분산 딥러닝은 각 노드에서 지역적으로 업데이트한 지역 파라미터를 동기화는 과정이 요구된다. 본 연구에서는 분산 딥러닝의 효과적인 파라미터 동기화 과정을 위해, 레이어 별 특성을 고려한 allreduce 통신과 연산 오버래핑(overlapping) 기법을 제안한다. 상위 레이어의 파라미터 동기화는 하위 레이어의 다음 전파과정 이전까지 통신/계산(학습) 시간을 오버랩하여 진행할 수 있다. 또한 이미지 분류를 위한 일반적인 딥러닝 모델의 상위 레이어는 convolution 레이어, 하위 레이어는 fully-connected 레이어로 구성되어 있다. Convolution 레이어는 fully-connected 레이어 대비적은 수의 파라미터를 가지고 있고 상위에 레이어가 위치하므로 네트워크 오버랩 허용시간이 짧고, 이를 고려하여 네트워크 지연시간을 단축할 수 있는 butterfly all-reduce를 사용하는 것이 효과적이다. 반면 오버랩 허용시간이 보다 긴 경우, 네트워크 대역폭을 고려한 ring all-reduce를 사용한다. 본 논문의 제안 방법의 효과를 검증하기 위해 제안 방법을 PyTorch 플랫폼에 적용하여 이를 기반으로 실험 환경을 구성하여 배치크기에 대한 성능 평가를 진행하였다. 실험을 통해 제안 기법의 학습시간은 기존 PyTorch 방식 대비 최고 33% 단축된 모습을 확인하였다.
이 연구에서는 2015 개정 교육과정의 교과서에서 "모델의 개발과 사용"이라는 항목에서 변화가 있는지 확인하기 위하여 2009 개정 교육과정의 교과서 내용과 비교 분석하였다. 이를 위하여 2015 개정 교육과정의 화학 I 교과서 8종, 화학 II 교과서 6종을 분석하였으며, 2009 개정 교육과정의 화학 I 교과서 4종, 화학 II 교과서 4종을 비교 분석하였다. 분석 범위는 수용액의 전기 분해에 관련된 내용만 선택하였다. 또한 동일한 실험을 다른 모델로 해석하는 전해질 관련 내용을 비교하기 위하여 2015 개정 교육과정 중학교 과학 2 교과서 4종의 관련 단원 내용을 2009 개정 교육과정의 중학교 과학 2 교과서 9종과 비교 분석하였다. 분석 결과, 학년과 단원에 따라 동일한 실험을 다른 모델로 설명하고 있었으며, 모든 설명은 단일 모델로 제한하여 제시하였다. 또한 모델과 일치하지 않을 수 있는 실험 결과가 나오는 전해질의 종류를 제한하는 경향이 2009 개정 교육과정보다 2015 개정 교육과정에서 더 뚜렷하게 나타났다. 이 결과는 2015 개정 교육과정에서 개발된 교과서에서 "모델의 개발과 사용"을 반영하기 위한 노력이 필요함을 시사한다.
목적 : 본 연구는 주의력결핍과잉행동장애아동(Attention Deficit Hyperactivity disorder; ADHD)을 대상으로 국내에서 제공되는 중재 방법을 체계적으로 고찰하여 최신의 국내 치료 경향을 제시하고자 하였다. 연구방법 : 2004년 1월부터 2018년 12월까지 최근 15년간 국내 학회지에 게재된 연구를 대상으로 하였다. 누리미디어(DBpia), 스콜라(Scholar), 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS)에서 '주의력결핍과잉행동', '아동', '중재'를 키워드로 검색하였다. 연구대상으로 선정된 연구는 총 14개로, 각 연구는 근거의 질적 수준과 방법론적 질적 수준으로 분석한 후 그 결과를 대상자, 중재, 대조, 결과의 순으로 제시하였다. 결과 : 분석 결과 근거기반 실행의 질적 수준은 수준 IV의 연구가 가장 많았고, 방법론적 질적 수준은 '보통'의 연구가 가장 많았다. 중재는 상호작용식 메트로놈 중재(Interactive metronome; IM)의 빈도가 가장 높았고, 측정된 평가도구는 상호작용식 메트로놈 전체형 검사(Long form assessment of IM), 아동 청소년 행동평가척도(Korean behavior child checklist; K-CBCL)의 사용이 높았다. 중재결과 ADHD아동의 집중력, 과잉행동, 과제 수행, 과다언어 사용, 그리고 타이밍 등에서 유의한 효과가 나타났다. 결론 : 국내 ADHD아동을 대상으로 다양한 중재방법이 제공되었고, 그 결과 ADHD증상에서 효과적인 결과가 나타났다. 따라서 본 연구결과는 임상에서 근거기반 실행을 위한 기초자료로 사용할 수 있다. 앞으로 ADHD아동을 대상으로 한 지속적인 연구가 이루어져야 할 것이다.
최근 보안 디바이스의 물리적 취약성을 찾을 수 있는 부채널 분석 분야에서 딥러닝을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만, 최신 딥러닝 기반 부채널 분석 기술 연구는 템플릿 공격 등과 같은 프로파일링 기반 부채널 분석 환경에서 파형을 옳게 분류하기 위한 연구에 집중되어 있다. 본 논문에서는 이전 연구들과 다르게 딥러닝을 신호 전처리 기법으로 활용하여 차분 전력 분석, 상관 전력 분석 등과 같은 논프로파일링 기반 부채널 분석의 성능을 고도화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안기법은 오토인코더를 부채널 분석 환경에 적합하게 변경하여 부채널 정보의 노이즈를 제거하는 전처리 기법으로, 기존 노이즈 제거 오토인코더는 임의로 추가한 노이즈에 대한 학습을 하였다면 제안하는 기법은 노이즈가 제거된 라벨을 사용하여 실제 데이터의 노이즈를 학습한다. 제안기법은 논프로파일링 환경에서 수행 가능한 전처리 기법이며 하나의 뉴런 네트워크의 학습만을 통해 수행할 수 있다. 본 논문에서는 실험을 통해 제안기법의 노이즈 제거 성능을 입증하였으며, 주성분분석 및 선형판별분석과 같은 기존 전처리 기법들과 비교하여 우수하다는 것을 보인다.
최근 급속도로 성장하는 도시에는 많은 인구와 시설물들이 증가하고 집중이 심화함에 따라 재해와 재난에 취약함을 나타낸다. 특히, 화재는 우리나라의 도시 내에서 교통사고와 더불어 가장 많이 발생하는 재해 중 하나로 많은 인명 및 재산피해를 준다. 따라서 본 연구에서는 화재 발생에 대한 영향요인을 분석하기 위해 진주시를 대상으로 2007년부터 2017년까지 10년간 화재데이터를 취득하였다. 먼저 공간 자기 상관성 분석을 시행하여 진주시 화재 발생의 공간 분포 패턴을 파악한 후, 상관관계 및 다중 회귀 분석을 통해 인문 사회 요인과 물리적 요인 간의 공간적 종속성 및 비정상성을 확인하였고 이를 토대로 화재 발생 위치와 각 요인별 위치를 고려하여 공간 가중치를 활용한 OLS 회귀 분석을 실시하였다. 그 결과로 첫째, 진주시 화재 발생의 LISA분석 결과 화재 발생 빈도가 높은 용도지역은 중심상업지역, 공업지역, 주거지역 순으로 나타났다. 둘째, 인구 사회적 변수 및 물리적 변수를 통합하여 다중회귀분석의 최종 모형으로 도출된 요인들을 중심으로 공간가중치를 적용하여 OLS회귀모형을 분석한 결과 제2종 근린생활시설이 화재 발생과 가장 높은 상관성을 보였으며 다음으로 단독주택, 판매시설, 제1종 근린생활시설, 가구수의 순으로 상관성이 있는 것으로 분석되었다. 이러한 연구 결과를 통해 도시 지역의 시설물별 화재 발생 요인을 분석하고 화재 안전대책을 수립하는데 유용한 자료로 활용될 것으로 예상된다.
This paper provides the numerical results for the self-propulsion performance in waves of a car ferry vessel with damage in one of its twin-screw propulsion systems without flooding the engine room. The numerical simulations were carried out according to the Safe Return to Port (SRtP) regulation made by the Lloyd's register, where the regulation requires that damaged passenger ships should have an ability to return to port with a speed of 6 knots in a Beaufort 8 sea condition. For the validation of the present numerical analysis study, the resistance performance and the self-propulsion performance of the car ferry in intact and damaged conditions in calm water were calculated, which showed a satisfactory agreement with the model test results of Korea Research Institute of Ship and Ocean engineering (KRISO). Finally, the numerical simulation of self-propulsion performance in waves of the damaged car ferry ship was carried out for a normal sea state and for a Beaufort 8 sea state, respectively. The estimated average Brake Horse Power (BHP) for keeping the damaged car ferry ship advancing at a speed of 6 knots in a Beaufort 8 sea state reached about 47% of BHP at MCR condition or about 56% of BHP at NCR condition of the engine determined at the design state. In conclusion, it can be noted that the engine power of the damaged car ferry ship in single propulsion condition is sufficient to satisfy the SRtP requirement.
자동차 에어컨 냉매로 사용되어온 CFC-12는 1991년부터 1994년에 걸쳐 HFC 계열의 냉매인 R134a로 대체되었으며, R-134a는 현재자동차 에어컨 냉매로 널리 사용되고 있다. 그러나 R-134a는 지구온난화 지수(GWP)가 1,300으로 매우 높으며, 교토의정서에서 정한 6대 온실가스 중에 하나로 포함되어 누출량 관리 및 대체 냉매 개발이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 자동차에서 배출되는 $non-CO_2$ 온실가스 배출량 산출을 위한 기초연구로 실차 상태에서의 에어컨 냉매 누출량을 분석하기 위하여 가변온도밀폐실(VT shed)과 Running loss test shed를 이용하여 R-134a의 농도변화를 측정하였다. 대상차종에 대한 주차상태에서 R-134a 누출량을 분석한 결과, 연간 누출량이 6.46~13.28 g/yr 수준으로 기존의 에어컨 시스템을 이용한 누출량 분석결과와 유사한 수준으로 분석되었다. 동일 모델 차량에 단일증발기를 적용한 차량과 이중증발기를 적용한 차량에 대해 냉매 누출량을 비교한 결과, 단일증발기로 구성된 에어컨이 적용된 차량에 비하여 이중증발기가 적용된 에어컨이 장착된 차량에서 누출량이 높게 나타났다. 이는 이중증발기 적용에 따라 에어컨 시스템 구성시 연결부위(호스, 접합부 등)가 추가되면서 해당 부위에서의 누출이 증가된 것으로 보인다. 또한, 차속별 R-134a 농도변화를 분석한 결과, 고속주행시(100 km/hr) 냉매 누출이 증가하였으며, 송풍량 증가에 따른 누출량 변화는 나타나지 않았다.
우리나라는 2015년 환경오염시설의 통합관리에 관한 법률을 통과시켜서 BAT 기준서에 의한 통합환경관리가 실시중이다. 통합환경관리의 성격을 요약하면 다오염물질 배출원에 대한 관리의 통합화와 BAT 로 대변되는 기술적 기준에 의한 규제이다. 일반적으로 경제학에서는 기술기준에 의한 규제는 정태적 동태적 비효율성을 가져오는 것으로서 회피하여야 할 정책수단으로 알려져 있다. 통합환경관리제도는 BAT규제를 바탕으로 운용되는데 이에 대한 경제적 효율성 역시 심각한 의문의 대상이 될 수 있다. 본 논문은 BAT 기준의 효율성을 경제학적 관점에서 평가하고자 시도한다. 간단한 다오염물질 모형을 통하여 BAT 규제의 경제적 효율성을 분석하여 본 결과 단일오염물질상황에서도 정보의 불완전성으로 인하여 약하게 존재하던 환경세의 BAT 대비 비효율성이 다오염물질 상황하에서는 더욱 커짐을 보여주었다. 다오염물질관리체계로서 IPPC와 BAT가 한 묶음으로 추진되고 실행되어온 이유가 이러한 사실에 의하여 부분적으로 설명된다. EU에서 석탄 상대가격의 하락으로 대기오염물질의 배출 증대가 우려되는 상황에서 BAT 기준의 강화로 대처한 것이 가격구조와 실효적 환경세의 변동으로 인한 환경적 후생손실을 BAT 규제 등으로 대처한 사례 중의 하나로 볼 수 있다.
본 논문에서는 노후된 중소규모 RC슬래브 교량에 대한 응답계수를 분석하였다. 이 응답계수는 진동수 기반 교량의 내하력 예측 모델에서 중요한 변수이며, 정적 및 동적 응답계수로 구성되어 있다. 정적 및 동적 응답계수는 교량의 현재와 이전(또는 설계) 상태의 진동수 변화와 충격 계수 변화에 따라 각각 결정된다. 여기서 충격계수 변화는 충격계수 응답스펙트럼에서 교량의 고유진동수에 따라 산출된다. 본 연구에서 고려한 총 4개의 대상교량은 지간길이가 12 m이고 시공 후 30년 이상 된 RC슬래브 노후 교량이다. 진동수 분석을 위해 덤프 트럭을 이용한 현장 동적 재하시험과 설계기반 FE모델을 이용한 고유치 해석을 통해 교량의 현재 및 설계 상태의 고유 진동수를 각각 도출하였다. 충격계수 응답스펙트럼 개발에 있어서 좀 더 현실적인 조건을 반영하기 위해 3축이동하중과 단순지지 및 양단고정 조건을 고려하였다. 분석 결과 응답계수는 0.21에서 0.91까지 광범위하게 분포하였고, 정적 응답계수가 총 응답계수 결과에 크게 기여한 반면 동적 응답계수는 결과에 작은 영향을 미쳤다. 1축 이동하중과 단순지지 조건에서의 응답계수와 비교해 보았을 때 최대 오차는 약 3%미만으로 매우 작게 나타났다.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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