달의 양방향 분포 함수는 Hapke에 의하여 처음 이론적 모델이 만들어졌고, 이후 Foote에 의해 아폴로 11호의 달 토양 샘플 10084의 양방향 분포 함수가 측정된 바 있다. 이 연구에서는 실제 크기의 달의 표면에 Hapke의 양방향 분포 함수를 적용하여 광학 모델은 개발하였다. 달 표면의 산란특성 중 반 무한하고 매끄러운 지면에 적용되는 후방산란 효과와 산란각에 따른 위상 함수가 적용된 모델이 사용되었으며, 위상함수로는 Henyey-Greenstein 함수가 사용되었다. 달의 3D 모델에 사용된 매개 변수는 Foote가 측정한 Hapke의 변수를 따랐으며 달의 단일 산란 알베도는 w=0.33, 핫스팟의 넓이는 h=0.017, Legendre 다항 계수인 b와 c에는 각각 b=0.308, c=0.425의 값이 사용되었다. 구성된 달의 양방향 분포 함수를 이용한 통합적 광선 추적 수치 모사 결과, 달 반사광의 복사 휘도율은 1차 근사 해석적 방법을 이용한 계산 결과의 복사 휘도율과 측정 오차 범위 이내의 오차를 보였다.
본 논문에서는 환경친화적이고, 인화점 및 발화점이 높아 화재의 위험도가 낮은 식물성 절연우를 기존 변압기의 광유를 대체로 사용하기 위한 열적 특성을 열유동해석을 이용하여 온도분포를 수치해석을 통하여 예측하였다. 해석모델로는 154kV 급 단상 내철형 유입자냉식 변압기를 대상으로 CFD 해석을 수행하였으며, 광유와 식물성 절연유는 부하의 변화에 따른 온도특성을 파악하는 동시에 핫스팟(hot spot)을 예측하였다. 본 논문은 변압기를 3차원 모델링하여 유동 및 온도 분포를 해석한 결과, 변압기의 내부 온도 및 핫스팟 추적에 대하여 변압기의 수명에 대한 예측이 가능하며, 식물성 절연유를 사용한 전력용 변압기 온도 분포 해석결과는 식물성 절연유의 적용 및 냉각 설계 변경에 기초자료롤 활용될 것이다.
무선랜은 현재 무선 네트워크에서 매우 중요한 역할을 차지하며, 앞으로의 차세대 무선 통합네트워크에서 또한 그 비중이 매우 높아 질 것이다 특히 핫스팟과 같은 공중망서비스의 확산으로 무선 인터넷 등의 차세대 정보 컨텐츠 산업의 중요한 매체로 부각되고 있다. 이에 부합하여 무선랜 서비스에 있어 사용자의 프라이버시(Privacy) 및 접근제어(Access Control), 인증(Authentication), 과금(Accounting), 빌링(Billing) 등의 다양한 보안 문제가 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에는 공중 무선랜에서의 이동성이 고려된 인증 모델을 여러 국제 표준에 맞추어 제안하고, 그에 대한 검증 결과를 함께 제시한다. 제안된 모델은 상호 연동성 및 호환성을 보장하기 위해 Diameter를 기반 기술로 사용하였다.
본 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
사회적경제의 급속한 발전과 지속적인 생활수준 향상으로 관광산업의 급속한 발전을 위해 유리한 환경이 마련되었다. 고도로 발달된 인터넷 기술은 사람들에게 더 편리한 온라인 여행을 제공했다. 온라인 관광이 빠르게 발전하면서 관광 관련 인터넷 사업도 빠르게 발전하고 있다. 본 연구는 우선 연구 배경과 연구 의의를 소개하고, 온라인 관광 개발 핫스팟, 비즈니스 모델 연구 이슈 등 사회적경제의 발전을 바탕으로 씨트립의 비즈니스 모델 최적화 연구의 필요성을 제시한다. 씨트립은 온라인 여행 산업 및 비즈니스 모델 내·외 연구 현황을 설명하고, 온라인 여행, OTA 비즈니스 모델 등 관련 개념과 이론을 심층적으로 소개·분석하고, 전문가 연구를 기반으로 확대한다. 씨트립의 기존 사업모델의 미흡, 높은 경상운영비, 공급업체의 큰 영향요인, 신사업 개발이 더딘 등 여러 측면이 제시되었고, 이를 해결하기 위한 대안이 제시되었다. 씨트립은 가치 창출과 혁신을 위한 씨트립의 비즈니스 모델 최적화 전략과 고객 가치사슬을 위한 인터넷 비즈니스 모델 최적화 전략 등 지속 가능한 경쟁 우위를 유지했다.
컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 소프트웨어 복잡성, 비용, 그리고 품질을 해결하기 위한 새로운 대안으로 소개되고 있다. COM, Enterprise JavaBeans, CORBA 컴포넌트 모델등과 같은 다양한 컴포넌트 아키텍쳐들이 소개되고 있으며 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발 방법론과 여러 CASE 도구들이 이를 지원하고 있다.[1,2,3,4]. 그러나 현재 컴포넌트를 구현할 수 있는 기술은 제시되어 있지만 컴포넌트를 모델링하는 기법들에 대한 연구는 미약한 상태이다. 본 논문에서는 도메인 분석에서 공통성과 가변성 추출 및 클러스터링 기법을 이용한 컴포넌트를 분석하는 기법을 제시한다. 즉 컴포넌트 추출 기법, 컴포넌트의 핫스팟(또는 가변성)표현 기법, 컴포넌트 요구사항 정의 기법 등을 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 모델링 기법을 적용함으로써 컴포넌트를 효율적으로 개발할 수 있을 뿐만 아니라 재사용성이 높은 고품질의 컴포넌트 개발을 지원할 수 있다.
불균형 클러스터링은 클러스터의 크기를 서로 다른 크기로 나누는 방법으로 균형 클러스터링에 비해 핫스팟 문제를 어느 정도 해결할 수 있으므로 전체 네트워크의 에너지 소모량을 줄인다. 본 논문에서는 불균형 클러스터링 모델을 이용하여 계층 기반의 동적 불균형 클러스터링을 제안한다. 이는 라운드별로 최적의 클러스터 수 및 클러스터 헤드 위치를 제공함으로써 전체 네트워크에 대한 에너지 소모를 균형 있게 하고 또한 네트워크 수명을 연장시킨다. 실험을 통하여 제안된 기법이 이전 클러스터링 기법보다 네트워크 수명이 연장되었음을 보였다.
동일한 가상공간에서 대규모 게임 사용자들 간의 상호작용이 활발히 일어나는 MMORPG(Massively Multi-player Online Role-Playing Games)에서는 많은 부하가 발생하며 이로 인하여 지연현상 및 자원부족 등의 문제를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해 많은 개발자들이 분산서버 연구에 노력하고 있지만 주로 정적, 동적 맵 분할에 의한 분산 서버 연구개발에 편중되어있다. 본 논문은 MMORPG에서 서버의 부하 균등화를 위한 게임 사용자 중심의 분산 처리 기법을 제안하고, 4장에서의 구현을 통한 성능평가를 통해 본 논문에서의 제안 기법이 심리스 (seamless) 서버 모델과 존 서버 모델에서 생기는 핫스팟 (hot-spot) 및 특정 서버에 대한 게임 사용자 몰림 현상에 대해 효율적으로 대응할 수 있음을 보였다.
아키텍처 유닛 단위의 프로세서 온도 시뮬레이션은 신뢰성 있는 프로세서 개발이 중요해진 오늘날에 반드시 필요한 실험이다. 프로세서 공정이 미세화하고 회로 집적이 고밀도화하면서 기존의 냉각 기법으로 효과적인 해결이 어려운 열섬(hotspot) 현상이 발생하고 있기 때문이다. 그러나 지금까지 제안되었거나 개발되어있는 온도 시뮬레이션 도구들은 시뮬레이션 시간이 너무 오래 걸리거나 정밀도가 떨어지는 등의 제약으로 인하여 실제 시스템을 모델링하기에 부족한 점이 있었다. 본 논문에서는 성능계수기를 이용한 실시간 온도 추적 도구의 정밀도를 높이는 방법을 제시하고, 이를 구현하는 것을 목표로 한다. 그 결과, 동적 전압 및 주파수 조절(Dynamic Voltage and Frequency Scaling, DVFS)과 같은 온도 제어 기술을 실제 프로세서에 적용시켰을 때 일어나는 온도 변화를 실시간으로 추적할 수 있는 기반환경이 조성되었다.
해안쓰레기 문제는 전 세계적으로 환경에 대한 심각한 위협이 되고 있다. 본 연구에서는 딥러닝과 원격탐사 기술을 활용하여 해안쓰레기의 모니터링 방법을 개선하고자 하였다. 이를 위해 You Only Look Once (YOLO)v8 모델을 이용한 객체 탐지 기법을 적용하여 우리나라 주요 해안쓰레기 11종에 대한 대규모 이미지 데이터셋을 구축하고, 실시간으로 쓰레기를 탐지 및 분석할 수 있는 프로토콜(Protocol)을 제안한다. 낙동강 하구에 위치한 신자도를 대상으로 드론 이미지 촬영 및 자체 개발한 YOLOv8 기반의 분석 프로그램을 적용하여 해안쓰레기 성상별 핫스팟을 식별하였다. 이러한 매핑(Mapping) 및 분석 기법의 적용은 해안쓰레기 관리에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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