본 연구에서는 지금까지 자연과학적 분석을 통해 확인된 30개 유적의 281점 포타쉬유리에 대하여 화학 조성에 따라 유형을 분류하고 색상, 크기, 제작 기법 그리고 유통 시기를 비교하였다. 한국의 포타쉬유리는 안정제 함량에 따라 3가지 유형으로 구분된다. I, II형은 CaO와 $Al_2O_3$ 함량이 모두 5% 미만으로 상대적으로 I형은 CaO 함량이 높고 II형은 $Al_2O_3$ 함량이 높다. 이와 달리 III형은 CaO를 5% 이상 포함한다. 이들은 융제를 첨가하기 위해 I, II형이 초석, III형이 식물 재를 원료로 사용한 것으로 추정된다. 유형별 특성에서, I형은 감청색, 벽색 및 청록색, 자색을 띠고 외경이 1.4~7.4mm까지 다양한 크기가 확인된다. 늘인 기법에 의해 제작되었으며 가장 빠른 BC 1C경 출현하여 AD 6C까지 지속적으로 유통된 것으로 나타났다. 반면 II형은 벽색 및 청록색을 띠며, 외경이 1.9~3.6mm 정도의 소형 구슬이다. 제작 기법은 I형과 동일하며 AD 1C경 나타나 4C경 단절되는 양상을 보인다. 마지막으로 III형은 갈색, 무색, 황색을 띠며 외경이 대략 10mm 전후에 달하는 대형 구슬이다. 말은 기법에 의해 성형되었으며 고려 및 조선시대 민묘에서 등장한다. 이상의 결과에서 한국에서 유통된 3가지 유형의 포타쉬유리는 각기 다른 생산지에서 다양한 교역 루트를 통해 유입된 것으로 판단된다.
지금까지 분석된 삼국시대 12개 유적의 적갈색 유리구슬 141점에 대하여 화학 조성과 제작 기법을 비교하여 적갈색 유리구슬의 특성과 유형을 분류하였다. 적갈색 유리구슬의 화학 조성은 1점을 제외하고 모두 소다유리군으로 안정제와 소다 원료의 특성에 따라 3가지 유형으로 구분된다. CaO보다 $Al_2O_3$ 함량이 높은 고알루미나유리인 I형은 점유율이 78.6 %이고 유적 대부분에서 출토된 가장 일반적인 유형으로 확인된다. 이에 비하여 점유율 13.6 %인 II형은 안정제인 CaO와 $Al_2O_3$ 함량이 약 5 %이고 MgO와 $K_2O$ 성분이 1.5 % 내외로 식물재유리의 조성과 유사하다. III형은 $Al_2O_3$보다 CaO의 함량이 높고 MgO와 $K_2O$ 함량이 1.5 % 이하로 네트론유리의 조성과 일치하며 점유율은 7.9 %로 가장 낮게 확인된다. 이중에서 III형은 MgO와 $K_2O$의 함량 차이에 따라 2가지 유형으로 세분된다. 현미경을 이용한 제작 기법 조사에서 I, II형은 늘인 기법, III형은 주조 기법으로 각 유형에 따라 성형 방법에 차이가 확인된다. II, III형은 점유율이 낮음에도 비교적 여러 유적에서 출토되고 있으므로 각각 원료가 다른 적갈색 유리구슬로 볼 수 있다. 따라서 한반도에서 유통된 적갈색 유리구슬은 적어도 3가지 문화적 계통으로 그 특성이 구분됨을 알 수 있다.
센서 네트워크에서 각 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하여 에너지 소모를 줄임으로써 망의 지속시간을 늘이는 것이 중요하다. 기존의 MAC(Medium Access Control) 프로토콜은 채널 폴링 기법을 이용하여 효율적인 에너지 관리에 대한 해결책을 제시 하였으나, 그러한 방식에 따른 각 노드의 Duty Cycle이 길어짐으로써 발생하는 에너지 소모에 대한 해결책은 제시하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 채널 폴링과 함께 스케쥴링 알고리즘을 적용하여 Duty Cycle의 주기를 줄임으로써 에너지 소모를 줄인다. 특히 이 방식을 이용하여 멀티홉과 과다한 트래픽에 대한 성능의 평가를 위해 실험을 통해 제안하는 프로토콜의 우수한 성능을 보인다.
본 논문은 중심 연대가 5세기로 추정되는 고령 지산동 73~74호분에서 출토된 유리구슬 43점의 미세구조를 관찰하고 화학 조성을 분석하여 대가야 유리 문화를 이해하고자 하였다. 가시적 특징 및 미세구조는 실체현미경과 전자현미경으로 관찰하고 화학 조성은 전자현미경에 부착된 에너지분산형분광기로 분석하였다. 분석 결과, 고령 지산동 유리구슬은 늘인 기법, 주조 기법, 접은 기법 등 다양한 성형 기법이 확인되며 대다수는 늘인 기법에 의해 성형된 것으로 확인되었다. 화학 조성은 포타쉬유리군 32.6%, 소다유리군 67.4%로 소다유리군이 우세하게 나타나며 소다유리군는 고알루미나유리, 네트론유리, 식물재유리 등으로 다양한 융제가 사용된 것으로 판단된다. 이와 같은 고대유리의 조성은 동일 시기의 백제문화권과 비교하여 포타쉬유리군의 점유율이 높은 특징을 보인다. 이는 한국 고대유리 문화가 포타쉬유리군에서 소다유리군으로 변화하였으나 지역 및 문화권에 따라 차이가 있음을 보여준다. 소다유리군는 고알루미나유리가 23.3%, 네트론유리가 43.0%, 식물재유리가 1.2%로 네트론유리가 우세하게 나타났다. 그러나 한국 소다유리의 주된 유형은 고알루미나유리이고 유리 용기, 금박구슬, 연주옥을 제외한 네트론유리와 식물재유리의 출현 시기가 늦은 편으로 알려져 있는 점과는 상반된 결과로 지산동 출토 유리구슬에 대한 과학적 분석 결과는 한반도의 고대유리의 유입과 변천에 대한 중요한 단서를 제공할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 발굴조사에서 순차적으로 조영된 것으로 확인된 73, 74, 74-1호분은 조영 시기에 따른 유리구슬의 조성은 크게 차이가 나타나지 않는다. 또한, 신분 계급에 따른 차등 사용에 대한 근거도 확인되지 않는다. 다만, 유리의 화학 조성은 색상과 밀접한 관련을 보이는 것으로 판단된다.
누적외상성질환(Cumulative Trauma Disorders)의 발병 위험요인을 찾아내기 위한 기법의 하나로 체크 리스트가 활용된다. 이미 외국에서는 누적외상성질환의 예방을 위한 체크리스트 관련 연구가 상당히 진 척되었다. 체크리스트를 이용하여 누적외상질환의 위험요인을 발견하고 이에 대한 예방 대책을 세우기 위한 일환으로서, 본 연구에서는 우리 나라 제조업 현장의 누적외상성질환 예방을 위한 체크리스트의 개발 및 이의 과정, 목적과 활용에 대하여 연구하였으며, 앞으로 제조업 현장에서 활용이 가능한 체크리스트를 개발하였다.
배터리를 이용하는 모바일 장비에서 전력 소비를 줄이기 위한 많은 연구들이 있다. 그 중에 동적 전력 관리(Dynamic Power Management)는 시스템의 각 컴포넌트의 상태를 쉽게 관찰할 수 있다는 측면에서 운영체제에서 접근하기 적합한 전력 관리 방법이다. 본 논문에서는 대표적인 모바일 장비인 노트북에서 하드 디스크의 전력소비를 줄이기 위하여 기계 학습 기반의 동적 전력 관리 방법을 제안한다. 하드 디스크 접근 패턴을 분석하여 Artificial Neural Network(ANN) 기법으로 모형을 만들고 이 모형을 바탕으로 하드 디스크의 다음 유휴기간을 예측하였다. 예측된 유휴기간 동안 하드 디스크로의 공급 전력을 감소시키지 않았을 경우에 소비하는 비용이 전력을 줄였다 다시 늘이는 비용보다 크다면 하드 디스크로 공급되는 전력을 줄임으로써 유휴기간 동안 낭비되는 배터리 전력을 줄일 수 있었다. 본 연구에서 생성된 모형을 하드 디스크 디바이스 드라이버에 적용하면 기존의 시간 경계 값을 이용한 방법에 비해 약 23.05W의 전력 소비 감소를 기대할 수 있다.
동시통역은 원천텍스트의 의미를 잘 전달하는 것 뿐만 아니라, 순차통역이나 번역과 달리, 지연 시간없이 즉각적으로 번역하는 것이 매우 중요하다. 따라서 적절한 길이의 지점에서 원천텍스트를 분절해야 한다. 그러나 발화자마다 발화 속도가 서로 다르며, 이 발화 속도는 전체 발화에서 늘 일정하지 않기 때문에, 분절단위의 적절한 길이를 설정하는 것은 상당히 어려운 과제이다. 본 연구에서는 발화자마다 발화 속도가 다른 상황과 발화가 진행되는 동안 실시간으로 발화 속도가 변화하는 상황에 적응 가능한 동시통역 분절 방법론(개인화 기법)을 제안한다. 이를 위해 본 논문에서는 먼저 동시통역 데이터를 이용하여 기준 발화 속도를 설정하였다. 그 다음 이를 원천 발화의 현재 속도와 비교하여 실시간으로 해당 발화자에게 있어 최적의 분절길이가 얼마인지 계산한다. 제안한 개인화 기법의 효력을 검증하기 위해 실험을 진행하였고, 그 결과 개인화를 적용하면 분절 성능이 높아졌다.
본 논문에서는 서술형 수학 문제의 자동 풀이 기술 개발을 위한 데이터 증강 기법인 MOO 를 제안한다. 서술형 수학 문제는 일상에서의 상황을 수학적으로 기술한 자연어 문제로, 인공지능 모델로 이 문제를 풀이하는 기술은 활용 가능성이 높아 국내외에서 다양하게 연구되고 있으나 데이터의 부족으로 인해 성능 향상에서의 한계가 늘 존재해 왔다. 본 논문은 이를 해결하기 위해 시중의 수학 문제들을 수집하여 템플릿을 구축하고, 템플릿에 적합한 풀이계획을 생성할 수 있는 중간 언어인 MOOLang 을 통해 생성된 문제에 대응하는 Python 코드 형태의 풀이와 정답을 생성할 수 있는 데이터 증강 방법을 고안하였다. 이 기법을 통해 생성된 데이터로 기존의 최고 성능 모델인 KoEPT를 통해 학습을 시도해본 결과, 생성된 데이터셋을 통해 모델이 원활하게 데이터셋의 분포를 학습할 수 있다는 것을 확인하였다.
최근 지구온난화 및 이상기후 현상으로 인하여 집중호우의 빈도와 강도가 급증하고 있다. 그리고 급격한 도시화로 불투수 면적이 증가하여 도시지역에 침수피해가 빈번하게 발생하고 있는 실정이다. 이러한 침수피해를 방지하기 위하여 침수위험지구, 재해위험지구를 선정하여 집중호우에 대하여 집중관리를 하고 있지만 위험지구이외의 곳에서 침수가 발생할 경우 신속하게 대처하지 못하는 문제가 발생하고 있다. 또한, 하천이 범람하여 발생하는 외수침수의 경우 수위를 실시간으로 확인할 수 있어 미리 대응이 가능하지만, 내수침수의 경우 지하에 매설되어 있는 관로의 상태를 확인할 수 없기 때문에 순간적으로 발생하는 침수에 대하여 신속하게 대처를 해야 한다. 현재 침수 피해를 신속하게 대처하기 위하여 CCTV를 활용해 침수의 발생여부를 모니터링 하고 있지만 CCTV설치 지역에 비하여 적은 인력으로 모든 CCTV를 확인하지 못하여 침수피해를 신속하게 대처하지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 침수사진 자료를 CNN(Convolutional Neural Network)기법을 이용하여 학습시켜 침수의 발생여부를 판단하는 모델을 제안하였다. 딥러닝 기법의 CNN은 이미지의 특징을 추출하여 학습하는 과정을 가지게 되는데 학습이 완료된 모델은 침수사진의 특징을 파악하여 침수가 발생하였는지에 대한 여부를 자동적으로 판단하게 된다. 본 연구결과를 CCTV관재센터 혹은 지자체와의 연계를 통하여 침수의 발생여부를 자동적으로 판단해주는 시스템이 개발된다면 신속한 침수피해 대처가 이루어 질 수 있을 것이라 판단된다.
2011년 3월 일본 후쿠시마에서 대지진과 쓰나미로 인하여 대규모의 경제적 피해와 생명에 위협을 준 원전사고가 발생하였다. 이처럼 국가주요시설인 원전부지의 사고위험은 다양한 원인으로 인해 늘 위협받고 있으며, 최근 기후변화로 인하여 단시간의 지역적인 집중호우와 예상치 못한 폭우가 빈번하게 발생하고 있는 상황에서 극한홍수로 인한 사고 또한 중요한 원인으로 인식되고 있다. 하지만 우리나라에서는 원전부지에 대하여 PMP 등의 이상강우 조건 하에서 수공학적 안정도 평가와 국가 주요시설물 부지의 침수해석기법의 개발은 아직까지 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 원전부지 내에 영향을 미치는 극한강우를 다양한 기법으로 산정하여 가장 큰 피해를 미치는 극한강우 사상을 도출하였다. 도출한 극한강우를 유역유출분석을 통해 실제 원전부지 내로의 유입 경계조건으로 고려하여 2차원 침수해석을 실시하였다. 2차원 침수해석을 위해 원전부지 내 주요시설물, 도로, 하수관망 및 구조물 등을 반영하여 지형자료를 구축하였으며, 유출분석을 통해 유입되는 극한홍수량 외에 원전부지 내로 내리는 직접 강우도 함께 고려하였다. 그 결과를 통해 원전부지 내 침수심 및 유속 분포 등의 침수정보를 제공할 수 있는 침수위험도를 작성하였다. 본 연구를 통해 원전부지 내의 극한강우 산정 및 그로인한 침수위험도 작성으로 원전부지의 방재대책 수립시 기초자료로써 제공될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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