본 논문에서는 먼저 음성과 데이터 트래픽의 혼합으로 해당 트래픽 채널간의 송/수신 전력 차이가 발생하게 되는 CDMA 순방향 링크 환경에 빠른 폐회로 전력제어 방식을 도입함으로써 발생하는 장단점을 분석하고, 시스템자원 할당 관점에서 기존의 빠른 전력제어 방식의 성능을 개선시킬 수 있는 Zone-based 전력제어 방식을 제안한다. 제안하는 Zone-based 전력제어 방식은 이동국의 위치 분포에 따라 데이터 트래픽의 전력과 전송률을 동시에 제어하는 메커니즘이다. 즉 제안하는 방식은 CDMA 시스템의 빠른 전력제어 방식에 기반을 두고 있으며 동시에 비실시간 데이터 트래픽의 전송률을 적응적으로 제어하여 전력 이득을 얻기 때문에 해당 채널에 소비되는 전력량 이득을 취할 수 있고 결과적으로는 간섭량 생성을 줄일 수 있는 방안이다. 제안하는 방식은 시스템에 유입되는 간섭량이 커지는 상황에서도 고속 트래픽의 서비스 영역을 셀의 전체 영역으로 확보해줌은 물론 저속 트래픽의 QoS도 지속적으로 유지해줄 수 있는 장점을 갖는다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과들은 제안하는 방식이 기존 방식에 비하여 상당한 성능 개선이 있음을 보여주었다. 특별히 고속 데이터 트래픽의 수가 증가하는 상황에서 제안하는 전력제어 방식은 전력 소비량과 트래픽 처리율 관점에서 기존 전력제어 방식보다 훨씬 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 겨울철 보온으로 인해 야간 및 새벽에 상대습도가 높아지는 온실에 대향류형 환기장치를 설치하고 그 효과를 분석하였다. 대향류형 환기장치는 크기 0.96×0.65×0.82(W×D×H, m)의 케이스에 크기 0.54×0.40×0.75(W×D×H, m)의 PE소재의 열교환 소자와 급기와 배기를 위한 송풍팬(풍량 6,800㎥/h, 소비전력1.7kW) 2대가 내부에 있다. 환기장치는 총 2대를 이용하였으며 토마토의 적정 생육 환경을 고려하여 설정 습도를 80%하고 18시부터 익일 8시까지 온실 내 온도 및 습도를 측정하고 분석하였다. 관행 온실에서 야간 평균 온도 및 습도는 14.9℃, 82.8%, 시험구 온실에서 야간 평균 온습도는 15.1℃, 79.9%로 측정되어 온도는 0.1℃, 습도는 약 3% 차이가 났다. 온실 평균 온도 및 습도를 월별로 비교하고 독립표본 t검정을 통해 분석해 본 결과, 유의수준 1%에서 각 월의 온도는 차이가 없는 것으로 나타났으며 습도는 차이가 있다고 판단된다. 따라서 대향류형 환기장치의 사용이 온실의 습도를 관리하고 작물 생육에 적합환 환경을 조성하여 작물 생산성 향상에 도움을 줄 수 있다고 판단된다. 이 외에도 환기장치 사용에 따른 난방비 증가와 같은 손실적 요소와 이익적 요소를 복합적으로 고려한 추가적인 연구도 필요할 것으로 사료된다.
디지털이미지는 인터넷환경에서 수많은 편리함을 제공해준다. 디지털 도서관, Stock Image, 개인 사진, 중요정보 등 수많은 응용에서 디지털 이미지를 필요로 하고 있다. 하지만 디지털 이미지는 파일로 되어있어 조작이 매우 쉽다는 치명적 결점을 가지고 있다. 디지털 이미지 위조는 영상 편집 소프트웨어의 쉬운 접근성과 높은 기능성 덕분에 심각한 문제들로 부상되고 있다. 복사-이동 위조는 영상의 일부를 복사하고 동일 영상 내의 다른 위치에 붙여넣기 하는 동작은 포함하는 가장 간단한 형태의 위조이다. 복사-붙여넣기 위조를 검출하는 많은 방법들이 있지만 대부분 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 시각적, 비시각적 특성에 기반한 위조를 검출하는 방법들이 비교되었다. 분석의 결과는 위의 두 가지 방법이 서로 보환할 수 있는 장점과 단점이 있음을 보였다. 그러므로 시각적, 비시각적 특징에 기반한 하이브리드 위조 검출 방법을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 각각의 기술의 단독 사용에 비해 향상된 성능을 보임을 증명하였다. 더욱이, 복사-복재 영역을 구분하는 것과 같은 위조 검출 기법에 대해 많은 정보들을 제공한다.
최근 컴퓨터 하드웨어 성능의 급속한 발전으로 인해 계산 비용이 상대적으로 낮아지면서 기계 학습 기법을 지구물리학적 문제에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 심층 학습 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 성공적으로 해결하는 사례가 많아지면서 큰 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용사례를 조사하고 소개하였다. 감쇠하고자 하는 잡음 유형에 따라 일관성 잡음 적용사례, 무작위 잡음 적용사례, 일관성 잡음 및 무작위 잡음 적용사례로 분류하였고 해당 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법에 대해 조사하였다. 대표적인 심층 학습 기법인 심층 신경망은 탄성파 잡음 제거에 사용된 기존 기법과 달리 잡음의 특징을 스스로 학습하며 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법에 비해 일반화 문제에 덜 민감하며 인적 비용을 절감할 수 있다. 또한 여러 연구 사례를 통해 계산 비용이나 잡음 제거 성능 측면에서도 심층 학습 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 토대로 탄성파 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법의 장단점에 대해 분석하고 논의하였다.
최근 과학기술 및 공학 전 분야에서 기계 학습을 적용하는 연구들이 매우 활발하게 수행되고 있다. 탄성파 탐사 분야 또한 해석, 처리, 취득 등 모든 영역에서 기계 학습을 적용한 연구들이 빠르게 증가하는 추세이다. 그 중 단층 해석은 탄성파 자료 해석 분야에 있어 가장 중요한 기술 중 하나이며, 기계 학습을 적용하기에 가장 적합한 분야이기도 하다. 이 논문에서는 다양한 기계 학습 기법들에 대해 소개하고 단층 해석에 적합한 기법들과 그 이유를 기술하였다. 물리탐사 분야의 저명한 국제 학술지에 게재된 논문과 국제 학술대회 발표 사례들을 조사하여 연도별, 분야별 연구 현황을 정리하였으며, 그 중 기계 학습을 사용한 단층 해석 연구들을 집중적으로 분석하였다. 단층 해석 기술은 입력 자료 및 기계 학습 모델의 형태에 따라 탄성파 속성 기반 기술, 탄성파 이미지 기반 기술, 원시자료 기반 기술로 나누어 그 장단점을 기술하였다.
지난 수십 년 동안 많은 연구자들은 "어떻게 하면 사용자들이 웹서비스의 개발 및 제공 부분에 관여할 수 있을까" 하는 의문 속에서 이러한 방법에 대한 연구를 많이 진행해왔다. 이러한 관점에서 이전 연구를 고찰하면, 웹 서비스에서 다양한 성공적인 서비스가 나타나면서 더욱더 복잡한 방법으로 사용자의 참여를 도출하고 있다는 점에서는 많은 공헌을 하였다. 특히, 많은 연구자들은 시멘틱 웹 서비스를 지원하는 컴퓨터의 기능을 연구하고 이해하려는 능력을 향상시키기 위해 노력했다. 이러한 연구들-합리적인 접근방식은 기계가 이해할 수 있는 의미 있는 정보를 다양하게 제공함으로써 일반적인 사용자가 이를 사용할 수 있게 하는 것-중에서 대표적인 것으로 웹 인프라를 설계하는 온톨로지 설계, 지능형 추론 등 논리적인 표현방식의 적용 등이 있다. 이는 정보에 대한 의미론적 기능의 표현, 시멘틱 웹에서의 보관 및 검색기능, 이기종 및 분산 웹 리소스에서 수집한 정보를 처리하고 변환하는 기능 등에서 보다 나은 지적 접근방법으로 판단된다. 이에 본 연구의 목적은 시멘틱 웹 응용프로그램 및 기술에 대한 연구 동향 및 비즈니스에서 활용방안에 대한 가이드를 제시하였다.
국내 학교시설은 교육 환경 개선 등으로 학습공간의 쾌적성과 편의성이 개선되었으나 에너지 사용량은 급증하였다. 미국에서도 마찬가지로 학교시설물의 에너지사용량은 1990년에서 2000년 사이에 17%가 증가하였고 특히 전기의 사용량은 25%나 증가하였다.(NCES 2003) 학교시설물의 에너지 사용과 관련하여 지난 10년 동안 지속적으로 전기와 가스 사용량을 억제하고자 노력하고 있으나 정확한 현재의 정보 분석과 이에 대한 구체적인 에너지 절감을 위한 실현 방안은 다소 부족하다. 이에 본 연구는 지역별 초중등학교의 물리적 특성에 따른 에너지 사용량을 분석하는 것이 목적이다. 본 연구는 학교에너지와 학교시설의 중요성에 대한 연구를 파악하고 2014년도 기준 초중등학교의 지역별 학교수, 학생수, 학급수, 학급원수 등의 개황을 파악한다. 지역별 학교의 에너지 절감을 위한 기본적인 현황 파악하기 위하여 2015 교육통계연보와 기상청 정보를 바탕으로 초중등학교의 물리적 특성(학교수, 학생수, 학급수, 학급원수 등)과 지역별 온도를 파악하여 초중등 학교시설물의 물리적 특성에 기반하여 지역별 에너지 사용의 특징을 파악한다. 즉, 학교 건축물의 전기 에너지 사용량을 일반고등학교수 대비 학교수, 학교당 학생수, 학급당 학생수, 일반고등학교 대비 학교수와 학생수 비율, 지역별 여건 등을 고려하여 지역별, 학교급별로 에너지사용량을 분석하고 시사점을 도출하고자 한다.
교통수요 예측 모델에서 통행을 기본 단위로 사용하는 4-단계 통행기반 모형은 오랜 시간동안 광범위하게 사용되어 왔으나, 최근 교통수요예측의 결과가 차량 개통 후 실제 교통량과 차이가 크게 발생되어, 예측 결과에 대한 불신이 증가되고 있다. 이러한 교통량 예측의 차이는 인간의 자연스러운 통행활동을 모형 개발 단계에서 고려하지 않기 때문이다. 그러나 미국에서는 교통수요예측의 정확성과 현실성을 높이기 위해 활동기반 모형을 1990년대 부터 활발하게 연구 및 개발하여 점진적으로 기존 4-단계 통행기반 모형을 대체하고 있는 상황이다. 본 논문은 통행기반 모형과 활동기반 모형을 분석단위, 분석절차, 문제점 등을 상호 비교 검토하는데 목적을 두었다. 기존의 교통수요예측 방법론의 문제점을 진단하기 위해, 미국을 중심으로 대표적인 세 가지 활동기반 모형 시스템(DaySim, CT-Ramp, CEMDAP)을 사용하였다. 통행기반 모형은 인간의 다차원적인 통행의사 결정 과정을 효율적으로 쉽게 설명할 수 있으며, 이는 교통수요 예측의 정확성을 한층 더 높일 수 있을 것으로 판단된다. 따라서, 우리나라도 수요예측의 현실성과 정확도를 높이기 위해 인간의 활동을 기반으로 보완, 개선된 수요예측방법론이 검토되어야 한다.
본 연구는 온라인 전기자동차를 상용화하기 위해 필요한 인프라 구축비용의 타당성을 알아보기 위한 연구이다. 이를 위해 서울시의 버스노선을 대상으로, 온라인 전기자동차 운영을 위해 필요한 인프라의 구축비용에 대해 연구하였다. 현재 전기자동차 운영방식의 대안으로는 OLEV 방식과 PEV 방식이 고려되고 있으며, 각 방식은 충전지 비용과 충전기 비용에서 각기 장점을 갖고 있다. 두 방식의 총비용을 비교하기 위해 본 논문에서는 온라인 전기버스의 급전장치 설치비용을 최소화하기 위한 급전 장치 최적 배치 모형을 제시하였다. 이를 위하여 먼저 버스정류장에 서로 다른 길이의 급전장치를 설치할 경우의 총 설치비용을 최소화하는 혼합정수계획법(Mixed Integer Programming) 모형을 모델링하였다. 모형에서 사용하는 계수를 구하기 위해 각 버스정류장에서의 평균 정차시간을 구하는 시뮬레이터를 개발하였으며, 계산된 계수와 최적화모형을 이용하여 시내버스 노선 전체에 대하여 최적화된 인프라의 배치 개수와 위치를 결정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 서울시의 실제 자료를 대상으로 OLEV 방식과 PEV 방식에서의 총비용을 계산하고 비교한 결과 OLEV 방식의 총 비용이 저렴하게 나타났으며, 결과적으로 OLEV 방식의 상용화 타당성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 교육시설내의 CCTV 설치에 따른 대학생의 인식을 조사하고 이를 통해 교육시설내 CCTV에 대한 인지성, 기대성, 수용성 등 다양한 항목을 분석하고자 한다. 이를 위해 기존의 다양한 CCTV 관련 설문을 분석하고 이를 통해 적절한 설문문항 요소를 추출 개발하여 이를 통한 향후 인식변화에 대한 설문조사 연구를 완성하고자 한다. 설문 조사전에 4가지 가설을 세웠으며 설문 결과 첫째, CCTV 설치에 따라 범죄예방 기대효과가 높으며 둘째, 절도 등에 대한 두려움, 폭력범죄에 대한 두려움이 감소되고 셋째, CCTV설치에 따른 인권침해부분을 감수하겠다는 의견이 높게 나타났고 넷째, 계열별 CCTV 인지에 대한 차이가 있었다. 또한 설치장소에는 조사에서는 학생편의시설내 설치에 부정적 의견이 많았다. 본 연구로 단순한 설치여부에 대한 찬반을 조사하는 설문이 아니라 최종적으로 개발된 설문에 의해 교육시설 내 CCTV에 대한 설치효과에 대한 다양한 가설의 검증과 인식의 변화를 효과적으로 파악하는 설문양식을 새롭게 제시하게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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