GNSS를 이용한 가강수량 복원에 있어서 가중 평균 기온과 더불어 천정 건조 지연 모델은 가강수량의 정확도에 중요한 매개변수 중 하나이다. 천정 습윤 지연은 천정 건조 지연 모델의 오차가 축적되는 경향을 가지고 있으므로, 천정 건조 지연의 편의량은 GNSS 가강수량의 정확도에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 Saastamoinen, Hopfield 및 Black의 세 가지 천정 건조 지연 모델을 이용하여 GNSS 가강수량을 산출하고 라디오존데 가강수량과의 정확도를 비교하였다. 그리고 이 과정에서 가강수량 산출에 필요한 가중 평균 기온을 한국형 가중 평균 기온 모델과 라디오존데로부터 실제로 관측한 가중 평균 기온을 각각 적용하여 다르게 평가하였다. 이를 위해 국내 상시관측소 5개소의 1년 분량의 GNSS 관측데이터를 취득한 후 천정 건조 지연 모델별로 가강수량을 산출하고 정밀도를 분석하였다. 분석 결과, 한국형 가중 평균 기온 모델에 기반하여 복원한 GNSS 가강수량이 라디오존데의 가중 평균 기온을 적용한 것보다 편의량이 작은 것으로 확인되었다. 또한, GNSS 기상에서 널리 적용하고 있는 Saastamoinen 모델은 우리나라 관측소의 위도나 고도에 의한 편의량이 발생하여 가장 유효한 모델이 아닐 가능성이 있음을 확인하였다.
1990년대 초반에 IETF(Internet Engineering TaskForce)는 IPv4의 주소 고갈 문제에 대한 임시해결책인 CIDR(Classless Inter-Domain Routing), NAT, 사설 IP 주소 등의 도입과 함께 기존 IPv4 주소 체계에서의 많은 단점들을 수정 및 보완할 수 있는 새로운 주소체계 도입에 관한 논의를 시작하였다. 그 결과 새로운 주소 체계와 관련된 다양한 표준안들이 제안되었는데, 이들 중 가장 발전 가능성이 높은 방안으로 SIPP(Simple Internet Protocol Plus)가 채택되어 지금의 IPv6로 발전하였다. 기존의 IPv4에서 실시간 데이터의 처리 능력과 QoS 관련 성능, 보안, 라우팅의 효율성 등의 많은 분야와 관련하여 부족했던 부분들이 수정 및 보완됨과 동시에 새로운 개념들이 도입되었다. 하지만 IPv6 환경에서도 보안을 위협할 만한 다양한 요소들이 존재하며, 이에 따라 안정적인 데이터 통신 환경의 필요성이 꾸준히 제기되어 왔다. 본 논문에서는 일방향으로 데이터를 전송하면 불확실하고 잠재적인 위협 요소로부터 시스템을 보호할 가능성이 높아진다는 점에 착안하여, IPv6 환경에서의 일방향 통신 알고리즘을 개발하였다. 먼저 기반 환경인 IPv6 및 ICMPv6에 대해 조사 및 분석하고 그에 따른 해결방안인 일방향 통신 알고리즘을 제시한다.
이 연구는 지방 기록관리의 현재 상황을 살펴보고, 우리나라 지방 기록관리가 갖는 보편성과 특수성에 대하여 파악한 뒤, 기록관리의 활성화 방안에 대하여 제시한 것이다. 단, 역사기록중심의 관리체계를 주요 논제로 하였다. 우리나라 지방의 역사기록과 관련한 사업을 추진하는 몇 가지 유형은 지역사 발간사업, 지방문화원의 활동, 역사기록수집 및 정리사업 등으로 볼 수 있는데, 현재까지는 많은 지역에서 활발하게 진행되고 있지 못하며, 그 성과도 미미한 상황이다. 따라서 기록관리법에서 제시하고 있는 관련 내용을 적극적으로 해석하여 각 지방에서는 행정기록의 관리는 물론이고 역사기록의 관리를 능동적으로 수행할 필요가 있으며, 궁극적으로 양자를 통합적으로 운영하는 것이 바람직하다. 또한, 수집을 효과적으로 하는 것은 역사기록관리 업무의 관건이다. 전문가들이 참여하는 '위원회'를 두어 기록의 수집계획부터 수집된 이후 프로세스까지 심도있게 수행해야 한다. 그리고 수집과정에서 기록물을 소장하고 있는 사람들과 역사기록 관리의 중요성과 필요성에 대하여 공감대를 최대한 형성하면서 적극적인 홍보를 해야 한다. 결론적으로 지방에서는 저마다의 기록관리 장단기발전계획 수립, 기록관리 전문가 확보, 기록정보콘텐츠 서비스 등을 통해 지역의 역사기록관리가 활성화되도록 해야 한다.
다품종 대량 생산 중소기업 공장에서는 제품의 종류가 다양하고 그 수량이 많기 때문에 재고의 관리를 위한 인력과 경비가 낭비되고 있다. 또한 재고의 현황을 실시간으로 확인 할 방법이 마련 되있지 않아서 재고의 과적재, 과부족 현상으로 인한 경제적 피해를 받고 있다. 실시간 데이터 수집 환경을 구축하기 위한 많은 방안이 있지만 대부분 구축비용과 시간이 중소 중견기업이 감당하기 어려운 수준이다. 그렇기 때문에 중소 중견기업의 스마트 공장은 구현되기 어려운 현실을 마주하고 있으며, 적절한 대책을 찾기 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 현재 생산품 관리 기술로 많이 채택되는 바코드, QR코드와 함께 라벨에 표기되어 있는 글자추출을 통해 기존 재고관리 방법의 확장에 대한 내용을 구현하고 그 효과를 평가하였다. 기술적으로는 컴퓨터 이미지 처리를 통해서 기존의 생산품의 입출고 관리를 위한 방법인 재고라벨 및 바코드에 대한 자동인식 및 분류를 하기 위한 OpenCV를 이용한 전처리, 구글 비젼 API의 OCR(Optical Character Recognition)기능을 통해서 글자를 추출하고, Zbar를 통해서 바코드를 인식할 수 있게 설계하였고, 값비싼 장비를 사용하지 않고 라즈베리파이를 통해 실시간 영상을 통한 인식으로 재고를 관리할 수 있는 방법을 제안한다.
후쿠시마 원자력 발전소의 사고로 인해 일본 동부 지역에 다량의 방사성 핵종이 축적되었다. 이러한 방사성 물질은 숲, 도시, 하천, 호수를 포함한 넓은 범위에서 관측되고 있다. 방사성 세슘의 토양 입자에 강하게 흡착하는 특성 때문에 방사성 세슘은 침식된 토사와 함께 이동하여, 인구가 밀집한 하천 하류지역으로 그리고 연안으로 서서히 이동한다. 본 연구에서는 수생환경의 오염된 토사의 이동을 재현하기 위한 수치모델을 개발하고, 그 성과의 일부를 한국원자력연구원 내에 위치한 침식된 토사 관측 장비에서 관측된 결과와 비교하였다. 수집된 토사 시료의 입경 특성을 분석하기 위해서 표준 체분석과 이미지 분석법을 적용하였다. 수치 모델은 초기 포화도, 강우의 토사 침투율, 멀티 레이어, rain splash 등을 고려하여 현실의 강우에 따른 토사의 이동을 시뮬레이션 할 수 있도록 개발하였다. 2019년 연구에서는 수치모델에 나무에 의한 강우 쉴드 효과, 증발효과, 표면물의 쉴드 효과 등이 추가될 계획이다. 토사 유실 관측 장비를 2018년부터 월성 원전 인근에 설치해 지속적으로 관측 자료를 수집하고 있다. 이러한 관측자료를 기반으로 방사성 핵종의 강우, 하천, 연안으로 이동하는 장기 영향 평가 수치모델을 개발할 계획이다.
To propose the design technique and the execution manual of the LWFS(Lightweight Foamed Soil) method using dredged soil, the operation system for the test-bed integrated management, and to establish an amendment for the domestic quantity per unit and specifications, and a strategy for its internationalization. In order to utilize the dredged soil from the coastal area as a construction material, we constructed the embankment with LWFS on soft ground and monitored its behavior. As a result, it can be expected that the use of LWFS as an embankment material on the soft ground can improve the economic efficiency by reducing the depth and period of soil improvement as well as the uses of nearby dredged soil. To verify the utilization of the dredged soil as a material for light-weighted roadbed, soft ground and foundation ground, and surface processing, perform an experimental construction for practical structures and analyze the behavior. It is expected to be able to improve the soft ground with dredged soil and develop technique codes and manuals of the dredged soil reclamation by constructing a test-bed in the same size of the fields, and establish the criteria and manual of effective dredged soil reclamation for practical use. The application technology of the dredged soil reclamation during harbor constructions and dredged soil reclamation constructions can be reflected during the working design stage. By using the materials immediately that occur from the reclamation during harbor and background land developments, the development time will decrease and an increase of economic feasibility will happen. It is expected to be able to apply the improved soil at dredged soil reclamation, harbor and shore protection construction, dredged soil purification projects etc. Future-work for develop the design criteria and guideline for the technology of field application of dredged soil reclamation is that review the proposed test-bed sites, consult with the institutions relevant with the test-bed, establish the space planning of the test-bed, licensing from the institutions relevant with the test-bed, select a test-bed for the dredged soil disposal area.
섬유근통은 피로, 수면장애, 기분변화, 인지장애 및 만성 전신통증을 핵심 증상으로 하는 질환이다. 섬유근통은 유전적 취약성, 통증 처리과정 및 스트레스 반응 체계의 변화 등을 포함하는 생물학적 요인과 불안, 우울, 분노, 스트레스 등의 심리적 요인, 그리고 감염, 발열 질환, 외상 등의 환경적 요인이 함께 작용하여 발생하는 것으로 알려져 있으며, 핵심 병인으로 감각 자극이 인식되는 과정에서 증폭되어 통증이 증진되는 중추성 감작의 역할이 강조되고 있다. 가이드라인들은 개별 환자의 필요에 따라 선택된 다원적 접근을 권고하며, 임상의는 충분한 교육을 통해 지적 이해의 틀을 제공하고 자기 관리의 중요성을 강조해야 한다. 섬유근통에서 정신건강 문제의 유병률은 일반인구집단의 7~9배로 유의하게 높으며, 특정 정신병리 및 수면장애와의 관련성도 제기되고 있다. 정신과적 상태는 섬유근통과 양방향성 상호작용을 하며 경과에 영향을 주고, 취약성을 공유하며 서로의 위험 요인으로 작용할 수 있으므로, 동반질환을 면밀히 평가하여 보다 통합적인 관리가 필요할 것이다.
본 논문에서는 이미지에서 돌출되는 객체를 검출하기 위해 Saliency Attention을 이용한 딥러닝 기반의 검출 방법을 제안하였다. 돌출 객체 검출은 사람의 시선이 집중되는 물체를 배경으로부터 분리시키는 것이며, 이미지에서 관련성이 높은 부분을 결정한다. 객체 추적 및 검출, 인식 등의 다양한 분야에서 유용하게 사용된다. 기존의 딥러닝 기반 방법들은 대부분 오토인코더 구조로, 특징을 압축 및 추출하는 인코더와 추출된 특징을 복원 및 확장하는 디코더에서 많은 특징 손실이 발생한다. 이러한 손실로 돌출 객체 영역에 손실이 발생하거나 배경을 객체로 검출하는 문제가 있다. 제안하는 방법은 오토인코더 구조에서 특징 손실을 감소시키고 배경 영역을 억제하기 위해 Saliency Attention을 제안하였다. ELU 활성화 함수를 이용해 특징 값의 영향력을 결정하며 각각 정규화된 음수 및 양수 영역의 특징값에 Attention을 진행하였다. 제안하는 Attention 기법을 통해 배경 영역을 억제하며 돌출 객체 영역을 강조하였다. 실험 결과에서는 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 향상된 검출 결과를 보였다.
본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
해조류는 분해에 어려움이 없고 부산물 역시 사료와 비료 등으로 이용이 가능해 에너지로의 전환율이 높으며 성장과정에서의 탄소 흡수능력과 원료 생산에 특별한 비용이 들지 않고 빠른 생장속도와 넓은 재배 면적으로 이용가치가 높은 바이오매스로 볼 수 있다. 우리나라는 삼면이 바다로 둘러싸여 있어 해조류 양식 발달 되어 왔으며, 2018년 기준 해조류 생산량은 총 1,722,486ton이며 이중 96% 이상을 차지하는 다시마(Saccharina japonica), 김(Porphyra tenera), 미역(Undaria pinnatifida)은 제품화 되는 과정에서 많은 양이 부산물로 발생하고 있다. 본 연구에서는 해조류 부산물의 혐기소화를 위하여 다시마, 미역, 김의 이화학적 성상을 분석하였으며, 이론적 메탄퍼텐셜과 생물화학적 메탄퍼텐셜(BMP)을 분석하여 혐기적 메탄생산 수율을 파악하였다. 다시마, 미역, 김의 이론적 메탄퍼텐셜은 0.393, 0.373, 0.435 N㎥/kg-VS로 나타났으며, 회분식 혐기반응기를 이용한 생물화학적 메탄생산퍼텐셜을 Modified gompertz model로 분석한 결과 0.226, 0.227, 0.241 N㎥/kg-VS로 산출되었으며, Parallel first order kinetics model로 분석한 결과 0.220, 0.243, 0.240 N㎥/kg-VS로 산출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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