발사 이전에 OSMI 모의 복사량을 산출함은 실제로 관측할 자료를 추정하고, 자료처리를 위한 준비에 매우 유용하다. 1999년 발사예정인 다목적 실용위성의 탑재체 중의 하나인 OSMI 자료처리 시스템은 SeaWIFS 자료처리 시스템을 OSMI에 맞추어 재개발된 것이다. 모의 복사량 계산은 OSMI 센서의 파장대역 및 스캔방식, 다목적 실용위성의 궤도에 관한 정보가 고려되어야 한다. 본 연구에서는 대양에서의 OSMI 모의 복사량을 산출하기 위해 CZCS에서 관측한 엽록소를 다목적 실용위성이 관측한다는 가정을 하게 되었다. 궤도 예측에는 수정된 Brouwer-Lyddane 모델이, water-leaving 복사량을 산출하기 위해 CZCS 엽록소 농도가, OSMI가 관측할 대기에 의한 복사량 계산에는 여러 가지 복사모델이 이용되었다. OSMI의 412, 443, 490, 555, 765, 865nm 6가시광선 파장대역에서 모의 복사량을 산출하였다. 예상대로, 총 복사량 중 water-leaving 복사량은 아주 작으며 (10% 미만), 태양해면반사에 의한 영향은 태양 적위 근처에서 관측된다. 그러므로 대기보정은 총 복사량으로부터 엽록소 농도를 계산하는데 매우 중요하다. 태양해면반사에 의해 영향을 받는 자료는 사용할 수 없으므로 OSMI 임무 기간내에 지속적인 전구 해양관측을 위해서는 체계적인 자료수집 계획이 요구된다.
본 연구의 목적은 국민들의 최저생활보장과 저소득층의 빈곤완화를 주목적으로 설계된 국민기초생활보장제도의 빈곤완화 효과를 분석하는데 있다. 이를 위해, 국민기초생활보장평가단(NRB) 원자료를 이용해서 한국 공공부조제도의 빈곤완화 효과를 가구수 및 가구유형과 관련해서 분석하고, 이 결과를 비교적인 관점에서 규명하기 위해 영국의 FRS 원자료를 이용해서 분석한 영국 공공부조제도의 빈곤완화 효과와 비교한다. 분석결과는 다음과 같다. 중위소득의 40퍼센트를 기준으로 빈곤감소 효과를 비교한 결과 한국 공공부조제도의 효과성은 영국보다 현저히 낮게 나타났다. 현행 국민기초생활보장제도의 현금급여기준선의 산정 및 결정방식의 문제점을 그 원인 중 하나로 꼽을 수 있는데, 국민기초생활보장제도의 빈곤완화 효과성을 향상시키기 위해서는 현금급여기준이 국민들의 최저생활을 보장할 수 있도록 개선 보완될 필요가 있다. 또한 주거급여 수준을 향상시키고, 공공부조급여 또는 최저생계비를 지역적 가구 유형별 특성을 반영하도록 개선 할 필요가 있다.
최근 고령인구의 증가로 인해 실내 외에서 고령자들이 편리하게 생활할 수 있는 다양한 재활복지기기에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 거동이 불편한 노인 또는 장애인들 스스로가 좁은 실내에서 안전하고 편리하게 이동과 이승이 가능하도록 최소 회전반경과 문턱 극복을 포함하여 설계 제작하였다. 좌식문화가 발전한 실내 환경에서 골절질환, 노인질환 및 기타 무릎, 허리질환을 가진 사용자의 이승 편의성을 제공하고자 하였다. 먼저 실내에서 이 승강이 가능하도록 프레임에 기본적으로 링크, 시트, 암레스트, 커버, 모터, 감속기, 배터리, 충전기, 센서, 컨트롤러 기구물 등을 부착하였다. 사용자의 환경과 신체적 특징을 고려하여 제품 디자인과 구조물을 설계하였으며, 고령자 또는 장애인이 실내에서 일상생활을 지원할 수 있도록 IoT 기능을 추가하였다. 제작된 실내 이 승강 휠체어의 동작성능을 확인하기 위해 구동실험을 수행하였다. 연속 주행시간, 회전반경, 액추에이터 최대부하, 최대 승강 높이, 음압레벨, 운행 보조센서 센싱 최소거리, 서버 및 앱 프로그램 상호 연동과 기기호환성, 듀티 사이클 오차율 시험성능 테스트를 수행하였다. 시험결과, 제작된 휠체어는 각 항목의 성능시험 목표 값을 달성하였으며, 성공적으로 작동하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 무인자동차 시스템 개발을 위하여 적용 가능한 통신을 살펴보고 대안으로 IEEE 802.11a를 제안한다. IEEE 802.11a는 2.4GHz ISM 대역을 사용하는 IEEE 802.11b/g와 달리 5GHz 대역의 OFDM 변조방식을 사용해 ISM 대역의 IEEE 802.11b/g와 비교하여 간섭으로 인한 성능저하 현상에 강점을 가지고 있으며 최대 54Mbps의 통신 속도를 제공한다. 이동성을 보장하기 위한 핵심 요구사항인 로밍 기능을 중점으로 아파트 주차장에서 WLAN의 두 가지 로밍 방법인 Soft Roaming과 Hard Roaming방식을 구성하여 실험을 진행하였다. 실험장비는 AP 3대를 가상 노변장치로 두고 결과 값에 신뢰성을 주기 위하여 클라이언트 노트북에 가상 노변장치와 같은 AP 1대를 Bridge로 연결하였으며, Switch 1대, 서버 노트북 1대, 가상 차량탑재장치 역할을 할 노트북 1대와 실제 차량 1대로 구성하였다. 실험 결과 값을 도출하기 위한 소프트웨어로 Wireshark, Jperf, Ping을 사용하였으며, 결과 값의 정확도 향상을 위해 1/100초 간격으로 메시지를 전송하는 프로그램을 개발하여 메시지를 보냄으로써 실제 고속으로 주행하는 자동차에서 제한된 시간 안에 노변 장치와 통신하기 위한 고속메시지 송수신 환경 조건을 만족시켰다. 각각의 실험 결과 값을 토대로 IEEE 802.11a를 무인자동차 시스템에 적용하기 위한 최적의 방법을 제시한다.
차량무선통신(WAVE)은 고속이동환경에서 차량간 통신(V2V), 차량과 인프라간 통신(V2I)을 가능하게 하고 안전 및 편의 서비스를 제공하는 무선통신기술로써 지능형 교통시스템(ITS)에 적용을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 WAVE 통신기술을 철도분야에 적용하기 위하여, 철도시험선에 WAVE 통신 기반의 시험용 무선통신시스템을 구축하고 현차시험을 수행하여 철도전용 통합무선망(LTE-R)의 통신성능 요구사항 충족 여부를 검토하였다. 시험 결과, 최대전송거리는 730m, 평균전송지연은 최대 5.69ms, 단절시간은 최대 1.36s로서 목표 요구사항을 충족하였으며, Throughput 및 영상데이터 전송, VoIP 데이터 전송, 채널 스위칭 시험도 성공적으로 수행되었다. 이상의 시험결과로 부터, WAVE 통신 기술이 철도분야에 적용 가능하다는 것을 확인하였으며, 차-지상간의 안정적인 무선통신시스템 구축을 가능하게 할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
본 논문에서는 자동화 설비 장비의 HMI와 PLC간 RS232 통신 시에 발생하는 실시간 데이터 프레임의 수집을 위하여, 별도의 HMI 혹은 PLC의 수정 없이 MCU를 통하여 실시간 정보 데이터 프레임을 스니핑 함으로서, 사용자가 PLC, HMI 시스템의 수정 작업에 종속되지 않고 데이터를 수집할 수 있는 방법을 제안한다. 사용자는 스니핑 데이터로부터 파싱작업을 통하여 필요한 정보를 수집하고 해당 스니핑 프레임을 목적지로 송신함으로서 본래의 통신 인터페이스를 유지한다. RS232 통신규격으로 MCU의 UART통신 인터페이스 회로를 물리적으로 설계하고, 더불어 MCU내부 DMA장치를 사용함으로서 인터럽트기반 시스템 보다 효율을 개선한다. 또한 환형큐를 사용하여 DMA인터럽트 서비스 루틴의 작업과 메인 스레드의 작업을 논리적으로 분리함으로서 데이터 프레임 IO 작업 처리를 수행한다. 이 방법을 통하여, 사용자는 RS232 규격으로 HMI, PLC간 스니핑 데이터 프레임을 수신하고 PLC와 HMI 간의 프레임 전송이 원래의 목적지에 정상적으로 도착하며 PLC와 HMI의 추가적인 수정 없이 데이터 프레임을 스니핑 함으로서 사용자 시스템에 정상적으로 도착함을 확인할 수 있다.
접근불능지역에 대한 핵활동 모니터링을 위해서는 고해상도 위성영상을 이용하여 핵활동 관련 객체의 변화양상을 분석하는 방법론의 수립이 필요하다. 그러나, 위성영상을 이용한 전통적인 객체탐지 및 변화탐지 기법들은 영상 취득 시 계절, 날씨 등의 영향에 의하여 탐지 결과물들을 다양한 활용분야에 적용하기에 어려움이 있다. 따라서, 본 연구에서는 딥러닝 모델을 이용하여 위성영상에서 관심객체를 탐지하고, 이를 활용하여 다시기 위성영상 내의 객체 변화를 분석하고자 하였다. 이를 위하여, 객체탐지를 위한 공개데이터셋을 이용하여 딥러닝 모델의 선행학습을 수행하고, 관심지역에 대한 학습자료를 직접 제작하여 전이학습에 적용하였다. 다시기·다종 위성영상 내의 객체를 개별적으로 탐지한 후, 이를 활용하여 영상 내 객체의 변화양상을 탐지하였다. 이를 통해 접근불능지역에 대한 핵 활동 관련 모니터링을 위하여 다양한 위성영상에 대한 객체탐지 결과를 직접적으로 변화탐지에 활용할 수 있는 가능성을 확인하였다.
국내 목조건축물을 가해하는 지중 흰개미인 Reticulitermes speratus 군체의 영역 범위 산정을 위한 적정 염색약 선정 및 확산 경향 평가를 실시하였다. Sawdust diet를 이용한 감수성 평가 결과, 염색약의 농도가 증가할수록 섭식량은 감소하지만 보다 진하게 염색되었으며, 생존율은 Neutral Red 0.5%를 제외하고 4주차까지 모든 농도 조건이 대조군과 차이 없이 85% 이상의 생존하였다. 또한 2가지 염색약 모두 0.1% 농도 조건을 제외한 0.2% 이상의 농도 조건에서 11주 동안 염색이 유지되었고 전이력은 염색약 섭식 직후를 제외하고는 없는 것으로 확인되었다. 이에 따라 Nile Blue A와 Neutral Red 모두 0.2% 농도 조건이 R. speratus 군체의 영역 모니터링에 최적의 농도라고 판단된다. 이와 더불어 실내 조건에서 제작된 40m 길이의 foraging arena에 약 25,000마리 군체를 서식시킨 뒤, Nile Blue A와 Neutral Red 0.2% 농도로 각각 염색된 개체를 양 쪽 끝에 방사하여 시간 경과에 따른 확산 경향을 파악하였다. 그 결과 염색 개체가 7일 정도의 기간에 40m 거리까지 점진적으로 확산 이동하여 서로 섞이는 것이 확인되었다. 이를 통해 목조건축물에 유입된 R. speratus 군체를 대상으로 Mark-Release-Recapture(MRR) 법을 이용한 모니터링을 실시할 경우, 군체의 영역 범위를 산정할 수 있으며, 서로 다른 군체의 식별도 가능할 것이다.
ArangoDB는 대용량 데이터 저장을 위해 많은 응용에서 활용되고 있는 NoSQL 데이터베이스 시스템이다. ArangoDB와 같은 새로운 NoSQL 데이터베이스 시스템을 실제 환경에 적용하기 위해서 성능을 평가해 줄 수 있는 벤치마킹 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층에서의 성능이 측정 가능한 ArangoDB 기반 벤치마킹 시스템을 설계하고 구현한다. 클러스터 환경에서의 NoSQL 데이터베이스 시스템 성능을 측정하기 위해서 YCSB를 일부 수정한다. 또한, 기존 자료 분석을 통해 실세계에서 발생하는 세가지 워크로드 유형을 정의한다. 세 가지 워크로드 유형의 벤치마킹을 통해 ArangoDB에서 활용 가능한 워크로드를 도출하였고, 응용 계층뿐만 아니라 커널 계층의 성능이 가시화될 수 있음을 입증하였다. 기존 데이터베이스에서 ArangoDB로 데이터 이전 작업이 필요한 환경에서는 본 시스템의 벤치마킹을 통해 적용 가능성과 리스크 검토가 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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