준비되지 않은 상황에서 스마트기기의 국내 도입은 비정상적인 형태의 보안을 초래하게 되었다. 그러나 이미 1년이 넘게 지난 상황에서도 크게 달라지지 않고 초기에 도입한 보안이 적용되고 있으나 현재 발생하고 있는 위협이나 예측되는 위협을 막기에는 크게 부족한 상황이다. 게다가 새로운 스마트기기들이 속속 등장하고 있기에 지금부터라도 스마트기기와 그 환경 특성을 고려한 적절한 보안 환경이 구축될 필요가 있다. 본 논문에서는 지금까지 도입된 스마트기기를 위한 보안환경과 현재 발생하고 있거나 예측되는 위협을 검토하고 또한 이러한 스마트기기의 특성이 안전한 스마트기기 사용환경 구축을 위하여 어떻게 활용되어야 할지 검토하고자 한다.
양돈장의 1년 중에서 겨울이 다가오고 있다. 긴 여름으로 인해 돼지들은 많은 돼지의 면역상태가 상당히 떨어져 있어서 자칫 잘못하면 많은 어려운 상황이 전개될 수 있어서 조심스러운 상황이다. 한마디로 말하면 정상적인 성적을 유지하는 10% 이상 양돈장은 제외하면 살얼음판을 걷고 있다고나 할까? 올 겨울에 어떤 상황들이 전개될지 심히 걱정이 된다. 예년에 비해서 날씨에 따른 피해 정도의 차이가 심할 것으로 본다. 우선 돼지에 대한 기본적인 몇 가지 사항을 점검해 보고 본론으로 들어가 보자.
본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.
자율주행차량의 기술과 수준이 발전하고 보다 다양한 도로 환경에서 주행함에 따라 차량이 직면한 상황을 해결하고 대응하기 위한 직관적이고 효율적인 상호작용 시스템이 필요하다. 자율주행의 관점에서의 주행 기술 개발은 사람 혹은 그 이상의 상황을 대응하기 위한 궁극적인 목표를 가지고 있다. 특히, 복잡하고 상호 양보해야 하는 도로환경에서는 차량 간 혹은 보행자와 차량 간의 서로의 상황을 이해할 수 있는 효율적인 의사소통에 대한 방법을 통해 유연한 대처가 가능한 시스템의 역할이 중요하다. 차량의 상태 혹은 직면한 상황을 해결하기 위해서는 정보의 제공과 방법이 직관적이고 의도에 대한 상호 작용을 통해 효율적인 자율주행 차량을 운영해야 한다. 본 논문에서는 리빙랩에 주행하는 자율주행차량이 다양하고 복잡한 환경에서 안정적이고 효율적인 주행을 하기 위해 차량이 처한 상황에 대한 정보를 표출할 수 있는 차량 구조와 그 기능을 설명한다.
커뮤니케이션은 다양한 산업 분야에서 심각한 문제를 야기하는 주요 원인 중에 하나로 여기 지고 있다. 이런 이유로 인간 공학의 한 분야로서 커뮤니케이션에 대한 광범위한 연구가 진행되어왔다. 대형화 및 고도화된 산업 시스템의 안전성을 유지하기 위하여 운전원들의 양질의 커뮤니케이션 품질을 유지하는 것이 중요한 것으로 간주되고 있다. 비상 및 비정상 상황 등의 위급 상황 하에서의 운전원의 커뮤니케이션 품질은 상황 대처 성능을 결정짓는 주요 요인이라 할 수 있다. 양질의 커뮤니케이션은 대화자간의 대화 내용을 상호간에 올바르게 이해 및 숙지한 것이라고 규정할 때, 이는 대화 메시지의 충실도 및 유사도 등을 기반으로 판단할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 이러한 필요성에 따라, 원자력발전소 주제어실 운전원들이 비상 및 비정상 상황 하에서의 대응 운전 직무를 수행하기 위해 발생하는 대화 내용의 유사성을 코사인 유사도를 이용하여 측정함으로써, 운전원 커뮤니케이션 품질을 평가할 수 있는 프레임워크를 제안하였다. 모의 훈련 실습에 대해 각 실습조별 수행도 정량 평가 결과와 본 시스템을 이용한 실습조 대화 품질 평가 결과를 비교한 결과 커뮤니케이션 품질이 좋은 실습조가 직무 수행도 평가에서도 높은 점수를 취득하고 있음을 확인하였다.
에너지 절감형 서버 클러스터 환경에서는 서버 전원 모드가 부하상황에 따라 제어된다. 다시 말하면 현재 부하를 처리하는 데 필요한 대수의 서버들만 ON하고 나머지 서버들은 OFF한다. 이 알고리즘은 정상적인 상황에서는 잘 동작하지만 부하가 급증 또는 급감하는 비정상적인 상황에서는 QoS를 보장할 수 없다. 왜냐하면 서버가 OFF에서 ON으로 바뀌는 데 필요한 지연시간 때문에 ON 서버 대수를 당장 증가시킬 수 없기 때문이다. 본 논문에서는 정상적인 상황뿐만 아니라 비정상적인 상황에서도 QoS를 향상시키는 새로운 소비 전력 예측 알고리즘을 제안한다. 제안된 예측 알고리즘은 기존 시계열 분석에 기반한 예측과 추세를 반영한 예측 조정의 두 부분으로 구성된다. 15대의 서버 클러스터를 이용하여 실험이 수행되었고, 4가지 유형의 기존의 시계열 예측 모델과 본 논문에서 제안하는 4가지 유형의 수정된 모델에 대해 성능을 비교하였다. 실험 결과 4가지 유형 중 추세조정 지수평활법(ESTA)과 본 논문에서 제안된 ESTA(MESTA)가 표준화된 QoS 및 단위전력당 좋은 응답수 측면에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 또한 본 논문에서 제안한 MESTA 알고리즘이 기존의 ESTA 알고리즘에 비해 가상 부하패턴과 실제 부하패턴에 대해 QoS가 7.5%, 3.3% 각각 향상됨을 보여주었다.
열차의 진로를 변경시키는 선로전환기의 고장은 탈선 등과 같은 대형 사고를 유발시킬 수 있는 중요한 시설이다. 따라서 열차운행 안전 측면에서 해당 설비에 대한 모니터링은 필수적이다. 본 논문에서는 선로전환기의 구동 시 발생하는 소리 정보를 이용하여 선로전환기의 이상상황을 탐지하는 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호를 Power Spectral Density(PSD) 특징으로 변환한다. 추출된 PSD 특징은 이미 성능이 입증된 딥러닝의 대표적인 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 적용하여 이상상황을 탐지한다. 실제 선로전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 취득하여 모의실험을 수행한 결과, 비정상 상황을 안정적으로 탐지함을 확인하였다.
CCTV 는 범죄상황 발생시 보안과 증거확보를 위해 사용되어 왔다. 실제 상황에서 범죄가 발생하기 전 예방을 하는 것 보다 사후 처리에 용도를 두고 있으며, 범죄 상황에서의 보행자에 대한 행동을 미리 예측하기 어렵다. 본 논문에서는 노상에서 CCTV 로 수집된 데이터를 통해 객체 인식 및 객체간의 관계를 파악한다. 파악된 객체를 다중의 CCTV 연동 카메라가 추적하고 객체의 행동을 분석한다. 객체가 이상행동이라고 판단될 시 위협을 받는 객체 및 가까운 기관에 알림을 줄 수 있는 모델을 제안한다. 이를 통해 범죄 발생 전 즉각적인 대응이 가능하며 빠른 상황판단이 가능하다.
시간과 장소에 구애받지 않고 인터넷을 이용할 수 있는 환경이 보편화됨에 따라 BYOD 환경이 도입되면서 외부에서도 개인 단말기기를 통해 업무를 처리하는 모습을 어렵지 않게 볼 수 있다. 이처럼 BYOD는 점차 기업 문화의 한 트렌드로 받아들여지고 있다. 반면에, 그에 따른 보안 위협에 대해서는 신중하게 접근해야 한다. 기존에는 기업 내부 기밀 정보의 외부 유출이 엄격히 관리되었으나, BYOD 환경이 도입됨에 따라 내부 정보 유출에 대한 통제가 어려워졌다. 또한 공개 Wi-Fi 등 보안이 취약한 공용 네트워크를 통해 기업 내부 서비스에 접속할 경우 해킹에 따른 보안 위협도 무시할 수 없다. 이러한 보안 위협에 대처하기 위해서는 근본적으로 사용자의 모든 행위에 대해 상황을 인식하고 관리해야 한다. 본 논문에서는 BYOD 환경에서 사용자의 기업 내부 서비스 접속 및 이용에 따른 모든 상황을 단위 정보로 정의함으로써 상황을 인식하는 방안을 제안한다. 이렇게 정의된 정보는 기업 내부 보안 정책 수립, 비정상 행위 탐지 등에 활용 될 수 있다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하는 이 점차 중요해 지고 있다. 이러한 관리를 위해 어플리케이션의 내부 구조를 드러내지 않은 상태에서 환경에 적응하는 자가치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 우리의 이전 연구에서는 자가 적응 모듈의 성능 향상을 위해 스위치를 사용하여 컴포넌트의 동작 유무를 결정하였다. 그러나 바이러스와 같은 외부 상황에 의해 자가 적응 모듈이 정상적으로 동작하지 않을 수 있으며 다수의 파일을 전송할 때 스위치가 꺼진 컴포넌트들은 메모리와 같은 리소스를 낭비한다. 본 연구에서는 이전 연구인 성능 개선 자가 적응 모듈에서 발생할 수 있는 문제점을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 1) 컴포넌트의 동작 여부를 결정하는 스위치를 확인하여 비정상 상태인 컴포넌트를 찾아 치유를 하고, 2) 현재 단계에서 사용하지 않는 컴포넌트를 다른 작업에서 재사용한다. 이러한 제안 방법론을 통해 파일 전송이 않은 상황에서도 전체 컴포넌트의 수를 줄일 수 있으며 자가 적응 제어 모듈을 안정적으로 작동할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 명가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈에 제안 방법론을 적용하여 이전 연구의 모듈과 제안 방법론을 적용한 모듈이 미리 정한 상황들에서 정상적으로 적응할 수 있는지를 비교한다. 또한 파일 전송이 많은 상황에서 제안 방법론을 적용하였을 때 이전 연구 방법론과의 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 이전 연구의 자가 적응 모듈의 비정상 상태를 찾아낼 수 있었고, 둘 이상의 파일 전송이 이루어 질 때 컴포넌트의 재사용을 통해 리소스의 사용을 줄일 수 있었다.위해 잡음과 그림자 영역을 제거한다. 잡음과 그림자 영역을 제거하면 구멍이 발생하거나 실루엣이 손상되는 문제가 발생한다. 손상된 정보는 근접한 픽셀이 유사하지 않을 때 낮은 비용을 할당하는 에너지 함수의 스무드(smooth) 항에 의해 에지 정보를 기반으로 채워진다. 결론적으로 제안된 방법은 스무드 항과 대략적으로 설정된 데이터 항으로 구성된 에너지 함수를 그래프 컷으로 전역적으로 최소화함으로써 더욱 정확하게 목적이 되는 영역을 추출할 수 있다.능적으로 우수한 기호성, 즉석에서 먹을 수 있는 간편성, 장기저장에 의한 식품 산패, 오염 및 변패 미생물의 생육 등이 발생하지 않는 우수한 생선가공, 저장방법, 저가 생선류의 부가가치 상승 등 여러 유익한 결과를 얻을 수 있는 효과적인 가공방법을 증명하였다.의 평균섭취량에도 미치지 못하는 매우 저조한 영양상태를 보여 경제력, 육체적 활동 및 건강상태 등이 매우 열악한 이들 집단에 대한 질 좋은 영양서비스의 제공이 국가적 차원에서 시급히 재고되어야 할 것이다. 연구대상자 특히 배달급식 대상자의 경우 모집의 어려움으로 인해 적은 수의 연구대상자의 결과를 보고한 것은 본 연구의 제한점이라 할 수 있다 따라서 본 연구결과를 바탕으로 좀 더 많은 대상자를 대상으로 한 조사 연구가 계속 이루어져 가정배달급식 프로그램의 개선을 위한 유용한 자료로 축적되어야 할 것이다.상범주로 회복함을 알수 있었고 실험결과 항암제 투여후 3 일째 피판 형성한 군에서 피판치유가 늦어진 것으로 관찰되어 인체에서 항암 투여후 수술시기는 인체면역계가 회복하는 시기를 3주이상 경과후 적어도 4주째 수술시기를 정하는 것이 유리하리라 생각되
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[게시일 2004년 10월 1일]
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