The powertrain of the waterjet system of a special-purpose vehicle makes use of the cardan shaft, which is composed of universal joints and shafts. These universal joints, composed of spiders and needle roller bearings, have to be designed with consideration for the bending and compressive stresses of the spiders and needle roller bearings, and the rating lives of the bearings. The bending and compressive stresses of the spider and bearing of a universal joint have been studied by many researchers. However, to design a universal joint effectively, overall consideration of the different specifications of needle roller bearings is necessary. In this study, the bending stresses of spiders and compressive stresses of needle roller bearings are calculated to design universal joints for powertrain cardan shafts with different roller diameters of bearing. Furthermore, the rating lives of the needle roller bearings are predicted using the calculated basic dynamic load ratings of the bearings. As a result, roller diameters less than 𝜙2.5 mm are found suitable through an analysis of the bending stress of the spider. All compressive stresses between spider and bearing, regardless of roller diameter, satisfy the requirements. Moreover, roller diameters of more than 𝜙2 mm are found suitable for the required rating life.
본 연구는 부산에 거주하는 대학생들의 의류 구매(정장 및 캐주얼) 상권에 따른 공간행동이 주중과 주말의 구매 시기에 따른 것을 살펴보는데 그 목적이 있다. 질문지를 통해서 분석했으며, SPSS 통계 분석 중에서 맥네마 분석기법을 이용하여 대학생들의 의류 구매 시기를 주중과 주말로 분류하여 분석하였다. 분석결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타나 어떻게 차이가 있는지 GIS를 통해 시각적으로 살펴보았다 이와 같이 시각적으로 이해하기 위해 GIS의 프로그램 내에서 스파이더 분석방법을 이용하여 대학생들의 정장과 캐주얼의 구매 시 상권방문에 따른 공간행동을 나타내었다. 본 분석을 통해서 의류업체는 소비자들의 의류 구매 특성을 개별적으로 파악하여 전체적으로 혹은 부분적으로 분석함으로써 상권 및 점포 전략을 세우는데 유용하게 이용할 수 있을 것이다.
본 연구는 통근 통학시 자전거 이용환경 평가할 수 있는 평가모형을 개발하여 평가지표를 통해서 현재 자전거 이용환경을 평가하고 향후 개선사항 및 시사점을 제시하고자 하였다. 평가지표 개발방향은 자전거 이용자들의 필요성, 새로운 정책 반영, 종합 평가지표 구축, 관련연구 검토와 같이 크게 4가지 측면에서 통근 통학 자전거 이용환경 평가지표 개발방향을 정립한 후 기존 평가지표 검토 및 FGI를 통해 1차 평가항목을 선정하고, 평가지표의 적합성 검증을 통해 최종평가지표를 도출하였다. 본 연구 결과를 간략히 요약하면 다음과 같다. 첫째 자전거 이용평가에서 존별 평가를 적용하여 존 단위의 개선점 제시, 둘째 GIS를 이용한 시설물 현황 및 모형분석 결과 제시, 셋째 스파이더 맵을 이용한 각 존별 주요항목 결과의 비교를 명확히 하였다.
경기육괴 북서부에 분포하는 백악기 명성산화강암은 암체의 대부분을 차지하는 담홍색의 흑운모 몬조 화강암과 상대적으로 소량 산출되는 백색의 흑운모 알칼리화강암으로 이루어져 있다. 낮은 Sr 함량과 높은 Ba 함량, REE 다이아그램에서 보여지는 부(-)의 Eu 이상치, 스파이더 다이아그램에서 나타나는 부(-)의 Sr 이상치, Sr과 Rb 사이에 나타나는 부의 관계, Sr과 Ba 그리고 Sr과 $Eu/Eu^*$ 사이에 나타나는 정(+)의 관계는 사장석과 K-장석의 정출이 마그마 분화과정에 있어 중요한 역할을 하였음을 지시한다. 명성산화강암은 I, S, A형 화강암을 분류하는 분류도에서 I & S 형 화강암 영역에 도시되는데, 흑운모 몬조화강암은 분화되지 않은 I & S 형 화강암 영역에, 흑운모 알칼리화강암은 분화된 I & S 형 화강암 영역에 도시됨으로 흑운모 알칼리화강암이 흑운모 몬조화강암보다 더 분화되어 생성된 화강암임을 알 수 있다. A/CNK vs A/NK 다이아그램에서 고알루미나 영역에 도시되는 명성산화강암의 근원암의 성질을 알아보기 위하여 Rb/Sr vs Rb/Ba 도와 $Al_2O_3/TiO_2$ vs $CaO/Na_2O$ 도에 도시한 결과 명성산화강암은 점토가 결핍된 근원암인 사질암과 잡사암 사이의 조성을 갖는 변성퇴적암류로부터 유래하였거나 이에 상응하는 화성암으로부터 유래하였으며, 전암 저어콘 포화 온도를 계산해 본 결과 $740-799^{\circ}C$ 온도 조건에서 용융되어 생성되었음을 알 수 있다.
뉴로모픽 아키텍처는 스파이킹 신경망(SNN, Spiking Neural Network) 모델을 사용하여, 추론 실험을 통해 스파이크 값이 많이 누적될수록 정확한 결과를 도출한다. 추론 결과가 특정 값으로 수렴할 경우, 추론 실험을 더 진행해도 결과의 변화가 작아 소비 전력이 더 커질 수 있다. 특히, 인공지능 기반 IoT 환경에서는 전력 낭비는 큰 문제가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 뉴로모픽 아키텍처 환경에서 추론 이미지 노출 시간을 조절하여 추론 시간을 단축함으로써 인공지능 기반 IoT의 전력 낭비를 줄이는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 추론 정확도의 변화를 반영하여 다음 추론 이미지 노출 시간을 계산한다. 또한, 추론 정확도의 변화량 반영비율을 계수 값으로 조절할 수 있으며, 다양한 계수 값의 비교 실험을 통해 최적의 계수 값을 찾는다. 제안한 기법은 목표 정확도에 해당하는 추론 이미지 노출 시간은 선형 기법보다 크지만 최종 추론 시간은 선형 기법보다 적다. 제안한 기법의 성능을 측정하고 평가한 결과, 제안한 기법을 적용한 추론 실험이 선형 기법을 적용한 추론 실험보다 최종 노출 시간을 약 90% 단축할 수 있음을 확인한다.
보안은 오직 기술을 관리하는 것이 아닌 사람관리, 조직관리, 경영관리이다. 그 중에서도 인적자원은 모든 산업에서 가장 중요한 자원임과 동시에 보안의 측면에서 볼 때 가장 통제해야 하는 존재이다. 이는 산업보안에서 가장 큰 이슈인 산업기술 기밀 유출이 주로 전 현직 임직원 및 협력업체 직원 등 인적자원을 통했기 때문이다. 미래 산업의 중심이 될 IoT환경에서는 산업기술이 핵심자산이므로 이에 더 주목해야 할 필요가 있다. 이처럼 인적자원에 대한 통제와 관리가 산업보안에서 중요한 의미를 갖는 것에 비해 기존의 보안관리체계의 통제항목은 대부분 IT적인 부분에 치중되어있다. 또한, 체계적인 운영이 부족하고, 산업스파이, 정보절취 등 다양한 위험요소가 존재한다. 특히, 인적자원은 완벽한 예측이 불가능하므로 위험을 최소화하는 방법을 고안해 대는 것에 유념하여 IoT환경에서의 인간중심적인 보안관리체계 구축해야한다. 이를 위해 기존의 정보보호 관리체계 분석을 통하여, 기존의 인적보안 지침들의 적합성을 따져 우선순위를 적용하여 효율적인 인적자원관리 방법론을 설계하였다. 본 연구결과는 보유자원을 가장 효율적으로 활용하여, 그 조직에 적합한 보안체계를 구축하는데 도움이 될 것으로 기대된다.
경기육괴 북부 화천군과 철원군 경계부의 광덕산 일대에 분포하는 쥐라기 화강암은 복운모화강암, 함석류석복운모화강암, 운모화강암, 반상흑운모화강암으로 이루어져 있다. 이 암석들은 서브알칼리 계열 중 칼크-알칼리 계열에 해당하며, Al 포화지수를 이용한 A/CKN vs. A/KN 다이어그램에서 고알루미나질 영역에 도시된다. 암석기재학적·지화학적 자료는 연구지역에서 가장 후기에 관입한 것으로 알려진 반상흑운모화강암은 복운모화강암, 함석류석복운모화강암 및 운모화강암과는 별개의 모그마로부터 기원하였음을 지시한다. 이들 화강암질암을 형성한 마그마의 근원암의 성질을 알아보기 위해 Rb/Sr vs. Rb/Ba 다이아그램과 Al2O3/TiO2 vs. CaO/Na2O 다이어그램에 도시한 결과, 반상흑운모화강암은 복운모화강암, 함석류석복운모화강암, 운모화강암 보다 이질 성분을 덜 함유하는 근원암으로부터 유래하였음을 알 수 있다. 스파이더 다이어그램에서 친석원소인 Cs, Rb, Ba의 값이 부화되어 나타나고, 고장력 원소인 Nb, P, Ti의 값이 결핍된 값의 지화학적 특성을 보이는 것으로 보아, 광덕산 일대에 분포하는 쥐라기 고알루미나질 화강암질암은 섭입대 환경에서 형성되었으며, 전암 저어콘 포화지온계로부터 692-795℃ 온도 조건에서 용융되었음을 알 수 있다.
일회용 암호는 한 번 사용하고 버리는 특성으로 인해 동일한 암호를 반복 사용하는 기존의 방법에 비해 훨씬 안전하다. 본 논문에서는 사용자들이 늘 휴대하고 다니는 휴대폰 상에서 동작하는 챌린지-응답(challenge-response) 방식의 일회용 암호 생성기를 제안한다. 이 암호 생성기는 추가의 인증 수단을 제공함으로써 PC 인터넷 뱅킹에서 계좌 이체 트랜잭션 명령을 내릴 때 사용할 수 있다. 현재 인터넷 뱅킹용으로 사용되는 별도의 일회용 암호 생성 장치는 30초 시간 동기화를 통해 계속 새로운 암호를 생성하기 때문에 동기화 주기 이내에는 여전히 중간자 공격의 가능성이 남아있다. 이에 비해 제안 방법은 정교한 챌린지-응답 방식을 통해 중간자 공격에 대비할 수 있고, 휴대성이 뛰어나며, 도난의 경우에도 더 안전하다. 또한 현재 쓰이는 장치와 마찬가지로, PC에 설치된 키보드 로거 등의 스파이웨어를 통해 공격 대상자의 모든 다른 인증 정보가 노출되더라도 제안 방법은 불법 이체 행위를 막을 수 있다.
산업스파이에 의한 핵심기술 유출이 점차 지능화, 첨단화, 복잡화 되어가고 있으며 이로 인한 피해 또한 심각해지고 있다. 이러한 상황에 대응하는 방안으로 융합보안이 대두되었고 모든 산업분야에 점차 확대되고 있다. 특히 국가적 핵심기술과 인력 및 시설을 포함하고 있는 방위산업은 융합보안이 더 요구되는 산업분야이다. 방위산업은 국가의 안전보장에 필요한 방위산업물자를 연구, 개발, 생산하는 산업이다. 방위산업은 군사기밀, 산업비밀, 핵심기술인력, 방위산업물자, 국가중요시설, 정보통신체계 등 다양한 보안요소를 포함하고 있다. 방위산업보안은 군사보안과 산업보안의 복합체이며 방위산업의 모든 보안요소를 통합하는 융합보안이다. 따라서 방위산업보안은 융합보안의 대표적인 실천모델이라고 할 수 있다. 방위산업보안에 대한 연구는 일반적인 다른 산업분야에서의 보안과 관련된 연구에 비해 미흡한 실정이다. 방위산업의 핵심기술 유출을 방지하고 기술인력 및 시설을 보호하기 위해서, 방위산업보안을 융합보안의 개념에서 연구하고 실천하는 노력이 절실한 시점이다.
뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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