최근 초경량 비디오 부호를 위해 분산 비디오 부호 (Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 분산 비디오 부호는 H.264/AVC와 같은 종래의 비디오 부호 기술보다 부호화 복잡도는 훨씬 낮지만, 복호기 복잡도는 높은 특징이 있다. 본 논문에서는 분산 비디오 부호의 낮은 부호 및 복호 복잡도를 갖는 관심 영역 (Region-Of-Interest, ROI) 기반의 분산 비디오 부호를 제안하였다. 제안하는 분산 비디오 부호화는 기존의 분산 비디오 부호화와 달리 Wyner-Ziv (WZ) 프레임 전체를 WZ 부호화 하지 않고, 움직임이 많은 영역을 ROI로 두어 ROI 영역만 WZ 부/복호화 함으로서 부/복호화의 복잡도 감소 뿐만 아니라 비트율을 절감 하는 장점을 가지고 있다. 실험을 통해서 제안된 ROI기반의 분산 비디오 부호가 Hall Monitor 영상에서 최대 0.95dB 이득과 Salesman 영상에서 최대 1.87dB의 PSNR 성능 향상을 보였다. 또한, 기존의 분산 비디오 부호 구조보다 부호화 복잡도는 최대 73.7%, 복호기 복잡도는 최대 63.3%를 낮추는 것을 확인하였다. 낮은 복호 복잡도를 위해 기존의 Low-Density Parity-Check (LDPC) 복호 알고리즘으로 사용된 Belief Propagation (BP) 알고리즘 대신 수렴 속도가 최대 41.71% 빠른 Layered BP (LBP) 알고리즘을 이용하였다.
마하-젠더 광 변조기(Mach-Zehnder modulator; MZM)와 EDFA(erbium-doped fiber amplifier)를 사용한 아날로그 광통신 링크의 랜덤 지터 (Random Jitter; RJ) 특성에 관하여 연구하였다. RF 주파수 분석기의 잡음 스펙트럼 데이터를 이용한 지터 측정법과 샘플링 오실로스코프의 히스토그램 데이터를 이용한 지터 측정법의 두 가지 방법으로 RJ를 구하였다. MZM에 인가되는 광 파워나 RF 파워가 증가하면 출력 신호 파워가 증가하여 RJ가 감소하였다. EDFA가 삽입되지 않은 링크에서 잡음 스펙트럼으로 측정한 최소 RJ는 RF 파워 10 dBm, 광 파워 8 dBm인 경우에 약 1 ps으로 나타났다. EDFA를 삽입한 링크에서는 EDFA 이득이 증가하면 RJ가 지속적으로 감소하여 지터 바닥에 수렴하였다. 이 보다 이득이 증가하면 다시 RJ가 증가하는 것을 관찰하였다. EDFA의 이득이 동일하면, 입력 광 파워가 클 때 RJ의 크기가 보다 작았고, 또한 입력 광 파워가 작은 경우에는 EDFA 이득이 증가함에 따라 RJ의 감소율이 보다 크게 나타났다.
이 연구에서는, 우리나라 전통 건축재료 중 하나인 천연 황토 모르타르에 사용되어 온 해초풀과 현대적 재료인 고흡수성수지(Superabsorbent Polymer, SAP)와 같은 흡수성 물질이 이러한 모르타르의 건조수축과 압축강도에 미치는 영향이 조사되었다. 흡수성 물질과 더불어 문화재표준시방서에서 권고하는 초기 밀봉양생의 효과 역시 검토되었다. 실험에 의한 28일 압축강도와 수렴한 건조수축 변형율의 검토 결과, 우선 초기 7일간의 밀봉 양생은 강도향상과 수축저감에 효과적이었다. 따라서, 문화재표준시방서의 권고는 합리적이며 실효성이 있는 것으로 검증된다. 흡수성 물질의 혼입 역시 두 재료특성에 있어 효과적인데, 그 효과는 물질들의 흡수 능력에 의존한다. 따라서, 흡수 능력이 더 높은 SAP을 사용하는 것이 해초풀을 사용하는 것보다 더 효과적이다. 그러나, 이러한 것들이 유효하기 위해서는 초기 밀봉양생과 물이 추가되지 않는 조건들이 함께 따라야 한다. 마지막으로, 황토 모르타르의 압축강도의 증가는 건조수축의 감소와 선형적으로 관계한다. 이러한 선형 상관성에 의해, 초기밀봉 양생 또는 흡수성 물질의 혼입에 따른 모르타르의 압축강도 증가하는 원인이 정량적으로 설명될 수 있다.
정부는 과학기술 핵심 인프라인 연구시설 장비의 이용 효율화를 위해 국가 연구개발 사업예산을 통해 구축한 연구시설 장비를 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 등록할 것을 의무화하고 있다. 본 연구는 국가연구시설 장비의 효율적 관리를 위한 연구기관 구성원의 인식도 조사를 시행하고, 식스시그마 DAMIC 방법론을 통해 국가연구시설 장비 등록 프로세스 개선에 영향을 미치는 주요 요인을 도출함으로써 국가연구시설 장비의 운영 선진화와 활용 극대화 정책에 기여하고자 하였다. 이를 위하여 A대학교 사례를 중심으로 먼저 연구시설 장비의 대학 관계자인 연구책임자, 보직교수, 대학원생, 연구원, 직원을 대상으로 설문과 인터뷰를 수행하였다. 인식도 조사 결과, 연구시설 장비의 전주기적 관리와 구체적인 절차에 대한 인식이 부족함을 확인할 수 있었다. 대학의 경우 국가연구시설 장비의 운영선진화와 활용극대화를 위해서는 대학현장의 의견을 수렴하고 대학의 고유한 특성을 반영한 정책 추진이 필요함을 알 수 있었다. 연구시설 장비 등록 프로세스 개선을 위해 식스시그마 방법을 통해 CTQ-Y로 연구시설 장비 등록기한 준수율과 연구시설 장비 등록정확도를 선정하였다. Process Map과 C&E Diagram을 통해 72개 잠재원인변수를 도출하였고, 이를 대상으로 X-Y Matrix와 Pareto Chart를 통해 최종적으로 13개 잠재원인변수를 확정하였으며 개선안의 방향을 제시하였다. 연구기관마다 연구기관의 특성에 맞게 등록프로세스 개선에 영향을 미치는 잠재원인변수를 추출하고 이를 개선하기 위한 상세개선안을 마련함으로써 국가연구시설 장비의 활용 극대화를 제고할 수 있을 것이다.
FRP 합성재료로 구속된 콘크리트의 응력-변형률 응답을 합리적으로 예측할 수 있는 해석 모델이 제시되었다. 제안된 모델은 하중이 증가함에 따라 점진적으로 발생하는 미세균열에 의한 부피팽창이 미세 재료 구조의 손상을 나타내는 중요한 척도이며, 이에 손상 정도에 따라 하중 지지 능력을 일관되게 산정할 수 있다는 기본 개념에 근거한다. 이를 위하여 제안 모델은 면적 변형률 및 공극의 함수로 표시된 탄성계수, 팽창 콘크리트와 구속 매체의 상호작용을 나타내는 에너지 평형식, 변화하는 구속력 및 점증 계산 논리를 포함한다. 따라서 실험으로부터 유도된 팽창비 관계식으로부터 횡방향 혹은 부피팽창변형률을 산정하는 기존의 해석 모델과는 달리 역학적 거동 및 에너지 평형식으로부터 연속적으로 변화하는 횡방향 변형률을 산정한다. 구속된 콘크리트의 전체 응답을 예측할 수 있는 기존의 여러 해석 모델에 대하여 검토하였으며, 특히 부피 팽창을 고려하는 방법에 초점을 맞추어 토의하였다. 제안된 모델 및 기존 Samaan의 2선식 모델을 사용하여 실험 결과를 예측한 결과, 만족할 만한 범위 내에서 일치를 나타냈으나, Samaan의 2선식 모델은 부피 팽창 거동을 위하여 단지 초기 포아송비와 최종 수렴 팽창변화율 만을 고려하기 때문에 횡방향 변형률 응답을 예측하는 데는 한계가 있는 것으로 판단된다. 제안된 모델은 역학적 거동에 근거하여 다양한 관련 응답을 산정하므로 다른 분야에도 쉽게 적용할 수 있다.
전 세계적으로 인구 및 도시화율 증가에 따라 온실가스 배출량이 증가하면서 지구온난화가 가속화 되고 있다. 이에 대한 대안으로 스마트시티 건설이 본격적으로 추진되고 있는 상황이다. 본 논문은 한국의 스마트시티 시범도시로 선정된 세종 5-1 생활권을 대상으로 시민들이 활용할 수 있는 에너지 서비스 모듈을 기획하는 방안을 제시하는 것이 목적이다. 본 연구를 위해 정부가 발표한 스마트시티 계획들을 바탕으로 스마트시티 연구개발 참여 전문가들의 의견수렴을 통해 12가지 에너지 서비스에 대한 설문조사 문항을 구성하였다. 설문조사는 세종시민 1,000명을 대상으로 진행하였으며, 응답한 데이터를 바탕으로 세종시민이 생각하는 에너지 서비스의 필요성 정도를 파악하였다. 12개 에너지 서비스 항목들을 축소하여 설명하고 각 항목들의 상관성과 연관성을 분석하고자 주성분분석과 연관규칙탐사를 실시하였다. 마지막으로, 분석된 결과를 활용하여 12개 에너지 서비스들을 효율적인 플랫폼 형태로 구현될 수 있도록 '경제 창출', '에너지거래', '에너지효율' 형태의 3가지 모듈을 제시하였다. 아직 백지상태인 세종 5-1 생활권의 스마트시티 구현을 에너지 분야 플랫폼 서비스를 추진하고자 하는 수많은 연구소들과 기업들이 에너지 서비스 항목을 구상하고자 할 때 쉽게 접근이 가능하도록 기여할 수 있을 것이다.
영상처리는 정확한 오이의 형상 및 위치를 인식하기 위하여 형상인식 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 다양한 오이형상을 인식하기 위한 방법으로는 신경회로망의 연상 메모리 알고리즘을 이용하여 오이의 특정형상을 인식하였다. 형상인식은 실제영상에서 오이의 형상과 위치를 판정할 수 있도록 알고리즘을 개발한 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 본 알고리즘에서는 일정한 학습패턴의 수를 2개, 3개, 4개를 각각 기억시켜 샘플패턴 20개를 실험하여 연상시킨 결과, 학습패턴으로 복원된 출력패턴의 비율은 각각 65.0%, 45.0%, 12.5%로 나타났다. 이는 학습패턴의 수가 많을수록 수렴할 때, 다른 출력패턴으로 많이 검출되었다. 오이의 특정형상 검출은 $30{\times}30$간격으로 자동검출 되도록 처리하였다. 실제영상에서 자동 검출로 처리한 결과, 오이인식의 처리시간은 약 0.5~1초/1개(패턴) 빠르게 검출되었다. 또한, 다섯 개의 실제 영상에서 실험한 결과, 학습패턴에 대한 다른 출력패턴은 96~99%의 제거율을 나타내었다. 오이로 인식된 출력패턴 중에서, 오검출된 출력패턴의 비율은 0.1~4.2%를 나타내었다. 본 연구에서는 신경회로망을 이용하여 오이의 형상 및 위치를 인식할 수 있도록 알고리즘을 개발하였다. 오이의 위치측정은 실제영상에서 학습패턴과 유사한 출력패턴의 좌표를 가지고, 오이의 위치좌표를 추정할 수 있었다.
본 연구에서는 가행광산 및 휴 폐광산에 대하여 선정과정을 거쳐 최종적으로 총 13개의 광산을 연구대상으로 하여 현장실측을 하였다. 이후 스프레드시트를 이용한 열역학적 방식의 자연통기력에 대한 계산을 시도하였다. 이를 바탕으로 각 광산들의 자연통기력을 정량화 하였다. 또한, 광산 심부화를 가정한 자연통기에너지(NVE)의 변화와 자연통기압력(NVP)을 예측하고, 이 값을 갱도 조건에 적용하여 유량변화를 관찰하였다. 국내 광산의 자연통기력은 약 5~300 Pa의 범위로 계산된다. 심도가 깊어짐에 따라 온도차에 의해 NVP은 커지나 저항 또한 증가하므로 NVP와 갱도 저항의 관계에 의해 깊이가 증가할수록 유량은 일정한 값으로 수렴하는 경향을 보인다. 깊이 200~300 m 까지는 높이차가 있는 수직갱을 이용한 자연통기가 효과적이나 약 200~300 m 이상에서는 NVP에 따른 유량변화율이 미미하므로 300 m 이상 심부화가 진행될 경우 자연통기압력으로 충당치 못하게 되어 기계통기를 통한 추가적인 압력이 필요하다.
본 연구에서는 3차원 유한차분법(FDM) 프로그램인 FLAC3D를 이용하여 주방식 채광장을 모사하고 채굴적 형성에 의한 현지응력 교란으로 광주에 집중되는 수직응력의 변화를 분석하였다. 오차율과 해석시간을 고려하여 적절한 조합의 요소망 크기를 선정하고 지류론 암반을 모사하여 요소망 조합과 개발 심도에 따른 해석 성능을 검증하였다. 본 해석에서는 개발 영역 내에 1개(1×1)~ 121개(11×11)의 패널 광주가 생성되도록 채굴적을 형성하여 가장 높은 수준의 응력집중이 발생하는 중앙부 광주의 상부 수평단면에 작용하는 수직응력을 측정하였다. 40 m~320 m까지 40 m 단위로 굴착심도를 변경하여 동일한 과정을 반복 수행하였다. 해석 결과, 개발 규모(NP)가 클수록, 개발심도(HOB)가 작을수록 중앙부 광주의 수직응력 값이 지류론 추정값에 가까워지는 것을 확인하였다. 또한, 개발 규모가 작고 대심도인 경우에는 지류론에 의한 추정 시 수직응력이 과대평가될 수 있으며, 동일한 개발규모인 경우 심도가 증가할수록 수직응력계수(VSF)가 일정한 값으로 수렴하는 경향이 있음을 확인하였다.
블로그는 사용자에게 자신의 의견을 표현하고 다른 사람들의 의견을 수렴할 수 있는 자유로운 의사표현 네트워크를 제공한다. 어떤 글은 사회적, 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하며 또 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하고 지나가기도 한다. 글이 작성된 초기에 향후 얼마나 인기를 얻을지 예측한다는 것은 글의 저자, 블로거, 광고회사 그리고 웹호스팅 모두에게 흥미로울 것이다. 인기를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분의 연구들이 사용자간의 상호연관성에 기반하고 있고 정확한 값으로 표현하는데 높은 에러율을 발생하고 있다. 본 논문에서는 블로그에 글이 작성된 초기에 향후 글의 인기를 예측하기 위해 조회수를 사용하여 글의 인기를 4타입(explosion, hot, warm, cold)의 가상 온도로 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 글의 포화시점을 정의하고, 초기 조회수와 포화시점 조회수의 관계를 통해 포화시점 조회수를 예측하는 모델링 공식을 유도하였다. 예측된 포화시점 조회수를 이용하여 글의 인기를 4타입의 가상 온도로 표현하였다. 초기 관찰기간에 따라 예측 정확률이 결정되고 있다. 실험결과 30분 이후부터 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)가 30%이하로 낮아졌지만, explosive 타입의 경우 초기 조회수로 예측하기 힘들었다. explosive를 제외한 hot, warm, cold 타입에서는 30분후부터 86%이상의 평균 예측 정확률을 보여주며, 70분후부터는 90%이상의 평균 예측 정확률을 보여주고 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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