본 연구는 글로벌 창조적 인재양성을 위해 확대되고 있는 스마트 교육에 대해 국방 분야 성공적인 적용을 위해 사용자 만족도에 미치는 영향요인을 식별하고, 실증적인 연구를 통해 이에 대한 정책적 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 연구모형은 스마트교육의 사용자 만족도에 미치는 영향요인을 설정하여 설계하였다. 측정항목의 신뢰성을 검증하기 위해 Cronbach's ${\alpha}$계수를 산출하였고, 요인분석을 실시하여 타당성을 검증하였다. 연구의 실증분석 결과로 스마트 교육의 사용자 만족도에 미치는 영향요인을 시스템, 콘텐츠, 관리, 내부조직, 사용 등 5개 영역으로 특성을 분류하여 세부적인 요인을 독립변수로 설정하여 회귀 분석을 실시한 결과 대부분의 영향요인이 효과적 교육과 사용자 만족도에 미치는 영향요인으로 연관성이 있음을 검증하였다.
RFID는 초소형 IC 칩에 식별정보를 입력하고 무선주파수를 이용하여 칩이 부착된 각 사물의 정보를 인식하고 추적, 관리할 수 있는 유비쿼터시대의 핵심기술이다. 그러나 RFID 시스템은 사용자가 의식하지 못하는 사이에 타인에 의해 개인정보는 물론 상황정보까지 수집되고 이용될 수 있기 때문에 프라이버시침해 문제와 정보보안의 대책이 시급한 실정이다. 뿐만 아니라, 유선상에서 사용되는 보안강도가 높은 여러 암호화 알고리즘은 태그의 다양한 제약 때문에 직접 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 국제 표준화에 따른 ISO/IEC 18000-6의 표준안을 바탕으로 RFID 태그의 설계와 설계 과정에서 드러난 RFID 시스템이 가지고 있는 문제점을 분석해보았으며 또한 설계한 태그에 적용 할 수 있는 암호화 알고리즘에 대해서 고찰하였다.
최근 산업기밀보호센터의 기밀 유출 통계에 따르면 기술유출 주체는 전 현직원이 80.4%이고, 협력업체 직원에 의한 유출은 9.6%로 내부자에의한 고의 또는 실수로 발생하는 경우가 90%이다. 최근 발생한 카드사 개인정보유출 또한 내부시스템 컨설팅 프로젝트에 참여한 협력업체 직원이 정보유출을 감행한 것으로 밝혀져 사회적으로 큰 충격을 주었다. 이러한 내부정보유출 사고는 기관 및 기업의 이미지 손실뿐만 아니라 금전적인 손실을 발생시킬 수 있어, 다양한 보안솔루션을 도입하여 운영하고 있다. 하지만 보안솔루션들이 독립적으로 운영 및 관리되고, 보안솔루션에서 발생되는 대용량 로그와 다양한 형식의 이벤트를 보안 담당자가 식별하고 판단하기에는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 내부정보유출 방지를 위한 모니터링을 하기 위해 보안솔루션별로 정보유출 단일 시나리오를 도출하고, 솔루션별로 발생하는 로그 분석에 따라 이를 적용하기 위한 방안을 연구하고자 한다.
RFID(Radio Frequency Identification)시스템은 하나의 RFDI리더, 다수의 RFID태그 장치들로 이루어진 비접촉방식의 근거리 무선 인식 기술이다. RFID태그는 자체적인 연산 수행이 가능한 능동형 태그와 이에 비해 성능은 떨어지지만 저렴한 가격으로 물류 유통에 적합한 수동형 태그로 나눌 수 있다. 데이터 처리 장치는 리더와 연결되어 리더가 전송받은 정보를 처리한다. RFID 시스템은 무선주파수를 이용해 다수의 태그를 빠른 시간에 인식할 수 있다. RFID시스템은 유통, 물류, 운송, 물품관리, 출입 통제, 금융 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 하지만 RFID시스템을 더욱 확산시키기 위해서는 가격, 크기, 전력소모, 보안 등 해결할 문제가 많다. 그 문제들 중에서 본 논문에서는 다수의 수동형 태그를 인식할 때 발생하는 충돌 문제를 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. RFID 시스템에서 다수의 태그를 인식하기 위한 충돌 방지 기법에는 확률적인 방식과 결정적인 방식 그리고 이를 혼합한 하이브리드 방식이 있다. 본 논문에서는 우선 기존에 있던 확률적 방식의 충돌방지기법인 알로하 기반 프로토콜과 결정적 방식의 충돌방지기법인 트리 기반 프로토콜에 대해 소개한다. 알로하 기반 프로토콜은 시간을 슬롯 단위로 나누고 태그들이 각자 임의로 슬롯을 선택하여 자신의 ID를 전송하는 방식이다. 하지만 알로하 기반 프로토콜은 태그가 슬롯을 선택하는 것이 확률적이기 때문에 모든 태그를 인식하는 것을 보장하지 못한다. 반면, 트리 기반의 프로토콜은 리더의 전송 범위 내에 있는 모든 태그를 인식하는 것을 보장한다. 트리 기반의 프로토콜은 리더가 태그에게 질의 하면 태그가 리더에게 응답하는 방식으로 태그를 인식한다. 리더가 질의 할 때, 두 개 이상의 태그가 응답 한다면 충돌이라고 한다. 충돌이 발생하면 리더는 새로운 질의를 만들어 태그에게 전송한다. 즉, 충돌이 자주 발생하면 새로운 질의를 자주 생성해야하기 때문에 속도가 저하된다. 그렇기 때문에 다수의 태그를 빠르게 인식하기 위해서는 충돌을 줄일 수 있는 효율적인 알고리즘이 필요하다. 모든 RFID태그는 96비트의 EPC(Electronic Product Code)의 태그ID를 가진다. 이렇게 제작된 다수의 태그들은 회사 또는 제조업체에 따라 동일한 프리픽스를 가진 유사한 태그ID를 가지게 된다. 이 경우 쿼리 트리 프로토콜을 이용하여 다수의 태그를 인식 하는 경우 충돌이 자주 일어나게 된다. 그 결과 질의-응답 수는 증가하고 유휴 노드가 발생하여 식별 효율 및 속도에 큰 영향을 미치게 된다. 이 문제를 해결하기 위해 충돌 트리 프로토콜과 M-ary 쿼리 트리 프로토콜이 제안되었다. 하지만 충돌 트리 프로토콜은 쿼리 트리 프로토콜과 마찬가지로 한번에 1비트씩 밖에 인식을 못한다는 단점이 있다. 그리고 유사한 태그ID들이 다수 존재할 경우, M-ary 쿼리 트리 프로토콜을 이용해 인식 하면, 불필요한 질의-응답이 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 M-ary 쿼리 트리 프로토콜의 매핑 함수를 이용한 m-비트 인식, 맨체스터 코딩을 이용한 태그 ID의 충돌정보, M-ary 쿼리 트리의 깊이를 하나 감소시킬 수 있는 예측 기법을 이용하여 성능을 향상시킨 적응형 M-ary 쿼리트리 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 트리기반의 프로토콜과 제안하는 기법을 동일한 조건으로 실험하여 비교 분석 하였다. 그 결과 제안하는 기법은 식별시간, 식별효율 등에서 다른 기법들보다 성능이 우수하다.
일반적인 로봇시스템은 자신이 이동해야 할 목표 지점을 자율적으로 생성할 수 없으므로 어떤 다른 시스템의 정보를 이용하여 주변을 탐색하거나 장애물을 인식하고 식별하여 자신의 제어전략을 수립한다. 그러므로 본 논문에서 제시한 시스템은 초소형 비행체를 이용하여 주위 환경과 자율 이동로봇의 위치 정보를 탐색할 수 있도록 시스템을 구성하였다 이러한 시스템의 성능은 로봇이 위치하고 있는 주위의 불완전한 정보로부터 적절한 결론을 유도해 낼 수 있어야 한다. 그러한 비선형적인 문제는 현재까지도 문제 해결을 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 자율이동로봇의 행동 환경을 공간상의 제약을 받지 않는 비선형 시스템인 초소형 비행체에 극초단파(UHF16채널) 영상장치를 이용하여 호스트 PC로 전송하고 호스트 PC는 로봇의 현재 위치, 이동해야 할 목표위치, 장애물의 위치와 형태 등을 분석한다. 분석된 결과 파라메타는 RF-Module을 이용해서 로봇에 전송하고, 로봇은 그 데이터를 분석하여 동작하게 된다. 로봇이 오동작 또는 장애물로 인해 정확한 목적지까지 도달하지 못할 때 호스트 PC는 새로운 최단경로를 생성하거나 장애물을 회피 할 새로운 전략을 로봇에게 보내준다. 본 연구에 적용한 알고리즘은 초소형 비행체에서 탐지한 불완전한 영상정보에서도 비교적 신뢰도 놀은 결과를 보이는 A* 알고리즘을 사용하였다 적용한 알고리즘은 실험을 통하여 실시간으로 정보를 처리할 수 있었으며, 자율 이동로봇의 충돌회피나 최단 경로 생성과 같은 문제를 실험을 통하여 그 성능과 타당성을 검토하였다.delta}textitH]$를 도출하였다.rc}C$에서 30 ㎫의 압력으로 1시간동안 행하였다 소결한 시편들은 직사각형 형태로 가공하였으며 표면은 0.5$\mu\textrm{m}$의 다이아몬드 입자로 연마하였다. XRD, SEM 및 TEM을 이용하여 상분석 및 미세조직관찰을 행하였다. 파괴강도는 3중점 굽힘 법으로 (3-point bending test) 측정하였다. 이때 시편 하부의 지지 점간의 거리는 30mm, cross-head 속도는 0.5 mm/min으로 하였고 5개의 시편을 측정하여 평균값을 구하였다.ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 3은 0.123$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.017$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 4는 0.055$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.016$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 5는 0.031$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.015$\ell/\textrm{cm}^3$, 혼합재료 6은 0.111$\ell/\textrm{cm}^3$, 0.020$\ell/\textrm{cm}^3$로 나타났다. 3. 단일재료의 악취흡착성능 실험결과 암모니아는 코코넛, 소나무수피, 왕겨에서 흡착능력이 우수하게 나타났으며, 황화수소는 펄라이트, 왕겨, 소나무수피에서 다른 재료에 비하여 상대적으로
이 후향적 연구의 목적은 7 - 15세 사이의 혼합치열기와 영구치열기의 소아 및 청소년 환자에서 기존 교정 분석 방법과 인공 지능을 활용한 교정 분석 방법을 이용한 변수의 차이를 비교하여 평가하는 것이다. 교정 진단을 위해 측면 두부계측 방사선 사진을 촬영한 소아 환자 60명(혼합 치열기 30명, 영구치열기 30명)을 무작위로 선정하였다. V-ceph을 사용한 기존 분석 방법과 WebCeph를 사용한 딥 러닝 기반 분석 방법으로 1명의 검사자가 17개의 두부 측정 계측점을 식별하고, 22개의 측정 항목을 평가했다. 기존 분석 방법의 반복 측정으로 인한 오차는 Pearson의 상관 분석을 사용하여 평가하었다. 혼합치열군과 영구치열군에 대한 각각 두 방법의 차이는 paired t-test를 사용하여 평가하였다. 혼합치열군에서 두 분석 방법의 차이는 8개의 계측항목에서 통계적으로 유의하였다: APDI, SNA, SNB, Mandibular plane angle, LAFH (p < 0.001), Facial ratio (p = 0.001), U1 to SN (p = 0.012), and U1 to A-Pg (p = 0.021). 영구치열군에서는 두 분석 방법 간에 4개의 계측항목이 통계적으로 유의한 차이를 보였다: ODI (p = 0.020), Wits appraisal (p = 0.025), Facial ratio (p = 0.026), and U1 to A-Pg (p = 0.001). 많은 시간이 소요되는 기존의 교정 분석 방법과 비교하였을 때, 딥 러닝 기반 교정 분석 시스템은 측정의 신뢰성과 유효성 측면에서 임상적으로 허용될 수 있다. 하지만 소아 환자의 교정 분석을 위해 딥 러닝 기반 프로그램을 사용할 때에는 이러한 프로그램의 한계점을 인지하고 올바른 판단으로 사용하는 것이 중요하다.
현재, 컨베이어 벨트 시스템에 소포를 적재하고, 우편번호를 입력하여 구분한다. 구분된 소포 중에서 기록관리 대상의 경우에는 바코드를 판독하여 처리하고 있다. 본 논문에서는 2m/sec 이내로 이송되는 소포를 라인 CCD(Charged Coupled Device) 카메라를 통해 이미지를 획득(4,096$\times$4,096)한 후, 바코드 ROI(Region of Interest)의 추출을 위해 32$\times$32 크기의 미세블록의 검사방법을 적용하였다. ROI 추출 단계는 미세블록(128$\times$128)들의 최대 및 최소값의 차이 분포를 이용하여 컨베이어 벨트 영역과 소포의 바탕면은 제거하였다. 그리고 문자열과 바코드 영역을 검출하기 위해 대각선(diagonal) 검사방법을 사용하였으며, 바코드 ROI 만을 분리하기 위해 미세블록의 중앙에 5개의 수평라인으로 스캔하여 에지 수와 크기에 대한 변화량을 검사하였다. 검출된 영역 중에서 잘못 검출된 영역을 그룹의 라벨링 과정에서 그룹의 크기를 비교하여 제거하였다. 미세블록 검사과정에서 누락된 바코드 영역을 보정하고 바코드의 정보 해석을 위해 추출된 ROI의 외곽좌표들과 기울기 분포를 이용하여 중심 축 라인과 ROI 영역의 기울기에 따라 중심축을 보정하는 방법 등을 적용하였다. 이와 같은 방법에 의해 바코드의 ROI 추출과 중심축 생성은 60~180msec이내에 가능하게 되었으며, ROI 추출의 정확도는 99.44% 이상이 달성되었다.
이동통신 기술이 발전함에 따라 이동통신 네트워크를 통한 서비스들이 다양해지고, 사용자들의 수는 점점 늘어가고 있다. 또한 사용자들은 일반적으로 이동통신 서비스에 대해 유선 망과 동등한 수준의 품질을 기대한다. 그러나, 이동통신망은 유무선 통합망으로 구성되어 있으며, 이들 복잡한 구성을 갖는 네트워크에 대한 서비스 품질 보장은 유선망에 비해 훨씬 어렵다. 이의 결과로, 이동통신 서비스 네트워크의 트래픽은 과거에 비해 폭발적으로 증가하였다. 따라서, 네트워크 사업자와 서비스 제공자들은 서비스의 성능 문제에 직면하고 있으며, 네트워크 사업자나 서비스 제공자들은 효과적인 서비스 품질관리 기술을 강력하게 요구하고 있다. QoS 감시는 QoS 제공과 보장을 위한 기본적인 기술로서, 실제 네트워크에서 QoS 감시를 위해서는 네트워크 및 서비스 성능 인자들과 QoS 인자들의 관계를 식별해야 한다. 본 논문에서는 서비스와 네트워크 성능인자 그리고, QoS 인자들간의 관계를 QoS metrics로 정의하며, 각 인자들의 관계는 계층적인 그래프로 나타낸다. QoS metrics의 정의와 이에 따른 계층적 그래프의 구성을 통해 세 가지 이점을 기대 할 수 있다. 첫째, 네트워크 사업자들은 QoS 저하의 주요 원인을 신속하게 식별 할 수 있다. 둘째, 네트워크 사업자들과 서비스 제공자들은 주관적인 QoS 를 수치 적인 성능 지표를 통해 측정이 가능하다. 마지막으로, QoS metrics 는 네트워크 사업자들과 서비스 제공자들이 QoS 감시 활동의 결과에 따라 그들의 네트워크를 재구성하는 데 도움을 주며 E2E QoS 제공에 효율성을 가져다 준다.현을 정형화하기 위해 Oolong 코드의 명령어들을 문법으로 작성하였으며, PGS를 통해 생성된 어휘 정보를 가지고 스캐너를 구성하였으며, 파싱테이블을 가지고 파서를 설계하였다. 파서의 출력으로 AST가 생성되면 번역기는 AST를 탐색하면서 의미적으로 동등한 MSIL 코드를 생성하도록 시스템을 컴파일러 기법을 이용하여 모듈별로 구성하였다.적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유
우리나라는 여러 건의 여객선 사고를 겪으면서, 여객선 안전관리를 위해 다양한 제도를 운영하고 있다. 2021년 기준 우리나라 연안을 운항하는 여객선 162척 중, 차량갑판이 개방된 형태의 차도선이 105척(65 %)을 차지하고 있다. 차도선은 2~4개의 섬을 경유하는 운항 패턴을 가지고 있다. 출항지(모항)에서 안전점검은 선원과 운항관리실의 운항감독관, 해사안전감독관에 의해 실시된다. 경유지에서의 안전점검은 자체점검이 실시되는 경우가 있다. 여느 제도와 마찬가지로 제도적, 현실적 한계 등이 있다. 이를 위해 영상처리기법을 활용하여 차량을 검출하고 이를 선박 복원성 계산과 연동하는 방안을 제안하고자 본 연구를 수행하였다. 차량 검출을 위해 차영상을 이용하는 방법과 기계학습을 이용하는 방법을 사용하였다. 검출된 데이터를 선박 복원성 계산에 활용하였다. 기계학습을 통해 차량을 검출하는 경우, 차영상에 의한 차량 검출 방법보다 차량 식별에 안정적임을 알 수 있었다. 다만, 카메라가 일몰과 같은 상황에서 역광을 받는 경우와 야간과 같은 상황에서 부두와 선박 내부의 강한 조명에 의해 차량이 식별되지 않는 한계가 있었다. 안정적인 영상처리를 위해 충분한 영상 데이터 확보와 프로그램 고도화가 필요해 보인다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.