본 논문에서는 민방위 대피시설을 조사한 결과를 바탕으로 대피시설에 적용하고 있는 화생방 설비의 개념을 분석하여, 우리의 실정 및 재난 특성에 따라 적절히 대응할 수 있는 대피시설의 설계 기준(안)을 도출하여, 획일화된 방호개념을 탈피한 대피시설의 구축 기반을 설정하기 위해 새로운 건물 내 대피시설(SIP) 개념을 도입하여, 일반 국민이 화생방관련 민방위 사태에 대응하여 사용할 수 있는 대피시설 계획의 설계 기준을 마련하는 것이다. 전체 대피시설 중 0.1%를 차지하고 있는 화생방 대피시설의 비율이다. 개소수로는 29개소이며, 이 시설은 일반 주민은 사용할 수 없는 충무지휘용 대피시설이다. 이는 화생방 재난 및 사고 발생 시 일반 주민들은 대피할 공간이 전혀 없다는 것을 의미한다. 본 연구에서는 미국의 대피시설 계획 설계내용을 검토하고 국내 시설과 비교하여 대피시설의 성능을 비교 검증하고 화생방 대피시설의 일반적/기술적 구축 조건 모델을 구성하였다.
본 논문에서는 네트워크 기반의 침입 탐지 및 대응을 위한 정책 기반 망 관리 (NS-PBNM : Network Security Policy Based Network Management)에 핵심 정책 정보 모델 (PCIM :Policy Core Information Model) 을 적용하는 시스템 구현 방안을 제시한다. 이 시스템은 여러 장치를 유연성 있게 통합적으로 관리판다는 정책 기반 망 관리의 목적뿐만 아니라, 정책을 표현, 관리, 공유 및 재사용 하는데 있어 호환성 및 확장성을 확보한다는 PCIM의 목적을 동시에 달성한다. 먼저 NS-PBNM의 구조를 제시하고 이 구조를 기반으로 PCIM을 적용하는 방안을 제시한다. PCIM은 네트워크 침입 탐지 및 대응이라는 기능을 수행하는데 있어 네트워크 보안 정책 정보 모델로 확장된 후, 정책 서버의 정책 관리 도구와 정책 저장소의 구조를 결정한다.
본 논문에서는 나날이 발전하는 대규모 서비스거부공격에 대해 고전적인 방식의 DDoS 대응시스템에서 벗어나, 4차 혁명 시대의 핵심기술 중의 하나인 인공지능 기반의 기술을 활용해 지능화된 서비스거부공격을 효율적으로 감내 할 수 있는 서비스모델 개발방안을 제안하였다. 즉, 다수의 보안장비, 웹서버로부터 수집된 다량의 데이터를 대상으로 머신러닝 인공지능 학습을 통해 서비스거부공격을 탐지하고 피해를 최소화할 수 있는 방안을 제안하였다. 특히, 인공지능기술을 활용하기 위한 모델을 개발은 일정한 트래픽 변화를 반복하며 안정적 흐름의 데이터를 전송이 이루어지다가 서비스거부공격이 발생하면 다른 양상의 데이터 흐름을 보인다는 점에 착안하여 서비스서부공격 탐지에 인공지능기술을 활용하였다. 서비스거부공격이 발생하면 확률기반의 실제 트래픽과 예측값과의 편차가 발생하기 때문에 공격성 데이터로 판단하여 대응이 가능하다. 이 논문에서는 보안장비나 서버에서 발생하는 로그를 기반으로 데이터를 분석하여 서비스거부공격 탐지모델을 설명하였다.
연구목적: 본 연구는 시대적 환경의 변화에 따른 경찰의 다양한 활동에 대한 성과를 효율적으로 증진시킬 수 있는 메타버스 기반 경찰교육훈련모델을 제안하고자 한다. 연구방법: HMD과 햅틱기술을 이용하여 표현되는 Avatar Controller를 생성하고, Network Interface에 접속하여 Cloud Education Server에서의 지휘통제모듈과 교육훈련콘텐츠모듈, 분석모듈 등을 통하여 개인 또는 팀 단위로 교육훈련 할 수 있다. 연구결과: 본 연구의 제안모델에서는 개인이나 팀 단위의 메타버스 기반 교육훈련 시 지휘통제모듈을 접목시킴으로써 테러나 범죄 상황 전반에 대하여 지휘감독요원들이 실시간으로 상황을 모니터링하여 지휘통제 하에 대응훈련을 하게 함으로써 팀원들 간의 유기적인 협업훈련도 가능하게 하였다. 결론: 메타버스를 기반으로 한 개인 또는 팀 단위의 경찰교육훈련은 몰입감, 상호작용 그리고 다양한 상황에서의 신속한 판단 등을 바탕으로 현실과 거의 흡사한 환경을 조성함으로써 보다 더 효율적이고 안전적인 교육훈련환경을 제공할 수 있기 때문에 향후 각국에서 메타버스를 기반으로 한 교육훈련 대응모델들은 지속적으로 성장하며 교육훈련에 있어서 새로운 대안으로 제시될 것으로 기대된다.
본 논문은 입력 영상들로부터 추적이나 탐지의 대상이 되는 모델을 학습에 의해 생성하는 방법에 대해 기술한다. 일반적으로 탐지나 검출 시스템을 구성할 경우, 사용되는 대상 모델은 초기에 인위적으로 주어지게 된다. 이 경우 시스템이 동작하는 주위의 환경이 변하게 되면, 그에 맞게 새로운 대상 모델이 다시 주어져야 하는 단점이 있다. 또한 탐지 시스템 개발에 있어서 일반적인 문제점은 탐지 대상이 가려지거나 겹칠 경우 인식 성공률이 크게 떨어진다는 것이다. 본 논문에서는 사람 탐지 시스템의 일반적인 문제점들에 대응하고 탐지의 성능을 높이기 위하여 최소한의 제약 조건만이 미리 주어지고 실제 탐지 대상의 모델은 입력 영상으로부터 학습을 통해 구성 요소별로 생성하는 방법에 대해 기술한다.
생물계절은 작물의 발달 시기를 결정하며, 생육기 온도에 의해 크게 영향을 받는다. 과정 기반 모델(PBM)에서 엽면적은 생물계절 및 형태 모듈의 결합에 의해 동적으로 시뮬레이션된다. 따라서 잎 발달 속도 또는 최종 잎 수의 예측은 전체 작물 모델의 성능에 영향을 주게 된다. 기온에 따른 잎 축적 속도 결정을 위한 데이터는 SPAR 챔버로부터 수집되었다. 온도의 함수로서 발달 속도를 설명하기 위해 베타 분포 함수(Yan and Hunt(1999)에 의해 제안됨)가 사용되었으며, 최적온도와 임계온도는 각각 26.0℃와 35.3℃로 추정되었다. 모델 추정치는 기온 모델에 생장기의 일 평균 기온을 입력하여 얻은 양파 잎의 일별 증가량을 누적한 결과이며, 모델 평가를 위해 온도구배하우스에서 관찰된 양파 잎의 누적 개수를 모델 추정치와 비교하였다. 본 연구에서 잎 수 추정 모델의 결정계수(R2)와 RMSE 값은 각각 0.95와 0.89였다.
본 논문에서는 하천정비에 있어 구상, 계획, 설계, 사업, 운용 유지관리의 각 단계에 따른 대응에서 의사 합의 형성의 목적과 논의의 대상을 정하고, 객관적이며 합리적인 합의 형성 방법을 선택하는 모델로서 "안전", "이용", "환경" 이라고 하는 3요소 모델을 제안하고자 한다. 종래의 제도로써 계획의 절차, 환경평가, 행정소송, 의회제도에 새로운 대응으로써 공공사업의 구상 단계에 있어서 주민 참가 절차 등을 고려하고, 다양한 이해관계자의 의향을 조정하고, 원할한 합의 형성을 추진하면서, 대상 사업 등을 사회적으로 바람직하게 끌어가기 위한 합의 형성에 관한 종합적인 producer의 필요성을 논한다. 끝으로 이 모델에 의거한 4대강 정비사업에 대한 예비 전문가 그룹의 의사결정의 관점을 합의 형성 이론과 테크닉으로써 분석결과, 4대강 정비사업에 대하여는 3요소간의 우선순위가 "안전", "환경", "이용" 의 순으로 나타나고 있어, "이용" 에 우선순위를 둔 경부대운하 사업에 대한 시민들의 우려를 뒷받침하고 있다. 또, 전통적인 유역하천에 대하여는 "환경" 이 큰 비중을 차지하고 있어 시민의 환경에 대한 높은 관심을 표현하고 있다. 끝으로 이러한 새로운 패러다임을 파악하기 위한 3요소 모델의 의사합의 형성내용을 하천정비사업이나 관리에 적용하여 실현시키기 위하여 하천정비사업에도 "유니버설디자인" 수법의 도입을 제언한다.
본 연구에서는 암반대응형 TBM의 소요 사양 산출과 커터헤드 설계를 위한 통계모델을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 다양한 암반 조건에서 수집된 871개의 TBM 굴진자료와 51개의 암석 선형절삭시험 결과에 대해 다변량 회귀분석을 실시하여, 다양한 암석 특성과 절삭 조건을 고려한 최적 모델을 도출하였다. 회귀분석을 통해 도출된 설계모델들을 2개의 쉴드터널 현장에 적용한 결과, 커터 관입깊이, 커터 작용력 및 커터 간격과 같은 TBM 핵심 설계항목의 예측결과들이 실제 현장의 굴진결과와 잘 부합되는 것으로 나타났다.
치열한 글로벌 경쟁에서 기업의 경쟁력이 제품 측면에서 점차 서비스 측면으로 옮겨가고 있다. 이는 치열한 경쟁 상황 등으로 인해 제품 생산 비용이나 제품의 품질에서 차별화를 확보하기 힘들어지고 수요의 불확실성과 동적인 시장 상황으로 인해 점차 유연성과 대응성 등 서비스 측면이 차별화 요인으로 대두되고 있기 때문이다. 기업의 유연성과 대응성은 기업의 판매주문처리를 통해 다른 기업들에게 평가된다. 따라서 기업은 판매주문처리에 관심을 가져야 한다. 그러나 기존의 판매주문처리 관련 연구들은 주로 생산 비용을 최소화하기 위한 납기 결정과 생산 일정 수립 및 납기 준수를 위한 리드타임 결정에 비중을 두고 있다. 이는 지금까지 판매주문처리 관련 연구들이 대상으로 하는 목적함수가 비용 관련 요소에 비중을 두고 있었으며, 유연성과 대응성 향상을 위한 고객과의 유연하면서 긴밀한 연결 비용과 실시간 주문 관련 정보 취득 비용이 높았기 때문이다. 그러나 정보 기술(IT)과 유비쿼터스 기술(UT)의 발전으로 점차 연결성과 가시성 확보와 관련한 비용이 줄었으며 기술적으로 구현 가능해지고 있다. 본 연구에서는 정보 기술과 유비쿼터스 기술의 발전으로 인해 변화된 기업의 판매주문관리에서의 유연성과 대응성 향상을 위해 납기를 재협의하는 프로세스와 이를 지원하기 위해 로제타넷 PIP(Partner Interface Process) 기반의 비즈니스 통합 모델을 제안하고자 한다.
위기대응 매뉴얼은 지진, 태풍 등 상황에 적절하게 적용되며 신뢰성 있게 작동한다는 것이 보장되어야 한다. 따라서 위기대응 매뉴얼의 검증은 필수적이며, 이를 위해 본 논문에서는 정형기법 도구인 Statemate를 이용한 명세, 검증 및 신뢰성 개선방안을 제시한다. 모델체킹을 통해서 매뉴얼 사용자들의 임의적인 판단을 일의킬 수 있는 Non-Determinism과 대응 매뉴얼이 달성하고자 하는 목표의 도달여부에 대해 검증을 수행할 수 있으며, 이외에도 사용자가 원하는 검증 속성을 Temporal Logic으로 작성해서 검증할 수 있다. 또한 도구에서 지원하는 시뮬레이션을 통해 제한적이지만 조치내용의 적절성 여부와 추가적으로 발생 가능한 트리거를 찾음으로써 위기대응 매뉴얼의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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