IoT(Internet of Things), 빅데이터, AI(Artificial Intelligence), 클라우드와 같은 ICT(Information and Communications Technology) 기술이 발전함에 따라 ICT와 제조기술이 융합된 스마트팩토리가 발전하고 있다. 이는 2개의 영역과 5개의 계층으로 구성되어 기타 환경들과 상이한 구조를 가지고 있으며, 각 영역·계층별 발생 가능한 보안위협도 상이하다. 또한, 각 영역과 계층이 연결됨에 따라 발생 가능한 보안위협이 증가하고 있으며, 이에 대한 효율적인 대응을 위하여 스마트팩토리 영역·계층별 환경을 고려한 대응체계 마련이 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 스마트팩토리 영역·계층별 발생 가능한 보안위협을 분석하고, 이에 대응하기 위한 대응체계 도출 기법을 제안한다.
RFID 태그 객체의 위치정보는 시간에 따라 궤적 정보가 누적되는 이동체와 유사한 특성을 가지지만 태그의 위치는 논리적인 리더의 위치로 인식되며 위치보고가 리더의 인식영역 안에서만 이루어지므로 시간축에 평행한 이산적인 시간간격 형태로 나타나는 차이점이 있다. 기존 이동체의 위치 추적 색인에서는 이동체의 위치를 연결된 다중선으로 표현하여 색인에 저장을 하기 때문에 시공간적으로 연결되지 않은 태그의 위치 정보를 저장하면 궤적 검색 비용이 매우 높아지는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 이동체와는 다른 태그의 위치 특성을 반영하여 태그의 궤적 검색을 효율적으로 수행하는 색인 기법을 제안한다. 제안된 색인에서는 시간적으로 연결되지 않은 태그의 궤적 정보를 검색하기 위하여 동일 태그의 위치 간의 연결 정보를 유지하는 기법을 제시하고 있다. 또한, 부모 태그와 자식 태그간의 포함관계를 유지하는 기법을 제시함으로써 상품의 역학조사와 같이 물품에 부착된 태그간의 포함관계를 이용한 순방향 및 역방향 궤적 검색을 효율적으로 수행할 수 있도록 하고 있다.
중트럭통행으로 인한 철근콘크리트 교량바닥판의 열화는 교량구조물을 유지보수하는데 있어서 심각한 문제중 하나이며, 프리캐스트 바닥판을 이용한 교량바닥판의 시공 및 교체 방법이 실용적이며, 효과적인 방법으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 프리캐스트 바닥판 사이 연결부에 대한 정적실험을 수행하여 실험부재의 탄성영역 및 극한 상태하에서 프리캐스트 바닥판 사이 교축직각 방향 연결부의 강성 및 강도를 평가하였다. 정적실험결과, 무수측 모르나트를 채움재로 사용한 프리캐스트 바닥판 사이 교축방향 연결부는 교축방향으로 적정량의 프리스트레스를 도입함으로서 일반 현장타설 철근콘크리트 바닥판에 비해서 균열에 대한 사용성이 향상되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 무제약으로 쓰여진 필기체 한글단어를 글자단위로 분할하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 글자와 글자사이 흑은 자소사이에 존재하는 배경(Background)정보를 세선화(Thinning) 처리하여 얻은 패스(Path)를 이용하여 글자와 글자사이를 지나는 패스를 결정하는 방법이다. 특히, 이 방법은 분할에 대한 판단을 인식기로 넘기지 않는 외적분할 방법으로 빠른 처리시간을 얻을 수 있고 외적분할 방법의 단정인 정확도를 다른 외적분할 방법에 비해서 높일 수 있었다. 제안한 방법은 필기체 한글에서 많이 발생할 수 있는 중첩(Over lap)글자와 연결(Touched)글자를 분할하는데 효과적인 성능을 보였다. 중첩글자의 경우, 세선화에 의해 생성된 패스가 자연스럽게 중첩된 부분의 사이를 지나가면서 생성되기 때문에 매우 정확한 패스를 얻을 수 있었고, 연결 글자의 경우는 연결된 부분을 판단하고, 후보영역을 선정하여 연결된 부분을 분리해내는 방법을 사용하였다.
순수문학부터 대중문학 장르까지 아우르고 있는 환상소설은 90년대 리얼리즘 급격한 퇴조, 통신세대의 등장과 맞물려 독자적인 영역으로 자리잡아가고 있다. 90년대 중후반 관심이 늘기 시작한 환상소설 출간은 영화.만화 등으로 연결, 출판계 지형을 바꿀 만큼 잠재력이 클 것으로 전망한다.
이 논문에서는 ASIC 칩의 설계도면에서 발생하는 임의의 모양을 갖는 영역에서의 효과적인 회로배치 방법인 SOAP (self-organization assisted placement) 를 제안한다. 자율조직이란 Kohonen[1]이 제안한 신경회로망의 학습방법으로 가까이 위치하고 있는 신경소자들이 물리적으로 유사한 외부입력에 민감하도록 소자에 연결된 시냅스 (synapse)의 가중치들을 조절하는 것이다. SOAP에서는 회로 블럭을 신경소자에 회로 블럭의 위치 (x, y좌표)를 해당 신경소자에 연결된 2개의 학습입력으로부터의 시냅스의 가중치 쌍으로 대응시킴으로써 임의의 영역에서의 좋은 회로 배치 결과를 얻을 수 있었다. 이 방법은 또한 입체 표면에서의 회로 배치에도 확장될 수 있다.
사람 중심이었던 인터넷이 사물 인터넷으로 진화함에 따라 우리들의 삶이 보다 스마트하게 발전하고 있다. 사물 인터넷(IoT)은 물리적 객체나 전자 제품, 소프트웨어, 센서 및 제조업체, 운영자 또는 연결된 다른 장치와 데이터를 교환하여 더 큰 가치와 서비스를 달성 할 수 있도록 연결된 사물 네트워크를 말한다. 지금까지 계량 정보 분석과 미래 유망영역 탐지에 대한 연구는 키워드를 중심으로 수행해왔다. 본 논문에서는 문헌에서 키워드 매핑에 대한 동태적 분석을 통하여 최근에 관심 영역인 사물 인터넷과 스마트 디바이스에 대한 미래 유망 영역을 탐지하는 방법을 제시한다.
외부전하를 감지할 수 있는 EEPROM 구조를 기반으로 한 센서를 제안하였다. 부유게이트로부터 확장된 큰 면적의 접촉부위 (CCM)는 외부전하를 고정화하도록 설계되었으며, $0.13{\mu}m$ 단일-다결정 CMOS 공정에 적합한 적층의 금속-절연체-금속 (MIM) 제어케이트구조로 구성되었다. N-채널 EEPROM의 CCW 캐패시터 영역에 양의 전압이 인가되면 제어 게이트의 문턱전압이 음의 방향으로 변화하여 드레인 전류는 증가하는 특성을 보였다. 또한 이미 충전된 외부 캐패시터가 CCW의 부유게이트의 금속영역에 직접 연결되면, 외부 캐패시터로부터 유입된 양의 전하는 n-채널 EEPROM의 드레인 전류를 증가시키지만 반면에 음의 전하는 이를 감소시켰다. 외부 전압과 전하에 의해 PMOS의 특성은 NMOS에 비교하여 반대로 나타남이 확인되었다. EEPROM 인버터의 CCW 영역에 외부전하를 연결하면 인버터의 입-출력 특성이 기준 시료에 비해 외부전하의 극성에 따라 변화하였다. 그러므로, EEPROM 인버터는 외부전하를 감지하여 부유게이트에 고정된 전하의 밀도 크기에 따라 출력을 전압으로 표현할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 지하유류저장공동 굴착 시 비교적 정밀하게 해석된 단열체계 및 수리인자를 토대로 투수성구조영역과 수리암반영역으로 세분화하여 연구지역의 불규칙하고 복잡한 지하수유동체계를 해석해 보고자 하였다. FZ-2 구조대와 인접한 수리암반영역 Domain-A와 B는 Domain-C와 D에 비해 수평수벽공의 초기압이 최대 약 $15kg/cm^2$정도 높으며, 상 하부의 수리적 연결성이 양호하여 지하공동굴착 시 상 하부의 수위차가 크지 않고 지하수 함양량은 약 $35{\sim}50mm/year$의 범위를 보인다. 또한 공동굴착 시 투수성 단열과의 교차에 의한 수위강하에 민감한 반응을 보이며 상 하부의 수위강하양상이 유사한 특성을 나타낸다. 반면, FZ-1 구조대와 인접한 Domain-C와 D는 지하공동 부근의 수리전도도가 각각 $7{\times}10^{-10},\;2{\times}10^{-9}m/sec$로 Domain-A와 B에 비해 최대 약 6배정도 낮고, 상 하부의 수리적 연결성이 양호하지 않기 때문에 공동굴착 전 이중수위측정시설 설치 시 계측된 상 하부의 수위차는 최대 약 120 m로 매우 크다. 그리고 상부의 지하수는 하부의 낮은 수리전도도로 인하여 수직방향보다 수평방향으로의 유동이 우세하며 공동굴착 시 수위변화는 크지 않고 함양량은 $10{\sim}15mm/year$의 범위를 나타낸다.
본 연구의 목적은 예비교사의 미분영역 수학내용 지식을 조사하는 데 있다. 이를 위해 수학교사가 알아야 할 수학내용 지식을 학교수학의 내용지식과 과정지식, 학교수학과 연결된 학문적 수학으로 구분하고, 이를 교육과정과 연결하여 검사지를 개발하였다. 연구대상은 예비교사 70명이었으며 연구결과 어떤 교사교육 프로그램을 경험하는 지에 따라 예비교사의 수학내용 지식의 수준이 달라질 수 있음을 시사한다. 특히 예비교사들은 익숙하지 않은 문제 상황에 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 특히 평균값 정리의 활용에 관한 문제나 미분의 활용 문제에서 해석학적 수준으로 볼 때 어려운 내용이 아님에도 불구하고 정답률이 특히 낮은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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