정밀주조기술은 수공예에 의한 일품장신구가 규격화, 표준화된 제품으로 대량 생산될 수 있는 기틀을 만들어 주었고 또한 생산라인의 시스템 개선으로 업무의 분업화와 장비의 첨단화로 명실상부한 장신구가 산업으로서의 면모를 갖추는데 지대한 기여를 하였다. 본 연구자는 주조장비가 국내 도입된 이래 약 30여 년 동안 주조장비의 고급화와 업그레이드에 따른 제품의 질이 향상되었다고 볼 수 있으나 주조장비가 100 % 해결해 줄 수 없는 생산 프로세스를 직시하면서 정밀주조 과정에서 매우 중요하다고 판단되는 왁스트리(Wax Tree)공정 시 수행되는 장신구 사출물과 금속이 용해되어 흘러 들어가는 스프루(Sprue)의 연결은 여전히 수작업에 의해 진행이 되고 있고 이 과정에서 원하는 결과물이 나오는데 많은 영향을 미칠 수 있다는 문제점을 실험데이터를 바탕으로 하여 좀더 완벽한 정밀주조의 프로세스를 수행하기 위한 방안 제시를 하고자 한다.
본 연구에서는 식초음료가 함유된 젤리의 품질특성에 관하여 식초음료 함량, 구연산삼나트륨 함량, 겔화제 함량에 따라 3단계에 나눠 제조공정에 따른 살균전후의 이화학적 특성을 연구하였다. 식초 음료의 함량을 달리한 젤리는 식초음료의 함량이 높을수록 pH는 급격히 낮아졌고 살균 후는 살균 전 보다 경도(hardness)가 현저히 낮아져 제형이 유지되지 않았다. 이는 pH와 높은 산도의 영향으로 보여 진다. 산도조절제인 구연산삼나트륨의 함량을 달리한 실험 결과 pH는 구연산삼나트륨의 첨가 함량의 증가는 살균전후 모두 구연산삼나트륨의 함량과 젤리의 경도(hardness)는 상관관계를 보였으며 살균 공정 후 젤리는 살균보다 경도(hardness)는 낮아져 pH와 살균 가열 조건이 겔화의 품질 주요 변수임을 확인하였다. 겔화제의 함량을 달리한 젤리의 경도(hardness)는 살균전후 모두 겔화제 첨가 함량의 증가와 상관관계를 보였다. 따라서 식초음료의 스파우트 젤리임을 고려할 때 제품 관능 속성에 부합될 수 있도록 pH 3.5-3.7, 글루코만난과 카라기난의 혼합겔의 함량은 0.4-0.5%가 적절하다고 판단되었다.
본 논문은 CAN(Controller Area Network) 버스에서 해킹에 의한 공격을 탐지하기 위한 랜덤 포레스트 기반 칩입 감지 시스템(RIDS: Random Forest-Based Intrusion Detection)을 제안한다. RIDS는 CAN 버스에서 나타날 수 있는 전형적인 세 가지 공격, 즉 DoS(Denial of Service) 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 탐지하며, 데이터 프레임 사이의 시간 간격과 그 편차, 페이로드끼리의 해밍 거리와 그 편차의 네 가지 파라미터를 사용하여 공격을 판단한다. RIDS는 메모리 중심 방식의 아키텍쳐를 가지며 노드의 정보를 메모리에 저장하여 사용하며 트리의 개수와 깊이만 조절하면 DoS 공격, Fuzzing 공격, Spoofing 공격을 모두 탐지할 수 있도록 확장이 용이한 구조로 설계되었다. 시뮬레이션 결과 RIDS는 정확도 0.9835, F1 점수 0.9545로 세 가지 공격을 효과적으로 탐지할 수 있었다.
우리나라는 초등학교부터 소프트웨어교육을 실시하고 있다. 초등학교의 대표적인 소프트웨어교육 도구로 서양 체스 게임의 규칙을 토대로 재구성한 다양한 체스 게임을 활용하고 있는 실정이다. 반면 우리 전통놀이 중 윷놀이에도 소프트웨어 교육의 내용 요소가 포함되어 있어, 이에 대한 연구가 필요한 실정이다. 따라서 이 연구에서는 교육용 프로그래밍 언어인 엔트리와 거북이 로봇을 활용한 컴퓨팅 사고력을 기반한 윷놀이 프로그램을 개발하고 타당성을 검증하였다. 타당성 검증 결과로는 교과 성취기준과의 일치도(3문항)와 학습자료의 적절성(4문항), 수업 적용 가능성(3문항)에서 모두 CVR값이 0.7보다 높게 나타났다. 따라서, 이 연구에서 개발한 학습 프로그램이 교과 성취기준과 일치도가 높고 학습자료가 적절하며 수업에 적용할 수 있는 가능성이 높다고 판단할 수 있었다. 향후 이 콘텐츠의 일반화를 위해서는 효과성 검증이 되어야 할 것이며, 이를 이해 실험적인 연구가 필요하겠다.
서버 재설정 시스템은 분산된 환경 하에서 동일한 콘텐츠를 복사하여 사용자의 콘텐츠 요청이 생겼을 때 빠르게 콘텐츠를 제공함으로써 CSN(Client-Server Network) 시스템보다 효과적으로 서비스를 제공한다. 많은 복제서버가 지역적으로 넓게 퍼져있기 때문에 사용자의 정보를 참고하여 최적이라고 판단되는 복제서버를 지정해주는 것이 중요하며, 경로 재설정기가 효과적으로 구축이 되었을 때 사용자에게 유연하게 콘텐츠를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 의사결정 트리 기법을 통해 사용자에게 적합한 후보 복제서버 리스트를 생성하고 생성된 리스트 내에 속하는 복제서버의 가용율을 고려하여 최적의 복제서버를 선택한다. 또한, 복제서버의 정보 갱신을 위해 발생되는 복제서버와 경로 재설정기의 반복적인 통신 메시지를 줄이기 위해 각 복제 서버의 가용율을 예측하여 경로 재설정기의 부하와 네트워크의 사용을 줄여주는 가용율 기반의 서버 재설정 시스템을 제안한다. 이렇게 제안된 시스템을 통해 선택된 복제서버의 경로를 사용자에게 통보해 주면, 사용자는 직접 복제서버로 접속을 함으로써 사용자는 효율적으로 콘텐츠를 제공받을 수 있다.
1-g 진동대 또는 지오센트리퓨지를 사용한 지반지진모사에 대한 동적모형실험을 수행할 때 층 분할된 연성전단상자가 자주 이용되고 있다. 본 연구는 3차원 수치해석기법을 이용하여 자유장, 강성토조와 층 분할된 연성전단상자내 모형지반을 각각 모델링하고 거동을 비교 분석하였다. 분석결과 강성토조의 거동과 자유장의 그것은 상당한 차이를 보이는 반면에 층 분할된 연성전단상자의 거동은 자유장과 유사한 거동을 하였다. 그러나 층 분할된 연성전단상자는 자유장에 비해 가속도가 과소평가되는 경향을 보였고, 특히 모형 중심부에서 가장자리로 갈수록 자유장의 것과 큰 차이를 보였다. 또한 층 분할된 연성전단상자는 자유장에 비해 장주기 특성을 가진 거동을 하여 지반가속도가 자유장의 그것보다 감소하는 경향을 보이는데, 이는 층 분할된 연성전단상자에서 주변지반의 강성과 관성효과가 제대로 반영되지 못해 발생하는 현상으로 판단된다.
효율적인 물관리를 위한 댐 유입량 대한 연구는 필수적이다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 알고리즘을 통해 40년동안의 기상 및 댐 유입량 데이터를 이용하여 소양강댐 유입량을 예측하였으며, 그 중 고유량과 저유량예측에 적합한 알고리즘을 각각 선정하여 머신러닝 알고리즘을 결합한 CombML을 개발하였다. 의사 결정 트리 (DT), 멀티 레이어 퍼셉트론 (MLP), 랜덤 포레스트(RF), 그래디언트 부스팅 (GB), RNN-LSTM 및 CNN-LSTM 알고리즘이 사용되었으며, 그 중 가장 정확도가 높은 모형과 고유량이 아닌 경우에서 특별히 예측 정확도가 높은 모형을 결합하여 결합 머신러닝 알고리즘 (CombML)을 개발 및 평가하였다. 사용된 알고리즘 중 MLP가 NSE 0.812, RMSE 77.218 m3/s, MAE 29.034 m3/s, R 0.924, R2 0.817로 댐 유입량 예측에서 최상의 결과를 보여주었으며, 댐 유입량이 100 m3/s 이하인 경우 앙상블 모델 (RF, GB) 이 댐 유입 예측에서 MLP보다 더 나은 성능을 보였다. 따라서, 유입량이 100 m3/s 이상 시의 평균 일일 강수량인 16 mm를 기준으로 강수가 16mm 이하인 경우 앙상블 방법 (RF 및 GB)을 사용하고 강수가 16 mm 이상인 경우 MLP를 사용하여 댐 유입을 예측하기 위해 두 가지 복합 머신러닝(CombML) 모델 (RF_MLP 및 GB_MLP)을 개발하였다. 그 결과 RF_MLP에서 NSE 0.857, RMSE 68.417 m3/s, MAE 18.063 m3/s, R 0.927, R2 0.859, GB_MLP의 경우 NSE 0.829, RMSE 73.918 m3/s, MAE 18.093 m3/s, R 0.912, R2 0.831로 CombML이 댐 유입을 가장 정확하게 예측하는 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 하천 유황을 고려한 여러 머신러닝 알고리즘의 결합을 통한 유입량 예측 결과, 알고리즘 결합 시 예측 모형의 정확도가 개선되는 것이 확인되었으며, 이는 추후 효율적인 물관리에 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
미국 중부 및 동남부에 위치한 많은 교량의 형식은 강거더와 콘트리트 슬래브의 복합 상부구조를 가지는 교량으로, 이들은 주로 라커베어링에 의해 상부구조가 지지 되어있다. 지진해석에서 이동식 라커베어링은 롤러나 마찰력으로 모델링 되는 것이 일반적이다. 그러나, 라커베이링은 일정 거리를 움직인 후 핀틀에 의해서 락킹되고, 이는 교량의 지진거동에 상당한 영향을 주리라고 판단된다. 본 연구는 이동식 라커베어링의 모델형식(롤러, 마찰력, 마찰력과 하드닝, 그리고 마찰력과 락킹)에 따른 다경간 단순지지 및 연속교에서의 지진거동을 고찰하였다. 락킹모델은 급격한 강성의 변화를 나타내는 요소를 포함하고 있어, 시간이력해석에서 발산의 위험이 있으므로 사용성이 떨어진다. 반면, 롤러나 마찰력은 모델이 간단하여 사용이 간편하고 수렴의 문제가 없으나, 지나치게 큰 지진응답을 발생할 우려가 있다. 본 연구의 목적은 이동식 라커베어링의 간단한 세 모델 중, 어느 모델이 실제에 가장 가까운 마찰력+락킹 모델에 유사한 응답을 발생시키는가를 살펴보고자 하는데 있다. 롤러모델은 락킹모델에 비해 큰 값을 나타내므로, 사용하는 것이 바랍직하지 않다. 마찰모델은 약한 지진운동에서 상부구조의 변위가 작아 라커베어링에 락킹현상이 발생하지 않을 때 적합하다. 중 또는 강진운동에서는 락킹현상이 발생하므로, 마찰력과 하드닝을 고려한 모델이 실제 응답에 가장 유사한 것으로 판단되었다.
Geraniol의 작물 생장촉진능을 평가하고자, 쌈배추, 양상추, 잎들깨, 쑥갓, 청경채를 대상으로 패트리디쉬에서 유근생장 시험을 한 결과 쌈배추, 양상추, 잎들깨에서 $0.5-10mg\;L^{-1}$ geraniol 처리시 유근생장이 30% 이상 촉진됨을 확인할 수 있었다. 또한, geraniol의 생장촉진능을 포트에서 재배되는 쌈배추를 대상으로 관주과 경엽처리를 통해 평가한 결과, $100mg\;L^{-1}$ 관주처리시 지상부 생장이 최대 190%까지 촉진됨을 확인할 수 있었다. 이러한 지상부 생장촉진은 엽수, 엽폭, 엽장 생장이 촉진되어 나타난 결과로 판단되었다. 다만, 경엽처리의 경우 $100mg\;L^{-1}$ 처리구에서만 유의적 수준의 생장촉진이 확인되었으나, 관주처리의 경우 $20mg\;L^{-1}$의 낮은 처리농도에서도 지상부 생장촉진이 확인되었다. 따라서, 작물 생장촉진을 위한 geraniol의 처리법은 경엽처리보다는 관주처리가 보다 적합한 것으로 판단되었다.
점화효과란 연결된 일련의 사건에 의해서 고정관념과 같은 지식 구조가 일시적으로 활성화되는 현상을 말한다. 그렇게 활성화된 지식구조는 사람들의 판단이나 행동에 영향을 미치게 된다. 최근에는 고정관념과 같은 효과에 대한 연구로서 점화효과에 대한 연구들이 다양하게 이루어지고 있다. 이러한 연구들은 전혀 상관이 없어 보이는 어떤 행동이 일어나기 이전에 준 정보에 의해서 의도하지 않은, 혹은 부정적이거나 긍정적인 영향을 받는다는 결과들을 보고하고 있다. 또 다른 연구들은 아주 미미한 관련된 사건이나 물건의 존재 하에서 행동이나 정서적인 반응의 변화가 유발될 수 있음을 보여주고 있다. 이번 연구의 목적은 다양한 점화효과 연구 사례들을 살펴보고, 그 결과들을 바탕으로 하여 향에 의하여 정서의 변화나 행동의 변화가 유발될 수 있는지를 측정해 보려는 데 있다. 이번 연구에서는 피실험자들이 의식하지 못하는 수준에서 향을 맡게 한 후 화장품 품질 평가를 하게 할 경우 그들의 판단에 향이 어떠한 영향을 미치는지를 평가하였다. 향 조건은 무취 조건, 향기(일반적인 화장품 향) 조건, 악취 조건(암모니아와 트리에틸 아민의 배합)으로 하였다. 실험결과 각 조건별로 화장품 품질 평가에 큰 영향을 미치지 않음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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