클라우드 및 빅데이터의 확산, 대규모 트래픽 폭증으로 인하여 기존 네트워크는 복잡성과 관리 효율성에 많은 문제점이 발생하였다. 이 문제를 해결하기 위해 네트워크 장비의 전송 기능과 제어 기능을 분리하여 프로그래밍을 통해 네트워크 장비를 제어 할 수 있는 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 환경이 제시되었다. 이에 따라 SDN에 기존 레거시 장비들을 연결하는 방법, 효율적인 데이터 통신을 위한 패킷 관리 방법, 중앙 집중화된 구조에서의 컨트롤러 부하를 분산하는 방법 등 SDN 컨트롤러의 성능을 향상시키기 위한 연구들이 많이 진행되고 있다. 그러나 네트워크를 이용하는 애플리케이션 품질 관점에서 SDN을 제어하는 연구는 부족한 실정이다. 즉, 네트워크 서비스 품질을 만족하는 라우팅 경로 구축, 변경 등을 지원하기 위해 애플리케이션 네트워크 서비스 품질에 대한 계약을 기반으로 네트워크의 요구사항을 파악하고 현재 네트워크 상태 정보를 수집하여 네트워크 서비스 품질 위반 상황을 식별하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문은 SDN 환경에서 애플리케이션의 네트워크 서비스 품질을 보장하며 원활한 서비스 제공을 위해 온톨로지를 사용하여 네트워크 경로의 품질 위반상황을 판별하는 방법을 제시한다.
최근 신체활동에 대해 인식하는 센서와 그 제품군에 대한 관심 및 수요가 증가하고 있다. 특히 유연하고 연신이 가능하며 사용자의 생체신호를 감지할 수 있는 웨어러블 소재에 대한 개발이 주목받고 있다. 본 연구에서는 소수성 소재에 Micro Needle을 통해 미세 구멍을 형성한 후 SWCNT 분산용액에 대한 함침 효율을 향상시키는 실험을 수행하였다. 본 연구에서는 구멍을 뚫지 않은 소재를 대조(control) 군으로 함침을 진행, 비교 분석하였다. 센서의 전기전도도를 평가하기 위해 Strain UTM (Universal Testing Machine, UTM, Dacell)과 저항을 측정하는 멀티미터(Keysight)를 이용해 센서를 인장했을 때의 센서의 전기전도도를 측정하였다. 또한 센서의 내구성을 평가하기 위해 시료별로 500회 인장을 진행한 후에 센서의 전기전도도를 평가하였다. 그 결과 Needling을 한 센서의 전기전도성이 Needling을 하지 않은 센서에 비해 최소 16배 이상 뛰어남을 알 수 있었다. 또한 센서의 초기 저항에 비해 게이지 팩터도 우수해 센서로서 좋은 성능을 확인할 수 있었다. 이를 통해 친수성 소재에 비해 물성이 뛰어나지만, 높은 표면장력 때문에 함침 효율이 좋지 않았던 소수성 소재의 함침 효율을 높여 신체의 움직임을 더 효과적으로 감지하고 내구성과 활용 가능성이 뛰어난 센서를 제작했다.
디지털 기술의 발전, 스마트폰 보급의 확대, 코로나19 사태 등으로 인한 스마트폰 사용이 급속히 증가하여 스마트폰 과의존과 인터넷 과의존이 심각한 사회문제로 대두되고 있다. 스마트폰 과의존 문제의 해결방안 중 하나로 정부 및 민간기업에서는 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션을 출시하고 있다. 하지만 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션의 효용성에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 국내에서 서비스되고 있는 25개의 애플리케이션을 분석대상으로 선정하고 FGI 조사방법을 활용하여 스마트폰 과의존 방지 애플리케이션에 대해 기능적, 서비스적 측면에서 평가를 진행하여 문제점을 파악하고 개선방안을 제안한다. 연구결과 기능 평가에서 불법/유해 앱/웹사이트 차단, 스마트폰 이용시간 제한, 스마트폰 이용현황 모니터링의 기능은 대부분의 애플리케이션에서 서비스되고 있어 기본적인 기능이라 볼 수 있었으며 이에 따른 만족도 점수도 높게 평가되었다. 그러나 일부 애플리케이션에서 서비스하고 있는 위치 확인, 스몸비 방지, 몸캠피싱 방지 등의 기능은 효용성은 높으나 수행 정확성이 떨어져 점수가 낮게 평가되었다. 서비스 제공 주체별로 분류하여 보면 정부제공 애플리케이션은 기능들의 정확한 수행 및 사용 편의성 제고가 필요하고, 사용 수준의 스펙트럼을 보다 넓게 고려하여 서비스를 개선할 필요가 있다. 통신사 제공 애플리케이션은 타 통신사와의 연계와 스마트폰 외 스마트기기와의 호환성을 개선할 필요가 있다. 기타 민간 기업 제공 애플리케이션은 서비스, 유지보수의 향상을 위하여 상담원, 챗봇 상담과 같은 AS채널의 개설이 필요하다.
Background: Financial efficiency in monetary units and operational efficiency in non-monetary units are separately classified and evaluated. This is done to prevent the duplication of monetary units and non-monetary units in inputs and outputs. In addition, analyses are conducted to determine the factors that affect each aspect of efficiency. To prevent duplication of monetary and non-monetary units in inputs and outputs, financial efficiency, consisting of monetary units, and operational efficiency, comprising non-monetary units, are separately classified and evaluated. Furthermore, an analysis is conducted to identify the factors that affect each aspect of efficiency. Methods: This study conducted a panel analysis of 34 regional public hospitals and influencing factors on efficiency for 5 years from 2015 to 2019. Financial efficiency and operational efficiency were calculated through data envelopment analysis. Moreover, multiple regression analysis was conducted to identify the factors that influence both financial efficiency and operational efficiency. Results: The factors that affect financial efficiency include the number of medical institutions within the treatment area and the ratio of patients receiving medical care. Additionally, operational efficiency is influenced by the type of medical institution, the number of medical institutions within the treatment area, and the number of nursing positions per 100 beds. Conclusion: In order for regional public hospitals to faithfully fulfill their functions and roles as regional base public hospitals, several measures are necessary. Firstly, continuous monitoring and reasonable support are required to ensure efficient operation and performance. Secondly, a financial support plan tailored to the characteristics of local medical centers is needed. Additionally, local medical centers should strive to enhance their own efficiency.
최근 최저시급의 가파른 인상으로 인건비에 대한 부담이 늘어남과 함께 코로나19의 여파로 무인 상점의 점유율이 높아지고 있는 추세이다. 그로 인해 무인 점포를 타겟으로 하는 도난 범죄들도 같이 늘어나고 있어 이러한 도난 사고를 방지하기 위해 Just-Walk-Out 시스템을 도입하고 고비용의 LiDAR 센서, 가중치 센서 등을 사용하거나 수동으로 지속적인 CCTV 감시를 통해서 확인하고 있다. 하지만 이런 고가의 센서를 많이 사용할수록 점포 운영에 있어 비용 부담이 늘어나게 되고, CCTV 확인은 관리자가 24시간 내내 감시하기 어려워서 사용이 제한적이다. 본 연구에서는 이런 센서들이나 사람에 의지하는 부분을 해결할 수 있고 무인점포에서 사용할 수 있는 저비용으로 도난 등의 이상행동을 하는 고객을 탐지하여 클라우드 기반의 알림을 제공하는 인공지능 영상 처리 융합 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 본 연구에서는 mediapipe를 이용한 모션캡쳐, YOLO를 이용한 객체탐지 그리고 융합 알고리즘을 통해 무인 점포에서 수집한 행동 패턴 데이터를 바탕으로 각 알고리즘들에 대한 정확도를 확인하며 다양한 상황 실험을 통해 융합 알고리즘의 성능을 증명했다.
Jiujiang Wu;Longjun Pu;Hui Shang;Yi Zhang;Lijuan Wang;Haodong Hu
Geomechanics and Engineering
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제35권2호
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pp.195-208
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2023
The nodular diaphragm wall (NDW) is a novel type of foundation with favorable engineering characteristics, which has already been utilized in high-rise buildings and high-speed railways. Compared to traditional diaphragm walls, the NDW offers significantly improved vertical bearing capacity due to the presence of nodular parts while reducing construction time and excavation work. Despite its potential, research on the vertical bearing characteristics of NDW requires further study, and the investigation and visualization of its displacement pattern and failure mode are scant. Meanwhile, the measurement of the force component acting on the nodular parts remains challenging. In this paper, the vertical bearing characteristics of NDW are studied in detail through the indoor model test, and the displacement and failure mode of the foundation is analyzed using particle image velocimetry (PIV) technology. The principles and methods for monitoring the force acting on the nodular parts are described in detail. The research results show that the nodular part plays an essential role in the bearing capacity of the NDW, and its maximum load-bearing ratio can reach 30.92%. The existence of the bottom nodular part contributes more to the bearing capacity of the foundation compared to the middle nodular part, and the use of both middle and bottom nodular parts increases the bearing capacity of the foundation by about 9~12% compared to a single nodular part of the NDW. The increase in the number of nodular parts cannot produce a simple superposition effect on the resistance born by the nodular parts since the nodular parts have an insignificant influence on the exertion and distribution of the skin friction of NDW. The existence of the nodular part changes the displacement field of the soil around NDW and increases the displacement influence range of the foundation to a certain extent. For NDWs with three different nodal arrangements, the failure modes of the foundations appear to be local shear failures. Overall, this study provides valuable insights into the performance and behavior of NDWs, which will aid in their effective utilization and further research in the field.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 보존료의 함유량을 조사하기 위하여 안식향산, 소브산 및 프로피온산의 함유량을 분석하였다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 안식향산 및 소브산 함량을 정량, 정성 분석하기 위하여 액체크로마토그래프(HPLC-DAD) 및 액체크로마토그래프 질량분석기(LC-MS/MS)를 이용하였고, 프로피온산 함량분석을 위하여 가스크로마토그래프(GC-FID) 및 가스크로마토그래프 질량분석기(GC-MS)를 사용하였다. 에탄올을 사용하여 용매추출 후 원심분리 하여 상층액을 카트리지를 이용하여 정제하는 방법으로 전처리 방법을 확립하였고, 직선성, 검출한계, 정량한계, 회수율 측정으로 분석방법을 검증하였다. 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 497건을 수거하여 분석한 결과, 안식향산, 소브산, 프로피온산의 검출 범위는 각각 불검출-27.3 mg/kg, 불검출-1,057 mg/kg, 불검출-175 mg/kg이었다. 안식향산, 소브산, 프로피온산의 평균 검출량이 가장 높게 나타난 품목은 각각 작약(337 mg/kg), 비자(12.1 mg/kg), 몰약(64.8 mg/kg)이었다. 본 연구에서 확립된 분석 방법은 다양한 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물을 대상으로 미량의 함량의 천연유래 안식향산, 소브산, 프로피온산을 분석할 수 있는 적합한 방법이며, 분석 결과는 식품 이외에 다른 용도로 사용이 가능한 농·임산물 중 천연유래 안식향산, 소브산, 프로피온산의 함유량을 알 수 있는 근거자료로 향후 식품 검사 시 보존료 사용기준 위반 판정으로 인한 민원제기나 국가간 무역 마찰 시 기초자료로 활용될 것으로 사료된다.
숲을 체계적으로 관리하고 경영하기 위해서는 나무생장 변화에 대한 신뢰성 있는 예측이 필요하다. 독일의 아이펠 지역에서는 주요 목재종인 유럽너도밤나무가 식재되어 관리되어 지고 있다. 본 지역의 산림관리자의 실제 산림경영의 경험과 조언을 토대로, 다양한 산림 관리에 따른 단기 및 장기 효과를 예측하고자 지역 특수성을 지니는 시뮬레이션 모델의 접근방법을 개발하고자 하였다. 시뮬레이션 모델은 (1) 묘목 생성, (2) 나무 사멸 조절 (3) 나무 생장의 세 가지 모듈로 구성된다. 산림관리자에 의해 제공된 너도밤나무 숲의 실제 부피 변화를 근사화하기 위해 다양한 변수(나무수, 나무간 거리, 씨앗의 분포, 경쟁)를 반복적으로 수정하여 세 가지 모듈을 결합한 하이브리드 시뮬레이션 모델을 개발할 수 있었다. 본 연구를 통해 유럽너도밤나무 숲의 350년을 모의하여 생장 변화를 예측하였으며, 아이펠 지역의 세 가지 다른 관리 방법 (숲을 보호한 상태에서 목재벌채, 선택적 벌목, 보호림) 시나리오를 적용하였을 때 모의된 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 나무 생장의 변화가 현실적으로 잘 반영되었다는 것을 확인할 수 있었으며, 미래에 장기간 실제 축적된 산림 데이터를 획득하여, 검증과 보정의 과정을 반복한다면 더 높은 정확도의 지역 맞춤형 모델이 개발될 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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