반도체기술과 무선통신기술 그리고 센서기술의 비약적인 발전에 힘입어 검출기능, 프로세싱 기능, 무선통신기능, 배터리 등을 탑재한 초소형 저가의 정보취득 노드를 양산하는 것이 가능해지면서 센서 네트워크가 보편화되기 시작하였다. 센서 네트워크는 노드를 배치하는 것만으로 자체 라우팅 경로를 설정하고 의미 있는 데이터를 목적지 노드로 전송할 수 있는 자발적인 망이다. 센서 노드들은 대부분 배터리를 구동 전원으로 사용하기 때문에 저전력 동작이 중요하다. 센서 노드는 검출한 데이터를 목적지로 전송하는 역할과 다른 센서 노드들의 라우터 역할을 겸하고 있다. 많은 경우 센서 노드가 검출한 데이터를 전송하는 경우보다 라우터로서의 역할에 더 많은 에너지를 소비하기 때문에 저전력 라우팅은 무엇보다 중요하다. 센서 네트워크에서는 일반 무선 Ad-Hoc 네트워크와 같은 표준이 없기 때문에 본 논문에서는 센서 네트워크에 적용할 수 있는 전력 잔량에 따른 확률적 RREQ 폐기 방법을 적용한 저전력 라우팅 기법을 제안하고 모의실험을 통하여 결과를 전력 잔량에 따른 지연결과와 비교하여 살펴보았다. 실험 결과 제안 방법은 $10-20\%$ 정도 에너지 소모를 줄일 수 있었고 노드들 간에 에너지를 균등하게 소모하는 효과를 확인하였다.
AODV(Ad Hoc On-Demand Distance Vector)나 DSR(Dynamic Source Routing)과 같은 대부분의 에드혹 라우팅 프로토콜은 네트워크 토폴로지가 변하지 않는 한 새로운 경로 설정을 하지 않는다. 따라서 노드의 이동성이 적은 경우, 트래픽은 몇몇 노드에게 집중될 수 있으며 그 결과로 해당 노드들의 혼잡으로 인한 긴 종단간 지연이 발생할 수 있다. 게다가 몇몇 특정 노드들만 오랫동안 계속해서 사용됨에 따라 그들의 배터리가 빠르게 소모될 것이다. 노드의 배터리 방전은 노드 사이의 연결 단절뿐만 아니라 동시에 새로운 경로 설정을 위하여 많은 route re-quest 패킷(RREQ)을 생성시킨다. 본 논문에서는 각 노드가 자신의 트래픽 부하 상태를 기반으로 RREQ 패킷을 무시하거나 패킷 포워딩을 포기할 수 있게 함으로써 트래픽 집중화 문제를 해결할 수 있는 SLA(Simple Load-balancing Approach)를 제안한다. 그러나 어떤 이기적인 노드들은 자신의 에너지를 절약하기 위하여 고의적으로 패킷 포워딩을 거부할 수도 있다. 이러한 노드들을 패킷 포워딩에 참여시키기 위하여 본 논문에서는 PIFA(Protocol-Independent Fairness Algorithm) 보상 방식을 제안하였다. SLA 성능의 우수함을 증명하기 위하여 SLA를 채택한 AODV 방식과 SLA를 채택하지 않은 AODV 방식을 비교 실험하였고, 이를 통하여 SLA를 채택한 방식이 트래픽 부하 분산에 효율적이며 이로 인하여 전체 에드혹 네트워크 성능 또한 향상시킴을 확인하였다.
본 연구는 일부지역 초등학생들의 심폐소생술 지식 및 태도가 자신감에 미치는 영향에 대하여 알아보고자 시도 하였으며, 심정지 환자에게 효과적인 심폐소생술 수행과 자신감에 도움을 주고자 하는데 그 목적이 있다. 2009년 6월 25일부터 7월 15일까지 J도 소재 J시 K시 4개교에 재학하는 초등학생 381명에 대하여 실시하였다. 통계처리는 SPSS WIN 12.0 Version 프로그램을 사용하였으며, 통계적 유의성은 p<.05로 설정하였다. 심폐소생술 특성의 변수들과 지식, 태도, 자신감의 상관관계는 정보습득유무(r=.174, p<.01), 심폐소생술 경험유무(r=.143, p<.01), 심폐소생술 교육유무(r=.164, p<.01), 교육필요성(r=.184, p<.01), 지식(r=.342, p<.01), 태도(r=.736, p<.01)가 자신감에 상관관계를 보였다. 심폐소생술 지식 및 태도가 자신감에 미치는 영향은 태도($\beta=.703$, t=17.884, p<.01)가 자신감에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 초등학생들이 응급상황 시 효과적으로 대처 할 수 있도록 심폐소생술 교육 프로그램 마련과 효과적인 인력 배치와 제도적 장치가 마련되어야 할 것으로 여겨진다.
최근 무선 네트워크 기술이 각광을 받으면서 다양한 애드 혹 환경에서의 라우팅 프로토콜이 제안되고 있다. 하지만 애드 혹 네트워크라는 환경의 특성 상 보안상 취약한 문제점을 가지고 있으며, 기존의 유선 네트워크 환경에서 제안되었던 보안 라우팅 프로토콜을 적용시키기 힘들다는 문제점이 있다. 이에 따라 Secure AODV나 SRPTES 등의 보안성을 고려한 새로운 애드 혹 라우팅 프로토콜이 제안되었지만 다양한 무선 네트워크 환경의 변화에 유동적으로 대응하기 힘들고 보안적인 측면에 집중을 한 나머지 에너지소모 측면에서는 단점을 노출하고 있다. 본 논문에서는 다양한 애드 혹 네트워크 환경에 적용 가능하고, 기존의 보안 라우팅 프로토콜에 비해 에너지 효율적인 보안 라우팅 프로토콜을 제안하고자 한다. 보안 정보의 보호를 위해 Tree 구조를 도입하고 보안 단계를 통한 Multi-path를 구성하여 악의적인 노드의 Dropping Attack에 대비하여, 예기치 못한 Data Packet의 손실에 대해서도 효율적으로 대처하게 하였다. 실험 결과 악의적인 노드가 존재하는 네트워크 환경에서 기존의 애드 혹 네트워크 보안 라우팅 프로토콜보다 패킷 전송 성공률을 21%정도 향상시킬 수 있었으며 또한 각 노드의 에너지를 균등하게 소모함으로써 전체적인 네트워크의 생존시간이 연장되는 것을 확인할 수 있었다.
연구개발 자원이 절대적으로 부족했던 과거 우리나라 국가연구개발사업에는 이른바 선택과 집중이라는 전략이 설득력을 얻어 왔으며, 이 전략은 지금도 여전히 유효한 논리이다. 그러나 정부출연연구소(출연연), 대학 등 다양한 연구수행주체가 등장하고, 이들의 연구역량이 성숙한 현재의 상황에서 연구수행주체의 구분 없이 이 전략을 획일적으로 적용할 수만은 없다. 이에 본 연구에서는 국가연구개발사업을 수행하는 주체들에게 배분된 연구비 집중도를 분석함으로써 선택과 집중이 어떻게 작용해왔는지 확인하고자 한다. 2002년부터 2016년까지 국가연구개발과제를 수행한 연구주체에게 배분된 연구비 규모를 기준으로 집중도를 측정했고, 타일 지수를 이용하여 전체 국가연구개발사업을 개별 연구수행주체가 보유한 집중도로 분해하였다. 그 결과 전체 국가연구개발 시스템을 구성하는 하위 요소인 대학, 출연연 등이 보유한 집중도 및 이들의 기여를 분석할 수 있었다. 집중도 결과에 따르면 출연연의 연구비 집중도가 가장 높았으며, 대학이 그 뒤를 이었다. 그러나 10년 전에 비하면 두 주체 모두 집중도는 다소 완화된 것으로 드러났다. 반면, 중소기업의 경우 집중도가 높은 편은 아니나 일정한 수준을 꾸준히 유지해 오고 있었다. 즉, 대학과 출연연은 기관 간 연구비 배분에 편차가 줄어드는 경향이었는가 하면, 중소기업은 고르게 배분하는 방식이 주요했던 것이다.
이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
데이터 처리 속도는 예보 능력과 관련이 있다. 최신의 입력 자료를 이용한 예측 데이터의 고속 생산은 신속한 대처를 가능하게 한다. 또한 알고리즘 작성, 계산, 결과 평가, 알고리즘 개선으로 이어지는 순환 구조를 원활하게 할 뿐만 아니라 오류 발생시 빠른 시간 내에 복구할 수 있게 하는 등 매우 중요한 요소이다. 현재의 조기경보 시스템은 매 계산 주기 마다 섬진강 유역의 10개 시군에 대해 30미터 해상도의 격자형 자료를 400개 이상 생성하고 있으며(중간 데이터 포함) 최대 9일까지 예보되는 자료를 포함할 경우 600개 이상이다. 이는 전국을 30미터 해상도로 약 45개를 생성하는 계산양과 비슷하다. 또한 14,000여개의 필지에 대한 구역 통계와, 각 래스터의 평균, 최대, 최소 등의 통계자료 생성도 함께 수행 해야 한다. 이와 같은 대량의 데이터를 한정된 시간 내로 처리하기 위한 몇 가지 기법을 적용하여 적용하였으며, 아직 적용은 못하였으나 가능성의 여부를 평가해 보는 것으로 본 연구를 진행하였다. 그 결과 앞서 제시된 래스터 캐시, NFS 캐시, 분산 처리를 모두 적용할 경우 데이터 처리 시간을 1/8로 단축 시킬 수 있음이 확인되었다. 또한 GPU를 이용한 연산을 적용할 경우 일부 모듈에 대해 매우 큰 폭으로 수행 시간을 단축 시킬 수 있음을 확인하였다. 다만 캐시를 위한 추가적인 디스크, GPU라는 별도의 하드웨어, 추가된 하드웨어 지원을 위한 고출력 전원 장치와 이에 따른 UPS (Uninterruptible power supply, 무정전 전원공급 장치)까지 상대적으로 높은 사양으로 준비해야 하는 비용적인 문제가 발생할 수 있다. 본 연구에서 제시한 네 가지 기법 중 세 가지는 계산 서버 추가를 통한 수평적 성능 확장에 관한 것이다. 하지만 서버의 추가가 처리 속도 향상으로 이어지지 않음은 물론 오히려 저하시키는 경우가 있다. 본 연구에서는 특정 시간 내로 작업을 완료 시키지 못하면 해당 작업을 반환하여 다른 서버가 처리하는 간단한 방식을 이용한다. 하지만 이런 문제를 지속적으로 발생시키는 계산 서버가 발견된다면 정해진 기준에 따라 계산 작업에서 완전히 퇴출 시켜야 성능 향상에 도움이 된다. 따라서 처리 속도에 대한 정확한 원인을 검사하고 이를 실시간으로 반영할 수 있는 기법이 필요하다.
본 연구는 도계 후 원료육의 저장기간에 따른 품질 특성을 조사하여 가공업소에서 반입되는 원료육에 대하여 현행 등급판정기준인 '도계 후 2일 이내의 원료육'의 사용이 적합한지 혹은 어느 정도 연장이 가능한지 여부를 판단하기 위하여 처음으로 수행하였다. 당일 도계한 원료육부터 도계후 4일 경과된 원료육까지 총 40개의 샘플을 $3^{\circ}C$의 냉장고에 냉장보관하여 부분육으로 발골 후 가슴육에 대하여 품질 특성을 연구하였다. 도계 후 2일 경과된 원료육과 3일 경과된 원료육을 비교 분석한 결과, 신선도는 각각 6.9와 7.0, 육색은 60.22와 60.51, 총균수는 4.20과 $4.31log_{10}CFU/g$, 지방산패도는 0.056과 0.071 mg MDA/kg, 전단력은 1.43과 $1.59kg/cm^2$, 가열감량은 17.24와 15.66%의 결과를 보였다. 신선도, 육색, 총균수, 지방산패도, 전단력 및 가열감량 모두 본 연구에서 도계 후 2일 경과된 원료육과 3일 경과된 원료육간에 통계적 유의적인 차이가 없었다. 도계 후 4일 경과된 원료육은 신선도, 총균수, 전단력, 가열감량의 실험에서 2~3일 경과된 원료육과 통계적 유의적인 차이가 없었으나, 지방산패도는 0.088 mg MDA/kg으로 유의적으로 높은 값을 보였다(P<0.05). 따라서 본 실험의 결과는 도계 후 3일 이내의 원료육도 사용이 가능하다는 것을 시사하였다. 등급판정시 원료육의 사용 가능 시점을 도계 후 현행 2일에서 3일로 하루 연장할 수 있다면 닭고기 가공 및 유통업체는 원료육 사용 혹은 유통의 폭이 보다 넓어질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 4K UHD 입력 영상을 실시간으로 부호화하기 위해 GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화 구조를 지원하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법을 제안한다. 제안하는 $R-{\lambda}$ 모델 기반의 율 제어 방법에서는 순차적 프레임 부호화가 아닌 병렬 부호화를 위한 슬라이스 레벨 비트 분배(bit allocation) 방법을 제안한다. GOP 단위 또는 IDR 주기 단위의 병렬 부호화에서 율 제어기를 작동시키는 경우, 계층적 B구조에서 최하위 프레임 계층을 제외한 동일 계층에 속한 프레임 간에는 상호간에는 부호화 수행 이후 각 소모된 비트양에 대한 정보를 공유 할 수 없기 때문에 기존의 비트량 분배 방식으로는 비트 예산(bit budget) 관리가 불가능하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는, 기존의 $R-{\lambda}$ 모델 기반 율 제어 방법인 프레임 부호화 순서에 따라 각 프레임별로 목표 비트량 분배하던 방식으로부터, GOP 별로 비트량을 할당한 후, 각 GOP 내의 계층적 B 구조에서 계층이 깊어지는 방향으로 순차적으로 비트 예산을 갱신하여 비트량을 분배하는 방식으로 율 배분 방식을 개선하였다. 뿐만 아니라, 입력 영상의 전처리 과정을 통해 획득된 영상의 복잡도 정보를 고려하여 비트를 분배하여 영상의 주관적인 화질을 향상시켰다. 실험을 통해 제안 방법이 병렬 구조의 HEVC 부호화기에서 잘 작동함을 확인 할 수 있었고, 전처리 결과를 활용하여 율 제어기의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인하였다.
KoFlux는 한국의 주요 육상생태계와 대기간의 에너지, 물, 이산화탄소의 순환을 감시하기 위해 구축한 에디 공분산 기술을 기반으로 하는 미기상학 플럭스 타워 관측지의 국내 관측망이다. KoFlux의 사명은 AsiaFlux와 동일하게 지구상의 생명의 질과 지속가능성을 보장하기 위해 아시아의 주요 생태계를 감시하고 돌보는 것이다. 구체적인 KoFlux의 목적은 (1) 생태계를 감시하고, 자료를 수집, 저장하고 배포를 가능하게 하는 하부구조와 (2) 이에 관련된 지식과 자료를 효과적으로 적용하고 배포하기 위해 정기적으로 포럼과 단기 훈련과정을 과학공동체에 제공하는 것이다. KoFlux는 아시아의 주요 육상생태계의 탄소/물/에너지 교환에 관한 생태계과학 정보와 지식을 창출하고, 과학적 연구와 적용에 있어서 다학문간 협력과 융합을 촉진하고, 지속적인 생태계 서비스를 지역사회에 제공함으로써 AsiaFlux의 비전인 "사고하는 공동체, 배움의 프런티어"를 추구하며 실천해 나간다. 현재 KoFlux 네트워크는 총 일곱 개의 관측지로 구성되어 있는데 국내의 경우 활엽수림, 침엽수림, 혼효림, 논과 비균질 농경지를 포함하며, 국외의 경우 남극과 북극의 툰드라 생태계에 위치해 있다. 등재된 관측지는 모두 표준화된 프로토콜을 사용하여 자료를 체계적으로 처리하고 있으며 자유롭게 자료 활용이 가능하도록 품질 검증된 플럭스 자료의 데이터베이스를 지속적으로 구축해 가고 있다. KoFlux는 정기적인 학술 논문 출판, 포럼 및 훈련과정을 통해, 네트워크를 성장시키고, 플럭스 관측 및 모델링 전문가간의 연결 및 정보교환을 위한 아고라를 제공하며, 관측 및 자료 분석을 위한 전문인력 양성을 위한 교육에 힘쓰고 있다. 그러나 이러한 지속적인 노력에도 불구하고 KoFlux에 등재된 산학연기관을 제외하고는 아직까지 네트워크의 성장이 제한되어 있는 실정이다. 이러한 학문간의 벽을 허물고, 네트워크에 대한 동반자 및 주인 의식을 고취시키기 위해 KoFlux는 2011년부터 서울대학교에 설립된 국가농림기상센터를 중심으로 NCAM의 주요 서비스를 담당하게 될 것이다. 이러한 일치된 협력은 현재의 감시 네트워크를 더욱 보강시키고, 차세대 과학자들을 길러내며, 우리 사회에 지속가능한 생태계 서비스의 제공을 보장할 수 있도록 이끌어 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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