최근 5G에 기술에서는 신호 감쇄와 신호 도달 거리 확장을 위해 사용될 수 있는 릴레이(Relay)를 통한 통신 기술이 주목 받고 있다. 릴레이는 소형 기지국으로 사용이 가능하며, 셀룰러 망으로 지원하기 어려운 환경하에서 통신 기기들이 협력하여 통신하는 자율 네트워크 기법에 사용이 가능하기 때문에, 저전력화와 무선 용량 증대에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있다. 한정된 릴레이 자원을 활용하여 최적의 성능을 달성하기 위해서는 효과적인 릴레이 선택 기법이 필요하다. 특히, 두 개의 노드가 릴레이를 통해 메시지를 교환하는 경우, 릴레이 선택 방법에 따라서, 릴레이의 공간적 위치를 활용하여 간섭을 줄이고, 시스템 전송률을 최대화 할 수 있다. 이를 위해서는 릴레이 선택에 따른 평균 데이터 전송률에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 두 노드가 릴레이를 이용하여 동시 전송을 통해 메시지를 교환할 경우, 평균 데이터 전송률을 분석한다. 이를 위해 Nakagami-m 페이딩 채널 환경하에서 복호 후 전송(Decode and Forward) 방식으로 동작하는 이중홉(dual-hop) 릴레이의 동시 전송으로 인한 간섭을 고려하여 전체 데이터 전송률을 유도한다. 분석식은 m=1인 Rayleigh 페이딩 채널을 포함하여 다양한 Nakagami-m 페이딩 채널에 대한 전체 데이터 전송률을 보여준다. 유도된 분석은 몬테카를로 모의실험을 통해 정확성을 입증하였으며, 요구되는 데이터 전송률이 높을수록, 자원 효율적인 동시 전송 방식이 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
자율주행 시스템에서, 카메라에 포착된 영상을 통하여 보행자를 분류하는 기능은 보행자 안전을 위하여 매우 중요하다. 기존에는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)나 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 등으로 보행자의 특징을 추출한 후 SVM(Support Vector Machine)으로 분류하는 기술을 사용했었으나, 보행자 특징을 위와 같이 수동(handcrafted)으로 추출하는 것은 많은 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 깊은 특징(deep features)과 전이학습(transfer learning)을 사용하여 보행자를 안정적이고 효과적으로 분류하는 방법을 제시한다. 본 논문은 2가지 대표적인 전이학습 기법인 고정특징추출(fixed feature extractor) 기법과 미세조정(fine-tuning) 기법을 모두 사용하여 실험하였고, 특히 미세조정 기법에서는 3가지 다른 크기로 레이어를 전이구간과 비전이구간으로 구분한 후, 비전이구간에 속한 레이어들에 대해서만 가중치를 조정하는 설정(M-Fine: Modified Fine-tuning)을 새롭게 추가하였다. 5가지 CNN모델(VGGNet, DenseNet, Inception V3, Xception, MobileNet)과 INRIA Person데이터 세트로 실험한 결과, HOG나 SIFT 같은 수동적인 특징보다 CNN의 깊은 특징이 더 좋은 성능을 보여주었고, Xception의 정확도(임계치 = 0.5)가 99.61%로 가장 높았다. Xception과 유사한 성능을 내면서도 80% 적은 파라메터를 학습한 MobileNet이 효율성 측면에서는 가장 뛰어났다. 그리고 3가지 전이학습 기법중 미세조정 기법의 성능이 가장 우수하였고, M-Fine 기법의 성능은 미세조정 기법과 대등하거나 조금 낮았지만 고정특징추출 기법보다는 높았다.
본 논문에서는 해상에서 수상감시정찰 및 수중탐색임무를 수행할 수 있는 복합임무 무인수상정을 설계하였으며, 설계된 복합임무 무인수상정의 선체부는 유리섬유강화플라스틱을 이용하여 제작하였다. 수상감시정찰 및 자율운항 임무를 수행하기 위해 레이더, 라이다, 카메라 등과 같은 다양한 항법센서를 마스트에 장착하였으며, 특수임무를 수행하기 위한 더미건 장비를 선수부 갑판에 장착하였다. 악천후의 해상상태에서 주어진 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 갑판에 탑재된 구조물들에 대한 강성확보가 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 정하중, 횡하중 및 수직방향 운동에 따른 마스트 구조물의 강도해석 및 더미건 장비의 충격량에 대한 선체부의 강도해석을 시뮬레이션 및 실험을 통해 수행하였다. 시뮬레이션 및 실험 결과에 따라 본 연구에서 설계된 마스트 구조물 및 더미건 장착부의 선체부는 충분한 강성을 확보하고 있음을 확인하였다.
연구목적: 본 논문은 국가지정문화재와 비교해 상대적으로 관리가 취약한 시도지정문화재의 관리 실태에 대한 조사를 통해 문제점을 명확히 하고 개선방안을 검토하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 시도지정 문화제의 관리 실태를 파악하기 위하여 고령군의 35종 문화재를 대상으로 문화재 관리 현황 및 문제점에 대한 조사를 실시한다. 또한, 문화재 관리인, 소방 및 행정 공무원 등에 대한 면담조사를 바탕으로 문화재 유형별 취약요소에 대한 개선방안을 고찰한다. 연구결과: 지방문화재의 경우 목조건축물 화재, 동산문화재의 도난 그리고 풍수해의 영향에 매우 취약한 것으로 조사되었다. 근본적으로 문화재가 넓은 지역에 분산되어 있기 때문이다. 그 결과, 경찰관 및 소방관의 순찰에 한계가 있으며, 이를 대체할 수 있는 재난 모니터링 및 대응을 위한 CCTV, 소화전, 감지기 등의 기계경비 및 소화설비 등이 매우 부족한 실정이다. 또한 지자체는 예산 및 인력 부족으로 직접적으로 관리체계를 강화하는 것이 어려운 것으로 조사 되었다. 결론: 시도지정 문화재에 대한 재난안전 관리체계 강화를 위해서는 지방자치단체를 중심으로 소방, 경찰 그리고 문화재 관리인의 재난대응 단계별 업무를 명확히 하여 매뉴얼을 작성하고 훈련을 통해 체계화 하여야 한다. 또한, 평상시의 감시체계 구축을 위하여 지역의 의용소방대, 자율방재단 그리고 자원봉사자 등으로 구성된 지역 문화재관리 커뮤니티를 강화해 나가야 한다.
항공 및 지리 공간 기술은 연구자 및 농업관련 실무자들이 더욱더 쉽게 접근할 수 있게 되었으며, 이러한 기술은 농업과 임업에 있어 현재 병해충 관리의 변화에 중추적인 역할을 할 수 있다. 지난 20년 동안 위성, 유무인항공기, 스펙트럼 센서들, 정보 시스템 및 자동화 현장 장비들의 기술들은 병해충을 감지하고, 특정 지점에 대한 병해충을 방제하는데 사용되어져 왔다. 빅 데이터 기반한 인공 지능과 함께 항공 및 지리 정보 기술의 가용함에도 불구하고 이러한 기술을 사과 IPM에 적용하는 것은 아직 실현되지 않았다. 본 논문은 사과연구소에서 수행한 사례 연구를 통해 사과 IPM 개선에 활용할 수 있는 항공 및 지리 정보기술의 발전과 한계에 대해 논하고자 한다.
본 연구는 국내 창업자의 창업가정신이 창업만족도에 미치는 영향 요인을 기업 멘토링 기능의 조절효과 중심으로 실증 분석하였다. 이를 위해 이론적 연구를 통해 국내 창업자의 창업가정신이 창업만족도와의 직접적인 영향관계와 기업 멘토링을 조절효과로 창업만족도에 미치는 간접적인 영향에 대한 관계를 연구모형으로 설정하였다. 또한 실증분석에서는 부산, 경남지역의 선도대학 창업아이템사업화 수혜기업과 대학 창업동아리, 대학 창업보육센터 입주기업, 일반 창업자 대상으로 설문지를 메일 또는 직접 방문으로 배포하여 250부 자료 수집을 하였다. 본 연구를 위해 수집된 자료는 SPSS 18.0 통계 프로그램을 이용하여 신뢰성, 타당성 분석을 하고 다중회귀 분석 및 위계적 회귀 분석을 실시하였다. 연구결과 창업가정신에서 혁신성과 자율성만이 창업만족도에 직접적인 정(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 간접적인 효과로는 창업가정신에서 자율성만이 창업만족도에 직접적인 정(+)의 영향을 미칠 때 기업 멘토링이 조절효과가 있는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과는 창업자와 조직원이 모두 기업 문화가 경직되지 않는 환경에서 자유롭고 자율적으로 일을 계획하고 수행할 때만이 멘토의 멘토링을 잘 받아 들여서 창업만족도가 높아진다는 것을 의미하는 것으로 향후 창업선도대학의 창업지원단과 같은 창업지원기관에 이론적, 실무적 시사점을 제공한다.
국내·외적으로 수행되고 있는 다양한 C-ITS 관련 도로 인프라 구축 사업들은 다양한 센서 기술들을 융합적으로 활용하고 있으며, 도로 인프라의 효율성과 신뢰성을 높이기 위해 센서 관련 기술 향상에 많은 노력을 하고 있다. 최근에는 인공지능 기술의 발전으로 영상정보를 수집하는 CCTV의 역할은 더욱 중요해지고 있다. CCTV는 현재 도로 상태 및 상황, 보안 등의 이유로 많은 양이 구축되어 운영되고 있으나, 단순한 영상 모니터링에 주로 활용되고 있어 자율주행 측면에서 센서들에 비해 활용도가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 기구축된 CCTV영상에서 이동체(차량·사람 등)들을 식별·추적하고, 이들의 정보를 다양한 환경에서 활용할 수 있도록 분석·제공하는 방안을 제안한다. 이를 위해 Yolov4와 Deep sort 알고리즘을 활용한 이동체 식별·추적과 Kafka 기반의 실시간 다중 사용자 지원 서버 구축, 영상과 공간 좌표계 간의 변환 행렬 정의, 그리고 정밀도로지도, 항공맵 등을 활용한 맵기반 이동체 시각화를 진행하였으며, 유용성을 확인하기 위한 위치 정합도 평가를 수행하였다. 제안된 방안을 통해 CCTV가 단순한 모니터링 역할을 넘어 도로 인프라 측면에서 도로 상황을 실시간으로 분석하여 관련 정보를 제공할 수 있는 중요한 센서로써의 역할을 할 수 있음을 확인하였다.
2011년 8월 4일에 개정된 법률에 따라 소방특별조사는 소방시설의 유지·관리 등을 관계인(소유자·관리자·점유자)이 하고 이에 대한 책임도 관계인에게 주어졌다. 소방특별조사는 기존의 모든 소방대상물에 직접 출입하여 소방시설의 유지·관리 상태 등을 조사하는 대신에 매년 일부 대상물을 선별하여 방문하고 소방시설의 유지·관리 상태 등을 확인하고 잘못된 부분에 대하여 시정하고 그 책임에 대하여 과태료 등의 처분을 하는 것이다. 이 제도를 도입한 이유가 관계자의 책임을 강화하여 민간자율정정제도의 정착, 소방전문 인력의 부족, 빈번한 대민접촉에 따른 부패의 개연성과 소방검사에 따른 소방기관의 책임 등이 고려되었다. 그러나 소방특별조사제도를 도입하여서도 여러 가지 문제가 대두되고 있다. 소방안전을 위한 제도 중 하나인 소방특별조사는 관계 법령에 따라 소방대상물에 설치된 소방시설에 대하여 적합하게 설치·유지·관리되고 있는지를 관계 공무원, 특히 소방공무원이 확인하는 것이다. 소방특별조사는 1958년 소방법이 제정된 당시에 소방검사로 도입되어 최근까지 30여 차례의 개정과정을 거쳐, 현행 소방특별조사는 2003년 기존의 소방법체계가 4개의 법률로 분법화되면서 "화재예방, 소방시설 설치·유지 및 안전관리에 관한 법률"로 기존의 소방검사 소방특별조사로 변경되어 수용되었다.
줄기세포와 전구세포 사이의 기능 분석은 여러 조직 특히 혈액에서 잘 확립되어 있다. 특히 조혈줄기세포는 골수 니쉬에서 자가재생능 및 재구성능을 가지고 있으며, 골수 내 기질세포는 조직 기능 조절에 큰 영향을 미친다. 최근 연구에서는 포유동물 줄기세포의 기능은 니쉬 세포 내에서 실험적으로 처음 증명되었고, 특히 미세환경에 의해 종양발생이 가능하다는 증거를 나타내고 있다. 고대에서부터 뼈와 피의 관계는 생체 내 필수불가결인 관계로 진화 과정을 거쳐 포유류의 줄기세포에 대해 최초로 제안되었고, 실험적으로 증명된 니쉬세포를 포함한 미세환경과의 복잡한 상호 관계를 규명하였다. 여러 골수 기질세포는 조혈줄기세포의 기능 조절을 하며, 일부의 기능장애는 골수 이형성 및 백혈병을 유발할 수 있다. 현재까지 여러 기질세포에 대한 맵핑이 되지 않아 현재 많은 연구자들이 단일 분자 수준에서 개개의 기질세포 유형을 파악하는 데이터가 필요하다고 주장하고 있으며 이를 바탕으로 골수 내 조혈줄기세포의 특정 기능을 파악할 수 있다고 볼 수 있다. 따라서 본 총설을 통해 조혈줄기세포 및 미세환경에 대한 이전 연구들의 흥미로운 문제를 논의하고, 조혈줄기세포와 골수 니쉬에 대한 현재 및 새로운 개념을 요약하고자 한다.
인공지능 및 무인 감시, 자율화 기술의 발전으로 인해 무인으로 운용되는 원격 감시/자율 주행 시스템의 개발이 활발히 연구되고 있다. 개발되는 원격운용 및 제어 시스템의 효과적인 성능분석을 위해서는 원격운용 시스템의 데이터를 실시간으로 기록하고 그 데이터를 분석하는 일이 중요하다. 또한, 통제 시스템과 원격 시스템 간의 성능분석을 위해서는 각 시스템의 기록데이터 간 시간동기화가 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 원격운용 시스템의 기록데이터 분석을 위한 GPS 기반 시간동기화 설계 방안을 제시한다. 제안 방법은 기록데이터에 GPS 신호를 활용한 정밀한 시간정보를 기록함으로써 원격 시스템이 기록데이터 시간 오차를 1ms 이내로 만족할 수 있도록 하였으며, OS 내 설정을 통해 이더넷 통신을 특정 CPU가 전담하도록 하는 CPU shielding 및 affinity 설정 기법을 통해 시간동기화 성능을 개선하였다. 제안 방법은 단계별 실험 및 네트워크 데이터 저장 실험을 통해서 그 성능을 입증하였으며, 무인수색차량의 무인차량과 통제차량 기록장치에 적용할 수 있음을 확인하였다. 제안 방법은 향후 무인수색차량의 네트워크 데이터 분석 방법으로 활용할 예정이며, 활용 중에 발생하는 다양한 분석을 통해 성능 개선을 해 나갈 예정이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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