컨테이너 터미널의 자동화는 항만 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 글로벌 선진항만은 컨테이너 터미널 자동화를 통해 경쟁력을 강화하는 추세이다. 자동화 터미널의 필수 이송 장비인 AGV의 운영 효율화는 자동화 터미널의 생산성을 제고할 수 있다. 자동화 컨테이너 터미널에서의 AGV 운영은 기존 컨테이너 터미널의 이송 장비 운영과는 다르게, 지정된 경로에 따라 주행하는 등 자동화 시스템을 기반으로 운영되어 작업부하 및 교착, 충돌 등과 같은 문제들을 고려하여야 한다. 이러한 요소들을 방지하고 AGV 운영 효율화를 지향하기 위해서는 보다 정교한 모델이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 터미널 내 AGV 주행경로 및 작업 배정 상황을 고려한 AGV 스케줄링 모형을 제안한다. 해당 모형은 교착 상황에 대한 문제를 예방하고 AGV 대수 및 작업 개수 변경으로 다양한 Case를 생성해 AGV 주행상황을 만들어 알고리즘과 최적해 분석을 통해 제안한 알고리즘을 평가한다.
Hydrocarbon-based polymer membranes to replace perfluorinated polymer membranes are being continuously researched. However, hydrocarbon-based membranes have a problem in that they are less durable than fluorine-based membranes. In this study, we sought to compare the annealing effect to improve the durability of sulfonated poly(ether ether ketone) (SPEEK). After membranes formation, thermogravimetric analysis and tensile strength were measured to compare changes in membranes properties due to annealing. After manufacturing the membrane and electrode assembly (MEA), the initial performance and chemical durability was compared with unit cell operation. During the 24-hour annealing process, the strength increased due to the increase in-S-O-S-crosslinking, and the sulfonic acid group decreased, leading to a decrease in I-V performance. By annealing, the hydrogen permeability was reduced to less than 1/10 of that of the nafion membrane, and as a result, open circuit voltage (OCV) and durability was improved. The SPEEK membranes annealed for 24 hours showed higher durability than the nafion 211 membranes of the same thickness.
본 논문은 무역학의 주 연구대상인 수출기업 또는 다국적 기업이 필수적으로 고려해야 하는 기업의 사회적 책임과 윤리적 가치에 대한 문제를 학생들이 실제 경영에 적용할 수 있는 능력을 갖출 수 있도록 PBL 수업방식을 도입하여 운용한 사례를 제시하고 있다. 기업윤리 과목은 비계량적 영역인 기업과 기업내 사람, 시스템 및 제도 등을 통합적으로 고려해야 하여 다양성의 수준이 매우 높을 뿐만 아니라 특정한 분야의 지식만으로는 좋은 해결방안을 모색하기 어려운 특징을 가지고 있기에 PBL방식의 교수법을 도입하기에 적합한 환경을 구비하고 있다. 그 결과 학생들은 자기주도적으로 수업과 발표를 진행하고, 토론을 통해 다른 학생들의 의견을 듣고 공유하는 과정을 통해 견해를 넓힐 수 있었으며, 기업의 구체적활동에 개입된 판단기준 등에 대해 논리적으로 접근할 수 있게 되었다고 밝히고 있는 등 수업방식과 내용에 대해 긍정적인 평가를 내리고 있어 PBL수업방식이 기업윤리 수업에 효과적으로 적용되고 있음을 보여주고 있다.
본 연구는 간호학생이 시뮬레이션 실습교육 과정을 통해 문제 해결능력을 향상시키면서 경험하는 성취의 본질을 밝히고자 하는 목적으로 진행되었다. 연구대상은 4학년 간호학생 13명으로 시뮬레이션 실습 후 성취경험에 대한 개별 인터뷰를 통해 자료수집하였다. 자료분석은 질적연구 방법인 내용분석에 따라 자료를 코딩, 범주화, 주제화 단계로 분석되었다. 본 연구의 결과로 도출된 간호학생의 시뮬레이션 실습을 통한 성취 경험에 대한 결과는 '개선을 통해 자신감을 확인하는 과정', '변화를 확인하는 과정', '간호의 효능감을 경험', '임상이라는 목표에 가까워짐' 이었다. 또한 간호학생이 성찰을 통한 지식의 내면화 과정을 확인하고 시뮬레이션실습을 통한 통합적 학습이 이루어질 수 있도록 다방면의 면밀한 설계를 통한 효율적인 운영과 평가도구를 적용하는 시도가 진행되기를 제언한다.
In modern electronic warfare, a number of radar emitters are in operation, causing radar receivers to receive high-density signal pulses that occur simultaneously. To analyze the radar signals more accurately and identify enemies, the sorting process of high-density radar signals is very important before analysis. Recently, machine learning algorithms, specifically K-means clustering, are the subject of research aimed at improving the accuracy of radar signal sorting. One of the challenges faced by these studies is that the clustering results can vary depending on how the initial points are selected and how many clusters number are set. This paper introduces a repeated K-means clustering algorithm that aims to accurately cluster all data by identifying and addressing false clusters in the radar sorting problem. To verify the performance of the proposed algorithm, experiments are conducted by applying it to simulated signals that are generated by a signal generator.
본 논문에서는 2023년에 제안된 Hwang et al.의 인증 스킴에 대하여 분석하고, 그에 대한 문제점을 개선한 새로운 인증 스킴을 제안한다. Hwang et al.은 자신들의 인증 스킴이 실용적이고 안전하다고 주장하였으나 본 논문에서 분석한 결과, 내부자 공격과 스마트카드 분실 공격으로 인하여 사용자의 패스워드/ID 추측 공격과 세션키 노출 공격 등이 가능하다. 또한, 사용자 익명성을 제공하는 Hwang et al.의 인증 스킴은 불안전한 설계로 인하여 사용자 추적 불가능성을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 개선한 제안 인증 스킴은 사용자 추적 불가능성을 제공할 뿐만 아니라 스마트카드 분실 공격, 내부자 공격, 세션키 노출 공격, 재생 공격 등에 안전한 것으로 분석되었다. 또한, 한 번의 퍼지 추출 연산을 제외하면 관련된 인증 스킴들과 동일한 복잡도나 매우 비슷한 복잡도를 보인다. 그러므로 제안 인증 스킴은 안전성과 실용성을 갖춘 스킴이라고 할 수 있다.
Na Young Lee;Geon Lee;Min Seop Lee;Yun Jung Hong;In-Beom Yang;Jiyoung Woo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권1호
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pp.51-59
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2024
교내 보행자 교통사고를 예방하고 안전한 환경을 조성하기 위해 교내 위험 구간을 설정하고, 해당 구역에서 차량 속도 측정 및 교차로 횡단보도에서의 차량과 보행자 상호작용을 실시간으로 감지하는 시스템을 설계하였다. YOLOv5s 모델과 Deep SORT 방법을 이용하여 구간 속도 측정 및 객체 추적을 수행하고, 횡단보도 구역에서는 YOLOv5s 객체 탐지 모델을 활용하여 보행자와 차량을 구분하는 조건별 출력 시스템을 개발하여 실시간으로 구동이 됨을 검증하였다. 이 시스템은 저렴한 비용으로 일반 스마트폰 카메라나 화상용 카메라를 활용하여 설치할 수 있으며, 대학 캠퍼스뿐만 아니라 비슷한 문제 지역에 도입하여 차량과 보행자의 안전을 위한 해결 방안으로 기대된다.
본 논문에서는 단일 영역 정보만을 활용하는 기존의 방법론을 개선하기 위해, 물체의 맥락영역에 대한 정보를 함께 물체 추적에 활용하는 새로운 기법을 제시한다. 기존의 방법론들은 모든 후보 영역들을 독립적으로 처리하는 구조로, 비슷한 외양의 영역들이 등장하는 경우 이를 성공적으로 구분하지 못하는 문제점을 보여주었다. 이는 주어진 장면 내에 등장하는 모든 후보 물체 영역들에 대한 맥락 정보를 고려하지 못하여 생기는 문제이다. 제안하는 방법론에서는 비슷한 외양의 영역들 간의 특징점 정보 교환을 보조하고 이들 간의 구별성을 높이는 것을 목표로 하였다. 이를 구현하기 위해 MLP-믹서 (MLP-Mixer) 모델을 활용하여 맥락영역 간의 정보 교환을 모델링하는 모듈을 제시하였다. 이를 통해 구현된 특징점 채널별, 영역간의 상호작용 연산은 영역의 개별 특징점 표현에 대해 장면 맥락 정보가 내장될 수 있도록 보조한다. 제안한 방법론의 성능을 평가하기 위해 대규모 물체 추적 데이터셋인 LaSOT을 사용하였고, 성능 평가 결과 제안한 알고리즘은 AUC 지표 기준 0.560의 높은 성능과 함께 65fps의 실시간 속도로 동작함을 확인하였다.
본 연구는 국내 모바일폰 산업을 위한 지속가능한 폐쇄루프 공급망 (Sustainable closed-loop supply chain: SCLSC) 네트워크 모델을 제안한다. 제안된 SCLSC 네트워크 모델의 지속 가능성을 위해 경제적, 환경적, 사회적 요인들이 각각 고려된다. 이들 세 가지 요인들은 SCLSC 네트워크 모델의 각 단계에서 고려되는 설비의 구축 및 운영으로부터 발생하는 총비용 최소화, CO2 방출 총량 최소화, 사회적 영향력 최대화를 목표로 한다. 이러한 목표들은 SCLSC 네트워크의 모델링 단계에서 각각 개별적인 목적함수로 고려되어야 하기 때문에 SCLSC 네트워크 모델은 다목적 최적화 문제로 간주할 수 있다. SCLSC 네트워크 모델은 수리모델을 사용하여 표현되며, 혼합형 메타휴리스틱 접근법을 수리모델에 적용하여 그 해를 구한다. 수치실험에서는 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법의 수행도가 기존의 메타휴리스틱 접근법들의 수행도와 비교된다. 실험결과는 본 연구에서 제안된 혼합형 메타휴리스틱 접근법이 기존의 메타휴리스틱 접근법들과 비교하여 더 뛰어난 수행도를 보여주는 것을 알 수 있다.
The United States (US) National Science Foundation's (NSF's) National Ecological Observatory Network (NEON) is a continental-scale observation facility, constructed and operated by Battelle, that collects long-term ecological data to better understand and forecast how US ecosystems are changing. All data and samples are collected using standardized methods at 81 field sites across the US and are freely and openly available through the NEON data portal, application programming interface (API), and the NEON Biorepository. NSF led a decade-long design process with the research community, including numerous workshops to inform the key features of NEON, culminating in a formal final design review with an expert panel in 2009. The NEON construction phase began in 2012 and was completed in May 2019, when the observatory began the full operations phase. Full operations are defined as all 81 NEON sites completely built and fully operational, with data being collected using instrumented and observational methods. The intent of the NSF is for NEON operations to continue over a 30-year period. Each challenge encountered, problem solved, and risk realized on NEON offers up lessons learned for constructing and operating distributed ecological data collection infrastructure and data networks. NEON's construction phase included offices, labs, towers, aquatic instrumentation, terrestrial sampling plots, permits, development and testing of the instrumentation and associated cyberinfrastructure, and the development of community-supported collection plans. Although colocation of some sites with existing research sites and use of mostly "off the shelf" instrumentation was part of the design, successful completion of the construction phase required the development of new technologies and software for collecting and processing the hundreds of samples and 5.6 billion data records a day produced across NEON. Continued operation of NEON involves reexamining the decisions made in the past and using the input of the scientific community to evolve, upgrade, and improve data collection and resiliency at the field sites. Successes to date include improvements in flexibility and resilience for aquatic infrastructure designs, improved engagement with the scientific community that uses NEON data, and enhanced methods to deal with obsolescence of the instrumentation and infrastructure across the observatory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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