본 논문에서는 중고 스마트폰을 세계 최초로 IoT 사물통신기술과 융합하여 그린 IT 솔루션을 상용화함으로써 환경오염과 자원낭비 및 외화유출을 막을 수 있는 제품으로 설계하였다. 제안한 시스템의 실험을 위하여 실제 농작물 재배 시설내에 설치하여 여러 가지 기능과 통신 상태를 실험하였다. 그 결과 문제점이 발생될 경우에 사용자의 스마트폰으로 경보음 및 동영상 알림이 발생되며, 또한 각종 설치된 기기들의 원격제어와 실시간으로 데이터 분석이 가능하였다. 본 연구에서 중고 스마트폰의 활용을 위해 개발된 단말기 관리보드는 농업이나 환경 등의 다양한 분야에 응용이 가능하리라 사료된다.
기존의 기기간 협업 시스템은 공유기에 OpenWrt와 웹 서버를 구축한 중앙 집중형 구조의 시스템이다. 하지만 공유기의 부족한 자원으로 인해 협업 시 클라이언트로부터 요청이 많아지거나 서버와 연결되는 클라이언트의 개체가 증가할수록 트래픽 발생확률이 높아지는 문제가 발생했다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 협업 알고리즘을 활용한 분산형 Machine Socialization 시스템을 제안한다. 기기에 부착하는 MCU(Micro Controller Unit)를 통해 서버와 클라이언트간 데이터를 분산하여 처리함으로써 트래픽 발생 확률 및 데이터의 손실을 최소화 하였다. 또한 데이터의 손실로 인한 작업의 중단 및 서버와 클라이언트간의 응답속도의 저하를 개선하였다. 제안하는 시스템은 IoT 분야에 활용될 경우 기존 시스템들에 비해 효율성이 높을 것으로 사료된다.
이 연구는 포항시 세 개 땅밀림지를 대상으로 지반조사를 통하여 땅밀림지의 지하 특성과 지하수와의 관계를 분석함으로써 땅밀림 발생 방지를 위한 기초자료를 제공하기 위하여 실시하였다. 경상북도 포항지역에서 발생된 땅밀림지 세개 지역에서 지표조사, 전기비저항탐사, 굴절법 탄성파탐사, 시추공 내 영상촬영 및 시추조사를 실시하였다. 불연속면의 주 방향은 세 지역 모두 사면방향과 동일하게 나타나 땅밀림이나 붕괴 등이 발생하였을 경우 쉽게 사면방향으로 무너질 소지가 큰 것으로 분석되었다. 세 지역 모두 파쇄대는 지하수가 분포하는 지역에 포함되었으며, 인장균열 방향으로 지하수 흐름이 진행되는 것으로 분석되었다. 인장균열 평균 각도와 지하수 흐름방향의 평균 각도 간의 관계를 T-test 검정한 결과 1% 수준에서 유의한 결과(p=0.8019)를 나타내었다. 이와 같은 결과로 판단할 때 땅밀림 발생 시 지하수의 위치 및 흐름 등을 모니터링 함으로써 추후 땅밀림의 진행 상황을 예측할 수 있을 것으로 사료된다.
최근에는 시각적으로 건설현장을 효율적으로 관리하기 위한 다양한 방법이 시도되고 있으며, 특별히 폭이 좁고 거리가 긴 건설현장의 육상보다는 공중에서 무인항공기(UAV)나 드론(Drone) 등에 의하여 실시간으로 현장의 상황을 시각적으로 촬영하여 기록하거나 분석할 수 있는 방법이 매우 유용하다. 본 연구에서는 현재 진행되고 있는 현장을 대상으로 무인항공사진촬영을 주기적으로 3회 이상 촬영하고 촬영시점에 주요 구조물에 대하여 USN 센서를 동시에 작동시켜서 건설현장에서의 공사 진행정도와 환경상태를 동시에 확인하고 매칭시킴으로서 건설현장의 영상정보와 환경정보를 효율적인 공사관리를 위하여 활용할 수 있도록 하는 것을 연구목표로 하였다. 그 결과, 건설 현장의 전문기술자뿐만 아니라 행정 관리자도 건설현장의 진행과정과 그 준공상황을 원하는 시점에 상세한 현장상황을 시각적으로 확인하고 적절한 예산투입과 적합한 자원의 지원에 있어서의 의사결정을 도울 수 있도록 함으로서 자연적인 환경요인에 의하여 수시로 변할 수 있는 건설현장의 안전관리와 재난예방, 다각적인 변화 요인의 검토를 각 분야의 전문가들이 함께 의논하여 최적의 해답을 도출하였다.
새만금호의 목표수질 달성과 지속가능한 관리를 위해서는 비점오염 관리의 필요성이 강조되고 있다. 특히, 새만금호 상류 유역은 농경지 비율이 38%로서 높아 농업활동에서 유래하는 농업 비점오염원의 효과적인 관리가 필요하다. 이를 위해서는 농업비점오염 저감기술의 개발하는 물리적 기술적 접근만이 아니라 농업인과 지역주민의 참여와 함께 행정적인 지원을 포함하는 사회 경제 문화적 접근을 포함하는 통합적인 접근 즉, 거버넌스가 요구된다. 이러한 거버넌스를 새만금유역의 농업비점 관리에 적용하려는 노력의 일환으로 "새만금유역 농업비점오염관리 거버넌스구축 사업모델 개발"에 대한 연구를 2015년부터 2016년까지 2년간 추진하게 되었다. 본 연구의 목적은 농업비점오염 관리를 위한 거버넌스 구축과 운영에 필요한 요소들을 도출하고 각각의 요소별 추진 프로세스를 개발하고 최종적으로 이를 상호 연계하여 운영하는 기법을 개발하는 것이다. 농업비점오염관리 거버넌스 구축의 접근 방향으로는 신규구축형과 기존정책사업연계형으로 접근하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 거버넌스 시스템은 참여단위와 행정단위, 그리고 이것을 연계 지원하는 '중간지원조직'의 다층적 거버넌스 구조로 제안하였다. 참여단위 거버넌스는 공동체단위와 개별 농가단위의 참여 프로그램으로 설계하였다. 특히, 참여단위 거버넌스의 지속성을 유지하기 위해서 커뮤니티비즈니스 육성이 필요할 것으로 나타났다. 1차년도(2015년)에는 신규구축형을 중심으로 진행을 위하여 전라북도 부안군 백산면 용계리를 연구대상 지구로 선정하였다. 참여단위 거버넌스 구축을 위하여 연구대상 지구에서 우리 마을과 물 이야기, 우리마을회의 등 통하여 주민이 생각하는 지역의 역사와 문화 등 잠재자원을 발굴하였고, 이를 바탕으로 침체된 마을 공동체를 마을길을 연결하여 다시 활성화 하고, 물이 흐르는 마을도랑으로 가꾸고, 단절된 이웃간 마음을 연결하기 위한 "마을길-물길-마음길 연결" 커뮤니티 비즈니스 프로젝터를 도출하였다. 이러한 거버넌스구축 프로그램의 정보의 공유와 확산을 위하여 커뮤니티 비즈니스 안내판을 설치하고, 마을소식지(청파)를 제작배부하고 거버넌스구축 과정을 담은 마을영상다큐 제작을 진행하였다. 2차년도에는 커뮤니티 비즈니스 심화과정을 운영하고자 한다. 본 연구의 결과는 앞으로 농촌지역의 비점오염관리를 위한 거버넌스구축 등 정책 및 제도개선에 도움이 될 것으로 기대된다.
소형위성 전력분배 및 전송모듈의 설계와 개발과정에서 딥러닝 알고리즘으로 동적 전력자원의 안정성을 평가하였다. 안정성 평가에 따른 요구사항은 소형위성 탑재체인 SAR 레이더의 전력분배모듈과 수요모듈의 전력전송기능을 구성하였다. 전력모듈인 PDM을 구성하는 스위칭 전력부품의 성능확인을 위해 동적신경망을 활용하여 신뢰성을 검증하였다. 신뢰성 검증을 위한 딥러닝 적용대상은 소형위성 본체로부터 공급되는 전력에 대한 탑재체의 전력분배기능이다. 이 기능에 대한 성능확인을 위한 모델링 대상은 출력전압변화추이(Slew Rate Control), 전압오류(Voltage Error), 부하특성(Load Power)이다. 이를 위해 첫째, 모델링으로 Coefficient Structure 영역을 정의하고 PCB모듈을 제작하여 안정성과 신뢰성을 비교 평가하였다. 둘째, 딥러닝 알고리즘으로 Levenberg-Marquare기반의 Two-Way NARX신경망 Sigmoid Transfer를 사용하였다.
이 연구의 목적은 S 대학교 교양필수과목 중 하나인 교양과 인성 수업에 나타난 학생들의 반응과 자기 이해를 살펴보는데 목적을 두었다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 이 수업에서 학생들의 긍정적인 변화에 미친 영향 정도는 5단계 리커트 척도를 사용하여 보통 이상의 높은 단계의 반응이 나타났다. 특히 연구자가 실시한 영화 토의 결과 만족도는 매우 높게 나타났다. 둘째, 그림 검사 분석 결과 스트레스와 자원 척도를 통한 대처 능력의 변화가 학생들에게 나타났으며, 학생들은 자신의 마음을 들여다봄으로써 자신을 이해할 수 있는 기회가 되었다. 본 연구는 문학과 예술, 그리고 영상 등을 통해 학생들의 인성을 함양하고 토의를 통해 책임감, 리더십, 협동심, 배려, 소통, 공감 등 세계 시민으로서의 자질을 함양할 수 있는 수업 예시를 제시하였다.
인공지능은 놀라운 이점으로 우리 삶의 중요한 부분을 차지하고 있다. 기계는 이미지에서 물체를 인식하는 것, 특히 사람들을 정확한 나이와 성별 그룹으로 분류하는 것에 있어서 인간을 능가하고 있다. 이러한 측면에서 나이와 성별 분류는 최근 수십 년 동안 컴퓨터 비전 연구자들 사이에서 뜨거운 주제 중 하나였다. 심층 합성곱 신경망(CNN) 모델의 배포는 최첨단 성능을 달성했다. 그러나 대부분의 CNN 기반 아키텍처는 수십 개의 훈련 매개 변수로 매우 복잡하기 때문에 많은 계산 시간과 자원이 필요하다. 이러한 이유로 기존 방법에 비해 훈련 매개 변수와 훈련 시간이 현저히 적은 새로운 CNN기반 분류 알고리즘을 제안한다. 덜 복잡함에도 불구하고 우리 모델은 UTKFace 데이터 세트에서 연령 및 성별 분류의 더 나은 정확도를 보여준다.
This study aims to classify forest fire-affected areas, identify forest types by the intensity of forest fire damage using multi-time Landsat-satellite images before and after forest fires and to analyze the effects of artificial restoration sites and natural restoration sites. The difference in the values of the Normalized Burned Ratio(NBR) before and after forest fire damage not only maximized the identification of forest fire affected and unaffected areas, but also quantified the intensity of forest fire damage. The index was also used to confirm that the higher the intensity of forest fire damage in all forest fire-affected areas, the higher the proportion of coniferous forests, relatively. Monitoring was conducted after forest fires through Normalized Difference Vegetation Index(NDVI), an index suitable for the analysis of effects by restoration type and the NDVI values for artificial restoration sites were found to no longer be higher after recovering the average NDVI prior to the forest fire. On the other hand, the natural restoration site witnessed that the average NDVI value gradually became higher than before the forest fires. The study result confirms the natural resilience of forests and these results can serve as a basis for decision-making for future restoration plans for the forest fire affected areas. Further analysis with various conditions is required to improve accuracy and utilization for the policies, in particular, spatial analysis through forest maps as well as review through site checks before and immediately after forest fires. More precise analysis on the effects of restoration will be available based on a long term monitoring.
오늘날 결제 시스템이 무인화되면서 키오스크로 결제하는 방식으로 변화하고 있다. 이는 소비자가 화면 터치만으로 메뉴 선택 및 구매 제품 개수를 지정할 수 있어 결제가 편리하다는 장점을 가진다. 그러나 시스템 보안 측면에서 바라보면, 실재하는 키오스크 시스템은 다양한 취약점이 존재한다. 이는 관리자 계정을 탈취하여 시스템 권한을 획득하고, 악의적인 행위를 진행할 수 있다. 또한 결제 개수를 비정상적으로 증가하여 불필요한 자원을 낭비하고, 기기가 정상적인 작동이 불가하도록 진행되게 할 가능성이 존재하는 등 많은 보안 위협에 노출되어 있다. 따라서 본 논문에서는 solana 블록체인의 참여자의 어떠한 노드가 올바르지 않은 fork를 승인한다면, 투표한 노드들의 지분은 삭제된다는 점을 이용한다. 또한 블록체인의 특성상 거래내역을 참여자 모두 볼 수 있기 때문에, 프라이빗 블록체인을 통해 접근권한 부분을 분리해 두도록 하여, 키오스크 결제에 대한 취약점을 개선하는 시스템의 논문을 작성하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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