스마트팜 내부의 3차원 공간의 온도, 습도, 기압, 공기질 분석을 통한 돈사 미세 조절 기술에 대한 연구가 진행 중이다. 해당 특성 중에서 기압을 제외한 환경인자들은 돈사 내의 구조 특성상 위치별로, 시간별로 매우 상이한 변이의 형태를 보인다. 일정 시점을 기준으로 계측 지점 이외의 지점에 대한 환경인자들을 공간적으로 추정하는 기술은 대표적으로 컴퓨터 분석 기술에 의존하고 있다. 시간 복잡도가 매우 높은 CFD(Computer Fluid Dynamics) 방식은 정밀도 측면에서 유리하나, 상응하는 제어 기술/하드웨어 등의 부재로 모델링 결과의 활용도가 낮다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 CFD를 수행하는 과정에 있어 실질적으로 유효한 단위로 공간 분해능을 낮추고, 동등한 크기의 세부 공간에 대한 모델링을 병렬적으로 수행하기 위한 방안을 연구하였다. 실험적으로 돈사 환경을 3차원으로 구성하기 위하여, 공기 흡입구, 배출구, 기둥, 덕트 요소를 포함시켰다. 실내 공간을 1차적으로 가로, 세로, 높이방향으로 $3{\times}3{\times}3$ 균등 분배한 후 3차원 행렬로 분할하였다. 각 분할된 행렬에 대한 연산 수행을 위하여 현재까지 대중에 공개된 SBC(Single Board Computer) 중 가장 높은 연산 수행 능력이 있는 Odroid-XU4(Hardkernel, AnYang, Korea) 16식을 병렬 클러스터링 기술로 연동하였다. 하나의 AP당 8개의 코어가 내장되어 있으므로, 총 128개의 코어를 이용하여 동시에 128개의 3D 정방행렬 연산이 가능하도록 구성하였다. 모델링을 위한 수학적 모델로는 실험적으로 Steady turbulent model (Newtonian coefficient)을 이용하였다. 클러스터링을 이용한 병렬 처리의 특성상 균등한 정보량을 동시에 배분해야 하므로 108 ($27{\times}4$)개의 코어를 이용하여 1차적으로 나뉜 공간을 다시 4등분하여 동시에 $12{\times}12{\times}12$에 해당하는 공간 분해능에 대한 처리를 동시에 수행할 수 있도록 하였다. 2단계에 걸쳐 분할한 공간 세그먼트에 대한 클러스터링 연산 수행 결과 초당 15회 정도의 연산을 수행할 수 있었으며, 시간 분해능을 100으로 설정한 경우 약 5초가 수행되었다. 선행적으로 수행하였던 CFD 모델링 (OpenFOAM)과 비교하였을 때 상대적으로 정밀도가 낮은 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있었다. 모델링에 소요되는 시간을 비약적으로 경감 시킨 장점을 살려 적정한 공간 분할 기법과 추가로 발생하는 다수의 바운더리 조건을 근사적으로 추정할 수 있는 데이터 마이닝 기술이 보완되어야 할 것이다.
카 쉐어링 서비스는 경제위기 이후 실용적 소비패턴 의식의 확산과 환경의식의 고취, 스마트폰 확산을 통한 서비스 이용 편의성이 증가됨으로 인해 새로운 대중교통으로 자리매김을 하고 있다. 시장이 발전하고 많은 사람들이 이용하고 있지만 그에 대한 보안은 확실히 이뤄지지 않고 있다. 차를 이용하기 위해선 단지 ID와 PW로 로그인만 하게 되면 차량을 렌트하고 제어할 수 있어 피해가 예상된다. 본 논문에서 제안하는 프로토콜은 지문정보를 이용하여 카 빅데이터가 등록되어 있는 다양한 Service Provider Cloud을 브로커를 통해 사용자에게 최적화된 서비스와 간편하고 강력한 인증을 제공하고자 한다. 제안한 기법을 이용하면 바이오정보의 노출을 줄일 수 있고, 하나의 브로커를 통해 다수의 Service Provider Cloud로부터 서비스를 받을 수 있다. 또한 기존 카쉐어링 플랫폼 대비 모바일 디바이스에서 공개키 연산 및 세션키 저장량을 20% 가량 낮췄고, 간편하고 강력한 인증을 제공하고 보안채널을 구성하기 때문에 안전한 통신을 할 수 있다. 향후 카쉐어링 서비스 클라우드 환경에서 본 논문에서 제안한 기법을 통해 안전한 통신과 사용자의 편의성을 증대 시키기를 기대한다.
집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.
최근 한국인의 주요 사망원인 중 당뇨병이 차지하는 비중이 높아졌다. 2011년 국민건강영양조사 결과에 따르면 우리나라 성인 1,176만 명중 10.5%가 당뇨를 앓고 있으며, 65세 이상 인구에서는 21.5%가 당뇨를 앓고 있었다. 본 연구는 당뇨 유병률이 높은 65세 이상 노인의 당뇨병 발생률을 확인하고, 당뇨병 발생과 관련 있는 요인을 찾아낸다. 연구 방법은 한국고용정보원에서 주관하는 고령화연구패널조사의 2006년도 공개용 연간데이터 버전 1.2를 자료원으로 하여 당뇨를 앓고 있는 4,165명을 모집단으로 선정하였다. 분석도구로 통계프로그램인 IBM SPSS(19.0 version)를 사용하였다. 연구 결과를 요약하면 65세 이상 79세 이하인 사람이 80세 이상 노인보다 당뇨병 진단을 받을 확률이 높았으며 대도시에 사는 사람이 읍면부에 사는 사람에 비해 당뇨병 진단확률이 높았다. 주관적 건강상태 항목에서는 주관적 건강상태가 좋은 사람인 경우와 보통인 경우가 주관적 건강상태가 나쁜 사람에 비해 당뇨병 진단확률이 낮았다. 폐질환을 진단받은 사람은 폐질환은 진단받지 않은 사람에 비해 당뇨병 진단확률이 낮았다. 본 연구결과를 바탕으로 당뇨를 예방 할 수 있는 주요 요인들은 분석하여, 당뇨 발병 저하에 기여할 수 있는 방안을 제안한다.
고준위 방사성폐기물 처분 연구 사업이 대중의 동의를 얻기 위해서는 처분 사업의 안전성에 대한 신뢰성 획득이 중요하다. 이를 위해서 투명하게 공개될 수 있는 종합성능평가(TSPA, Total System Performance Assessment)의 수행이 필요하다. 종합성능평가 수행에서 무엇을 평가할 것인가, 어떻게 평가할 것인가 그리고 각 이해 당사자들이 쉽게 이해할 수 있는 용어로 평가 결과들을 어떻게 전달할 것인가등과 같은 의견전달논의의 시발점이 된 것이 FEP(Features, Events, and Processes)시나리오 관련 연구라고 할 수 있는데 지금까지는 평가 영역 외부의 이해 당사자들이 평가 관련 상세 정보를 접하는 것이 쉽지 않은 일이었기 때문에 대부분의 경우 일방향(One-way communication) 의견 전달에 한정되어 왔다. 그러나 인터넷의 출현으로 성능 평가 등에도 쌍방향(Two-way communication) 의견 전달의 가능성이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 FEP으로부터 AM(Assessment Methods Flow chart)까지의 형성 전 과정을 체계적으로 연결하여 웹 상에 나타내는 방법을 개발했다. 평가 관련 모든 요소들은 웹 기반 프로그램인 FEAS(FEp to Assessment through Scenario development) 내에서 시스템적 구성을 이루게 된다. 2003년부터 시작되는 연구에서는 FEAS 프로그램과 현재 개발 중에 있는 웹 기반의 품질보증(QA, Quality Assurance) 및 성능 평가(PA, Performance Assessment) 입력 자료 시스템을 하나의 시스템으로 통합하는 연구를 수행함으로써 든 이해 당사자들이 "처분장에서 생태계에 이르는 핵종들의 이동 경로에 대한 시나리오는 어떠한 것이며, 그 관계 결과들과 연구에 이용되는 실제 데이터들은 어떤 것인지"에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 할 것이다.
성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 관한 연구에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족하다. 이 연구는 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 평가하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 연구는 사업 아이디어의 매력도를 잠재 고객이 인터넷 검색엔진에서 특정 사업 아이디어를 표현하는 키워드 검색 이후 검색광고를 클릭하여 웹 사이트를 방문하는 수라고 정의한다. 사업 아이디어의 매력도는 (특정 사업 아이디어를 표현하는 키워드의 조회수 ${\times}$ 검색광고 클릭률)의 수식으로 표현될 수 있다. 검색엔진에서 키워드 조회수를 공개하므로, 검색광고 클릭률을 추정함으로써 사업 아이디어 매력도를 평가할 수 있다. 연구자는 외국어 교육 관련 키워드 1124개를 선정한 다음, 각 키워드의 1개월간 조회수, 검색광고 클릭률 등의 데이터를 검색 사이트에서 제공받아 분석함으로써 검색광고 클릭률을 예측하는 회귀식을 도출하였다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가 있다.
방사성폐기물 처분시설에 대한 운영 전, 운영 중 및 폐쇄 후 단계에서의 부지환경자료의 지속적 수집 및 관리를 목적으로 한 체계적인 데이터베이스와 전산분석 시스템 구축의 필요성에 의하여 부지환경종합관리시스템(SITES: Site Information and Total Environmental Data Management System)을 개발하였다. 본 시스템은 부지환경 자료관리 및 안전성 재평가에 활용 할 수 있는 통합적인 시스템으로서 부지환경데이터관리시스템(SECURE), 통합안전성평가시스템(SAINT), 부지환경감시시스템(SUDAL), 그리고 SITES지리정보시스템(SITES-GIS)의 4개의 모듈로 구성되어 있다. 각 모듈은 자체 데이터베이스를 통해 자료의 검색, 저장 및 보고서 작성 기능을 가지고 있으며, 부지환경자료를 통합안전성평가시스템에서 직접이용 가능토록 되어 있다. 통합안전성평가시스템은 다수의 평가자가 동시에 이용가능하며, 대상 부지별 안전성평가 결과의 품질보증 체제가 확보되어 있다. 부지환경감시시스템은 평가 예측자료와 환경감시 자료와의 비교분석 및 시각화가 가능하며, 또한 일반인을 위한 주기적 환경감시 자료를 인터넷 홈페이지와 연계하여 공개 가능토록 되어 있다. 부지환경종합관리시스템은 현재 중 저준위 방사성폐기물 처분을 위한 월성원자력환경관리센터에 적용되고 있으며, 원자력관계시설 및 기타 유해환경 산업시설에 대한 부지 및 환경 감시기능의 수준을 고도화하는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
OpenSSL은 보안 통신 프로토콜인 SSL을 구현한 공개 소스 기반의 라이브러리이다. 하지만, 이 라이브러리는 리눅스 혹은 유닉스 운영체제에서 공유 라이브러리 형식으로 사용될 때 보안 정보를 쉽게 노출할 수 있다는 취약점이 있다. 본 논문은 이런 취약점을 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 실행중인 클라이언트 프로그램에 공격 코드를 주입하여 SSL 핸드셰이크 단계에서 보안 취약점을 다음과 같이 공격한다. 첫째, 클라이언트가 서버에게 지원 가능한 암호 알고리즘의 목록을 전송할 때 그 목록의 모든 알고리즘을 임의로 지정한 알고리즘으로 교체한다. 이 교체는 암호 알고리즘의 목록을 수신한 서버로 하여금 지정한 암호 알고리즘을 선택하도록 한다. 둘째, 암복호화에 사용되는 암호 키를 생성 과정에서 가로채고, 그 암호 키를 외부 공격자에게 전송한다. 그 후 외부 공격자는 지정한 암호 알고리즘과 가로챈 암호키를 사용하여 송수신된 암호 데이터를 복호화한다. 제안하는 기법의 실현성을 보이기 위해 본 논문은 리눅스에서 OpenSSL 공유 라이브러리를 사용하는 ftp 클라이언트가 서버로 전송하는 암호화된 로그인(login) 정보를 가로채 복호화하는 실험을 수행하였다.
탄성파 탐사를 수행할 때 경제적, 환경적 제약 또는 탐사 장비의 문제 등에 의해 탄성파 자료의 일부가 규칙적 또는 불규칙적으로 손실되는 경우가 발생하게 된다. 이러한 자료 손실은 탄성파 자료 처리와 해석 결과에 부정적인 영향을 주기 때문에 사라진 탄성파 자료를 복원할 필요가 있다. 탄성파 자료 복원을 위해 재탐사 또는 추가적인 탐사를 진행하는 경우 시간적, 경제적 비용이 발생하기 때문에, 많은 연구자들이 사라진 탄성파 자료를 정확히 복원하기 위한 보간 기법 연구를 진행해왔다. 최근에는 머신러닝 기술 발달에 따라 머신러닝 기법을 활용한 연구들이 진행되고 있고, 다양한 머신러닝 기술들 중에서도 서포트 벡터 회귀, 오토인코더, 유넷, 잔차넷, 생성적 적대 신경망 등의 알고리즘을 활용한 탄성파 자료의 보간 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이 논문에서는 이러한 연구들을 조사하고 분석하여 복잡한 신경망 모델뿐 아니라 상대적으로 구조가 간단한 서포트 벡터 회귀 모델을 통해서도 뛰어난 보간 결과를 얻을 수 있다는 것을 확인했다. 추후 머신러닝 기법들을 사용하는 탄성파 자료 보간 연구들에서 오픈소스로 공개된 실제 자료를 이용하며 데이터 증식, 전이학습, 기존 기법을 이용한 규제 등의 기술을 활용하면 탄성파 자료 보간 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권3호
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pp.543-555
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2013
이 연구는 프로골프대회에서 기록되는 중요변인들 (드라이브거리, 페어웨이안착율, 그린적중율, 센드세이브율, 리커버리율, 평균퍼팅수)이 평균타수에 미치는 영향력에 대해 집단 간 차이를 분석하였다. 구체적으로 미국남자프로골프협회 (PGA), 미국여자프로골프협회 (LPGA), 한국남자프로골프투어 (KGT), 그리고 한국여자프로골프투어 (KLPGT)에서 측정, 공개하는 자료를 통해 PGA, LPGA, KPGA, KLPGA 집단 간에 중요변인들이 평균타수에 미치는 경로에 유의한 차이가 있는지를 검증하였다. 그 결과 PGA와 LPGA 모형 간에 드라이브거리와 그린적중율이 평균타수에 미치는 경로가 p <.05 수준에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, KPGA와 KLPGA 모형 간에는 드라이브거리, 리커버리율, 그리고 평균퍼팅이 평균타수에 미치는 경로가 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 또한 PGA와 KPGA 모형 간에 드라이브거리, 리커버리율, 그리고 평균퍼팅이 평균타수에 미치는 경로가p <.05 수준에서 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, LPGA와 KLPGA 모형 간에는 모든 경로에서 p >.05 수준에서 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 남녀 국내 투어와 미국 투어의 골프 경기력의 구조 특성을 이해하는데 필요한 기초자료로 활용 할 수 있을 것이며 향후 투어 진출을 위한 유의한 정보가 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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