단순1차원 STELLA 모델이 토양수분 수지계산에 의해 일리노이 옥수수 포장의 질소용탈을 예측하기 위하여 개발되었다. 이는 옥수수포장이라는 한정된 생태계 안에서의 물의 연간 유입량과 유출량을 산정하는데 물의 유입에는 강우량과 유출에는 유거, 증발산 및 배수량이 계산되었다. 모델에는 일일강우량과 증산량 등 2개의 기상자료가 이용되었고, 토양의 다양한 전환상수들이 토양의 물리화학성을 고려하여 일차식으로 계산되어 이용되었다. 모델의 결과는 토층에 따른 토양수분의 일일 변화량과 손실량이 산출된다. 모델에 의한 물 수지는 강우가 많았던 1993년은 늘어난 반면 강우가 적었던 1992년과 1994년에는 줄어들었다. 또한 유기물과 점토가 많은 토양에서 수분의 유출량이 적었다. 모델에 의한 토양 수분함량은 표준편차를 고려한 측정치와 토양통에 따라 22-78%, 토층에 따라 30-70%의 일치를 보였고, 이러한 불일치는 토양수분과 질소화합물의 확산 등 수평적 이동, 다른 형태의 질소 손실, 뿌리의 분포, 영농 형태 및 토양의 여러 특성들이 고려되지 않은 1차원 모델이기 때문이라 사료된다.
본 논문에서는 기지국 간 협조적 전송을 통해 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템에서 신호 대 간섭 및 잡음비(Signal-to-Interference plus Noise Ratio; SINR)를 최대화하기 위한 송수신 빔포밍 벡터를 생성하는 방법을 제안한다. 다중 사용자 MIMO 이동통신 시스템의 성능에 영향을 주는 간섭 신호로는 기지국 간 협조적 전송을 통해 신호를 전송하는 사용자 들 간 간섭 신호 성분 및 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호 성분이 있다. 제안하는 기법은 다중 사용자 간 간섭은 블록 대각화 기법(Block Diagonalization; BD)을 활용하여 제거하고, 협조적 신호전송에 참여하지 않는 기지국으로부터의 간섭 신호는 간섭 신호의 통계적 정보를 활용한 최적 결합(Optimal Combining; OC) 기반의 수신 빔포밍 벡터 및 송신 빔포밍 벡터를 생성함으로써 완화 시킨다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 협조적 신호 전송에 참여하지 않는 기지국 간섭 신호의 통계적 정보를 송수신단 빔포밍 벡터를 생성하는데 활용하는 제안 방식의 평균 SINR 측면에서의 성능이득을 기존의 통계적 정보를 활용하지 않거나 수신단에서만 활용하는 방식들과 비교하여 검증한다. 성능평가를 위해 안테나 간 독립적인 채널뿐만 아니라 상관도가 존재하는 채널에서도 실험을 수행하여 제안 방식이 실제 채널에서 사용될 때에 발생할 수 있는 성능열화에 대한 정량적인 수치를 제시며, 또한 제안 방식이 안테나 간 상관도가 존재하는 경우에 강건한 성능을 보임을 검증한다.
사이버보안성 평가란 자산분석, 위협분석, 취약성 분석을 통하여 자산 및 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 적용하는 일련의 과정으로 증가하는 사이버 공격에 대한 대비를 위해 체계적인 사이버보안성 평가가 요구된다. 이에 CWSS, CVSS 등 사이버 보안 수준 측정을 위한 다양한 지표가 개발되고 있으나 표준화된 보안성 평가 결과를 통해 위험 우선순위에 따라 적절한 보안조치를 적용하기 위한 정량적 방법은 미흡한 실정으로 대상자산이 가지는 특성, 적용되어 있는 환경, 자산에 미치는 영향 등을 고려한 평가 체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 사이버 보안 평가 방법 분석을 기반으로 정량적 위험 평가 모델을 정립하고 정립한 모델에 적용하기 위한 평가 요소들의 정량화를 위한 방법을 제시한다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 정성적 속성 요소들의 수준을 AHP 기법을 통한 보안요건별 가중치, 위협 별 영향도, 취약점 요소 별 점수화를 통한 위협 성공 가능성에 대한 확률값 산출을 통해 통계적 데이터를 적용해야 하는 정량적 방법의 한계점을 보완하여 표준화된 사이버 보안 평가 체계를 확립할 것으로 기대된다.
미래 사회를 대비하여 인재를 양성하고자 하는 다양한 정책들이 시행되어 왔다. 그 정책들 중에서 STEAM교육, SMART교육과 SW교육이 대표적인 사례가 된다. 이 정책들이 학교 현장에서 효과적으로 실행되기 위해서는 교사들의 긍정적인 인식과 지도 역량이 요구된다. 본 연구는 특히 예비교사 교육의 중요성을 고려하여 STEAM교육, SMART교육과 SW교육 정책에 대한 초등예비교사의 인식과 지도 준비도 현황을 분석하고, 예비교사 교육에 반영할 수 있는 시사점들을 모색하고자 하였다. 연구 결과, 예비교사들의 각 정책에 대한 필요성 인식 수준은 매우 높았으며, 각 정책에 대한 이해 수준은 비교적 높은 편인 것으로 나타났다. 이와 비교할 때, 예비교사들이 각 정책과 관련하여 교육을 받은 경험은 부족하며, 지도 준비 수준은 매우 낮은 것으로 밝혀졌다. 우선적으로 해결해야 할 과제로는 교사 교육 세미나 운영과 교수-학습 프로그램 및 자료 보급에 대한 선택이 가장 많았다. 예비교사의 개별 특성에 따른 차이를 분석한 결과, 예비교사의 ICT 활용 능력 수준에 따른 차이들이 발견되었다. 이와 같은 연구 결과에 기초하여 예비교사 양성 과정에서 반영해야 할 시사점들을 제시하였다.
최근 주목받는 기술인 차량 클라우드 컴퓨팅은 운전자들에게 다양한 차량 응용 어플리케이션을 위한 클라우드 서비스를 제공해 줄 수 있다. 차량 클라우드는 각각의 차량들이 보유한 리소스를 서로 공유하는 차량들의 집합이다. 차량 클라우드를 형성하기 위해 차량들은 차량 대 차량(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 서로 협력해야 한다. 차량 클라우드 형성을 위해 협력하는 차량들은 각각의 속도와 이동 방향 및 현재 위치가 다르므로 차량 클라우드는 다중 홉에 걸쳐 형성되어야 한다. 다중 홉 통신을 이용한 차량 클라우드 형성은 간헐적인 무선 연결성과 제한된 리소스를 보유한 차량의 수가 적은 환경으로 인해 차량 클라우드의 형성이 어렵다. 따라서, 다중 홉 통신 방식을 이용한 차량 클라우드 형성은 차량 간 통신의 안정성을 높여 클라우드의 형성 및 서비스 효율을 높이고, 서비스 지연시간 및 차량 간 교환 패킷의 수 등에서 개선 방안이 필요하다. 본 논문은 요청 차량과 가용 리소스를 제공하는 제공 차량들 간의 연결 시간을 고려하여 클라우드 형성 및 서비스 효율을 높이고 서비스 지연과 전송 패킷의 수를 줄이는 다중 홉 클라우드 형성 방안을 제안한다. 제안 방안은 차량들 사이의 연결 시간을 기반으로 홉과 홉을 연결하기 위한 중간 차량을 선택하여 다중 홉 차량 클라우드 형성의 실패율을 감소시킨다. 다양한 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안 방안이 기존의 방안보다 향상된 성능을 보이는지 검증한다.
본 연구에서는 닭 동결 정액의 융해 방법에 따라 정자 운동성의 변화도를 분석하였고, 적절한 융해방법에 대한 자료를 확보하였다. 동결정액을 융해하는 방법은 축종에 따라 서로 다른 열전달 효율을 제시하기도 하나, 닭 동결 정액에 대한 연구는 미진한 상태이다. 특히 닭 정액은 고 농도의 정액을 필요하기 때문에 이러한 요인에 대한 정자 운동성은 변이가 많은 것으로 알려져 있다. 그러므로, 닭 정액 융해에 필요한 온도는 $5^{\circ}C$임을 알 수 있었으며, 닭 농장에서 동결정액의 융해를 실시할 때, 알코올이 함유된 냉각수를 이용하게 되면 냉각수의 과냉각 생태를 방지할 수 있음을 관찰하였다. 또한, 동결정액을 이용한 인공수정을 실시할 때, 현장에서 직접 닭 정액을 융해하여 시간을 절약할 수 있으며, 인공 수정 작업시간이 30분을 넘기게 되면 정자의 운동성은 감소하여 수정율에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 그러므로, 농가에서 동결정액을 활용할 경우, 융해에 신경을 써야 하며 정확한 방법을 적용하여야 수정란의 부화율 감소현상을 막을 수 있을 것으로 보인다. 이와 같이 본 연구에서 제시된 방법으로 동결정액을 이용할 때, 동결정액의 수정율이나 부화율의 변이를 막을 수 있고, 동결 정액을 활용한 가금종축생산 효율이 높아질 것으로 판단된다.
최근 다양한 사회경제적 이슈 및 갈등을 야기하고 있는 비정규직은 대체로 고용에 대한 불안감으로 인해 조직에 대한 충성도나 직무만족도가 낮을 수밖에 없는데, 이를 개선하기 위한 방안으로 본 연구는 비정규직의 조직커뮤니케이션 만족도가 직무만족과 조직몰입에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 제 7차 인적자본기업 패널조사 자료 중 비정규직 설문데이터를 구조방정식 모형분석 등을 활용하여 분석하는 방식으로 연구를 진행하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 비정규직이 인식한 조직커뮤니케이션은 직무만족과 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 둘째, 비정규직의 직무만족은 조직몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 셋째, 비정규직의 커뮤니케이션 만족과 조직몰입의 관계에 있어서 직무만족이 매개작용을 하고 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 기존의 서비스업 위주의 연구에서 연구대상을 비정규직으로 확대하였으며, 보다 다양한 업종을 아울렀다는데 의의가 있다. 본 연구의 결과는 비정규직의 조직유효성 향상을 위해 미션 및 비젼 공유, 커뮤니케이션 활성화 제도가 필요함을 시사하고 있다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
코로나 바이러스의 영향으로 교수자와 학습자는 비대면 수업을 해야 하는 상황이 되었다. 갑작스러운 상황에 충분한 준비를 하지 못한 상태에서 비대면 수업이 진행되었고 여러 가지 문제점들이 발생했다. 본 연구는 비대면 미디 수업 시 생기는 문제점을 파악하여 개선하고자 하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 대면과 비대면 수업 시 사용할 수 있는 기자재의 차이로 인한 문제점이 있었다. 이에 컴퓨터 운영 체제에 상관없이 설치 가능하고 기능에 제한 없이 무료 사용할 수 있는 DAW인 리퍼(Reaper)를 사용하는 것으로 개선 방안을 찾을 수 있었다. 둘째, 줌(Zoom)의 화면 공유 기능을 사용할 시 DAW에서 오디오 인터페이스의 드라이버를 선택할 수 없어 레이턴시(Latency)를 줄일 수 없는 문제점이 있었다. 교수자 관점에서는 오디오 아웃풋을 인풋으로 다시 받아 송출하는 방식으로 개선하였다. 또한 Windows 운영체제를 사용하며 오디오 인터페이스가 없는 학습자는 실습 시 레이턴시로 인한 불편함이 생기는데 Asio4all을 설치하여 레이턴시를 줄일 수 있었다. 셋째, 컴퓨터의 리소스 부족으로 화질 저하 및 화면 끊김 현상이 있었다. 이를 개선하기 위해 캡처 보드를 사용하여 2대의 컴퓨터를 연결하여 리소스를 분산하여 고화질을 유지하면서 화면 끊김 현상을 개선할 수 있었으며, 비엔나 앙상블 프로를 사용하여 1대의 컴퓨터를 더 연결하여 추가 리소스를 확보하여 더 많은 플러그인을 사용하면서 비대면 미디 수업을 할 수 있는 시스템 구축에 성공하였다. 연구 결과 비대면 미디 수업의 문제점을 파악하고 개선할 수 있었다.
최근 인터넷 기반 서비스는 데이터의 개인화 및 맞춤화로 인해 사용자의 상황이나 요구사항에 따라 즉시 처리해야 하는 실시간 AI 추론 및 데이터 분석과 같은 실시간 처리에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 실시간 작업은 각 작업이 시작되고 결과를 반환하기까지의 데드라인이 정해져 있으며, 데드라인의 보장은 서비스의 품질과 직접적으로 연결된다. 하지만, 기존 컨테이너 시스템에서는 컨테이너에서 실행되는 작업의 데드라인을 할당하고 관리하기 위한 기능이 제공되지 않기 때문에 실시간 작업을 운용하는데 제한적이다. 또한, AI 추론 및 데이터 분석과 같은 작업은 GPU(Graphic Processing Unit)를 기본적으로 사용하는데, 일반적으로 GPU 자원은 컨테이너 사이에 성능 격리가 제공되지 않기 때문에 서로 성능 영향을 미치며, 노드의 자원 사용량만으로는 각 컨테이너의 데드라인 보장률이나 새로운 실시간 컨테이너의 배치 여부를 결정할 수 없다. 따라서, 본 논문에서는 컨테이너에서 실행되는 GPU 작업의 실시간 처리를 지원하기 위해 컨테이너의 데드라인 및 실시간 GPU 작업의 실행 상태를 추적하고 관리하기 위한 모니터링 기법과 클러스터 환경에서 실시간 GPU 작업을 실행하는 컨테이너가 데드라인을 보장할 수 있도록 적절한 노드에 배치하기 위한 노드 리스트 관리기법을 제안한다. 또한, 실험을 통해 제안하는 기법이 시스템에 매우 작은 영향을 미친다는 것을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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