본 연구는 커뮤니케이션 밀도와 및 커뮤니케이션 집중성이 어떻게 팀 성과에 영향을 미치는지 그 관련성을 파악하고자 진행된 실험실연구이다. 특히 기존 연구들과는 달리 팀성과를 팀효과성과 팀효율성으로 구분하여 이들 독립변수들이 어떤 차별적인 영향을 미치는지를 탐구하였다. 연구결과 커뮤니케이션 밀도가 높고, 커뮤니케이션 집중도가 낮은 팀은, 혁신적이며, 정보공유와 지식 아이디어가 많고, 업무의 효율성이 높은 것으로 나타났다. 반면 커뮤니케이션 집중성이 높고, 밀도가 낮은 팀은 신속한 의사결정을 하는 것으로 나타났다. 또한 집중성과 밀도가 동시에 낮은 팀은 보다 자율적인 팀으로 나타났다. 향후 연구에서는 실험실상황이 가져오는 외적 타당성의 문제를 해결하기 위하여 보다 현실적인 리더십, 조직풍토 등의 변수가 포함되어야 한다.
본 논문에서는 35 GHz 대역의 군 탐색기용 송수신 모듈을 설계 및 제작하였다. 밀리미터파 대역의 기판 성능과 집적도를 높이기 위해, 4층 액정 폴리머 기판을 개발하였다. 4층 액정 폴리머 기판은 3장의 FCCL 기판과 2장의 접착층으로 구현되었으며, 적층을 위해 기판간의 녹는 점 차이를 이용한 공정을 이용하였다. 스트립선로와 마이크로스트립 선로를 이용하여 기판의 길이에 따른 전송손실을 확인하였고, 35 GHz 대역의 전력분배기를 통해 액정폴리머 기판의 성능을 검증하였다. 이러한 기판을 이용하여 전력증폭기와 저잡음증폭기와 같은 송수신모듈을 구성하는 개별 블록에 대한 성능을 확인한 후, 단일 채널 Ka대역 송수신모듈을 4층 액정 폴리머 기판을 이용하여 개발하였다. 제작한 송수신모듈의 송신출력은 펄스 Duty 10%에서 1.1W 이상, 수신 잡음지수는 8.5 dB 이하, 수신 이득은 17.6 dB 이상의 수신 특성을 갖는다.
SNS에 대한 기존 연구들에서는 SNS의 이용동기가 복수임을 밝혀내었음에도 불구하고, SNS 이용동기를 결정하는 선행 변수를 규명한 연구는 없었다. 이에 본 연구에서는 한국교육고용패널(한국직업능력개발원) 자료의 10차년도 조사(2013년)부터 12차년도 조사(2015)를 통합하여 분석을 진행하였다. SNS 이용동기를 정보 교류, 친목/인맥 관리, 재미 추구의 세 가지로 구분하고, 결정요인으로 이용자의 직장관련 요인, 인구통계적 요인, 건강 및 심리상태, 성격 요인 등을 구분하여 탐색적인 분석을 진행하였다. 그 결과, 이용동기가 정보 교류일 때, 성별, 건강 상태, 성격 중 외향성과 성실성이 영향을 주었다. 이용동기가 인맥 관리일 때, 직장 규모, 교육, 건강생태, 주관적 행복, 직무만족도, 신경성, 친화성이 영향을 주었다. 이용동기가 재미 추구일 때, 외국계 기업 여부, 자녀 유무, 직무만족도가 영향을 주었다. 이러한 결과는 청년 직장인들의 SNS 이용패턴에 대한 기존의 이해를 확장하여 관련 연구 및 유관 분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
빅데이터가 다양한 산업 분야에서 모든 관심을 끌고 있다. 사물과 사물 간 연결과 모바일 장치들의 용도 확대는 데이터의 폭발적인 증가를 불러오고 있다. 이러한 데이터를 분석하여 민간과 공공 분야에서는 비용 절감과 생산성 분야에 있어서 혜택을 누리고 있다. 한국 정부는 이러한 활용을 촉진하기 위해서, 빅데이터 산업발전전략을 활발하게 추진하고 있다. 본 연구는 빅데이터의 적극적인 육성이 필요한 산업 분야를 전문가의 검증을 통해 선정하였다. 전문가의 50여명의 체계적인 의견 도출을 위해 계층분석법(AHP)을 적용하였다. 분석 결과 의료,복지, 운송/창고보관업, 정보통신/정보보안, 에너지, 금융 분야가 빅데이터 적용이 유망한 것으로 확인되었다. 도출 결과는 앞으로 빅데이터 시범사업으로 인한 모범사례의 발굴 등에 활용되어 빅데이터 산업 발전에 기여할 것이다.
본 연구에서는 지리정보시스템 환경에서 지하매설물 정보를 이용하여 토립자 유실을 고려한 도시 지반 함몰 취약성을 평가하였다. 지하 환경에서 물의 흐름이나 지하수위 변화에 의한 토립자 유실은 지하공동의 발생과 확장을 유도하고, 이는 지반함몰 발생에 직접적인 원인이 된다. 토립자 유실은 지하 환경에 따라 그 정도가 달라질 수 있기 때문에 본 연구에서는 지하매설물 2종(상수도 관망, 하수관로)과 지하철 선로 권역별로 지반함몰에 영향을 주는 인자를 각각 4개씩 선정하였다. 로지스틱 회귀분석 기법을 이용하여 지하매설물 및 지하철 선로 권역 별로 지반함몰 이력과 영향인자 간의 상관성을 분석하고 회귀식을 도출하였으며, 이를 토대로 3개의 지반함몰 취약성 지도를 작성하였다. 본 연구 결과는 도시 지반함몰 위험 예·경보 시스템 구축을 위한 지반함몰 고위험지역 및 지반 안전 상시 모니터링 지역 선정 근거에 대한 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
Turbidity has various effects on the water quality and ecosystem of a river. High turbidity during floods increases the operation cost of a drinking water supply system. Thus, the management of turbidity is essential for providing safe water to the public. There have been various efforts to estimate turbidity in river systems for proper management and early warning of high turbidity in the water supply process. Advanced data analysis technology using machine learning has been increasingly used in water quality management processes. Artificial neural networks(ANNs) is one of the first algorithms applied, where the overfitting of a model to observed data and vanishing gradient in the backpropagation process limit the wide application of ANNs in practice. In recent years, deep learning, which overcomes the limitations of ANNs, has been applied in water quality management. LSTM(Long-Short Term Memory) is one of novel deep learning algorithms that is widely used in the analysis of time series data. In this study, LSTM is used for the prediction of high turbidity(>30 NTU) in a river from the relationship of turbidity to discharge, which enables early warning of high turbidity in a drinking water supply system. The model showed 0.98, 0.99, 0.98 and 0.99 for precision, recall, F1-score and accuracy respectively, for the prediction of high turbidity in a river with 2 hour frequency data. The sensitivity of the model to the observation intervals of data is also compared with time periods of 2 hour, 8 hour, 1 day and 2 days. The model shows higher precision with shorter observation intervals, which underscores the importance of collecting high frequency data for better management of water resources in the future.
Rolling shutter operation of CMOS cameras can be utilized in optical camera communications in order to transmit data from an LED to mobile devices such as smart-phones. From temporally modulated light, a spatial flicker pattern is obtained in the captured image, and this is used for signal recovery. Due to the degradation of rolling shutter images caused by light smear, motion blur, and focus blur, the conventional decoding schemes for rolling shutter cameras based on the pattern width for 'OFF' and 'ON' cannot guarantee robust communications performance for practical uses. Aside from conventional techniques, such as polynomial fitting, histogram equalization can be used for blurry light mitigation, but it requires additional computation abilities resulting in burdens on mobile devices. This paper proposes a transition-based decoding scheme for rolling shutter cameras in order to offer simple and robust data decoding in the presence of image degradation. Based on the designed synchronization pulse and modulated data symbols according to the LED dimming level, the decoding process is conducted by observing the transition patterns of two sequential symbol pulses. For this, the extended symbol pulse caused by consecutive symbol pulses with the same level determines whether the second pulse should be included for the next bit decoding or not. The proposed method simply identifies the transition patterns of sequential symbol pulses other than the pattern width of 'OFF' and 'ON' for data decoding, and thus, it is simpler and more accurate. Experimental results ensured that the transition-based decoding scheme is robust even in the presence of blurry lights in the captured image at various dimming levels
군사용으로 개발된 드론(drone)은 관련 기술의 발전과 함께 군사용을 벗어나 민간 영역에까지 그 활용 범위를 넓혀가고 있다. 현재 드론은 농업 분야를 비롯하여 무인 택배, 영상콘텐츠 제작, 건축 분야 등에서 드론의 사용이 활발히 증가하고 있다. 우리나라는 2021년부터 드론 비행을 위한 드론 자격증 제도를 도입하여 운영 중이며 최대 이륙중량 2kg 이상의 드론 비행은 비행경력과 실기 시험이 요구된다. 그러나 2kg 미만의 드론은 비행경력이나 실기 시험이 필요 없이 온라인 교육 자격만으로도 운영할 수 있다. 최근 최대 이륙중량 2kg 미만의 촬영용 드론의 보급이 급격히 증가하고 있으며 이와 관련된 사고 또한 증가하고 있다. 본 논문은 급격히 증가하는 촬영용 드론의 특징에 대하여 살펴보고 이와 관련된 촬영용 드론 교육 방안에 대하여 논의한다.
프레스 공정은 가열 또는 가열하지 않은 상태의 재료에 힘을 가해 원하는 형태로 변형시켜 제품을 만드는 압축 가공 과정이다. 짧은 시간의 연속 압축을 통해 제품을 생산하는 프레스 장비의 특성상 제품 불량은 연속적으로 발생하며 이러한 문제를 해결하기 위한 시스템은 다양한 기술을 이용하여 개발되고 있다. 본 논문은 불량을 탐지하는 인공지능 알고리즘을 기반으로 실시간 불량탐지 시스템을 제안한다. 프레스 장치에 각종 센서를 부착하여 장비의 상태와 불량과의 관계를 빅데이터 플랫폼을 기반으로 정의하고 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 개발하고 개발된 알고리즘을 임베디드 보드를 이용하여 구현함으로써 실제 현장에 적용하여 시스템의 실용성을 보이겠다.
For prompt gamma ray imaging for biomedical applications and environmental radiation monitoring, we propose herein a multiple-scattering Compton camera (MSCC). MSCC consists of three or more semiconductor layers with good energy resolution, and has potential for simultaneous detection and differentiation of multiple radio-isotopes based on the measured energies, as well as three-dimensional (3D) imaging of the radio-isotope distribution. In this study, we developed an analytic simulator and a 3D image generator for a MSCC, including the physical models of the radiation source emission and detection processes that can be utilized for geometry and performance prediction prior to the construction of a real system. The analytic simulator for a MSCC records coincidence detections of successive interactions in multiple detector layers. In the successive interaction processes, the emission direction of the incident gamma ray, the scattering angle, and the changed traveling path after the Compton scattering interaction in each detector, were determined by a conical surface uniform random number generator (RNG), and by a Klein-Nishina RNG. The 3D image generator has two functions: the recovery of the initial source energy spectrum and the 3D spatial distribution of the source. We evaluated the analytic simulator and image generator with two different energetic point radiation sources (Cs-137 and Co-60) and with an MSCC comprising three detector layers. The recovered initial energies of the incident radiations were well differentiated from the generated MSCC events. Correspondingly, we could obtain a multi-tracer image that combined the two differentiated images. The developed analytic simulator in this study emulated the randomness of the detection process of a multiple-scattering Compton camera, including the inherent degradation factors of the detectors, such as the limited spatial and energy resolutions. The Doppler-broadening effect owing to the momentum distribution of electrons in Compton scattering was not considered in the detection process because most interested isotopes for biomedical and environmental applications have high energies that are less sensitive to Doppler broadening. The analytic simulator and image generator for MSCC can be utilized to determine the optimal geometrical parameters, such as the distances between detectors and detector size, thus affecting the imaging performance of the Compton camera prior to the development of a real system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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