최근 사물 인터넷에서 인증, 접근 제어 등을 위해 토큰과 블록체인을 이용한 시스템 연구들이 국내외에서 진행되고 있다. 그러나 기존 토큰을 이용한 방식의 시스템은 중앙 집중적인 특성을 가지고 있으므로 보안성, 신뢰성, 확장성 측면에서 사물 인터넷과는 적합하지 않다. 또한 블록체인을 이용한 방식의 시스템은 블록체인을 유지하기 위해서 해시 등의 계산을 반복적으로 수행하고 모든 블록을 저장해야하므로 IoT 디바이스에 과부하가 따른다. 본 논문에서는 사물 인터넷에 적합한 접근 제어를 위하여 토큰을 기반으로 권한 관리를 한다. 또한 탱글을 적용한 P2P 분산 원장 네트워크 환경을 구성하여 중앙 집중적인 구조의 문제점을 해결하고 토큰을 관리한다. 인증 과정과 접근 권한 부여 과정을 수행하여 토큰을 발급하고 토큰 발급에 대한 트랜잭션을 공유하여 모든 노드들이 토큰에 대한 유효성을 검증할 수 있다. 기존 발급 받은 토큰을 재사용하여 반복적인 인증 과정과 접근 권한 부여 과정을 줄여서 접근 제어 프로세스를 경량화할 수 있다.
블록체인은 물류, 핀테크, 의료, 공공 등 다양한 분야에서 연구되고 있다. 공공정보 소프트웨어 사업에서 개발 산출물과 프로젝트 관리 방법론에서 요청하는 산출물이 일치하지 않아 산출물이 누락되는 경우가 발생하고 대금을 지급하기 위해 별도의 프로세스가 필요하다. 본 논문에서는 이더리움 블록체인을 사용하여 분산 환경을 구성하고 모든 산출물이 승인되었을 경우 자동으로 대금이 지급되게 공공정보 소프트웨어 사업산출물 관리 시스템을 제안한다. 이를 통해 시스템 장애가 발생해도 정상 서비스를 제공하고, 산출물 관리의 투명성과 추적성을 제공하며, 자동화된 대금 지급으로 발주사와 수행사 간 갈등을 줄이고자 한다. 본 시스템에서 산출물의 정보는 블록체인에 저장하고, 산출물은 버전 정보와 이전 산출물 파일의 해시값까지 활용하여 계산된 해시값을 파일명으로 SFTP 서버에 저장한다. 실험을 통해 수행사에서 등록한 산출물의 해시값이 정확한지 확인하고, SFTP 서버에 저장된 산출물의 파일명이 이더리움 블록체인에 등록된 해시값과 같은지 확인하였으며, 모든 산출물이 승인되었을 때 수행사의 이더리움 주소로 대금이 자동 송금되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 미가공 말뭉치 데이터를 활용하여 영한 기계번역 시스템의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 은닉 의미 분석(Latent Semantic Analysis : LSA)과 확률적 은닉 의미 분석(Probabilistic LSA : PLSA)을 적용한다. 이 두 기법은 텍스트 문단과 같은 문맥 정보가 주어졌을 때, 이 문맥이 내포하고 있는 복잡한 의미 구조를 표현할 수 있다 본 논문에서는 이들을 사용하여 언어적인 의미 지식(Semantic Knowledge)을 구축하였으며 이 지식은 결국 영한 기계번역에서의 대역어 선택 시 발생하는 중의성을 해소하기 위하여 단어간 의미 유사도를 추정하는데 사용된다. 또한 대역어 선택을 위해서는 미리 사전에 저장된 문법 관계를 활용하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 대역어 선택 시 발생하는 데이터 희소성 문제를 해소하기 위하여 k-최근점 학습 알고리즘을 사용한다. 그리고 위의 두 모델을 활용하여 k-최근점 학습에서 필요한 예제 간 거리를 추정하였다. 실험에서는, 두 기법에서의 은닉 의미 공간을 구성하기 위하여 TREC 데이터(AP news)론 활용하였고, 대역어 선택의 정확도를 평가하기 위하여 Wall Street Journal 말뭉치를 사용하였다. 그리고 은닉 의미 분석을 통하여 대역어 선택의 정확성이 디폴트 의미 선택과 비교하여 약 10% 향상되었으며 PLSA가 LSA보다 근소하게 더 좋은 성능을 보였다. 또한 은닉 공간에서의 축소된 벡터의 차원수와 k-최근점 학습에서의 k값이 대역어 선택의 정확도에 미치는 영향을 대역어 선택 정확도와의 상관관계를 계산함으로써 검증하였다.젝트의 성격에 맞도록 필요한 조정만을 통하여 품질보증 프로세스를 확립할 수 있다. 개발 된 패키지의 효율적인 활용이 내조직의 소프트웨어 품질보증 구축에 투입되는 공수 및 어려움을 줄일 것으로 기대된다.도가 증가할 때 구기자 열수 추출 농축액은 $1.6182{\sim}2.0543$, 혼합구기자 열수 추출 농축액은 $1.7057{\sim}2.1462{\times}10^7\;J/kg{\cdot}mol$로 증가하였다. 이와 같이 구기자 열수 추출 농축액과 혼합구기자 열수 추출 농축액의 리올리지적 특성에 큰 차이를 나타내지는 않았다. security simultaneously.% 첨가시 pH 5.0, 7.0 및 8.0에서 각각 대조구의 57, 413 및 315% 증진되었다. 거품의 열안정성은 15분 whipping시, pH 4.0(대조구, 30.2%) 및 5.0(대조구, 23.7%)에서 각각 $0{\sim}38.0$ 및 $0{\sim}57.0%$이었고 pH 7.0(대조구, 39.6%) 및 8.0(대조구, 43.6%)에서 각각 $0{\sim}59.4$ 및 $36.6{\sim}58.4%$이었으며 sodium alginate 첨가시가 가장 양호하였다. 전체적으로 보아 거품안정성이 높은 것은 열안정성도 높은 경향이며, 표면장력이 낮으면 거품형성능이 높아지고, 비점도가 높으면 거품안정성 및 열안정성이 높아지는 경향이 있었다.protocol.eractions between application agents that are developed using different
여러해 전부터 선박의 생산실적이나 생산성 관련 자료를 기록하고 보완하는 작업을 꾸준히 개선토록 노력해온 결과중 중요한 것 하나는, 선박의 여러 가지 설계 검토과정에서 충분히 활용할 수 있는 함축성 있고 믿을만한 형태의 생산정보를 제공해줄 수 있게 되었다는 것이라고 말 할 수 있겠다. 이러한 자료들은 생산계획상 각 단계(stage)에서의 작업량, 예상재료비와 인건비의 산출등이 포함될 수 있으며, 선박이나 해상구조물의 전반적인 설계방법론(design methodology)을 개선코자 한다면 ''생산지향적 설계(Design for Production)''의 근간이 되는 선박건조전략(build strategy), 구매정책(purchasing policy)과 생산기술(production technology)에 대한 폭넓은 지식이 한데 어우러져야 한다. 최근에는 CIMS의 일부분에서 보는 바와 같은 경영관리, 설계 및 생산지원 시스템의 도입으로 이와 같은 설계 프로세스의 추진을 가능케하고 있다. 이와 병행하여 설계를 지원하기 위한 전산기술, 특히 대화형 화상처리기술(interactive graphics)의 발달은 설계자가 선박의 형상이나 구조 배치를 여러 가지로 변화시켜 가면서 눈으로 즉시 확인할 수 있도록 설계자의 능력을 배가시키는데 크게 기여하고 있다. 여러 가지의 설계안(alternative design arrangement)을 신속히 만들어내고 이를 즉시 검토 평가할 수 있는 능력을 초기설계 단계에서 가질 수 있다면 이는 분명히 큰 장점일 것이며, 더구나 설계초기 단계에 생산관련인자를 설계에서 고려할 수 있다면 이는 더욱 두드러진 발전일 것이다. 생산공법과 관련생산 비용을 정확히 반영한 각 가지의 설계안을 짧은 시간내에 검토하고 생산소요 비용을 산출하여 비교함으로써, 수주계약단계에서 실제적인 생산공법과 신뢰성있는 생산실적자료를 기준으로 하여 총 건조비(total production cost)를 최소로 하는 최적의 설계를 선택할 수 있도록 해 줄 것이다. 이제 이와 같은 새로운 설계도구(design tool)를 제공해 주므로써 초기설계에 각종 생산관련 정보나 지식 및 실적자료가 반영가능토록 발전되었다. 본 논문은 영국의 뉴카슬대학교(Univ. of Newcastle upon Type)에서 위에 언급한 특징들을 반영하여 새로운 선박구조 설계 방법을 개발한 연구결과를 보여주고 있다. 본 선계연구는 5단계로 구분되는데; (1) 컴퓨터 그라픽스를 이용하고 생산정보 데이타베이스와 연결시켜 구조형상(geometry)을 정의하고 구조부재 칫수(scantling) 계산/결정 (2) 블럭 분할(block division) 및 강재 배치(panel arrangement)의 확정을 위해 생산기술 및 건조방식에 대한 정보 제공 (3) 상기 (1) 및 (2)를 활용하여 아래 각 생산 단계에서의 생산작업 분석(work content assessment) a) 생산 준비 단계(Preparation) b) 가공 조립 단계(Fabrication/Assembly) c) 탑재 단계(Erection) (4) 각각의 설계(안)에 대하여 재료비(material cost), 인건비(labour cost) 및 오버헤드 비용(overhead cost)을 산출키 위한 조선소의 생산시설 및 각종 품셈 정보 (5) 총 건조 비용(total production cost)을 산출하여 각각의 설계안을 비교 검토. 본 설계 방식을 산적화물선(Bulk Carrier) 설계에 적용하여 구조배치(structural geometry), 표준화의 정도(levels of standardisation), 구조생산공법(structural topology) 등의 변화에 따른 설계 결과의 민감도를 분석(sensitivity studies)하였다. 전산장비는 설계자의 대화형 접근을 용이하도록 하기 위해 VAX의 화상 처리장치를 이용하여 각 설계안에 대한 구조형상과 작업분석, 건조비 현황 등을 제시할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 연구는 설계초기 단계에서 상세한 건조비 모델(detailed production cost model)을 대화형 화상 처리방법에 접합시켜 이를 이용하여 여러가지 설계안의 도출과 비교검토를 신속히 처리할 수 있도록 함은 물론, 각종 생산 실적정보를 초기설계에 반영하는 최초의 시도라고 믿으며, 생산지향적(Design for Production) 최적설계분야의 발전에 많은 도움이 되기를 기대해 마지 않는다. 참고로 본 시스템의 설계 적용결과를 부록에 요약 소개하며, 상세한 내용은 참고문헌 [4] 또는 [7]을 참조 요망한다.
융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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