본 논문은 매크로 기지국 (Macro base station, MBS) 커버리지 내 스몰셀 기지국 (Small-cell base station, SBS)이 중첩된 5G 이기종 네트워크 (Heterogeneous network, HetNet)환경에서 머신 타입 통신 장치 (Machine-Type Communications Devices, MTCD)들에게 미치는 간섭을 해결하고 성능향상을 위한 스몰셀 자원 분리 할당 방법을 제안한다. 5G HetNet에서는 다양한 타입의 MTCD들이 데이터 트래픽을 생성하므로 기지국에 대한 부하가 심해진다. 따라서 이 부하를 해결하기 위해 SBS의 수신세기에 bias값을 더해 조건에 만족하는 MTCD들을 SBS에 연결하는 셀 범위 확장 (Cell range expansion, CRE)방법이 적용된다. CRE를 통해 SBS에 연결되는 MTCD들의 수가 증가하여 MBS의 부하는 줄어들지만 간섭의 영향을 받아 성능이 저하되므로 이를 해결하는 방법이 필요하다. 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 CRE로 SBS 내 새롭게 추가된 MTCD의 간섭 완화를 위해 기존 MBS로부터의 간섭이 적은 자원을 할당하고 기존 MTCD들의 성능에 따라 자원을 분리하여 할당하므로 전체 MTCD들의 성능을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안하는 스몰셀 자원 분리 할당 방법은 기존의 자원 할당 방법보다 MBS와 SBS에 연결된 MTCD들의 시스템 용량에서 21%와 126%의 성능향상을 보인다.
전 세계적으로 지구온난화와 관련된 문제인식이 대두되면서, 도시지역에서의 탄소중립을 위해 탄소흡수원의 역할이 더욱 강조되고 있다. 정주지 탄소흡수원의 관리를 위해서는 탄소흡수원의 현황 파악이 필요하며, 이를 위해서는 많은 인력과 시간과 이에 따른 예산이 소요되게 된다. 본 연구에서는 서울시를 대상으로 기구축된 수목의 위치정보와 Sentinel-2 위성영상을 이용해 수목의 위치를 예측할 수 있는 지도를 제작했다. 이를 위해 수목 유무 데이터셋을 구축한 뒤 위성영상으로부터 구축한 식생지수 16종 정보를 이용하여 분석에 활용할 정형데이터를 생성했다. 그리고 생성된 정형데이터에 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 모델을 적용하여 학습 후, 수목 예측 지도를 제작했다. 이후 Shapley Additive exPlanations (SHAP) 분석을 통해 모델 학습에서 독립변수와 종속변수 간의 관계를 조사하였다. 서울의 국소 부분에 대해 제작된 지도와 세분류 토지피복지도와의 비교분석을 수행했고, 본 연구에서 제작된 수목 예측 모델의 경우 대로변 주변의 탐지하기 어려운 가로수의 경우에도 수목의 위치로 예측이 된다는 것을 확인했다.
컴퓨터로 두 이진수 m과 r의 곱셈 m×r=p을 수행함에 있어 시간이 과다 소요되는 곱셈을 전혀 수행하지 않고 단지 덧셈과 우측 자리이동만을 수행하는 방법으로 자리이동-덧셈법이 있다. SA는 승수 r의 자리 수 ri가 0이면 m×0=0으로 결과 값 p를 우측 자리이동만 하면 되며, ri가 1이면 m×1=m으로 결과 값 p=p+m을 수행하고, p를 우측자리이동하면 되는 매우 단순한 방법이다. SA에서 SR 횟수는 더 이상 단축시킬 수 없으며, 단지 개선부분은 덧셈 횟수 단축 여부이다. 본 논문에서는 인간이 수행하는 방식인 10진수를 기준으로 보다 작은 수를 r로 설정하는 경우에 비해 컴퓨터가 처리할 이진수로 변환시켰을 때 1의 개수가 보다 작은 수를 r로 설정하는 방법이 덧셈 횟수를 크게 줄일 수 있다는 점에 착안하여 덧셈 최소화 SA 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘을 [-127,128] 범위에서 일부 숫자를 대상으로 부호가 (-,-), (-,+), (+,-), (+,+)인 4가지 경우에 대해 덧셈 횟수를 비교하였다. 실험 결과 얻은 결론은 m과 r을 결정할 때 10진수가 아닌 2진수로 판단해야 함을 보였다.
본 연구는 교과 간 연계·융합 수업자료 개발의 필요성이 높아지고 있음에도 고등학교에서 관련 수업 자료 개발 빈도가 적다는 선행연구의 연구 결과에 근거하여 수학과 정보 과목의 연계·융합 수업자료 개발 과정 및 결과물을 제시한 연구이다. 특히 본 연구는 동일한 교원학습공동체 프로그램에 참여한 6명의 교사들이 수학과 정보 교과 간 연계·융합 수업자료로서의 적합성과 현장 수업 적용 가능성이 높은 자료 개발을 목표로 논의한 과정들에 대한 정보를 담고 있다. 자료 개발 절차에 따라 주제기반 설계 모형을 적용하여 자료를 개발하였으며, 선행연구와 교원학습공동체 구성원의 합의 결과를 반영하여 100분 블록 수업 시간 동안 수학과 정보 과목의 교사가 함께 수업을 진행할 수 있는 수업 자료를 개발하였다. 개발한 자료는 사회적으로 이슈가 되었던 문제상황을 두 과목의 연결고리로 삼아 학생들이 수학적 모델링과 코딩을 통한 문제해결을 경험할 수 있는 자료이다. 개발된 자료는 '개발 자료를 현장에 적용하기에 타당한 자료인지 살펴보고 적용 실천성을 높이기 위하여' 현장 교사를 대상으로 CVR 검증을 통하여 검증을 하였으며, 그 결과를 반영하여 최종 개발된 수업 자료를 지도안 형태로 제시하였다. 또한 자료 개발 과정에서 개발자들의 경험한 시행착오와 고민도 함께 기술하여 현장 연구자들의 관련 연구 수행에 기초가 될 수 있는 정보를 제공하고자 하였다. 이러한 연구 결과는 수업자료 개발 모형이 실제 수업에 적용가능한지 탐색할 수 있는 실증적인 자료로서의 가치를 가지며, 이들 자료의 축적은 이론적인 수업 모형과 실제적인 현장 수업 사이의 선순환적인 관계 구축에 도움이 될 것으로 보인다.
최근 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 대형 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 활용 및 도입이 확대되고 있는 상황에서 기존 연구들은 기업내부 데이터의 활용에 대한 실제 적용사례나 구현방법을 찾아보기 힘들다. 이에 따라 본 연구에서는 가장 많이 이용되고 있는 LangChain 프레임워크를 이용한 LLM 애플리케이션 아키텍처를 활용하여 생성형 AI 서비스를 구현하는 방법을 제시한다. 이를 위해 LLM의 활용을 중심으로, 정보 부족 문제를 극복하는 다양한 방법을 검토하고 구체적인 해결책을 제시하였다. 이를 위해 파인튜닝이나 직접 문서 정보를 활용하는 방법을 분석하며, 이러한 문제를 해결하기 위한 RAG 모델을 활용한 정보 저장 및 검색 방법에 대해 주요단계에 대해 자세하게 살펴본다. 특히, RAG 모델을 활용하여 정보를 벡터저장소에 저장하고 검색하기 위한 방법으로 유사문맥 추천 및 QA시스템을 활용하였다. 또한 구체적인 작동 방식과 주요한 구현 단계 및 사례를 구현소스 및 사용자 인터페이스까지 제시하여 생성형 AI 기술에 대한 이해를 높였다. 이를 통해 LLM을 활용한 기업내 서비스 구현에 적극적으로 활용할 수 있도록 하는데 의미와 가치가 있다.
자궁경부암은 전 세계적으로 여성에게 발생하는 암 중 네 번째로 흔한 암이며, 2020년 한 해 동안 60만 4천 건 이상의 신규 케이스가 보고되었고 이로 인한 사망자 수는 약 34만 1천 831명에 달했다. 콕스 회귀 모델은 암 연구에서 널리 채택되고 있는 주요 모델이지만, 비선형 연관성의 존재를 고려하면 선형 가정으로 인해 한계에 부딪힌다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 ResNet의 잔여 학습 프레임워크를 활용하여 자궁경부암 사망률 예측의 정확성을 개선한 새로운 모델인 ResSurvNet을 제안한다. 이 모델은 본 연구에서 비교한 DNN, CPH, CoxLasso, Cox Gradient Boost, RSF 모델들을 능가하는 정확도를 보여주었기에 이러한 우수한 예측 성능은 자궁경부암 환자 관리에 있어 조기 진단 및 치료 전략 수립에 기여할 수 있고 임상적으로 적용할 때 큰 가치가 있음을 입증하며, 생존 분석 분야에서도 의미 있는 진전을 나타낸다.
농업에서 서리는 치명적인 피해를 가져오기 때문에 관측과 예측이 매우 중요하다. 기상청 서리관측자료를 분석한 최근 보고에 따르면 기후변화에 따른 지구온난화에도 불구하고 봄철 늦서리일이 빨라지지 않았고, 서리 빈도도 감소하지 않았다. 따라서 농업 서리피해에 대비하여 위험 예상 지역에서의 서리 관측 자동화와 지속적인 운영이 중요하다. 기존에 활용되고 있는 엽면습윤센서를 이용한 서리관측은 관측센서의 오염이나 주변 환경의 습도 변화에 따라 기준 전압값이 장기간에 걸쳐 변동하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 자동적으로 해결하도록 데이터로거 프로그램으로 구현하였다. 구축된 서리자동관측시스템은 안정적으로 장기간에 걸쳐 시간 고해상도 관측자료를 축적할 수 있다. 이 자료는 향후 기계학습 방법을 이용한 서리 진단모델의 개발과 주변 지역에 대한 서리발생 예측 정보 생산에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 국외 바이오산업 클러스터의 태동 과정과 경쟁력 결정요인을 살펴보았다. 바이오산업은 다양한 산업에 접목할 수 있으며, 인공지능과 정보통신기술 등과 결합한 고부가가치 창출이 가능한 까닭에 세계 주요국에서 주목하는 유망 신산업이다. 또한, 기업, 대학, 병원, 연구기관, 정부 등 여러 이해관계자와 연계·협력이 필요하다는 점에서 클러스터의 중요성이 강조된다. 그러나 이 같은 중요성과 관심에 비해 국내의 관련 연구는 다소 미흡한 편이다. 특히, 국외 사례 연구도 소수의 선도 클러스터에 지나치게 치우쳐 있어, 국내 지역 실정에 부합하지 않는 정책과 발전 방안을 내놓는 경향이 있다. 이 같은 문제를 완화하고자, 본 연구는 미국의 바이오 헬스 캐피털 리전, 영국의 케임브리지 클러스터, 덴마크와 스웨덴의 메디콘밸리 세 곳의 태동 및 성장 과정을 살펴보았다. 이를 통해, 부족했던 관련 사례 연구를 풍부하게 하고, 각 클러스터의 경쟁력 결정요인을 파악하여 국내 바이오산업 클러스터의 조성과 육성에 대한 시사점을 제시하고자 한다.
(Bi1/2Na1/2)TiO3(BNT) piezoelectric ceramics are one of the promising materials that can replace Pb(Zr, Ti)O3(PZT) piezoelectric ceramics due to the high electromechanical strain properties. However, it is still difficult to use practical applications because the required electric field for inducing electromechanical strain is relatively higher than that of PZT ceramics. To overcome this problem, it has been intensively studied on doping impurity or modifying other ABO3 for BNT-based piezoelectric ceramics. Therefore, this study investigated the effects of La2O3 doping on the phase transition behavior and electromechanical strain properties in BNT-SrTiO3 (BNT-ST) lead-free piezoelectric ceramics. In the case of the temperature-dependent dielectric properties, it was confirmed that a phase transition from ferroelectrics to relaxors is induced with increasing La2O3 content. As a result, the electromechanical strain properties of BNT-ST ceramics were improved. The highest Smax/Emax value corresponding to 300 pm/V was obtained at 2 mol% La2O3-dopped BNT-ST ceramics. Accordingly, this study successfully demonstrated that La2O3 doping is effective on the inducing phase transition from ferroelectrics to relaxors and the improving electromechanical strain properties of BNT-ST lead-free piezoelectric ceramics.
본 연구에서는 국가물관리기본계획의 2030년 물부족량 전망자료를 이용하여 공간군집특성을 고려한 우리나라 물부족 핫스팟 지역을 분석하였다. 물부족 최심 군집지역 도출을 위하여 표준유역 기준의 과거 최대 가뭄(약 50년 빈도)에 대한 물부족량 자료를 이용하여, Local Moran's I와 Getis-Ord Gi* 통계량으로 공간군집분석을 수행하였다. 클러스터맵(Cluster Map)을 통해 물부족 공간군집 대상지역을 선정하고, 공간적 군집 특성은 p-값 및 모란 산점도를 통해 적정성을 검증하였다. 분석 결과, 한강권역 내 1개 군집[임진강하류(#1023) 및 주변]과 낙동강권역 내 2개 군집 [대종천(#2403) 및 주변, 가화천(#2501) 및 주변] 지역이 물부족이 심각한 핫스팟 지역으로 나타났으며, 한강권역 내 1개 군집[남한강하류 (#1007) 및 주변]과 낙동강권역 내 1개 군집[병성천(#2006) 및 주변] 지역이 물부족 HL (해당지역은 물부족량이 많고 주변지역은 물부족량이 적은) 지역으로 나타났다. 표준유역단위 공간군집분석을 수행할 경우 물부족 공간군집지역 전체가 통계량 기준을 100% 만족하여 통계적으로 유의미한 결과가 도출되었다. 이는 표준유역 단위로 공간군집분석을 할 경우 가변적 공간단위 문제를 일정 부분 해결한 것으로 공간군집분석의 정확성이 상대적으로 높아졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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