연구목적: 재난안전 마스터플랜의 가이드라인을 제시하고, 이를 통한 지역안전지수 향상방안을 도출한다. 연구방법: 재난 관련 법률, 안전혁신마스터플랜, 국제안전도시지표와의 정합성 진단을 통해 지자체의 재난안전 관리체계를 수립하고 지역 특성과 분야별 재난관리 대책을 포함하는 재난안전 마스터플랜 가이드라인을 제시한다. 연구결과: 'G'기초지자체를 선정하여 재난안전 마스터플랜 가이드라인을 적용한 세부정책을 수립하고, 이를 통해 지역안전지수 개선방안을 도출한다. 결론: 지역안전지수 향상을 통해 지자체의 재난대응 역량을 강화한다.
인공지능에 의한 직업의 대체가 빠르게 진행되고 있지만, 창의성이 중요한 예술 분야에서는 예외로 여겨졌다. 예술과 기술의 경계에 있는 직업인 음악의 마스터링에서는 현재 여러 인공지능 마스터링 서비스가 운영 중이다. 일반적으로 인공지능의 마스터링은 전문 마스터링 엔지니어의 작업에 비해 품질이 낮다고 여겨진다. 본 논문에서는 인공지능 마스터링과 인간 마스터링을 음향 분석, 청취 실험, 전문가 인터뷰 과정을 통해 비교해 보았다. 음향 분석에서는 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물에서 큰 차이는 관찰되지 않았다. 청취 실험의 경우 비음악인 그룹은 전문 마스터링 엔지니어의 결과물과 인공지능의 결과물의 음질 차이를 거의 구분하지 못했다. 음악인 그룹은 특정 음원에 대한 선호를 드러냈지만, 어느 특정 마스터링에 대한 일반적인 선호가 유의미하게 나타나지는 않았다. 전문가 심층인터뷰에서도 전문 마스터링 엔지니어와 인공지능 마스터링간의 음향적인 차이는 거의 없으며, 가장 큰 차이는 마스터링 서비스 제공자와 사용자 간의 소통 방식에 있다고 응답하였다. 또 향후 더 많은 데이터를 통한 훈련으로 인공지능 마스터링이 빠르게 품질 향상을 이룰 것이고 사용자와 인공지능 간의 소통 방식에서도 더 개선이 있을 것이라고 예상하였다.
스캐터넷(Scatternet)에서 피코넷(Piconet)간의 연결을 통하여 블루투스 애드 혹 네트워크를 형성한다. 이러한 스캐터넷을 형성하기 위한 많은 알고리즘이 제안되었다. 하지만 이들은 스캐터넷 재구성 시간이 많이 걸리는 문제가 있다. 본 논문에서는 마스터가 피코넷을 벗어났을 경우 스캐터넷 재구성시 지연시간을 줄이기 위한 Fast-Recovery 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘에서는 마스터에 의해 생성된 피코넷 장치 테이블에서 마스터와 비슷한 가중치를 가지는 슬레이브를 Sub-Master로 선택한다. 마스터가 피코넷을 벗어났을 때 Sub-Master 가이전의 마스터 대신에 새로운 피코넷의 마스터가 되고, 페이지 상태에서 피코넷 장치 테이블을 통하여 모든 슬레이브와 브릿지에 직접 연결하도록 한다.
데이터베이스 복제(Replication)는 분산 데이터베이스 환경에서 신뢰성, 가용성, 과부하 방지 등을 위하여 이용되며, 마스터/슬레이브(Master/Slave), 멀티마스터(Multi-Master)와 같이 두 가지 모델이 존재한다. 멀티마스터 데이터베이스는 다중 데이터베이스에 삽입 및 갱신을 위한 동기화에 따른 복잡도 증가와 비용 증가와 같은 문제를 지닌다. 이러한 이유로 데이터의 삽입과 수정이 빈번히 일어나는 환경에는 마스터/슬레이브 모델을 이용한 데이터베이스 복제가 적합하다. 하지만 마스터/슬레이브 데이터베이스 역시 시스템에서 각 트랜잭션이 마스터로 접속해야 할지, 슬레이브로 접속해야 할지를 선택하기 위한 기준이 명확히 존재하지 않는 문제를 지닌다. 따라서 이 연구에서는 마스터/슬레이브 데이터베이스 모델에서 AOP(Aspect Oriented Programming) 기반의 데이터베이스 트랜잭션 라우팅 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 AOP에 기반하여 애플리케이션을 횡단 관심사로 분리하고 각 관심사들을 모듈화 하여 트랜잭션을 마스터 데이터베이스 및 슬레이브 데이터베이스로 라우팅한다. 이 논문은 시나리오 기반의 기능 통합 테스트를 통하여 제안 알고리즘의 안정성(Stability) 및 성능이 우수함을 평가한다.
블루투스의 통신 방식은 마스터에 의해 제어되는 TDD 기반의 방식으로, 슬레이브의 패킷 전송은 마스터의 패킷 전송 여부에 따라 종속적으로 이루어진다. 따라서 마스터 또는 슬레이브의 큐 내에 전송할 데이타가 없을 경우 POLL 또는 NULL 패킷 전송으로 인한 슬롯의 낭비가 발생할 수 있다. 그러므로 블루투스 인트라피코넷 통신에서 슬롯의 낭비를 최소화 할 수 있는 스케줄링 기법은 매우 중요한 요소이다. 그러나 인트라피코넷 스케줄링은 마스터에 의하여 이루어지므로, 일반적으로 알려진 스케줄링 기법을 적용하기 위해서는 마스터가 슬레이브의 큐 내의 대기 중인 데이타의 양을 알아야 하지만, 블루투스 통신 방식에는 이것이 불가능하다. 본 논문에서는 슬레이브 큐 내에 대기 중인 데이타의 양에 대한 정보 없이도 효율적인 스케줄링이 가능한 블루투스 피코넷 스케줄링 기법을 제안한다. 제안된 스케줄링 기법은 슬레이브와 마스터 간에 주고받은 패킷의 종류에 따라 마스터는 마스터와 슬레이브의 큐 내에 대기 중인 데이타의 존재여부를 식별하고 이를 기반으로 하여 슬레이브들과의 스케줄링을 수행한다. 제안된 스케줄링 기법과 기존의 스케줄링 기법간의 비교 실험을 통하여 제안된 스케줄링 기법의 우수함을 보인다.
재정비촉진사업 실무에서 참여자 간 구두 협의에 의존하고 있어 계획안 자체가 빈번히 변경되는 문제가 발생하고 있다. 마스터플랜이 참여자 의견조율을 위한 수단으로 활용될 수 있지만, 소수의 총괄계획가 및 총괄계획팀이 사업과 관련된 대규모의 정보항목들을 고려하여 마스터플랜을 신속하고 효과적으로 수립하는 것은 한계가 있다. 마스터플랜 수립에 필요한 정보항목들을 체계적 효율적으로 저장하고, 검색이 가능하도록 구성하여 효과적인 의사결정을 지원할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 사업초기단계에서의 마스터플랜 수립을 지원하는 데이터웨어하우스 프로토타입을 제안한다. 전문가 면담 및 사례분석을 바탕으로 재정비촉진사업 운영상의 문제점을 도출하고 개선방안을 제시하였다. 마스터플랜을 작성할 때 기본적인 근거자료로 활용되는 기초조사결과와 마스터플랜사례 정보항목을 도출하여 메타데이터 인덱스 데이터베이스를 구축하고 정보검색 사용자 인터페이스를 제시하였다. 프로토타입을 실제 마스터플랜 수립업무 사례에 적용한 결과, 메타데이터를 통한 필요한 정보의 효과적인 검색이 가능하였다.
본 논문에서는, 복수의 사용자가 MH 공개키 시스템을 이용하는 경우, 복수의 개별키에 공통으로 적용할 수 있는 마스터키를 새로이 제안하여 보도하였다. 이러한 마스터키를 시스템내에 도입하면 개별키의 크기의 총화보다 작은 마스터키를 선택하여 기억용량을 절약시킬 수 있고, 디지탈서명에 의한 인증이 용이해진다. 또 RSA 공개키 시스템과 비교해 볼 때, 마스터키를 사용하더라도 개별키를 사용할 때에 비해서 처리시간에 큰 영향이 없음을 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 입증하였다.
본 논문은 다수의 프로세싱 유닛의 데이터 처리할 수 있는 메모리 제어기를 설계하였다. 메모리 제어기는 마스터 중재기에 의해 마스터들의 요구 신호를 받아 순서에 맞추어서 데이터 충돌 없이 메모리에 전송하는 역할을 한다. 구현된 메모리 제어기는 마스터 인터페이스, 마스터 중재기, 메모리 인터페이스, 메모리 가속기로 구성된다. 제안한 메모리 제어기는 VHDL을 이용하여 설계하였고, 삼성의 메모리 모델을 이용하여 동작을 검증하였다. FPGA 합성 및 검증을 위해서는 ATERA사의 Quartus II를 이용하였고, 구현된 하드웨어는 Cyclone II 칩을 사용하였다. 시뮬레이션을 위해서는 Cadence사의 ModelSim을 이용하였다.
본 논문은 비디오 처리를 위한 SoC 내에서 다수 개의 프로세싱 블록(마스터)들을 처리할 수 있는 고성능의 메모리 제어기를 설계하였다. 메모리 제어기는 마스터 중재기에 의해 중재되며 이것은 메모리 접근을 요구하는 마스터들의 요구 신호를 받아 데이터를 전송하는 역할을 해주게 된다. 구현된 메모리 제어기는 마스터 선택기, 마스터 중 재기, 메모리 신호 생성기, 명령어 디코더, 데이터 버스, 그리고 메모리 신호 생성기로 구성된다. 제안한 메모리 제어기는 VHDL을 이용하여 설계하였고, 삼성의 메모리 모델을 이용하여 동작을 검증하였다. FPGA 합성 및 검증을 위해서는 ATERA사의 Quartus II를 이용하였고, 구현된 하드웨어는 Cyclone II 칩을 사용하였다. 시뮬레이션을 위해서는 Cadence사의 ModelSim을 이용하였고, FPGA 환경에서 174.28MHz의 주파수로 동작하여, SDRAM의 규격을 모두 만족할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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