본 기술 해설 논문은 5G의 IoT, 증강현실, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 미래 자율주행주행차 기술을 다루면서 평창 동계 올림픽의 5G이용, 제주 스마트시티 모델을 제시했다. 그 이유는 5G는 4차 산업의 대동맥이기 때문이다. 5G가 4차 산업 대동맥인 이유는 5G가 4차 산업혁명의 핵심 인프라이기 때문이다. 인공지능(AI), 자율주행차, 가상 증강현실(VR AR), 사물인터넷(IoT) 시대가 본격화되려면 지금보다 데이터를 몇십배 이상 더 빠르고, 안전한 상태로 전송할 수 있어야 가능하다. 예컨대 원거리에 있는 자율주행차에 현재 통신 기술인 LTE로 정지 신호를 보낸다면 100분의 1초가량이 걸린다. 상당히 빨라 보이지만, 시속 100km로 달렸다면 차가 정지 때까지 30cm를 움직이기 때문에 안전을 장담하기 어렵다. 5G는 현재의 LTE보다 약 40배가량 빠른 '초당 20기가비트(Gbps) 이상'이다. 이론적으로 1cm 이내에서 차량을 세울 수 있다. 5G는 반경 1km 이내 사물인터넷(IoT) 기기 100만개를 동시에 연결할 뿐 아니라, 속도 지연이 0.001초 이하다. 세계 최대 스마트폰용 반도체업체 퀄컴의 스티브 몰렌코프 최고경영자(CEO)는 "5G는 미래를 연결할 핵심 요소이자 혁신 기술"이라며 "5G 상용화로 2035년쯤에는 12조달러의 경제 유발 효과와 2200만개의 새 일자리 창출 효과를 기대할 수 있을 것"이라고 말했다.
최근 한국에서는 클라우드 컴퓨팅, CPS, 빅데이터, 5G, IIoT, VR/AR, 복화 운송 AI 알고리즘 등의 신기술을 활용한 다양한 CIPs(Connected Industrial Parks) 아키텍쳐가 제안되고 있다. 한국의 중소기업들은 미국, 유럽, 일본 등의 해외 선진국 기업들 보다 기술 경쟁력에서 앞서 있지 않은 면들이 많다. 이러한 이유로 한국의 중소기업들은 기술연구 개발에 많은 비용을 투자해야 하는 필요성이 있다. 후발 주자로서 한국의 중소기업들이 지속 가능한 성장을 위해서 수익성을 개선할 필요가 있다. 재무적으로 한국의 중소기업들이 수익성을 증대시키기 위해서는 비용을 절감하는 것이 매출을 증대시키는 것 보다 레버리지 효과성이 높다. 본 논문은 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 통한 수익성 개선을 주요 과제로 하였다. 한국 CIPs에 위치한 중소기업들의 비용 절감을 위한 방안으로서 VJP(Vehicle Junction Problem)를 주목하였다. 한국형 CIPs 결제 시스템을 통한 중소기업의 최소 물류 비용 달성 방법을 분석하였다. 새로운 한국형 CIPs결제 시스템의 세부 항목을 크게 4가지 "업무(Business)", "데이터(Data)", "기술(Technology)", "자금(Finance)"로 구분하여 정리한다. CIPs 결제 시스템의 성과 분석 방법으로 CBA(Cost Benefit Analysis)을 사용한다.
본 연구는 비대면 마케팅의 한 방편으로 소비자들이 제품을 구매하기 위한 상품정보를 인지하는 과정에서 증강현실 경험이 재래적 어플리케이션을 통한 구매의도에 비해 어떠한 영향을 미치는가를 실험하여 향후 제품브랜드의 앱 개발에 필요한 증강현실 도입의 유효성에 대한 근거를 확보하고자 한다. 연구목적에 대한 검증을 위하여 문헌적 연구과 실증적 연구를 병행하였으며 이를 측정하기 위하여 증강현실 기능을 구현한 국내 테이블 웨어 브랜드 '오덴세'의 애플리케이션을 제작하여 실험도구로 사용하였다. 조사모형은 사용자 표본집단을 대상으로 애플리케이션을 이용한 후 그 경험을 설문에 응답하도록 하였다. 연구결과, 지각된 유용성과 용이성, 즐거움이 구매의도에 미치는 영향에서는 모든 요인에서 유의미한 결과가 도출되었으며, 일반적 특성에서 성별, 연령, 인터넷 쇼핑 이용시간에 따라 요인간 몇 가지 유의한 차이들이 발견되었다. 결론적으로 제품의 정보인지 단계에서 증강현실기능이 도입된 매체의 사용자 경험은 전통적인 애플리케이션의 사용자 경험에 비해서 구매에 긍정적인 효과를 미친다는 결과를 도출하였다.
본 논문에서는 최근 모바일 디바이스에서 제공되고 있는 증강현실 서비스를 방송환경에 접목할 수 있는 서비스 시나리오에 대한 소개와 이를 실현하기 위한 증강방송 메타데이터에 대하여 소개한다. 방송환경이 모바일 환경과 다르기 때문에 완벽한 증강 서비스를 제공하는데 있어서 한계가 있다. 한편 TV의 대 화면과 양질의 TV 프로그램, 스마트TV로의 발전에 따른 웹 환경 지원과 모션/음성 인식 인터페이스, 그리고 스마트TV 애플리케이션의 등장은 증강방송의 가능성을 한층 높이고 있다. 이를 가능하게 하기 위하여 증강방송 메타데이터를 설계하였으며, 증강방송 메타데이터는 증강영역 및 시간, 증강 콘텐츠, 정합 정보 등을 포함한다. 증강방송 메타데이터의 검증을 위하여 메타데이터 저작서버, 증강방송 서버, 그리고 방송단말로 구성되는 검증용 테스트 베드 시스템을 구현하였다.
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, virtual reality, a technology that has recently attracted attention, is emerging as a core technology that will lead the future industry by changing the paradigm of various industries. The development of 3D rendering, computer graphics, and mobile technologies enabled the development of various smart devices and led to the popularization of virtual reality services using them. Recently, with the development of virtual reality-related technology, various devices and contents such as VR-related HMDs are being developed and released. However, since the classification for VR technology has not yet been established, it is difficult to define a range of industries and services to which VR can be applied. Therefore, in this study proposes a service classification system in terms of industries that can apply VR technology and services that can be provided based on the studies on industries and services of VR technology related to the Fourth Industrial Revolution. VR's industrial classification consists of eight industries including entertainment, media, education, medical care, architecture, manufacturing, distribution, tourism and each service is divided into two service categories and composed 16 services. Through the collection and analysis of virtual reality service cases, the service distribution and characteristics of each industry can be analyzed. In addition, we can develop a virtual reality new business model and present a service case for the intersecting areas. This study is expected to be used as a basic research for the activation of virtual reality services in the future.
Objectives : This study presents a high performance liquid chromatography - electrospray ionization-mass spectrometer (HPLC-MS/MS) methods for the quantitative and qualitative analysis of various active components in Samul-tang, which is composed of four crude herbs. Methods : HPLC-ESI-MS/MS for the determinations of paeoniflorin and 5-HMF (5-hydroxymethyl 2-furaldehyde) in the Samul-tang, the separation method was performed on an COSMOS1L 5C18-AR-Il (2.0 X 150 mm I.D.) column by gradient elution with 0.1% acetic acid and 5% CH3CN in water (A)-0.1% acetic acid and 5% H20 in CH3CN (B) as the mobile phase at a flow-rate of 300 ${\mu}L/min$ with detection at quadrupole mass spectrometer. The all marker substances were always detected as the base peaks in the positive ion mode. Results : The paeoniflorin of Paeoniae Radix in Samul-tang showed a strong base peak [M+H2O]+ in the positive detection mode to give the following as; paeoniflorin (498.109 [M+H2O]+, 479.8 [M]+, 301 [M-glucose]+, 179.3 [glucose]+). Based on the HPLC retnetion time and MS of standard compounds confirmed the identity of active compounds in Rehmanniae Radix Preparata as follows; 5-HMF (127.0[M+H]+, 109.3 [M-OH]+) in the positive ion mode. Conclusion : According to the above results, HPLC-ESI-MS method permits assignment of tentative structures such as paeoniflorin and 5-HMF in the Samul-tang.
최근 모바일 단말기의 위치정보를 활용하는 주요 응용 중의 하나인 최적 경로 탐색 시스템은 출발지와 목적지간의 거리뿐만 아니라 탐색 되어지는 구간에 존재하는 많은 교통 상황들을 파악하고 이를 경로 탐색에 활용해야 한다. 그러나 기존의 경로 탐색 알고리즘은 교통상황들을 적절히 이용하지 못하고 있다. 이 논문에서는 새로운 최적 경로 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 최적 경로를 검색하기 위해 교통상황을 고려하고, 연산비용을 줄이기 위해 도로를 그리드 형태로 나누어 각각의 평균속도를 가지고 휴리스틱 가중치를 부여한다. 또한 알고리즘의 전체 수행시간, 노드 접근 횟수, 최적경로의 정확도를 항목으로 하는 실험을 수행하여 기존의 탐색 알고리즘인 Dijkstra 알고리즘과 A*알고리즘과의 성능평가를 실시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘이 타 알고리즘에 대해 좋은 성능을 보여주었다. 제안한 알고리즘은 향상된 응용을 지원하는 텔레매틱스 시스템에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
대부분의 산업시설이 유해물질을 다루고 있기 때문에 산업시설의 사고발생은 막대한 물적, 인적 피해를 발생시키므로 안전관리, 중대형 사고 예방 및 위험 예측 등이 중요시 되고 있다. 특히, 유해물질 누출사고는 누출물질, 저장시설, 대기 상태에 따라 유독가스의 확산 속도와 범위가 달라지므로 이를 모사하는 대기확산 시스템이 이용되어왔다. 모사에 기반하는 대기확산 시스템은 산업시설 구조물 설계 단계에서 주로 사용되며 누출 사고 시 즉각적인 처리와 대응이 어렵다. 실시간 대기정보 데이터를 이용한 연구 및 사례는 존재하지만 시스템의 성능저하 및 전문적 지식의 결여로 신속한 처리 및 대응이 미흡하였다. 본 논문은 에너지 플랜트 환경에서 특수성과 효율성을 강화하여 유해화학물질 누출로 인한 대기확산범위를 즉각적으로 산출하고 누출 시점 및 지점을 지능형 알고리즘으로 결정함으로써 사고예방형 실시간 지능형 대기확산 시스템을 구현한다.
There have been great demands for higher density SRAM in all area of SRAM applications, such as mobile, network, cache, and embedded applications. Therefore, aggressive shrinkage of 6T Full CMOS SRAM had been continued as the technology advances, However, conventional 6T Full CMOS SRAM has a basic limitation in the cell size because it needs 6 transistors on a silicon substrate compared to 1 transistor in a DRAM cell. The typical cell area of 6T Full CMOS SRAM is $70{\sim}90F^{2}$, which is too large compared to $8{\sim}9F^{2}$ of DRAM cell. With 80nm design rule using 193nm ArF lithography, the maximum density is 72M bits at the most. Therefore, pseudo SRAM or 1T SRAM, whose memory cell is the same as DRAM cell, is being adopted for the solution of the high density SRAM applications more than 64M bits. However, the refresh time limits not only the maximum operation temperature but also nearly all critical electrical characteristics of the products such as stand_by current and random access time. In order to overcome both the size penalty of the conventional 6T Full CMOS SRAM cell and the poor characteristics of the TFT load cell, we have developed $S^{3}$ cell. The Load pMOS and the Pass nMOS on ILD have nearly single crystal silicon channel according to the TEM and electron diffraction pattern analysis. In this study, we present $S^{3}$ SRAM cell technology with 100nm design rule in further detail, including the process integration and the basic characteristics of stacked single crystal silicon TFT.
There have been great demands for higher density SRAM in all area of SRAM applications, such as mobile, network, cache, and embedded applications. Therefore, aggressive shrinkage of 6 T Full CMOS SRAM had been continued as the technology advances. However, conventional 6 T Full CMOS SRAM has a basic limitation in the cell size because it needs 6 transistors on a silicon substrate compared to 1 transistor in a DRAM cell. The typical cell area of 6 T Full CMOS SRAM is $70{\sim}90\;F^2$, which is too large compared to $8{\sim}9\;F^2$ of DRAM cell. With 80 nm design rule using 193 nm ArF lithography, the maximum density is 72 Mbits at the most. Therefore, pseudo SRAM or 1 T SRAM, whose memory cell is the same as DRAM cell, is being adopted for the solution of the high density SRAM applications more than 64 M bits. However, the refresh time limits not only the maximum operation temperature but also nearly all critical electrical characteristics of the products such as stand_by current and random access time. In order to overcome both the size penalty of the conventional 6 T Full CMOS SRAM cell and the poor characteristics of the TFT load cell, we have developed S3 cell. The Load pMOS and the Pass nMOS on ILD have nearly single crystal silicon channel according to the TEM and electron diffraction pattern analysis. In this study, we present $S^3$ SRAM cell technology with 100 nm design rule in further detail, including the process integration and the basic characteristics of stacked single crystal silicon TFT.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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