After more than 10 years construction, KSTAR (Korea Superconducting Tokamak Advanced Research) had finally completed its assembly in June 2007, and then achieved the goal of first-plasma in July 2008 through the four month's commissioning. KSTAR was constructed with fully superconducting magnets with material of $Nb_3Sn$ and NbTi, and their operation temperatures are maintained below 4.5K by the help of Helium Refrigerator System. During the first-plasma operation, plasmas of maximum current of 133kA and maximum pulse width of 865ms were obtained. The KSTAR Integrated Control System (KICS) has successfully fulfilled its missions of surveillance, device operation, machine protection interlock, and data acquisition and management. These and more were all KSTAR commissioning requirements. For reliable and safe operation of KSTAR, 17 local control systems were developed. Those systems must be integrated into the logically single control system, and operate regardless of their platforms and location installed. In order to meet these requirements, KICS was developed as a network-based distributed system and adopted a new framework, named as EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System). Also, KICS has some features in KSTAR operation. It performs not only 24 hour continuous plant operation, but the shot-based real-time feedback control by exchanging the initiatives of operation between a central controller and a plasma control system in accordance with the operation sequence. For the diagnosis and analysis of plasma, 11 types of diagnostic system were implemented in KSTAR, and the acquired data from them were archived using MDSpius (Model Driven System), which is widely used in data management of fusion control systems. This paper will cover the design and implementation of the KSTAR integrated control system and the data management and visualization systems. Commissioning results will be introduced in brief.
본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.
본 연구는 과학적 사실, 현상, 첨단 과학 소식, 과학적 이슈 등을 독자들에게 알기 쉽게 제공하기 위한 표현수단으로 인포그래픽을 활용하고 있는 과학동아를 대상으로 인포그래픽의 시계열적 특성을 분석하여 과학 교육에 인포그래픽의 활용 가능성을 짐작하는데 그 목적이 있다. 과학동아의 인포그래픽을 분석하기 위해 스토리텔링 유형, 시지각 특성, 프레임워크의 수준을 차원으로 하는 3차원 구성틀을 개발하였다. 이 구성틀에 의해 분석한 결과 과학동아는 1986년부터 2014년까지 이미지를 강조한 과학 기사를 발행하였으며 특히 2008년 이후부터는 인포그래픽이 포함된 기사가 유의미하게 증가하는 것으로 나타나 2008년을 인포그래픽 특성 변화의 중요 기준이 되는 $T_c$(Critical time Point)로 설정하였다. 2008년 이후의 과학 기사의 인포그래픽은 위치, 시간, 수치, 관계, 기능, 과정 기반형의 6가지 스토리텔링 유형이 2008년 이전 보다 다양하게 분포하였고, 게슈탈트 시지각 이론의 시지각 특성(근접성, 유사성, 연속성, 폐쇄성)도 2008년 이후에 더욱 많이 적용한 것을 알 수 있었다. 마지막으로 프레임워크의 수준은 위치, 시간, 수치, 과정 기반 인포그래픽은 전체 범위 수준이 주를 이루며 시간의 흐름에 변화가 없는 반면, 기능과 관계 기반 인포그래픽에서는 프레임워크의 수준이 2008년을 기준으로 변화가 나타났다. 인포그래픽 관점에서 과학동아를 분석한 결과를 통해 인포그래픽의 특성이 어떻게 변화되어 왔는지 분석하여 과학교육에서 인포그래픽을 적용할 때 기초적인 기준을 제공할 수 있을 것으로 사료된다.
금산지역 항공 자력자료에 대하여 2차원 수치모델링 및 역산조합으로 구한 사전정보를 이용하는 3차원 자력역산을 수행하고 지질정보와 대비하여 함우라늄 층과 여타 옥천누층군 단위 암상에 대응하는 자기감수율의 공간적 분포특성을 고찰하였다. 체적당 자기감수율 분포 및 수평 슬라이스 시각화를 통해 흑색셰일형 함우라늄층인 흑색 점판암과 대응하는 자력이상 값은 우라늄 광화대와 전체적으로 양호한 상관관계를 보여주었다. 회색 혼펠스층 우라늄 광화대의 간접 지시자인 마전리층 및 암회색 점판암층 역시 석영반암 경계에서부터 동남쪽으로 발달하는 자력선구조 특성을 잘 보여주었다. 인접한 강한 자기감수율 이상을 보여주는 암회색 점판암과 분리하여 인지 가능한 함우라늄 흑색 점판암층의 최대 깊이는 고도 306m 기준으로 약 150m 안팎으로 판단하였다. 한편, 흑색 점판암층 남쪽의 마전리층은 다소 높은 자기감수율 분포를 보여주나 자기감수율의 공간적 변동이 심한 특징을 보이며 관입암인 주라기 화강암은 낮은 자기감수율 특성을 보여주는 반면, 백악기 화강암은 상대적으로 높은 자기감수율 특성을 나타내었다.
The 2-dimensional arrangement method of nodes has been used in most of RF (Radio Frequency) based communication network simulations. However, this method is not useful for the an none-obstacle 3-dimensional space networks in which the propagation delay speed in communication is very slow and, moreover, the values of performance factors such as the communication speed and the error rate change on the depth of node. Such a typical example is an underwater communication network. The 2-dimensional arrangement method is also not useful for the RF based network like some WSNs (Wireless Sensor Networks), IBSs (Intelligent Building Systems), or smart homes, in which the distance between nodes is short or some of nodes can be arranged overlapping with their different heights in similar planar location. In such cases, the 2-dimensional network simulation results are highly inaccurate and unbelievable so that they lead to user's erroneous predictions and judgments. For these reasons, in this paper, we propose a method to place uniformly and randomly communication nodes in 3-dimensional network space, making the wireless link with neighbor node possible. In this method, based on the communication rage of the node, blocks are generated to construct the 3-dimensional network and a node per one block is generated and placed within a block area. In this paper, we also introduce an algorithm based on this method and we show the performance results and evaluations on the average time in a node generation and arrangement, and the arrangement time and scatter-plotted visualization time of all nodes according to the number of them. In addition, comparison with previous studies is conducted. As a result of evaluating the performance of the algorithm, it was found that the processing time of the algorithm was proportional to the number of nodes to be created, and the average generation time of one node was between 0.238 and 0.28 us. ultimately, There is no problem even if a simulation network with a large number of nodes is created, so it can be sufficiently introduced at the time of simulation.
드론을 운용한 지적재조사사업이 활발히 진행됨에 따라 사업 추진현황에 대한 국민적 관심과 축적되는 드론영상 등 성과물의 활용과 관리의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존 드론영상 관리 및 활용의 한계점을 해결하고 드론영상 기반의 3차원 지적정보를 제공하기 위해 3차원 공간정보 플랫폼을 구축하여 활용하는 방안을 제시하였다. 연구 대상지역은 2023년 2월에 지적공부 정리가 완료된 최신 지적재조사사업 완료 지구를 선정하였다. 이후 사용자의 공간적 제한을 해소하기 위한 웹기반 3차원 플랫폼을 연구에 적용하여 드론영상, 공간정보, 속성정보를 기반으로 플랫폼을 설계 및 구현하였다. 3차원 정보 기반의 지적재조사 성과물 가시화, 종전지적도와 확정지적도 성과 비교 등 주요 기능을 구현하였다. 본 연구에서 구축한 개방형 플랫폼을 통해 지적재조사 성과물에 대해 누구나 쉽게 활용할 수 있으며, 실제 사업 지구를 반영한 3차원 정보 기반의 체계적인 지적재조사 성과물 활용 및 공유를 기대할 수 있다. 또한, 분산된 성과물을 하나의 플랫폼에 통합하여 지속적인 관리방안을 제시하였다. 추후 전국을 대상으로 플랫폼을 구축하고, 지적재조사 행정시스템(바른땅)과 연계 서비스가 구축된다면 3차원 플랫폼의 활용성이 더욱 향상될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
상악 전치부 후방 견인 시의 이동 양상 및 응력 분포를 건조 두개골을 전산화 단층 촬영에 의해 3차원 영상화한 유한 요소 모델 상에서 알아보고자 하였다. 피질골 절단술의 시행 여부와 고정원, 힘의 작용점을 각기 달리 설정하여 8개의 실험군을 구성하여 비교하였다. 통상적인 T-loop을 이용하여 공간폐쇄를 하는 경우 전치부는 후하방으로 경사이동 하였으며, 구치부에서도 약간 전방 이동하였다. 피질골 절단술을 동반하여 전치부를 견인한 경우, 전치부 골편에서의 응력 분포가 전반적으로 넓게 분포되었으며, 전치부 경사의 정도가 적은 반면에 변위량은 훨씬 더 많았다. 협측에서의 견인 시 상악 협측에 식립된 미니 임플랜트와 견치 Power arm간에 견인력을 가한 경우가 미니 임플랜트로 고정원이 강화된 제2소구치와 견치 브라켓 간에 견인력을 가한 경우보다 전치부의 후하방 경사 정도가 적었다. 구개측에서 Powerarm에 대한 견인 시 정중구개봉합 부위에 식립한 미니 임플랜트로부터 견인력을 가한 경우가 상악 제1, 2대구치 간 구개면에 식립된 미니 임플랜트로부터 견인력을 가한 경우보다 전치부의 후하방 경사 정도가 컸다. 이러한 결과로써 치아이동 시 피질골 절단술의 효과와 저항중심에 대한 교정력 벡터 조정의 의미를 확인할 수 있었다.
최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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