"아시아로, 세계로!", 한국을 대표하는 세계 속의 명문대학이라는 비전과 함께 부산대학교가 우리나라 국립 대학의 새로운 모델을 창출하며 글로벌 명문을 향해 도약하고 있다. 부산, 양산 그리고 밀양으로 이어지는 캠퍼스 벨트를 구축하고 교육연구역량을 강화하는 특화발전으로 주목을 받고 있는 부산대학교를 소개한다.
패류 양식 해역의 서식 환경과 양식 생물간의 상호 관계를 파악하고 지속적인 생산 방안을 위하여 굴 성장과 관련된 생리 대사 과정인 섭이, 소화, 배설, 호홉 등의 제 인자를 수식화하여 기존에 개발된 생태계모델 (EUTRP2)에 연계하여 환경용량 산정 모델을 구축하였다. 구축된 모델이 굴 성장과 서식환경과의 상호관계를 재현함에 있어 타당성 여부를 검정한 결과, 굴 성장에 따른 서식환경 중 식물플랑크톤 현존량이 감소하고 영양염 농도가 증가하는것으로 보아, 패류양식해역의 생태계 환경관리를 위한 도구로 사용할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고, 생태계 구성 요소에 영향을 미치는 생물 인자에 대한 민감도 분석 결과, 구성 요소들은 식물플랑크톤의 증식 속도와 높은 민감도를 보였고, 굴 성장의 경우 동물플랑크톤 최대 섭이 속도와는 민감도가 낮은 반면, 식물플랑크톤 증식 속도, 사멸 속도와 굴의 먹이 흡수 효율에 매우 민감하였다.
영상 기반 엔더링은 장면을 3차원 기하 모델로 구축할 필요없이 실사 영상만을 이용하여 빠른 속도로 사실감 높은 결과 영상을 렌더링 할 수 있는 기법이다. 특히, '그림 속으로의 여행(Tour into the Picture: TIP)' 기법은 3차원 배경을 매우 간단히 구축할 수 있어 널리 이용되고 있다. 그러나 기존 TIP 기법은 영상 촬영 지점을 많이 벗어나면 원거리 지형 정보 부족으로 인해 시점 이동 범위에 한계가 있다. 이점을 보완하기 위해 본 연구에서는 다수의 TIP 영상을 합성하여 넓은 가상환경을 구축하는 방법을 개발하였다. 제안된 방법은 먼저, 다수의 시점에서 각각 TIP 모델을 구축하고, TIP 모델을 구성하는 전경 물체와 배경 물체를 각각 보간하여 렌더링 함으로써 부드러운 네비게이션 영상을 얻었다. 본 연구는 게임, 차량용 네비게이션 등 다양한 산업 분야에 응용될 수 있다.
본 연구의 목적은 능동질량 장치를 이용하여 지진하중을 받는 건물모델의 응답을 제어하는 것으로서 실험에 사용된 능동질량 장치는 교류형 서보 모터에 의해 관성력이 건물모델의 응답에 반작용하여 제어를 하게 되는 원리를 이용한 것이다 소형 진동대에 의한 외부하중 묘사 신호처리와 제어력 발생을 위한 장비들이 구축된 실험 모델로써 능동 질량 추진기가 1층 전단형 건물모델 상부에 설치된 해석 모델을 실현하였으며 제어력 산정을 위한 선형 2차 제어 알고리듬은 LabVIEW 프로그램을 사용해서 구현하였다. 건물의 응답과 제어력을 고려해서 제어성능을 검증하였으며 능동 질량 장치를 설치함으러써 공진하중과 지진하중에 대한 건물의 응답이 감소하고 또한 속도피드백 알고리듬이 그 외의 피드백 알고리듬 보다 제어력이 가장 적게 소용되면서 건물의 응답을 감소시키는 것을 실험적으로 파악하였다.
본 연구는 System Dynamics를 이용하여 선사 컨테이너 인벤토리의 수요를 장비 Type/size별 예측, Port별 예측, Weekly 예측을 통해 보다 정교한 예측모델을 구축하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 예측은 중국의 상하이항과 얀티안항을 대상으로 하였다. 컨테이너 인벤토리는 수요가 많고 유효한 데이터를 산출할 수 있는 Dry 컨테이너 20', 40', High cube 40'으로 한정하였다. 시뮬레이션 기간은 2011년-2017년이며, 선사에서 실제 예측하는 단위인 Weekly 데이터를 활용하였다. 모델의 정확도 검증을 위해 절대비율 평균오차(MAPE)를 적용한 결과 상하이 Dry 40' 수요, 상하이 Dry High cube 40' 수요, 상하이 Dry 20' 공급, 상하이 Dry 40' 공급, 상하이 Dry High cube 40' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속하는 매우 정확한 예측 모델로 검증되었다. 그 외의 상하이 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 얀티안 Dry High cube 40' 수요, Dry 20' 공급 예측 모델은 $$0%{\leq_-}MAPE{\leq_-}10%$$에 속해 매우 정확한 예측 모델이며, 그 외의 얀티안 수요 공급 예측 모델은 $$10%{\leq_-}MAPE{\leq_-}20%$$에 속해 비교적 정확한 예측 모델로 검증되었다. 본 연구의 예측 모델은 실제 선사에서 관리중인 데이터와 비교해도 높은 정확도를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 모델은 지역 수요예측 담당자 및 본부의 인벤토리 컨트롤 담당자가 참고자료로 유용하게 사용 가능하다.
현재 우리나라 디지털 콘텐츠 서비스 시장의 성장은 매년 증가하는 추세이다. 그 중에서 게임 산업이라는 디지털 콘텐츠 서비스 분야는 우리나라 산업적인 측면에서도 큰 비중을 차지해 나가고 있다. 게임 산업의 성공의 기반이 되었던, 게임 비즈니스 모델은 90년 후반부터 유지되어 오던 정액 요금제 모델에서 벗어나고 있는 추세이며, 부분 유료화라는 비즈니스 모델을 적극적으로 도입함으로 온라인상 디지털 아이템의 판매와 구매를 통하여 안정적인 수익 모델을 구축해나가고 있다.
본 연구는 회화문화재 속에 표현된 다양한 종류의 객체를 검출할 수 있는 딥러닝 모델생성을 위해 필요한 학습용 이미지 데이터셋 구축방안을 제안한다. 먼저 기존 동양화 기반의 회화문화재 이미지 데이터 및 객체 특징 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 Natural image에 Pose transfer 및 Style transfer를 적용한 새로운 방식의 회화문화재 이미지 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안한 프레임워크를 통해 기존 문화재 분야에서 가지고 있던 제한된 데이터 구축문제를 극복하고, 검출모델 생성을 위한 대용량의 학습데이터 구축 가능성을 제시하였다.
AC 부하를 갖는 동기전동기에 있어서, 동기전동기의 속도리플을 저감시키기 위한 문제를 풀기위해 3가지 제어기법에 대해 비교를 한 후 가장 강인한 제어기법에 대해 분석하였다. AC 부하를 갖는 특별한 제어 대상으로 엑스선 전산화 단층촬영 장치(CT)용 겐트리를 선정하였으며 시스템이 갖는 특별한 구조에 의해 이러한 시스템 특성을 갖는다. 동기전동기의 출력 축에 링(Fing) 모양의 원판 프레임을 갖으며, 이 원판 표면에 무게가 서로 다른 여러 장치(X_선 튜브, X-선 검출기, 고압발생장치, DAS 장치, 온도조절장치 등)를 부착하여 영상 획득 시스템의 회전부를 구축하기 때문이다. 이러한 시스템에서는 무게 평형을 갖지 못하는 편심 무게가 존재하게 되며 이로써 전동기 관점에서는 AC 부하처럼 인식되는 제어 조건으로 인식 될 수 있다. AC 부하를 갖는 동기전동기에 대해 일반적인 벡터제어 알고리즘으로 제어를 수행하면 정상상태에서도 속도 오차가 "0" 으로 줄어들지 않고 AC 형태의 오차 성분이 존재하며 편심 무게의 크기에 비례하여 진폭이 커지는 특성을 갖는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Sine파 보상전류를 갖는 속도제어기법, 펀심부하토크 관측기를 이용한 속도제어기법, 그리고 기준모델제어기법을 소개하였다. 각 방법에 대한 실험 결과로부터 편심무게의 변동과 편심 위치의 변동 조건에서 기준모델제어기법이 강인한 제어 특성과 리플저감 측면에서 가장 우수함을 검증하였다. 이로써 AC 부하 조건에서 고정도 속도 제어기가 요구되는 경우 좋은 선택의 지침이 될 수 있다고 본다.
본 연구에서는 유한요소 해석 방법을 이용하여 경추 유한요소 모델을 개발하고, 척추 인공디스크 수술 후 경추 분절의 생체역학적 특성을 평가하였다. 반구속 및 비구속 개념의 인공디스크가 삽입된 경추 유한요소 모델의 제 7 경추체를 완전히 고정시키고 추적 경로 방향의 50 N의 압축력을 가한 상태에서 1 Nm의 굴곡과 신전, 측면 굴곡, 비틀림 모멘트를 가하였다. 모든 방향의 하중 조건에서 인공디스크가 삽입된 경추 모델들의 회전량이 정상 경추 모델의 회전량에 비하여 크게 나타났다. 또한 인공디스크를 삽입한 운동 분절에서 정상에 비하여 후관절의 접촉력과 여섯 가지 주요 인대에 걸리는 응력이 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 척추 인공디스크 수술 시 수술 방법의 선택뿐만 아니라 새로운 경추 수술용 임플란트 개발을 위한 인체정보 콘텐츠를 구축하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
지속적인 학문의 발전을 위해서는 선행연구에 대한 재현성이 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 하지만 컴퓨터와 소프트웨어의 급속한 발달로 인한 컴퓨터 환경의 다양화, 분석 소프트웨어의 지속적 최신화로 인해서 최근 구축된 모델도 짧게는 몇 달, 길게는 1~2년후면 다양한 에러로 인하여 재현성이 불가능해지고 있다. 이러한 재현성의 극복을 위해서 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유의 필요성이 제시되고 있으나, 실제로는 개인마다 컴퓨터 환경, 버전, 소프트웨어 설치에 필요한 라이브러리의 버전 또는 디렉토리 등이 달라 단순히 온라인을 통한 데이터와 소스코드의 공유만으로 재현성을 개선하기는 힘든 것이 현실이다. 따라서 이러한 컴퓨터 모델링 환경의 공유는 과거의 형태와 같이 데이터, 소스코드와 매뉴얼의 공유만으로 불가능하다고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 수자원 모델링의 재현성 개선을 위해 1) 온라인 저장소, 2) 클라우드기반 JupyterHub 모델링 환경과 3) 모델 APIs 3개의 핵심 구성요소를 제시하고, 최근 미국에서 개발된SUMMA(Structure for Unifying Multiple Modeling Alternative) 수자원 모델에 적용하여 재현성 달성을 위한 3개의 핵심 구성요소의 필요성과 용이성을 검증하였다. 첫 번째, 데이터와 모델의 온라인 공유는 FAIR(Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) 원칙으로 개발된 수자원분야의 대표적인 온라인 저장소인 HydroShare를 활용하여 모델입력자료를 메타데이터와 함께 공유하였다. 두 번째, HydroShare에서 Web App의 형태로 제공되는 클라우드기반 JupyterHub환경인 CUAHSI JupyterHub(CJH)와 일루노이대학에서 제공하는 CyberGIS-Jupyter for water JupyterHub(CJW)환경에 수자원모델링 환경을 컨테이너(Docker) 환경을 통해 구축·공유하였다. 마지막으로, 클라우드에서 수자원모델의 효율적 이용을 위해 Python기반의SUMMA모델 API인 pySUMMA를 개발·공유하였다. 이와같이 구축된 3개의 핵심 구성요소를 이용하여 2015년 Water Resources Research에 게재된 SUMMA 논문의 9개 Test Cases 중에서 5개를 누구나 쉽게 재현할 수 있음을 증명하였다. 재현성의 중요성에 대한 인식의 증가로 Open과 Transparent Hydrology에 대한 요구가 증대되고 있으며, 이를 위해서 클라우드 기반의 모델링 환경구축 및 제공이 확대되고 있다. 본 연구에서 제시한 HydroShare와 같은 온라인 저장소, CJH와 CJW와 같은 클라우드기반 모델링환경, 모델의 효율적 이용을 위한 모델 APIs는 급속도로 발달하고 있는 컴퓨터 및 소프트웨어 환경에서 핵심구성요소이며, 연구의 재현성 개선을 통해 수자원공학 발전에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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