학령인구의 급격한 감소로 입시 경쟁이 치열해지고 디지털 채널을 통한 마케팅이 더욱 중요해지면서 대학은 신입생 모집을 위해 온라인 홍보와 소통에 더 많은 리소스를 투자하고 있다. 이에 본 연구는 웹로그 분석도구인 구글 애널리틱스를 활용하여 대학 입시 홈페이지의 방문자 행동을 추적하고, 이를 기반으로 디지털 마케팅 전략을 수립하였다. 분석 대상 기간은 구글 애널리틱스4(GA4)가 통합된 2023년 7월 1일부터 대학 입시가 마무리된 2024년 1월 10일까지 설정하였다. 분석 결과 방문자의 접속 위치에 기반한 지리적 정보, 방문자가 사용한 기기(운영체제) 및 브라우저, 방문자들의 트래픽을 통한 유입 채널, 방문자가 참여한 페이지 및 화면의 전환, 방문자의 이동 흐름 등 흥미로운 패턴을 확인하였다. 본 연구를 바탕으로 대학은 디지털 마케팅을 통한 입시 홍보를 강화하고 입학 지원자들과 효과적인 소통을 통해 경쟁력을 확보할 수 있는 방안을 찾을 것으로 기대한다.
The flow boiling heat transfer of water was experimentally investigated on plain and sintered microporous surfaces in a mini-channel. The effects of microporous coating on flow boiling heat transfer of subcooled water were investigated in a 300 mm long mini-channel with a cross section of $20{\times}10mm^2$. The test section has sufficiently long entrance length of 300 mm which provides a fully-developed flow before the channel inlet. The bottom side of the channel was heated by a copper block assembled with a high-density cartridge heater and other sides of the channel were insulated. The microporous surface was fabricated by sintering copper particles with the average particle size of $50{\mu}m$ on the top side of the copper block. Heat transfer measurement was conducted at the mass flux of $208kg/m^2s$ and the heat flux up to $500kW/m^2$. Microporous coated surface showed an earlier boiling incipience compared with plain surface regardless of the mass flux. Microporous coating were significantly attributed to local wall temperature and local heat transfer coefficient for flow boiling.
최근 항공교통량의 증가에 따라 보다 효율적인 항공교통흐름제어가 요구되고 있다. 이에 본 논문에서는 효율적인 항공교통흐름제어를 위한 알고리즘을 제안하였다. 항공통신 환경은 일반 통신 환경과는 다르게 스테이션(항공기) 사이에 직접적인 통신 기능이 필요하며, 안전성을 위한 메시지의 우선순위가 매우 엄격하게 요구된다. 게다가 넓은 서비스 지역은 높은 전파지연을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 CSMA/CA 매체접속제어(MAC) 프로토콜을 사용하여 항공교통상황(혼잡 공항 지역, 접근관제구역, En route구역, 대양 항행)에 따라 메시지 우선순위를 설정하고, 이러한 우선순위가 높은 메시지가 보다 더 높은 접속 확률을 갖고 데이터를 전송하도록 하였다. 항공기 대수에 따른 시뮬레이션 결과, 교통량이 증가할수록 기존 방식보다 더 높은 채널 사용 효율 및 전송확률을 가짐을 확인하였다.
상이한 특성을 가진 퍼블릭 블록체인과 프라이빗 블록체인에 대한 전체적인 동작을 통합적으로 교육하는 것은 용이하지 않다. 현재 블록체인의 개념과 동작을 위한 교육은 대부분 비트코인, 이더리움과 같은 퍼블릭 블록체인을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 기업환경에서는 사용자에 대한 인증을 통하여 기업 데이터에 접근통제를 하기 때문에 하이퍼레저패블릭(HLF)과 같은 프라이빗 블록체인이 활용되고 있다. HLF 기반으로 교육하는 경우에는 피어, 오더러, 채널 등 퍼블릭 블록체인에 없는 다양한 구성요소에 대한 이해가 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 구성요소의 기능과 동작에 대한 효율적이고 체계적인 이해를 위하여 실습프레임워크를 설계하였다. 설계된 프레임워크은 HLF 네트워크제어 체인코드제어 탈중앙화소프트웨어(Decentralized Application, dApp) 제어기능으로 구성되어 있다. 프레임워크을 통하여 네트워크을 구성하고 체인코드의 배포 및 활성화 후 dApp 실행과정을 단계적으로 확인하였고 블록체인 서비스를 위한 전체 흐름을 이해하는 것이 매우 용이하였다. 또한 향후 네트워크의 확장 등에도 전체 흐름에 대한 체계적인 이해가 가능할 것으로 기대한다.
H.264/AVC부호화 방식이 압축성능이 뛰어나더라도 가변길이부호화방식을 따르기 때문에 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변할 수 밖에 없다. 따라서 부호화된 비디오 비트스트림을 고정된 저대역폭의 네트워크를 통해 실시간으로 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트율을 반드시 제어할 필요가 있다. 기존의 비트율 제어 알고리즘은 각 프레임당 목표 비트를 결정하는 2차원 비트율-왜곡 모델을 채택하고 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 채널에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 동영상을 전송할 때 움직임이 많은 영상의 비트율을 보다 효율적으로 제어하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 비트율 제어 알고리즘은 2차원 비트율-왜곡 모델식을 이용하여 이전 프레임의 매크로블록과 현재 프레임의 매크로블록간에 움직임 변화량을 예측함으로써 매크로블록 단위로 비트율을 제어한다. 움직임이 많고 장면전환이 빈번한 동영상 샘플을 대상으로 비교 실험한 결과, 비트율 제어의 경우 기존의 알고리즘은 채널전송 환경에 부적합하게 비트율을 초과하지만, 새롭게 제안한 알고리즘은 채널전송에 적합하게 부호화됨을 확인할 수 있었다. 화질 또한 제안한 방법이 기존의 비트율 제어 방법보다 평균적으로 $0.4{\sim}0.9\;dB$로 높게 나타남을 확인하였다.
실시간 위치 인식 및 추적 시스템에서 다수의 이동노드가 존재하는 경우 매우 복잡한 데이터 흐름이 발생한다. 단일 게이트웨이가 존재하는 네트워크에서 센서 노드가 수집한 각 종 데이터는 시간이 경과함에 따라 일정한 경로를 따라 전송된다. 멀티게이트웨이가 존재하는 네트워크 구성에서는 수집된 데이터가 단순한 경로가 아닌 다양한 경로를 따라 전송된다. 이러한 데이터는 많은 노드에서 혼잡을 발생시켜 네트워크 성능을 크게 저하 시킨다. 본 논문에서는 기존의 연구와 달리 멀티 게이트웨이를 갖는 수중센서 네트워크 환경에서 효율적인 통신을 위하여 각 노드들 간의 데이터 충돌을 최소화하고 QoS(Quality of Service)를 보장할 수 있는 MAC(Media Access Control) 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜에서 데이터 전송을 원하는 소스 노드는 하나의 RTS 패킷을 이용하여 다수의 목적 노드와 한번에 채널 예약을 한다. 소스 노드는 이웃 노드와의 측정된 전파지연 정보를 이용하여 CTS 응답 시간을 스케쥴링(Scheduling) 함으로써 충돌 없이 채널을 예약한다. 예약이 완료된 후 소스 노드는 여러 목적 노드에서 순차적으로 DATA 패킷을 충돌 없이 전송한다. 제안된 프로토콜은 시뮬레이션을 통해 기존 연구에서 제안된 방법과 성능을 비교하고 결과를 분석 및 평가한다. 성능 비교 분석결과, 제안된 방법이 더 좋은 효율과 지여 등의 성능을 가짐을 확인하였다.
H.264/AVC 표준은 기존의 부호화 기법보다 뛰어난 압축 성능 때문에 비디오 데이터의 압축과 전송에 널리 응용될 것으로 전망된다. 그러나 H.264/AVC 표준도 기존의 비디오 압축표준과 마찬가지로 가변길이부호화 방식을 따르기 때문에, 동영상을 부호화할 때 발생하는 데이터량은 시간의 흐름에 따라 큰 폭으로 변한다. 이 때문에 PSTN이나 ISDN 망과 같이 대역폭이 고정된 네트워크를 통해 비디오 비트 스트림을 전송하고자 할 경우에는 부호기로부터 출력되는 비트량을 제어할 필요가 있다. 본 논문에서는 전송율이 고정된 비디오 전송채널 환경에서 H.264/AVC 부호화 기법으로 압축된 영상 데이터를 전송할 때 장면전환에 효율적인 비트율 제어 방식을 제안한다. 즉, 제안하는 비트율 제어 방식은 장면 전환과 같이 움직임이 많은 부분에서는 이전 프레임과 현재 프레임간의 움직임 변화량을 예측하여 움직임의 양에 따라 2차원 RD 모델 식을 수정하여 프레임 단위로 비트량을 효율적으로 제어하는 방법이다. 또한 장면전환이 많은 영상일 경우에 버퍼의 넘침을 방지하기 위해서 효율적인 프레임 스킵 방법을 제안한다. 실험 결과는 화면간 움직임이 많은 영상의 경우, 기존의 비트량 제어 방법이 채널 전송에 부적합할 정도로 비트량을 초과하지만, 제안한 방법은 채널 전송에 적합하게 효율적으로 부호화한다. 또한 기존 비트율 방법보다 제안한 방법의 프레임 스킵 개수가 적어 화면간의 끊김 현상이 줄었다.
유사한 자원을 가지고 유사한 전략을 사용하는 기업들의 집합체로 정의되는 '전략 집단 (strategic group)' 개념은 기업과 산업의 중간에 위치하여 산업조직론과 전략경영의 접점이 되고 있다. 본 연구는 경영학 분야에서 주로 적용되었던 '전략 집단'의 개념을 방송채널사용 사업자(Program Provider) 산업에 적용하였다. 본 연구는 국내 PP시장에는 몇 개의 전략 집단이 존재하며, 집단 간 전략적 변수의 차이는 무엇이며, 전략 집단별 PP의 성과는 어떤 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다. 이러한 목적을 위하여 40개 상업 PP를 분석하였다. 전략 집단 분류 변수를 이용, 군집 분석을 실시한 결과 9개의 군집으로 분류되었다. 전략 집단 구분시 군집 형성에 상대적으로 기여도가 큰 변수는 운영 효율성(4.05), 가격(3.83), 규모, 즉 SO 송출수(3.56), 수신료 의존도(2.58), 수평 결합(2.16) 등의 순이었다. 전략 집단간 재무성과 간의 관계를 조사하기 위해서, 성과 변수 간에 분산 분석을 실시한 결과, 전략 집단 간에 가입자당 매출액은 유의적 차이가 있었지만, 매출액 영업 이익률, 현금흐름 비율은 통계적으로 유의미하지 않았다. 기존 연구에서는 역사가 오래된 PP가 성과가 높거나 전략 집단 형성에 크게 기여한다고 하였다. 그러나 이번 연구에서는 역사 변수 역시 집단 구분이나 성과에 큰 영향을 미치지는 않는 것으로 나타났다.
소자의 트랜지스터 밀도가 급속히 높아짐에 따라 소자 내부에서 발생하는 열 유속(heat flux) 또한 빠르게 증가하고 있다. 소자의 고열 문제는 소자의 성능과 신뢰성 감소에 크게 영향을 미친다. 기존의 냉각방법들은 이러한 고열문제를 해결하기 위해선 한계점에 다다랐고, 그 대안으로 liquid heat pipe, thermoelectric cooler, thermal Si via, 등 여러 냉각방법이 연구되고 있다. 본 실험에서는 직선형 마이크로채널과 TSV(through Si via)를 이용한 액체 냉각시스템을 연구하였다. 두 종류의 냉매(DI water와 ethylene glycol(70 wt%))와 3 종류의 금속 범프(Ag, Cu, Cr/Au/Cu)의 영향을 분석하였으며, 대류, 복사 및 액체 냉각으로 인한 총 열 유속을 계산하여 비교하였다. 냉각 전후의 냉각시스템의 표면온도는 적외선현미경을 통해 측정하였고, 마이크로채널 내 액체 흐름은 형광현미경을 이용하여 측정하였다. 총 열 유속은 ethylene glycol(70 wt%)의 경우 가열 온도 $200^{\circ}C$에서 $2.42W/cm^2$로 나타났으며 대부분 액체 냉각 효과에 의한 결과로 확인되었다.
최근 제조업에서의 디지털 전환이 가속화되고 있다. 이에 따라 사물인터넷(internet of things: IoT) 기반으로 현장 데이터를 수집하는 기술의 중요성이 증대되고 있다. 이러한 접근법들은 주로 각종 센서와 통신 기술을 활용하여 특정 제조 데이터를 확보하는 것에 초점을 맞춘다. 현장 데이터 수집의 채널을 확장하기 위해 본 연구는 비전(vision) 인공지능 기반으로 제조 데이터를 자동 수집하는 방법을 제안한다. 이는 실시간 영상 정보를 객체 탐지 및 추적 기술로 분석하고, 필요한 제조 데이터를 확보하는 것이다. 연구진은 객체 탐지 및 추적 알고리즘으로 YOLO(You Only Look Once)와 딥소트(DeepSORT)를 적용하여 프레임별 객체의 움직임 정보를 수집한다. 이후, 움직임 정보는 후보정을 통해 두 가지 제조 데이터(생산 실적, 생산 시간)로 변환된다. 딥러닝을 위한 학습 데이터를 확보하기 위해 동적으로 움직이는 공장 모형이 제작되었다. 또한, 실시간 영상 정보가 제조 데이터로 자동 변환되어 데이터베이스에 저장되는 상황을 재현하기 위해 운영 시나리오를 수립하였다. 운영 시나리오는 6개의 설비로 구성된 흐름 생산 공정(flow-shop)을 가정한다. 운영 시나리오에 따른 제조 데이터를 수집한 결과 96.3%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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