위성체 총조립 및 시험(AIT ; Assembly, Integration & Test)을 위한 전기지상지원장비(EGSE ; Electrical Ground Support Equipment)와 위성 임무 준비 및 운용을 위한 관제시스템(MCS ; Mission Control System)의 공동 개발은 미국과 유럽의 위성사업 기관 및 업체에서 지금까지 많은 연구가 되어 왔다. 비록 두 시스템이 다른 목적으로 사용되고 있지만 기술적으로 유사한 기능을 갖는 시스템으로서 많은 공통점과 호환 가능성을 갖고 있다. 두 시스템의 공동 개발은 시스템 개발과 위성 운용 교육 및 준비에 필요한 비용 절감뿐만 아니라 AIT 단계에서 위성운용단계로의 자연스러운 전환이 가능하다. 이는 AIT 단계에서 공통지상시스템 하드웨어 및 운영시스템, 시험/운용 절차서, 위성 데이터베이스의 사전 검증이 이루어지기 때문이다. 또한 위성 운용 요원의 AIT 참여를 통해 공통지상시스템 운용 훈련과 위성 관제 지식 습득이 자연스럽게 이루어 질 수 있다. 이로서 사업 일정과 개발 위험도를 최소화 할 수 있다. 이러한 두 시스템의 공통성과 호환성 및 공통시스템 개발 장점이 있기에 EGSE와 MCS의 공통 기능에 대한 표준화 작업은 1986년 만들어진 COES(Committee for Operations and EGSE Standard)에서 공식적으로 논의되기 시작하여 1994년 CNES와 ESA의 발의로 제정된 ECSS(European Cooperation for Space Standards)를 통해 국제 표준(ISO, CCSDS 등)을 바탕으로 한 지상시스템에 대한 유럽 표준화 작업이 ECSS-E-70 Working Group에서 진행되고 있다. 또한 검증된 지상시스템의 핵심 운영시스템의 소프트웨어 모듈의 재사용을 통해 최근에서 다양한 공통지상시스템이 개발되어 운용되고 있다. 이러한 배경으로 국내에서도 저궤도 위성 개발에서 EGSE 핵심 모듈인 TM/TC 처리 및 Database 관리 모듈을 AIT 단계에서 개발 및 검증 후에 MCS에서의 재사용을 적극적으로 고려하고 있다. 앞으로 국제적인 추세에 따라 AIT 및 지상국간의 기술 및 인력 교류와 핵심모듈 개발을 통한 공통지상시스템 개발의 활발한 전개가 예상된다.
성공적인 TBM의 적용을 위해 설계단계에서 TBM의 굴진성능을 사전에 예측하는 것이 매우 중요하다. 대표적인 TBM 굴진성능 예측모델 중의 하나인 NTNU 모델에서는 TBM의 시추코어를 활용한 세 가지 시험들로부터 얻어지는 DRI와 CLI에 근거히여 TBM의 굴진율과 디스크커터의 수명 예측이 가능하다. 본 연구에서는 NTNU모델의 기본 입력변수인 DRI와 CLI를 측정하는 NTNU 시험방법과 국내에서 구축된 NTNU 시험장비를 소개하고, 구축된 장비를 사요하여 측정된DRl와 CLI를 일축압축강도, 석영함유량 등익 암석 특성과 비교 분석하여 각각의 상관관계를 도출하였다. 마지막으로 NTNU의 시험 데이터베이스와의 비교를 통하여 국내에서 수행된 NTNU 시험결과의 신뢰성을 확인하였다.
허혈성 심장 질환자가 급성 심근경색으로 병원에 도착하여 경피적 관상동맥 중재술을 받는데 까지 걸리는 시간(door-to-balloon time)은 환자의 사망률에 매우 큰 영향을 미친다. 본 연구에서는 기존에 병원에서 사용하고 있는 응급서비스시스템을 개선하고자 3단계의 시간 중 보호자에게 연락과 보호자가 병원에 도착할 때까지의 시간(door-to-data time), 이후 시술동의서에 서명할 때까지의 시간(data-to-decision time)을 줄이고자 하였다. 새로운 e-응급서비스시스템은 급성심근경색을 가진 응급시술환자에 대한 병원 내 응급서비스시스템 내의 데이터베이스를 구축하였고 허혈성 심장 질환자로서 부산대학교병원에 주기적으로 내원하는 환자에게 건강카드(health card)를 발급하였다. 아울러 사전시술동의서는 공인된 전자화 문서로 보관하도록 하였다. 새로운 전자화 시스템은 복잡한 진료 및 시술 절차를 획기적으로 감소시킬 수 있다. 그러므로 응급환자에 대한 인명구조를 용이하게 하고 사망률을 감소시키는 효과를 기대할 수 있다. 뿐만 아니라, 기존 시스템의 복잡한 절차로 인한 의료진과 환자의 고충을 동시에 해결하는 효과도 기대할 수 있다.
본 논문에서는 생체인증 시스템의 하나인 지문인식 시스템의 정확도와 효율성을 높이기 위한 새로운 지문 분류 방법을 제안한다. 기존 연구에 따르면 지문은 융선과 골의 방향과 형상에 따라 몇 가지 유형으로 분류할 수 있다. 지문 데이터베이스를 사전에 유형에 따라 분류해 놓고 인식 대상인 지문의 유형을 정확하게 분류할 수 있다면 지문 인식 시간을 크게 줄일 수 있다. 왜냐하면 선택된 부류 안의 지문들만을 상대로 인증 대상인 지문과 비교하면 되기 때문이다. 본 논문은 우선 지문 영상으로부터 실제 지문 정보가 위치하는 관심영역 추출 방법을 제시한다. 다음엔 추출된 관심영역을 대상으로 질감 인식기반의 명암도 동시발생 행렬과 웨이브릿 변환을 통한 특징 추출 방법을 제시하고 기존의 명암도 동시발생 행렬만을 이용한 특징 추출 방법과 다층 퍼셉트론 및 서포트 벡터 머신을 사용해 성능을 비교한다.
WWW의 정보량의 증가에 있어서 그 속도는 어마어마하게 빠르게 늘어나고 있다. 탐색 엔진의 역할은 좀 더 필요하고 중요한 정보를 찾는 것에 있다. 현재 대부분의 검색엔진은 더 많은 자료를 찾는 것을 제 1차 목표로 하고 있기 때문이다. 그러므로 찾은 데이터에는 많은 쓰레기 정보가 포함되어 있다. 본 연구에서는 "정보에 관한 정보"를 사전에 인덱싱하여 놓음으로서 XML 기반으로 구조적으로 구성하여 데이터베이스에 저장하여 놓았다. 그리고 검색 에이전트를 사용하여 효과적으로 데이터를 찾을 수 있는 방법을 구현하였다.
콘크리트 구조물에 발생하는 균열은 구조물의 내력, 내구성, 방수성 등 모든 기능을 저하시키는 주요한 원인으로, 그 대책의 필요성은 구조물이 존재하는 한 계속될 것이다. 하지만 콘크리트 구조물에서의 균열은 재료와 시공 및 사용환경, 구조적 요인 등 다양한 변수가 복합적으로 작용하고 있어 이에 대한 대책 마련과 사전 예방이 쉽지 않은 것이 현실이다. 이에 본 연구에서는 공동주택 외벽에서 균열이 발생한 사례를 분석하여 이에 대한 데이터베이스를 구축하고, 발생한 균열과 부재의 속성간의 관계를 상관관계를 도출하고자 한다. 이는 각 부재가 가지는 기본적 속성이 유사함을 고려하여 균열과 부재의 관계를 분석하고 부재의 속성을 검토하여 균열에 대한 대책 마련에 일조하고자 함이다.
본 연구는 원격탐사의 수치화상분류에 적용된 바 없는 정준상관분석(Canonical Correlation Analysis)기법을 무감독분류한 위성화상데이터에 적용하여 토지피복분류하는 새로운 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다. 개발된 분류기법은 기존의 분류기법인 최대우도분류기법에 비해 분류기준용 표본데이터 선정이 용이함을 알 수 있었다. 즉, 정준상관분석에 의한 분류결과는 분류기준용 표본데이터의 선정위치에 거의 영향을 받지 않는다. 또한 무감독분류 후 정준상관분석에 의해 결정된 각 군집의 토지피복은 최대우도분류를 위한 사전정보로 활용정보로 활용가능하다. 동일한 분류기준용 표본데이터 사용시, 무감독분류 후 정준상관분석에 의한 분류가 최대우도분류보다 분류정확도가 우수하였다. 이상과 같은 결과로 판단해 볼 때 연구에서는 시도된 분류기법은 원격탐사의 분류기법 분야에서 실용화 될 수 있으며, 나아가서는 GIS 데이터베이스 구축에 중요한 역학을 할 수 있을 것이다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템은 기존의 시그너처(또는 패턴) 기반 탐지 기법에 비정상행위 탐지 기법이 새롭게 결합되면서 더욱 발전되고 있다. 일반적으로 시그너처 기반 침입 탐지 시스템들은 기계학습 알고리즘을 활용함에도 불구하고 사전에 이미 알려진 침입 패턴만을 탐지할 수 있었다. 이상적인 네트워크 침입탐지 시스템을 구축하기 위해서는 침입 패턴이 저장된 시그너처 데이터베이스를 항상 최신의 정보로 유지해야 한다. 따라서 시스템은 유입되는 네트워크 데이터를 모니터링하고 분석하는 과정에서 새로운 공격에 대한 시그너처를 생성할 수 있는 기능이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위해 밀도(또는 영향력) 함수를 이용한 새로운 아웃라이어 클러스터 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 네트워크 침입 패턴을 하나의 객체가 아닌 유사 인스턴스들의 집합 형태인 아웃라이어 클러스터로 가정하였다. 본 논문에서는 KDD 1999 Cup 침입탐지 데이터 집합을 이용한 실험을 수행하여, 침입이 자주 발생하는 상황에서 본 논문의 방법이 유클리디언 거리를 이용한 기존의 아웃라이어 탐지 기법에 비해서 좋은 성능을 보임을 증명하였다.
특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.
사이버공격은 최근 몇 년간 더욱 더 진화하고 있다. 이렇게 고도화, 정교화된 사이버위협에 대응하기 위한 최선의 대책 중 하나는 사이버 공격을 사전에 예측하는 것이다. 사이버위협을 예측하기 위해서는 많은 정보와 노력이 요구되며 최근 정보획득의 핵심인 공개출처정보(Open Source Intelligence, OSINT)를 활용한다면 사이버위협을 보다 정확히 예측할 수 있을 것이다. 공개출처정보를 활용하여 사이버위협을 예측하기 위해서는 공개출처정보로부터 사이버위협 데이터베이스의 구축과 구축된 DB에서 사이버위협을 평가할 수 있는 요소를 선정하는 것이 선행되어야 한다. 이를 위해 데이터마이닝 기법을 활용하여 DB를 구축하고, 축적된 DB 요소 중 핵심요소에 대한 중요도를 AHP 기법으로 분석한 선행연구를 기초로 하였다. 본 연구에서는 공개출처정보로부터 축적된 사이버공격 DB를 활용하여 사이버위협을 정량화할 수 있는 방안을 제시하고 인공신경망을 기반으로 한 사이버위협 예측 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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