방사성 폐기물 처분장의 건설에 가장 중요한 부분중의 하나는 처분안전성의 확보일 것이다. 처분장 안전성평가는 처분장이 입지하는 환경에 대한 실험실적 자료 또는 현장 자료의 충분한 데이타베이스와 처분시스템에서 일어날 수 있는 주요한 프로세스를 기술하는 수학적 모델을 통하여 이루어지게 된다. 처분시스템의 기본적인 기능은 처분된 폐기물고화체를 인간환경으로 부터 완벽하게 고립시켜 처분장내에 영구적으로 격리시키는 것이다. 그렇지만 정상적이든 비정상적이든 핵종은 항상 유출될 가능성이 있고 설사 이러한 경우라도 충분히 안전한 것을 입증하는 것이 처분장 성능 평가와 안전성평가의 주요한 목적이 된다. 한편 장기간에 걸친 처분 안전성 평가는 전산 프로그램을 통한 이론적 예측에 의해서만 가능하므로, 처분안전성 평가도구의 개발 및 확보의 중요성은 매우 크다고 할 수 있다. 이 연구에서는 처분장이 입지하는 암반 매질에서의 핵종의 이동을 기술할 수 있는 여러 모델을 검토하고, 특정 처분부지에 대한 종합적 안전성 평가를 수행할 수 있는 방법론을 제시할 목적으로 임의의 1개 부지의 지형도및 추정가능한 지질관련 자료를 이용하여 해당 부지에 대한 가상의 핵종 유출 시나리오를 설정하여 부지특성적인 예비 종합 안전성 평가를 수행하여 보았다.
언어교육이나 특수교육을 위하여 지능형 소셜 로봇이나 원격연결 로봇을 교육현장에 활용하는 로봇보조학습이 도입됨에 따라 기술수용모델 연구도 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 지능형 소셜 로봇에 대한 통합기술수용모델까지 연구되어 있으나, 원격연결형 로봇보조학습에 대한 연구는 미흡하다. 이 논문은 원격연결형 로봇보조학습이 미래학교에서 이루어질 수 있는지에 대하여 로봇보조학습을 체험한 예비교사들을 대상으로 통합기술수용모델을 추정하고자 하였다. 추정된 통합모델은 자율 지능형 로봇보다 간결한 요인으로 구성되어 있으며, 이 중에서 이동성, 커뮤니케이션, 외형의 하위요인이 영향을 끼치는 유희성의 중요도가 매우 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 즉 예비교사들은 얼굴영상 원격연결로봇의 자유로운 이동성, 커뮤니케이션, 그리고 직접 만질 수 있는 외형으로 구성된 유희성을 높인 로봇에 대한 유의미한 수용도를 보였다.
전기화학 소자의 성능을 이해하는 데 있어서 전해질 내 이온 전도 기작을 이해하는 것은 매우 중요하다. 그러나 이론적/실험적 어려움으로 인해 아직 완벽한 전해질 내 이온 전도 기작 분석법은 정립되지 못했다. 대신 이온 전도 기작을 기술하기 위한 몇 가지 수학적 모델이 고안되었으며, 본 총설에서는 대표적인 사례인 아레니우스(Arrhenius) 모델과 Vogel-Tammann-Fulcher(VTF) 모델을 소개한다. 일반적으로 이 두 모델은 이온 전도도, 확산 계수, 점도와 같은 이동 특성(transport properties)의 온도 의존성을 기술하는 데 사용되며, 주어진 전해질에 적합한 수학적 모델은 이동 물성의 로그 값과 온도의 역수가 이루는 그래프의 선형성을 통해 판별할 수 있다. 현재 많은 전해질 연구는 다양한 조성과 온도 범위에서 두 모델 중에서 더 적합한 모델을 선정하고, 이를 통해 이온 전도 기작 분석과 활성화 에너지를 도출한다. 향후 전해질 이동 특성을 더욱 정확하게 기술할 수 있는 모델의 개발이 필요하다.
본 논문에서는 가상 환경(VE; Virtual Environment)에서 이동기술을 사용성평가 하기 위한 평가모델을 제안하고 사례연구를 통해 검증하고자 한다. 이를 위한 순서는 첫째, VR상에서 이동기술에 대한 이론적인 접근을 통해 분석하기 위한 요소를 도출한다. 둘째, VR상에서의 이동기술과 사용성 평가에 대한 정의 및 개념을 통해 이론적으로 정립하여 문헌조사를 통해 VE에 대한 이론적인 접근을 통해 분석하기 위한 요소를 도출한다. 셋째, 이를 바탕으로 VE에서의 이동기술을 평가하기 위한 사용성 평가 모델을 제안한다. 마지막으로, 문헌조사에서 도출한 세 가지 이동기술을 적용한 기존의 VR 게임을 실험 및 분석하여 결과를 도출한다. 본 논문을 통해 VR상에서의 이동기술은 각각의 방법을 별도로 사용하는 것이 아니라 사용성 평가를 통해 접근 및 분석하면 VR 게임 콘텐츠 성격에 부합하는 이동기술을 제안할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 본 논문은 VR 콘텐츠의 제작 단계에서 이동기술의 문제점을 도출할 수 있고 기준을 제안할 수 있는 유의미한 자료라 사료된다.
암호화폐시장이 지속해서 성장함에 따라 하나의 새로운 금융시장으로 발전하였다. 이러한 암호화폐시장에 관한 투자전략 연구의 필요성 또한 대두되고 있다. 본 연구에서는 단기매매전략과 딥러닝을 결합한 암호화폐 투자 방법론에 대해 실증분석을 진행하였다. 투자 대상의 암호화폐를 이더리움으로 설정하고, 과거 데이터를 기반으로 최적의 파라미터를 찾아 이를 활용하여 실험 모델의 투자 성과를 분석하였다. 실험 모델은 변동성돌파전략, LSTM(Long Short Term Memory)모델, 이동평균 교차 전략, 그리고 단일 모델들을 결합한 결합 모델이다. 변동성돌파전략은 일 단위로 변동성이 크게 상승할 때 매수하고 당일 종가에 매도하는 단기매매전략이며, LSTM모델은 시계열 데이터에 적합한 딥러닝 모델인 LSTM을 활용하여 얻은 예측 종가를 이용한 매매방법이다. 이동평균 교차 전략은 단기 이동평균선이 교차할 때 매매를 결정하는 방법이다. 결합 모델은 변동성돌파전략의 매수 조건과 변동성돌파전략의 목표 매수가보다 LSTM의 예측 종가가 큰 경우 매수하는 조건이 동시에 만족하면 매수하는 규칙이다. 결합 모델은 변동성돌파전략과 LSTM모델의 파생 변수를 활용해 매수 조건에 AND와 OR를 사용하여 만든 매매 규칙이다. 실험 결과, 단일 모델보다 결합 모델에서 투자 성과가 우수함을 확인하였다. 특히, 데일리 트레이딩과 매수 후 보유의 누적수익률은 -50%이하인 것에 비해 결합 모델은 +11.35%의 높은 누적수익률을 달성하여 하락이 지속되던 투자 기간에도 기술적으로 방어하며 수익을 낼 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존의 딥러닝기반 암호화폐 가격 예측에서 나아가 변동성이 큰 암호화폐시장에서 딥러닝과 단기매매전략을 결합하여 투자 성과를 개선하였다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 실제 투자 시 적용 가능성을 보여주었다는 점에서 실무적 의의가 있다.
시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이타에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델은 서로 다른 두 학습 간에 발생 가능한 학습 불균형도 고려하여 손실 정규화를 포함하고 있다. 또, 제안 모델에서는 기존 연구들에서 사용되어온 목적지 기반 보상 함수의 문제점을 발견하고, 이를 해결하기 위해 설계된 새로은 최적 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.
본 연구에서는 GARCH 모델과 이동평균법을 이용한 국내 외환 시장에 있어서의 변동성 척도가 비교 분석되었다. 즉 두가지 알고리듬을 통하여 정보의 내용과 외환시장 변동성의 변통성 예측력을 비교하였다. 그 결과 GARCH 모형에 의할 변동성 추정치는 예측력에 있어서는 이동평균 추정치 보다 낮은 수준이지만 정보내용의 측면에서 성과가 더 좋은 것으로 나타났다. 그리고 GARCH모형에 의한 추정치는 이동평균 추정치 보다 편의성(Bias)이 낮은 것으로 나타났다. 또한 변동성의 가치에 대해서 논의하고, 이러한 변통성 추정치를 통해서 실제 환율변동을 헷지하기 위한 옵션매매에 어떻게 적용할 수 있는지를 언급하였다.
헬스케어 응용서비스를 위란 센서 네트워크를 구성하는 노드들은 주로 사람 또는 이동성을 가진 사물이며, 이들간의 상호작용을 통한 헬스케어 응용서비스를 지원하기 위해서는 노드의 동적 기능변경, 동적 자기구성, 에너지 효율성을 고려하여 개발되어야 한다. 이러한 요구사항들은 노드 상에 해당 기능을 수행하는 에이전트를 두어 대상의 이동에 따른 에이전트 전이를 통해 동적 기능변경을 수행 및 처리하고, 이동성을 지원하는 계층적 클러스터링 알고리즘을 적용하여 노드의 이동에 따른 동적 자기구성, 제한된 에너지의 효율성 등을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 노드간 에이전트 전이를 통해 동적 기능 변경을 보장하는 Agilla모델 기반 Healthcare Mobility Agent Middleware를 설계하고, 정보 전달의 효율성과 노드의 이동성을 보장하기 위해 LEACH 프로토콜 기반 LEACH_Mobile 프로토콜을 제안한다. 또한 여기서 제안하는 LEACH_Mobile 프로토콜과 Healthcare Mobility Agent Middleware를 연동하기 위한 인터페이스와 LEACH_Mobile 프로토콜을 수행하기 위한 라우팅 모듈을 설계하였다.
이동 통신망에서 시간 기반 및 이동 기반의 위치 갱신 방법을 결합한 혼합형 위치 갱신 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 이동단말이 셀 경계를 n번 이동한 후 T의 시간이 지난 후에 자신의 위치를 갱신한다. 또한 사용자의 이동특성을 다중 상태의 지수분포 셀 체류시간 모델로 정의하여, 제안된 혼합형 위치 갱신 방법을 적용한다. 제안된 혼합형 위치 갱신 방법 및 다중 상태의 지수 분포 셀 체류시간 모델에 대한 수식적인 분석을 수행하였으며, 이를 모의 실험 분석을 통하여 검증하였다. 수식적인 분석과 모의 실험 분석의 결과, 다중 상태의 이동성 모델의 경우 제안하는 혼합형 위치 갱신 방법이 시간 기반의 위치 갱신 방법이나 이동 기반의 위치 갱신 방법 보다 뛰어남을 보여주며, 따라서 시간에 따라 수시로 변하는 이동성을 갖는 사용자에게 혼합형 위치 갱신 방법이 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.
공중무선랜은 오늘날 빠르게 증가하고 있는 무선인터넷 서비스에서 빠른 전송속도와 저렴한 설치비용 등으로 빠르게 성장하고 있는 중요한 기반요소로 평가되고 있다. 하지만 무선랜 시장에 대한 기대 뒤에는 보안에 대한 우려 또한 높아지고 있으며 로밍이나 핸드오버에 대한 수요가 커지고 있으나 실제로는 서비스 반경이 작고, 간섭에 의해 서비스 품질을 보장하기 어려우며 사용자 인증, 접근제어, 과금 부분에 있어 믿을 만한 초기 단말 인증이 보장되지 않아 도메인간 연동 문제가 쉽지 않다. 이러한 문제를 보완하여 초고속 멀티미디어 서비스를 제공할 수 있는 Mobile IP 기반 로밍 및 핸드오버에 대한 기반 기술 및 Mobile IP에 적용되는 사용자 인증 서비스에 대한 기반기술인 802.1x를 비롯하여 802.11f, Mobile IP등을 고려하여 이동성이 보장된 공중 무선랜 서비스를 위한 인증 방안을 제안하고 검증하며 제안된 방안은 차후로 ALL-IP 기반의 차세대 3G 이동통신망에서 이용될 수 있는 AAA 방안으로 확장하여 적용이 가능한 AAA 모델의 기반기술이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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