SIP(Session Initiation Protocol) 환경에서의 프레즌스 서버는 사용자로부터 다수의 프레즌스 자원의 주소를 담은 SIP SUBSCRIBE 요청 메시지를 처리해야하고 등록한 프레즌스 자원에서 발생하는 다량의 통지 메시지도 처리해야 하므로 사용자 수가 증가 할수록 프레즌스서버의 부하가 크게 증가하여 확장성의 제한을 받게된다. 따라서 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 사용자 수의 증가에 따라 동적으로 프레즌스 서버가 추가되고 각 프레즌스 서버의 부하를 효율적으로 제어 할 수 있는 다중 프레즌스 서버 구조를 제안하였다. 여기서 각 프레즌스 서버들은 본 논문에서 새롭게 제시한 프레즌스 부하 제어 이벤트 패키지를 사용하여 전체 프레즌스 시스템의 현재 부하 상태를 실시간으로 파악할 수 있다. 특정 프레즌스 서버의 부하가 지정된 한도 이상으로 증가하는 경우 부하 분산을 위하여 전체 프레즌스 시스템에서 가장 부하가 적은 프레즌스 서버를 선택하여 프레즌스 서비스 처리를 분산시키거나 새로운 프레즌스 서버를 동적으로 생성한다. 따라서 이와 같은 구조를 사용하여 프레즌스 시스템의 전체 부하를 적절히 제어 할 수 있으며 확장성도 아울러 높일 수 있게 된다. 이를 위하여 본 논문에서는 프레즌스 부하 제어를 위한 새로운 프레즌스 부하 제어 이벤트 패키지 및 프레즌스 정보 데이터 포맷이 제시되었다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였고 SIP SUBSCRIBE 메시지 처리시간에서 44.3%, SIP 통지 메시지 처리 시간에서 43.1% 향상됨을 보여주고 있다.
최근 건설분야에 적용될 수 있는 자동화 시스템 개발을 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 자동화 기술 적용시 효과가 높은 공종 중에서 건설기계의 의존도가 높고, 건축 및 토목공사에서 기본 공종인 토공을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 공사현장의 모델을 구축하여 자동화 시스템이 토공계획을 수립할 수 있는 기술과 단일 건설장비가 주어진 정보와 환경을 인지하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이 개발되었다. 자동화 토공시스템이 현장에 적용되기 위해서 해결되어야 할 문제들이 여전히 많이 있지만, 그중에서 중요한 한 가지가는 다수 및 다종의 건설장비들이 협업작업을 수행할 수 있도록 하는 기술을 제공해야만 하는 것이다. 본 연구에서는 사람들의 협업시스템과 의사결정 방법을 모방한 건설시공 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 시스템 개발을 위하여 인공지능 분야에서 사용하고 있는 멀티에이전트 개념을 적용하였다. 멀티에이전트 기반 시스템 개발을 위하여 에이전트의 구성과 기능을 제안하고 있으며, 에이전트간 협업 및 중재를 위한 프레임워크를 제시하였다. 그리고 투입되는 건설장비인 다수의 굴삭기와 다짐장비의 효율적인 진로계획과 협업작업시 간섭효과의 최소화 및 중복작업 방지를 위한 방안도 제시하였다. 아직은 이론적인 개념을 제시하고 있는 단계로 가상 시뮬레이션에 의하여 효과를 검증하고 있으나, 추후에는 물리적인 시스템의 구축을 통하여 현장에 적용하기 위한 실증연구를 수행해야 할 것이다.
산업보안관리사는 현재 민간자격이지만 향후 국가자격화 되어 현장에서 적절하게 활용 가능한 인력인지 여부에 대하여 국가적으로 공신력이 부여될 필요가 있다. 공신력 확보를 위한 운용방안 중 고려할 수 있는 것이 등급제이다. 현재와 같이 단일등급제로 운용할 경우 양적 확산에 초점을 두게 될 가능성이 있다. 따라서 질적 혁신 차원에서 산업보안관리사의 등급제도 활용도를 장기적인 관점에서 검토하여 등급을 구분할 필요가 있다. 한편, 산업보안 현장 실무자의 산업보안관리사 자격시험에 응시할 수 있는 요건, 산업보안 실무연수 과정 이수, 민간자격을 이미 취득한 인력의 경우 국가자격 승계문제도 중요한 고려 사항중 하나이다. 산업보안관리사제도가 활성화 되기 위해서는 국가자격화를 통한 공신력 확보뿐만 아니라 산업보안관리사의 인력의 수요창출이 필요하다. 현재 증가하는 산업기술유출에 대한 우려에도 불구하고 우리기업 등의 보안관리체계의 미비 등 산업보안대응 역량이 상당히 취약한 실정임을 고려할 때, 산업기술 보호에 특화된 산업보안관리체계에 대한 인증을 기존의 정보보호관리체계인증과 별개로 도입할 필요성이 있다. 산업보안 관리체제 인증제도와 산업보안관리사 자격제도가 연동될 때 국가핵심기술 등을 다루는 기업체, 연구기관 등의 산업보안이 실질적으로 이루어져 시너지 효과가 발생할 것이다.
응답면 기법(RSM)을 이용하여 해상풍력(OWT) 모노파일에 대한 신뢰성 해석을 수행하였다. 모노파일은 해수면으로부터 15m 깊이에 설치되고 사질토에 근입되는 조건으로 고려하였다. 풍하중 및 파랑하중과 같은 해양환경하중이 작용하는 OWT 모노파일에 대한 신뢰성 해석은 KIOST에서 개발된 신뢰성 해석프로그램인 HSRBD를 이용하였다. OWT 모노파일(직경 6m)의 설계변수에 대한 민감도 분석을 수행한 결과 파일직경이 증가할수록 파일두부에서의 수평변위 및 회전각에 대한 파괴확률은 감소하나 직경이 7m 이상이 되는 경우 파괴확률의 감소율은 작아져 거의 일정해지는 것으로 나타났다. 한편, 국내기준 가운데 파일직경의 1%를 허용수평변위(60mm)로 적용하는 경우 파일의 파괴확률은 1.5%이나 최소기준인 15mm로 고려하는 경우 파괴확률은 60%로 큰 차이가 발생하므로 이에 대한 적절한 설계기준의 정립이 요구된다. 마지막으로 OWT 모노파일의 다양한 설계변수 가운데 기초지반(사질토)에 대한 내부마찰각의 불확실성이 큰 경우 이것이 파일거동에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었으며, 민감도 분석결과는 최적설계와 파괴확률 감소를 위해 어떠한 절차가 필요한지를 보여준다.
2006년부터 국내에서는 운전자의 개입 없이 완전 자동화 방식으로 동작하는 지능형 굴삭 로봇을 개발하고 있다. 이러한 굴삭 로봇을 개발함에 있어 주변(로컬영역) 작업환경의 지형이나 이동 경로상의 장애물, 굴삭기에 접근하는 상차트럭 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 작업품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심기술이다. 선진 외국에서는 토공 자동화 장비의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 광대역 3D 레이저 스캐너나 스테레오 비전 카메라와 같은 센서를 사용하여 주변 지형을 3차원으로 모델링하는 연구를 수행하였으나, 센싱 시스템 구축에 지나치게 높은 비용이 소요되거나 모델링 결과에 노이즈가 다수 발생하여 모델링 속도가 과다하게 소요되는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링을 위하여 현재까지 개발된 3차원 작업환경 모델링 센서의 기술 사양과 장단점을 분석하고, AHP 분석을 통하여 센서별 적용가능성을 분석한다. 또한 실제 토공사 작업현장의 현장실험을 통해 해당 센서의 3차원 모델링 품질과 정확성을 분석하고 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 가장 적합한 센서 선정 및 현장 적용성을 검증하고자 한다.
본(本) 연구(硏究)는 생물학적(生物學的) 폐수처리시(廢水處理時) 온도(溫度)가 미생물(微生物)의 생물학적(生物學的) 반응(反應)에 어떠한 영향(影響)을 미치는가를 조사(調査)하기 위(爲)하여 실험실(實驗室) 반응조(反應槽)를 이용(利用)하였는데, 반응조(反應槽)는 완전혼합활성(完全混合活性)슬러지공법중(工法中) aeration-only system을 이용하였으며, 온도(溫度)는 $1^{\circ}$, $4^{\circ}$, $7^{\circ}$ 및 $10^{\circ}C$이었다. 유입(流入) COD 농도(濃度)를 5,000mg/l와 200 mg/l로 구분(區分)하여 각(各) 온도(溫度)에서 폭기시간(曝氣時間)을 변화(變化)시켜 수행(遂行)하였다. 폭기시간(曝氣時間)이 120시간(時間) 내지 150시간(時間) 이하(以下)이거나, F/M 비가 약(約) 0.4 이상(以上)인 경우에 유기물제거(有機物除去)에 대(對)한 온도영향(溫度影響)이 증대(增大)되었다. 세포증식계수(細胞增殖係數)는 대략 0.5~0.6으로 분석(分析)되었으며, 온도(溫度)에 따른 차이(差異)는 매우 적었다. 미생물(微生物)의 산소당량(酸素當量) $10^{\circ}C$에서는 1.4로 나타나 일반적(一般的)인 값과 같았으나, $1^{\circ}$, $4^{\circ}$ 및 $7^{\circ}C$에서는 약 1.6으로 나타나 저온(低溫)에서는 미생물(微生物)의 성상(性狀)이 조금 달랐다. 내생호흡계수(內生呼吸係數)는 온도(溫度)와 거의 무관(無關)한 것으로 나타났다. 저농도폐수(低濃度廢水)에 대한 실험결과와 기존하수처리장(旣存下水處理場)의 운전자료(運轉資料)를 분석(分析)한 결과(結果), 운전 F/M비가 낮거나, 유입수(流入水)의 유기물농도(有機物濃度)가 낮은 경우 온도영향(溫度影響)은 없는 것 같았다.
본 연구는 사용자의 인지적 측면에서 정보의 효율성을 높이기 위한 고찰로써, 정보의 노출빈도와 인지도의 관계에 따른 정보의 유형과 속성에 따른 표현 기법을 제안하였다. 인지공학과 인지심리학 분야의 문헌연구를 통해 노출빈도와 인지도의 상관관계를 규명하였고, 이를 바탕으로 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 첫째, 사용자의 인지적 요구를 파악 할 수 있도록 하는 '프레임웍'으로써의 정보유형과 유형별 시각화 속성을 제안하였다. 세부적으로 정보 노출 빈도와 정보의 인지도에 따른 STM, STA, LTM, LTA 4가지 정보 유형과 각 유형에 관한 인지적 특성, 14가지 고품질 정보의 시각화 속성을 유형별로 재분류한 '시각화 속성 매트릭스'를 제안하였다. 둘째, 정보 콘텐츠 제작에 있어서 필요한 정보 깊이에 따른 표상방식에 대한 가이드라인을 제안하였다. 1차적 정보로서 STM, STA 정보의 표현기법으로 "독특속성", "선행 조직자(Advance Organizer)", "단계적 정보공개(Progress Closure)", "행위유발단서(Affordance)"를 제안하였으며, 다차원 정보로서 LTM 정보 표현기법으로 "모듈방식(Modularity)", "일관성(Consistency)", "모방(Mimicry)", "기억술(Mnemonic Device)"를 제안하였다. 본 연구를 통한 주요 발견점으로 정보의 유형과 깊이에 따라 정보의 시각화 속성의 중요도에 차이가 나타나며, 이에 따라 정보 표현기법이 달라 질 수 있음을 발견하였다.
본 논문의 목적은 보다 높은 수준의 서비스 품질과 소비자 지향적인 전자상거래 플랫폼을 개발하기 위한 방향 제시 및 정책적 참조를 제공하는 것이다. 본 논문은 고객만족이론과 인지적 가치 이론을 이용하여 중국 신선 농산물 전자상거래의 소비자 행동 모형을 구축하고 설문조사 및 SPSS23.0을 이용하여 가설을 검증하였다. 연구결과 소비자들은 신선 농산물을 소비할 때, 제품 품질, 물류 및 유통 서비스 품질, 전자상거래 플랫폼 상호작용 품질, 그리고 제품가격과 인지 가치가 소비자 행동에 긍정적인 영향이 미치는 것으로 나타났다. 본 연구는 신선 농산물 전자상거래의 소비자 행동 연구에 의의가 있으며, 신선 농산물 전자상거래 기업에도 소비자 행동을 이해할 수 있다는데 의의가 있다. 본 논문에서 제시한 모델에서는 각 영향요인과 소비자 행동의 관계를 종합적으로 고려하지만 미세 요인의 가능한 관계는 다루지 않았다. 향후 연구에서는 산업의 특성과 특수성을 명확히 하고, 그 영향 요인을 종합적으로 고려해 심층분석할 필요가 있다.
충적하천의 이중 만곡부지형에 위치한 낙동강 하회마을은 한국내 대표적인 이동상 모래사주 구간이다. 그러나 상류에 댐이 건설된 이후 첨두유량이 조절되고 유사량 공급이 감소하면서, 하회마을구간에서는 모래사주의 이동성 저하, 사주의 식생정착 및 식생역이 확장현상이 나타나면서 사주가 고정화되고 있다. 이러한 현상은 댐하류에 존재하는 하천의 대표적인 현상으로서 국내 외적으로 하도내 사주와 식생에 대한 체계적인 연구와 관리의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 낙동강 하회지구에서 모래사주의 지형변화에 따른 원인과 식생역의 확장과정을 파악하기 위한 것으로, 수리, 지형, 토양의 이화학적 특성, 식생조사 등을 실시하였다. 연구결과에 따르면 홍수기 동안 만곡부 내측에 워시로드와 부유사의 퇴적작용으로 영양물질의 함량이 높은 매트릭스가 형성되면서 선구식물의 침입하게 되고, 일정기간의 무홍수 기간을 거치는 동안 천이과정을 거쳐 사주식생이 정착하게 되며, 이후 반복적인 홍수는 식생정착부의 유사퇴적을 촉진하게 되면서 결과적으로 토성의 변화를 가져오면서 식생역의 확장을 유발하게 된다는 메카니즘을확인할 수 있었다. 이는 모래사주에서 식생역의 확장과정이 반복적인 홍수기와 비홍수기의 출현과 유사이송, 그리고 토양의 영양물질 함량과 밀접한 관계를 가지고 있음을 나타낸다.
최근 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷의 발전으로 산업 현장에서 가동되는 기계의 자동화 및 무인화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공정 기계들은 부착된 다양한 센서들로부터 수집된 데이터를 기반으로 제어되고 이를 통해 공정이 관리된다. 만약 센서에 고장이 발생한다면 센서 데이터 이상으로 인해 자동화 기계들이 오작동함으로써 공정 손실 발생뿐만 아니라 인명피해로도 이어질 수 있다. 전문가가 센서의 이상 여부를 주기적으로 확인하여 관리하고 있으나 산업 현장의 여러 가지 환경요인 및 상황으로 인하여 고장점검 시기를 놓치거나 고장을 발견하지 못하여 센서 고장으로 인한 피해를 막지 못하는 경우가 발생하고 있다. 또한 고장이 발생하여도 즉각 감지하지 못함으로써 공정 손실을 더욱 악화시키고 있는 실정이다. 따라서 이러한 돌발적인 센서 고장으로 인한 피해를 막기 위해 자체적으로 임베디드 시스템에서 센서의 고장 유무를 실시간으로 파악하고 빠른 대응을 위해 고장 진단 및 유형을 판별하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 대표적인 센서 고장 유형인 erratic fault, hard-over fault, spike fault, stuck fault를 분류하기 위해 딥 뉴럴 네트워크 기반의 고장 진단 시스템을 설계하고 라즈베리 파이를 활용하여 구현하였다. 센서 고장 진단을 위해 구글이 제안한 MobilieNetV2의 Inverted residual block 구조를 사용하여 네트워크를 구성하였다. 본 논문에서 제안하는 방식은 기존 CNN 기법을 사용한 경우보다 메모리 사용량이 줄고 성능이 향상되며, 입력 신호에 대해 구간별로 센서 고장을 분류하여 산업 현장에서 효과적으로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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