본 특허정성분석은 "층상구조 기반의 리튬이차전지용 양극 활물질"의 우리나라, 미국, 일본, 유럽, PCT (WO)의 유효특허 1,294건을 분석한 것으로, 특허가 갖는 기술 중요도 부분과 특허 중요도 부분으로 나누어 Table 1과 같은 기준으로 평가하였고, 이를 토대로 104건의 주요특허와 20건의 핵심특허를 선정하였다. 그리고 선정된 주요특허와 핵심특허를 시계열적 기술 흐름도로 작성하여 각 기술 분류별로 특허 출원 시점과 발전 과정, 핵심특허의 위치를 확인하였다. 마지막으로 특허 분석 내용을 토대로 향후 기술개발을 위하여 현재 출원 등록된 기술들과의 차별화 방안 및 회피전략을 제시하였다.
본 연구는 선행연구들에서 주로 설문조사를 통해 선정된 건설기업의 KPI들이 실제로도 그 실효성이 있는 것인지를 확인하고, 이 과정에서 중소건설기업의 경쟁력을 높이기 위해 해결해야 할 문제점들이 무엇인지 파악하기 위해 실증자료를 이용하여 분석하였다. 그 결과, 중소건설기업은 미래성장을 위한 투자가 상대적으로 부족하며 경쟁력을 높이기 위해서는 이를 보완해야 하는 것으로 나타났다. 또한, 선행연구들에서 설문조사에 의한 문헌적인 방법을 통해 선정한 주요 KPI의 대부분이 실증적 자료를 이용한 분석을 통해서도 실효성이 있는 성과평가지표라는 점이 확인되었다. 본 연구는 중소건설기업의 경쟁력 강화 방안과 기존 선행연구들에서 설문조사를 통해 문헌적으로 도출된 건설기업 경영성과지표의 실효성에 대하여 실증분석을 통해 연구를 수행 했다는 점에서 그 의의가 있다.
현재, 우리나라 전 해상에서는 38개소의 유인등대가 운영 중이다. 사람이 거주하면서 등대를 관리하는 유인등대는 항로표지로서의 기능강화와 관리체계 효율화 방안을 마련하기 위해 변화가 불가피하다. 이들 유인등대 중 무인화 등대에 부합하는 등대를 선정하기 위한 유인등대 관리체계 개선 기준(항로표지 기능, 광역관리 기능성, 국가정책, 해양문화공간 운영)을 마련하여 무인등대화를 위한 평가자료를 수집 및 분석하여 AHP 가중치 및 리커드 척도(Likert Scale) 분석 기법을 적용한 결과를 토대로 관할청에서 멀리 떨어진 항로표지의 기능장애시 복구시간을 단축하기 위해 유인등대의 역할과 기능을 강화할 수 있고, 주변의 항로표지를 소권역화 할 수 있는 거점등대를 선정하였다. 이에 본 논문은 우리나라 전 해상에 산재되어 있는 항로표지시설들을 효과적으로 관리 및 유인등대의 생활환경 개선에 도움이 될 것으로 판단된다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 개발(Component-Based Software Development : CBSD)로 만들어진 소프트웨어는 현재 개발자에 의해 새로 만들어진 컴포넌트들과 재사용되는 컴포넌트들의 '조립'으로 이루어진다. 본 논문에서는 이들을 각각 화이트박스 컴포넌트와 블랙박스 컴포넌트로 정의한다. 따라서 컴포넌트 조림에 의한 오류는 소프트웨어를 이루는 블랙박스 컴포넌트들과 화이트박스 컴포넌트들의 상호작용에 의해 발생한다. 본 논문은 이러한 조립 오류들을 테스트하는 방법을 제안하고, 엔터프라이즈 자바빈즈 아키텍쳐에서의 컴포넌트 조립 테스트에 적용한다. 본 기법은 화이트박스 컴포넌트의 특정 영역에만 오류를 삽입하여 테스트 케이스를 선정한다. 오류가 삽입되는 특정 영역은 컴포넌트 조립의 패턴들을 분석하석 선정되며, 이는 본 기법의 테스트 케이스가 높은 효율성을 갖도록 한다. 본 논문에서는 테스트 케이스의 효율성을 실험을 통해 평가하며, 나아가 컴포넌트 조립 테스트 기법의 자동화 방안을 제안한다.
터널에서의 붕괴는 터널 구조물의 특수성 및 예상치 못한 지반조건의 변화로 인해 언제 어디서든 발생될 수 있다. 그로 인한 경제적인 손실과 인명피해를 줄이기 위하여 사고를 미연에 방지하기 위한 방안에 대한 다양한 연구들이 계속 진행되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 붕괴예측을 위하여 국내 터널 붕괴 현장 56개소의 시공데이터를 분석하고 인공신경망 기법에 적용할 입력인자를 민감도 분석으로 선정하였다. 또한 인공신경망 모델 설계는 선정된 입력인자로 학습을 수행하고 터널 붕괴 유형 예측에 최적화된 모델을 결정하였다. 이 모델을 이용하여 붕괴가 발생된 총 12개소에 적용성 평가를 실시하여 터널 붕괴 유형 예측 가능성을 검증하였다. 이러한 결과는 터널 시공 현장에서 붕괴 예방을 위한 기초 자료로서 활용 될 수 있을 것이다.
최근 건설 시공 업무가 다양화되고 현장이 대형화됨에 따라 현재 건설현장의 시스템으로는 모든 상황을 실시간으로 관리하고 모니터링 하는데는 한계가 있어 이에 대한 체계적인 계측관리 방안이 요구되어 지고 있다. 이에 본 연구에서는 USN 기술 중 건설현장에 적용할 때 가장 중요한 USN기술 중 하나인 네트워크 기술을 선정하였다. 도출한 요소들을 바탕으로 각 요소들의 쌍대비교를 통해 각 기준에 따른 요소들의 중요도를 산정하였다. 산정한 중요도를 종합하여 각 기준 및 상황을 고려하여 의사결정 지원모델 매트릭스를 작성을 통해 건설현장 토공사 계측 시 고려사항에 따른 중요도를 정량적으로 평가하여 의사결정을 지원할수 있는 모델을 제시하였다. 본 연구의 결과는 건설현장 토공사 계측관리를 위해 USN기술 적용 시 상황에 맞는 기술을 선택 할 수 있는 판단의 기준 및 척도로 활용이 가능하며, USN기술 도입을 통해 현장의 지능화 및 관리 효율 극대화를 가져올 것으로 기대한다.
과학 수업에 과학사를 도입하자는 주장은 과학 지식과 과학적 방법의 이해, 과학의 본성에 대한 고찰, 과학과 사회와의 상호작용의 이해 등의 필요성에 따라 지속적으로 강조되어 왔다. 통합 과학 교육의 중요성이 강조되고 있는 오늘날, 과학사는 통합 과학 교육의 방안으로도 효과적이다. 이러한 배경 속에서 본 연구에서는 과학사를 과학 교육에 활용한 연구들을 분석하고 이를 토대로 통합 과학 주제로서 과학사를 활용할 수 있는 내용을 선정해 과학사 수업을 개발했다. 본 연구에서는 통합 과학의 주제로서의 과학사 수업의 개발을 위해 '지구의 연령'을 주제로 선정했다. 중 고등학생들을 대상으로 한 시범 적용 결과, 학생들은 수업을 긍정적으로 평가했다.
본 논문은 Newton-Rhapson법으로 조류계산을 하여 해양도시내 분산전원의 최적 설치점에 대해 연구하였다. 도시 내에 분산전원을 설치할 경우 대규모 발전소나 송전설비를 추가 건설하지 않고도 효율적으로 필요한 전력을 공급할 수 있는 장점이 있다. 따라서 전 세계적으로 분산전원은 도시 에너지원으로 주목받고 있다. 그러나 도시 내의 전원 설치지점 변경에 따른 전력손실 평가에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 분산전원이 주변의 선로에 미치는 전력손실을 최소화 할 수 있도록, 분산전원의 최적 설치지점을 선정하는 방안을 제안한다.
고유얼굴 방법에 의한 얼굴인식은 얼굴 표정의 변화에 둔감한 유용한 인식기법이나 인식률이 낮아 지속적인 연구가 필요한 실정이다. 본 논문에서는 고유얼굴 특징을 이용한 얼굴인식에 있어서 인식률 개선을 위한 효과적인 방안을 제시한다. 이를 위해 본 연구에서는 고유얼굴 특징에 대해 세 종류의 분류기-단일원형 분류기, 최소거리 분류기, 신경회로망 분류기-를 사용하여 그 성능을 평가하고 분석함으로써 고유얼굴 특징의 분포 특성을 고찰하고, 분류기 및 학습용 샘플 영상의 선정이 인식률 제고에 큰 영향을 미침을 보인다. ORL 얼굴영상 데이터베이스를 사용하여 실험한 결과 최소거리 분류기가 가장 좋은 인식률을 나타내었으며, 학습용 샘플영상의 선정과 최소거리 분류기에 의해 91.0%의 인식률을 달성하였다.
정의된 SLA의 QoS를 지키기 위해서, 클라우드 시스템은 동적인 사용 패턴에서 발생하는 변화무쌍한 작업 부하를 처리해야 한다. 서비스 관점이외에도 에너지 소비를 최소화 하는 것이 또한 새로운 관심사이다. 이는 클라우드 데이타 센터에서 가상화된 자원을 할당할 때 클라우드 제공자들은 에너지와 성능의 상관관계를 고려해야 한다. 본 논문에서는 호스트 컴퓨터의 작업부하 수준을 탐지하기 위해 동적 임계치를 기반으로 한 자원 프로비저닝 방안을 제시한다. VM선정 정책은 이주할 VM을 선택하기 위해 활용 데이터를 사용하며, VM 할당 정책은 서비스 평판도에 따라 VM들을 호스트에 지정한다. 시뮬레이션을 통해 연구결과를 평가하였으며, 시뮬레이션 결과 이주를 지원하지 않는 비 전력 방법뿐만 아니라 동적 임계치, 임의 선정 정책보다 성능이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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