최근 들어 인터넷사업자들이 웹상에서 제공하는 새로운 서비스가 각국의 개인정보보호 법제에 저촉되는 사례가 늘고 있다 인터넷사업자들이 국경을 넘어 정보를 수집하고 이를 가공처리, 저장하는 과정에서 본인의 동의를 얻지 않거나 개인정보를 익명처리하지 않은 것이 주로 문제가 되고 있다. 본고는 국제적으로 서비스를 하고 있는 대형 인터넷사업자가 프라이버시 침해 혐의를 받고 있는 사례를 알아보고, 무엇이 문제가 되는지 쟁점을 검토하였다. 특히 현지 감독당국이 글로벌 인터넷사업자의 위법사실을 적발하였더라도 해당 사업자가 대리인이나 분신 도구를 통하여 행동한 사실이 없으면 본사에 제게를 가할 수 없는 실정이다. 사이버공간에서는 실제 위반행위자가 없더라도 중대한 개인정보를 침해하는 결과를 가져온다면 영화 <아바타>에서와 같은 해결방법을 모색해볼 수 있다. 아바타는 독자적인 사고나 판단능력이 전혀 없지만, 나비족이 사는 낙원이 지구인에 의하여 파괴될 수 있는 상황에서 아바타와 이를 조종하는 사람들이 한 몸이 되어 나비족과 힘을 합쳐 아름다운 낙원을 지켜낸다. 즉, 인터넷사업자가 국내 실재하지 않더라도 그의 활동결과로 볼 수 있는 침해행위가 발생하고, 그 결과 회복할 수 없는 피해가 발생할 우려가 있으며, 본인과 아바타를 한 몸으로 볼 수 있다면 아바타를 통해 위법행위를 저지른 본사의 책임자를 처벌할 수 있어야 한다. 만일 그 책임자를 특정할 수 없더라도 그의 감독책임이 있는 본사 법인에 책임을 물을 수 있다고 본다. 만일 법원에서 이러한 '아바타 이론'을 수용한다면 국내에서도 외국 본사에 벌금을 과하는 등 처벌이 가능할 것이다. 다만, 해당 인터넷사업자의 반발도 만만치 않을 것이므로 주요국 개인정보 감독기구는 수사정보를 교환하는 등 국제적으로 긴밀한 협조체제를 갖출 필요가 있다.
서비스 로봇이 발전함에 따라 인간이 직접 해결해야했던 작업들이 로봇에게 위임가능하게 되었으나, 서비스 로봇이 잘못된 행동을 하게 되는 경우 작업에 심각한 혼란이 야기되고, 사람의 안전과 직결될 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 지능형 서비스 로봇을 위한 자가 치유 방법론 및 자가 치유시스템의 구조를 제안한다. 제안 방법론은 7단계로 설계 및 구현되며, 시스템 구조는 모니터링, 진단 및 평가, 치유전략 계획 및 실행 순으로 수행된다. 제안사항을 통해 로봇의 고장으로 인한 불편을 최소화 하며 관리를 위해 발생하는 비용 절감이 가능하다.
최근의 레진 접착시스템은 단계를 줄이고 적용과정을 간편화시키는데 주력하고 있으며, 치면에 bonding 및 conditioning 과정 없이 바로 적용 가능한, one-step의 새로운 자가 접착 레진시멘트 (self-adhesive resin luting cement)들이 소개되어 임상에 사용되고 있다. 이에 본 연구의 목적은 자가 접착 레진시멘트와 기존의 레진시멘트의 상아질에 대한 전단 결합 강도를 비교해보고, 자가 접착 레진시멘트 적용시 치면의 식각 처리 여부가 전단 결합 강도에 미치는 영향에 관하여 알아보고자 하는 것이다. 본 연구를 위해 최근 6개월 내 발치된 비교적 건전한 성인의 대구치 45개를 아크릴릭 레진으로 매몰한 다음, 800 grit SiC연마지로 연마를 시행하여 상아질을 노출시켰다. 15개의 치아를 한 군으로 하여, 세 가지 실험군으로 분류하였다. Group 1) 치면에 아무런 전처리 없이 RelyX Unicem 접착. Group 2) 치면에 인산 산부식 처리 후, RelyX Unicem 접착, Group 3) 치면에 Syntac primet + Syntac adhesive + Heliobond 처리 후 Variolink II 접착. 전처리가 완료된 치아 시편 위에 플라스틱 튜브 (직경 3 mm, 높이 3 mm)를 고정한 다음, 제조사의 지시에 따라 각 레진 시멘트를 혼합하여 링 안을 채우고, 광중합을 시행하였다. 접착이 완료된 시편은 $37^{\circ}C$ 항온수조 (증류수)에서 24시간 동안 보관 후, 만능 시험기를 이용하여 1mm/min의 cross head speed로 결합강도를 측정하였으며, 확대경 하에서 파절 양상을 분류 관찰하고, 주사전자현미경을 이용하여 미세구조를 관찰하였다. 측정결과는 SPSS WIN 12.0 프로그램을 사용하여 분석하였으며 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. RelyX Unicem의 상아질에 대한 전단결합강도는 Variolink II와 유의한 차이를 보이지 않았다. 2. 상아질에 대한 인산 산부식 처리는 RelyX Unicem과의 전단결합강도를 낮게 하였다. 3. RelyX Unicem과 Variolink II에서는 혼합 파절의 비율이 컸으며, 전단결합강도가 낮았던 인산 산부식 처리 후 RelyX Unicem을 접착한 경우에서는 전체 시편에서 접착성 파절이 관찰되었다. 결론으로 말하면, 자가 접착 레진시멘트와 기존의 레진시멘트의 상아질에 대한 전단결합강도는 유의한 차이를 보이지 않으며, 인산 산부식 처리는 상아질에 대한 자가 접착 레진시멘트의 전단결합강도를 감소시킨다.
최근 방송, 통신, 컴퓨터를 융합한 디지털 기술의 급속한 발전으로 방송사업자가 기존의 단방향 방송서비스 제공에서 벗어나 시청자가 참여할 수 있는 TV-Commerce, 양방향 광고, TV-AnyTime, 주문형 비디오(VOD) 등의 사용자 요구 중심의 다양한 양방향 방송서비스를 제공할 수 있게 되었다.(중략)
이 연구의 목적은 유치와 영구치의 법랑질에 자가 산부식 접착제 적용 전 부가적인 산부식 시간을 달리 하였을 때, 전단결합강도에 미치는 영향을 알아보기 위함이다. 각각 65개의 발거된 건전한 유치와 영구치 협, 설면 법랑질 시편을 제작하고 두 종류의 자가 산부식 접착제를 적용하였다. 실험군은 $Clearfil^{TM}$ SE bond, $Adper^{TM}$$Prompt^{TM}$$L-pop^{TM}$으로 처리한 두 개 군으로 나누고, 이를 다시 산부식 시간에 따라 여섯 군(0, 5, 10, 15, 20, 30초)으로 분류하였다. 대조군으로는 total-etching system인 $Adper^{TM}$$Scotchbond^{TM}$ Multi-purpose plus를 사용하였다. 접착제 처리면을 복합레진으로 충전하고 24시간 경과 후 전단결합강도를 측정하고 Mann-Whitney test와 Kruskal-Wallis test를 사용하여 통계분석 하였다. 결과는 자가 산부식 접착제를 적용한 군은 유치, 영구치 모두에서 total etching system에 비해 낮은 전단 결합강도를 보였다. 자가 산부식 접착제 사용 군내에서 산부식을 추가로 시행하였을 때 유치와 영구치 모두에서 결합강도가 증가하였으며, 10초 이상 산부식을 시행한 경우 결합력의 차이는 없는 것으로 나타났다. 유치와 영구치간 결합력의 차이는 인정되지 않았다. 결론적으로, 자가 산부식 접착제의 법랑질에 대한 전단결합강도는 유치, 영구치 모두에서 10초 이상의 부가적 산부식이 결합력의 증가에 유리하게 작용하는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 치면 처리와 수복물 내면의 처리가 필요 없는 자가 접착 레진 시멘트의 물성 및 lithium disilicate ceramic과 상아질에 대한 전단결합강도를 측정하고 기존의 레진 시멘트와 비교하여 임상적 유용성을 알아보고자 하는 것이다. 실험군인 자가 접착 레진 시멘트로는 Rely-X Unicem, Embrace Wetbond, Maxcem, BisCem을, 대조군으로는 기존의 레진 시멘트인 Rely-X ARC, 수복용 복합레진인 Z-350을 사용하였다. 각 레진 시멘트의 물성 평가를 위하여 테플론 주형을 이용하여 시편을 제작하고 만능 시험기를 이용하여 압축강도, 간접인장강도, 굴곡강도를 측정하였다. IPS Empress 2 및 상아질 시편에 제조사의 지시대로 Rely-X ARE군과 Z-350군에만 전처리를 시행 후 각 시멘트를 접착하고 전단결합강도를 측정하였다. 실험 결과는 다음과 같았다. 1. 자가 접착 레진 시멘트인 Biscem이 가장 낮은 물리적 성질을 나타내었다 (P<0.05). 2. 자가 접착 레진 시멘트의 상아질 및 도재에 대한 전단결합강도는 기존의 레진 시멘트에 비해 유의성 있게 낮은 값을 나타내었다. (P<0.05). 이상의 결과로 볼 때 자가 접착 레진 시멘트는 기존의 레진 시멘트에 비해 물리적 성질 및 상아질과 lithium disilicate ceramic에 대한 전단결합강도가 떨어지는 것으로 사료된다.
본 연구는 친환경 토마토(Lycopersicon esculentum var. cerasiforme) 농가에서 대표적으로 자가 제조되고 있는 액비를 노지에 관주하였을 때 생장과 수량에 어떠한 영향을 미치는지를 구명하기 위하여 수행되었다. 처리는 무처리(물), 유박, 골분+어분, 생선아미노산, 깻묵, 불가사리 액비를 포함하였다. 깻묵과 불가사리 액비의 시기별 pH는 보관 30일 이후에 크게 감소하였고 두 자재의 EC는 0.6~0.8 dS/m으로 가장 높았고 골분+어분액비도 0.4 dS/m 전후로 높은 수준이었다. 액비의 전질소 농도는 불가사리 액비가 0.0062%로 가장 높았고 깻묵(0.0059%) > 골분+어분(0.0030%)순이었고 칼륨도 위의 세 가지 액비에서 가장 높았다. 액비의 인산과 칼슘은 생선아미노산 자재에서 가장 높았고 마그네슘은 식물성인 깻묵 자재에서 유의성 있게 높게 나타났다. 토양 EC는 불가사리 액비 처리구에서 0.74 dS/m로 가장 높았지만 토양과 잎의 대량 무기성분 농도는 처리 간에 차이가 관찰되지 않았다. 잎의 건물중과 엽온 및 줄기의 직경과 초장을 15일에 한 번씩 조사한 결과, 잎 건물중은 시기별로 무처리구에서 대부분 낮았고 초장도 생육 초기에 무처리구에서 가장 작았지만 후기에는 자가제조 액비와 비슷한 수준이었다. 과실수량과 평균과중은 무처리구에서 처리 후 75일 까지 유의성 있게 낮았다. 과실횡경은 골분+어분과 불가사리 액비 처리로 가장 증가하였고 과실 당도와 착색은 생선아미노산 액비구에서 가장 향상되었다. 과실경도는 골분+어분 처리에서 가장 높았다.
성공적인 전방십자인대 재건술을 얻기 위해 수술 전 계획, 수술수기, 수술 후 재활 등 여러 가지 요소가 관여한다. 그리고 좋은 결과를 얻기 위해서 수술 중 이식건의 선택, 고정, 처리 방법, 성숙, 본체골에 병합, 장력 등을 고려해야 한다. 이식건을 선택할 때 이식건의 강도, 이식건의 고정방법, 고정부위 치유, 공유 부위 이환, 이식건의 표면적 크기 등을 고려해야 한다. 이식건에는 자가건과 동종건의 두 가지가 있다. 자가 슬개건, 슬괵건, 대퇴사두건 등 사용할 수 있는 자가건은 여러 가지가 있으며 각각의 장·단점을 가지고 있다. 최근 국내에서 동종건의 사용빈도가 높아지고 있는데 공여부의 이환이 없고, 수술 시간이 짧고, 수술 후 통증이 적고, 재료가 다양한 장점이 있다. 하지만 동종건이 자가건보다 장기간 추적 결과가 더 좋다는 보고는 없다. 동종건은 골과의 합병이 오래 걸리고, 불완전하며, 인대 재형성이 늦고, 생역학적으로 자가건보다 강도가 낮으며, 면역반응의 위험성이 높고, 질병 전파의 가능성 등 원초적인 제한점을 가지고 있다. 그래서 장기간 결과에서 실패율이 높고 이식건의 성숙도가 자가건보다 좋지 않다. 그러므로 동종건은 자가건의 대용이 될 수 있지만 자가건을 사용할 수 없을 때, 여러 가지 인대 재건술이 필요한 경우를 제외하고 자가건을 사용하도록 하는 것이 좋다. 만약 적절한 크기와 굵기의 자가건을 얻을 수 있다면 자가건을 사용한 적절한 고정방법을 선택하고 수술 후 재활을 하면 동종건을 사용한 결과보다 우수한 결과를 얻을 것으로 생각된다.
결함 지역화는 관찰된 결함의 근본 원인을 자동 인식 하는 것이 가능하기 때문에 규모가 큰 분산시스템에서 중요 역할 수행하며 시스템의 신뢰성 개선을 위해 시스템의 관리와 제어가 가능한 자가 관리를 지원한다. 결함 지역화를 지원하는 기존 연구들은 유비쿼터스 환경에서 베이지안 네트워크와 같은 인공지능 기술들을 주로 사용하여 진단과 예측 기능 중 하나만을 고려하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 시스템의 신뢰성 개선을 위해 실시간 시스템 성능 스트림에 대한 학습을 통해 자가관리를 위한 확률적 의존 분석을 기반으로 하는 결함 지역화 방법을 제안하여 진단과 예측기능을 동시 제공한다. 학습 방법으로 베이지안 네트워크 알고리즘을 사용하여 각종 관련된 요소들을 연결함으로써 네트워크를 생성하고 확률적 의존 관계를 통해 귀납적과 연역적 추론기능을 제공한다. 베이지안 네트워크의 구성은 노드들간의 연관성을 찾아내는 것이 중요하기 때문에 그것을 구성하는 인자의 개수가 많은 경우 노드 순서 리스트를 추출하는 사전처리 과정이 필요하다. 따라서 전체 모델링 프로세스에 대한 개선이 요구된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 발생한 문제와 관련성이 높은 노드 순서 리스트를 추출하는 방법을 제공한다. 구조 학습을 지원 하는 사전처리 방법을 통해 다양한 문제 영역에서의 학습 효율성을 높이며 학습에 필요로 되는 시간을 줄인다. 제안 방법론을 통해서 시스템의 자원 문제를 신속하고 정확하게 진단하는 것이 가능하며, 관찰된 정보를 기반으로 실행 중에 발생되는 잠재적인 문제를 예측하는 것이 가능하다. 시스템 성능 평가 영역에서 제안 방법론을 적용한 시스템 성능 분석을 기반으로 진단, 예측의 효율성과 정확성을 평가하여 제안 방법론의 유효성을 입증하였다.
AHU(Autonomic Healing Utility)는 결함발생요인을 관리하고 결함이 발생할 가능성이 있는 응용프로그램을 검출하기 위하여 결함예방서비스와 더불어 프로액티브한 결함복구서비스를 지원한다. Server-Client 구조를 갖는 AHU는 하나의 AHU 서버에 너무 많은 AHU 클라이언트들이 자가치유 서비스를 요청하는 경우 병목현상이 발생하여 AHU 서버의 처리용량을 넘게 되고 AHU가 제공하는 자가치유시간을 증가시켜 자가치유서비스의 질을 저하시키거나 AHU의 SPOF(Single Point of Failure)로 작용하여 AHU의 전반적인 결함을 발생시키는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 AHU 시스템의 부하를 분산시켜서 AHU 서버에 생기는 병목현상을 해소하기 위한 방법을 제안하고 이를 구현하여 기존의 AHU와 AHU 서버들 사이의 부하분산 방법을 적용한 AHU를 비교하는 성능평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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