전 세계적으로 지구 온난화 및 에너지 비용 상승으로 인해서 에너지 절감에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히, 단조 공장들은 에너지를 많이 사용하기 때문에 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 이러한 진입을 위한 한 가지 해결책으로 IoT 기반으로 각 설비의 에너지 사용량을 실시간으로 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 생산 공장에서 사용하는 기존 기업자원관리시스템과 생산실행시스템과의 연동으로 작업일지 입력/관리, 설비/에너지 관리, 실시간 에너지 모니터링, 이력 검색, 데이터 분석 등으로 구성된다. 중심이 되는 실시간 에너지 모니터링 프로세스는 각 설비별로 기존 설치되어 있는 가스계량기와 전력계에 IoT 디바이스를 연결시켜 데이터를 실시간으로 수집한다. 그리고 수집된 에너지 사용량을 웹 또는 모바일에서 실시간으로 화면에 표출한다. 본 시스템의 장점은 생산 공정 단계에서 설비별 도시가스 및 전력 에너지 사용량의 변화, 사용요금, 에너지 환산, 온실가스 등의 정보를 웹 기반에서 실시간으로 파악할 수 있다는 것이다. 향후, 빅 데이터 기반에서 에너지 사용량을 수집하여 생산 공정별로 에너지 사용량을 분석함으로써 제품 생산 소요시간을 최소화할 수 있는 에너지 절감 방안 수립에 사용될 수 있다. 또한, 모바일 작업일지시스템과 생산 공정 최적화 모델과 융합하면 에너지를 절감하면서 생산성을 향상시키는 방안이 마련될 수 있다.
현대의 사회는 Single tapping, 단방향 통신, 통합 아이디 등 빠름, 간편함, 편리함을 위해 최대한 사용자의 행동 패턴을 줄이고 소모시간이 적게 걸리는 기술이 우선시 되고 있다. 스마트 웰렛 시장과 마찬가지로 사용자의 편의성, 신속성, 간편성을 적용하려는 분야는 통합 아이디 시장이다. 일반적으로 사용자들이 잊어버리기 쉬운 ID와 패스워드를 통합 관리하기 위한 시스템으로서 다수의 ID와 패스워드를 보유하고 있는 사용자가 보유한 다수의 정보를 시스템에 등록하여 한 번의 로그인에 의해 다수의 서비스를 받을 수 있는 기술이다. 하지만 OpenID 시대의 도래에도 다수의 서비스들에서 해당 기술이 적용되지 않는 이유가 각 사업자의 사이트에 일일이 가입해야 하는 등 서로의 이익을 위해 기술 적용을 꺼리는 경우가 많다. 또한, 다수의 포인트 사업자에 가입이 되어 있을 경우, 어떤 포인트의 적립이나 할인이 사용자 본인에게 더 유리한지 한눈에 확인할 수 없기 때문에 스스로 포인트 카드에 맞는 유리함을 계산해야하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 사용자의 편의성을 위하여 단하나의 ID로 여러 가입된 사이트 및 카드 포인트 적립, 결제와 같은 서비스를 이용할 수 있도록 안전한 통신 아이디어를 제안한다. 또한, 통합 ID를 통하여 가맹점의 혜택 카드를 일일이 찾는 수고를 줄여 보다 간편하고 효율적인 적립이나 할인을 제공할 수 있는 시스템을 제안한다.
본 논문은 동일 장면을 나타내는 한 쌍의 이미지를 이용한 효율적인 3차원 애니메이션 기법을 제안한다. 간단하고 빠른 애니메이션을 위해 그림 속으로의 영향은 한 장의 이미지에서 시점의 깊이 이동을 가능하게 하지만 전경물체의 표현이 시점의 좌우 변환의 사실감을 고려하지 않으며, 뷰모핑은 두 장의 이미지 사이의 2차원 변환만을 이용하지만 시점의 이동이 두 카메라의 중심을 잇는 선상으로 제한된다는 단점이 있다. 본 논문은 두 기법의 단점을 서로 보완하여 시점의 깊이 이동뿐 아니라 좌우이동에서도 자연스러운 영상을 생성하는 새로운 애니메이션 기법을 제안한다. 본 논문에서는 배경 장면을 spidery 매쉬로부터 복원된 간단한 직육면체에 매핑하고, 관찰자가 주의 깊게 인식하고 전경물체에 대해서는 두 입력 이미지의 투영중심을 잇는 직선상에 평행한 시점의 이동에만 제한적으로 뷰모핑을 적용하여 장면전체의 이미지 픽셀들에 대한 3차원 정보의 복원 비용을 줄이면서도 시점이동의 사실감을 높인다. 두 전경물체 사이의 선형보간 파라미터는 두 spidery 메쉬 간의 차이와 이에 대응하는 배경모델에서의 3차원시점 변환과의 관계로부터 결정된다. 실험을 통해 제안방법이 간단한 인터페이스만으로도 사실감을 유지하는 자유로운 3차원 시점이동 애니메이션을 생성함을 보인다.
탄성 거꿀 참반사 보정(elastic reverse-time migration)을 통해 물리적으로 의미가 있는 영상을 얻기 위해서는 탄성 파동방정식(elastic wave equation)을 통해 재구성된 벡터 파동장(reconstructed vector wavefield)으로부터 P파와 S파를 분리하는 파분리 알고리듬이 필요하다. 그리고 이방성을 고려한 탄성 거꿀 참반사 보정으로의 확장을 위해서는 이방성을 고려한 탄성 모델링 알고리듬 뿐만 아니라 이방성을 고려한 파분리가 필요하다. 이방성 탄성매질에서의 파분리는 등방성 탄성매질에서 주로 이용하는 Helmholtz decomposition과는 달리 탄성매질의 수직 속도 및 이방성 계수에 따라 계산된 유사미분필터(pseudo-derivative filter)를 이용한다. 이 필터는 적용에 많은 계산이 필요하기 때문에 이 연구를 통해 많은 양의 병렬계산을 효율적으로 수행할 수 있는 GPU (Graphic Processing Unit)를 이용하여 이방성 파분리를 수행하는 알고리듬을 개발하였다. 또한 GPU를 이용해 파분리를 수행하는 알고리듬을 포함하고 MPI (Message-Passing Interface)를 이용하는 효율성 높은 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 개발하였다. 개발된 알고리듬의 검증을 위해 Marmousi-II 탄성모델을 기초로 수직 횡등방성(vertically transversely isotropy; VTI) 탄성모델을 구축하여 수치모형 실험을 수행해 다성분 합성탄성파탐사자료를 생성하였다. 이 합성탄성파 자료에 개발된 이방성 탄성 거꿀 참반사 보정 알고리듬을 적용하여 GPU와 MPI를 효과적으로 이용한 계산속도 향상과 이방성 파분리에 의한 영상결과의 정확도 향상을 보여주었다.
기업의 업무 환경 변화에 따른 정보 시스템 간의 협업 개발은 기존 업무 서비스의 중복 및 유지보수 비용의 증가라는 문제가 발생한다. 이에 따라 웹 서비스는 동일한 비즈니스 도메인 내 서비스의 중복을 방지하고 이미 활용 중인 서비스를 위한 분산 컴퓨팅의 표준으로 제안되었으나, 웹 서비스가 필요로 하는 데이터가 규격화되어 있지 않기 때문에 사용자는 다양한 비즈니스 목적에 부합하는 서비스를 찾기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 서비스 운용을 위한 온톨로지를 기반으로 한 협업 시스템을 구축한다. 온톨로지는 협업 처리를 위한 분산 시스템 환경 하에서 상호 의존적으로 존재하는 서비스를 찾아 융합 서비스를 지원할 수 있다. 협업 시스템의 역할은 온톨로지를 기반으로 서비스의 개발, 등록 및 호출하는데 사용 한다. 로컬 시스템은 서비스 프로파일을 통해 협업 지원을 요청한다. 협업 시스템은 해당 서비스 프로파일을 참조하여 개발을 지원하고, 온톨로지를 통해 실 데이터 간의 의미적 연관관계를 표현하며, 서비스에 포함된 인스턴스들에 대한 관계를 추론한다. 이를 바탕으로 여행 예약 서비스를 위한 협업 시스템에 적용한다. 그 결과로 협업 시스템에서 발생하는 데이터 충돌 문제를 해결하여 서비스를 효율적으로 관리할 수 있으며, 시스템 간의 매핑이 감소됨을 검증한다.
플래시 메모리의 성능평가 실험 환경 구성은 플래시 메모리가 장착된 제품들이 동작하는 시스템으로 이뤄진다. 이와 같은 방법은 물리적이고 비용적인 제약이 따르게 된다. 또한 실험에 쓰이는 입력 데이터와 FTL 알고리즘의 성능평가를 위한 결과 데이터인 트레이스의 추출 방법이 까다롭고 힘들다. Oracle의 경우 트레이스 추출이 불가능하고, MySQL, SQLite는 트레이스 추출이 가능하더라도 결과의 정확성이 보장되지 않는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 디바이스 드라이버를 통해 물리적 제약을 없애고 트레이스 추출을 쉽고 간편하게 하여 정확한 실험 결과 분석이 용이하도록 FTL 에뮬레이터를 설계하고 구현한 내용에 대해 다룬다. 본 논문에서 제안한 FTL 에뮬레이터인 FlaSim은 플래시 메모리의 데이터 저장 메커니즘과 동일한 동작을 하도록 구현하고 리눅스 커널 모듈을 사용하여 필요한 기능을 추가할 수 있다. FlaSim은 모듈 적재 방식을 사용하기 때문에 FTL 알고리즘 및 플래시 메모리에 대한 실험의 확장성을 향상시킨다. 또한 다양한 응용프로그램에 적용이 쉽고, 플래시 메모리에 대한 실험의 제약이 되는 물리적인 비용을 줄일 수 있다. 게다가 트레이스 추출하는 데 쉽고 효율적인 방법을 제공하여 결과 도출 및 분석 시 시간적, 시스템적 제약을 받지 않아 효율성이 큰 장점이 있다. 추후 많은 FTL 알고리즘 및 플래시 메모리에 대한 실험과 연구에 도움이 될 것으로 예상된다.
연구목적: 고속도로 구간의 소통상태 정보제공에 있어 신뢰성 있는 혼잡속도 지표는 핵심이다. 본 연구는 비집계 구간속도 자료를 이용하여 개별 고속도로 구간의 소통상태를 결정하기 위한 순응형 혼잡속도 지표를 제시하는데 그 목적이 있다. 연구방법: 교통류의 상태는 전형적으로 비혼잡 상태, 혼재 상태, 혼잡 상태로 구분된다. 개별 차량의 속도를 이용하여 교통류 상태를 계층화함으로써 도로구간별 혼잡속도 지표를 산정하는 방법론을 개발하였다. 도로구간별 혼잡속도는 혼재상태와 혼잡상태의 차량 속도분포를 이용하여 결정된다. 분석결과: 도로구간별 혼잡속도는 미국과 유럽의 혼잡속도 기준인 48.28 ~ 66.0 kp와 유사하게 분석되었다. 이는 도로구간별로 혼잡 경계속도가 다를 수 있음을 의미한다. 결론: 본 연구에서 제시된 방법론과 혼잡지표는 빅 데이터 시대의 고속도로 구간별 맞춤형 실시간 소통정보제공 및 교통혼잡 비용의 산정에 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 IT기술이 발전하면서 다양한 정보시스템이 구축되고 있다. 하지만 정보시스템을 구축할 때 H/W가 적정한 규모인지 판단하기 어려워 SI업체 및 전문가에 상당히 의존하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 정보화진흥원 등에서는 시스템 유형 별 로 H/W 용량 산정식을 개발하여 기준으로 삼고자 하였으나, 공급업체 전문가그룹의 토의에 의한 용량 산정식을 제시한 것과 비교적 오래되었다는 문제가 있어 지금의 실정에서는 더 이상 적용하기 힘들다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 투자되는 예산 대비 최적의 성능을 보장할 수 있는 적정용량 산정 기법을 제안한다. 이를 위해 클라우드 가상 환경에서의 시뮬레이션을 통해 다양한 경우의 비용 대비 성능 측정치를 수집하여 회귀분석함으로써 적정 용량을 추정할 수 있는 산식을 도출하였다. 본 연구를 통해 H/W 용량 산정 시 객관적으로 수치화된 자료를 바탕으로 정보시스템을 구축할 수 있기 때문에 과대 과소 책정되는 비용을 절감할 수 있으며, SI업체나 전문가에 의존하지 않는 환경에서 정보시스템 구축이 가능하다.
기업의 세금을 절약 혹은 회피하는 행동은 과세관청에 의해 합법적 절세가 아닌 탈세로 판단될 경우 기업은 조세적 비용뿐 아니라 일련의 탈세관련 보도 기사로 인해 기업이미지 손상 및 주가하락과 같은 비조세적 비용까지 부담하게 된다. 이에 본 연구는 인터넷 뉴스 포털에 나타난 탈세 논란 키워드들의 출현빈도를 해당 사건의 심각성을 측정하는 요인으로 정하고 이러한 출현빈도가 기업가치에 미치는 영향을 분석한다. 우리나라 유가증권시장에서 시가총액기준 상위 업체들을 대상으로 탈세 논란 키워드들을 활용하여 인터넷 뉴스 포털로부터 관련 기사를 크롤링하고, 기업별로 탈세 논란 키워드들의 출현빈도에 대한 시계열을 생성하여 출현빈도가 장부가 대비 시가총액에 미치는 영향을 분석한다. 패널회귀분석과 충격반응분석을 통해 분석한 결과 출현빈도는 기업가치에 부정적인 영향을 미치며 12개월까지 점진적으로 효과가 감소되는 것으로 분석된다. 이 연구는 한국기업들을 대상으로 탈세 논란 사안이 기업가치에 영향을 미치는지를 실증적으로 분석한 연구로서, 경영자는 절세전략을 수립 시 이러한 영향력을 고려하는 것이 필요하다는 것을 시사한다.
최근 수산 자원의 고갈에 따른 육상 양식장에서의 '기르는 어업'에 의한 생산성 향상에 대한 기대가 크게 고조되고 있다. 육상 양식장의 경우, 해상 환경과 달리 환경 및 양성 요소에 대한 제어와 관리가 용이하며, 출하 계획에 따른 생산량 조정이 가능한 이점이 있다. 반면, 자연 환경에서와 달리 어류 성장을 위한 인위적인 관리가 필요하기 때문에 운영에 따른 비용이 크게 증가할 수 있는 단점이 있다. 따라서, 계획된 목표 출하량에 맞추어 효율적으로 양식장을 운영함으로써 이윤 극대화를 추구할 수 있다. 이러한 효율적인 양식장 운영 및 어류 양성을 위해서는 대상 어종에 따른 정확한 성장 예측 모델이 반드시 요구된다. 현재까지 대부분의 성장 예측 모델은 양식장 수집 데이터를 활용하여 통계적 분석 기반의 수치 해석적인 결과들이 주를 이룬다. 본 논문에서는 기존의 통계적 관점에 의한 성장 예측 모델이 가질 수 있는 데이터 확보의 어려움 및 낮은 정확도에 대한 정량적 수치를 제공하기 어려운 단점을 극복하기 위해 확률적 관점에서의 성장 예측 모델을 제시한다. 확률적 접근을 위하여 양성에 가장 중요한 요소인 수온을 기반으로 한 가우시안 프로세스 회귀 방식을 도입하여 모델링을 수행한다. 이를 통해, 특정 시점에서의 성장 예측값에 대한 평균치와 해당 값에 대한 신뢰구간을 동시에 제공함으로써 보다 효율적인 양식장 운영을 위한 참고 수치를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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