최근 사용자 인증에 대한 요구가 증가하면서 패스워드, 그래픽인증, 토큰, 생체인식, 복합 인증 등 다양한 인증 기법이 사용되고 있다. 특히 편의성으로 인해 패스워드, 그래픽, 생체 인증 등 2차원적 요소(2차원 평면)의 데이터를 정보로 이용하고 2차원 모양의 특징 정보를 저장하여 인증에 적용되는데 저장되는 정보는 2차원 정보로 기록 저장된다. 이러한 인증 데이터는 정보를 기록하고 갱신함에 있어 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제가 있다. 또한 2차원 메모리는 저장 데이터의 양이 증가할수록 저장 데이터를 인증 데이터와 비교하는 시간이 증가하여 인증 절차 수행에 소요되는 시간이 증가하는 단점도 있다. 이러한 인증 데이터를 메모리에 저장 및 인증하는 기술에 있어 신속하게 인증 절차를 수행하는 것은 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 메모리를 사용한 인증 데이터의 기록 및 인증에 있어 기존 방식의 단점을 보완하고자 3차원 광메모리를 이용하여 데이터의 기록시 기록요소를 다양하게 변경하여 서로 다른 저장 데이터를 다중 기록하는 방식을 구성함으로써 고밀도 기록이 가능하게 하고, 데이터의 기록 및 복원시 병렬처리가 가능한 방식을 적용하여 신속한 데이터의 기록 및 복원이 가능한 기법을 제안한다. 또한 인증 데이터 갱신시 기존에 기록된 저장 데이터를 조합하여 조합한 데이터를 인증에 이용함으로써 매번 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제를 해결하고자 한다. 제안한 인증 방식은 3차원 광메모리에 데이터를 기록 저장 후, 복원시 기록 조건에 상응하는 조건을 만족해야만 데이터가 복원되는 방식을 적용한 인증 기법을 제안하고 이를 시험을 통해 인증 기법으로 적용 가능함을 확인하였다.
동해에서 얻은 다중채널 탄성파 프로파일에서 울릉분지의 해저평원에 강한 bottom simulating reflector (BSR)가 해저면에서 왕복주시로 약 210 ms 아래에 존재하는 것을 볼 수 있다. 이 BSR은 주변의 층서를 자르고 진폭이 매우 크며 해저면 반사신호에 대해 극성이 반대이므로 가스수화물 안정영역의 기저(BHSZ)를 나타낸다고 볼 수 있다. BSR의 반사계수는 -0.23에서 -0.26으로 매우 높은데 해저면 반사계수의 1.5${\sim}$1.7배이며 그 아래 구간속도가 800 m/s 이하로 감소한다. 이러한 특징은 BHSZ 아래에 가스가 존재하는 것을 지시한다. BSR의 깊이로부터 추정한 지열은 $95{\sim}98mW/m^2$로서 지금까지 측정된 값과 잘 일치한다. 따라서 BSR은 울릉분지에서 광역적인 지열의 분포를 추정하는 데에 유용하게 쓰일 수 있다.
원자력발전소 운영의 중추적 역할을 담당하고 있는 운전원과 발전소시스템 사이에서 발생하는 인간공학적 요인(인적요인)은 다중방호벽의 존재와 자동화 기술의 확대에도 불구하고 원전의 가동 성 및 안전성을 위협하는 최대의 요인이다. 최근 원자력발전소 시스템에 고도화된 전자공학 및 인공 지능기술 등이 반영되고 있는 추세이나 이러한 기술의 도입이 운전원과의 복합적 상호작용관점에서 원전의 안전성과 효율성에 적합한가를 실험적으로 평가할 수 있는 실험평가기술의 확보가 필요한 실정이다. 한국원자력연구소에서는 차세대 주제어실의 설계 및 평가를 위한 실험적 자료의 생성 및 설계 대안의 평가를 위한 기술확보라는 목적을 가지고 1992년도부터 수행하고 있다. 1992년도(1차년 도)에는 새로운 주제어실에서 실험적으로 평가해야 할 평가항목을 구체화하였고, 4년간의 연구추진 내용을 설정하였다. 기존의 원자력산업계에서 요구하고 있는 인가/허가 요건, 사업자요건서, 인간 공학분야에서 제기하고 있는 문제점 등을 분석하여 10개의 실험평가항목을 도출하였으며, 실험평가 항목을 실제로 실험을 통하여 연구하기 위한 장비 및 설비 그리고 소요기술 등을 고려하여 연구방향을 설정하였다. 1993년도(2차년도)에는 차세대 주제어실의 특징을 규명하고 실험연구의 대상시스템을 설정하였다. 설정된 대상시스템을 기능별로 분석하여 설계변수를 도출하였으며, 인간공학 실험실의 구축에 필수적인 원자력발전소 시뮬레이터의 기능요건 및 실험실의 구성요건 등을 개발하고 있다. 3차년도부터는 인간공학실험을 수행하면서 자료분석체계의 개발, 원전직무 시나리오의 개발, 측정방법의 개발, 인간공학 실험실의 설계, 구축 및 검증, 평가기법 연구, 실시간 자료수집체계의 개발 등을 수행할 예정이며, 연구종료시점인 1996년도(5차년도)에는 원자력발전소 주제어실의 인간공학적 평가를 위한 실험 환경의 구축 및 실험평가기술의 확립이라는 목표가 달성된다.하는 것으로 간주된다. 2. KR 53234 10mg/kg 정맥투여후의 최고혈중농도는 1.14ug/ml, 반감기는 0.50hr, 분포용적은 2.2L이었다. 20mg/kg 경구 투여시의 최소 혈중 농도는 0.33 ug/ml, 소실반감기는 1.5시간, AUC는 0.942ug.hr/ml, 분포용적 11L, Ka는 3.05 $hr^{-1}$ 그리고 Cl는 5.3L/hr/kg이었다. 이는 KR 53170에서와 같이 매우 적은량이 흡수되고 배설되었다. 3. KR 53170의 혈청단백 결합율은 5-500 ug/ml 범위에서 78.7-86.2%이었고 KR 53234의 혈청단백결합율은 5-100 ug/ml 범위에서 79.6-71.2%이었다.이었다.tic techniques, and we have recently cloned two of the major subunits; some of the data will be presented.LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다._3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.4[eV], in he amorphous regions.의 증발산율은 우기의 기상자료를 이용하여 구한 결과 0.05 - 0.10 mm/hr 의 범위로서 이로 인한 강우손실량은 큰 의미가 없음을 알았다.재발이 나타난 3례의 환자를 제외한 9례 (75%)에서는 현재까지 재발소견을 보이지 않고 있다. 이러한 결과는 다른 보고자들과 유사한 결과를 보이고 있
3차원 플래시 라이다 시스템(3D flash LIDAR system)에서의 대기 산란을 해석하기 위해 몬테 카를로 복사 전달(Monte Carlo radiative transfer, MCRT) 방법을 바탕으로 수정된 수치 해석 모델인 MCRT 행렬 방법을 논의한다. MCRT 방법을 바탕으로 라이다 신호의 복사 전달 함수를 행렬 형태로 구성하며, 이는 특성 응답에 해당한다. 근축 근사에 기반하여 본 특성 응답 행렬의 중첩 및 합성곱 연산을 활용함으로써 확장된 전반적인 플래시 라이다의 전산 모사 모델을 개발한다. MCRT 행렬 방법은 기존의 몬테 카를로 기반 방법들에서 과도하게 증가할 수 있는 개별 라이다 신호의 추적을 대폭 경감시킨다. 그 결과 본 방법은 다양한 산란 조건 및 라이다 시스템 구성 환경에서도 그 신호 응답을 빠르게 획득할 수 있는 특징을 지닌다. 본 논문에서는 MCRT 행렬 방법에 기반한 전산 모델을 이용하여 상이한 대기 환경 조건에서 동작하는 3차원 플래시 라이다 시스템을 그 산란 조건, 즉, 그 가시거리에 따른 산란 계수를 달리하며 모사하고, 플래시 라이다 신호의 신호대잡음비의 악화, 신호 오류, 시공간적 확산 및 시간 지연 등 시스템상에서의 산란 효과에 의해 나타나는 다양한 현상을 수치적으로 분석한다. MCRT 행렬 방법은 자율 주행을 위한 플래시 라이다 시스템을 포함해 다양한 라이다 시스템을 분석하는데 매우 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 우리나라의 지역혁신 거버넌스를 진단하고 구조적 문제점을 규명하여 이를 극복하기 위한 대안적인 지역혁신 거버넌스 전략을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 특히 삼성전자이라는 대기업 주도로 형성된 대구·경북 모바일 클러스터에 대한 사례연구를 통하여 우리나라 지역혁신의 거버넌스가 구체적으로 어떤 문제를 가지고 있는지 파악하고 개선방안을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 지역혁신의 거버넌스 개념을 지식생산 및 지식활용 시스템을 연계하는 정책시스템, 그리고 이를 작동시키는 제도적 조건으로 정의하였다. 클러스터의 거버넌스 측정은 세계은행의 "Social Capital Assessment Tool (SOCAT)"을 활용하였다. 분석결과 대구경북 모바일 클러스터는 삼성과 하드웨어 및 소프트웨어 개발업체들 간의 일대일 관계가 지배적인 생산네트워크, 분산된 연구개발 네트워크 그리고 다중 허브의 정책 네트워크의 특징을 보였다. 대부분의 정책기관들은 지역기업들과의 네트워크가 활성화되어 있지 못하며, 정책기관들 간의 상호작용도 활발하지 못한 것으로 나타났다. 지역기업들 특히 소프트웨어 개발업체들은 지역의 문제해결을 위해 협력하고 공동체의 목표를 공유한 경험이 있는 것으로 조사되었지만 주요 지역의 프로젝트 리더들에 대한 신뢰의 수준은 높지 않았다. 대구경북 모바일 클러스터의 경우 요소기술을 갖고 유사한 기술이나 제품의 개발로 결합될 수 있는 여러 개발업체간의 연대와 제휴가 이루어질 필요가 있다. 이를 위해 대구시와 경상북도 등 지방행정주체들이 모바일상용화센터 등 다양한 혁신기관들과 협력하여 다양한 기술 및 제품개발 협력체가 프로젝트 단위로 지속적으로 형성되고 해체되고 재형성될 수 있는 환경과 협력의 틀을 마련하는 것이 바람직하다고 판단된다.
구곡시가는 구곡원림을 연구하는 중요한 소재이다. 특히 시가에서 출현하는 경물은 그 장소성과 원림의식을 표출하는 중요한 소재이다. 그러나 자연에 대한 인식 태도나 미적 형상화 과정을 탐구할 수 있는 식물 소재에 대하여 다수학문들은 소극적이다. 따라서 본 연구는 구곡원림문화의 연구 소재를 확장하기 위해 구곡시가에 출현한 식물에 관한 다양한 상징적 의미를 발굴하고 그 맥락을 밝히고자 한다. 연구의 목적을 수행하기 위해 나는 총 18구곡처 25개의 관련 시가를 수집하였고 총 20종의 식물을 발견하였다. 본 연구는 구곡 시가와 그 해설문을 R-program을 사용하여 수목의 의미를 도출하였고 상호텍스트성에 의한 수목의 의미를 고찰하였다. 연구결과, 20종의 식물은 신선계, 청빈, 향수, 군자의 품격, 진락, 절개, 강학, 태평성대의 상징적 의미를 내포하였다. 다수의 종은 '신선계'에 상징성을 집중하였고 다음으로 '군자의 품격'에 대한 싱징 빈도가 높았다. 복사나무, 느티나무, 떡갈나무 등을 제외한 다수의 수종이 다중적 의미를 갖추고 있었다. 그 중 소나무와 연꽃이 상징적 의미의 폭이 넓었고 주변 경관의 특성에 따라 의미도 달랐다. 일반적으로 구곡문화는 자연경관을 대상으로 하지만 용산, 퇴계, 덕산, 주산구곡은 인위적인 배식 및 정원 행위를 통해 상징적 의미를 강화 또는 재생산하는 특징을 보여주었다. 우리 구곡시가는 무릉도원을 상징하는 복사나무의 한계를 극복하기 위해 단풍나무와 갈대를 대체 수종으로 활용하였다. 이상의 맥락에 따라, 구곡시가에 출현하는 수목은 전통적인 의미를 고집하기보다는 해당 구곡의 경물, 행위 그리고 의도에 따라 그 상징적 의미를 다르게 표출하였다.
본 논문은 병렬 입출력과 효율적인 디스크 접근을 이용하여 입출력 성능을 높임으로써 지리 정보 시스템의 질의 처리 성능을 향상시키는 것을 목적으로 한다. 동시에 접근할 가능성이 높은 인접한 공간 데이터를 디스크의 논리적 블록 단위로 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록으로 클러스터링 하면 한번의 디스크 접근으로 많은 공간 데이터를 읽을 수 있어 질의 처리에 따른 디스크 접근 횟수와 디스크 접근 오버 헤드를 줄임으로써 입출력 시간을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 기존 Parallel R-tree 기법의 병렬 입출력 기법과 패킹 기반 클러스터링 기법을 결합하여 효율적인 입출력을 지원하는 EPR(Enhanced Parallel R-tree) 색인 기법을 제안한다. EPR 기법의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 공간 데이터를 Hilbert space filling curve를 이용하여 인접도에 따라 정렬하여 패킹함으로써 상향식으로 R-tree를 생성한다. 둘째, 정렬된 공간 데이터를 패킹하여 하나 또는 연속적인 논리적 블록에 저장하는 패킹 기반 클러스터링을 통해 공간 데이터 클러스터를 구성한다. 셋째, 색인 기법 및 공간 데이터 클러스터를 round-robin 스트라이핑 방식을 통해 다중 디스크에 분산 배치한다. EPR 기법과 기존 PR 기법의 성능을 비교한 결과, 공간 질의 처리 속도가 30% 이상 향상되었으며, 특히 논리적 블록의 크기가 클수록, 공간 데이터의 크기가 작을수록 질의 처리 성능이 향상되는 결과를 보였다.
해저 지중 피압유체의 3차원 전이류에 대한 수치모형이 개발되었다. 개발된 모형은 FDM 모형으로서 Gauss-Seidel SOR(successive over-relaxation)을 사용하는 것을 특징으로 한다. 본 모형으로 산출된 수두분포는 Theis의 해석해와 비교하여 작은 오차범위 내에서 동일하였다. 또한 MODFLOW 모형을 이용한 산출도 근접한 결과를 보여주었다. 대수층의 측면유입량과 우물의 양수량을 비교하였으며, 이 경우 가중치 ${\alpha}$가 mass balance에 영향을 주는 것으로 확인되었다. 즉, 완전음해법(${\alpha}$=1)에서는 약 5%의 오차를 보여주었다. 그러나 ${\alpha}$가 점점 감소하면서 0.5(Crank and Nicolson method)에 이르기까지, mass balance는 연속적으로 악화되며, 모형 결과는 발산한다. 또한 $\lambda$(over-relaxation factor)에 따른 수렴속도는 ${\lambda}=0.8{\sim}1.5$에서 큰 차이가 없었으나 $\lambda$가 1.5를 초과하는 경우 모형 결과는 발산한다. 다중 우물 설치시 양수량 변화가 산출되었다. 즉, 우물 상호간의 위치가 너무 근접하게 되면 양수량을 저하시킨다. 본 모형은 이방성$(Kx{\neq}Ky{\neq}Kz)$과 비균질성을 고려할 수 있으며, 다양한 경계 조건을 설정함으로서 현장조건을 반영할 수 있다. 따라서 3차원 피압 전이류에서, 우물의 위치 선정, 양수량 산출, 인공주입에 따른 흐름의 거동예측 등에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
시간이 변함에 따라 위치 좌표를 변경하는 모바일 환경에서 이동 객체는 자신의 위치를 기준으로 질의를 요청한다. 연속적인 스카이라인 질의 처리를 위한 효율적인 영역 결정 기법에서는 이동 객체의 속도와 방향과는 무관한 최적화된 스카이라인 영역(OSR: Optimal Skyline Region)을 미리 계산하여 질의에 답할 수 있다. 이에 따라 이동 객체의 위치를 중심으로 하고 가장 가까운 영역 변까지의 거리를 반경으로 하는 원(Vcircle: Validity Circle)을 유효 영역으로 결정하여 질의 발생 빈도를 감소하는 기법이 제안되고 있다. 그러나 원은 최초 질의가 발생한 시점의 이동 객체 위치에 따라 면적이 가변적이므로 질의 발생 빈도도 가변적이고, 객체가 최적화된 스카이라인 영역 내에서 이동하는 경우에 재질의가 빈번하게 발생하는 문제점이 발생한다. 예를 들어 사용자는 '현재 위치에서 가깝고 숙박료가 싸고, 해변과의 거리가 가까운 호텔을 검색하라'는 질의를 할 수 있다. 이 경우, 이동 객체와 대상 객체의 거리뿐만 아니라 대상 객체의 다중 속성을 고려해야하고, 스카이라인 질의 결과는 이동 객체의 현재 위치와 대상 객체의 거리에 따라 유효하지 않을 수 있으므로 이동 객체의 위치 변경에 따라 스카이라인을 재계산해야 하며, 새로운 결과를 요청하기 위해 연속적인 질의가 발생한다. 이 논문에서는 항상 볼록 다각형을 형성하는 최적화된 스카이라인 영역의 특징을 이용하여 스카이라인 영역의 최대내부원(IVcircle: Interior Validity Circle)을 정적 유효 영역으로 결정하는 기법을 제안한다. 실험을 통하여 영역내의 평균 질의 발생 빈도를 기존의 Vcircle을 이용한 동적 유효 영역 결정 기법보다 평균 52.55%가 감소함을 보인다.
본 논문은 조명의 변화가 심한 영상에서 손 형태를 안정적으로 인지하는 기법에 관한 것이다. 제안한 방법은 HSI 색상공간에서 색상(Hue) 및 색상 기울기(Hue-Gradient)를 기반으로 정의된 배경모델을 구축하고, 실시간으로 입력되는 영상과의 배경차분(background subtraction)기법을 이용하여 배경과 손을 구분한다. 추출된 손의 영역으로부터 18가지의 특징요소를 추출하고 이를 기반으로 다중클래스 SVM(Support Vector Machine) 학습 기법을 사용하여 손의 형태를 인지한다. 제안 기법은 색상 기울기를 배경 차분에 적용함으로써, 조명 환경이 배경 모델의 조명과 다르게 급격한 변화가 이루어졌을 때도 안정적으로 손의 윤곽정보를 추출할 수 있도록 하였다. 또한, 실시간 처리를 저해하는 복잡한 손의 특성정보 대신, OBB의 크기에 대하여 정규화된 두 개의 고유값과 객체 기반 바운딩 박스(OBB)를 구성하는 16개 세부 영역에서의 손 윤곽픽셀의 개수를 손의 특성정보로 사용하였다. 본 논문에서는 급격한 조명 변화 상황에서 기존 RGB 색상요소를 기반으로 하는 배경차분법과 색상을 기반으로 하는 배경차분법, 본 논문에서 제안하는 색상 기울기 기반 배경 차분법의 결과를 비교함으로써 제안 기법의 안정성을 입증하였다. 6명의 실험대상자의 1부터 9까지의 수지화 2700개의 영상으로부터 손 특성 정보를 추출하고 이에 대하여 훈련을 통한 학습 모델을 생성하였다. 학습모델을 기반으로 실험자 6인의 손 형태 1620개의 데이터에 대하여 인지 실험을 실시하여 92.6%에 이르는 손 형태 인식 성공률을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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