매년마다 힘들어지는 취업 관문으로 인해 여러 취업 정보들을 담은 웹 사이트들이 꾸준히 인기를 얻고 있다. 그러나 면접장들과 얼굴을 대면하는 면접에 대해서는 큰 도움을 얻기가 어렵다. 또한 취업 준비를 하면서, 혹은 직장을 다니면서 얻는 스트레스로 우울증을 겪는 사람이 많이 발생하고 있는데 현존하는 취업 사이트들은 이에 대해 전문가를 구성하여 운영하고 있지는 않다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 구글 앱 엔진(Google App Engine) 및 구글 웹 툴킷(Google Web Toolkit) 기반으로 하여 방대한 취업 정보를 담을 수 있도록 하고 면접 동영상을 업로드 할 수 있도록 하였다. 그리고 취업 준비생, 직장인들의 스트레스를 덜고자 문의 게시판을 구성하여 상담 전문가들이 도움을 줄 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 안드로이드 플랫폼 기반의 스마트 감성조명 제어 시스템을 제안한다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템은 생체신호 측정기기와 이동식 스마트 월 패드, 조명 드라이버, 조명기기로 구성하였다. 제어 시스템은 생체신호를 측정하여 감정어휘를 추출하고, 월 패드에서 블루투스를 이용하여 각 조명 드라이버에 제어신호를 조명 드라이버에 전송하며, 조명 드라이버는 제어신호와 주변의 조도정보를 수집하여 확장보드를 통해 조명기기를 제어하도록 설계하였다. 이때, 월 패드에서는 실내 감성조명 제어 알고리즘에 의한 수동제어와 생체신호 모드 선택이 가능하고, 원하는 조명을 선택하여 부분적인 제어도 가능하게 제어 프로그램을 구현하였다. 제안된 스마트 실내 감성조명 제어 시스템의 실험 결과, 필요로 하는 영역의 조명기기에 대하여 선택적 제어와 색온도 가변에 의한 수동 제어와 생체신호 및 감성어휘에 의한 효율적 가변점등을 할 수 있었다. 따라서 상황에 적합한 색상과 밝기를 제어하여 실내 공간 업무 행위에 있어 집중력 및 업무능력 향상을 위한 효과적인 제어가 가능하였다. 그리고 기존 감성조명 제어 시스템보다 전력 소비 및 디머전압, 전격전류를 감소시켰다.
본 연구에서는 현재 상업용으로 가장 많이 사용되고 있는 멀티시스템형 에어컨실외기의 화재 위험성을 평가하기 위하여 에어컨실외기의 실물 연소실험을 수행하였다. 그 결과 에어컨실외기는 내부 폭발과 상부 배출 그릴을 통한 급격한 화염분출 및 화재확산을 보였으며, 이는 실외기 내부에 내장된 전선, 전자 제어판, 열교환용 동판 및 합성수지류 등의 가연물이 연소하고 냉매가스가 충전된 배관이 가열로 인해 파괴되어 냉매가스가 분출되면서 화재폭발과 외부로 화염분출을 가속시켜 일어난 것이다. 본 실험에서 에어컨실외기의 최고 열방출율은 5,830 kW로 나타났으며, 열화상 카메라 및 열전대에 의해 측정된 실외기의 내부 온도는 최고 $1,201^{\circ}C$이고, 외부온도는 최고 $881^{\circ}C$ 이상, 화염의 길이는 약 5 m 이상 상승하였다. 그러므로 에어컨실외기의 화재는 주변 가연물을 발화시키는 원인으로 작용하여 건축물에 2차 화재를 발생시킴으로써 큰 피해를 줄 수 있을 것으로 판단된다. 이러한 실물실험에서 얻어낸 결과는 향후 컴퓨터시뮬레이션에서 에어컨실외기의 화재구현 및 주변 가연물로의 화재 확산 예측에 적용될 수 있을 것이다.
본 연구는 돼지의 체온 발산에 따른 행동에 근거하여 환경을 제어할 때 몸체에서 발산되는 체열과 환경의 온도차이를 이용하여 환경을 제어할 수 있는 방법을 모색하고자 하였으며, 열환경에서 얻어진 자료를 바탕으로 축사의 환경제어 시스템에 접목하고자 실시하였다. 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 환경온도에 따른 돼지의 행동을 칼라영상을 통하여 획득한 후 가시화 시스템 (열화상 프로그램)을 통한 행동상태를 고온, 적온, 저온기로 분류하였다. 2. 영상처리 시스템의 하드웨어를 적외선 CCD 카메라, 영상처리 보드DIF(TH3100) 모델과 컴퓨터는 400Hz, 128M, 586 Pentium로 구성되었으며, 프로그램은 C++ 언어로 작성되었다. 3. 영상처리시스템을 온도에 따라 분류했던 결과 저온, 적온, 고온으로 분류되어 돈사내 환경제어 시스템에 응용이 가능할 것으로 판단되었다. 4. 사료섭취량은 저온구가 다른 환경온도에 비하여 사료를 많이 섭취하였던 반면에 종료체중과 일당증체량에서는 낮게 나타났다 (p<0.05).
최근 들어 강화 학습은 심층 신경망 기술과 결합되어 바둑, 체스와 같은 보드 게임, Atari, StartCraft와 같은 컴퓨터 게임, 로봇 물체 조작 작업 등과 같은 다양한 분야에서 매우 놀라운 성공을 거두었다. 하지만 이러한 심층 강화 학습은 행동, 상태, 정책 등을 모두 벡터 형태로 표현한다. 따라서 기존의 심층 강화 학습은 학습된 정책의 해석 가능성과 일반성에 제한이 있고, 도메인 지식을 학습에 효과적으로 활용하기도 어렵다는 한계성이 있다. 이러한 한계점들을 해결하기 위해 제안된 새로운 관계형 강화 학습 프레임워크인 dNL-RRL은 센서 입력 데이터와 행동 실행 제어는 기존의 심층 강화 학습과 마찬가지로 벡터 표현을 이용하지만, 행동, 상태, 그리고 학습된 정책은 모두 논리 서술자와 규칙들로 나타내는 관계형 표현을 이용한다. 본 논문에서는 dNL-RRL 관계형 강화 학습 프레임워크를 이용하여 제조 환경 내에서 운송용 모바일 로봇을 위한 행동 정책 학습을 수행하는 효과적인 방법을 제시한다. 특히 본 연구에서는 관계형 강화 학습의 효율성을 높이기 위해, 인간 전문가의 사전 도메인 지식을 활용하는 방안들을 제안한다. 여러 가지 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 도메인 지식을 활용한 관계형 강화 학습 프레임워크의 성능 개선 효과를 입증한다.
본 논문에서는 3D 애니메이션, 컴퓨터 게임, 산업디자인 제작과 같은 애플리케이션을 원격지에서 가상공간을 통해 공동작업을 수행 할 수 있는 협력시스템 프레임워크 설계 및 개발에 대한 경험을 기술한다. 개발된 시스템은 클라이언트/서버 구조를 가지며,플랫폼에 독립적이고, 확장과 이식이 용이한 협력시스템 프레임워크 구축을 목표로 하고 있다. 이러한 목표를 달성하기 위하여 서버는 자바로 구현하였고, 작업의 부하를 효과적으로 분산시키고 확장성과 객체관리를 용이하게 하기 위하여 분산형과 중앙집중형을 혼합한 절출형 구조를 채택하였다. 이를 위하여 서버는 작업 부하와 기능을 고려하여 사용자의 협력 준비단계를 담당하는 사용자 관리서버, 협력 작업 세션을 지원하는 세션 관리자 서버, 사용자 관리서버들간의 연동 방법을 제공하는 정보 서버로 구성하였다. 클라이언트는 사용자의 편의를 위하여 Windows환경에서 Visual C++로 구현하였다. 그리고, 공동 저작 도구로써 단독환경(stand-alone)에서 가장 많이 사용되는 Kinetic사의 상용 3D Studio Max를 객체공유 방법을 제공할 수 있는 plug-in 기술을 사용하여 분산환경에서 작동하도록 확장하였으며, 채팅과 화이트보드 기능도 제공한다.
한국자원연구소에서는 1984년 이후 전해저 굴절법 탄성과탐사를 수행하여 왔다. 굴절법 탐사자료가 아날로그방식으로 기록되어 여러개의 지층구조해석이 어려웠다. 친 해저 굴절법 탐사자료의 해석은 각지층의 층후 및 탄성과 전달속도를 구하는 것이 그 목적인데 정밀해석을 위해서는 굴절법자료의 해상도가 향상되어야 하며 해석의 전산자 동화가 이루어 져야 한다. 본 연구에서는 마이크로 컴퓨터가 기본이 되는 자료취득 및 처리스스템을 이용하여 천해저 굴절법 탐사자료를 디지털로 취득함으로써 그 해상도를 높이고, 해석의 신속 정확성을 위하여 전산 해석을 수행하였다. 이 시스템은 IBM AT 호환기종의 마이크로 컴퓨터 와 12 bit 정밀도, 250 kHz의 추출속도를 갖는 A/D 변환 기 그리고 대용량의 자료를 기록할 수 있는 광자기 디스크 드라이브로 구성된다. 현장 탐사에 응용하기 위하여 울산, 부산간 6개 지점에서 천해저 굴절법 탐사를 수행하였 다. 현장탐사에는 무선부표(radio sonobuoy)가 사용되었다. 취득된 디지털 자료를 기 본 전산처리한 후 300 (dpi) 해상도의 레이저 프린터로 굴절법 단면기록을 제작하였 다. 아날로그 탐사기록에서는 2-4개 층의 해석이 가능하지만 디지털 기록에서는 5-9개 층에 대한 탄성과 전파속도 및 심도를 구할 수 있었다. 퇴적층의 전파속도는 1.6-2.1 km/sec로 산출되었으며 음향기반의 속도는 울산근해가 2.4-2.7 km/sec, 부산근해는 4.8 km/sec로 산출되었다.
바이트 단위 임의 접근이라는 램 특성과, 비휘발성이라는 디스크의 특성을 동시에 제공하는 FeRAM, MRAM, PRAM등의 스토리지 클래스 램(Storage Class Random Access Memory, SCRAM)이 소형 임베디드 시스템을 중심으로 점차 그 활용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 SCRAM을 주기억 장치 및 보조 기억 장치로서 동시에 사용할 수 있는 차세대 통합 소프트웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 크게 스토리지 클래스 램 드라이버(SCRAM Driver)와 스토리지 클래스 램 관리자(SCRAM Manager)로 구성된다. SCRAM Driver는 SCRAM을 직접 관리하며, FAT이나 Ext2와 같은 전통적인 파일 시스템이나 버디 할당자와 같은 전통적인 메모리 관리자, 혹은 SCRAM Manager 등의 상위 소프트웨어 계층에 저수준 인터페이스를 제공한다. SCRAM Manager는 파일 객체와 메모리 객체를 통합하여 관리함으로써 이들 간에 부가적인 비용이 없는 변환을 가능케 한다. 제안된 기법은 FeRAM이 장착된 실제 시스템에서 실험되었으며, 실험 결과를 통해 SCRAM Driver가 효율적으로 전통적인 파일시스템과 메모리 관리자가 요구하는 기능을 제공할 수 있음을 보였다. 또한 기존의 파일 시스템과 메모리 관리자를 통해 각각 SCRAM을 접하는 경우보다 SCRAM Manager가 수십 배 빠른 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
반도체 제조 장비에서 가스의 질량 흐름 제어기(Mass Flow Controller: MFC)가 차지하는 비중은 매우 크다. 가스의 흐름 제어가 곧 반도체 소자의 품질 및 수율을 결정하는 중요한 요소이기 때문이다. 따라서 MFC의 고속, 고정밀 제어를 구현하기 위한 요구가 높아지고 있다. MFC의 제어 알고리즘에 관한 연구 선례는 찾아보기가 매우 힘들다. 그러나 일반적으로 PID 제어 알고리즘을 사용되는 것으로 알려지고 있다. MFC 제어의 어려움은 열에 의해 흐름을 감지하는 시스템일 경우 느린 응답 특성과 비선형성을 포함한다는 데 있다. 본 논문에서는 기존의 PID 알고리즘 보다 더 우수한 성능을 보이는 MFC 제어 알고리즘을 제시하고 실험을 통해 그 우수성을 보인다. 비선형성과 느린 응답 특성을 보상하기 위하여 퍼지제어 알고리즘을 적용하였으며 그 성능을 현재 상용화된 제품과 비교하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 PC와 PC에 장착된 데이터 획득 보드를 통하여 제어루프를 형성하였고, PC상에서 LabWindows/CVI 프로그램으로 제어알고리즘을 구현하였다. 또한, 느린 응답 특성이 존재하는 센서출력으로부터 실제의 흐름을 추정하는 하나의 방법도 제시하였다. 실험결과 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 기존의 제품보다 더 빠르고, 더 정확한 제어성능을 보였다.
이 연구에서는 인터넷 사용자들의 여론지각 단서로서의 인터넷 여론조사 결과에 주목, 이슈 유형별로 게시된 의견의 분석을 통해 여론조사 결과가 이슈별로 의견표명에 어떤 영향을 미치는지 추적했다. 그 결과 여론조사 결과가 우세한 의견으로 집중된 합의형 이슈의 경우에는 소수로 지각된 의견이 의견게시판에서 점차 감소하는 것으로 나타났으나, 여론조사 결과가 찬반 대결양상으로 나뉘는 갈등형 이슈에서는 초기 의견으로 형성된 주장이 논의가 끝나는 과정까지 꾸준히 동일한 입장에 머무르는 의견 분포를 나타냈다. 설문형태에 따른 과업(task)유형의 차이가 의견의 분포나 상호작용성에 미친 영향력을 분석한 결과 의견의 다양성 측면에서는 차이를 보이지 않아 인터넷이 다양한 의견을 개진할 수 있는 공간이라는 기존의 기대와는 상반된 결과를 얻었다. 찬반형 주제보다 정책 제시형 주제에 대한 의견표명의 적극성이 높았고, 합의형 이슈의 경우 여론조사 결과 다수의견이 게시판에서의 다수의견을 증가시킨 반면, 갈등형 이슈의 경우에는 인터넷 이용자들이 게시판에 나타난 의견방향을 관찰한 후 대세를 추종하는 승자편승적 경향을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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