최근 기업들이 SOA, 웹 서비스, 유틸리티 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅 등과 같은 서비스 지향적인 컴퓨팅 환경에 관심을 가지면서 SLA(Service Level Agreement) 기반의 자동화된 계약관리의 수요가 증가하고 있다. 일반적으로 기업에서는 종이에 자연언어로 표현된 SLA를 사용하고 있다. 이를 SLM(Service Level Management) 시스템에서 이해하고 계약조항을 직접 실행시키는 한 방법으로서 본 논문에서는 ASLA(Active SLA) 도입을 제안하였다. ASLA에서는 계약조항이 내용이 Prolog로 표현 된다.사람이 계약조항을 분석하여 Prolog로 표현할 때는 사람에 따라 변환 결과가 달라질 수 있을 뿐만 아니라 작업시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 제한된 자연어로 작성된 SLA를 APE(Attempto Parsing Engine)를 사용하여 ASLA를 얻는 방법을 제안한다. 그 방법의 핵심은 SLA ${\rightarrow}$ [APE Parser] ${\rightarrow}$ DRS(Discource Representation Structure) ${\rightarrow}$[drs2prolog] ${\rightarrow}$ Prolog 프로그램 ${\rightarrow}$ [prolog2xml] ${\rightarrow}$ ASLA로 요약할 수 있다.
쿠버네티스는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼으로, 마이크로서비스 운영에 널리 사용된다. 이는 쿠버네티스가 오토스케일링을 지원하여 서비스 제공자가 부하의 변동에 효과적으로 대응할 수 있도록 지원하기 때문이다. 본 논문은 쿠버네티스 환경에서 runc 와 runsc 두 런타임을 대상으로 CPU 및 I/O 집약적 부하를 주는 웹 애플리케이션을 실행하여 처리 성능을 분석했다. 분석 결과 초당 요청 수가 일정 수준을 넘자 성능이 급락하였으며, 이를 바탕으로 워크로드를 고려한 오토스케일링의 필요성을 제고한다.
WebAssembly(WASM)는 웹브라우저용 바이트코드로, 다양한 언어로 작성한 코드를 손쉽게 한번에 실행할 수 있고, 기존 고수준 언어를 사용하여 웹 애플리케이션을 개발할 수 있다. WASM 은 사용자와의 실시간 소통을 필요로 하는 웹용으로 개발되었기 때문에 성능이 중요한 요소로 꼽힌다. 이 논문에서는 대표적인 WASM 컴파일러인 emscripten 과 cheerp 에 대해 각각 생성된 코드의 성능을 측정하여 최적화 정도를 비교한다. 실험 결과 emscripten 의 최적화 수준이 더욱 높았으나, 두 컴파일러의 성능 간 상충 관계가 발견되었다.
컴퓨터 비전 응용은 우리 생활에서 중요한 역할을 한다. 현재, 대규모 모델의 등장으로 딥 러닝의 훈련 및 운행 비용이 급격히 상승하고 있다. 자원이 제한된 환경에서는 일부 AI 프로그램을 실행할 수 없게 되므로, 경량화 연구가 필요하다. YOLOv8 은 현재 주요 목표 검출 모델 중 하나이며, 본 논문은 다중 스케일 Ghost 컨볼루션 모듈을 사용하여 구축된 새로운 YOLOv8-pose-msg 키포인트 검출 모델을 제안한다. 다양한 사양에서 새 모델의 매개변수 양은 최소 34% 감소할 수 있으며, 최대 59%까지 감소할 수 있다. 종합적인 검출 성능은 비교적 대규모 데이터셋에서 원래의 수준을 유지할 수 있으며, 소규모 데이터셋에서의 키포인트 검출은 30% 이상 증가할 수 있다. 동시에 최대 25%의 훈련 및 추론 시간을 절약할 수 있다.
Monascus Purpures(MP)의 수준별 급여가 육계의 성장과 계란의 품질 및 난황에 미치는 영향을 고찰하고자 사양실험을 실행하였다. 실험 1에서 1일령 육계 수컷 320수를 이용하여 사료내 MP는 0, 0.5, 1.0, 2.0, 4.0% 수준으로 처리구당 4반복 반복당 16수씩 전체 320수에 5주간 급여하였다. 증체량, 사료섭취량, 사료요구율은 주간별로 측정하였으며, 혈청의 콜레스테롤, 단백질함량은 실험 종료시에 측정하였다. 실험 2에서는 32주령 산란계 30수를 처리구당 6수씩 개체별로 수용하여 사료내 MP가 0, 0.5, 1.0, 2.0, 3.0%수준으로 4주간 급여하였다. 조사항목은 난각강도, 난각두께, 호유닛, 계란의 콜레스테롤을 주간별로 측정하였다. 실험 1에서 기초사료는 사육 전기 3주와 후기 2주간에 각각 CP 21.5, 19.0%, ME 3,100, 3,200 kca1/kg수준으로 급여하였다. 실험 2에서는 CP 16%, ME 2,800 kca1/kg 수준으로 급여하였다. 실험 1에서 증체량은 2.0%MP 처리구에서 대조구에 비하여 현저하게 개선되었으며, 사료요구율은 처리구간에 통계적인 차이는 없었지만 1.0, 2.0% MP처리구에서 대조구보다 개선되는 경향을 보였다. 혈청의 콜레스테롤은 MP 2.0% 급여구에서 낮은 경향을 보였지 만 처리구간에 통계적인 차이는 없었다. 실험 2에서 난백의 높이와 호유닛은 0.1과 0.2%MP 처리구에서 다른 처리구보다 높게 나타났지만 통계적인 차이는 없었다.
육용종계 산란기의 적정 단백질공급수준을 구명하기 위하여 종계형 케이지에 아바에이카 육용종계 400 수를 공시하여 40 주간(24∼64주령) 1일 1수당 단백질 급여량을 18, 20 22, 24g 수준으로 사양시험을 실행하였으며 그 결과는 다음과 같다. 1) 총 산란율과 종란 산란율은 모두 처리간에 유의적인 차이가 있었으며(P<0.05), 20g 공급구가 가장 높았으나 18∼22g 공급구간에는 유의차가 없었고 24g 공급구는 20g 공급구에 비해 유의적으로 낮았다{P<0.05). 2) 평균난중은 l 일 단백질공급수준이 증가할수록 증가하는 경향이었으나{P<0.05), 20∼24g 공급구간에는 유의차가 없었고 18g 공급구만 24g 공급구와 유의적인 차이가 있었다. 성계생존율은 처리간에 유의적인 차이가 없었다. 3) 계란 kg당 또는 계란 l개당 사료요구율과 ME요구량은 모두 l일 CP 20g 공급구가 가장 우수했으며(P<0.05), 계란 kg당 사료요구율과 ME 요구량에서는 CP 18g 공 급구 계란1개당 사료요구율과 ME요구량에서는 CP 24g 공급구만 CP 20g 공급구와 유의차를 보였다(P<0.05). 4) 계란 kg당 또는 계란 l개당 CP 요구량은 모두 l일 단백질공급량이 많아질수록 증가하였으내(P<0.05), 18g과 20g공급구간에는 유의차가 없었다. 5) 계란 kg당 또는 계란 1개당 사료비는 모두 CP 20g공급구가 가장 우수하였으나(P<0.05), 계란 l개당 사료비는 18∼20g 공급구간에 유의차가 없었다. 이상의 결과로 육용종계 산란기의 산란율과 난중, 사료와 영양소이용효율 및 사료비용에서 1일 단백질공급량은 20g이 적정수준이었다.
과학적 설명 구성은 과학의 본질적 실행임에도 불구하고 교사들은 과학적 설명의 형식적 구조에 익숙하지 않으며 좋은 과학적 설명을 평가하는 기준 역시 지니고 있지 못한 경우가 많다. 그에 따라 본 연구는 과학적 설명의 개념을 명료히 하고 과학적 설명 구성을 안내할 수 있는 과학적 설명 구성 도구를 제안하고 이 도구가 예비교사들의 응결 현상에 대한 설명 수준 변화에 미치는 영향을 탐색하였다. 연구 결과 총 네 단계의 설명 구성 수준 중 상당수의 예비교사는 사전에 기술(description) 수준에 머물렀으나 이 도구의 활용을 통해 연관적(associative) 수준 이상의 설명을 구성하는 것으로 나타났다. 또한 이 도구는 예비교사들이 현상을 설명하기 위한 개념적 틀을 정립하고 논리적 설명과 미시적 해석을 이끄는 어포던스를 지니는 것으로 분석되었다. 이 연구는 예비교사들이 과학적 설명에 대한 형식과 준거를 이해하고 이를 자신의 설명 구성에 적용할 수 있음을 보여주었다는 점에서 의의를 지닌다. 앞으로 다양한 주제와 분과 영역에서 예비교사들의 과학적 설명 수준 향상을 위한 노력이 수반되어야 할 것이며, 나아가 예비교사들에게 실제적인 환경 속에서 학생들이 과학적 설명을 구성할 수 있도록 장려하는 수업 경험을 제공할 필요가 있다.
주요 설비를 설치 이전하거나 구조부분을 변경하기 전에 안전성을 심사 확인하여 이들에 대한 근원적인 안전성을 확보하기 위해 고용노동부는 제조업 유해 위험방지계획서 제도를 1982년부터 시행하고 있다. 그러나 주요 산업재해를 발생시키고 있는 취약업종이 제도 적용 대상에서 제외되어 근원적인 재해예방에 한계가 있다. 이러한 제도의 한계를 해결하고자 유해 위험설비의 대상업종 8개를 선정하여 이에 따른 비용편익을 분석하였다. 비용편익 분석방법은 정책 실행수단을 선택하거나 정책의 기대효과를 추정하기 위한 가장 기초적인 분석방법으로, 규제 실행의 정당성을 입증해 주는 기본 자료로서 활용하였다. 분석 결과 1차 금속 제조업의 편익이 가장 크게 나타났으며 다음으로 자동차 및 트레일러 제조업, 기타 제품 제조업, 기타 기계 및 장비제조업, 목재 및 나무제품 제조업, 고무제품 및 플라스틱 제조업, 식료품 제조업, 가구 제조업 순으로 높게 나타났다. 따라서 국가경쟁력을 강화하며 근로자의 신체와 생명을 보호하고, 재해나 사망으로 발생되는 사회적 비용을 저감시켜 국가 전체의 후생수준을 증대시키기 위해 8개 업종으로 유해 위험방지계획서의 작성을 확대할 필요가 있다.
본 연구에서는 전통적인 뒤집힌 교수학습모형의 단점을 보완하기 위해 스마트 교실에서 디지털교과서를 활용하는 방안을 제시하고, 그것을 체계화하여 PATROL 모형을 개발하였다. 첫째, 계획단계(Planning)는 교사가 앞으로 진행할 수업을 설계한다. 둘째, 실행단계(Action)는 학생들이 가정에서 디지털교과서를 활용하여 자율적인 온라인학습과 과제를 수행한다. 셋째, 추적단계(Tracking)는 디지털교과서가 실행단계의 활동 상황이나 결과물을 분석한다. 넷째, 추천단계(Recommending)는 디지털교과서가 데이터 분석 결과를 토대로 교사에게 교실 수업활동을 제안한다. 다섯째, 요구단계(Ordering)는 학생들이 교실 수업 중에 필요한 자료를 요청한다. 여섯째, 안내단계(Leading)는 교사가 학생들의 학습 활동을 관찰하여 수준별 자료를 제공한다. PATROL 모형을 2개 학교에 시범 운영한 결과, 학생의 주도적 발언이 많아졌고, 전체 활동보다는 모둠활동이나 개별활동이 활발하게 이루어졌으며, 교사의 궤간 순시하는 시간이 증가하여 긍정적인 결과를 나타냈다.
본 연구에서는 필터의 차수가 적절한 수준으로 자동적으로 조정되는, 최적 수렴 인자를 갖는 최대 경사 (steepest descent) 방식의 적응 알고리듬을 제안한다. 지금까지 적응 신호 처리의 여러 응용 분야에 적응 필터를 사용할 때, 사전 지식이나 경험에 비추어 필터 차수를 고정하여 이용하여 왔다. 하지만 실제 실행시 필요한 필터 차수를 알기는 어렵고 되도록 큰 차수의 필터를 실행해야만 한다. 이로 인하여 필터 차수가 너무 큰 경우 필요없는 계산량이 증가하게 된다. 제안한 가변 길이 최적 수렴 인자 알고리듬은 주어진 차수 한도 내에서 자동적으로 적절한 절터 차수를 찾아 동작하므로, 불필요한 계산량의 증가를 줄여서 결과적으로 수렴 속도의 향상과 정상 상태에서의 수렴 오차를 줄일 수 있다. 제안한 알고리듬의 타당성은 시스템 식별에 대한 컴퓨터 모의 실험으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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