본 논문에서는 K사에서 바로 이러한 필요성을 충족시킨 구현 사례를 연구하여 제시하였다. 대부분의 정보시스템은 기업에 의해 개발되고 기업 소유의 기기에 설치되어 운영된다. 그러나 모바일 정보시스템은 이와 다르게 기업에 의해 개발되고 개인 소유의 모바일 기기에 설치되어 운영될 수 있다. 본 연구는 기업에게는 모바일 정보시스템에 대한 보안 목표를 충족시켜 주고 개인에게는 시스템 사용에 따른 제한을 최소화함으로써 BYOD(Bring Your Own Device) 시대에 최적의 해결 방안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구결과는 스마트워크를 추진하고자 하는 공공기관은 물론 기업비밀에 민감한 사기업의 모바일 정보보호 문제를 해결함으로써 스마트워킹 확산에 기여할 것으로 본다.
본 연구는 정신과외래에 내원한 52명의 신체형장애, 52명의 우울장애, 51명의 정신신체장애환자들을 대상으로 질병행동을 비교하기 위해 실시되었다 질병행동을 평가하기 위해서 질병행동평가스케줄(illness behavior assessment schedule) 및 치료추구행태에 관한 설문을 사용하였으며 면담방법은 구조적인 형태로 이루어졌다. 신체형장애환자들과 정신신체장애환자들은 각각 우울장애환자들에 비해 신체적 질병에 대한 확신, 질병에 대한 공포, 질병에 대한 집착이 더 강하고 한의원의 이용빈도가 더 높았다. 신체형장애환자들은 우울장애환자들에 비해 질병의 원인을 신체적인 것으로 더 확신하고 정동장애의 원인을 심리적인 것으로 귀착시키는 경향이 낮으며 우울 및 안절부절못하는 정도 및 정신과에 대한 수용도가 각각 더 낮았다. 한편 신체형장애환자들은 정신신체장애환자들보다 질병의 정도가 더 경한 것으로 설명되었음을 확신하였다. 신체형장애환자들은 정신적 고통이 있는 경우에 감정표현의 억제가 더 현저하였다. 신체형장애환자들 중 여자들이 남자들보다 더 심리적 장애가 있고 병의 원인을 심리적인 인자로 귀착시켜 여자에 대한 정신과적 접근이 더 용이할 수 있음을 시사하였다. 이상의 결과들은 질병 행동에 있어서 신체형장애환자들이 우울장애환자들과는 다른 반면 증상의 평가에 있어서 치료자와 환자간의 차이를 제외하고는 정신신체장애환자들과 비슷한 양상임을 시사한다. 따라서 신체형장애환자들에 대한 접근은 이런 환자들의 심리적인 것을 부정하려는 욕구를 이해하면서 처음에는 신체적인 접근으로 시작하여 점진적으로 심리적 및 생물정신사회적인 접근으로 전환해야 할 필요성이 강조된다.조절되어진다는 사실을 제시한다. 하지만 태생어류에서 이 호르몬의 실질적 작용 메카니즘 및 명확한 작용시기에 대해서는 보다 많은 연구가 요구되어 진다.을 설계하는 것이 가능하였다.적(最適) 온도(溫度)는 $30^{\circ}C$, avicelase와 ${\beta}-glucosidase$의 최적(最適) pH는 5.0, CMCase는 pH 5.5 이었으며, 균사(菌絲) 생육(生育)은 pH 5.0에서 양호(良好)하였다. 배양(培養) 기간(期間)은 avicelase가 8일(日), CMCase가 10일(日), ${\beta}-glucosidase$는 16 일간(日間) 배양(培養)하였을 때 최대치(最大値)를 보였고, 균사(菌絲) 생육(生育)은 12일(日) 배양(培養)했을 때 가장 양호(良好)하였다.가한 반면, 중국인들은 고소한 향의 강도, 고소한 향의 기호도, 전체적인 맛에서 뚜렷하게 일본참기름을 우수하게 평가하였다.s의 항체(抗體)로 반응(反應)시킨 후 protein-A gold(15 nm)로 표식(標識)시킨 바 제일 바깥 상층(上層)의 keratinocyte에 있어서 세포막표면(細胞膜表面)을 따라 표식(標識)되어 세포막항원(細胞膜抗元)을 나타내었으며, 이와 같은 소견(所見)으로 미루어 정상피부(正常皮膚) 중층편평상피세포(重層扁平上皮細胞)에서도 동일(同一)한 소견(所見)을 관찰(觀察)할 수 있다고 본다.al remnants, Resorption of fetus로 관찰된 것이다. Fetal death는 수정후 $14{\sim}18$일까지의 사망으로써 Maceration of fetus로
해빈 안정화를 위한 구조물 설계 시 주 표사이송 모드와 모드별 년 표사 이송량에 관한 정보는 상당한 공학적 가치를 지닌다. 이러한 시각에서 본고에서는 현재 상당한 침식이 진행되고 있는 맹방해변의 년 표사 이송량을 산출하였다. 횡단표사의 경우 Bagnold(1963)의 에너지 모형을 확장한 Bailard(1981)의 모형을 활용하였으며, 연안 표사량은 각 해안에서 가용한 파랑에너지 유입률에 의해 결과 되는 것으로 해석하였다. Bailard(1981)의 횡단표사모형 적용에 필요한 유속 적률은 먼저 맹방해변에서 관측된 파랑자료로부터 출현 가능한 총 71개의 파랑주기 복합사상을 선정하고, 선정된 복합사상을 대상으로 수행된 맹방해변에서의 비선형 천수과정 수치모의 결과로부터 산출하였다. 이 과정에서 파랑모형으로는 주파수 영역 Boussinesq Eq.(Frelich and Guza, 1984)을 활용하였으며, 모의결과 Bailard(1981)의 연구와는 달리 유속 적률과 Irribaren NO. 간에 존재하는 뚜렷한 상관관계를 확인할 수 있었다. 산출 결과 맹방해변 평균 방위 ${\beta}=41.6^{\circ}$의 경우 북서진하는 연안표사가 우월하며 그 양은 년 $125,000m^3/m$에 달하였다. 북서진하는 연안표사와 남동진하는 연안표사가 균형을 이루는 null point는 ${\beta}=47^{\circ}$에 위치하며, 횡단표사의 경우 4월부터 10월 중순까지는 연안방향으로의 퇴적이 점진적으로 진행되나 10월 말과 삼월에 단발적으로 발생하는 고파랑에 의해 침식되는 것으로 판단된다. 또한 맹방해변의 연안표사 장미도(littoral drift rose)를 산출하였으며, 그 결과 맹방해변의 방위가 일시적으로 null point의 방위보다 큰 경우 남동진하는 연안표사가 우월하며, 방위가 일시적으로 null point의 방위보다 작은 경우 북서진하는 연안표사가 우월한 경향을 확인하였으며, 이는 맹방해변은 일시적으로 침식되더라도 스스로 복원할 수 있는 능력을 지닌 안정적인 해변임을 의미한다.
최근 딥러닝 기술이 주목을 받고 있다. 대중들의 관심을 받았던 국제 이미지 인식 기술 대회(ILSVR)와 알파고(AlphaGo)에서 사용된 딥러닝 기술이 바로 합성곱 신경망(CNN; Convolution Neural Network)이다. 합성곱 신경망은 입력 이미지를 작은 구역으로 나누어 부분적인 특징을 인식하고 이것을 결합하여 전체를 인식하는 특징을 가진다. 이러한 딥러닝 기술이 우리의 생활에 있어 많은 변화를 야기할 것이라는 기대를 주고 있지만 현재까지는 이미지 인식과 자연어 처리 등에 그 성과가 국한되어 있다. 비즈니스 문제에 대한 딥러닝 활용은 아직까지 초기 연구 단계로 향후 마케팅 응답 예측이나 허위 거래 식별, 부도 예측과 같은 전통적 비즈니스 문제들에 대해 보다 깊게 활용되고 그 성능이 입증된다면 딥러닝 기술의 활용 가치가 보다 더 주목받게 될 것으로 기대된다. 이러한 때 비교적 고객 식별이 용이하고 활용 가치가 높은 빅데이터를 보유하고 있는 전자상거래 기업의 사례를 바탕으로 하여 딥러닝 기술의 비즈니스 문제 해결 가능성을 진단해보는 것은 학술적으로 매우 의미 있는 시도라 할 수 있겠다. 이에 본 연구에서는 전자상거래 기업의 고객 행태 예측력을 높이기 위한 방안으로 합성곱 신경망을 활용한 '이종 정보 결합(Heterogeneous Information Integration)의 CNN 모델'을 제시한다. 이는 정형과 비정형 정보를 결합하여 다층 퍼셉트론 구조의 합성곱 신경망에서 학습시키는 모델로서 최적의 성능을 발휘하도록 '이종 정보 결합'과 '비정형 정보의 벡터 전환', 그리고 '다층 퍼셉트론 설계'로 하는 3개의 내부 아키텍처를 정의하고 각 아키텍처 단위로 구성되는 방식에 따른 성능을 평가하여 그 결과를 바탕으로 제안 모델을 확정하고 그 성능을 평가해보고자 한다. 고객 행태 예측을 위한 목표 변수는 전자상거래 기업에서 중요하게 관리하고 있는 재구매 고객, 이탈 고객, 고빈도 구매 고객, 고빈도 반품 고객, 고단가 구매 고객, 고할인 구매 고객 등 모두 6개의 이진 분류 문제로 정의한다. 제안한 모델의 유용성을 검증하기 위해서 국내 특정 전자상거래 기업의 실제 데이터를 활용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 정형과 비정형 정보를 결합하여 CNN을 활용한 제안 모델이 NBC(Naïve Bayes classification)과 SVM(Support vector machine), 그리고 ANN(Artificial neural network)에 비해서 예측 정확도와 F1 Measure가 높게 평가되었다. 또 NBC, SVM, ANN에서 정형 정보만을 사용할 때 보다 정형과 비정형 정보를 결합하여 입력 변수로 함께 활용한 경우에 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다. 따라서 실험 결과로부터 비정형 정보의 활용이 고객 행태 예측의 정확도 향상에 기여한다는 점과 CNN 기법의 특징 추출 알고리즘이 VOC에 사용된 단어들의 분포와 위치 정보를 해석하여 문장의 의미를 파악하는데 효과적이라는 점을 실증적으로 확인하였다는데 그 의미가 있다고 할 수 있겠다. 이를 통해서 CNN 기법이 지금까지 소개된 이미지 인식이나 자연어 처리 분야 외에 비즈니스 문제 해결에도 활용 가치가 높다는 점을 확인하였다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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