최근 IoT(Internet of Things)의 급속한 성장은 저 전력 무선 기술의 확산으로 이어지고 있다. IoT 무선 네트워크 설계의 주요 과제는 2.4 [GHz] ISM(Industrial Scientific Medical) 주파수 대역을 공유하는 서로 다른 무선 기술 간의 공존을 달성하는 것이다. 따라서 무선 네트워크의 신뢰성 향상과 무선 네트워크 사이의 공존 운용을 위한 연구가 필요하다. 특히, 다양한 산업 분야에서 장치 간의 연결 매체로 많은 활용이 예상되는 BLE(Bluetooth Low Energy) 무선 네트워크 환경에서 상호 서비스 공존을 위한 간섭 모델 및 성능에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 주거 및 산업용 무선 응용 분야에서 널리 사용되는 BLE 시스템의 물리적 계층을 중심으로 IEEE 802.15.4 시스템과의 동일채널간섭 모델을 설정하고 동일채널간섭 환경에서 BLE 무선 통신 시스템의 성능을 분석한다. 분석 결과, 잡음과 동일채널간섭이 존재하는 환경에서 간섭원과 BLE 시스템 사이의 거리가 증가함에 따라서 동일채널간섭의 양이 감소하여 BLE 시스템의 오율 성능은 개선됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 해상에서 수집되는 다양한 출처의 정보들을 수집할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 현재 운영되는 해양 관련 빅데이터 플랫폼들은 만들어진 데이터를 저장 및 공유하는데 초점이 맞추어져 있고 데이터 수집과 전처리는 데이터 제공자가 각자 담당한다. 지상 대비 열악한 통신망을 사용하는 해양 환경에서 데이터를 수집 및 통합하는 것은 높은 비용과 비효율성이 존재하며, 이로 인해 관련 인프라의 구현이 쉽지 않다. 특히 기상 정보, 레이더 및 센서 데이터 등 실시간 데이터 수집 및 분석이 필요한 분야의 경우 통신망 문제와 더불어 데이터 보안, 조직과 선박의 특성, 데이터 수집 비용 문제 등 지상 대비 다수의 문제를 고려해야 한다. 먼저 본 논문에서는 이 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 그리고 이를 반영한 빅데이터 플랫폼 설계를 위해 데이터 소스, 계층적 MEC, 데이터 전송 구조를 우선 제안한 후 이를 모두 통합한 전체 플랫폼 구조를 제시한다.
구글에서 공개한 Tensorflow를 이용한 여러 학문 분야의 연구가 활발하다. 농업 시설환경을 대상으로 한 빅데이터의 축적이 증가함과 아울러 실효적인 정보 획득을 위한 각종 데이터 분석 및 마이닝 기법에 대한 연구 또한 활발한 상황이다. 한편, 타 분야의 성공적인 심층학습기법 응용사례에 비하여 농업 분야에서의 응용은 초기 성장 단계라 할 수 있다. 이는 농업 현장에서 취득한 정보의 난해성 및 완성도 높은 생육/환경 모델링 정보의 부재로 실효적인 전과정 처리 기술 도출에 소요되는 시간, 비용, 연구 환경이 상대적으로 부족하기 때문일 것이다. 특히, 센서 기반 데이터 취득 기술 증가에 따라 비약적으로 방대해진 수집 데이터를 시간 복잡도가 높은 심층 학습 모델링 연산에 기계적으로 단순 적용할 경우 시간 효율적인 측면에서 성공적인 결과 도출에 애로가 있을 것이다. 매우 높은 시간 복잡도를 해결하기 위하여 제시된 하드웨어 가속 기능의 경우 일부 개발환경에 국한이 되어 있다. 일례로, 구글의 Tensorflow는 오픈소스 기반 병렬 클러스터링 기술인 MPICH를 지원하는 알고리즘을 공개하지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 심층학습 기법 연구에 있어서, 예상 가능한 다양한 자원을 활용하여 최대한 연산의 결과를 빨리 도출할 수 있는 하드웨어적인 접근 방법을 모색하였다. 호스트에서 수행하는 일방적인 학습 알고리즘과 달리 이기종간 심층 학습이 가능하기 위해선 우선, NFS(Network File System)를 이용하여 데이터 계층이 상호 연결이 되어야 한다. 이를 위해서 고속 네트워크를 기반으로 한 NFS의 이용이 필수적이다. 둘째로 제한된 자원의 한계를 극복하기 위한 메모 공유 라이브러리가 필요하다. 셋째로 이기종간 프로세서에 최적화된 병렬 처리용 컴파일러를 이용해야 한다. 가장 중요한 부분은 이기종간의 처리 능력에 따른 작업을 고르게 분배할 수 있는 작업 스케쥴링이 수행되어야 하며, 이는 처리하고자 하는 데이터의 형태에 따라 매우 가변적이므로 해당 데이터 도메인에 대한 엄밀한 사전 벤치마킹이 수행되어야 한다. 이러한 요구조건을 대부분 충족하는 Open-CL ver1.2(https://www.khronos.org/opencl/)를 이용하였다. 최신의 Open-CL 버전은 2.2이나 본 연구를 위하여 준비한 4가지 이기종 시스템에서 모두 공통적으로 지원하는 버전은 1.2이다. 실험적으로 선정된 4가지 이기종 시스템은 1) Windows 10 Pro, 2) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-x86_64, 3) MAC OS X 10.11 4) Linux-Ubuntu 16.04.4 LTS-ARM Cortext-A15 이다. 비교 분석을 위하여 NVIDIA 사에서 제공하는 Pascal Titan X 2식을 SLI로 구성한 시스템을 준비하였다. 개별 시스템에서 별도로 컴파일 된 바이너리의 이름을 통일하고, 개별 시스템의 코어수를 동일하게 균등 배분하여 100 Hz의 데이터로 입력이 되는 온도 정보와 조도 정보를 입력으로 하고 이를 습도정보에 Linear Gradient Descent Optimizer를 이용하여 Epoch 10,000회의 학습을 수행하였다. 4종의 이기종에서 총 32개의 코어를 이용한 학습에서 17초 내외로 연산 수행을 마쳤으나, 비교 시스템에서는 11초 내외로 연산을 마치는 결과가 나왔다. 기보유 하드웨어의 적절한 활용이 가능한 심층학습 기법에 대한 연구를 지속할 것이다
최근 다양한 분야의 융합 연구에 대한 관심이 고조되고 있다. 이러한 시대 흐름에 발맞추어, 다수의 계산과학공학 분야의 연구자들의 연구 활동을 지원하고 학생들의 학습 의욕을 증진시키기 위한 IT기반 학제-간 융합 사업인 EDISON 프로젝트가 발주되었다. 우리는 2011년부터 이 EDISON 프로젝트를 성공적으로 수행해오고 있다. EDISON은 사이버-러닝 플랫폼으로서, 계산과학공학 연구자들이 거대 계산 및 I/O가 필요한 자신의 연구 문제를 해결하기 위해 개발한 고성능 컴퓨팅 시뮬레이션 소프트웨어를 웹에서 자유롭게 공유할 수 있게 하고, 사용자들의 아무런 제약 없이 실행할 수 있게 한다. 또한 EDISON은 국내 많은 대학의 강의 자료로 활용되고 있다. 본 논문은 이러한 EDISON 플랫폼의 구축 및 서비스 통계를 소개한다. 구체적으로, 우리는 기존 다른 고성능 계산과학 플랫폼과 EDISON 플랫폼과의 몇몇 차이를 설명하고, EDISON 플랫폼의 세 가지 기술적 계층 구조에 대해 논의한다. 이어 지난 4년 동안 EDISON 서비스에 대한 최신 통계를 제시한다. 끝으로, 본 논문의 결론을 맺고, 향후 계획에 대해 기술한다.
스티로폼 부자는 한국의 해변 쓰레기 중 가장 높은 발생 빈도를 보이는 쓰레기 중의 하나이지만 정부 정책은 소극적으로 이루어져왔다. 이 문제를 해결하기 위한 정책을 개발할 목적으로 2010년부터 2012년까지 연차별로 워크숍을 개최하였다. 문제의 탐색과 공유, 브레인스토밍 과정을 통해 정책 대안을 도출하고, 계층분석과정을 통해 정책 대안들의 우선순위를 평가하였다. 우선순위 평가에는 총 56명이 참가하였고 일관성 기준을 통과한 40명의 의견을 분석하였다. 16개 정책 대안들 중 지자체 공공근로 등을 활용한 해안정화 활동이 가장 높은 점수를 받았으며, 대체 부자 및 양식법 개발 등 조사 연구 사업이 다른 사업들보다 높은 점수를 받았다. 정책 대안을 평가하는 기준에 대해서는 실행가능성, 효과성, 효율성, 수용가능성의 순서로 중요하게 평가되었다. 합리적인 정책 설계 절차에 따라 다양한 이해관계자들이 참여함으로써 스티로폼 해양쓰레기 문제에 대해 보다 현실성 있는 정책 대안들이 발굴될 수 있었다.
현재 미래전은 신속한 전투상황 공유 및 정확한 전투지휘/통제를 통한 네트워크 중심전 양상을 나타내며, 다양한 전술 데이터링크(Tactical Data Link, TDL)에서 전술메시지가 운용되고 있다. 데이터 링크 처리기(Data Link Processor, DLP)가 처리하는 TDL 메시지를 모니터링하기 위해, 메시지 분석기는 일반적으로 시스템 개발 중에 하나의 구성품으로 개발된다. 또한 DLP가 처리하는 TDL 메시지를 메시지 분석기로 전달하기 위해 DLP와 메시지 분석기 사이의 인터페이스 메시지는 인터페이스 규격(Interface Control Documents, ICD)에 정의되어야 한다. 본 논문에서는 DLP와 직접 통신하지 않고 DLP로 전달되는 TDL 계층에서 제공하는 UDP 또는 TCP 패킷을 이용한 방법을 제시한다. JREAP-C와 같은 전술데이터 응용메시지 표준의 헤더정보를 이용, 수집된 패킷을 대상으로 후보패킷을 빠르게 필터링하고, 헤더에 포함된 전체 데이터 크기 정보를 이용하여, 완성된 메시지를 검증한다. 기존 방법은 시스템 구성 및 ICD에 반영되어야 하는 제약사항이 존재하지만, 본 논문에서 제안한 방법은 DLP와 직접 통신하지 않기 때문에 기존 방법이 갖는 제약사항 없이 JREAP-C, Link-K와 같은 전술데이터 응용 메시지를 분석하는 것이 가능하다.
본 연구는 현상학적 연구로서 전통춤의 소극장공연에 대한 의미를 알아보고자 한다. 문화복지로서 전통춤이 대중들에게 친근해질 수 있도록 하여 전통을 계승하고 차후 전통문화복지프로그램으로 대중들에게 보급되기 위한 기초 연구자료를 제공함을 목적으로한다. 연구의 목적을 달성하기 위해 질적인 접근을 하였다. 자료 수집기간은 2016년 7월 10일에서 2016년 9월 1일까지이다. 연구대상은 전통춤 전공자로 15년 이상 전통춤 공연경력을 지닌 7명을 선정 하였다. 자료수집방법은 심층면담법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 문화복지로서의 전통춤의 소극장공연은 문화유산의 알리는 장소로 소극장은 친근함을 줄 수 있으며, 관객과 공연자가 소통하며 교감함으로 전통춤의 흥미를 더 할 수 있었다. 또한 손에 잡힐듯한 공연으로 관객은 현장감을 느끼고 공연자는 관객의 반응을 몸소 체험할 수 있게 하였으며, 함께 호흡하며 만들어가는 공연으로 혼연일체의 장이 되었다. 전통춤의 소극장 공연 활성화를 위해 필요한 것은 전통춤 공연을 많이 접하고 관람할 수 있도록 작은 공연을 기획하는 것이 필요하며, 많은 비용을 들인 공연보다 살아있는 공연을 할 수 있도록 기획하는 것이 필요하다. 또한, 관객이 공유할 수 있는 장기적 지속가능한 공연 기획, 개발, 보급이 시급하다고 하겠다. 아울러 전통춤이 대중 속에서 친근한 공연으로 자리매김 하기 위해 관객들에게 공연소식을 적극적으로 전달하며 전통캐릭터 발굴을 통해 전통춤 이미지를 익숙하게 하는 생활 속 마케팅도 필요하다. 전통춤의 소극장 공연은 지역문화예술인에게 공연장을 마련해주고 문화복지적차원에서 관객들에게는 질 높은 공연을 관람할 수 있다는 것에서 상당히 필요하다고 하겠다. 전통춤의 소극장 공연의 의미는 모든 대상들에게 문화복지를 누리게 한다는 보편적 차원에서 필요하며, 전 계층, 전 연령층이 골고루 전통문화를 누릴 수 있도록 보편적인 문화서비스의 장(場)을 마련한다는데 의의가 있다.
이 연구는 인물 뉴스를 현장에서 직접 제작하고 있는 국내 일간지 게이트키퍼들이 어떤 요인과 경로 그리고 관행을 갖고 인물 뉴스를 생산하는지 알아 보고자 했다. 특히 게이트키퍼와 사회적 엘리트간의 연결 고리인 지연, 학연, 혈연 등 이른바 '연줄망'이 인물 뉴스 결정과정에 실제로 영향을 미치는지에 주목했다. 이를 위해 일간 신문 사람면 담당 게이트 키퍼와 심층 인터뷰를 실시했으며, 동시에 내용분석을 했다. 분석결과 인물 뉴스 게이트키퍼들은 사회적 상류층이나 엘리트들을 지지하고 있었으며, 엘리트와 함께 경제적 교환행위에 참여하거나 정치사회적 영향력 확대를 통해서 사회자본을 공유했다. 이 과정에서 관계를 중시하는 사적 연줄망이 인물 뉴스 결정의 한 요인이 되고 있음을 확인했다. 실제 보도 내용을 분석한 결과에서도 인물 뉴스는 주로 고위 관리, 기업체 대표, 의사, 법조인, 교수, 문화 예술인, 언론인 등 남성 상류층이 편향적으로 많이 보도됐다. 또 이들 엘리트계층을 소개하는 뉴스 내용도 사회적으로 의미 있거나 공익 성격이 짙은 '공적 뉴스'보다는 개인 알리기나 PR 뉴스와 같은 '사적 뉴스'가 월등히 많다는 사실도 보여줬다.
사회기반시설이 노후화됨에 따라 현행 시설물 유지관리를 넘어 예산을 절약하고 시설물의 가치를 높이기 위해 공공시설에 자산관리를 도입해야 한다는 요구가 증대되고 있다. 공공시설 자산관리는 이러한 요구에 대응하기 위한 새로운 시설물 유지보수 개념으로 기존의 시설물 유지관리업무를 통해 축적된 데이터를 분석하고 생애주기분석, 리스크관리 등의 의사결정 방법을 활용하여 최적화된 유지관리계획을 수립하고 실행하는 것이다. 자산관리의 정보화 방안을 도출하기 위해 자산관리 업무를 조사하고, 뉴질랜드의 IIMM의 내용과 미국의 FHWA의 업무정의 그리고 국내의 대표적 유지관리시스템을 분석하였다. 또한 현행 시설물 유지관리 조직간의 역할을 조사하고, 자산관리 조직과 업무간의 관계를 분석하였다. 마지막으로 자산관리에 필요한 정보와 기존 유지관리시스템이 포함하고 있는 정보를 자산관리 업무와 비교분석하였다. 본 논문에서는 공공시설 자산관리 정보화 방안으로 첫째, 시설물 유지관리시스템에 있는 기능을 중복해서 개발하지 않고 자산관리 핵심업무만을 구현하며 둘째, 시스템의 구조를 계층으로 분할하고 셋째, 자산관리시스템과 기존 시설물 유지관리시스템들간을 연동하여 정보를 공유하는 방안을 제시하였다.
본 연구는 최근 국내 도입이 추진되고 있는 궤도교통수단인 트램이 일반교통류와 도로를 공유했을 때 발생할 수 있는 문제를 예상하고, 트램운영의 효율성과 안정성을 확보할 수 있는 신호운영 전략과 통합 신호운영이 가능한 신호제어기 시작품을 개발하는데 연구의 목적이 있다. 통합 신호운영을 위해 고정식 트램 우선신호와 능동식 트램 우선신호를 포함한 3단계의 유기적인 통합 신호제어 전략을 수립하였고, 각 단계별 전략수행을 위한 신호운영 알고리즘을 개발하였다. 개발된 신호제어 알고리즘을 S/W로 구현하고, 표준 신호제어기에 기반한 H/W로 제작하였고, 이를 평가하기 위한 통합 신호제어 시뮬레이터(Hardware in the Loop Simulation system: HILS)를 개발하였다. 미시적 시뮬레이션 프로그램을 통해 통합 신호제어 전략의 효과와 개발된 통합 신호제어기의 성능을 평가한 결과, 본 연구를 통해 개발된 신호제어 알고리즘으로 산출한 교차로 신호시간이 트램차량의 신호교차로 정지수와 통행시간을 감소시켰음을 확인하였고, 트램 우선신호에 따른 일반차량의 지체증가가 거의 나타나지 않음을 확인하였다. 또한 통합 신호제어 시뮬레이터를 통해 개발된 통합 신호제어기의 H/W와 S/W의 기능 수행 여부을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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