본 논문은 한국노동패널(KLIPS) 자료를 활용하여 국내 노동시장에서의 인적 네트워크 활용의 효과성을 검증하고 임금근로자 개인의 구직 네트워크 가치를 추정하였다. 흔히 인적 네트워크를 활용한 이직을 '연줄' 혹은 '정실인사'라고 하여 부정적으로 보는 견해가 많으나, 본 연구는 인적 네트워크가 이직자와 구인자 사이의 정보전달기능을 수행함으로써 사회 전반의 일자리 매치(job match)의 적합성을 증대시키는 긍정적 기능을 수행하고 있음을 입증하고 있다. Propensity Score Matching 방법론을 활용하여 검증한 결과, 자발적 이직자들의 이직을 네트워크형 이직과 비네트워크형 이직으로 구분하여 보았을 때, 네트워크형 이직만이 교육수준 및 기술수준의 적합도를 각기 (100점 만점에서) 2.13점과 2.52점 개선시키는 것으로 확인되었으며, 이러한 적합도의 개선은 월 4.074만원(2010년 기준)의 임금상승효과로도 재확인되었다. 덧붙여, 이를 활용하여 임금근로자 개인의 구직 네트워크의 가치를 추정해 보면, 구직 네트워크의 생애 금전적 가치는 1,872.0만원으로 집계되었으며, 여기에 주관적 만족도에 대한 보상측면까지 고려하면, 만족도 1점의 현금가치를 n만원으로 환산할 때, 대략 (1,872.0+758.2n)만원에 이르는 것으로 집계되었다.
국내에서도 NGIS 사업이나 공공기관의 GIS 구축사업의 영향으로 수치지도의 활용이 보편화되고 있는 실정이다. 이러한 수치지도는 항공사진이나 위성영상자료와 연계 활용함으로써 정확도의 향상 및 경제적인 갱신이 가능하다. 이러한 취지에서 본 연구에서는 영상자료의 용이한 보급을 위한 표준화 방안과 영상자료와 수치지형도의 연계 활용 방안을 모색하였다. 우선적으로 미국 USGS의 DOQ, DEM, DRG와 같은 해외 명상자료의 유형에 대하여 조사하였으며 영상자료의 교환에 있어서 기존에 범용적으로 사용되는 GeoTIFF의 특성을 분석하고 아울러 ISO에서 지원하고 있는 BIIF와 비교 분석하였다. 또한, 다양한 축척의 수치지형도와 영상의 중첩 활용에 따를 장점과 문제점을 분석하고 이에 대한 보완책을 논하였다. 본 연구의 결론으로써 해외 영상자료의 활용을 참조로 국내에서도 영상자료의 활용을 위한 정책적 지원의 필요성과 정확도와 호환성 및 세계적인 흐름에 따라 BIIF를 지향해야 한다는 것을 강조하였다.
본 연구에서는 지향성 안테나 빔의 최적방향을 찾고 유지하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 데이터에 안테나의 정보를 같이 실어 보내고 그 정보를 이용하여 변형된 유전자 알고리즘(MGA)으로 최적의 방향을 찾고 유지 한다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 안테나의 RSSI(Received Signal Strength Indication)를 구하고 그 RSSI 값의 곱을 적합도 함수로 이용하여 그 값이 최대가 되는 방향을 찾는 방식이다. 통신 방식은 시분할 이중화(TDD: Time Division Duplex)방식으로 안테나의 제어 정보를 보낸다. 또한 염색체 구성에 있어서 16bit split 방식을 제안하여 탐색에 적용한다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 1:1, 1:2, 1:5 지향성 안테나의 세 가지 경우에 대한 최적 방향 탐색의 시뮬레이션과 1:1 지향성 안테나의 최적 방향 탐색에 대한 실험을 통하여 성능을 비교 검토하였다. 염색체의 비트 수는 각각 8비트, 16비트, 그리고 16비트 스플릿으로 16비트 스플릿의 경우 8비트만을 사용하여 16비트와 비슷한 성능을 가졌다.
지식정보사회를 살아가는 사람들에게 가장 중요한 능력인 문제해결력, 창의성 등의 고등사고력을 신장시키기 위해 알고리즘과 프로그래밍 교육을 중학교 정보 교육과정에 도입한 것은 적절하다. 그러나 형식적 조작기에 도달하지 못한 구체적 조작기 학생들에게 고등교육의 알고리즘과 프로그래밍 교육내용을 축소하여 제공하는 것은 학생들의 인지부담만 가중되며, 알고리즘 학습에서 배운 원리와 전략이 문제해결을 위한 프로그래밍으로 학습 전이가 어렵다. 본 연구는 인지 발달 단계 중에서 구체적 조작기에 해당하는 학생들의 발달 특성을 고려하고, 알고리즘 학습이 프로그래밍으로 전이할 수 있도록 선 알고리즘 후 프로그래밍 학습 모형을 개발하였고, 구체적 조작기 학생들을 대상으로 하여 학습 동기와 학업성취도에 미치는 영향을 검증하였다. 그 결과 선 알고리즘 후 프로그래밍 모형으로 학습한 구체적 조작기 학생들의 학습동기와 학업성취도 향상에 유의미한 차이가 있었다.
기업에서 실제로 수행된 블렌디드 학습(Blended Learning)의 효과성을 규명해보고 이를 토대로 온라인 학습과 오프라인 학습을 효과적으로 병행하기 위한 시사점을 도출하고자 본 연구가 수행되었다. 연구 목적을 달성하기 위해 블렌디드 학습의 효과성에 대한 설명적 혼합설계 방식으로 체제적 분석을 시도하였다. 블렌디드 학습의 효과에 대한 양적 분석 결과, 종합진단과 타인진단에서는 블렌디드 학습이 리더십 역량을 향상시키는데 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 사후 설문조사 및 핵심 면담대상자집단과의 면담 결과 블렌디드 학습의 유용성을 확인할 수 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 블렌디드 학습 방식으로 운영한 프로그램의 분석을 통해 블렌디드 학습 효과에 영향을 주는 특성을 분석하고, 블렌디드 학습의 효과성 검증에 대한 방향을 제시하고자 하였다.
본 논문에서는 UPS 인버터의 성능 개선을 위하여 출력측 LC 필터의 커패시터 전압과 전류의 2중 제어루프를 구성하고, 2중 제어루프에 디지털 제어시스템을 설계하였다. 또한, 디지털 제어기의 연산지연시간을 보상하기 위하여 이러한 연산지연시간을 인버터 플랜트의 고유한 파라미터로 가정하고, 플랜트 모델에 포함시켜 모델링 하였다. UPS 인버터 출력전압의 과도상태 응답특성을 개선하고, 파라미터 변동에 강인한 특성을 얻기 위하여 2중 제어루프에서 내부 전류 제어루프는 내부 모델 제어기를 제안하였다. UPS 인버터 출력전압의 0의 정상상태 오차를 얻기 위하여 외부 전압 제어루프는 비례 제어기와 공진 제어기를 병렬로 연결한 비례-공진 전압제어기를 제안하였다. 또한, 사용자에게 쉽게 UPS의 동작 상태를 표시하기 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 이용한 UPS의 모니터링 시스템을 구현하였다.
최근의 이기종 네트워크 관리에 대한 연구는 단순히 PKI를 이용한 방식으로 이루어지고 있는 실정이며, 실제 이기종 네트워크가 구현되었을때 나타날 수 있는 다양한 형태의 보안 연구가 미흡하다. 따라서 다양한 보안 요구사항과 이를 만족하는 보안 관리 프로토콜 개발은 안전한 이기종 네트워크 환경에 매우 절실히 요구되는 사항이다. 본 논문에서는 기존의 연구에서 고려사항으로 제시되었던 보안적 사항을 만족하는 이기종 네트워크의 안전하고 효율적인 관리 방식을 제시한다. 제시된 방식은 사용자의 프라이버시 보호를 위해 정적인 중앙 개체와 중간 개체를 이용해 상호 인증과정을 수행하고 사용자들간의 통신이 필요한 경우 1-out-2 분실 통신로를 이용해 암호 통신을 수행함으로써 안전성 뿐만 아니라 통신의 효율성까지 고려한 방식이다. 특히, TTP를 기반으로 이기종 네트워크에서 요구되는 다양한 서비스와 관련된 보안과 효율성을 높이기 위한 방식으로 기존 논문에서 전자 상거래에 사용하던 모바일 단말기를 이용해 다양한 서비스를 제공하고 임시 그룹을 설정하여 동적인 환경에 적합한 관리 방식을 제안하였다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경과 광대역 접속 환경을 필요로 하는 멀티미디어 어플리케이션 사용자가 급속히 증가하고 있으며, 이들에게 효율적인 네트워크 서비스를 제공할 수 있는 차세대 무선 네트워킹을 위한 핵심기술로서 무선 메쉬 네트워크가 주목받고 있다. 다수의 네트워크의 플로우들이 동시에 전송되는 경우, 각 플로우들의 경로 설정을 위한 경로 탐색과 각 플로우들의 전송을 위한 링크의 자원 할당은 네트워크의 효율성에 직접적으로 영향을 주는 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 STDMA 기반의 무선 메쉬 네트워크에서 수리적 모델링을 사용하여 경로 탐색과 링크의 자원할당 문제를 동시에 고려하여 주어진 각 플로우들의 전송률을 최대로 수용할 수 있는 계층간 최적화 설계 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 그리고, 성능 분석을 통하여 제안한 알고리즘이 다중 홉 무선 메쉬 네트워크를 경유하는 플로우들의 수가 늘어날 때 주어진 대역폭 자원을 최대로 활용하여 전송 성능을 향상 시킬 수 있음을 보였다.
통상적인 센서 네트워크는 센서노드로부터 고정된 정보를 수집하는 일괄적인 방식을 사용한다. 하지만 이러한 방식은 헬스케어 환경에서 주요 센싱대상인 사람의 상태와 위치변화, 주변 환경의 변화에 능동적으로 대처하기 어렵다. 헬스케어 환경을 지원하기 위해서는 사람의 상태와 주변상황의 변화에 따른 특정정보를 제공해주어야 한다. 또한 사람의 이동에 따른 네트워크 타입의 변화에 대처하여야 한다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 미들웨어인 Agilla 모델과 주변노드간의 클러스터를 구성함으로써 네트워크의 효율성을 보장하는 LEACH 프로토콜에 대해 분석한다. 이 분석 결과를 기반으로 기존 LEACH 프로토콜의 취약점인 노드 이동성을 보장하는 LEACH_Mobile 프로토콜을 제안한다. 또한 노드의 동적 기능변경을 지원하는 Mobility Agent Middleware와 LEACH_Mobile 라우팅 모듈을 구성요소로 이동노드의 동적 기능변경을 지원하는 Mobility Agent 모듈을 설계한다. 그리고 LEACH_Mobile 프로토콜의 시뮬레이션 결과를 통해 네트워크의 데이터 전송 성공률에 대한 성능 향상을 보여준다.
초소형 바이너리 발전 플랜트는 열원과 냉각원 사이의 저온도차 열에너지를 이용하여 열에너지를 전력으로 변환한다. 실제 발전환경에서 플랜트의 특성치는 환경 조건이나 관련 장비의 부식과 같은 부정적인 영향으로 인해 변동하고, 플랜트 특성치의 변동은 PID 파라미터가 고정된 종래의 PID 제어시스템에서 불안정한 터빈 출력으로 이어진다. 본 논문에서는 플랜트의 특성치 변동에 따라 PID 파라미터를 적응적으로 조정하는 신경망 기반의 Neuro PID 제어시스템을 제안한다. 초소형 바이너리 발전 플랜트의 동작점 근방에서 동특성을 나타내는 이산시간 전달함수 모델을 도출하고, 제안된 제어시스템의 설계 전략을 기술한다. 제안된 Neuro PID 제어시스템을 종래의 PID 제어시스템과 비교하고, 시뮬레이션 결과를 통해 그 유효성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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