KIMS NET은 월간지에 수록된 기사를 제공하는 온라인 뉴스판 성격과 각종행사 진행시 필요한 안내요원을 채용할 수 있도록 도우미 관련 정보를 다양하게 제공하는 인력정보 시장 역할을 중심으로 서비스가 구성돼 있다. 필요한 관련 정보를 살펴 볼 수 있는 KIMS NET을 살펴봤다.
유비쿼터스 홈네트워크 ( uHome-net) 구현을 위해서는 다양한 센서들이 통합된 유무선 센서 네트워크에 연결될 수 있어야 한다. 본 논문은 제어 네트워크에 널리 사용되고 있는 LonWorks 기술을 uHome-net의 유무선 센서 네트워크에 적용한 사례를 소개하고, LonTalk 프로토콜이 탑재된 뉴런칩, 433.92MHz RF 트랜시버, 센서와 응용 프로그램으로 구성되는 LonRF 디바이스의 설계 및 응용 서비스 구현 결과를 설명한다. LonRF 디바이스의 응용 예로 실내에서 물체의 3차원 좌표를 측정할 수 있고 uHome-net과 연동되는 LonRF 스마트배지를 개발하였다. LonRF 디바이스 기반의 위치인식 서비스, 원격검침서비스, 원격경비서비스 등의 홈네트워크 서비스를 uHome-net 테스트베드에 구현하였다. 본 연구는 LonWorks 기술 기반의 센서 네트워크가 유비쿼터스 홈네트워크의 제어 네트워크로 적용할 수 있고, 개발된 LonRF 디바이스가 센서 네트워크의 무선 노드로 사용될 수 있음을 보였다.
낙석이 발생 시 인명과 재산의 피해를 최소화 하기 위해서 절개지에 설치되어있는 기존 낙석방지망의 적절한 성능을 평가할 필요가 있다. 하지만 현재 국내의 경우 낙석방지망에 대한 성능평가의 기준이 전무한 상태이며, 흡수가능한 에너지를 산정하여 이로 인한 낙석방지망의 설계만 존재한다. 따라서 본 연구에서는 낙석방지망의 성능평가를 위하여 실내시험을 실시하였으며, 실내 인발시험에서 사용되는 PVC코팅망에 코팅망을 절단, 절단개수와 표준시험결과와의 하중-변위 특성을 파악하여 낙석방지망의 성능을 알아보았다. 시험 결과, PVC코팅망은 절단면의 개수에 따라서 변위의 증가를 확인할 수 있었는데, 비결속부인 y축의 경우 1개의 절단면에 따라서 변위가 약 3%씩 증가하는 추세를 보이고 있으며, 결속부인 x축의 경우에는 1개의 절단면에 따라서 변위가 약 5%씩 증가하는 것을 확인 할 수 있었다.
본 논문의 목적은 정보과학영재반 학생들이 계산적 사고의 관점에서 NetLogo 프로그래밍을 하면서 문제를 해결하는 과정의 특성을 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 전남 지역의 S대 부속 과학영재교육원에서 실시한 중등정보과학 수업에 관한 강의 자료, 학생들의 프로그래밍 산출물, 소감문을 수집하였고 면담 및 학생 활동을 촬영한 비디오 자료를 추가하였다. 연구자는 NetLogo 프로그래밍 수업 중 다각별 그리기 과제에서 나타나는 학생들의 사고 및 프로그래밍 작업 패턴, 학습태도, 행동특성 등을 분석함으로써 계산적 사고와 관련된 프로그래밍 학습의 특징을 도출하였다. 연구참여자(진우)는 계산적 사고를 해 나가는 과정과 컴퓨터 프로그래밍으로 코딩하는 방식에서 번득이는 아이디어의 순간 포착 및 간결한 코딩 등의 양상을 보여주었다. 사례간의 비교고찰과 해석적 논의를 통해 중등정보과학 영재수업을 담당하는 교육실천가들에게 계산적 사고를 함양시키는 프로그래밍 교수-학습과정에 관한 후속 연구 방향을 제시하였다.
스토리를 분석하기 위해서는 스토리의 행동 주체인 등장인물에 대한 분석이 선행되어야 한다. 현재의 등장인물 분석 방법인 Character-net이나 RoleNet과 같은 방법은 최종 누적된 스토리의 결과에 대한 분석만을 진행하여 조연의 역할 분류를 하기에는 부족한 면이 있다. 조연의 역할 분석을 위해 축적된 형태의 스토리 분석 방법이 아닌 스토리 진행에 따른 시계열적 분석 방법을 연구할 필요가 있다. 본 논문은 Character-net의 3차원 시각화를 통해 등장인물들 중에 조력자들을 유형에 따라 멘토와 단짝친구로 분류하는 방법을 제안하고 그 방법의 정확도를 평가하는 논문이다. 3차원 시각화를 위해 WebGL을 사용하여 웹브라우저 상에서 누구나 결과를 확인할 수 있도록 인터페이스를 구성하였다. 또한 멘토와 단짝친구를 구별하기 위한 규칙을 제안하였고 그 성능을 평가하였다. 영화 7편에 대해 선정된 10명의 등장인물에 대해 평가한 결과 90%의 정확도를 나타내는 것을 확인하였다.
CNN(Convolutional Neural Network)을 사용한 심화 학습이 다양한 분야에서 진행되고 있으며 관련 연구들은 이미지 인식의 많은 분야에서 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한글 인식을 위해 대규모 한글 데이터베이스를 학습할 수 있는 CNN 구조의 간소화된 GoogLeNet을 사용한다. 본 논문에 사용된 데이터베이스는 대규모 한글 데이터베이스인 PHD08로 총 2,350개의 한글 문자에 대해 각 2,187개의 샘플을 가져 총 5,139,450개의 데이터로 구성되어 있다. 간소화된 GoogLeNet은 학습의 결과로 학습 종료 시점에서 PHD08에 대해 99% 이상의 Top-1 테스트 정확도를 보였으며 실험의 객관성을 높이기 위해 PHD08에 존재하지 않는 한글 폰트로 이루어진 한글 데이터를 제작하여 상용 OCR 프로그램들과 분류 성능을 비교하였다. 상용 OCR 프로그램들은 66.95%에서 83.17%의 분류 성공률을 보인 반면, 제안하는 간소화된 GoogLeNet은 평균 89.14%의 분류 성공률을 보여 상용 OCR 프로그램들보다 높은 분류 성공률을 보였다.
본 연구에서는 클라우드 환경에서 기하급수적으로 증가하는 전사적 정보 연계를 위한 시맨틱 기반 개념 망을 이용하여 전사적 데이터들의 효율적 연계와 활용이 가능하도록 프레임워크를 제안한다. 개념 망은 기존 온톨로지에 접근하는 방식은 유사하지만, 사용자가 보다 효율적으로 정보 연계 검색을 하고자 객체와 개념 사이의 연관성을 구축 한다. 본 논문에서는 개념 망을 3가지로 구분하여 제안 프레임워크에 적용한다. 본 연구의 개념 망은 마스터 정보 개념 망, 키워드 개념 망, 그리고 비즈니스 프로세스 개념 망을 기반으로 온톨로지 형태로 구축된다. 이 개념 망은 사용자 요구사항에 따라 데이터들 간의 연관성을 기준으로 하여 검색 및 활용을 가능하게 한다. 그리고 마스터 정보 개념과 키워드 개념이 결합되어 검색 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도 추적을 제공함으로써, 사용자의 검색의 편의성과 신속성을 향상시킬 수 있도록 하였다.
트로올어구의 예인속도와 그물의 저항 및 그물높이의 상관관계를 구명하기 위해, 모형의 크기가 유사한 2매형, 4매형 및 6매형 모형 트로올 어구를 제작하여 정지수조(길이 60m, 폭 4m, 깊이 3m)에서 예인장치를 이용하여 모형실험 한 결과는 다음과 같다. 1. 그물저항은 4매형의 경우 예인속도의 1.75승에, 나머지의 경우 $1.96{\sim}l.98$승에 비례하였다. 2. 그물높이는 6매형의 경우 예인속도의 -0.83승에, $2{\sim}4$매형의 경우 $-0.72{\sim}-0.73$승에 비례하였다. 3. 예인중 전개상태는 예인속도가 $1.0{\sim}1.5kts$(실물어구의 예인속도)이하에선 그 상태가 나쁘고 $3{\sim}3.5kts$ 부근에서 가장 좋았다. 또 속도가 증가됨에 따라 자루그물 뒷 부분과 codend 부분의 상승이 증가하는 것으로 나타났다.
The study aims at a selective effect of the Grid and Window net in the shrimp beam trawl. The experimental trawling of the Proto type, Grid type and Grid and Window net type was performed in a sea area of Geo-je and Tong-yeong from Mar, 2006 to Apr, 2010. The obtained results are as follows; Catch per unit area (Number) of the Proto type net and Grid type net were $0.18/m^2$, $0.23/m^2$, respectively. The Grid type demonstrated 2.4% lower bycatch rate than the proto type (6.6% vs 4.2%, respectively). In addition, in terms of total weight, the bycatch rate of Grid type was 7.6% lower than the proto type (50.2% vs 42.6%, respectively). In the comparison of shrimp catch, the Proto type demonstrated better haul outcome ($0.02case/m^2$) than the Grid & Window type ($0.02case/m^2$). The Grid & Window net type demonstrated 16.4% lower bycatch rate than the Proto type (32.2% vs 48.6%, respectively). In addition, in terms of total weight, the bycatch rate of Grid & Window net type was 8.3% lower than the Proto type (85.9% vs 94.2% respectively).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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