항공기 탑재 소프트웨어의 비중 및 복잡성 증가에 따라, 소프트웨어 고장으로 인한 임무수행이나 기능 실패 및 성능 미달 등의 위험요인 또한 증가하고 있다. 항공기 탑재 소프트웨어처럼 미션 크리티컬 도메인의 대규모 소프트웨어에서 최소한의 기간과 비용으로 유지보수를 진행하기 위해서는 요구사항 추적관리가 필수적이다. 하지만, 개발업체에서는 개발비용이나 개발일정 등의 여러 사유로 인해 요구사항 추적관리 지침을 정확히 준수하지 못하고 있으며, 체계적으로 추적성 수립 활동을 수행하기란 쉽지 않다. 논문에서는 체계적인 추적성 수립 활동의 부재에 따른 요구사항 추적성 실패사례가 실제로 존재하는지 항공분야 소프트웨어의 실제 시험사례를 요구사항 추적성 관점에서 분석하고, 추적성 실패사례의 유형과 사안 경중에 따른 위험을 확인한다. 총 7개의 항공기 탑재 소프트웨어를 대상으로 분석을 진행한 결과, 실패사례는 총 3가지 유형인 요구사항 누락, 요구사항-시험절차 연계부족, 시험절차 누락으로 나눌 수 있었다. 실패사례는 총 18건으로 각 유형별 6건씩 있었으며, 각 사안에 따른 Risk는 High, Middle, Low 순으로 각각 1건, 13건, 4건으로 중간 수준의 위험이 가장 많았다.
생물정보학의 발전으로 다양한 형태의 생물정보가 컴퓨터 프로그램에 의해 양산되고 있다. 단순한 서열간의 비교나 작은 규모의 자료를 처리하기 보다는 다각화된 정보와 대규모의 생물정보를 취급하고 있다. 그 중에서 시각화와 annotation를 위한 도구개발은 지난 10년간 많은 연구가 되고 있는 분야이다. 그럼에도 일반화된 도구 개발은 생물정보의 다양성과 사용자 요구의 다양화로 인해 매우 어렵다. 본 논문에서는 유전체간 알려진 정보와 다중 관계 그래프를 이용하여 이를 annotation하고 시각화하는 GenoVA 시스템을 제안한다. 다중 정렬을 위한 몇 개의 프로그램이 존재하지만 그 방법들이 서열내의 복잡성 때문에 많은 정보가 누락된다. 따라서 제안된 방법에서는 pairwise alignment를 확장하여 모든 유전체간 비교를 통해 연관성 도출한다. 유전체간 보존되는 영역의 빈도수와 BLAST 점수가 높은 것을 블록노드라 하고 이들 간의 연관관계를 다중 관계 그래프로 표현하였다. 또한 GenoVA는 알려진 정보, COG, 유전자를 시각화하고 다중 관계 그래프의 한 영역을 중심으로 클러스터링된 경로를 계층적으로 보여주었다. 이때 누락되거나 알려지지 않은 유전자나 다른 annotation정보 추출할 수 있다. 본 논문의 실험을 위해 열 개의 박테리아 유전체가 사용되었고 시각화와 annotation을 위한 자료로 활용하였다. GenoVA는 새로운 유전체에 대한 개략적이고 전산적 annotation을 직관적이고 편리하게 제공한다.
본 연구의 목적은 제 6기 국민건강영양조사를 이용하여 한국 성인의 흡연, 음주와 비타민 D 수준과의 관계를 알아보고자 한다. 연구 대상자는 제 6기 국민건강영양조사 자료의 만 19세 이상 성인 대상 15,568명 중 만 19세 미만인 자, 비타민 D 측정누락자, 비타민 D 급원식품 섭취빈도 누락자를 제외한 3,565명을 이용하였다. 대상자는 비흡연음주군(비흡연과 비음주), 흡연군, 음주군, 흡연음주군(흡연과 음주)의 4그룹으로 분류하였다. 대상자의 혈중 비타민 D 평균 농도는 $16.5{\pm}0.20ng/mL$, 비타민 D 수준이 불충분이거나 결핍인 경우가 73.5%였다. 다중로지스틱 회귀분석 결과 흡연과 음주에 따른 비타민 D 불충분 위험요인으로는 비흡연음주군에 비해 오즈비가 흡연군 2.281(95% CI 1.080-4.817)배, 흡연음주군 1.356(95% CI 1.010-1.922)배 유의하게 높았다. 본 연구 결과 흡연, 음주와 비타민 D 수준은 한국성인에서 유의한 관련이 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 추적 조사를 통한 코호트 연구를 시행할 수 있다면 흡연 및 음주와 비타민 D 수준과의 인과관계를 확인하기 위한 정확한 결과에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
기존의 국내 개발 회전익 항공기 시스템의 고장-안전 설계 요구사항 도출 방법은 최신 통합형 항공전자 시스템에 적용 시 단일 항목의 고장으로 인하여 치명적인 시스템 기능 고장을 발생시키는 요인을 누락할 수 있다. 그 원인은 고장-안전 설계 대상을 선정함에 있어 단일 품목의 체계 기능 고장 영향성을 그 기준으로 함에 있다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위하여 민수 항공기 개발 국제 표준인 SAE ARP4754A의 기능적 위험요소 평가 및 개발보증수준 할당 절차를 활용하여, 시스템 구조의 고장-안전 설계 요구사항을 도출하기 위한 체계적인 분석 절차를 제시한다. 또한 본 연구에서 제시한 절차가 앞서 제시한 문제점을 해결할 수 있는지를 확인하기 위하여 치명적인 기능 고장을 발생시킬 수 있는 단일 요인을 내포한 시스템 구조를 가정하여 교차 검증을 수행하였다. 그 결과 기존 연구 방법으로는 누락되었던 치명적인 공통 요인을 식별할 수 있었고 이를 통제하기 위한 고장-안전 설계 요구사항이 도출됨을 확인하였다.
터널은 지중에 건설되는 구조물이므로 육안으로 터널 강지보재의 위치 등의 확인이 불가능하다. 이에, 터널 유지관리시에는, 일반적으로 GPR 이미지를 활용하여 강지보재 탐지를 수행한다. 인공신경망을 통한 GPR 이미지 분석에 대한 연구는, 주로 지하배관, 도로 손상 등의 탐지에 집중되어 있으며, 강지보재 등의 터널 GPR 데이터를 분석한 사례는 해외와 국내 모두 제한적이다. 본 연구에서는, 합성곱 신경망을 기반으로 하는 1단계 객체인식 알고리즘인 YOLO를 활용하여, GPR 데이터를 바탕으로 한 터널 강지보재의 위치 탐지를 자동화하고, 그 성능을 분석한다. 원본 이미지 데이터는 총 512개이며 원본 이미지 데이터로 이루어진 데이터 세트와 원본 이미지 데이터와 증식기법이 적용된 이미지 데이터를 병합한 2,048개의 데이터로 이루어진 데이터 세트를 해석에 활용하였다. 증식한 데이터를 사용한 모델의 강지보재 누락율(전체 강지보재와 탐지하지 못한 지보재 숫자의 비율)은 0.38%, 원본 데이터만을 활용한 모델의 강지보재 누락율은 7.18%로 나타났다. 따라서, 분석 자동화 측면에서는, 증식기법이 적용된 데이터 세트를 활용하는 것이 더 실용적일 것으로 판단된다.
고속도로의 효율적 운영과 지속가능한 이동환경 제공을 위해 정확한 통행실적의 파악은 필수적이다. 그러나 인프라 및 기술적 제약, 추정을 통한 기존 연구방법의 한계, 통합 빅데이터 활용의 제약 등의 이유로 즉각적이고 정확한 고속도로 통행실적 산정에 어려움이 있다. 이에 본 연구는 자동요금징수시스템, 단거리전용통신 등으로부터 수집된 실시간 빅데이터를 활용하여 개별 차량의 고속도로 기종점통행량(Origin-Destination: OD) 및 주행거리를 분석하고 이를 기반으로 고속도로 통행실적을 산정하는 방법론의 틀을 제시하였다. 특히 데이터상 하나의 통행임에도 불구하고 분할된 통행으로 나타나는 데이터상 오류를 통행궤적 및 주행특성 진단을 통해 올바르게 연결함으로써 보다 신뢰성 있는 고속도로 통행 OD를 구축하고자 하였다. 연구 결과 개별 차량의 분할된 OD 통행이 20분 내 연속되는 경우 통행연결이 필요하며 통행연결, 주행거리 산정, 누락교통량 비율 보정, 비연계 구간 연계 과정을 거쳐 전국 고속도로의 일평균 통행실적은 248,624천대·km/일로 도출되었다. 이는 도로업무편람에서 제시하는 248,166천대·km/일과 비교 시 약 458천대·km/일이 높았다. 본 연구의 결과는 기존의 조사과정에서 누락된 통행실적의 보완가능성을 보여준다.
IT기술의 발전과 함께 유비쿼터스 (Ubiquitous)환경이 도래하여, 무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Networks)기반 연구가 다방면에서 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센서간 거리를 전방위로 측정할 수 있는 간단한 방안에 대해 제안한다. 그리고 이를 직접 설계하고 구현하여 실험을 통해 검증해 본다. 전방향성 장치를 이용하면 거리 측정 최대 거리는 줄어드는 단점이 있지만 $360^{\circ}$ 방향을 측정 할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 실제 환경에서 실험을 통하여 전방향성 장치가 존재할 경우와 그렇지 않은 경우에 대하여 초음파를 통한 거리측정 방식의 누락율 및 정확도를 분석해 본다.
컨텍스트 인식 환경에서 개인화 추천 서비스를 제공하기 위해서는 수집된 컨텍스트 정보를 빠르게 분석하고, 효과적으로 사용자의 목적을 추론할 수 있어야 한다. 그러나 모바일 장비에서 수집되는 컨텍스트는 환경에 따라 데이터의 차이가 발생함으로 인해 기존의 추론 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않고 모바일 환경에 적합한 효율적인 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 정보의 누락이나 오류 등으로 인한 손실을 최소화하기 위해 나이브 베이즈 분류기를 사용하여 행동 패턴을 분류하였다. 또한 사용자의 성향을 효과적으로 학습하고 행동 목적을 추론하기 위하여 패턴 매칭 기법을 시용하였다. 제안한 개인화 추천 서비스 시스템을 스마트폰에서 어플리케이션을 추천하는 서비스를 적용하여 정확도를 평가하였다.
취약점 관리란 보안 정책을 준수하여 사업의 연속성과 가용성을 보장하는 것이다. 본 논문에서는 시스템의 어플리케이션 및 IT 인프라에 대한 취약점 관리는 식별되어야 한다는 것이다. 그리고 개발 단계에서 실행 가능한 취약점 관리 방안이 도출되어야 한다는 것이다. 취약점의 식별 및 분류에서 식별 및 인증, 암호화, 접근제어의 영역에서 정의되지 않은 취약점들이 많다. 이들은 기술적, 관리적, 운영적 관점에서 해당 영역별로 누락 없이 정의하도록 한다. 식별된 취약점의 대응여부를 판단하고, 해당 취약점을 제거하기 위한 대응방안을 선택하도록 한다.
T.A.B란 공기조화설비에 대한 종합시험조정으로 시험, 조정 및 균형(Testing, Adjusting & Balancing)이라는 뜻이다. 이는 설계 목적에 부합되도록 모든 빌딩의 환경시스템을 검토하고, 조정하는 과정이다. 따라서 T.A.B기술은 공기 및 물이라는 유체의 흐름과 온 습도에 관련된 분야이기 때문에 시각적으로 그 성과를 알아보기 힘들고, T.A.B를 적용한 후 결과치를 정밀 분석해 판단할 수 있으며 T.A.B기술을 적용하지 않은 건물과 간접비교하는 방법으로 그 효과를 쉽게 알 수 있다. T.A.B기술을 적용할 경우 시공 중인 건물에 설계도서가 완료되기 전, 또는 장비의 구매발주 전에 T.A.B측면에서 모든 기술 도서를 면밀히 검토하게 된다. 그 중 일부에서 발견되는 문제점들 즉, 적정치 못한 용량 선정, 시스템 구성상 미비점, 불필요한 장비 선정, 누락 사항을 발견할 수 있다. 따라서 T.A.B 기술을 적용할 경우 향상된 품질의 시공이 가능해 준공 후 빈번히 대두되는 하자 문제가 현격히 줄게 되며 또한 운전경비 절감, 쾌적한 실내환경 조성, 장비수명 연장 등 효율적인 운전관리 효과를 얻을 수 있다. 우리나라 공기조화설비기술은 꾸준한 발전을 이루었고, 최근에는 도입 초기단계시 전혀 고려되지 않던 공조공간의 쾌적성 및 소음 방지 대책 등의 문제가 주요사항으로 부각되고 있다. 이에 따라 공조설비에 T.A.B실행의 표준화 정착과정에 있으며, 국내 학계 및 연구기관에서 공조설비에 대한 연구 및 T.A.B용역업체의 기술축적 등 T.A.B분야 발전을 위해 노력하고 있다. 본지는 T.A.B의 수행절차 및 수행계획, TAB 수행업체 등에 대해 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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