공동주택 습식 공사의 주 재료인 콘크리트는 불량 발생 시 시공 후 개선이 어려울 뿐만 아니라 부실공사로 인한 건물 붕괴 등 대형 사고의 원인이 될 수 있으므로 콘크리트 품질시험의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 콘크리트 품질시험은 크게 품질시험 관리 조직이 수행하는 시험업무와 문서관리 업무로 구분된다. 콘크리트 품질시험 업무 후 발생되는 정보 및 문서의 양이 과다하고, 결재 시 잦은 이동을 해야 하는 비효율적인 업무 프로세스는 품질 관리원기 업무량을 증가시키므로 품질시험 업무의 투명성 및 품질 이력 데이터의 신뢰성을 저하시키는 문제점을 지니고 있다. 본 연구에서는 최근 급속도로 발전하고 있는 정보기술을 콘크리트 품질시험 분야에 활용하여 품질시험 시 발생되는 정보를 수집하고, 품질시험 관련 문서관리 업무를 효율적으로 수행할 수 있도록 지원하는 PDA 및 웹 기반 품질시험 관리 시스템의 프로토타입을 제시하고자 한다. 본 연구는 품질시험 관련 조직의 업무량을 절감시키고 품질시험을 적시에 수행할 수 있도록 함으로써 품질시험 업무의 투명성 및 품질 이력 데이터의 신뢰성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
태양광 패널은 중금속을 함유한 전자 폐기물이다. 전 세계적으로 매년 빠르게 증가하고 있으며 집중강우 시 유실되는 태양광전지 패널은 토양 중금속 오염의 문제 및 소규모 태양광 발전은 관리 부재라는 문제가 있어, 이를 효율적으로 모니터링하기 위한 기술 개발이 요구된다. 본 연구에서는 Sentinel-1 위성의 SAR Temporal Baseline과 Coherence간의 상관관계를 이용한 태양광전지 패널 모니터링 방법을 연구하였다. 또한, 태양광 발전소와 주변의 Coherence 차이를 이용한 태양광전지 패널 탐지를 실험하였다. 실험결과 안정적 산란체로 가정한 태양광전지 패널의 Coherence가 0.50~0.65 분포 0.53의 중앙값으로 치우친 편향을 보이고 있어 처리과정에서 발생될 수 있는 오차를 개선할 추가 연구가 요구된다. 태양광전지 패널의 Coherence 시간적 감소 비율이 건물 등 인공물체와 다름에 따라 시간적 기준선을 이용한 변화탐지가 가능할 것으로 나타났다. 본 연구결과는 기존 광학영상을 활용한 대규모 태양광 발전 시설 위치정보 획득 연구에서, 소규모 태양광전지 패널 모니터링이 가능하도록 영상레이더를 적용한 초기 연구이다. 또한, 본 연구를 바탕으로 지속적 모니터링이 가능하고 태양광전지 패널 유실과 같은 상황에서 공간적 분포를 파악할 수 있는 효율적인 방안이 될 수 있을 것으로 사료된다.
최근 차별화된 영역에 대한 요구와 보안 등의 다양한 원인으로 증가하고 있는 게이티드 커뮤니티는 지역사회에 위화감을 조성하고 통행제한과 주변지역 단절 등을 야기한다는 문제점도 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 유동인구 빅데이터를 이용하여 활력도를 분석하고, 네트워크 분석 및 사회연결망분석을 이용하여 보행자의 접근성을 분석함으로써 게이티드 커뮤니티가 주변지역에 어떠한 공간적 영향을 미치는지 실증적으로 고찰하였다. 분석결과 대상 지역 내 전체적인 활력도는 용도지역과 건물 용도의 영향을 크게 받는 것으로 나타났으나, 아파트 단지에 초점을 맞추면 같은 용도지역이라도 단지의 형태가 외부에 개방적일 때 유동인구가 많아 활력도가 높은 것으로 나타났다. 접근성 측면에서 살펴보면 게이티드 커뮤니티의 개방을 가정했을 때, 물리적인 연결성이 개선됨에 따라 보행자가 선택할 수 있는 도로가 많아지고, 단절되었던 공간에 통행과 교류가 발생하면서 접근성이 향상될 수 있음을 확인하였다. 재산권 존중과 주거환경 개선의 가치도 소중하지만, 개선 가능한 지역의 투과성을 어떻게 도시 공공성 향상에 반영할 수 있을지에 대한 고민과 함께 지역사회와 공존할 수 있는 공동체의 가치와 방향에 대한 검토가 필요하다.
위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.
본 연구는 신설기업의 신제품개발에 따른 투자비소요액 흐름이 시간에 따라 비슷한 패턴을 보인다는 것을 기업의 재무데이터로 검증하는 것을 목표로 하였다. 이전 논문에서 저자가 투자비소요액 흐름을 신제품투자비곡선(NPIC; New Product Investment Curve)이라 제안한 바 있으며, 이번 연구에서는 이를 다양한 기업 형태별로 연구하였다. 사용된 표본은 2015년 외부감사 대상인 5,873개 한국 기업에서 선별한 462개 기업 재무데이터이다. 분석 결과, 추가투자비 필요 기간은 상장된 기업은 3년간, 비상장기업은 6년이었으며, 투자비회수기간은 상장기업 6년, 비상장기업 17년이었다. 대기업군에 속한 '온실기업'의 투자비회수기간은 14~15년, 순수한 벤처기업은 17년이었다. 연구개발비와 변동비의 과다에 따른 4개 그룹으로 구분 시, 고 R&D, 고 변동비 그룹(자동차조립업)이 NPIC의 설명력이 가장 높았다. 투자비소요액 추정을 위해 제안한 8개 투자비 추정식 중에서는 'cash 1'((영업현금흐름+토지, 건물을 제외한 고정자산 변동+무형자산, 이연자산 변동)/연말총자산)'의 설명력이 가장 높았다. 결론은 모든 기업을 합하여 추정하면 NPIC 설명력은 다소 떨어지나 상장, 비상장, 온실, 벤처기업 등 특성 별로 나누어 추정할 경우, 투자비소요액 곡선의 패턴이 특성 별로 잘 나타나 제안한 NPIC의 유효함이 검증되었다.
본 연구는 시민들이 직접 체감하는 더위인 체감더위를 열환경 단위로 설정하여 공간적 요인과의 상관관계를 분석하고 체감더위 예측 모형을 개발하였다. 체감더위를 수집하기 위해 리빙랩이라는 시민 참여형 연구방법론을 적용하여 시민들이 직접 체감더위를 기록하고 주변의 온도를 측정하도록 하였다. 수집한 체감더위 정보의 입력지점에 기반하여 주변 도시공간적 요소를 수집하여 통계 분석을 위한 데이터셋을 구축하였다. 구축한 데이터를 활용하여 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기온은 주변 공간환경에 영향을 받으며, 건물 높이, 녹지율, 도로율과 음의 상관관계를 가지고, 기온과 천공률과 양의 상관관계를 가진다고 분석되었다. 또한 도로율, 천공률, 녹지율 순으로 체감더위에 강한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기후변화 대응을 위한 국지적인 열환경 대책을 마련하기 위한 열환경 평가의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
본 논문에서는 현재 주목을 받고 있는 테라헤르츠 대역의 주파수에서 근거리 무선 통신 응용을 위한 채널 모델과 무선 링크의 성능 분석에 대하여 서술한다. 10 Gbps 이상의 전송 속도를 실현하기 위해서는 주파수 대역폭이 기존의 밀리미터파에서 사용하는 주파수 대역폭보다 더 넓은 대역폭이 필요하며, 이 대역폭을 얻기 위해서는 테라헤르츠 주파수 대역으로 자연적으로 옮겨가지 않을 수 없다. ITU-R P.676-7 모델을 이용하여 테라헤르츠 대역의 대기 전파 감쇠 특성 분석 결과, 중심 주파수 220, 300, 350 GHz에서 약 68, 48, 45 GHz의 주파수 대역폭이 가용하며, 스펙트럼 효율이 1 이하인 변조 방식으로도 10 Gbps 이상의 데이터 속도를 얻을 수 있음을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 간략화 PDP 모델을 이용하여 실내 공간의 건물 재질에 따른 지연 특성을 분석하였다. 실내 공간의 크기 $6\;m(L){\times}5\;m(W){\times}2.5\;m(H)$에서 콘크리트 벽의 경우 TE 편파에서 RMS 지연 확산은 9.23 ns였다. 이 결과는 참고문헌의 Ray-Tracing 시뮬레이션에서 얻은 10 ns 이내에 근접한다. 옥내 무선 링크 성능 분석 결과, 수신기의 감도는 BPSK 변조 방식을 사용하는 경우 대역폭 $5{\sim}50\;GHz$에 대하여 $-56{\sim}-46\;dBm$이고, 안테나 이득은 10 m 링크에서 $26.6{\sim}31.6\;dBi$였다. AWGN 채널과 LOS 환경을 가정할 때 송신기 출력 -15dBm에서 캐리어 주파수 220, 300, 350 GHz일 때 최대 달성 가능한 데이터 속도는 각각 30, 16, 12 Gbps였다. 이 결과는 BPSK 변조 방식을 사용하여 1 m 링크에서 얻은 결과이다. BER은 $10^{-12}$으로 가정하였고, 송신기 출력을 증가시키면 더욱 높은 데이터 속도를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 국내 엽산 분석 데이터의 질적 양적 향상을 위해 첫째, AOAC법의 trienzyme 추출법과 식품공전의 암모니아 가수분해법을 비교 분석하고 둘째, 엽채류에 있어 trienzyme 추출법의 검증을 위해 국제표준인증물질을 분석하고 정밀성과 정확성을 측정하였다. 마지막으로 검증된 추출법을 적용하여 시판 봄나물(생것, 데친것)의 총 엽산 합량을 L. casei를 이용한 미생물학적 정량법을 적용하여 비교 분석하였다. 연구 결과 CRM 485(mixed vegetable), CRM 487(pig liver), CRM 121(wholemeal flour), 시금치, 돌미나리의 경우 암모니아 추출법보다 trienzyme 추출법을 적용할 경우 엽산 함량이 시료에 따라 1.2에서 5.8배까지 증가하였다. 따라서 나물 등 엽채류 식품에 함유된 천연 엽산 분석에는 trienzyme 추출법 적용이 필요한 것으로 생각된다. Trienzyme 추출법을 적용하여 분석한 봄나물(생것, 데친 것)의 엽산 함량은 습물 기준(wet weight basis) 나물 생시료의 경우 오가피($146.9{\mu}g/100g$), 부지갱이($142.8{\mu}g/100g$), 갯기름($140.4{\mu}g/100g$)의 엽산 함량이 15개의 분석시료 중 높은 값을 나타내었다. 반면 건물 기준(dry weight basis)을 적용한 절대량 비교에서는 민들레($1,643.0{\mu}g/g$), 시금치($1,284.8{\mu}g/g$), 비름나물($1,222.5{\mu}g/g$) 순으로 높은 엽산 함량을 나타내었다. 가죽나물, 참두릅, 세발나물, 돌미나리, 참취나물 경우 $100^{\circ}C$에서 30초간 데쳤을 때 엽산 함량은 차이가 없었으며(P>0.05) 갯기름나물을 제외한 나머지 9개 시료에서는 엽산 함량이 11~63% 감소하였다(건물 기준 비교). 본 연구에 적용된 엽산 trienzyme 추출법은 상대적으로 부족한 국내 다소비 식품의 엽산 분석 연구에 활용될 것으로 생각되며 나아가 국가표준식품성분표 작성을 위한 엽산 데이터베이스 구축의 기초 자료가 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.