고해상도의 동영상 서비스가 보편화 되면서 동영상을 빠르게 처리하기 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 멀티 코어 시스템 상에서 멀티스레드를 사용한 데이터 레벨 병렬화 방법을 적용하여 비디오 디코더의 성능을 향상 시킬 수 있었다. 기존에 제안된 병렬화 방법들을 통해 디코딩 과정의 성능을 향상 시킬 수 있었지만, 이 방법들은 엔트로피 디코딩 부분을 제외하거나 엔트로피 디코딩 부분만의 병렬화를 별도로 고려한 부분적인 병렬화 방법이기 때문에 전체 디코딩 과정의 성능 향상에는 부족한 부분이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 병렬화 디코딩 과정뿐만 아니라 엔트로피 병렬화 디코딩 과정까지 함께 고려한 통합적인 비디오 디코딩 병렬화 방법을 제안한다. 우리는 각각의 비디오 디코더 병렬화 방법을 분석하여 최적화 방법을 제시하고 이의 성능평가를 해보았다. 그리고 우리는 비디오 디코딩 과정 내부에 존재하는 코어의 개수에 따른 성능향상의 차이를 고려해 성능을 최적화한 Integrated Parallelization 방법을 제안한다. 우리는 인텔 i7 멀티코어 시스템의 물리적 코어에서 엔트로피 디코딩 부분을 최대로 병렬화 하면서, 내부 자원을 공유하는 하이퍼스레딩 기술을 사용하여 데이터레벨 병렬화 방법에는 물리적 코어 수의 2배까지 스레드를 할당했다. 그리고 디코딩 과정 내부 특성을 고려한 멀티스레드 스케쥴링으로 전체 디코딩 과정의 성능을 멀티코어 시스템에 최적화해서 최대 70%까지 성능을 향상시킬 수 있었다.
NCS는 지식, 스킬, 태도 등과 같은 역량 구성요소들을 시스템함으로써 다양한 산업현장에서 다양한 레벨의 역량을 키우고 이에 부합하는 직무를 수행할 수 있도록 지원하는데 목적이 있다. NCS는 또한 교육훈련 프로그램 설계와 업무현장평가를 위한 스펙 개발을 위한 자료로 사용되기도 한다. 한국산업인력공단은 데이터를 기반으로 하는 NCS 관련 서비스 혁신을 위해 스플렁크라는 빅데이터분석시스템을 도입 운영 중이다. 스플렁크는 사용자가 손쉽게 폭넓은 데이터를 검색, 수집, 조직화 할 수 있는 플랫폼으로 기존의 노동집약적인 데이터베이스 운영체계와는 전혀 다른 서비스를 제공한다. 스플렁크의 데이터 시각화 및 분석기능을 활용하여 한국산업인력공단은 기존에는 불가능하였던 NCS 관련 서비스에 대한 새로운 관점과 운영적 인텔리젼스를 확보할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 NCS 홈페이지를 분석하였다. 구체적으로는 스플렁크을 활용한 NCS 관련 서비스 및 축적 데이터에 대한 시각화 전략과 대시보드 설계 그리고 다양한 통계적 분석기능 및 구조에 대해 분석하고 이에 대한 소개를 하였으며, 이러한 사례 연구를 통한 실무적인 차원에서의 활용방안과 시사점을 제시하였다.
최근 모바일 서비스는 고객에게 다양한 컨텐츠 서비스를 지원하는 시스템 환경으로 변하고 있다. 대표적인 예가 발신번호 표시 서비스이다. 이러한 서비스는 수신자가 발신자의 전화번호를 기려하지 못하는 경우 누구의 전화번호인지를 쉽게 확인할 수 없는 어려운 문제를 가진다. 그러므로, 모바일 사용자의 인지를 증대시킬 수 있는 시각적 서비스를 디자인하고 구현하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 발신번호 표시 서비스와 유사한 설계 특징들을 제안한다. 2차원 이미지 데이타를 이용한 발신자의 정보를 시각적으로 표시할 수 있는 통신 서비스 및 시스템을 위한 구조를 제안한다. 모바일 사용자를 대표하는 이미지 정보를 설정한 후 서버를 이용하여 교환국 흑은 기지국에서 채널을 통해 이미지 데이타를 전송함으로써 발신자의 정보를 시각적으로 표시 가능하게 한다. 수신자가 발신자로부터 전화 호출을 받을 때 이 기법은 벨소리와 함께 시각적 데이타를 전송함으로써 보다 효과적인 서비스를 제공한다. 즉, 발신자의 정보가 동시에 수신자의 액정화면에 나타나게 된다. 이미지 데이타의 실시간 전송을 처리하기 위한 개념들을 조사하고 시스템에 기초한 구현 결과의 예를 서술한다. 이 기술이 마케팅에 잠재적인 영향을 미친다는 것과 이 기법의 효율성을 제시한다.
Li, Z.R.;Li, Z.C.;Dong, Z.F.;Huang, T.;Lu, Y.G.;Rong, J.L.;Wu, H.
Nuclear Engineering and Technology
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제53권9호
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pp.3068-3084
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2021
Investigations of large commercial aircraft impact effect on nuclear power plant (NPP) buildings have been drawing extensive attentions, particularly after the 9/11 event, and this paper aims to experimentally assess the damage and vibrations of NPP buildings subjected to aircraft crash. In present Part I, two shots of reduce-scaled model test of aircraft impacting on NPP building were carried out. Firstly, the 1:15 aircraft model (weighs 135 kg) and RC NPP model (weighs about 70 t) are designed and prepared. Then, based on the large rocket sled loading test platform, the aircraft models were accelerated to impact perpendicularly on the two sides of NPP model, i.e., containment and auxiliary buildings, with a velocity of about 170 m/s. The strain-time histories of rebars within the impact area and acceleration-time histories of each floor of NPP model are derived from the pre-arranged twenty-one strain gauges and twenty tri-axial accelerometers, and the whole impact processes were recorded by three high-speed cameras. The local penetration and perforation failure modes occurred respectively in the collision scenarios of containment and auxiliary buildings, and some suggestions for the NPP design are given. The maximum acceleration in the 1:15 scaled tests is 1785.73 g, and thus the corresponding maximum resultant acceleration in a prototype impact might be about 119 g, which poses a potential threat to the nuclear equipment. Furthermore, it was found that the nonlinear decrease of vibrations along the height was well reflected by the variations of both the maximum resultant vibrations and Cumulative Absolute Velocity (CAV). The present experimental work on the damage and dynamic responses of NPP structure under aircraft impact is firstly presented, which could provide a benchmark basis for further safety assessments of prototype NPP structure as well as inner systems and components against aircraft crash.
현재 사출성형분야의 Computer Aided Testing(CAT) 방법론으로 CAE(Computer Aided Engineering)를 이용한 수치 해석 기법이 주를 이루고 있다. 그러나 최근 시뮬레이션에 추가로 인공지능 기법을 응용하는 방법론이 연구되고 있다. 우리는 지난 연구에서 다양한 Machine Learning 기법을 활용하여 사출 성형 공정에 따른 변형 결과를 비교하였으며, 최종적으로 MLP(Multi-Layer Perceptron) 예측모델을 생성하였고, HMA(Hybrid Metaheuristic Algorithm)를 이용하여 최적화 결과를 얻어냈다. 그러나 MLP는 예측 성능이 우수한 반면 블랙박스와 같이 결정 과정에 대한 설명이 부족하다. 본 연구에서는 Radiator Tank 부품에 대하여 사출 성형 해석 소프트웨어인 Autodesk Moldflow 2018을 이용하여 수치 해석 기법으로 데이터를 생성하고, Machine Learning 소프트웨어인 RapidMiner Studio version 9.5를 활용하여 여러 Machine Learning Algorithms 모델을 생성하여 평균 제곱근 오차를 비교하였다. Decision-tree는 Root Mean Square Error(RMSE) 값이 다른 Machine Learning 기법에 비해 양호한 예측 성능을 갖추고 있었다. Decision-tree의 크기를 결정하는 Maximal Depth에 따라 분류 기준을 높일 수 있지만 복잡성도 함께 증가시켰다. Decision-tree를 이용하여 구속 조건을 만족하는 중간 값을 선정하여 시뮬레이션을 진행한 결과 기존의 시뮬레이션만 진행한 것보다 7.7%의 개선 효과가 있었다.
본 연구의 목적은 대학교육혁신기제로서의 K-MOOC 활용과 학습성과에 대한 학습자의 인식을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 수도권의 한 대학에서 K-MOOC을 활용한 교과 연계 비교과 프로그램에 참여하고 있는 학생 379명을 연구대상으로 설문조사를 실시하였다. 학습자들은 개별적 학습활동의 참여가 높았으며, 강좌를 학습하는데 도움이 되는 것으로 나타났다. 학습성과로는 정의적 영역에서 수용, 가치화, 반응이 높게 나타났고. 인지적 영역에서는 종합 및 평가가 높게 나타났다. 긍정적 인식으로는 학점부담이 없다는 점, 타학교 수업 수강과 자기계발 기회를 가질 수 있다는 점 등이 있었고, 개선사항으로는 플랫폼의 불안정, 동영상 분절, 수업활동의 과중, 퀴즈의 변별력 및 내용 수준이 낮은 점, 과제물의 피드백 부족 등이 제시되었다. 또한 집단별 차이 분석에서 전공관련 수강생들의 토론참여활동과 학습성과가 더 높게 나타났다. 이러한 결과에 따라 교양뿐만 아니라 전공교육과정으로의 K-MOOC 활용을 확대하기 위해 다양한 주제의 교과목 개발, 다양한 유형의 활용 방안, 상호작용 활성화와 수업설계전략의 운영 파악 및 관리, 그리고 콘텐츠의 수준이나 수업방식의 설계 지원을 통한 질 관리 등이 필요함을 제안하였다. 본 연구의 이러한 결과는 K-MOOC이 대학교육혁신기제로서 활용되기 위한 학사제도수립 및 운영방안 결정을 위한 기초자료로서의 의의를 가진다.
비 직교 다중 접속(NOMA : Non Orthogonal Multiple Access) 기술은 5G 네트워크의 등장으로 폭발적으로 증가한 사용자의 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위한 기술이다. 비 직교 다중 접속 기술은 기존의 직교 다중 접속(OMA : Orthogonal Multiple Access) 기술에서 주파수의 직교성을 없애고 다른 신호를 구분하기 위해 전력을 차등적으로 할당하는 기술이다. NOMA 기술 중 협력 NOMA 기술은 거리가 먼 사용자들에게 보내기 위해 많은 전력을 소모하는 것이 아닌 중계 노드에게 신호를 보내어서 중계 노드가 대신 NOMA를 수행하는 방법이다. 하지만, 협력 NOMA에서는 중계 노드가 협력 NOMA에 참여하는 동기가 반드시 필요하다. 이를 위해 기지국은 중계 노드에게 인센티브를 지급할 수 있지만 중계 노드가 기여한 만큼 공정하게 지급해야 한다. 이러한 인센티브 체계를 수립할 때 발생하는 문제점이 있는데 그것은 중계 노드가 자신의 기여를 속인다면 기지국 입장에서는 전체 시스템 성능도 하락할 뿐 아니라 높은 인센티브를 지급해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 협력 NOMA 네트워크에 참여하는 중계 노드들이 이기적으로 행동하여 거짓된 정보를 보고하는 것을 방지하기 위해 메커니즘 디자인을 사용한 기법을 제안한다. 메커니즘 디자인 중 VCG메커니즘을 사용하여 중계 노드들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 성능을 높일 수 있도록 하였다. 실험 결과로 중계 노드들이 이기적으로 행동했을 때의 전체 시스템 성능보다 VCG 메커니즘을 사용하여 모두가 진실하게 행동했을 때의 전체 시스템 성능이 증가함을 보였다.
This study was performed to investigate the ecosystem service patterns in relation to climate change acceleration utilizing big data analysis. This study aimed to use big data analysis as one of the network of views to identify convergent thinking in two fields: climate change and ecosystem service. The keywords were analysed to ascertain if there were any differences in the perceiving problems, policy direction, climate change implications, and regional differences. In addition, we examined the research keywords of each continent, the centre of ecosystem service research, and the topics to be referred to in domestic research. The results of the analysis are as follows: First, the keyword centrality of climate change is similar to the detailed indicators of The Intergovernmental Science-Policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services (IPBES) regulations, content, and non-material ecosystem services. Second, the cross-analysis of terms in two journals showed a difference in value-oriented point; the Ecosystem Service Journal identified green infrastructure as having economic value, whereas the Climate Change Journal perceives water, forest, carbon, and biodiversity as management topics. The Climate Change Journal, but not the former, focuses on future predictions. Third, the analysis of the research topics according to continents showed that water and soil are closely related to the economy, and thus, play an important role in policy formulation. This disparity is due to differences in each continent's environmental characteristics, as well as economic and policy issues. This fact can be used to refer to the direction of research on ecosystem services in Korea. Consistent with the recent trend of expanding research regarding the impacts of climate change, it is necessary to study strategies to scientifically predict and respond to the negative effects of climate change.
본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.
본 연구는 전자책 이용률이 높은 디지털 네이티브 세대인 20대를 대상으로 전자책 구독서비스에 대한 인식을 파악하고자 하였다. 설문조사와 사용성 평가(usability testing)를 병행한 혼합연구 방법을 통해 전자책 이용률이 높은 20대 대학생의 전자책 구독 서비스이용 실태 및 서비스에 대한 인식을 조사하였다. 설문조사를 통해 국내 대학생 202명의 의견을 수집하였고, 전자책 비이용자와 이용자를 구분하여 분석하였다. 설문 결과, 비이용자와 이용자 간의 전자책에 인식의 차이가 나타났으며, 휴대성 및 편의성은 두 연구 참여자 그룹에게 공통적으로 나타나는 전자책의 장점으로 조사되었다. 사용성 평가에서 사용된 '밀리의 서재' 애플리케이션은 가장 대중적인 전자책 플랫폼으로 해당 서비스를 활용하여 전자책 이용 경험이 없는 20대 대학생 10명을 대상으로 평가가 진행되었다. 실험 결과, 연구 참여자들은 전자책의 편의성, 디자인, 다양한 부가 기능, 가성비 등에 대해 긍정적인 반응을 보인 반면, 흥미 부족, 기능 실용성, 터치 오류 및 오작동, 장서 부족, 시스템 문제에 대해서는 부정적인 의견을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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