본 연구의 최종 목표는 블랙박스, 스마트폰, CCTV 등으로부터 수집된 영상에서 수배차량이 범죄차량인지 여부를 분석할 수 있는 시스템을 개발하는 것이다. 데이터 수집은 자체 개발된 블랙박스를 이용하였다. 본 연구에 활용된 데이터는 차량 유형 8개(트럭, RV, 승용차, 승합차, SUV, 버스, 스포츠카, 전기차)와 차량 모델 434개 등 총 83,753건의 데이터를 사용하였다. YOLO v5를 이용한 차량인식 결과, mAP가 80%로 나타났다. 자체 개발한 블랙박스를 이용하여 ReXNet으로 차량 모델을 식별한 결과, 정확도는 99%로 나타났다. 이러한 결과는 데이터 라벨링의 정확도를 개선하는 것이 차량인식 성능 향상에 도움이 된다는 것을 의미한다.
최근 양자 내성 암호 표준화 사업을 진행 중인 미국의 국립표준기술연구소는 표준화가 확정된 4개의 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 PKE/KEM 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-KYBER 알고리즘의 복호화 과정 중 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)와 DDLA(Differential Deep Learning Analysis)에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 보이고자 한다. 실험 결과 개인 키의 일차 다항식 계수복구에 성공하였으며, 특히 DDLA에서는 중간 값의 해밍 웨이트(Hamming Weight)를 라벨로 사용하는 모델에서 평가 기법인 NMM(Normalized Maximum Margin)의 값이 13.0으로 가장 높은 값을 가져 개인 키를 복구할 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 복호화 과정 중 암호문을 랜덤하게 분할하고 계수별 곱셈 연산의 시작 지점을 랜덤화하는 방어 기법을 적용하면 상기한 공격을 방어하는 것을 확인하였다.
네트워크 패킷의 메타데이터를 학습한 침입탐지시스템이 최근 많이 제안되었다. 그러나 이러한 방식은 모델 학습에 사용할 메타데이터 생성을 위해 패킷을 분석하는 시간, 그리고 학습 전 메타데이터를 전처리하는 시간이 필요하다. 또한, 특정 메타데이터를 학습한 모델은 실제 네트워크로 유입되는 원본 패킷을 그대로 사용하여 침입을 탐지하는 것이 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 패킷 페이로드를 하나의 문장으로 학습시켜 침입을 탐지하는 자연어 처리 기반의 침입탐지시스템을 제안하였다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 UNSW-NB15와 Transformer 모델을 활용하였다. 먼저, 데이터세트의 PCAP 파일에 대한 라벨링을 실시한 후 2종의 Transformer 모델(BERT, DistilBERT)에 문장 형태로 직접 학습시켜 탐지성능을 분석하였다. 실험 결과 이진분류 정확도는 각각 99.03%, 99.05%로 기존 연구에서 제안한 기법들과 유사하거나 우수한 탐지성능을 보였으며, 다중분류는 각각 86.63%, 86.36%로 더 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
부가가치는 기본적인 활동 외에 부가적으로 창출되는 가치를 의미하며, 이는 기업 경영의 핵심적인 목표일 것이다. 이처럼 부가가치 창출을 위해 국내외 기업들은 아웃소싱, M&A, 핵심역량 강화 등과 같은 다양한 활동을 추진하고 있다. 부가가치는 물류활동에 있어서도 중요하게 인식되고 있으며, 국내외 많은 물류기업들은 차별적인 부가가치 물류서비스 제공에 노력하고 있다. 본 연구에서는 기업의 물류환경 변화를 고려한 부가가치 물류를 "공장에서 생산된 제품을 소비자에게 전달하는 순방향 물류(Forward Logistics)와 소비자가 반품 배출한 제품을 서비스하거나 재활용하는 역방향 물류(Backward Logistics) 상에 일어나는 각 활동 주체들 간의 물류활동(보관, 포장, 하역, 수송, 정보)과 부가적인활동(단순가공, 조립, 라벨링 등)의 전이(reposition)와 재구축(reengineering)을 통해 전체 물류네트워크의 이익과 고객서비스를 향상시키는 활동"으로 정의하였다. 또한 부가가치 물류의 개념적 정의와 기업의 전략적 측면을 고려한 부가가치 물류의 분석적 체계를 제시하였다. 이것은 부가가치 물류가 창출될 수 있는 활동 영역을 상위의 공급망 계획과의 연관성, 순방향 물류와 역방향 물류, 취급 품목(상품, 재활용, 재활용품) 등을 고려하여 구분한 것이다. 그리고 물류네트워크 상에서 창출되는 부가가치를 도출하기 위하여 각 활동 주체들 간의 물류활동 흐름을 가치경로(Value Route)로 설명하였다. 이와 같은 가치경로를 통한 물류네트워크 상의 부가가치 활동과 기대효과를 몇몇 사례를 통해 제시하였다. 본 연구는 국내외 물류기업들의 경쟁력 이슈인 부가가치 물류에 대하여 정의하고, 부가가치 물류의 창출을 분석적 체계와 가치경로를 통해서 논리적으로 설명하였다. 그러나 부가가치 물류활동과 관련된 자료 수집이 용이하지 않아 역방향 물류를 포함한 부가가치 활동에 대한 정량적인 수치나 평가 기준 등을 제시하지 못한 연구의 한계가 있다. 향후, 부가가치 활동과 관련된 다양한 연구와 자료가 확보된다면, 물류네트워크 상에서 창출되는 부가가치 활동을 논리적으로 설명할 수 있는 부가가치 모델을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 PDA에 장착된 카메라를 사용하여 획득한 명함 영상에 대한 효율적인 영역 해석 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 크게 영역 분할, 정보 영역 분류, 문자 영역 분류의 3개 과정으로 구성된다. 영역 분할에서는 입력 명함 영상을 8${\times}$8 크기의 블록으로 나누고 각 블록을 저주파 대역에서의 정규화 된 DCT 계수의 에너지를 이용하여 정보 블록과 배경 블록으로 분류한 다음, 블록에 대한 영역 라벨링을 통하여 정보 영역과 배경 영역으로 분할한다. 정보 영역 분류에서는 각 정보 영역을 블록 신호의 수평, 수직 방향 에지 성분과 저주파 대역에서의 DCT 계수의 에너지 비와 이진화 된 정보 영역 내에서의 흑화소인 정보 화소의 밀도를 이용하여 문자 영역과 배경 영역으로 분류한다. 문자 영역 분류에서는 분류된 문자 영역을 정보 화소의 밀도와 평균 런 길이를 이용하여 다시 큰 문자와 작은 문자 영역으로 분류한다. 실험결과 제안된 영역 해석 방법은 여러 종류의 명함을 다양한 주변 여건에서 PDA로 획득한 시험 영상에 대하여 정보 영역과 배경 영역을 잘 분할하고, 정보 영역을 문자 영역과 그림 영역으로 잘 분류하며, 다시 문자 영역을 큰 문자와 작은 문자 영역으로 잘 분류함을 보였다 그리고 제안된 영역 분할 방법과 정보 영역 분류 방법은 기존의 방법들보다 각각 약 2.2-10.1%와 7.7%의 에러율 향상을 보였다.
연구목적: 생산자와 소비자의 물리적 사회적 거리가 가까워지고, 1일 유통체계 준수에 의한 높은 신선도 유지, 먹거리에 대한 생산자와 생산정보 공유에 의한 농산물 안전성 향상 등 여러 장점 때문에 늘어나고 있는 로컬 푸드의 지속발전을 모색하고자 로컬 푸드 참여농가의 농작업 어려움 조사 및 기계화 방안 제시 조사방법: 전북 완주군 소재 용진농협에서 운영 중인 로컬 푸드 직매장에 농산물을 공급하는 농업인 21인을 대상으로 2016년 11월에 로컬 푸드의 어려운 점, 주요 생산품목, 가장 힘든 농작업, 기계화가 시급한 농작업, 농기계 도입에 어려운 점, 의견 및 건의사항을 설문 조사 분석하였음 결과 및 고찰: 로컬 푸드 참여 농가들은 4~5개 품목을 소량 생산하고, 농가에서 수확 소포장 라벨 부착 후 매장에 직접 진열하고 있었음. 농협은 정선 선별기, 소형 도정기, 포장기, 바코드 기계 등을 설치하여 농가 공동이용, 안전성 신선도 관리 등 교육, 스마트폰 앱을 매장 재고 현황을 농업인에게 실시간으로 제공 등 지원하고 있음. 조사에 응한 농업인 21명 중 60대(13명) > 50대(5명) > 70대(3명)로 모두 50대 이상이었음. 어려운 점에 대한 물음에 대해서는 '판매가 어렵다'(45%) > '인력이 부족하다'(40%) > '생산비가 많이 든다'(8.5%) > 기타(6.5%) 순이었음. '인력부족'은 파종과 수확 시기에 노동력이 집중적으로 필요한 것에 기인하고, 경지 규모가 다소 큰 농가에서는 농사일을 전문으로 하는 외국인 노동자를 고용함으로 노동력 부족 문제를 해소하지만, 소규모 농가는 품삯을 주고 고용할 경우 오히려 적자이기 때문에 고되더라도 자체 노동력으로 해결하고 있는 것으로 조사되었음. 가장 힘든 작업은 수확(81%) > 파종 정식(19%)으로 수확이 절대적으로 힘든 작업이라고 응답하였고, 기계화가 시급한 작업은 수확(71%) > 파종 정식(29%)으로 응답하였음. 힘든 이유로는 적기에 수확을 끝내야 상품성을 인정받을 수 있기 때문에 단기간에 많은 노동력이 요구된다고 응답하였음. 농기계 도입에 어려운 원인으로는, '적합한 수확기계가 없다'(48%)와 '재배면적이 적어 필요성을 못 느낀다'(29%)가 대부분이었고, 이밖에 '가격이 비싸다'(10%), '기계 정확도가 떨어진다'(10%), '기계 조작이 어렵다'(5%)로 나타났음. 결론: 로컬 푸드 참여 농가를 대상으로 농작업 기계화 현황에 대하여 조사하였음. 로컬 푸드의 지속 발전을 위한 방안을 제시하면; 첫째, 중 소농을 위한 수확기 개발이 가장 시급한 것으로 조사되었고, 둘째, 농기계가 아니더라도 우선 힘든 일을 해소하면서 편하게 자세를 유지할 수 있는 작업 보조기구 또는 편이장비의 개발 보급이 필요함. 셋째, 농가의 영세성과 지역의 특성을 고려하여 기술센터 농기계임대사업이나 시군 보조사업을 통해서 소형 농기계, 농기구, 보조 및 편이장비 보급이 확대되어야 함.
컴퓨터 그래픽스 분야의 발전으로 3D 모델의 수가 기하급수적으로 늘고 있다. 기존의 텍스트나 2D 이미지만을 검색하는 시스템으로는 정확한 3D 모델의 검색이 힘들다. 따라서 3D 모델 검색 시스템의 필요성이 대두되고 많은 분야에서 그 정확도와 속도향상을 위한 3D 모델 검색 연산자(Descriptor)와 검색 알고리즘을 개발하기 위한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 VRML 모델을 XML 데이터로 변환하여 3D 모델 검색에 사용하는 것이 주요 목표이다. 검색 방법은 크게 VRML의 노드 분류화를 통한 기본 도형에 대한 검색과 XML로 변환하면서 생성하는 무게중심(Mass-Center)을 이용한 검색 두 가지이다. 즉, 3D 모델 데이터베이스를 구축함으로써 VRML 노드를 통한 분류화와 라벨화된 3D 모델 데이터베이스 지원 등의 장점을 활용한다. 3D 모델을 Key값(Descriptor)을 생성하여 분류화된 XML 데이터로 저장하고, 처리하여 유사도 비교의 대상과 횟수가 많아질수록, 3D 모델을 바로 데이터베이스에서 검색에 사용할 수 있어 검색의 속도와 성능을 보다 증가시킬 수 있다. 보다 복잡한 3D 모델의 유사도 비교에 있어서는 Princeton Shape Benchmark(PSB)[1]에서 정확도가 가장 높게 평가된 방법인 LFD(Light Field Descriptor)[6] 검색 연산자를 사용한다. 이 방법은 3D 모델에서 2D 이미지를 얻어 검색하는 방법으로 많은 2D 이미지 관측점(View-Point)과 관측된 2D 이미지의 적합도를 비교하는 계산량이 많은 단점이 있다. 그래서 3D 모델 검색을 위한 2D 이미지 관측에 있어 x, y, z축 방향의 관측점을 얻는 방법을 제안함으로써 2D 이미지의 관측점을 줄여 계산량을 대폭 감소시키는 장점을 갖는다.것으로 조사되었으며 40대 이상의 연령층은 점심비용으로 더 많은 지출을 하고 있는 것으로 나타났다. 4) 끼니별 한식에 대한 선호도는 아침식사의 경우가 가장 높았으며, 이는 40대와 50대에서 높게 나타났다. 점심 식사로 가장 선호되는 음식은 중식, 일식이었으며 저녁 식사에서 가장 선호되는 메뉴는 전 연령층에서 일식, 분식류 이었으며, 한식에 대한 선택 정도는 전 연령층에서 매우 낮게 나타났다. 5) 각 연령층에서 선호하는 한식에 대한 조사에서는 된장찌개가 전 연령층에서 가장 높은 선호도를 나타내었고, 김치는 40대 이상의 선호도가 30대보다 높게 나타났으며, 흥미롭게도 30세 이하의 선호도는 30대보다 높게 나타났다. 그 외에도 떡과 죽에 대한 선호도는 전 연령층에서 낮게 조사되었다. 장아찌류의 선호도는 전 연령대에서 낮았으며 특히 30세 이하에서 매우 낮게 조사되었다. 한식의 맛에 대한 만족도 조사에서는 연령이 올라갈수록 한식의 맛에 대한 만족도는 낮아지고 있었으나, 한식의 맛에 대한 만족도가 높을수록 양과 가격에 대한 만족도는 높은 경향을 나타내었다. 전반적으로 한식에 대한 선호도는 식사 때와 식사 목적에 따라 연령대 별로 다르게 나타나고 있으나, 선호도는 성별이나 세대에 관계없이 폭 넓은 선호도를 반영하고 있으며, 이는 대학생들을 대상으로 하는 연구 등에서도 나타난바 같다. 주 5일 근무제의 확산과 초 중 고생들의 토요일 휴무와 더불어 여행과 엔터테인먼트산업은 더욱 더 발전을 거듭하고 있으며, 외식은 여행과 여가 활동의 필수적인 요소로써 그 역할을 일조하고 있다. 이와 같은 여가시간의 증가는 독신자들에게는 좀더 많은 여유시간을 가족을 이루고 있는 가족구성원들에게는 가족과의 유대를 강화하는 휴식과 오락의 소비 트렌드를 창출시켰다. 이와 더불어 외식은 식사를 해결하기 위한
인터넷에서 VoIP, VPN과 같은 QoS 보장을 요구하는 새로운 어플리케이션이 등장함에 따라, IP QoS 문제가 차세대 인터넷에서 가장 중요한 이슈중 하나이다. IETF는 인터넷에서 IP QoS를 제공하기 위하여 통합서비스 모델(Int-Serv)와 차별화된 서비스 모델(Diff-Serv)을 정의하였다. 통합서비스 모델은 각 IP 흐름의 상태 정보를 사용하기 때문에, 트래픽 특성에 따라 QoS를 만족시킬 수 있지만, 흐름수가 증가함에 따라 상태 정보양이 증가하게 된다. 차별화된 서비스 모델은 PHP를 사용하며, 지연 및 손실 민감도에 따라 서로 다른 트래픽에 서로 다른 서비스를 제공하는 잘 정의된 클래스가 있다. 차별화된 서비스 모델은 각 흐름에 대한 어떠한 상태 및 신호 정보를 갖지 않기 때문에 인터넷에서 다양한 서비스를 제공할 수 있다. MPLS는 라벨에 기초한 패킷 포워딩 기술을 사용하기 때문에, 네트워크에서 트래픽 엔지니어링을 쉽게 구현할 수 있다. MPLS는 서로 다른 파라미터를 가진 경로를 구축가능하고, 각 경로에 특정 클래스의 서비스를 할당해 줄 수 있다. 그러므로 잘 정의된 클래스를 가진 차별화된 서비스 모델를 지원하는 것이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷에서 여러 가지 서비스 클래스를 보장하기 위하여 MPLS 네트워크에서 차별화된 서비스 모델의 성능향상을 비교분석 한다.
본 연구는 지구차원의 목재인증제(木材認證制)인 FSC인증(認證)과 ISO 환경경영체제(環境經營體制) 인증(認證)의 최근 동향을 검토하고 인증제(認證制)가 우리 나라의 임산물무역에 미치는 잠재적 영향을 분석하였다. 목재인증표준(木材認證標準), 인증절차(認證節次) 및 인증(認證) 산림면적(山林面積) 등에 대한 자료 및 정보는 관련문헌과 지역 및 국제기구의 보고서 등으로부터 수집하였다. 목재인증제(木材認證制)가 우리 나라의 임산물무역에 미치는 영향은 환경(環境)과 임산물무역과 관련된 주요어에 대한 인지도(認知度)와 환경친화적이며 지속 가능하게 경영된 산림에서 생산되는 라벨부착목재에 대한 추가지불의사(追加支拂意思)를 설문 조사하여 분석하였다. 지구, 지역 및 개별국가차원에서 다양한 인증제(認證制)가 개발되고 있고 인증제(認證制)에 대한 관심도 증가되고 있기 때문에 인증목재(認證木材)의 시장공급량은 증가될 것으로 예측되나, 인증목재(認證木材)의 수요는 현 단계에서 불확실하며 소비자의 인증목재(認證木材)에 대한 반응이 주요 결정인자(決定因子)가 될 것이다. 단기적으로 목재인증제(木材認證制)가 우리 나라 수업에 미치는 영향이 크지 않을 것이다. 왜냐하면 국내 목재소비자들이 환경관련(環境關聯) 무역조치(貿易措置)에 대한 관심이 낮고, 인증목재(認證木材)에 대한 추가지불의사(追加支拂意思)가 적기 때문이다. 그러나 목재인증(木材認證)이 선진국 시장에서는 임산물수입장벽(林産物輸入障壁)으로 활용되고 있어 마루판이나 합판 등 유럽시장에 수출하는 임산물은 목재인증(木材認證)에 의해 부정적인 영향을 받을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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