방수로는 홍수 피해 경감을 사용되는 구조적 대책으로 최근 국내에서 널리 계획되고 있다. 이러한 방수로는 대체로 보통 횡월류위어 등으로 대표되는 유입부 구조물을 통하여 본류에 연결되지만, 평상시에도 본류의 유량을 일부 분담하는 형태로 설계되는 젖은 하도(wet channel) 형태의 방수로는 별도의 유입부 구조물을 설치하지 않고 바로 본류에 연결되는 것이 일반적인 형태이다. 일반적으로 유입부 구조물을 통해 연결되는 방수로의 특성은 유입부 구조물의 수리학적인 특성에 의해서 많이 좌우된다. 이에 반해 젖은 하도 형태의 방수로는 방수로의 폭(W), 방수로 유입되는 흐름의 유입각$(\theta)$등에 의해서 많이 좌우되며, 만약 설계된 방수로의 횡단면 형상이 사다리꼴 또는 직사각형 단면을 따른다면 이러한 흐름은 '제한된 영위어고 횡월류위어 흐름(restricted zero-height side weir flow)'으로 분류할 수 있다. 이러한 조건에서의 흐름은 일반적인 횡월류위어에서의 흐름과 상당히 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 방수로 분기 조건을 다양하게 구현할 수 있는 실험 수로를 설치하여 방수로 폭을 변화시키면서 실험을 수행하였으며, 분기 조건의 변화에 따른 분수로 유입부분에서의 수리학적특성을 분석하였다.
빈발하고 있는 대규모 홍수와 자연재해는 정확도가 높은 하천 흐름 수치해석 모델에 대한 관심의 증대로 이어지고 있다. 현재 하천에서 발생하는 일반적인 흐름은 기존에 개발된 여러 형태의 천수방정식을 지배방정식으로 하는 수치기법에 의해 해석되고 있으나, 연속적이지 않은 형태의 흐름을 해석하거나 매우 정확한 해석을 필요로 하는 경우에는 기존의 수치해석기법은 많은 한계를 보여 주고 있다. 본 연구에서는 불연속 갤러킨 기법 기반의 흐름 모델을 개발하고, 이를 이용하여 천이류로 분류되는, 댐 붕괴파, 둔덕위 흐름과 2차원 사류의 모의에 적용하여 기존의 수치해와 잘 일치함을 확인하였다.
컨텐츠 산업은 전통적인 미디어 기업들이 생각하는 제작물 위주의 산업에서 디지털 컨텐츠를 중심으로 하는 통합 서비스산업으로의 전환기를 맞이하고 있으며 최근에는 그에 대한 관심이 더욱 증대하고 있다. 산업 전반적인 요소들이 빠르게 변화하고 있는 정보통신서비스 산업에서의 컨텐츠 산업은 타 산업에서 생산에 해당하는 역할을 맡고 있다. 그리고 타 산업에서의 제품 분류에 해당하는 컨텐츠의 분류가 있지만 현재의 컨텐츠 분류 체계는 실제 제작되는 컨텐츠 자체의 내용이나 사업의 수익모델 등을 분류의 기준으로 제시하고 있다. 하지만 그러한 분류는 정보통신서비스 간업 전체의 흐름에 대한 관점과 산업내 사업자간의 상호작용을 고려하지 알고 있기에 실제 산업에 참여하고 있는 사업자에게 필요한 다양한 기준의 분류를 제시 못 하고 있다. 본 연구에서는 컨텐츠 산업에 참여하는 사업자 사이의 핵심 프로세스를 선정하고. 이를 중심으로 하여 프로세스 관점으로 컨텐츠 산업의 사업자 분류를 통해 사업자간에 일어나는 상호 필요한 프로세스에서의 데이터, 문서 등을 활용에 대한 방안을 제시하고자 한다.
RFID(Radio Frequency Identification)를 이용한 창고관리시스템은 작업환경을 개선시키고 작업처리 속도와 정확성을 증가시킨다. RFID 기술은 기존의 바코드를 대체하여 물품관리를 네트워크화하고 지능화함으로써 창고의 물품관리에 혁신을 선도하고 있다. 그러나 RFID는 포장의 물질적 특성, 태그부착 위치, 노이즈 발생원이 있는 주위작업 환경 등에 따라 인식률에 상당한 차이를 낼 수 있고, 이러한 문제 때문에 실제 비즈니스 영역에서의 적용이 다소 제한받고 있다. 그러므로 RFID를 이용한 창고관리시스템이 모든 업무에 가동되어 업무 효율성을 높이기 위해서는 업무 흐름 도중에 발생할 수 있는 다양한 예외상황을 찾아내고 이를 빠르게 해결할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 RFID를 이용하는 냉동창고에서 업무 자동화가 끊어짐없이(seamless) 이어질 수 있도록 다양한 유형의 RFID 오류원인을 식별해내고 이를 해결할 수 있는 방안에 대해 제시한다. 이를 위해 RFID가 동작하는 작업환경을 업무 별로 분류하고, 각 작업환경에서 진행되는 업무흐름을 분석하여 각 오류를 유형별로 체계화 시킨다. 분류된 오류들에 대해 이를 감지하고 해결할 수 있는 방안을 찾음으로써 냉동창고 내의 전체적인 업무흐름을 원활히 하여 업무처리 소요시간을 줄일 수 있게 한다.
단백질 상호작용 네트워크에 대한 분석은 거시적인 생물학적 현상을 이해하는 하나의 수단으로써 보편적인 연구방법으로 활용하고 있다. 매우 복잡한 단백질 상호작용 네트워크로부터 유용한 정보를 도출하는 연구의 일환으로 우리는 단백질 네트워크에 있는 단백질들이 KEGG 경로에 있는 생체대사와의 연관성을 분석하였다. 여기서 구축된 네트워크를 KEGG 경로 흐름 네트워크로 명명하고 두 네트워크 사이의 연관성을 분석하였다. 이를 위해 피루브산 탈수소 효소 및 알파-케토글루탐산 탈수소 효소 2차 상호작용 네트워크의 전체 단백질 목록을 기반으로 각각의 KEGG 경로들을 추출하였다. 각 KEGG 경로들에 나타난 단백질들을 통해 KEGG 경로 흐름 네트워크를 구축하였고 이 흐름 네트워크에 포함된 단백질의 분류를 통하여 유용한 정보를 추출하였다.
기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리시 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크강의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연 신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷 이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.
지문을 이용한 개인 인증 절차는 지문 형태 별로 구분하는 분류(classification) 과정과 본인임을 확인하는 정합(matching) 과정으로 구분할 수 있다. 지문의 분류와 정합을 위해서는 기존 연구들이 지문의 특징점 수와 방향성의 흐름 패턴에 의존한다. 본 논문에서는 방향성의 흐름 패턴을 이용한 중심점 추출에 초점이 맞춰져 있으며 추출된 중심점 정보는 현재 구현되어진 특징점 추출 정보와 연계해 정합을 위한 기준점으로 활용한다. 중심점 추출 방식은 입력된 지문 영상에 대해 3 $\times$ 3 Sobel 마스크를 적용한 후 8 $\times$ 8블록 영상을 분할하여 각 대표 방향 성분을 추출하며 추출되어진 방향 성분과 특이점 패턴을 비교하여 중심점을 탐색한다.
본 논문은 연대기적 흐름에 따른 영화 이론의 발전 양상을 통해 영화의 분석 방법과 관점을 어떻게 분류해야 하는지 제시하고자 한다. 영화는 고전과 현대를 명확히 나누기는 모호하지만 제 2차 세계대전을 기준으로 전과 후를 분류할 수 있다. 영화 초기에는 장르가 다양하지 않았지만 현대로 가면서 점차 고전적 내러티브에서 벗어나 새로운 장르와 형식을 추구했기 때문에 영화와 그 이론 또한 영역이 확장되었다. 이러한 영화의 유형은 고전 영화를 근간으로 발전하여 실험영화로서의 다양한 형태와 이론을 제시하게 되었다. 따라서 영화 이론의 흐름이 어떤 식으로 발전되었으며 그것이 현대 영화를 분석할 때에 어떻게 접근해야 하는가에 대한 관점을 고찰한다.
기존의 침입탐지 시스템에서는 오용탐지모델이 널리 사용되고 있다. 이 모델은 낮은 오판율(False Alarm rates)을 가지고 있으나, 새로운 공격에 대해 전문가시스템(Expert Systems)에 의한 규칙추가를 필요로 한다. 그리고 그 규칙과 완전히 일치되는 시그너처만 공격으로 탐지하므로 변형된 공격을 탐지하지 못한다는 문제점을 가지고 있다 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 주성분분석(Principle Component Analysis; 이하 PCA)과 서포트 벡터 머신(Support Vector Machines; 이하 SVM)을 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크 상의 패킷은 PCA를 이용하여 결정된 주성분 공간에서 해석되고, 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷이미지패턴으로 정규화 된다. 이러한 두 가지 클래스에 대한 SVM 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.
본 연구에서는 상용 3차원 수치모형 코드인 FLOW-3D를 이용하여 난류모형에 따른 유류-유사 분리기 내에서 유체의 흐름거동을 해석하였다. 우수로 인해 발생한 유출수는 유류, 유사 및 쓰레기 등을 포함하고 있기 때문에 3차원적 거동을 하고 다양한 흐름특성을 갖는다. 유류-유사 분리기는 도심지의 지하구조물로서 이러한 유출수의 수질을 개선하여 하천이나 강으로 흘려보내는 기능을 갖는다. 분리기내에서의 복잡한 흐름 거동을 해석하기위해 정류판과 유류흡착기로 구성된 유류-유사분리기를 제작하여 수치모의를 실시하였다. 유류-유사분리기로 유입되는 유입수에 포함된 유사는 유체의 흐름이 분리기내에 설치되어있는 정류판을 지나면서 여과되도록 하였고 유사와 함께 유입수에 포함된 유류는 유류흡착기를 통해 여과되도록 하였다. 기존의 수리실험 결과와 수치모의를 통한 연구결과에서 유입수에 포함된 유사와 유류는 유류흡착기를 설치하였을 경우 유사와 유류의 분류활동이 더 활발하게 이루어지는 것을 알 수 있었다. 따라서, 본 연구에서는 유사와 유류의 포획률을 증가시키기 위한 단계로서 유류-유사분리기에 유류흡착기를 설치하고 분리기내의 복잡한 흐름을 각각의 난류모형을 이용하여 비교분석하였다. 수치모의는 $\kappa$ - 모형과 LES(Large Eddy Simulation) 모형의 두가지 난류모형을 사용하였고, FLOW-3D를 이용하여 3차원 수치모의를 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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