공공관리 패러다임은 공기업의 경영관리 및 기재부의 공공기관 경영평가 결과에 직접적인 영향을 미치기 때문에 중요성이 매우 크다. 이러한 차원에서 본 연구는 1980년대 이후 공공관리 이론으로 주목받았던 신공공관리론, 신공공거버넌스론, 신공공서비스론의 주요 이론적 요소에 대해 검토하였다. 분석결과 이러한 공공관리 이론들은 효율성, 네트워크 그리고 공공서비스라는 차원을 각각 대표하고 있으며 나름대로의 장점과 단점을 갖는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 공기업을 둘러싼 환경변화에 적절히 대응하기 위해서는 공공관리에 대한 통합적이고 다차원적인 이해가 필요함을 제시하였다.
대사체학은 대사 경로 네트워크를 통해 생명 활동을 이해하고자 하는 분야로서, 대사 경로 내의 흐름을 한 눈에 알 수 있도록 가시화하여 보여 주는 도구가 반드시 필요하다. 이러한 가시화 도구의 경우 노드수가 증가할수록 에지 교차가 기하급수적으로 증가하는 문제가 있다. 따라서 유전체 수준의 대사경로를 연구하기 위해서는 대사 경로 그래프 레이아웃 상에 나타나는 에지 교차를 줄이는 것이 시각화의 매우 중요한 부분이다. 본 논문에서는 대사 경로의 구조적인 특징에 기반한 3차원 공간 상에 대사 경로 그래프를 레이아웃해 주는 모듈을 설계, 구현하였다. 2-계층 레이아웃을 이용하여 대사 경로 그래프를 계층적으로 레이아웃함으로써 표현영역을, 3차원으로 확장시키고 기존의 2차원 레이아웃 알고리즘 적용시 번번히 나타나는 에지 교차의 수를 감소시키는 결과를 얻었다.
본 논문에서는 3차원 광선 추적법을 이용하여 실내 무선 MIMO 채널에서 공간적 특성들을 해석함으로써 채널 용량을 계산하고, 특정 실내 환경에서 최적화된 다중 안테나의 이격거리를 알아내는 방법을 제안한다. 우선, 가시 영역과 비가시 영역을 갖는 복도 환경에서 3차원 광선 추적법을 이용하여 전파 경로, 전송 손실 및 시간지연 확산 등의 채널 공간적 특성들을 계산하고, 시간 지연 확산 특성을 다이폴 안테나와 네트워크 분석기를 이용하여 측정한 후에 계산 값들과 비교하여 3차원 광선 추적법의 정확성을 검증한다. 그런 다음에 그 실내 환경에 다중 안테나를 갖는 송신기와 수신기를 위치시키고, 수신기 위치별로 송 수신 안테나들의 간격에 따른 전파 경로와 전송 손실을 3차원 광선 추적법을 이용하여 계산하며, 이들 계산 값을 이용하여 채널 용량을 계산한다. 이 계산을 100개의 수신 위치에서 4종류의 안테나 방향 조합을 갖는 조건들에서 안테나 간격에 따른 채널용량을 계산하고, 이들 값들을 평균하여 이 실내 환경에서의 최적의 안테나 이격 거리를 알아내었다.
인터넷 사용자들이 정적인 정보 페이지 검색의 형태를 벗어나 인터넷상에서 프로그램을 실행하여 정보를 해석하고 볼 뿐만 아니라, 변경하고 새롭게 창조할 수 있는 동적인 정보를 제공하기 위해 가장 보편적인 3차원 데이터, 3D MAX-Studio의 텍스트 출력물인 ASE 포맷 파일을 파싱하여 렌더링 해주는 3D Viewer 프로그램 구현 하고, 이를 ActiveX 컴포넌트인 OCX로 만들어 웹 페이지 상에서 실행 가능하게 한다. 그리고 데이터의 효율적 관리와 사용자와의 상호작용을 위하여 ASE 모델들을 위한 데이터베이스를 구축하여 사용자 상호작용적인 3D View Web Service를 실현한다. 이를 통하여 인터넷을 통한 실시간적인 정보 교환이나, 네트워크상의 가상공간 내에서의 공통 업무 작업의 가능성을 내다 보았다.
PAC는 디지털 의료영상을 위한 의료 시스템이며 PACS가 공용 네트워크를 이용한 웹 기반 서비스로 확장 될 수 있다. 이 경우 DICOM 파일은 개인의무기록을 포함하고 있기 때문에 악의적 사용자의 공격으로부터 보호되어야 한다. 그 위험성을 해결하기 위하여 우리는 유연한 IPSec을 이용하는 보안전송 시스템을 설계하였고, 웹 기반의 3차원 의료영상 시스템에 적용하였다. 그리고 대용량 DICOM 데이터 전송 시 적용되는 암호화 및 무결성 알고리즘을 변경하며 개발 된 시스템의 성능평가를 수행하였다. 이 때, 사용 된 알고리즘의 조합은 DES-MD5, DES-SHA1, 3DES-MD5, 그리고 3DES-SHA1이며, 암호화 전송은 실험을 위한 테스트베드에서 수행하였다. 실험 결과, 암호화를 적용하지 않은 경우에 비교하여 전반적으로 암호화 알고리즘에 의하여 영향을 받았다. DES의 경우 약 50%의 전송성능 저하를 보였으며, 3DES의 경우 약 65%의 전송성능 저하를 보였다. 또한 DICOM 볼륨데이터 전송 시 패킷 증가에 의한 오버헤드로 인한 네트워크 성능 감소가 발생함을 확인하였다. 결론적으로, 보안전송 시스템에 의한 메시지의 안전한 교환을 보장하기위한 서버 및 네트워크 성능의 저하가 발생하였다. 따라서 반드시 보호 되어야 할 의료영상에 대해서만 보안전송을 구성한다면 서버의 성능 저하 문제를 해결함과 동시에 안전한 웹 PACS를 구성 할 수 있을 것이다.
포인트 클라우드는 수많은 점의 집합으로 이루어진 데이터로 2차원 평면에서 벗어나 3차원 공간에서 3D 객체를 표현하는 것이 가능하다. 각 점은 기본적으로 3차원 공간의 좌표 정보가 필요하고 추가적으로 색 (Color), 반사율 (Reflectance) 같은 속성을 가질 수 있도록 구성되어 있다. 이처럼 3D 포인트 클라우드 표현에는 2D 영상보다 많은 데이터를 사용하고 있기에, 이를 사용자에게 효율적으로 제공하기 위해서는 고효율의 압축 기술 연구가 필요하며, 현재 국제 표준 기구인 MPEG에서는 포인트 클라우드 콘텐츠 압축 방법으로 2D 비디오 압축 기술을 사용한 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 기술이 연구되고 있다. 이러한 고효율의 포인트 클라우드 압축방식에도 불구하고 단말의 성능이나 네트워크 환경 등의 문제로 인해 서비스가 제한되는 상황이 발생할 수 있다. 2D 영상의 경우 Scalable High efficiency Video Coding (SHVC) 혹은 Dynamic Adaptive Streaming over HTTP (DASH) 등의 다양한 기술을 사용하여 이러한 문제를 해결하고 있다. 이에 본 논문에서는 V-PCC 구조에 SHVC를 적용하여, 밀도 스케일러빌리티 기능을 가진 포인트 클라우드 압축 방안을 제안하는 것으로 이러한 문제를 해결하고자 한다.
지반조사방법 중 표준관입시험 결과인 N치를 통해 알 수 있는 지반 지지층의 깊이는 각종 지반 구조물의 설계를 위한 기본적인 지반 정보를 제공하는 중요한 지표이다. 이러한 지반조사 결과는 시간과 비용 측면을 고려해 간헐적으로 수행될 수밖에 없으며, 그 결과는 현장 지반의 대표성을 갖게 된다. 그러나 지반 내에는 다양한 지층 변동성 및 불확실성이 존재하므로 간헐적인 현장조사를 통해 지반의 특성을 모두 파악하는 것은 어렵다. 따라서 시추공 정보로부터 미계측 지점을 예측하기 위한 방법들이 제시되어 왔으며, 대표적인 방법으로는 공간보간기법인 크리깅(Krigging), 역거리가중법(IDW)등이 있다. 최근에는 보간기법의 정확성을 높이기 위해 지반분야와 딥러닝 기술을 접목한 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 약 2만 2천공의 지반조사 결과를 바탕으로 딥러닝과 공간보간기법으로 지반 지지층 깊이 예측을 위한 비교 연구를 수행하였다. 이를 위해 딥러닝 알고리즘인 완전연결 네트워크와 포인트넷 방법, 공간보간기법으로는 IDW를 사용하였다. 각 분석 모델의 지지층 예측 결과 중 오차의 평균은 IDW가 3.01m 였으며, 완전연결 네트워크 및 포인트넷이 각 3.22m와 2.46m 였다. 결과의 표준편차는 IDW가 3.99였으며, 완전연결네트워크와 포인트넷이 3.95와 3.54로 나타났다. 연구 결과 3차원 정보에 특화된 포인트넷 구조를 적용한 네트워크가 IDW 및 완전연결 네트워크에 비해 개선된 결과를 나타냈다.
최근 딥러닝을 이용하여 객체 인식 학습을 위한 데이터셋을 구축하는데 있어 시간과 인력을 단축하기 위해 인조 데이터를 생성하는 연구가 진행되고 있다. 하지만 실제 환경과 관계없이 임의의 배경에 배치되어 구축된 데이터셋으로 학습된 네트워크를 실제 환경으로 구성된 데이터셋으로 테스트할 경우 인식률이 저조하다. 이에 본 논문에서는 실제 배경 이미지에 객체 이미지를 합성하고, 다양성을 위해 3차원으로 회전하여 증강하는 인조 데이터셋 생성 시스템을 제안한다. 제안된 방법으로 구축된 인조 데이터셋으로 학습한 네트워크와 실제 데이터셋으로 학습된 네트워크의 인식률을 비교한 결과, 인조 데이터셋의 성능이 실제 데이터셋의 성능보다 2% 낮았지만, 인조 데이터셋을 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터셋 구축 시스템임을 증명하였다.
모바일과 유비쿼터스 센서 네트워크 센서 시대가 도래함에 따라 가볍고, 작고, 얇고, 멀티기능을 구현할 수 있는 부품에 대한 요구가 증대하고 있다. 이에 대한 여러 가지 솔루션 중 MCM의 개념을 수직 방향으로 확장시킨 3D IC가 최근 각광을 받고 있다. 이는 물리적인 한계에 부딪힌 반도체 집적 공정의 한계를 극복하여 지속적으로 무어의 법칙에 맞춰 집적도를 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 소재와 공정이 달라도 3차원적으로 집적이 가능하여 메모리와 프로세서로 대표되는 디지털 칩뿐만 아니라 아날로그/RF, 수동소자, 전력소자, 센서/액추에이터, 바이오칩 등을 하나로 패키징 할 수 있는 장점이 있기 때문이다. 이를 통해 성능 향상, 경박단소, 저비용의 부품 개발이 가능하기 때문에 미국, 유럽, 일본 등 선도국뿐만 아니라 싱가포르, 타이완, 중국 등에서도 활발한 연구가 진행되고 있으며 CMOS 이미지 센서 모듈 생산에 TSV 기술이 이미 적용되고 있다. 본 고에서는 3D IC를 위한 TSV 및 적층 요소 기술을 소개하고 이를 통해 개발된 사례와 표준화 동향에 대하여 소개하고자 한다.
수만년 이상의 기간동안의 장기 안전성을 확보하는 것이 처분장 건설에서의 최우선 조건이나, 건설 및 운영중 대심도 지하 사용후핵연료 처분장의 역학적 안정성 확보 역시 안전한 터널 공사 및 운영을 위해 필수적인 요소이다. 처분장의 장기 안전성에 중요한 요소인 벤트나이트 충전재 및 완충재의 차폐 성능을 저감시킬 가능성이 있는 숏크리트, 콘크리트, 그라우팅 등의 터널 지보공 및 차수공을 금지 내지는 제한하는 조건은 암반공학자 및 터널 기술자에게 매우 도전적인 과제로 판단된다. 본 연구에서는 처분장 부지 선정과정에서 올바른 처분장의 선정에 도움이 될 수 있는 대심도에 건설할 것으로 예상되는 처분장의 터널 네트워크, 처분 터널 및 처분공의 역학적 안정성을 확보하기 위한 제반 조건의 광범위한 탐색의 일환으로 지하 500 m 심도의 처분장을 무지보 상태로 건설할 경우 2차원 및 3차원 수치해석 검토를 통해 안정성의 확보 가능한 물성 범위를 탐색하고자 하였다. 예비 연구결과 처분장의 중앙터널과 처분터널 안정성 확보 가능 암반물성의 범위를 파악하였으며, 3차원 해석을 통해 수직구 주변 터널 네트워크의 안정성을 확인하여 처분장 건설을 위한 기초적인 암반 조건이 파악된 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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