본 연구의 목적은 배구경기의 스파이크 동작에서 시간, 거리, 속도, 각도요인 등 제반 운동학적 변인들을 분석하여 스파이크의 과학적 훈련이나 지도에 유용한 정보를 제공하는데 있다. 대상자는 2008-2009 V-리그에 출전한 남자 용병선수 4명이다. 두 대의 고속비디오카메라를 사용했으며 3차원 동작분석 법으로 분석한 결과를 토대로 한 결론은 다음과 같다. 도약스텝의 소요시간은 .33초였으며, 안젤코 선수는 다른 선수들보다 발구름 시간을 조금 더 길게했다. 현재 공격력에서 더 상위에 있는 안젤코와 앤더슨은 전체 스파이크 동작구간의 거리를 4m 이내로 비교적 짧게 했다. 신체중심이 최저에 이른 순간은 도약스텝에서 지지하고 있는 오른발을 왼발이 통과하는 시점이었으며, 신체중심의 최대 높이는 2.30m로 임팩트 직전에 나타났다. 신체중심의 수평속도는 도약스텝의 초반부에 4.19m/s로 가장 높았으며, 도약 직전 앞발의 지지기에 최저치에 도달하는 것으로 나타났다. 신체중심의 수직속도는 도약구간에 오른발의 접지 후 최저치에 이르렀으며, 앞발의 이지 후 최대 속도에 이르는 것으로 나타났다. 타점은 3.22m, 볼속도는 최대 28.18m/s로 나타났다.
벡터 데이터 기반의 CAD 설계도면은 대부분 산업 분야에서 매우 주요한 저작물로, 저작권 보호 기술이 매우 필요한 콘텐츠로 인식되고 있다. 본 논문에서는 k-means++ 기반의 CAD 설계도면 워터마킹 기법을 제안한다. 하나의 CAD 설계도면은 여러 레이어들로 구성되며, 각 레이어는 폴리라인, 원, 호, 폴리곤 등의 다양한 기하학 객체들로 구성된다. 이들 기하학적 요소들 중 폴리라인 호 및 쿼드폴리곤 객체들은 CAD 설계도면의 기본적인 객체들로 객체 분포의 거의 대부분을 차지한다. 따라서 제안한 기법에서는 설계도면 내에 폴리라인, 쿼드폴리곤 및 호 객체들 중 가장 많은 수를 가지는 객체를 선택한 후, 이들 객체를 많이 분포하는 레이어들을 선택한다. 그리고 선택된 레이어 내에 객체들을 k-means++ 기반으로 그룹화한 다음, 각 그룹내에 기하학 특징 분포에 워터마크를 삽입한다. 이 때 기하학 특징 분포로는 폴리라인의 정규화된 길이 분포, 쿼드폴리곤의 정규화된 면적 분포 및 호의 각도 분포이다. 실험 결과로부터 제안한 기법이 CAD 도면툴 상에서 제공하는 다양한 기하학 편집과 파일포맷변환, 레이어 공격 등에 대하여 강인함을 확인하였다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제14권1호
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pp.103-111
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2003
목 적:본 연구에서는 미국에서 개발된 반 구조화된 진단적 인터뷰인 Berkeley Puppet Interview(BPI)의 유용성을 검증해 보고자 하였다. BPI는 만 4세에서 7세 사이의 아동들에 대한 진단적 도구로써 신뢰도와 타당도가 높다고 보고되고 있다. 따라서 이 연구에서는 BPI의 척도(symptomatology, marital relationship, parent-child relationship, academy & social scale) 중 임상 장면과 놀이 치료 장면에서 가장 유용하게 사용될 수 있을 것으로 생각되는 증상 척도(BPI-S)와 부모자녀 관계 척도(BPI-PC)가 아동의 문제를 진단하는 평가 도구로써 신뢰롭고 타당한지를 알아보고자 하였다. 방 법:수용 언어(Receptive language)가 부진한 아동을 제외한 만 4세에서 만 7세 아동을 대상으로 하였다. 수용 언어 능력을 평가하기 위하여 PTI의 어휘와 상식 및 이해 소검사를 실시하였으며, 토끼 손 인형을 사용하여 BPI 증상 척도와 부모 자녀 척도를 아동들에게 실시하였다. BPI-S에 대한 타당도를 평가하기 위하여, K-CBCL을 환아모에게 실시하였다. 결 과:BPI-S와 BPI-PC 모두에서 chronbach's alpha=0.74와 0.86 정도의 수준을 보여 통계적으로 신뢰로운 결과를 보였다. BPI-S의 타당도는 우울, 또래에 대한 공격성 및 ADHD 부주의형을 제외한 6개의 하위 유형에서 유의미한 결과를 보였다.
네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc
한국의 국가기반시설은 시설규모가 증가하고 밀집되어 강화된 북한의 국지도발, 테러공격을 위한 풍부하고 매력적인 잠재적 표적으로 식별될 것이다. 또한 드론위협, 주 52시간 근무제도에 따른 경비병력 부족 등의 보안환경 변화에 따라 현 물리적 방호체계에 대한 유효성과 적절성을 재평가하고 전환을 고려할 시점으로 사료된다. 본 연구에서는 국가기반시설 중 원자력발전소의 외곽 물리적 방호체계에 집중하여 국가 기반시설 외곽 물리적 방호체계의 전환 방향과 개선방안을 운영개념 및 설계 방법론 측면에서 연구하였다. 원자력발전소에 집중하는 이유는 원자력발전소는 피해 시 전기발전 중단의 단기적인 피해와 함께, 방사능 물질 유출과 오염에 따르는 광범위하고 장기적인 피해가 발생하므로 가장 높은 보안수준을 필요로 하기 때문이다. 개선방향 도출 목표로 국내 연구동향과 국내·해외 관련법을 종합 검토하고 한국의 특수성을 고려하여, 과학화, 기동화, 유연성으로 운영개념을 재설정하고 체계전환의 기준을 수립하였다. 새로운 외곽 물리적 방호체계의 기술적 성능개선을 위하여 개별설계에서 탈피, 고신뢰성·다방법론 기반의 통합설계 방법론 적용방안을 연구하고 구매제도 개선 및 해외 수출, 타(他)국가기반시설로의 확대적용을 제언한다.
분자구조가 서로 다른 7종의 폴리올에스터 오일에 대한 가수분해속도가 측정되었다. 사용된 폴리올에스터는 2가 및 4가의 다가알콜과 서로 다른 탄소수의 직쇄 흑은 분기지방산으로 합성된 다가에스터 화합물이며, 이들의 가수분해반응은 p-톨루엔설폰산을 촉매로 사용하는 온건한 산성조건하에서 수행되었다 폴리올에스터 오일의 가수분해과정에서 생성되 는 부분에스터와 다가알콜 및 지방산 등의 구조가 확인되었고 반응시간의 경과에 따른 가수분해 생성물들의 농도가 측정되었다. 각 반응단계의 속도상수는 속도식과 실험적으로 얻은 각 화합물들의 농도로부터 최소제곱법에 의해 구하였고, 얻어진 가수분해 속도상수가 서로 비교되었다. 폴리올에스터 오일의 가수분해 속도는 지방산의 분자구조에 가장 크게 영향을 받는다. 즉, 직쇄지방산에 의한 폴리올에스터 오일은 분기지방산에 의한 폴리올에스터 오일보다 가수분해속도가 매우 마르며, 분기지방산에 의한 폴리을에스터 오일 중에서는 가지사슬의 모양과 위치가 가수분해속도에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본연구에서 사용된 7종의 폴리올에스터 오일에 대한 가수분해속도는 물분자가 폴리올에스터 오일의 카르보닐 탄소를 공격할 때 인접한 가지사슬에 의한 입체장애효과를 비교함으로써 효과적으로 설명할 수 있다.
새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.
IoT 기반의 초연결사회가 되어감에 따라 암호, 인증, 전자서명 등을 위해 RSA와 같은 공개키암호시스템이 빈번하게 사용되고 있다. 공개키암호시스템은 악의적인 공격으로부터 보안성을 확보하기 위해 크기가 매우 큰 (안전)소수를 사용하는데 기기의 성능이 크게 발전하였음에도 불구하고 크기가 큰 (안전)소수생성은 수행시간이 오래 걸리거나 메모리를 많이 요구하는 작업이다. 본 논문에서는 수행시간과 사용공간의 효율을 높이기 위해 오일러체(Euler sieve)를 사용하는 ET-MR 소수검사법과 ET-MR-MR 안전소수검사법을 제안한다. 제안한 검사법을 확률적으로 분석한 수행시간 예측 모델을 제안하고 기존 방법들과 수행시간, 메모리 사용량을 비교하였다. 실험결과, 이론적 예측시간과 실제 수행시간의 차이는 거의 없었으며(4%미만) 각 알고리즘이 가장 빠를 때의 수행시간을 비교하면 ET-MR이 TD-MR보다 34.5%, DT-MR보다 8.5% 더 빨랐으며, ET-MR-MR이 TD-MR-MR보다 65.3% 더 빨랐고, DT-MR-MR과는 비슷하였다. 공간의 경우 k=12,381일 때 ET-MR이 DT-MR보다 약 2.7배 더 사용했지만 TD-MR보다 98.5% 더 적게 사용하였고 k=65,536일 때 ET-MR-MR이 TD-MR-MR 보다 98.4%, DT-MR-MR보다 92.8% 더 적게 사용하였다.
본 논문에서는 지문 센서-클라이언트-서버 모델의 원격 지문 인식 시스템을 이용한 안전하고 효과적인 사용자 인증방법을 제안한다 특히, 실시간성. 확장성. 프라이버시 이슈 등을 고려하여 지문 인식 과정 중 가장 많은 계산시간을 필요로 하는 지문 특징 추출 과정을 클라이언트에 할당하는 일반적 구현과 달리, 클라이언트가 일반 사용자에 의해 관리되어 여러 공격에 취약할 수 있다는 가정하에서도 동작할 수 있는 방법을 제안한다. 즉. 지문 센서와 서버 사이에 위치한 클라이언트를 신뢰할 수 없는 경우라도 실시간성, 확장성. 프라이버시 이슈 등을 만족하기 위해서는 클라이언트를 활용할 수밖에 없으며. 지문 센서나 서버에서는 신뢰할 수 없는 클라이언트에게 위임하여 생성된 지문정보를 검증해야 한다. 또한, 자원 제약적인 지문센서가 클라이언트가 생성한 지문 정보를 실시간으로 검증하기 위해서는 검증 과정 자체가 간단해야 된다는 제약이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지문 특징 추출 과정을 이진화와 특징점 추출 과정으로 분리하여 클라이언트에서 이진화 과정을 실행하고 지문 센서에서는 클라이언트로부터 받은 이진화 결과의 정당성을 확인하기 위한 경량화된 검증 방법을 수행한다 검증 후 이상이 없으면 클라이언트로부터 수신한 이진영상에서 특징점을 추출한 후 서버로 전송한다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 지문 영상을 이용한 실험을 수행한 결과, 제안된 방법이 지문 센서-클라이언트-서버 모델에서 실시간으로 안전하게 수행될 수 있음을 확인하였다.
극초음속 미사일은 전 세계에서 가장 많은 관심을 받는 군사기술이다. 러시아, 중국, 미국이 주도하고 있고 다른 나라 역시 경쟁적으로 동참하고 있다. 극초음속 미사일은 탄도미사일과 순항미사일의 장점을 모두 혼합한 미사일로 기존 방어체계로는 요격이 쉽지 않다. 해군은 기술군으로 과학기술 발전은 해양전략에 많은 영향을 미쳐왔다. 해양전략의 핵심은 해양통제다. 이는 점령보다 해양의 사용권리에 대한 문제이며 확보는 수단이고 행사하는 것이 그 목적이다. 극초음속 미사일은 해양통제의 확보 면에서 제한요인으로 작용한다. 극초음속 미사일의 빠른 속력과 강력한 파괴력은 요격이 어려울 뿐만 아니라 단 한발에도 손상통제가 의미없는 수준의 피해가 발생한다. 이로 인해 해양거부능력이 지리적, 질적으로 향상됨에 따라 해양통제 달성이 어려워 질 것이다. 극초음속 미사일은 해양력투사/방어, 해상교통로 공격/방어라는 해양통제 행사면에서는 각각 기회요인과 제한요인으로 동시에 작용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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