320${\times}$240 배열의 중적외선 대역(3.7 $\mu\textrm{m}$∼4.8 $\mu\textrm{m}$) MCT(HgCdTe) 검출기를 이용하여 분해능과 신뢰도가 대폭 향상된 소형$.$고성능의 적외선 열상센서를 설계, 제작하였다. 개발된 열상센서는 1∼20배의 고배율 줌 광학계로 설계하고 미세주사 기법을 적용하여 640${\times}$480의 화소를 재현하여 항공기의 항법 보조로부터 표적획득에 이르기까지 다양한 활용이 가능하다. 적용된 적외선 줌 광학계는 릴레이 형태의 재결상계로 설계되었으며 미세주사 장치의 개발로 7.6 cycles/mrad 까지 분해가 가능하며 최저배율에서 40$^{\circ}$${\times}$30$^{\circ}$의 초광각(super wide field of view)의 시계를 갖는다. 또한 불균일 보정기법과 히스토그램 가변방식의 결합을 통한 첨단 열 영상처리 기법을 제안하여 열상센서에 적용함으로써 고성능의 실시간 디지털 영상처리를 가능케 하였다. 본 신호처리기의 개발을 통해 획득된 열영상의 최소분해가능 온도차는 고배율에서 0.05K(@1cycles/mrad) 이하의 우수한 결과를 보였다.
최근 융합 미디어의 발전에 따라 디지털 애니메이션 산업은 Intellectual Property(지식 재산) 캐릭터를 중심으로 다양한 산업분야에서 많은 콘텐츠를 개발하였다. 광고 및 홍보물 뿐 아니라 Intellectual Property 디지털 애니메이션도 마니아층의 지지와 사랑을 받았다. 우수한 Intellectual Property 캐릭터 이미지가 상업적으로 큰 경제 수익을 창출한다는 통계도 있다. 본 연구는 일본, 미국, 중국의 세 개 대표적인 Intellectual Property 애니메이션 사례를 선택하여 각각 Intellectual Property 애니메이션 캐릭터 이미지 재활용 및 시대적 기술과 문화예술 스타일을 결합해 전통문화 IP 캐릭터를 현대적 캐릭터 디자인으로 재구성하는 두 측면에서 분석하였다. 본 논문 연구를 통해 캐릭터 이미지 활용 방식에 따라 IP 애니메이션의 확장 가능성을 알 수 있었다. 디지털 애니메이션 제작 시 Intellectual Property에 대한 중요성을 인지하고 캐릭터 개발 시 참고 자료가 되기를 기대한다.
최근 기후변화와 댐 상류 토지이용 변화 등과 같은 다양한 원인에 의해 댐 유입량의 변동성이 증가하면서 댐 관리 및 운영조작 의사 결정에 어려움이 발생하고 있다. 따라서 이러한 댐 유입량의 변동 특성을 반영하여 댐 유입량을 정확하고 효율적으로 예측할 수 있는 방안이 필요한 실정이다. 머신러닝 기술이 발전하면서 Auto-ML(Automated Machine Learning)이 다양한 분야에서 활용되고 있다. Auto-ML은 데이터 전처리, 최적 알고리즘 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 모델 학습 및 평가 등의 모든 과정을 자동화하는 기술이다. 그러나 아직까지 수문 분야에서 댐 유입량을 예측하기 위한 모델을 개발하는데 있어서 Auto-ML을 활용한 사례는 부족하고, 특히 댐 유입량의 예측 정확성을 확보하기 위해 High-inflow and low-inflow 의 변동 특성을 고려한 하이브리드 결합 방식을 통해 Auto-ML 기반 앙상블 모델을 개발하고 평가한 연구는 없다. 본 연구에서는 Auto-ML의 패키지 중 Auto-sklearn을 통해 홍수기, 비홍수기 유입량 변동 특성을 반영한 하이브리드 앙상블 댐 유입량 예측 모델을 개발하였다. 소양강댐을 대상으로 적용한 결과, 하이브리드 Auto-sklearn 앙상블 모델의 댐 유입량 예측 성능은 R2 0.868, RMSE 66.23 m3/s, MAE 16.45 m3/s로 단일 Auto-sklearn을 통해 구축 된 앙상블 모델보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 특히 FDC (Flow Duration Curve)의 저수기, 갈수기 구간에서 두 모델의 유입량 예측 경향은 큰 차이를 보였으며, 하이브리드 Auto-sklearn 모델의 예측 값이 관측 값과 더욱 유사한 것으로 나타났다. 이는 홍수기, 비홍수기 구간에 대한 앙상블 모델이 독립적으로 구축되는 과정에서 각 모델에 대한 하이퍼파라미터가 최적화되었기 때문이라 판단된다. 향후 본 연구의 방법론은 보다 정확한 댐 유입량 예측 자료를 생성하기 위한 방안 수립뿐만 아니라 다양한 분야의 불균형한 데이터셋을 이용한 앙상블 모델을 구축하는데도 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
최근에는 가상현실 기술의 급격한 발전으로 인해 현실세계에서 직접 경험하지 못하는 상황을 실감적으로 체험하는 것에 대한 요구가 더욱 증대하고 있다. 특히 고위험, 고비용의 산업훈련을 대체하는 장비실습에 대한 체험형 가상훈련 콘텐츠 요구가 증대되고 있다. 그러나 가상훈련 교육은 일반적인 기술교육과정과는 그 목적이나 효과가 다르기 때문에 가상훈련 콘텐츠로 하나의 연수 과정을 대체하는 것이 아니라 교보재로 일부 활용하거나 이러닝 콘텐츠와 결합하여 이용하면 더욱 효과적이라는 것이 알려져 있다. 본 연구에서는 대학의 온라인평생교육원에서 이러닝 콘텐츠와 결합된 방식으로 2017년에 개발된 장비실습형 가상훈련 콘텐츠인 전기유압 서보제어 과정 및 유사한 과정에 대해 효과적 활용을 위한 개발 방법을 탐색하고 교수학습 전략을 수립하기 위하여 가상훈련 콘텐츠를 사용한 수업사례를 실제로 개발 운영해 보고 해당 수업에서 적용한 교수 학습 전략들이 학생들에게 미치는 영향과 교육적 유용성을 설문 및 사례연구를 통해 조사한다.
통계에 따르면 중국 모바일 결제 유저의 규모는 매년 성장 추세를 보이지만 60세 이상 집단에서 모바일 결제의 사용 비율은 아직 절반에도 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 중국 초로(初老) 집단이 모바일 결제 플랫폼에서 일반적으로 낮은 사용률을 나타내는 원인에 대한 탐구를 목적으로 하며, 문헌 연구를 바탕으로 설문조사와 실지 인터뷰를 결합하여 연구한 결과 중국 초로 집단의 모바일 결제 플랫폼 사용에 대한 주요 장애는 수용적 장애라는 사실을 발견하였다. 따라서 유저 체험 연구 방법을 기술 수용 모델(TAM)과 결합하여 새로운 연구 모델을 구축했으며, 이 모델에서 수용적 행동에 영향을 끼치는 5개 가정 요소를 정리 및 귀납하였다. 마지막으로 공분산 분석 방법을 통해 가설 요소를 검증하고 만족도(SA), 인지된 유용성(PU)과 업무 관련도(JR)의 계수가 각각 0.001, 0.000, 0.004이며, 이는 모두 0.05보다 낮으므로 수용성에 대해 선명한 정(+) 방향의 영향이 있는 것이다. 이외에 인지된 용이성(PE)과 자아 효능감(SE)은 수용성에 대해 정(+) 방향의 영향이 없다는 것을 발견하였다. 최종적으로 유저 체험에 대한 새로운 수용 모델을 구축하여 모바일 결제 플랫폼의 개발 업체와 디자이너들이 수용적 관점에 따른 제품 개발을 위한 이론적 근거를 제공했으며, 이를 통해 더 많은 노인 유저에게 적합한 모바일 결제 방식을 개발하여 모바일 결제에 대한 노인의 수용도를 제고하고자 한다.
반도체 양자점은 불연속적인 에너지준위의 특성 때문에 고전적인 빛과는 다른 단일광자를 방출하여 양자정보 처리과정에 기본 요소로써 사용 될 수 있다. III-Nitride (III-N) 반도체 물질은 III족 원소의 구성비를 조절하였을 때 밴드갭 에너지차이가 크므로 깊은 양자 우물을 만들 수 있으며 최근에는 기존에 연구되던 III-Arsenide 기반의 반도체 양자점과 다르게 상온 (300 K) 동작 가능한 단일광자 방출원이 개발되었다.[1] 또한 약한 split-off 에너지 때문에 양자점 모양에 작은 비대칭성만 존재해도 큰 선형편광도를 가질 수 있다. 하지만 III-N 반도체 양자점의 이러한 특성에도 불구하고 이종기판과의 격자상수 불일치에 따른 많은 threading dislocation, 압전효과에 의한 큰 내부전기장에 의해 발광 효율이 떨어지는 등의 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 반도체 양자점을 3차원 구조체와 결합하여 threading dislocation 및 내부전기장을 줄이는 연구들이 진행되고 있다.[2] 본 연구에서는 선택적 영역 성장 방식을 통해 마이크로미터 크기를 가지는 피라미드 형태의 3차원 구조체를 이용, 피라미드의 꼭지점에 형성된 InGaN/GaN 양자점의 광학적 특성에 대해 분석하였다. 저온(9 K)에서 마이크로 photoluminescence 측정을 통해 양자점의 발광파장이 피라미드의 옆면의 파장과는 다름을 확인하였다. 여기광의 세기에 따른 양자점의 발광 세기 측정하여 여기광에 선형 비례함을 보이고, 양자점의 편광도를 측정하여 선형 편광임을 확인하였다. 마지막으로, 광량에 대해 시간에 따른 상관관계를 측정함으로써 양자점이 양자 발광체의 특성을 보이는 지 확인하였다.
최근 전자 소자의 소형화 집적화에 따른 대응 방안으로 한 개의 소자에 두가지 이상의 물리적 특성을 갖는 다기능성 소재의 개발에 많은 연구가 진행되고 있다. 다강체는 강유전성 (ferroelectricty ), 강자성 (ferromagnetism), 강탄성 (ferroelasticity) 중에서 두 개 이상의 현상을 나타내는 재료로, 이중에서도 특히 강유전성과 강자성을 동시에 나타내는 다강체가 학계 및 산업계로부터 집중적인 관심을 받으면서 최근 이 분야 연구가 국내 외적으로 매우 활발하게 이루어지고 있다. 이는 다강체를 이용하면 기존의 강유전 현상을 이용한 메모리소자인 FRAM이나 차세대 메모리소자로 주목을 받고 있는 MRAM을 결합한 새로운 방식의 메모리소자의 탄생이 가능할 수도 있기 때문이다. 즉, 일부 다강체가 나타내는 magnetoelectric (ME) 현상을 이용하면 자기적으로 신호를 인가하여 전기신호로 데이터를 저장하거나 또는 전기적으로 신호를 인가하여 자기적으로 데이터를 저장하는 것이 가능해지기 때문이다. 이 연구에서는 다강체 특성을 가지는 $Fe/BaTiO_3$ 이중박막을 IBSD(Ion Beam Sputter Deposition)을 이용하여 (111)Pt/Ti/$SiO_2/Si$ 기판에 증착을 하여 구조적, 전기적, 자기적 특성을 토론할 것이다.
최근 멀티코어 프로세서가 개발됨에 따라 병렬 프로그래밍은 멀티코어를 효과적으로 활용하기 위한 기법으로 그 중요성이 높아지고 있다. 트랜잭셔널 메모리는 처리 방식에 따라 HTM, STM, HyTM으로 구분되며, 최근 HTM 및 STM 결합한 HyTM 이 활발히 연구되고 있다. 그러나 기존의 HyTM 는 HTM과 STM의 동시성 제어를 위해 블룸필터를 사용하는 반면, 블룸필터의 자체적인 긍정 오류를 해결하지 못한다. 아울러, 트랜잭션 처리를 위한 메모리 할당/해제를 기존의 락 메커니즘을 사용하여 관리한다. 따라서 멀티코어 환경에서 스레드 수가 증가할수록 트랜잭션 처리 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 효율적인 트랜잭션 처리를 위한 메모리 관리 기반 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 트랜잭션 처리에 최적화된 블룸필터를 제공함으로써, 병렬적으로 동시에 수행되는 서로 다른 환경의 트랜잭션에 대해 일관성 있는 처리를 지원한다. 아울러, CPU 캐시라인에 최적화된 메모리 기법을 통해, 메모리 할당량이 적은 트랜잭션은 로컬 캐시에 할당함으로써 트랜잭션의 빠른 처리를 지원한다.
레거시 시스템이나 특정 벤더의 애플리케이션이 혼재 되어 있는 기존 IT 환경에서 새로운 기술을 도입한다는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 작업이다. 특히 특정 소프트웨어나 일부 상용 애플리케이션에서 상호 연동성이 높지 않은 경우 이러한 상황이 더 많이 발생하며 시스템 도입 중 예상하지 못하는 상황이 발생할 가능성이 높아 새로운 애플리케이션을 적용하는 시간이 더욱 길어지게 된다. 서비스 지향 아키텍처를 기본으로 인터넷 애플리케이션을 생성하면 연결된 시스템 구성에 대해 유연한 처리 방법과 느슨한 결합을 기반으로 하는 아키텍처를 구현 할 수 있다. 이러한 접근방식은 XML 기반의 Web Service를 활용하여 서비스의 통합과 재사용을 통해 복잡한 처리를 요구하는 인터넷 환경의 워크플로우 모델 개발의 가능성을 살펴보고, 하나의 복잡한 비즈니스 프로세스와 다양한 서비스들이 워크플로우를 통해 재사용 될 수 있는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 서지 정보를 확장하기 위한 방안으로 링크드 데이터를 선정하였다. 링크드 데이터는 웹 공간을 통해 공유 가능한 식별기호와 데이터 구조 및 링크 정보를 제공하기 때문이다. 특히 링크드 데이터는 서지 온톨로지와 결합하여 서지데이터를 확장시키는데 유용하다. 이에 링크드 데이터와 서지 온톨로지를 분석하고, 연계 가능한 링크드 데이터를 검토하였다. 그리고 이를 바탕으로 링크드 데이터로 구축된 기존의 전거 데이터 및 서지 데이터를 연계하였다. 이러한 실험적 연계를 통해 향후 링크드 데이터를 효과적으로 활용하기 위한 과제를 도출할 수 있었다. 즉, 1) 다양한 링크드 데이터 중에서 각 기관에서 적합한 데이터를 선정할 수 있어야 하며, 2) 선정된 링크드 데이터를 연계하기 위한 기준을 정립해야 하고, 마지막으로 3) 자관의 고유한 데이터를 개발하여 이를 다시 공유해 나가야 할 것을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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