본 연구는 과학 커뮤니케이션 분야에서 널리 쓰이고 있는 뉴스 내용분석 방법론이 하이프 사이클 모델에 부합하는 지를 탐색적으로 살펴보고자 한다. 즉 과학기술 뉴스 내용분석이 하이프 사이클 모델에서 설명하는 사회적 가시성의 실체적 파악을 위한 기술기획의 유용한 보완적 방법론으로 쓰일 수 있음을 밝히는데 본 연구의 의의가 있다. 이를 위해 대표적인 유망기술로 클라우드 컴퓨팅을 대상으로 뉴스 내용분석을 수행하였다. 분석의 초점은 클라우드 컴퓨팅 기술 관련 뉴스의 빈도, 보도태도(긍정, 중립, 부정), 5가지 뉴스 프레임 관점에서 분석이 이루어졌고, 뉴스 보도경향이 하이프 사이클 흐름을 따라가는 지를 살펴보았다. 종합지 경제지와 IT전문지를 대상으로 한 뉴스 내용분석 결과는 뉴스 빈도, 보도 태도, 뉴스 프레임 모두 하이프 사이클의 흐름을 따르고 있었으며, 특히 2014년 이후의 흐름은 하이프 사이클 상에서 기대붕괴 지점을 지나 현실인식의 지점으로 진화되는 시점임을 추론할 수 있었다. 본 연구결과는 최근 확산되고 있는 텍스트 마이닝, 감성어 자동식별 분석 기술 등과 접목하여 사회적 맥락 파악을 위한 기술기획 분석의 보완적 방법론으로 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
인터넷 공간에서의 지도표현과 지도위에 나타나는 각종 건물의 표현은 건물의 위치와 건물이 차지하는 토지의 경계선만이 보여지므로 구체적인 건물의 내용을 파악하기란 매우 힘들다. 본 연구에서는 기존의 수치지도를 재편집한 2차원적 지도의 건물정보 관리와 하이퍼맵에 의한 WEB-GIS형태로 구현된 맵에 지역의 건물정보와 부가정보를 연계시킨 새로운 형태의 건물을 인터넷 도시공간에 거의 3차원의 아이콘으로 보여주는 형태로서 표현함으로서 시각적인 건물정보의 관리가 가능한 실험적 연구를 시도하였다. 본 연구에서는 맵상에 2.5D형태로 보여지는 아이콘에 하이퍼링크된 건물에 대한 속성 정보를 관리하도록 설계된 웹기반 건물관리시스템을 보여줌으로써, 하이퍼맵 상에서 시각적으로 보여지는 아이콘에 건물의 각종 속성 정보를 입력하여 이를 웹상에서 시각적으로 재현함으로써, 사용자로 하여금 기존 지도상의 건물과 실제 건물 사이와의 이질적인 문제점을 보완하여 보다 친숙한 도시공간을 제공하여, 누구든지 인터넷 환경에서 제약을 받지 않고 통신이 가능한 지역이면 어디서든지 건물에 대한 정보를 파악하여 활용 가능한 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 병렬 프로그램을 구성하는 $2^n$개의 타스크 모듈들을 n-차원 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에 전체 통신 비용이 최소가 되도록 일대일 매핑하는 문제를 다룬다. 하이퍼큐브에서 최적 매핑을 구한 것은 NP-complete문제이다. 본 논문에서는 먼저 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에서의 매핑 문제를 그래프 상에서의 최대 컷세트 집합을 구하는 문제로 변환시키는 그래프 변형 기법을 제안한다. 이러한 그래프 변형 기법을 사용하여 기존의 그래프 이분할 방법을 변형된 그래프 상에 반복 적용함으로써 하이퍼큐브에 타스크 모듈들을 효율적으로 일대일 매핑하는 반복 매핑 알고리즘을 제안한다. 여러가지 타스크그래프 상에서의 실험을 통해, 제안된 반복 매핑 알고리즘이 기존의 greedy나 recursive 매핑 알고리즘들 보다 성능이 우수함을 보인다. 특히 제안된 알고리즘은 하이퍼큐브-isomorphic, 메쉬등과 같은 정형 그래프 상에서 성능이 우수하며 거의 모든 정형 그래프에서 최적 매핑을 찾음을 보인다.
알고리즘의 설계에 있어서 주어진 연결망을 다른 연결망으로 임베딩하는 것은 알고리즘을 활용하는 중요한 방법이다. 상호연결망 HCN(n, n)은 HFN(n, n)은 하이퍼큐브가 갖는 좋은 성질을 가지면서 하이퍼큐브보다 망비용(network cost)이 작은 값을 갖는 상호연결망이다. 본 논문에서는 하이퍼큐브 $Q_{2n}$와 HCN(n, n), HFN(n, n) 사이에 임베딩하는 방법을 제시하고, 하이퍼큐브 $Q_{2n}$은 HCN(n, n)과 HFN(n, n)에 연장율 3, 평균 연장율 2 이하에 임베딩 가능함을 보인다. 또한 HCN(n, n), HFN(n, n)은 하이퍼큐브 $Q_{2n}$에 임베딩하는 비용이 0(n)임을 보인다.
이 논문은 하이데거의 사유에서 나타나는 '놀이'개념이 어떠한 본질적 의미를 담고 있는지 해명해 보는 것을 목적으로 삼고 있다. 이 논문에서 우리는 하이데거의 '놀이'개념을 통해, 흔히 주장하듯이 놀이의 의미가 인간의 정신활동과 관련된 유희적인 측면에만 머물러 있지 않음을 보여주고자 한다. 다시 말해 하이데거의 '놀이'사유를 통해, 사회학적, 교육학적, 문화인류학적 의미의 '놀이'와 본질적으로 다른, 이른바 '존재론적 의미'의 '놀이'개념을 보여주고자 한다. 그런데 하이데거의 전체 사유에서 보면, 이 '놀이'개념이 전기사유에서는 주로 '삶의 놀이', '초월의 놀이'로서 등장하며, 후기사유에서는 '놀이-공간', '시간-놀이-공간', '거울-놀이' 혹은 '정적의 놀이' 등으로 등장하고 있다. 따라서 하이데거의 사유에서는 이 '놀이' 개념이 그의 '전회'를 기점으로 하여 전기사유와 후기사유에서 그 의미가 다소 다르게 나타나고 있기 때문에, 이를 구분해서 해명해 보고자 한다.
하이아미의 정조와 현미상태에 대해 일품벼를 대조구로 하여 항산화성분의 함량과 에탄올 추출물에 대한 in vitro 항산화활성 및 항암활성을 측정하였다. 하이아미의 정조 및 현미 추출물의 총 폴리페놀 함량은 각각 6.31 및 3.75 mg/g으로 나타났으며, 일품은 각각 5.66 및 3.47 mg/g으로 나타나 하이아미가 약간 높은 것을 알 수 있었다. 하이아미의 정조와 현미 추출물의 $\gamma$-oryzanol 함량은 각각 33.53 및 39.47 mg/100 g으로 나타났으며, 일품의 경우 각각 24.33 및 28.68 mg/100 g으로 나타나 일품에 비해 하이아미에서 높은 함량을 보이는 것으로 나타났다. 하이아미와 일품벼 정조 및 현미의 70% 에탄올 추출물에 대한 DPPH radical, hydrogen peroxide, superoxide radical 및 hydroxyl radical 소거활성을 5 mg/mL의 농도에서 측정한 결과 하이아미가 일품에 비해 높은 것으로 나타났으며, 정조 추출물이 현미 추출물보다 높은 radical 소거활성을 보이는 것으로 나타났다. 70% 에탄올 추출물에 대한 in vitro 항암활성을 측정한 결과 정조 및 현미 추출물의 억제 활성은 용량 의존적으로 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 하이아미는 위암 및 유방암세포에 높은 활성을 보였으며, 일품은 대장암 및 간암세포에 대해 높은 활성을 보였다.
오늘날의 높은 효율성을 가진 현대적인 가상화 솔루션의 가용성으로 인해, 서버와 클라우딩 컴퓨팅 분야와 같은 다양한 분야에서 주목받고 있다. Xen은 다양한 가상화 시스템 중 폭 넓게 사용되는 기술이기는 하나 스케줄링에 있어 약간의 약점이 노출되고 있다. 이는 Xen 하이퍼바이져 스케줄러가 유저 레벨의 쓰레드와 물리적 CPU 사이의 스케줄러들 가운데 가장 아래에 존재하기 때문에, 유저 레벌의 워크로드에 대한 정보를 얻는데 제약사항이 있기 때문이다. 이러한 특성은 시스템의 전체적인 처리량을 떨어뜨리고 리소스의 활용률을 저하시킬 수 있다. 본 연구는 게스트 운영체제에서 동작하는 동적인 워크로드에 대한 정보를 활용하는 유저 레벨의 스케줄링을 제안하고자 한다. 이를 위해 새로운 하이퍼콜과 모니터링 데몬을 가지는 유저레벨 스케줄링을 구현한다. 유저레벨 스케줄링이 동작하는 Xen 하이퍼바이져 기반에 Linux를 게스트 운영체제로 환경을 구축하여 다양한 유저레벨 워크로드를 동작시켜 시스템의 처리량 증가와 CPU 리소스의 활용률을 높일 수 있음을 보인다.
본 논문은 우선순위 스케줄링을 사용하는 주기적 실시간 시스템을 위해 제안된 확률적 분석 방법의 개선 방안을 제안한다. 기제안된 확률적 분석 방법은 (1) 시스템 적체 분석, (2) 작업별 적체 분석, (3) 작업별 간섭 분석을 거쳐서 각 태스크의 응답 시간 분포를 얻어냄으로써 태스크들의 종료시한 위반확률 (deadline miss probability)을 계산한다. 본 논문은 기제안된 확률적 분석 방법에 대해 주어진 태스크 집합의 하이퍼주기(hyperperiod)를 압축하여 시스템 적체 분석을 개선시킬 수 있음을 보인다. 하이퍼주기 압축 기법은 시스템 적체 분석에 요구되는 계산 시간을 단축시키고, 계산된 각 태스크의 종료시한 위반확률이 항상 원래 확률값의 상한(upper bound)이 된다는 장점이 있다. 실험 결과. 하이퍼주기 압축 기법이 정확도의 손실을 최소화하면서 상당한 계산 시간 단축을 가져올 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 F1TENTH 와 같은 자율주행 경주 대회를 위한 고전적인 자율주행 알고리즘의 파라미터 최적화에 관한 연구를 다룬다. 고전적인 자율주행 알고리즘은 하이퍼파라미터의 영향을 크게 받고 더 나아가서 하이퍼파라미터의 설정에 따라서 성능의 차이가 크다. 이 하이퍼파라미터를 빠르게 찾기 위하여 Piece and Conquer Fireworks 방법을 제안한다. 결과적으로Random search에 비해서 일반 Fireworks알고리즘은 약8.3배, Piece and Conquer Fireworks알고리즘은 약 28.5배 빠른 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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