기존의 지오펜스는 사용자의 관심 지역에 대한 가상의 영역을 설정하면, 설정된 영역에 대한 진/출입 상황인식 서비스만 제공한다. 최근 차세대 기술로서 주목받고 있는 커넥티드 카(Connected Cars)에 지오펜스 기술을 적용하면 추가적인 인프라 구축 비용 없이 응용 서비스가 가능하지만, 이를 위해선 기존 지오펜스의 기능을 확대하여 개선해야 한다. 본 논문에서는 커넥티드 카 기술을 지원하기 위해서 사전 연구된 모바일 3차원 지오펜스 시스템을 기반으로, 차량과 차량에 적용된 지오펜스 영역이 상황인식에 따라 반경이 변경되는 가변적인 모바일 지오펜스를 제안하고 구현한다. 제안된 가변적 모바일 지오펜스는 가변요인 분석에 의해 가변 결정 알고리즘을 적용한 후, 자신과 주변의 상황인식에 따라 지오펜스의 영역이 변경되는 것을 실험으로 나타낸다. 향후에는 본 논문에서 제안된 가변적인 지오펜스가 커넥티드 카 기술뿐만 아니라 안전하고 효율적인 차량 운행을 돕는 V2X(Vehicle to Everything)의 응용 기술로 활용될 것으로 전망한다.
최근 풍력발전 시스템은 가장 빨리 발전하고 있는 신재생 에너지원중 하나로 각광을 받고 있으며, 풍력발전 시스템의 주된 관심사는 어떻게 광범위한 풍속의 변화에서도 효율적으로 시스템을 동작시키는 가에 있다. 가변속 풍력발전 시스템은 고정속 풍력발전 시스템에 비해 더 높은 에너지 효율, 낮은 컴포넌트 스트레스를 달성할 수 있다는 장점을 갖는다. 일반적으로 가변속 풍력발전 시스템의 제어를 위해서는 풍속정보의 취득이 필수적으로 요구된다. 하지만 풍속계 등에 의해 측정된 풍속은 여러 요인에 의해 정확하지 않다는 문제점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 풍속의 추정을 위한 칼만 필터와 칼만 필터에 의해 추정된 정보를 사용하여 학습된 인공신경망으로부터 최적의 로터 회전 속도를 유추할 수 있는 새로운 형태의 가변속 풍력발전 시스템을 위한 제어 알고리듬을 제안하고자 한다. 또한 Matlab의 시뮬링크를 사용하여 다양한 시뮬레이션 수행하여 제안된 기법의 유용성을 확인하고자 한다.
본(本) 연구(硏究)는 기업(企業)의 소유구조(所有構造)와 기업가치(企業價値) 사이의 관계를 분석하여 횡단면(橫斷面) 요인(要因)과 시계열(時系列) 요인(要因)을 결합하는 이론적(理論的) 모형(模型)을 제시하며, 또한 제시된 모형(模型)을 한국증권시장(韓國證券市場)의 자료(資料)를 이용하여 실증적(實證的)으로 분석하여 절충가설이 우리나라 기업에 적용될 수 있는지를 검토하였다. 본(本) 연구(硏究)에서는 기업가치(企業價値)를 나타내는 대용변수(代用變數)로 시장가치 대 장부가치비율을, 독립변수(獨立變數)로는 대주주 1인 지분율을 그리고 통제변수(統制變數)로는 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지, 30대 재벌 비재벌의 가변수(假變數)를 사용하였다. 실증분석 결과 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 모형이 상당한 의미를 가지나, 모형(模型)의 설명력(說明力)은 비교적 낮아 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 설명변수(說明變數)들이 자본구조(資本構造)의 변동(變動)을 8%정도 설명하고 있다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 독립변수 대주주 1인의 지분율과 이를 제곱한 것은 통계적으로 의미가 있는 변수가 되고 있다. 이는 대주주 1인의 지분율과 기업가치(企業價値) 사이에는 곡선관계(曲線關係)가 존재한다는 절충가설(折衷假說)을 지지하는 강력한 증거이다. 그리고 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 통제변수(統制變數)인 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지 그리고 30대 재벌 비재벌 가변수(假變數) 등은 기업가치(機業價値)를 결정하는 통계적인 의미를 갖는 변수로 밝혀졌으며 회귀계수(回歸係數)의 부호도 기대하였던 바와 일치하고 있다.
본 논문은 빅데이터 분석 교육의 문제점을 고찰해 그 개선 방안을 제시한다. 빅데이터의 특성은 V3에서 V5로 진화하고 있다. 이에 빅데이터 분석 교육도 V5를 감안한 데이터 분석 교육이 되어야 한다. 작금 불확실성의 증대는 데이터 분석의 리스크를 증가시키기에 내적 외적 구조화/비구조화 데이터를 비롯해 교란 요인마저 분석할 때 데이터의 신뢰성은 증가될 수 있다. 그리고 평판분석을 활용할 때 범하기 쉬운 오류가 가변성과 불확실성에 대한 상황 인식이다. 가변성의 측면을 고려해, 다양한 변수와 옵션에 의한 불확실성의 상황을 인식하고 대비한 데이터 분석이 이뤄질 때 데이터에 대한 신뢰성과 정확성은 증가할 수 있다. 사회관계망 분석에서 학생들과 일반 연구자들이 주로 활용하는 것이 텍스톰과 노드엑셀의 노드 분석이다. 사화관계망 분석은 매개중심성에 의한 상황 분석을 통해 다크 데이터를 찾아 이상 현상을 감지하고 현 상황을 분석하여 유용한 의미를 얻고 미래를 예측할 수 있어야 한다.
최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 크기 블록 움직임 보상, 복수 참조 영상, 그러고 1/4 화소 움직임 벡터 정확도를 지원하고 있다. 그러나 이러한 새로운 부호화 기술은 부호화 효율 향상의 주된 요인이 되긴 하지만 동시에 높은 복잡도의 요인이기도 하다. 따라서 H.264 비디오 표준의 실제 응용 확대를 위해서는 이러한 기술에 대한 속도 향상이 필요하다. 본 논문에서는 부호화 복잡도의 가장 큰 비중을 차지하는 움직임 벡터 추정을 고속화하기 위해 가변 크기 블록 움직임 보상에 적합한 고속 움직임 벡터 탐색법을 제안한다. 또한 H.264가 갖는 다양한 부호화 모두 중 최적치를 빠르게 결정한 수 있는 고속 결정법을 제안한다. 실험 결과, 고속 움직임 벡터 탐색법은 기존 MVFAST/sup [8-10]/에 비해 SAD 계산 수가 4.5배, SATD 계산수는 2.6배 감소하였으며, 고속 모드 결정법의 사용으로 비트율왜곡 계산치인 RDcost 계산 수는 45%가 감소되었다. 따라서 제안된 방법은 큰 부호화 손실 없이 계산량 감소에 있어서 매우 높은 효율을 제공함을 확인하였다.
본 연구는 사망원인통계의 질과 밀접한 관련이 있는 사망진단서 첨부율이 지역간 큰 격차를 보인다는 사실에 기초하여 어떤 요인이 이 현상에 영향을 미치는지 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 1991년부터 2000년까지 10개 년 간 6개 대도시 및 9개 시도의 지역별 사망진단서 첨부율과 각 지역의 사망자, 신고자 및 기타 지역 특성을 사망신고자료와 지역통계연보를 통하여 수집하였다. 이 패널자료를 분석함에 있어서 진단서 첨부율에 영향을 미치되 불가피하게 누락된 요인의 영향은 가변수를 사용하는 고정효과모형을 이용하여 보정하였다. 분석에 포함된 변수 중에서는 사망자의 교육수준과 병원사망자 비율이 사망진단서 첨부율의 지역별 차이를 낳는 주요 요인인 것으로 나타났다. 따라서 사망원인통계의 추가적인 질 제고를 위해서는 국가정책수립에 있어서 사망원인통계의 중요성에 대한 홍보 및 교육과 농어촌 벽지 및 도서 지역 등 의료이용이 여전히 어려운 지역에서의 의료기관 이용률 제고를 위한 노력을 기울여야 할 것이다.
결정질 실리콘 태양전지의 표면 ARC(Anti-reflection Coating)layer는 반사도를 줄여 광 흡수율을 증가시키고, passivation 효과를 통하여 표면 재결합을 감소 시켜 태양전지의 효율을 높이는 중요한 역할을 한다. Silicon nitride 박막은 외부 stress 요인에 대해 안정성을 담보할 수 있어야한다. 따라서, 본 연구에서는 굴절률 가변에 따른 silicon nitride 박막을 PECVD를 이용하여 증착하고, 항온/항습 stability test를 통해 박막의 안정성을 확인하였다. Silicon nitride 증착을 위해 PECVD를 이용하였고, 공정압력 0.8Torr, 증착온도 $450^{\circ}C$, 증착파워 300W에서 실험을 진행하였다 박막의 굴절률은 1.9~2.3의 범위로 가변하였다. 항온/항습에 대한 신뢰성을 test 하기 위하여 5시간동안의 test를 1cycle로 하여 20회 동안 실험을 실시하였다. 증착된 silicon nitride 박막의 lifetime은 firing 이후 57.8us로 가장 높았으며, 항온/항습 test 이후에도 유사한 경향을 확인 할 수 있었다. 또한, 100h 동안의 항온/항습 test 결과 silicon nitride 박막의 lifetme 감소는 8.5%에 불과했다. 본 연구를 통하여 온도와 습도의 변화에 따른 결정질 실리콘 태양전지의 SiNx 박막의 증착 공정 조건에 대한 신뢰성을 확인 할 수 있었다.
AR은 VR과 달리 실세계 공간의 객체에 대한 서비스를 제공하므로 서비스 개발을 방해하는 많은 요인들이 발생한다. 이를 보완하기위해 비주얼 마커, SLAM, 객체인식 등 여러 AR 기술이 존재한다. 본 논문은 AR 기술 중에서 객체인식의 정확도 향상을 위해 지역가변 이진화(Local variable binarization)와 색상의 군집화를 사용해서 이미지에서 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 지역 가변화는 픽셀을 순차적으로 읽어 들이면서 픽셀 주위의 값의 평균을 구하고, 이 값을 해당 픽셀의 임계 값으로 사용하는 알고리즘이다. 픽셀마다 주위 색상 값에 의해 임계 값이 변화되므로 윤곽선 표현이 기존의 이진화보다 뚜렷이 나타난다. 색상의 군집화는 객체의 중요색상과 배경의 중요색상을 중심으로 유사한 색상끼리 군집화 하는 것이다. 객체 내에서 가장 많이 나온 값과 객체 외에 가장 많이 나온 값을 각 각 기준으로 색조와 채도의 값을 Euclidean 거리를 사용해 객체의 색상과 배경 색상을 분리했다.
침대에서의 체압분포는 수면 안락감에 중요한 영향을 미치는 요인중의 하나로 고려되어져 왔다. 체압분포는 사람의 몸무게에 의하여 침대와 누운사람 사이의 접촉면에서 발생하는 압력의 분포를 말한다. 안락한 체압분포 패턴을 결정하기 위하여 사용자가 침대 8부분의 높이를 조절할 수 있는 가변침대를 사용하였다. 체압분포 측정은 각 수면자세(바로 누운 자세, 옆으로 누운 자세, 엎드린 자세)에서 가변침대의 초기상태와 피실험자가 편안한 체압분포 패턴을 유지하도록 높이를 조절한 상태에서 이루어졌다. 본 연구에서는 각 수면자세에서 체압비와 선호하는 체압비의 특징을 알아보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. - 각 수면자세에서 엉덩이 부분의 체압비가 가장 높았으며, 바로 누운 자세는 40% 이상의 체압비가 엉덩이에 집중한다. - 각 수면자세에서 전체적으로 머리와 다리의 높이가 다른 부분보다 높은 것을 선호하는 경향을 나타난다. - 바로 누운 자세에서는 유추를 기준으로 신체가 W형이 되도록 머리, 요추, 대퇴부분의 높이를 올리는 것을 선호한다. - 엎드린 자세는 머리와 다리부분의 높이를 증가시킴으로써 신체이 곡선이 U형이 되도록 하는 것을 선호한다.
가변전광표지(VMS: Variable Message Sign)는 도로이용자에게 도로, 기상 및 교통상황, 교통규제 상황에 관한 필요한 정보를 실시간으로 제공함으로써 원활한 교통흐름 및 안전운행을 유도 할 수 있는 지능형교통정보시스템 시설이다. 그 중 이동식가변전광표지(PVMS: Portable Variable Message Signs)는 특정 지점 및 구간에서 발생하는 다양한 이벤트(예: 돌발상황, 도로공사)들에 대해 정보제공 및 능동적 교통제어를 가능하도록 지원하는 장비이다. PVMS에서 표출되는 교통정보는 운전자가 보다 쉽게 이해하고, 눈에 잘 띄고, 적정거리 내에 판독하기 쉬워야 하는 조건을 만족시켜야 한다. 따라서, 운전자의 인적요인(Human Factor) 특성을 고려한 PVMS의 설치 및 메시지 운영은 쾌적성 및 안전성 향상을 위한 필수조건이라 할 수 있다. 본 연구에서는 운전경력, 성별, 연령 등의 인적요인이 PVMS를 통해 제공되는 정보처리에 미치는 영향을 메시지 판독거리를 중심으로 분석하였다. 본 연구 결과는 향후 국내 운전자 반응특성을 고려 한 VMS 설치 및 운영을 위 한 기초 연구자료로서 활용 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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