본 논문에서는 요구되는 통신 거리가 길고 LOS 확보가 쉽지 않은 산악 지형이 보편적인 군 전술 통신 환경에서 커버리지 확장과 음영 지역 제거를 위한 협력 중계 기반의 IEEE 802.16j 네트워크를 고려한다. 이를 통해 IEEE 802.16j 네트워크의 상향 링크(UL)에서 협력 중계 전송을 위한 대역 할당과 경로 선택을 통합적으로 수행하는 기법을 제안한다. 이를 위해 OFDMA 프레임 구조에서 협력 중계에 의한 처리율 증가량과 UL 접속 구간 및 UL 중계 구간의 대역 제한폭을 고려하여 전체 시스템의 데이터 처리율을 최대화하는 최적화 문제를 정의하고, 다중 차원 다중 선택 배낭 문제(MMKP)로 변환 후, 전역 탐색 알고리즘을 이용하여 최적해를 구한다. 협력 중계를 이용하지 않는 경우에 대해서도 최적화 문제를 정의하고, MMKP 기반 기법을 제안한다. 성능 비교를 위해 링크 품질 기반 (LQB) 기법의 전체 시스템 처리율도 평가한다. 군 전술 통신 환경 중 LOS 확보가 쉽지 않은 산악 지형 환경에서 OPNET 기반 시뮬레이션을 통해 제안하는 기법들의 전체 시스템 처리율을 비교 분석하고, 제안하는 MMKP 기반 기법들이 LQB 기법들에 비해 좋은 성능을 나타냄을 보이고, 협력 중계를 사용하는 기법들이 그렇지 않은 기법들보다 더 높은 전체 시스템 처리율을 제공함을 보인다.
산업의 발전에 따라 화학물질 중 독성물질의 종류와 사용량도 함께 증가하였고 이에 따라 산업현장에서의 사고 발생 가능성과 사고 영향성도 높아질 것으로 예측된다. 특히 독성물질의 누출은 인명 및 인근 지역의 환경에 치명적인 피해를 주기 때문에 누출사고 시 대피 및 안전거리 계산은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 액체성상의 독성물질의 경우 알고리즘을 새롭게 제시하였으며, 벤젠 및 아크릴로나이트릴을 선정하여 영향범위에 대하여 알아보고자 한다. 시나리오는 화학물질 안전원의 지침대로 최악의 시나리오 분석 시 10분간 전량 방출할 경우와, 즉시 방출하여 독성 액체가 방류벽을 범람할 경우로 하였으며 대안의 시나리오는 저장용기의 연결된 배관의 부분 파열로 인하여 누출공이 생긴 경우로 하였다. 각각의 시나리오에서 방류벽의 유무를 중심으로 연구를 진행하였으며 그로부터 기상 및 지형조건에 따라 ALOHA(Areal Locations of Hazardous Atmospheres) 프로그램을 사용하여 ERPG-2(Emergency Response Planning Guideline) 농도의 끝점 도달거리를 알아보았다. 그 결과 데이터를 통하여 그래프 및 회귀식으로 나타내었고, 이러한 자료는 피해범위를 예측함으로써 비상상황 발생 시 비상대책 자료로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 연구의 목적은 두유 curd를 형성하는 미생물을 분리하는 것이다. 두유 curd를 형성하는 미생물은 채소를 젖산균으로 발효시킨 전통적인 한국의 음식, 김치로부터 분리하였다. 분리 균주 196개 중 10개의 균주(strain No. 2-2-2, 2-15-2, 2-18-1, 2-19-2, 3-4-1, 3-4-2, 3-8-1, 3-8-3, 3-17-1, 4-39-5)가 단단한 두유 curd를 형성하였고 분자생물학적 생화학적 분석법에 의해 동정되었다. 분리균주로부터 추출한 genomic DNA는 16S rDNA 지역의 PCR 증폭을 위한 주형으로 사용하였다. GenBank 데이터로 16S rDNA 염기서열을 비교한 결과, 분리 균주들은 Leuconostoc mesenteroides group과 Lactobacillus sakei group으로 동정되었다. 두유 curd를 형성하는 균주들의 계통 발생학적 위치와 분류군은 neighbor-joining 방법을 이용하여 확인하였다. 또한, L. mesenteroides group은 생화학적 특성에 의해 L. mesenteroides subsp. dextranicum으로 동정되었다. 하지만 L. sakei group은 생화학적 특성 비교시 다양성을 보여 Lactobacillus sp.로 명명하였다.
최근 내비게이션에서는 실시간 교통정보와 과거의 교통정보를 가공하여 미래의 교통정보를 예측하는 패턴 교통정보를 같이 활용하여 빠른 길을 안내해주고 있다. 그러나 현재 사용되는 패턴 교통정보는 과거의 정보를 가공하여 교통정보를 예측하기 때문에 특별한 상황(유고, 날씨 등)에서는 예측이 정확하지 않는 문제점을 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 빠른 길을 찾기 위해 실시간으로 운전자들이 요청하는 경로탐색 데이터를 분석하여 가까운 미래 운전자들이 위치할 도로의 교통 혼잡도를 미리 파악하여 패턴 교통정보 보다 정확한 예측 교통정보를 제시하였다. 연구결과 첫째, 연구지역의 정체경로인 양재에서 마포간 차량속도 비교에서는 기존 상습정체 도로의 속도가중치 정확도가 3km/h에서 18km/h의 오차율이 발생하였지만, 본 연구의 Real 예측 교통 정보를 적용한 결과는 1km/h에서 5km/h의 오차율이 발생하였다. 둘째, 경로 품질에서 기존의 경로보다 최대 약 9분, 평균 약 3분 일찍 목적지에 도착하여 예측 교통정보 결과의 신뢰성을 입증할 수 있었다. 셋째, 기존의 경로탐색 결과 보다 혼잡도를 미리 예측하여 혼잡이 발생할 도로에 대해 회피되는 경로탐색 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 본 연구결과의 경로탐색 비교를 통해 교통량에 대한 예측정보를 획득할 수 있었으며 이를 활용하여 실시간 빠른 길 탐색이 가능하고, 향후 교통 흐름을 분산 시키는데도 도움이 될 것으로 판단된다.
한국학은 지역학으로써의 성격과 함께 다른 학문 분야와 복합적으로 얽힌 특성 때문에 학문 분야로서의 정체성 모색을 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 기존 연구들은 대부분 국내외 출판 자료 현황이나 주요 연구 성과 고찰 등 정성적 내용 분석 위주의 방법으로만 진행되어 왔으며, 계량서지학적인 방법을 적용한 연구는 이루어진 바가 없었다. 따라서 본 연구에서는 국내와 해외 한국학 분야에서 생산된 학술 논문 데이터를 대상으로 계량서지학적 방법을 적용해 지식 구조를 도출하고, FGI를 통해 심층적인 내용 분석을 실시하였다. 연구 결과, 대체로 국내 한국학 분야는 인문학 성격을, 해외 한국학 분야는 사회과학 성격을 보이고, 시기적으로는 국내는 고대에서 현대를 모두 아우르는 데 비해 해외는 주로 근현대 시점 연구가 모여 있는 것으로 파악되었다. 본 연구는 계량서지학적인 방법론을 적용해 국내 및 해외의 한국학 분야 지식 구조를 도출하고, 전문가 인터뷰를 통한 종합적인 내용 분석을 실시한 연구라는 점에서 의의를 지닌다. 하지만 국내와 해외 한국학 분야를 동일선상에서 비교하는 작업이 보다 의미를 갖기 위해서는 무엇보다 국내외 한국학 관련 전문가들의 다양한 의견을 비롯해, 통상적으로 한국학에서 기준으로 삼는 시대별, 학문 분야별 관점들을 모두 포용할 수 있는 보다 정밀한 후속 연구가 이어질 필요가 있다 하겠다.
본 논문은 산사태 감지 및 붕괴예측을 위하여 USN(Ubiquitous Sensor Network)을 적용한 실시간 모니터링 시스템 모델을 제안하였다. 이 시스템의 성능을 검증하기 위해 기울기 센서를 이용한 USN기반의 모니터링시스템 모델을 제작하고 실험적 평가를 수행하였다. 성능평가는 기울기 센서모듈 동작특성 실험적 평가와 USN의 데이터 수집 전송 효율 실험적 평가, 개발한 상시 감시모니터링 프로그램(S/W) 동작성능 실험적 평가 등을 수행하였다. 모델의 전체 성능검증은 기울기센서를 $0^{\circ}$, $-10^{\circ}$, $-20^{\circ}$ 및 $0{\sim}-30^{\circ}$ 주고 USN 모니터링시스템에서 100[msec] 주기로 샘플링하였을 때, 기울기센서의 각도와 모니터링 표출 그래프의 출력이 잘 일치하였다. 이 실험으로 제안한 모델의 각 기능요소별 성능이 검증되었고, USN 데이터전송도 오류 없이 전송됨이 확인되었다. 따라서 기울기 센서를 이용한 산사태 감지 예측을 위한 USN기반 실시간 모니터링시스템 제안모델이 산사태 위험성 노출지역에 원격 실시간 모니터링 시스템으로 널리 사용될 것으로 사료된다.
사물 인터넷 기반 초연결성 통신을 위한 일차적인 과제는 액서스 포인트, 기지국 등의 인프라를 거치지 않는 저전력, 손실 무선 네트워크 환경에서 사물 인터넷 기기들 간의 직접 통신 기법을 개발하는 것이다. 저전력 그리고 손실 네트워크 환경에서 사물 인터넷 디바이스들은 물론 라우터가 한정된 메모리를 사용하는 제한 조건을 가지고 있기 때문에 목적지 경로 정보를 지속적으로 유지할 수 없으며 다만 적은 수의 디폴트 라우터 정보만을 유지한다. IPv6주소를 그대로 활용하고 단순히 제어 메시지들의 양만 줄이는 데 초점을 둔 기존 경량화 라우팅 기법들과 달리 본 연구에서는 블룸필터 및 향상된 랭크개념을 활용하여 경량화 자동 주소 설정을 포함한 IPv6 이웃노드탐색 기법 및 경량화된 라우팅 프로토콜을 제안한다. 또한, 처음으로 사물 인터넷 기반 기기 간 손실 있는 무선 환경을 다양한 확률분포함수를 따르면서 에러가 발생하도록 모델링하여 성능평가를 수행했다. 특히, 제안하는 기법은 동적으로 무선 링크가 변하여 데이터 손실이 발생해도 향상된 랭크 정보를 바탕으로 다중 경로 정보를 지역적으로 활용하여 견고성을 높였다. 성능평가 결과 제안하는 기법은 RPL 기반 라우팅 프로토콜에 비해서 최대 40%까지 성능향상을 보일 수 있었다.
최근 태양광의 발전 효율성과 경제성이 높은 발전소 부지를 확보하기 위해 특정 지역을 대상으로 태양광 발전량을 정확히 예측하기 위한 연구들이 수행되었다. 하지만 국내의 경우 기존 발전량 데이터가 부족함에 따라 정확한 발전량 추정에 문제가 발생할 수 있으며, 우리나라 기준으로 어떠한 기상조건을 나타내는 변수가 태양광발전에 어느 정도의 영향을 미치는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 지형 효과를 충분히 고려하여 제작된 태양복사에너지 지도와 미세먼지와 같은 기상조건을 추가하여 태양광 발전량 추정 회귀모델을 제시하고, 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하였다. 그 결과, 습도를 제외한 태양복사에너지, 온도, 풍속, 운량, 강수량, 일조시간, 미세먼지가 발전 효율에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 회귀 분석모델을 통해 추정된 발전량과 실제 발전량을 비교 분석하여 RMSE는 48.261(h), nRMSE는 1.592(%), MAPE는 11.696(%), 그리고 는 0.979이 도출되었다. 이러한 결과는 국내 태양광 발전 부지를 평가함에 있어서 고려해야 하는 중요한 기상 조건 등 태양광 발전량 추정 모델을 설계하는데 활용할 수 있으며, 이를 바탕으로 태양광 발전소 건설 부지를 선정함에 있어 중요한 지표인 발전량을 정확히 추정하는데 기여할 것으로 사료된다.
디지털 기술로 촉발되는 지능화 혁명으로 자율주행차, 로봇, 드론 등의 무인이동체가 등장하면서 산업에서 혁신적인 변화를 초래하고 있다. 경기도 광역자치단체에서는 지자체 최초로 무인이동체 관련 조례를 제정하고 기본계획을 수립하는 등 제도적 기반을 마련하였다. 이에 경기도 지역 무인이동체 산업의 특성을 파악하고 수요를 반영하는 데이터 기반의 실질적인 정책을 마련할 필요성이 제기되고 있다. 경기도에는 무인이동체 기업이 전국대비 25%를 차지하고 경기남부에 88% 이상이 집중되어 있다. 특히, 로봇과 자율주행차 등 육상분야에 71.4%, 드론 등 항공분야에 26.7%가 주력하고 있다. 경기도 무인이동체 기업들은 생애주기 상 도입과 성장기에 있는 업력 10년 미만의 소기업이 대부분으로 향후 연구개발 인력을 채용하여 기술력을 제고하는데 집중하고자 한다. 그리하여 경기도는 도내 무인이동체 신생기업과 소기업이 지속적으로 성장할 수 있도록 성장지원 정책을 펼치고 분야별 전문인력 양성과 기술력 제고를 위한 다양한 정책지원 방안을 마련하기 위해 고민하며, 무인이동체 산업 네트워크를 구축하여 지식의 창출·공유·확산의 창구를 마련할 필요가 있다.
도시 확장은 도시의 온도를 상승시키고, 이러한 도시의 온도 상승은 사회적, 경제적, 신체적 피해를 초래한다. 이러한 도시열섬을 예방하고 도시의 지표면 온도를 감소시키기 위해서는 도시 공간을 구성하는 지형지물들의 냉각 효과를 계량화하는 것이 중요하다. 이에 본 연구에서는 서울을 대상으로 토지피복 각각의 객체들과 지표면 온도와의 관계를 파악하고자 토지피복지도 6개 클래스로 분류하여 지표면 온도와 객체들의 면적, 둘레/면적, 정규식생지수와의 상관분석과 다중회귀분석을 수행했다. 분석 결과 정규식생지수는 지표면 온도와 상관성이 높게 나타났다. 그리고 다중회귀분석에서도 지표면 온도 예측에 정규식생지수가 다른 계수보다 높은 영향력을 행사했다. 다만 다중회귀분석 결과 도출된 모델들의 설명력은 낮게 나타났는데, 향후 아리랑 3A의 고해상 중적외선 데이터를 연계 활용하여 지속적인 모니터링을 수행한다면 모델의 설명력을 한층 강화할 수 있을 것이다. 그리고 녹지공간의 식생 활력까지 고려한 토지피복 유형과 도시 공간 내 지표면 온도와의 관계를 기반으로 도시계획에 활용한다면 도시의 지표면 온도를 저감하는데 큰 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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