절충교역은 국방과학기술의 다양한 획득방법 중의 하나로써 국외로부터 무기체계를 구매할 경우 반대급부로 핵심기술, 방산물자 및 부품 수출 등을 획득하는 국제무역거래의 한 특수형태이다. 우리나라는 방위산업의 발전과 국방과학기술력 향상을 위해 1983년부터 절충교역을 추진하여 오고 있다. 절충교역은 일반적인 상업 무역거래와는 달리 절충교역 추진국가가 기술 수혜국으로서 소기의 목적을 달성하여 성공적인 기술이전을 완수하기 위해서는 절충교역 추진과장상의 운영의 묘미가 절실히 요구된다. 따라서 우리나라는 그동안 절충교역 추진 효율성을 강화하고 실패사례를 줄이기 위해 절충교역 추진 목적과 정책을 전략적으로 개선하여 절차화 표준화해오고 있다. 최근 방위사업청 개청 이후 절충교역 추진 정책의 방향을 목표지향 성과지향적으로 설정하고 다시 한번 제도를 개선하여 적용하고 있으나 아직까지 정책적 방향성에 부합하는 실무적 절충교역 추진 모델은 미흡하여 여전히 개선의 여지가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 절충교역 제도의 완성도를 높여 우리나라의 국방과학기술력 향상과 방위산업 육성을 위해 필요한 기술을 최대한 확보할 수 있도록 하는 선순환 구조의 한국형 절충교역 추진 모델을 개발 제안한다. 제안하는 한국형 절충교역 추진 모델은 현행 제도에 대한 심층적인 분석을 통해 도출된 개선 필요사항을 보완할 수 있도록 전체 절충교역 추진절차를 식별(Detecting), 확보(Securing), 이전(Transfer), 활용(Applying), 확산(Diffusion)이라는 다섯 단계로 나누고 각 단계의 성공적인 목적 달성을 위한 제도적 개선 방안을 제시한다.
TDX-10 교환기에 실현될 CCITT No.7 시스팀 중 MTP 서브시스팀 설계를 위한 예비 연구로서 블럭별 자료구조를 설계하였다. 본고에서는 자료구조 설계방법은 관계형 데이터 베이스 설계 개념을 응용하여 데이터의 조작 및 관리가 용이한 자료구조의 설계 방법을 제시하였으며, 특히 Entity-Relationship 데이터 모델을 이용하여 개념 데이터 모델을 설정하고 이로부터 제3규정형 형태의 관계형 자료구조를 도출하였다.
유연한 벽체를 가지면서 내용물이 일부분 저장된 수평원통형 저장탱크의 내진성능을 평가하기 위하여 지진취약도 해석을 수행하였다. 충격질량과 유연질량의 두 개의 집중질량을 갖는 등가의 간이모델로 저장탱크를 모델화하였으며, 이 모델의 유효성은 구조물-유체 상호작용을 고려한 3D 해석모델의 응답이력해석을 통해서 검증하였다. 이 등가의 간이모델에 대해서 양방향 지반운동에 대해 지진해석을 수행하였으며 종축방향과 직각방향에 대해 안정성과 관련한 지진취약도 곡선을 도출하였다. 그 결과 수평원통형 저장탱크는 직각방향에 대해서 지진 시 피해가 발생할 가능성이 큰 것으로 평가되었다.
최근, IT기술과의 융합은 전 산업 분야에서 활발히 적용되고 있으며, 기후 및 환경변화와 식품 안전에 대한 관심의 증대와 함께, 농축수산업 분야에서의 ICT융합 연구 시도가 크게 증가하고 있다. 특히, 농업환경에서의 생산성 향상 및 식품 안전성 확보를 위해 다양한 형태의 상황정보 기반 연구와 센서 네트워크를 활용한 지능형 서비스 제공 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 장비 및 센서가 컴퓨팅 장비와의 네트워킹을 통해 식물공장 및 유리온실과 같은 시설농업환경에서 지능형 농업서비스를 제공하기 위한 농업ICT 융합 모델을 제안한다. 제안하는 서비스 융합모델은 센서를 통해 획득한 다양한 상태정보를 인식하기 위해 상황정보 모델과, 이를 장비와 센서간에 공유된 지식으로 표현하고 활용하기 위한 온톨로지 모델을 사용한다. 제안하는 서비스 융합 모델은 농업ICT 융합 환경에서의 IoT기반 지능형 서비스를 위한 향후 관련 연구에 도움을 줄 것으로 기대한다.
전 세계적인 기후변화로 인해 태풍과 집중호우의 빈도와 규모가 증가하고 있으며 그로 인해 수재해 대응과 수자원 관리에 많은 어려움이 따른다. 댐 운영은 이러한 수자원 관리의 중요한 요소이며 정확한 댐 유입량의 예측은 효율적인 댐 운영과 관리의 필수적인 부분이다. 최근에는 여러 분야에서 활용되고 있는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측에 관한 다수의 연구들이 수행되고 있다. 특히, 수문 시계열의 장기적인 특성과 비선형적인 관계를 고려하기 위해 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델의 적용 및 평가와 관련 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 연속형 모의를 기반으로 하는 딥러닝 모델을 활용하여 댐 유입량 예측을 수행하고자 하며 이의 적용성을 평가하고자 한다. 적용 대상 지역으로는 안동댐 상류 유역을 선정하였으며 2006년부터 2020년까지의 시 단위 강우 및 댐 유입량 자료를 활용하였다. 선행시간(1~6시간)별 예측 유입량과 관측 유입량의 비교를 통한 정량적 평가를 수행하였다. 또한 입력 자료에 대한 과거 기간, 모델 구성, 손실함수 등에 대한 조건별 평가를 통해 예측 정확도의 변화에 대한 분석을 수행하였다. 본 연구결과를 통해, 딥러닝 기반의 댐 유입량 예측 정확도에 대한 향상과 실시간 예측을 위한 딥러닝 모델의 활용성 증대에 기여할 것으로 기대된다. 향후, 강우 예보 자료를 연계한 딥러닝 기반의 실시간 댐 유입량 예측 기법을 제안하고 이의 활용성을 평가하고자 한다.
이 논문에서는 저장소에 독립적인 SPARQL-to-SQL변환 시스템 모델의 비용 평가를 수행한다. 시맨틱 웹이 발전하면서 이를 기술하기 위한 다양한 웹 온톨로지 언어들이 제안되었고 이를 저장 및 검색하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 저장소와 SPARQL과 같은 질의 언어가 개발되었다. SPARQL의 활용도가 높아짐에 따라 관계형 데이터베이스에 저장된 웹 온톨로지 데이터를 질의하기 위해서는 SPARQL을 SQL로 변환하기 위한 알고리즘이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 변환 알고리즘들은 몇 가지 해결해야 할 문제점을 가지고 있는데 그 중 변환 알고리즘이 저장소에 종속적이라는 문제점 때문에 변환 알고리즘의 활용도가 떨어진다. 이를 해결하기 위하여 기존 논문에서는 저장소에 독립적으로 변환 알고리즘을 활용할 수 있는 시스템 모델을 제안하였으며 프로토타입을 구현하여 제안 모델을 통한 질의 결과의 정확성을 측정하였다. 또한, 저장소의 종속적인 모델과 독립적인 모델간의 정성적 평가를 통하여 저장소에 독립적인 모델이 여러 측면에서 활용도가 높다는 것을 평가하였다. 그러나 기존 논문에서는 제안한 시스템 모델에 대한 명확한 정량적 평가가 이루어지지 않았다. 따라서 이 논문에서는 비용 평가 모델을 정의하여 제안한 시스템 모델의 효율성을 정량적으로 평가한다.
내장형 시스템의요구사항이 복잡해짐에 따라 내장형 소프트웨어의 신뢰도를분석하기 위한 도구가 요구되고있다. 소프트웨어의 신뢰도를 분석하는 방법으로는 확률적 모델링을 이용하는데, 다수의 디바이스를 제어하는 내장형 소프트웨어에 적용하기 위해서는 내장형 소프트웨어에 특성화 시킬 필요가 있다. 또한, 기존의 신뢰도 분석 도구는 각 상태간의 전이 확률을 다른 방법으로 측정해야 하고, 한 번 작성한 모델에 대해 재사용을 고려하고 있지 않는다. 본 논문은 내장형 소프트웨어의 신뢰도를 분석하기 위해 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델과 단위 테스팅 도구를 이용한 신뢰도 분석 도구를 제안한다. 내장형 소프트웨어 마르코프 체인 모델은 신뢰도 분석 방법으로 많이 사용되고 있는 마르코프 체인 모델을 내장형 소프트웨어에 특성화 시킨 모델이다. 그리고 단위 테스팅 도구는 내장형 소프트웨어의 개발환경에 적합한 호스트/타겟 구조를 가지고 있다. 제안하는 도구는 신뢰도 분석을 위해 단위간 전이 확률을 단위 테스트 결과로부터 자동으로 측정하여 기존의 도구보다 용이하게 신뢰도를 분석할 수 있다. 그리고 소프트웨어 모델을 XML 기반의 문서로 표현하여 단위 테스팅 도구가 업데이트 시킨 테스트 결과를 바로 적용할수 있고, 웹 기반의 인터페이스와 SVN 저장소를 이용하여 다수의 개발자가 쉽게 접근할 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 예제를 이용하여 신뢰도의 분석을 보이고 신뢰도 측정에 유용함을 보인다.
XML 데이타의 효율적인 저장을 위한 가장 대표적인 접근방법은 XML 데이타를 관계형 데이타베이스에 저장하는 것으로 대부분의 데이타가 여전히 관계형 데이타베이스에 저장되어 있다는 현실적 상황을 쉽게 수용할 수 있다는 장점을 지닌다. 이러한 접근 방법은 XML 데이타를 관계형 데이타로 혹은 관계형 데이타를 XML 데이타로 변환 과정이 필수적으로 요구하며, 변환 과정에서 가장 중요한 점은 관계형 스키마 모델의 구조적, 의미적 관계 정보를 XML 스키마 모델에 정확히 반영하는 것이다 지금까지 많은 변환 방법들이 제안되었으나 구조적 의미를 반영하지 못하거나 단순히 명시적으로 정의된 참조 무결성 관계(Referential Integrity Relations)만을 지원하는 문제점을 지닌다. 이 논문에서는 관계형 스키마 모델의 XML 스키마 모델로의 변환 시 초기 관계형 데이타베이스의 묵시적 참조 무결성 관계를 자동적으로 추출하여 이를 변환에 반영할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 초기 관계형 데이타베이스에 명시적으로 정의되어 있는 참조 무결성 관계는 물론 묵시적인 참조 무결성 관계까지 변환 과정에 반영함으로써 보다 정확한 XML 데이타 모델 생성을 가능하게 한다.
흙필터는 일반적으로 침식이나 파이핑으로부터 지반 구조물을 보호하기 위하여 사용된다. 세립자들이 유동하여 필터에 퇴적하는 폐색현상이 발생하는 경우, 간극수압이 증가하고 이로 인해 지반구조물의 불안정을 유발시키게 된다. 미세입자의 유동에 의한 폐색현상은 옹벽의 뒤채움재에 설치한 필터, 흙댐의 저부에 설치된 필터, 그리고 터널의 라이닝 뒤에 설치한 필터 등에서 발생할 수 있다. 폐색현상은 필터의 투수능을 저하시켜 배수능력에 상당한 위험을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 필터의 폐색으로 인한 투수능 저하 정도를 실험을 통해 관찰하고 이론적인 모델을 통해 정량화 시키고자 하였다. 일정한 농도의 현탁액이 필터로 유입되는 분리형 실험과 현장상태를 모사하는 흙-필터 시스템의 결합형 실험을 통해 투수능의 저하현상이 압력 제어조건과 유량 제어조건에서 관찰되었고, 서로 비교 분석되었다. 미세입자가 통과하는 필터의 간극을 모세관으로 가정한 후 모세관에서 유체의 흐름 원리를 이용하여 물리적인 폐색에 의해 발생하는 투수능 저하현상을 이론적인 모델로 구성하였다. 일반적으로 투수능은 1/10 수준으로 감소되었으며, 분리형 실험에 의한 결과와 이론적인 모델의 결과는 잘 일치하였다. 또한, 결합형 실험결과와 분리형 실험결과가 비교적 잘 일치하여 투수능 저하예측은 분리형 실험이나 이론적 모델에 의하여 가능하리라 판단되었다.
이 논문에서는 관계형 보안 모델 기반의 RDF 웹 온톨로지 접근 제어 모델을 제안한다. 시맨틱 웹은 차세대 웹으로 인식되고 있으며 RDF는 시맨틱 웹을 실현하기 위한 웹 온톨로지 서술 언어이다. RDF와 관련된 많은 연구들이 진행되었으나 대부분 에디터, 저장소 및 추론 엔진 등의 연구에만 집중되었을 뿐 정보 시스템의 가장 중요한 요구 사항 중 하나인 보안 문제에 대한 연구는 매우 미비하다. RDF 온톨로지 보안에 대한 일부 연구들이 제안되었으나 관련 데이타를 모두 메모리에 로딩해야 하는 오버헤드를 지니며, 현재 대부분의 온톨로지 저장소가 관계형 데이타베이스를 기반으로 개발되고 있는 상황을 고려하지 않고 있다. 이 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 관계형 모델 기반의 새로운 RDF 웹 온톨로지 보안 모델을 제안한다. 제안된 보안 모델은 높은 실용성과 활용성을 제공하며, 또한 관계형 보안 모델의 안정성에 기인한 제안 모델의 안정성 확보가 용이하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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