4차 산업혁명이라는 흐름에 따라 서로 다른 분야의 결합을 통해 새로운 분야가 생기는 융복합의 시기를 맞아 예술 분야 중 크래프트 영역의 확장성에 관해 연구하고자 하였다. 연구 내용은 디지털 크래프트의 정의와 가치에 대한 이론적 배경을 토대로 3D 프린팅 기술을 활용한 크래프트 사례를 분석한 것이다. 연구 결과, 3D 프린팅 기술을 활용한 크래프트 작품은 융합적 표현 방식에 따라 크게 네 가지의 형태로 나누어 볼 수 있었다. 첫 번째로 혼합형은 전통 크래프트 형식에서 크게 벗어나지 않으면서도 조화롭게 제작된 것이 가장 큰 특징이었다. 두 번째로 부품형은 일정한 형태와 세밀한 작업이 장점인 디지털 기술의 특징이 가장 잘 나타난 형태로 제작되었다. 세 번째로 구조형은 3D 프린터로 출력한 결과물을 베이스로 하여 전통 크래프트 기법이 덧입혀져 아날로그 감성이 묻어나는 작품이 되었다. 네 번째로 연결형은 본 연구의 분석 사례 중에서 독창성과 고유성이 가장 크게 엿보인 작품이었다. 디지털 기술이 널리 활용되고 있는 만큼, 효과적인 작업 방향성에 관하여 지속적인 연구가 필요하다고 판단된다.
본 논문에서는 하이퍼그래프의 고유벡터를 척도로 하여 fMRI기반 Brain Network를 분석하여 중요한 허브노드를 찾는 방법론을 제시한다. 이 방법을 비디오게임을 수행하면서 촬영한 기능적 자기뇌영상(fMRI) 데이터인 PBAIC 2007 데이터셋에 대하여 그 유용성을 검증하였다. 이 데이터는 각 20분씩 세 세션을 촬영한 것이며 처음 두 세션에는 13가지의 감정 항목의 평가치가 각 스캔마다 주어진다. 한 피험자의 첫번째 세션 데이터로부터 13가지 감정 항목에 대하여 상관관계가 높은 각각의 복셀(voxel)들을 추출하였다. 이 13가지의 복셀들의 집합들을 각각 하이퍼에지로 보고 하이퍼그래프를 구성하였다. 하이퍼그래프로부 터 인접 행렬(adjacency matrix)를 구성한 후 고유치(eigenvalue)와 고유벡터(eigenvector)를 구하였다. 여기서 고유치가 가장 큰 고유벡터의 원소들은 각 복셀들의 중앙성(centrality), 즉 중요성을 나타내며 이로부터 감정과 관련된 중요한 허브 복셀들과 그들의 국소적 집합인 모듈을 찾았다. 모듈들은 감정 및 작업기억(working memory)과 관련된 뇌 영역들의 클러스터(cluster)로 추정된다.
서울시 25개 자치구가 운영하는 생활폐기물 적환시설을 대상으로 시설의 기능, 지역 친화성, 규범 순응성 등의 3개 영역에 대해 현황을 분석하고 개선방안을 모색하였다. 65개 적환장 중 46개소는 매일 반출이 필요한 대량폐기물을, 19개소는 3~30일 범위에서 체류 후 반출되는 소량폐기물을 다루었다. 57%의 시설이 주거지역과 상업지역에 설치되어 있었다. 또한 57%의 적환장은 나대지 위에 장비만 두고서 적환작업을 하였다. 79%의 적환장은 재활용선별장 같은 시설과 근접하지 않고 독립적으로 존재했다. 도시계획법의 의한 환경기초시설로 지정된 경우는 17%에 불과했고, 폐기물관리법의 규정대로 허가받은 수집 운반업자가 운영하는 적환장은 31% 수준이었다. 적환장은 그 역할에서 시설 최적화, 자원화 확대 같은 정부의 폐기물관리 정책과 부합하였으나 주거지역이나 상업지역 같은 도심에 입지하기에는 환경대책이 미흡하고 규범과 불일치하는 면이 있었다. 앞으로 적환장이 도심의 환경기초시설로 자리매김하려면 건물 밀폐화, 기능의 종합화 등의 과제를 풀어야 한다.
미디어의 발달과 통신 기술의 발달로 인하여 디지털미디어는 다양한 분야로 진화를 거듭해 왔다. 이러한 미디어의 발달은 디자인 전반에 영향을 미쳤을 뿐만 아니라, 과거 페이퍼 중심의 작업에서 컴퓨터중심으로 디자인 시스템을 변화시켰다. 디지털미디어 디자인은 다양한 사회적 환경의 변화에 따라서 태동되어진 학문으로 다양한 미디어와 컴퓨터의 발달에 바탕을 두고 있다. 또한 이는 시각 디자인을 기반으로 하여 경영학, 컴퓨터과학, 인간공학 등 다 학제간의 융합이 요구되어지는 학문이기도 하다. 그럼에도 불구하고 국내 대부분의 4년제 디자인 관련대학 교과과정은 창의적이고 분석적인 인력보다는 기능적인 인력양성에 편중되어 있다. 이는 디자인 관련학과가 실기위주인 예체능 계열에 속해져 있을 뿐만 아니라, 다 학제간 교류와 연구가 미비한 까닭이다. 따라서 본 연구에서는 국내 디자인 전공의 교육과정을 분석하고 교육의 현장과 실무현장에서의 차이점 및 문제점을 계획 및 평가 프로세스를 중심으로 파악하여 개선된 교육과정을 제시 하고자 한다. 이는 다 학제간 영역이 포함된 차별화된 통합 교육과정모형으로 차세대 디지털미디어 인력양성에 도움이 될 수 있을 것이다.
GPU(Graphics Processing Unit)는 범용 CPU와는 달리 다수코어 스트리밍 프로세서(manycore streaming processor) 형태로 특화되어 발전되어 왔으며, 최근 뛰어난 병렬 처리 연산 능력으로 인하여 점차 많은 영역에서 CPU의 역할을 대체하고 있다. 이러한 추세에 따라 최근 NVIDIA 사에서는 GPGPU(General Purpose GPU) 아키텍처인 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 발표하여 보다 유연한 GPU 프로그래밍 환경을 제공하고 있다. 일반적으로 CUDA API를 사용한 프로그래밍 작업시 GPU의 계산구조에 관한 여러 가지 요소들에 대한 특성을 정확히 파악해야 효율적인 병렬 소프트웨어를 개발할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 실험과 시행착오를 통하여 획득한 CUDA 프로그래밍에 관한 최적화 기법에 대하여 설명하고, 그러한 방법들이 프로그램 수행의 효율에 어떠한 영향을 미치는지 알아본다. 특히 특정 예제 문제에 대하여 효과적인 계층 구조 메모리의 접근과 코어 활성화 비율(occupancy), 지연 감춤(latency hiding) 등과 같이 성능에 영향을 미치는 몇 가지 규칙을 실험을 통해 분석해봄으로써, 향후 CUDA를 기반으로 하는 효과적인 병렬 프로그래밍에 유용하게 활용할 수 있는 구체적인 방안을 제시한다.
영상해석을 통한 흐름해석의 방법인 Large-Scale Particle Image Velocimetry (LSPIV)는 실험실내의 소규모 흐름해석에 이용하던 Particle Image Velocimetry (PIV)를 자연하천이나 실험실에서 넓은 영역($4m^2{\sim}45,000m^2$)에 적용할 수 있도록 확장시킨 것으로 지난 10여년전부터 세계적으로 널리 이에 대한 연구가 진행되고 있다. PIV는 seeding, illumination, recording 그리고 image processing으로 구성된다. LSPIV(Large Scale PIV)는 PIV의 기본원리를 근거로 하여 기존의 PIV에 비하여 실험실 내에서의 수리모형실험이나 일반 하천에서의 유속측정과 같은 큰 규모의 흐름해석을 할 수 있도록 seeding, illumination에 대한 조정이 필요 하고, 촬영된 image에 대한 왜곡을 없애는 작업이 필요하다. LSPIV는 PIV의 네 가지 단계를 포함하여 seeding, illumination, recording, image transformation, image processing 및 post-processing의 여섯 단계로 구성되어진다 (Li, 2002). LSPIV의 적용시 각 단계마다 유속계산시 오차를 발생시키는 27가지의 요인들이 존재하고 있는바 (Kim, 2006), 본 연구에서는 이들 중 실내의 실험실에서 파악이 가능한 인자들에 대해 그들 각각의 인자들이 유속 측정에 미치는 오차의 정도를 파악하고자 하였다. 본 연구에서는 LSPIV의 적용시 이용되는 이미지의 개수와 이미지 촬영시 적용된 이미지의 해상도에 따른 오차의 발생 정도를 조사하였다. 이미지 촬영에 있어서 비디오카메라를 이용할 경우 촬영시간에 따라 많은 수의 이미지를 취득할 수 있은바 이미지의 수에 따른 유속계산오차를 파악하고자 하였다. 또한 디지털 카메라를 이용할 경우 여러 가지 이미지 해상도를 이용할 수 있으므로 적용한 이미지 해상도에 따른 유속계산에 미치는 오차의 크기를 파악하고자 하였다. 이미지의 갯수가 유속계산시 미치는 오차의 영향의 정도를 조사하기 위해서 초당 30 frame을 촬영할 수 있는 비디오카메라를 이용하여 91초 동안 촬영된 이미지로부터 매 5번째의 이미지를 추출하여 455개의 이미지를 준비하였고 이로부터 이미지수를 10, 50, 100, 200, 300, 400의 순서로 증가시키면서 이미지 개수로부터 나타나는 유속계산 오차를 조사한 결과 이미지의 개수가 50매 이상인 경우는 이로 인한 오차가 1% 이하로 감소함을 파악하였다. 촬영된 이미지의 해상도가 유속계산시 미치는 영향을 조사하기 위해 디지털카메라를 적용하여 세가지 이미지 해상도(640*480, 1280*960, 2048*1536 pixel)로 변화시키면서 유속측정 오차를 분석한 결과 저해상도의 이미지를 이용한 경우 고해상도 이미지를 이용한 경우와 비교하여 3% 가량의 차이를 나타내었다.
Au 내부 표준시편을 이용하여 일반 전자회절도형에서도 알바이트와 올리고클레이스의 격자 상수 값을 1% 이내의 오차범위로 얻었다. 자연산 올리고클레이스 시료의 전자회절도형 지도를 작성하였고, 11개 지점의 정대축 전자회절도형을 얻었다 이러한 작업은 삼사정계민 장석으로부터 신뢰성 있는 전자현미경 연구 결과를 얻기 위해서는 필수적인 과정이다. 장식의 {001} 벽개면과 TEM의 양측경사 시료지지대를 이용하면 장석의 구조/화학 분석에 필요한 다음과 같은 정보를 획득할 수 있다: 알칼리 장석은 [001] 방향에서 * 값을, [100] 방향에서 $\alpha$* 값을 측정하여 $\alpha$* - * plot을 함으로써 미세 영역에서 Si-Al ordering 상태 및 화학 조성을 예측할 수 있다. Na-rich한 사장석은 [001] 방향에서 * 값을 측정하여 Si-Al ordering 상태를 예측할 수 있다. Na-poor한 사장석은 [100] 방향에서 e-reflection의 유무, 회절강도 및 위치 변화를 측정하여 구조 및 화학을 예측할 수 있다.
이 연구에서는 시추공 분석 작업을 통해 획득된 암반절리 방향성이 심도에 따라 변화하는 양상의 확인을 위해 피어슨 카이제곱 통계검정이 실시되었다. 대상 암반은 모암이 화강암질 편마암인 두 지역으로서, 이와같은 엽리가 발달하지 않은 괴상의 암상 선정은, 엽리가 존재하는 암석의 경우 절리 방향성이 엽리에 의해 영향을 받고 엽리의 방향은 습속 등의 지질작용에 의해 심도에 따라 다를 수가 있기 때문이다. 암반 절리들의 방향 파악을 위해 시추공 영상이 이용되었다. 획득된 방향자료를 천부구간과 심부구간의 자료로 분류한 후 21 영역으로 구성된 분할망에 각각 투영 후, 분류표를 작성하여 통계검정을 실시하였으며, 분석결과 두 지역 중 한 지역의 자료는 비동질로 나타났다. 이러한 결과는 터널과 같은 지하구조물의 설계를 위한 암반공학적으로 중요한 절리면의 방향성에 대한 조사시 원위치 조사가 바람직함을 시사한다.
The job characteristics and competencies of 285 dietitians in employee foodservices were investigated by worker-oriented job analysis methodology. The purposes of this study were to : a) determine the knowledge, abilities, skills and other characteristics(KASO) needed for dietitians in two types of employee foodservice groups(self-operated vs. contracted), b) categorize KASO items by factor analysis and c) provide job information and job descriptions for dietitians in employee foodservices. The job analysis questionnaire was consisted of questions concerning the 134 KASO items. The questionnaire was mailed to 250 dietitians who are members of The Korean Dietetic Association Practice Group in self-operated foodservices(group A) and 250 dietitians who are employed in contracted foodservice companies(group B). Completed questionnaires were received from 285 dietitians(121 in self-operated, 164 in contracted) ; with response rate of 57%. Statistical data analysis was completed using the SPSS/win and the SAS/win packages. The results of this study can be summarized as follows. 1) Through factor analysis, the 134 KASO items were regrouped into 6 categories :‘primary dietetic tasks concerning menu management and administrative work regarding merchants’, ‘primary dietetic tasks concerning procurement and purchasing of food and supplies and meal production and service control’, ‘primary dietetic tasks concerning facility, sanitation and safety control’, ‘secondary dietetic tasks concerning nutrition education and research’, ‘secondary dietetic tasks concerning foodservice operation management’and‘human attributes’. 2) Analysis of the total scores(average scores of degree of frequency, importance and entry requirements of KASO items within 6 categories), group A showed high priorities placed on‘human attributes’, ‘procurement and purchasing of food and supplies and meal production and service control’, ‘menu management and administrative work regarding merchants’, ‘whereas group B showed high priorities placed on’‘human attributes’, ‘foodservice operation management’. (Korean J Community Nutrition 2(4) : 605-615, 1997)
PLC는 약물과 천연물질의 분리에 많이 사용된다. 분석용으로부터 제조용으로의 scale-up에 따른 분리도가 낮아지는 것을 방지하여야 하며 또한 분리에 대한 효율성과 생산성을 고려하여야 한다. PLC의 최적조건을 선정하는 것은 많은 조업변수에 대한 고려를 해야 하는 힘든 작업이다. 소프트웨어를 이용한 분리 공정의 디자인, 최적화, 모사, 분석 등을 통하여 시간을 절약할 수 있으며 효율적으로 공정에 적용되게 한다. 하드웨어에 대한 기초 실험과 예비 생산을 통하여 이러한 공정에 대한 모사를 검증하고 생산량을 결정하고 분리 효율을 증가시킬 수 있다. 소프트웨어와 하드웨어의 특성, 종류, 응용을 예로 들어 설명함으로써 분리하고자 하는 물질에 대한 적합한 시스템을 선택하고 적용하여 분리공정을 생산화 할 수 있다. 크로마토그래피의 중요성이 증가함에 따라 고성능 및 사용하기 더욱 편리 한 소프트웨어와 하드웨어가 나타날 것이며 많은 영역의 분리 공정에서 필수적으로 이용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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