개방형 네트워크인 인터넷에서의 오든 정보 교환은 항상 정보의 노출 및 정보의 위조 및 변조 등의 위협요소를 배후에 내포하고 있다. 이러한 인터넷에서의 중요 정보 보호를 위해서는 모든 정보 교환에 있어서 정보의 탈법노출을 방지하기 위한 기밀성, 정보의 위조 및 변조 여부를 판단하는 무결성. 정보의 송신자와 수신자 사이렌 송수신 사실을 부인하지 못 하도록 하는 부인방지, 전송된 정보의 송신자라 수신자를 확실하게 증명해주는 인증 등의 기능들이 제공되어야한다. PKI 기반의 인증서 상태 검증 시스템은 위와 같은 4가지의 기능을 제공해 준다. 하지만 실시간으로 인증서의 대한 상태 정보를 제공하지 못 한다는 단점과 인증서 상태 검증을 위해 많은 정보를 전송해야 하기 때문에 네트웍 과부하에 문제가 발생한다. 그로 인해 인증서 상태 검증에 소요되는 처리 속도가 느리다는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존 방식의 문제점인 인증서 상태 정보의 실시간성 반영 문제 및 인증서 상태 겅증 시간의 향상을 위한 인증서 자체의 Serial과 UserDN만을 이용한 축약 서명 기반의 효율적인 인증서 상태 검증 시스템을 제안하고, 실제 실험을 통하여 기존의 시스템과 제안하는 시스템의 인증서 상태 검증 속도를 비교해 보고자 한다.
본 논문에서는 기존의 주기적 링크 상태 갱신 기법의 장점인 링크 상태 갱신(Link State Update : LSU) 메시지 수 제어 기능과 적응형 링크 상태 갱신 기법의 장점인 라우팅 성능을 가지는 하이브리드 링크 상태 갱신 기법(Hybrid LSU)을 제안한다. Hybrid LSU 기법은 네트워크 트래픽 정보를 기반으로 임계값이 변하는 적응형 링크 상태 갱신 기법을 가지고 있으며 플로우의 요구 대역폭 정보를 통해 LSU 메시지 전송 중요도를 판단하고 단위 시간 당 업데이트 비율에 따라 LSU 메시지 전송 여부를 판단하여 LSU 메시지 수를 제어할 수 있는 메커니즘을 포함한다. 성능 평가를 위해 기존에 제시된 다양한 LSU 기법과 본 논문에서 제안하는 Hybrid LSU 기법을 MCI 네트워크상에서 라우팅 블록율과 링크 당 평균 LSU 메시지의 개수 등을 성능 평가 항목으로 시뮬레이션 하였다. 그 결과 트래픽 부하가 높아질수록 라우팅 블록율 성능은 그대로 유지하면서 평균 LSU 메시지의 개수를 기존의 적응적 링크 상태 갱신 기법에 비해 10% 정도 줄일 수 있었고 이를 통해 제안하는 기법의 우수성을 확인하였다.
상압플라즈마(APPJ)1)는 반응성이 좋은 이온화된 기체로서 유해한 부산물을 생성해 내지 않고 병원균과 독성 물질의 중화가 가능하며, 저온에서 운용되기 때문에 전자.정밀장비에 손상을 주지 않는 제독무기체계로 활용이 가능한 혁신적인 신기술이다. 아크와 코로나 방전의 장점들만 재조합하여 저압상태에서 반응성이 매우 좋은 입자들을 고밀도로 생성할 수 있으므로 대기압 상태에서 일정한 비열의 플라즈마 방출이 가능한 것으로 판단되다.
본 연구에서는 일반국도 상에 존재하는 2종 비탈면 104개소에 대해 상태평가 항목과 상태평가 등급의 연관성을 분석하고, 평가항목을 고려한 다중회귀분석을 통해 안전등급을 예측할 수 있는 회귀모형을 제시하였다. 분석결과, 사면경사와 강우 및 지하수의 평가항목은 상태평가 등급과의 연관성이 낮은 것으로 분석되었다. 또한, 다중회귀분석을 통해 제시된 회귀모형은 절취상태, 강우 및 지하수의 항목을 판단하기 어려운 조건에서 활용이 가능한 것으로 판단된다.
최근에 비정형 데이터의 잠재적 가치를 유용한 데이터로써 사용하려는 경우가 많아지고 있다. 특히 트위터는 사용자의 상태나 이벤트가 잘 나타나 있어서 하나의 사용자의 이벤트로서 간주될 수 있다. 본 논문은 트위터에서 발생하는 이벤트에 주목하여, 감기라는 이벤트를 트위터 내에서 추적하고자 한다. 추적을 위해서는 트위터를 판단할 필요가 있는데, 이를 위해 기존의 감성 사전 방식 중 하나인 통계적 사전 구축을 기반으로 키워드를 활용하여 감기 판단 사전을 구축하는 방식을 제안한다.
본 논문은 계통운영상황에 따른 대응책을 통하여 계통운영상태(state)를 구분하는 방법론을 제안한다. 일반적으로, 계통운영상태는 정상상태와 비상상태로 구분되지만, 본 연구에서는 이를 정상상태, 주의상태, 경보상태, 비상상태, 회복상태 등의 5가지로 구분하여 정의하고자 한다. 그리고 계통운영상태를 실정단계와 적용단계로 구분하여, 실정단계에서는 각 계통운영상태에 대한 대응책의 비용을 반영하여 계통운영상태를 설정하며 적용단계에서는 계통운영한계 및 각 대응책의 시행시간과 계통운영한계 초과시간 등을 고려하여 계통운영상태를 적용한다. 특히, 본 연구에서는 계통운영상태를 고려한 계통운영절차를 flowchart로 제시한다. 이러한 계통운영 상태는 계통운영자에게 계통운영에 대한 객관적 판단의 근거를 제시해 줄 것이다.
형사사건에서 고의성 판단은 사건 가해자에게 적용되는 혐의의 유·무죄 판단은 물론 처벌의 크기를 판단하는 근간이 되는 사실인정의 핵심적인 영역이다. 그러나 고의성이라는 개념은 행위자의 주관적 측면, 즉 그 행위자의 심리적 측면을 반영하고 있기 때문에 제 삼자가 이를 판단하는 것이 매우 어렵다. 따라서 고의성이 어떻게 판단되어지는가에 대한 물음은 형사사법체계는 물론 학계 내에서도 매우 중요한 문제로 다뤄지고 있다. 기존의 대표적 고의성 판단 모델들 중, '심적-상태 모델'은 행위 당시 행위자의 '예견가능성(믿음)' 및 '욕망' 요인이 고의성을 판단하는 중요한 요인이라고 주장한다. 이는 한국과 영미의 형법에서 고의성 판단 요소로 '지(知)적 요소' 및 '의(意)적 요소'를 중요하게 고려하고 있는 것과 상통하는 것이다. 그러나 '도덕적-평가 모델'에서는 행위의 결과적 측면을 반영한 요인들, 즉 그러한 결과를 발생시킨 '행위자에 대한 비난가능성' 및 '결과의 나쁨 정도' 요인이 고의성 판단을 하는데 중요한 요인으로 작용한다고 주장한다. 최근에는 행위자의 행위 당시 심적-상태 요인이나 행위의 결과적 측면에 대한 도덕적-평가 요인보다 행위자의 '핵심-자기' 요인이 고의성을 판단하는 데 보다 중요한 역할을 한다고 주장하는 '핵심-자기 일치 모델'이 등장했다. 그러나 이러한 모델들은 형사사건의 중요한 특징들, 즉, 사건의 결과는 항상 부정적일 수밖에 없다는 것과 그렇기 때문에 법적 처벌의 당사자인 행위자가 행위 당시 자신의 심적 상태를 진실하게 표명하는 일은 거의 없다는 것을 고려하지 못했다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 고의성 판단 연구들과 형사사건의 특징들을 종합적으로 고려했을 때, 형사사건에서는 그 행위자가 본래 어떤 사람이었는가에 대한 추론이 고의성을 판단하는 데 가장 중요한 역할을 할 것이라는, 이른바 '도덕적-특성 모델'을 제안한다. 나아가 이와 관련하여 언론 및 형사사법기관에서 유념해야할 점과 추후 연구 방향에 대해 논하였다.
본 논문은 교통사고 방지를 위한 운전자의 눈 영상비를 이용한 상태 경고시스템의 설계에 대해 소개하고 있다. 제안하는 운전자 상태 경고 시스템은 눈 인식을 위한 카메라, 카메라를 통해 들어오는 정보를 처리하는 라즈베리파이, 그리고 그 정보를 통해 운전자에게 경고를 줄 때 필요한 부저와 진동기로 구성되어 있다. 운전자의 눈을 인식하기 위해서 기울기 방향성 히스토그램 기술과 딥러닝 기반의 얼굴 표지점 추정 기법을 사용하였다. 동작을 시작하면, 시스템은 눈 주변의 6개의 좌표를 통해 눈 영상비를 계산한다. 그리고 눈을 뜬 상태와 감은 상태의 눈 영상비를 각각 계산한 후 이 두 값으로부터 눈의 상태를 판단하는데 사용하는 문턱 값을 설정한다. 문턱 값이 운전자의 눈 크기에 적응하면서 설정되기 때문에 시스템은 최적의 문턱 값을 사용하여 운전자의 상태를 판단할 수 있다. 또한 낮은 조도에서도 눈을 인식할 수 있도록 회색조 변환 이미지와 LAB모델 이미지를 합성하여 사용하였다.
노후된 배관은 예기치 못한 누수나 균열을 발생시킨다. 이를 방치하거나 늦게 대응하면 지속적인 가스자원, 수자원 등의 막대한 손실을 발생시킨다. 본 논문에서는 배관의 결함을 검출하기 위해 음향방출 신호를 사용하는 배관 조기 결함 검출 방법과 진단 알고리즘을 제안한다. 배관의 결함으로 인해 변형이 생길 경우 배관의 고유진동수가 변화하므로 이를 관찰함으로써 배관의 이상 유무를 판단할 수 있다. 배관 조기결함 검출 방법은 정상상태의 스펙트럼과 취득된 신호의 스펙트럼을 주파수 성분의 크기에 대해 비교함으로써 배관의 결함 유무를 판단한다. 배관 조기 결함 진단 알고리즘은 정상상태와 결함상태를 기계학습 알고리즘인 서포트 벡터 머신(SVM)으로 학습하고 실제 취득된 배관 음향방출 신호를 입력하여 배관 상태를 진단한다. 실험에서는 제작된 배관 테스트베드를 사용하여 정상상태, 5mm 균열 상태, 10mm 균열 및 파공 상태를 가공하여 제안 방법을 테스트하였다. 실험 결과에서는 제안한 검출 방법 및 진단 알고리즘의 배관 조기 결함 검출 성능의 우수성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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