• 비교문화연구
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• 제46권
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• pp.85-112
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• 2017

미국의 제45대 대통령으로 취임한 도널드 트럼프는 선거캠페인이 시작된 이래로 '영어유일주의'를 천명해 왔다. 이 단일언어 정책은 세계화가 본격화된 1990년대 이후 미국의 인구학적, 문화적 변화에 직면하여 이민자와 다문화주의를 거부하고 토착주의를 강조하는 흐름의 연장선상에 놓여있다. 특히, 미국의 히스패닉화와 스페인어의 성장에 대한 반작용으로 백인중심의 문화와 가치를 고수하려는 시도와 연결되어 있다. 본 논문은 이러한 트럼프의 단일언어주의를 대표적인 라티나 작가인 글로리아 안살두아가 제안하는 '경계의 언어'와 대비시키면서 코드스위칭의 효과와 이중언어 공동체의 가능성을 탐구한다. "경계지대/국경"(1987)에서 안살두아는 하위언어인 스페인어를 텍스트에 포함시키며 자신의 언어적 현실을 드러냄과 동시에, 영어와 스페인어의 교차사용을 통한 번역작업을 시도한다. 다른 한편으로는 번역의 불가능성을 드러내면서 이중언어 사용의 불가피함을 암시하는 한편, 단일언어 독자들에게 타자의 언어와 문화를 이해하고 소통해야할 필요성에 대해 역설한다. 안살두아가 구현하는 '경계의 언어'는 이질적인 민족, 계급, 세대의 언어가 충돌하고 교섭하는 게임의 과정을 통해 생성된다. 고정되기보다는 계속적으로 변화하는 언어적 형태를 통해 안살두아는 단일 언어주의를 넘어서는 새로운 시각과 더불어 다양한 언어들 사이에서 대안적 소통방식의 필요성을 제기한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제15권2호
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• pp.175-185
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• 2019

연구목적: 본 연구에서는 산업항구도시의 재도약을 위한 도시경제기능과 다양한 도시활동을 추구하기 위한 지역역사 기반의 생활문화공간 조성 측면에서 항구도시의 특성을 살린 워터프론트 통합계획방안을 제안하고자 한다. 연구방법: 요코하마의 성장과정과 개발배경을 살펴보고 MM21의 개발정책 및 전략 체계를 기초로 하여 MM21의 워터프론트 및 역사문화공간 계획특성을 분석한다. 연구결과: MM21은 도쿄의 확장으로 위성도시의 위기에 처한 요코하마가 추진한 6대 사업 중 핵심이 되는 공공프로젝트로, 도시자립성 강화, 항만기능의 질적 전환, 수도권의 업무기능 분담을 목표로 하여 항구도시, 창조문화도시, 녹색수변도시, 정보도시 건설을 위해 워터프론트 통합도시개발을 계획하였다. 결론: MM21 분석을 통해 도출된 항구도시의 특성을 살린 워터프론트 문화도시 계획방안은 워터프론트 중심의 토지이용계획과 내륙지역과의 통합계획, 항구도시로 성장한 도시조직을 최대한 보존하고 워터프론트 도시로 전환할 수 있는 구역계획 구축, 조망점을 통해 바다와 항만을 향한 도시경관 제공, 항만과 바다를 향한 워터프론트 오픈스페이스와 에스플라나드 경관조성, 역사적 건축물과 문화자산 보존 및 문화예술공간으로 재활용, 공공문화예술과 보행네트워크를 연계한 워터프론트 공간계획 등이다.

• 한국기록관리학회지
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• 제19권3호
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• pp.271-292
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• 2019

최근 중앙행정기관은 업무관리시스템을 클라우드 기반의 온나라2.0으로 변경하였다. 국가기록원은 클라우드 업무관리시스템의 기록을 이관받아 관리할 수 있도록 클라우드 기반의 기록관리시스템을 개발하여 보급하고 있다. 클라우드 컴퓨팅의 이점을 극대화하여 기록관리가 보다 효과적 효율적으로 이루어지도록 재설계할 수 있는 기회이다. 전자기록 관리의 프로세스와 방법이 종이기록 관리방식을 단순히 전자화하는 것에서 탈피하여 디지털 기술에 따른 변환(Transformation)의 수준으로 나아갈 수 있는 기회이기도 하다. 첫째, 이관의 방식을 변환해 볼 수 있다. 업무관리시스템과 기록관리 시스템이 클라우드 저장소를 공유하게 되면 처리과에서 기록관으로 기록물 이관 시 콘텐츠 파일들을 물리적으로 이동시키지 않고 메타데이터만 복사하는 방식으로 이관할 수 있어 비용이 줄고 무결성 훼손 위험이 줄어들 수 있다. 둘째, 기록물의 저장공간 할당에 대한 전략을 구상해 볼 수 있다. 클라우드 저장소를 업무관리시스템과 기록관리시스템이 공유하는 것을 전제로 한다면 콘텐츠 파일들을 저장할 때 기록의 보존기간에 따라 저장하는 위치를 구분함으로써 이점을 얻을 수 있다. 셋째, 기록의 생산시스템, 기록관리시스템, 정보공개시스템 등 콘텐츠에 접근하는 시스템들이 클라우드 저장소를 공유하게 되면 콘텐츠의 중복을 최소화하는 방향으로 설계를 전환할 수 있다.

• 한국해안·해양공학회논문집
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• 제30권6호
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• pp.263-269
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• 2018

해저에서 지진 및 산사태 등에 기인하는 수심변화는 자유수면의 변동을 유발한다. 이러한 자유수면의 변동은 해안으로 전파하고 천수현상에 의해 파고가 상승하면서 큰 피해를 야기한다. 지진해일의 생성 및 전파과정을 모의하기 위해 다양한 수치해석모형이 개발된 바 있다. 대부분의 지진해일모형은 해저 지반의 움직임이 수면에 즉시적이고 동일하게 전달된다는 가정하에 초기수면을 결정한다. 하지만, 이 접근 방법은 시간적 및 공간적 차이를 지니고 발생하는 해저지진의 특성을 고려하지 못하며, 이는 그대로 해석오차에 반영된다. 본 연구에서는 Hammack(1973)의 해석해를 응용하여 수심이 시간차를 가지고 변할 때 이로 인한 초기 자유수면의 변동과 이렇게 변화된 수면의 전파 특성을 모의하고 그 결과를 검토하였다. 이는 다양한 유형의 지반운동과 자유수면 형성과의 인과관계 및 상승된 자유수면의 이동속도 등의 관계규명에 도움이 될 것이다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권5호
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• pp.289-299
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• 2021

본 연구에서는 수원 유역 혹은 한계지지면적의 변동성 규모에 따른 하천망의 형상 변화를 추출하여 설마천 시험유역의 분기 특성에 대한 해석을 수행하였다. 수원 유역의 면적이 감소함에 따라 대상 유역의 내부에는 하천망의 분기 현상이 발생하며, 그 결과로서 하천망의 신장(총 하천 길이의 증가)과 함께 하천망의 확장(수원의 개수 증가)이 동시에 나타남을 볼 수 있었다. 하천망이 신장되는 경우 하천 구간의 길이가 증가하는 경향이 새로운 수원이 생성되는 경향보다 우세하게 나타나는 반면, 하천망이 확장되는 경우 반대 거동에 따라 배수망이 유역 내부의 공간을 채워가는 과정으로 나타남을 확인할 수 있었다. 이로부터 자연 유역의 하천망들이 가지는 규모 불변성은 수원 유역의 규모가 감소함에 따라 나타나는 하천망의 신장 특성과 하천망의 확장 특성이 상호 균형을 이루면서 발현되는 지형학적 특성으로 기술될 수 있었다. 설마천 시험유역의 분기 구조는 하천망의 신장 특성과 규모 불변성이 공존하는 형태로 판단되며 강우로 인한 유출 현상에 보다 지배적인 역할을 하는 요인에 대한 후속 연구가 필요한 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.17-30
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• 2001

본 논문에서는 타원곡선 암호시스템에 필요한 스칼라 곱셈기를 $GF(2^{163})$의 standard basis상에서 구현하였다. 스칼라 곱셈기는 래딕스-16 유한체 직렬 곱셈기와 유한체 역수기로 구성되어 있다. 스칼라 곱셈을 계산하기 위해서는 유한체 곱셈, 덧셈과 역수의 계산이 필요하지만, 기존의 스칼라 곱셈기는 이러한 스칼라 곱셈을 유한체 곱셈기만으로 계산하였으므로 역수를 계산하는데 많은 시간을 소모하였다. 따라서, 본 논문의 중요한 특징은 가장 많은 연산시간을 필요로 하는 역수 연산을 빠르게 계산하기 위해 유한체 역수기를 추가 사용한 것이다. 유한체 역수기는 기존의 많은 구현 사례 중 두 번의 곱셈 시간이 소요되는 확장 유클리드 알고리즘(Extended Euclid Algorithm)을 이용하였다. 본 논문에서 구현한 유한필드 곱셈기와 역수기는 하드웨어 구조가 규칙적이어서 확장성이 용이하고, 파이프라인 구조와 하드웨어 리소스의 재활용을 이용해 계산과정에서 100%의 효율(throughput)을 발휘할 수 있는 구조를 가지고 있다. 스칼라 곱셈기는 현대전자 0.6$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정 라이브러리인 IDEC-C631을 이용하여 예측한 결과 최대 140MHz까지 동작이 가능하며, 이때 데이터 처리속도는 64Kbps로 163bit 프레임당 2.53ms 걸린다. 이러한 성능의 스칼라 곱셈기는 전자서명(Digital Signature), 암호화 및 복호화(encryption & decryption) 그리고 키 교환(key exchange)등에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 여겨진다.

• 한국분말재료학회지
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• 제28권2호
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• pp.143-149
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• 2021

In this study, (GaN)_1-x(ZnO)_x solid solution nanoparticles with a high zinc content are prepared by ultrasonic spray pyrolysis and subsequent nitridation. The structure and morphology of the samples are investigated by X-ray diffraction (XRD), field-emission scanning electron microscopy, and energy-dispersive X-ray spectroscopy. The characterization results show a phase transition from the Zn and Ga-based oxides (ZnO or ZnGa₂O₄) to a (GaN)_1-x(ZnO)_x solid solution under an NH3 atmosphere. The effect of the precursor solution concentration and nitridation temperature on the final products are systematically investigated to obtain (GaN)_1-x(ZnO)_x nanoparticles with a high Zn concentration. It is confirmed that the powder synthesized from the solution in which the ratio of Zn and Ga was set to 0.8:0.2, as the initial precursor composition was composed of about 0.8-mole fraction of Zn, similar to the initially set one, through nitriding treatment at 700℃. Besides, the synthesized nanoparticles exhibited the typical XRD pattern of (GaN)_1-x(ZnO)_x, and a strong absorption of visible light with a bandgap energy of approximately 2.78 eV, confirming their potential use as a hydrogen production photocatalyst.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.53-62
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• 2021

영화는 대중에게 처음 소개된 이래로 테크놀로지의 발전과 변화 과정을 함께하고 있다. 영화 제작 과정에 시각효과를 중심으로 한 포스트 프로덕션과 디지털 기술들이 본격적으로 적용되면서 영화 산업은 제작 방식에 있어서 큰 변화를 겪었을 뿐만 아니라 최신 기술들을 폭넓게 수용하며 산업적 기회의 폭을 넓혀가고 있다. 디지털 영화로 변화한 지 오래지 않은 지금, 영화의 디지털화가 시작되기도 전인 1956년 다트머스 회의에서 처음 알려진 인공지능이란 개념이 다시 영화 산업의 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 디지털 영화의 제작 파이프라인은 거대한 디지털 데이터를 체계적으로 운용하고 만들어 내기 때문에 머신러닝과 딥러닝으로 대표되는 최근 인공지능 기술들을 적용하기 용이하고 시각효과 제작 과정에는 반복적인 작업과 분석을 통한 재현이 많고 계산 시간이 오래 걸리는 과정들이 있기 때문에 최근 주요 시각효과 스튜디오들을 중심으로 인공지능 기술의 활용이 두드러지고 있다. 본 연구에서는 제작 도구로서 인공지능 기술을 이용한 영화 시각효과 제작 사례에 대한 분석을 통해서 향후 인공지능 기술이 영화 산업을 어떻게 바꿔놓을지 예측하고 시각효과 기술로서 인공지능의 산업적 가능성을 조망해 보고자 한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권10호
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• pp.345-352
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• 2022

최근의 LiDAR(Light Detection And Ranging) 센서는 실시간으로 주변에 있는 물체를 스캔하는 데 사용된다. LiDAR 센서를 이용하여 주변 환경을 스캔할 경우 감지되었던 사물들에 대한 변화를 감지하고 실시간으로 움직이는 물체를 인식할 수 있다. 센서들의 제작 비용이 낮아지면서 LiDAR는 중요시설의 경계, 스마트시티, 자율주행차 등 다양한 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 데이터는 실시간에 사물을 스캔하는 만큼 입력 데이터의 크기가 크다. 따라서 이러한 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 이러한 대용량 데이터의 실시간 처리가 병목이 될 수 있어서 이러한 대용량 처리에 대한 대안이 필요하다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 서버를 이용하여 방대한 포인트 클라우드를 압축하여 빠르게 처리하는 엣지 컴퓨팅 기법을 제안한다. LiDAR 센서의 레이저의 반사 범위가 제한되어 있으므로 실시간으로 넓은 영역을 스캔하기 위해서는 여러 대의 라이다를 사용해야 한다. 따라서 실시간으로 물체를 감지하거나 인식하기 위해서는 여러 개의 LiDAR 센서에 대한 데이터를 한 번에 처리해야 한다. 에지 컴퓨터는 데이터 가속을 수행하기 위해 포인트 클라우드를 효율적으로 압축하고 모든 데이터를 메인 클라우드에서 실시간에 압축해제하여 사용할 수 있도록 설계되었다. 이를 통해 사용자는 시스템을 중앙에서 병목 없이 실시간에 LiDAR 센서들을 제어할 수 있다. 실험에 사용된 시스템은 이러한 엣지 컴퓨팅 서비스를 적용함으로써 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목 현상을 효과적으로 해결하였다.

• 품질경영학회지
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• 제50권4호
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• pp.647-664
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• 2022

Purpose: The purpose of this study is to derive major policies that domestic small and medium-sized manufacturing companies should consider to maximize productivity and quality improvement by utilizing manufacturing data and AI, and to find priorities and implications. Methods: In this study, domestic and international issues and literature review by country were conducted to derive major considerations such as manufacturing AI technology, manufacturing AI talent, manufacturing AI data and manufacturing AI ecosystem. Additionally, the questionnaire survey targeting 46 experts of manufacturing data and AI industry were conducted. Finally, the major considerations and detailed factors importance were derived by applying the Analytic Hierarchy Process (AHP). Results: As a result of the study, it was found that 'manufacturing AI technology', 'manufacturing AI talent', 'manufacturing AI data', and 'manufacturing AI ecosystem' exist as key considerations for domestic manufacturing AI. After empirical analysis, the importance of the four key considerations was found to be 'manufacturing AI ecosystem (0.272)', 'manufacturing AI data (0.265)', 'manufacturing AI technology (0.233)', and 'manufacturing AI talent (0.230)'. The importance of the derived four viewpoints is maintained at a similar level. In addition, looking at the detailed variables with the highest importance for each of the four perspectives, 'Best Practice', 'manufacturing data quality management regime, 'manufacturing data collection infrastructure', and 'manufacturing AI manpower level of solution providers' were found. Conclusion: For the sustainable growth of the domestic manufacturing AI ecosystem, it should be possible to develop and promote manufacturing AI policies in a balanced way by considering all four derived viewpoints. This paper is expected to be used as an effective guideline when developing policies for upgrading manufacturing through domestic manufacturing data and AI in the future.