이 연구는 고등학교 세계지리 과목을 대상으로 권역 단원의 조직 방안과 필수 내용 요소의 선정 방안을 탐구한 것이다. 여기서 권역 단원의 조직이란 조직의 틀 거리를 말하는 것으로 권역 구분 방식, 권역의 적정 수효와 명칭, 각 권역에 대한 접근법 등을 포함하는 조직 방식의 측면을 지칭하는 것이고, 필수 내용 요소란 학습자가 각 권역을 이해하기 위해 꼭 배워야 할 핵심 내용 요소를 말하는 것으로 학습 내용을 구성하는 이른바 빅 아이디어들을 염두에 둔 것이다. 먼저, 연구자는 세계지리 과목의 권역 구분에는 종합적 지역 개념이 적용되는 것이 최근 추세라는 점과, 권역의 수효가 이상적으로 제시되기 보다는 학습자의 학습 부담을 완화시키는 방향으로 적정화되어야 한다는 점, 그리고 각 권역에 대한 접근을 위해서는 단일 접근법에 의존하기 보다는 서로 다른 접근법의 장점을 절충하는 통합적 접근법을 구체적 예시와 함께 제안하였다. 다음으로, 필수 내용 요소를 구성함에 있어서는 주제 중심의 접근에 의한 4개 요소와 지구적 쟁점 중심의 접근에 의한 1개 요소를 합쳐 모두 5개의 빅 아이디어를 중심으로 필수 내용 요소들을 선정하고 단원에 따라 선택적으로 적용할 것을 제안하였다. 이 때 권역별로 특화될 수 있는 필수 내용 요소들을 일부 선택하여 구성하되, 전체 권역 단원을 총괄해서 볼 때에는 모든 필수 내용 요소들을 골고루 학습하는 결과가 되도록 하 는 점에 특별히 유의하였다.
새롭게 개발된 레이저 콘포컬 현미경을 이용해 암석 불연속면의 거칠기를 측정하였다. 레이저의 파장은 488 nm이며, 현미경은 두 개의 galvano-meter scanner mirror를 이용한 광 편광법에 의해 제어된다. 레이저 반사를 통한 자동 초점기능은 관찰대상을 빠르고 정확하게 측정할 수 있다. 이 현미경은 기존의 다른 콘포컬 현미경에 비해 광축방향의 해상도를 크게 개선하였고, 특수 제작한 현미경 스테이지를 이용해 최대 $10{\;}{\times}{\;}10{\;}cm$ 까지 크기의 시료를 측정할 수 있다. 측정간격은 x와 y 방향으로 $2.5{\;}\mu\textrm{m}$씩이며, z방향의 최대 측정해상도는 $10{\;}\mu\textrm{m}$로서, 다른 방범에 비해 훨씬 정확하다. 조립질과 세립질의 입도가 다른 화강암을 대상으로 인장시험(Brazilian test)를 통해 인공절리를 생성시켰고, 생성된 좌우의 절리면에 각각 3개씩의 측선을 설정하였다. 각 측선을 따라 측정한 높이는 1차원은 물론 거칠기의 세밀한 양상을 보여주는 2차원과 3차원의 디지털 이미지로 표현된다. 조립질 화강암의 1차원 단면은 세립질보다 불연속면의 기복이 더 심함을 잘 보여준다. 거칠기를 정량적으로 특성화하고 거칠기를 구성하는 성분 중 가장 큰 영향을 미치는 성분을 파악하기 위해 고속퓨리에 변환 (FFT)를 이용한 스펙트럼 분석을 실시하였다. 스펙트럼 분석결과 저주파 성분이 큰 시효의 경우 거칠기의 기복변화가 심하고 긴 파장을 나타내는 경향이 있음을 구명하였다.
현대 산업 사회에서의 디자인은 기업경영전략의 핵심이자 국가 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소이다. 그리고 소비자의 제품 구매의사 결정과정을 디자인 측면에서 보면 제품의 구매과정은 소비자가 선호하는 디자인제품을 가지고 싶다는 디자인 인식 문제로서, 이러한 현상은 제품의 기술적 기능보다는 제품의 심미성이 제품 디자인에 중요한 특성이 되고 있다는 사실을 말해주고 있다. 따라서 디자인 과정에서 가장 중요한 요소라고 할 수 있는 소비자 선호요인의 심미성분석을 통하여 규명함으로써, 새로운 차원의 제품 디자인의 전개가 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 소비자의 제품선호도와 제품 평가에 영향을 주는 심미성요소를 규명하기 위해 심미성요소에 관한 선행연구와, 제품디자인의 소비자 반응에 대한 고찰을 통해 소비자 선호요인의 중요성을 파악하였다. 그리고 실증연구에서 한국 중국소비자의 7가지 가전제품을 대상으로 각 제품별 선호도 조사와 선호디자인의 심미성 평가를 통하여 소비자의 선호도에 영향을 미치는 심미성요소와 각 제품별로 중요시 여겨지는 심미성요소를 도출하였다. 본 연구는 한국과 중국 소비자들이 선호하는 제품들이 어떠한 심미성요소를 가지고 있는 지와 소비자 선호에 중요한 영향을 미치는 심미성요소를 밝혀 제품디자인에 있어 심미성요소의 가이드라인을 제시하고, 한국과 중국을 대상으로 한 제품디자인 시 활용할 수 있는 자료를 제공하고자 한다.
가비지 컬렉션은 자바 가상 머신의 핵심적인 기능으로서 개발자들이 겪는 메모리 관리의 어려움을 줄여준다. 본 논문에서는 임베디드 자바 가상 머신을 위한 가비지 컬렉터인 GenGC와 GenRGC의 성능을 평가하고 분석한다. 성능 평가를 위하여 썬 마이크로시스템즈사에서 개발한 실제 임베디드 자바 가상 머신인 CVM을 플랫폼으로 사용하며, SpecJVM98을 벤치마크 프로그램 집합으로 사용한다. 첫째, GenGC와 GenRGC의 성능을 비교하기 위하여 힙의 크기 및 각 영역의 크기를 변화시키면서 가비지 컬렉션 수행 시간 및 지연 시간을 비교한다. 둘째, GenRGC의 성능을 보다 세밀하게 분석하기 위하여 힙의 구성 요소 중 블록과 프레임의 크기를 변화시키면서 가비지 컬렉션 수행 시간 및 지연 시간을 측정하여 분석한다. 셋째, GenRGC를 사용하기 위하여 필요한 저장 공간의 크기를 분석하고, GenRGC가 제한된 메모리를 가지는 임베디드 환경에서 적합하다는 것을 보인다. CVM은 가장 대표적인 임베디드 자바 가상 머신이므로, 이와 같은 성능 연구는 실제 응용 환경에서 가비지 컬렉터의 성능을 보다 정확히 예측할 수 있다는 점에서 큰 의미를 갖는다.
허혈성 뇌졸중은 뇌혈관의 혈전이나 색전에 의해 뇌 혈류가 감소하게 되어 뇌 조직이 기능을 못하는 질환으로, 질환의 특성상 뇌혈관의 폐색 여부를 확인하는 것이 중요하기 때문에 질환의 진단에 있어서 의료 영상이 필수적으로 활용된다. 그 중에서도 뇌 자기공명영상은 뇌의 구조적인 정보들을 얻을 수 있어 질환을 진단하는데 그 지표로 널리 활용되고 있다. 하지만 허혈성 뇌졸중과 같은 응급 질환의 경우 빠른 진단과 처치에 도움이 될 수 있는 지능적인 시스템이 요구됨에 비해, 기존의 의료 영상 저장 시스템으로는 신속하고 직관적인 영상 정보 제공이 어렵다. 즉, 기존의 시스템은 피상적인 메타 데이터를 이용하여 의료 영상을 관리하고 있어 의료 영상에 내재된 주요 의미적 정보를 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 뇌 자기공명영상이 내포하고 있는 주요 의미적인 정보인 뇌의 해부학적 구조와 같은 영상 정보를 제공할 수 있도록 하는 템플릿 중심의 영상 매핑 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 방대한 양의 영상을 대표할 수 있는 대표 영상(템플릿)을 선정하여 의미적 특징과 대표 영상(템플릿) 사이의 대응성을 정립하고, 전문가(의사)에 의해서만 분석될 수 있는 영상 사이의 의미적 연관성을 표면화 시켜 의미 기반의 영상 관리를 가능케 한다.
전력선 통신(Power Line Communication)은 최근 전력선을 이용한 통신기술의 발달과 더불어 세계적으로 관심도가 높아지고 연구 개발 및 자본 투자가 활발히 진행되고 있으며, 안정적인 네트워크를 구성하기 위해서는 고주파 전력선 통신 신호를 차단하는 블로킹 필터가 반드시 적용되어야 한다. 전력선 통신용 블로킹 필터는 광대역의 주파수 특성과 높은 신호감쇄 특성 및 대전류 특성이 요구되며, 이러한 특성을 구현하기 위해서는 블로킹 필터의 핵심부품인 자심재료의 고투자율 및 대전류화가 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 우수한 전 자기적 특성이 균일하게 유지되고, 전력선에 흐르는 대전류에 의한 자심재료의 포화가 발생하지 않도륵 새로운 자심 재료를 설계하여, 전력선 통신을 적용한 홈 네트워크 구축의 핵심 부품인 광대역 블로킹 필터를 개발하고자 하였다. 2350과 0.3 T의 투자율과 포화자속 밀도를 갖는 EI 형상의 자심재료를 해석모델로 설정하고 다중 에어 갭의 위치에 따른 전류와 자속밀도 변화를 유한요소 해석법으로 분석한 결과 자심재료의 대전류 특성에 지배적인 영향을 미치는 에어 캡의 삽입 위치를 알 수 있었고, 새로운 해석 모델인 I 형상의 로드(ROD) 코어에 대해 수치해석을 수행하여, 100A의 통전 전류에서도 자기적으로 포화되지 않고 인덕턴스의 정밀 제어가 가능하고, 특성의 신뢰성과 대전류에 대한 안정성을 증가시킬 수 있는 인덕터를 설계하였다. 또한 수동소자를 이용한 LC 공진회로를 기본 구성으로 하고, 주파수 대역, 신호 감쇄율과 대전류 특성, 상용화를 고려하여 블로킹 필터 회로를 설계하였으며, 유한요소해석법을 적용한 전자장 모의해석을 통하여 최소의 크기를 갖는 I 형상의 자심재료에 $6{\Phi}$의 에나멜 동선을 6.5턴, 6턴 권선하여 2.5, $2.15\;{\mu}H$의 인덕턴스를 갖는 직렬 인덕터를 구현하였고 블로킹 필터를 구성하였다. 주파수에 따른 신호감쇄 특성을 5 Hz~1 MHz의 주파수 범위에서 측정한 결과 약 490 kHz~450 kHz의 주파수 대역에서 -70dB의 신호감쇄 특성을 나타냈다. 본 연구를 통해 개발된 100A급 광대역 블로킹 필터가 적용되어 상용화 될 수 있을 것으로 판단되며, 또한 모뎀 통신 주파수 대역에서 -70dB 이상의 높은 감쇄 특성을 갖기 때문에 신호차단 특성이 보다 우수할 것으로 사료된다.
원자력발전소 특수경비원은 의도하지 않은 내외부의 위협으로부터 원자력발전소를 안전하게 운영 관리하는 인적방호의 역할을 담당하고 있다. 이러한 특수경비원의 체력관리는 인적방호수준의 향상 및 유지를 위한 가장 핵심적 요소 중 하나이다. 이에 본 연구는 특수 경비원의 직무분석을 통해 임무완수에 필요한 체력요인과 체력수준을 분석하였다. 그 결과 국내 원자력발전소 특수경비원은 크게 7개의 직무, 26개의 책무, 159개의 과업을 수행하고 있었으며, 임무완수를 위해서는 손, 상지, 하지, 코어의 근력 및 근지구력, 순발력, 민첩성, 심폐지구력이 필요하였다. 또한 책무수행에 필요한 체력요구 수준은 체포 및 호신술 수행하기, 비 군사적 방어 대책 수행하기, 반자동 소총으로 숙련도 입증하기, 보호장비 사용하기, 비상대책 대응과 방어전략 수행하기, 초소근무하기, 출입자 보안 검색하기, 물품수색하기, 출입 차량 통제하기, 화재대응하기, 테러대응요령 숙지하기, 보안 순찰하기, 응급처치하기, 3등급 방호구역 외부인 출입자 통제하기, 2등급 방호구역 및 핵심구역에 대한 내 외부인 출입자 통제하기, 차량 및 자재 이동 경호 기능 수행하기 순으로 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 향후 특수경비원의 체력자격기준 및 훈련에 관한 지침마련에 필요한 기초자료를 제공하고, 나아가 원자력발전소 인적방호 강화에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 단일 모드 2 kW급 고출력 광섬유 증폭기에서 발생한 광섬유 용융 현상을 융착점 냉각 특성에 따라 실험적으로 분석한 결과를 소개한다. 레이저 출력에 따른 펌프 광 결합기와 주증폭기 이득 광섬유 사이의 융착점 온도를 레이저 출력에 따라 측정하였다. 융착점 온도는 레이저 출력 1.2 kW까지는 20℃에서 32℃까지 온도 상승 기울기 0.01℃/W로 증가율이 작았으나 1.2 kW 이후부터 온도 상승 기울기 0.08℃/W로 융착점 온도가 급격하게 증가하였고 1.96 kW 출력에서 동작 중 광섬유 용융 현상에 의해 광섬유 증폭기가 손상되었다. 손상된 펌프 광 결합기의 전송 광섬유 코어에는 광섬유 용융의 전형적인 탄환모양손상 형상이 나타났다. 이후 수냉식 냉각판을 적용하여 융착점 부위의 냉각 성능을 향상시킨 후 레이저 출력 특성 변화를 조사하였다. 최대 출력 2.05 kW에서 광섬유 융착점 온도는 35.8℃였고 레이저 출력에 따른 온도 상승 기울기는 0.007℃/W로서 급격한 증가 없이 일정하게 유지되었다. 광섬유 증폭기에서 광섬유 용융 현상은 발생하지 않았으며 최대 출력 2.05 kW에서 모드 불안정성 역시 발생하지 않았다. 최대 출력 2.05 kW까지 빔 프로파일은 안정적인 가우시안 형태였으며 빔 품질 1.3 이하를 유지하였다.
본 연구는 4차 산업혁명의 핵심 산업으로 주목받고 있는 스마트홈 관련 산업의 국민경제적 파급효과를 정량적으로 분석하여 그 잠재성을 평가하였다. 이를 위해 선행연구들에 대한 문헌검토(literature review)를 통해 스마트홈 관련 산업을 제조업과 서비스업으로 분류하고 외생화하였다. 그리고 2018년 산업연관표를 이용하여 이들 산업이 유발하는 생산, 부가가치, 고용 및 취업효과와 산업간 연쇄효과를 분석하였다. 분석결과 스마트홈 제조업과 서비스업은 각 산업 영역에서 타 산업에 비해 높은 수준의 부가가치유발효과를 보였으며 스마트홈 산업 내부적으로는 제조업의 서비스업 생산 견인 기능이 상대적으로 더 크게 나타났다. 또한 4차 산업혁명기술을 활용하는 산업답게 기술집약적인 산업과의 연관성이 높을 뿐만 아니라 스마트시티, 스마트카, 핀테크 등을 구현하기 위한 서비스 부문과도 깊이 연관되어 있음을 확인하였다. 한편 스마트홈 제조업은 후방파급효과가 전방파급효과에 비해 상대적으로 높은 최종 수요적 산업인 반면 스마트홈 서비스업은 전방파급효과가 후방파급효과에 비해 상대적으로 높게 나타나 중간재 산업으로서 타 산업으로의 공급 기능이 높은 산업임을 알 수 있었다.
유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 과 분단탐색법(Branch & Bound Method)은 문재인 정부의 핵심적인 부동산 정책인 도시재생 뉴딜사업에서 대상지역을 선정할 때 제한된 예산범위 내에서 사업의 효과가 큰 사업지구들을 지역균형을 고려하여 합리적으로 선정하는 유용한 방법론이다. 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업에서는 각 광역지자체가 최대 3곳의 사업지구를 신청할 수 있고, 국토교통부는 이 중에서 중심시가지형 13곳, 경제기반형 2곳을 선정하며, 공공기관제안형 도시재생사업을 별도로 광역지자체에서 신청받아 10곳을 선정할 계획이다. 그런데 사업의 효과만을 기준으로 사업지구를 선정하면 지역균형발전에 부정적인 영향(1곳도 선정되지 않는 지자체 발생)을 미칠 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요하다. 그러므로 본 연구에서는 최적화 모형을 구성하기 위해 유전 알고리즘 및 분단탐색법을 응용하여 지역균형발전 조건을 만족하면서 사업효과를 극대화하는 최적 사업지구조합을 도출한다. 이러한 방법론은 경우의 수가 대단히 많아 직관적으로 해결하기 불가능한 조합 최적화의 문제를 해결하는데 매우 적합하며, 부동산학뿐만 아니라 다양한 분야에 응용할 수 있는 방법론임을 2017년 도시재생 뉴딜 시범사업 선정사례를 통해 알 수 있었다. 향후 중앙정부가 특정목적의 제한된 예산을 각 지자체들에 배분하는 사례에서 이 방법론을 적용한 결과가 합리적인 기준이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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