원자력발전소 지진 확률론적 안전성 평가인 PSA(Probabilistic Safety Assessment)는 오랜 기간에 걸쳐 확고히 구축되어 왔다. 반면에 다양한 공정 기반의 산업시설물의 경우 화재, 폭발, 확산(유출) 재난에 대해 주로 연구되어 왔으며, 지진에 대해서는 상대적으로 연구가 미미하였다. 하지만, 플랜트 설계 당시와 달리 해당 부지가 지진 영향권에 들어갈 경우 지진 PSA 수행은 필수적이다. 지진 PSA를 수행하기 위해서는 확률론적 지진 재해도 해석(Probabilistic Seismic Hazard Analysis), 사건수목 해석(Event Tree Analysis), 고장수목 해석(Fault Tree Analysis), 취약도 곡선 등을 필요로 한다. 원자력 발전소의 경우 노심 손상 방지라는 최우선 목표에 따라 많은 사고 시나리오 분석을 통해 사건수목이 구축되었지만, 산업시설물의 경우 공정의 다양성과 최우선 손상 방지 핵심설비의 부재로 인해 일반적인 사건수목 구축이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 산업시설물 지진 PSA를 수행하기 위해 고장수목을 바탕으로 확률론적 시각도구인 베이지안 네트워크(Bayesian Network, BN)로 변환하여 리스크를 평가하는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 임의로 생성된 가스플랜트 Plot Plan에 대해 최종 BN을 구축하고, 다양한 사건 경우에 대한 효용성있는 의사결정과정을 보임으로써 그 우수성을 확인하였다.
최근 특정 기업 또는 웹사이트에 대한 분산 서비스 거부 공격(DDoS:Distributed Denial of Service) 위협이 증가함에 따라 많은 기업들이 DDoS 공격 방어를 위한 보안 솔루션을 도입하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 한다. DDoS 공격은 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 상황을 고려하여 모델링 시뮬레이션을 통한 DDoS 공격에 대한 유연한 대응 방법을 연구하고자 한다. 특히, 서버의 개수를 변경할 경우 나타나는 DDoS 공격에 대한 동적 특성을 분석하고, DDoS 공격으로 인한 피해 규모의 객관적 산정을 위해 DDoS 탐지 시스템 운영 여부에 따른 손실 비용을 산정하는 방법을 제시한다. DDoS 공격 시뮬레이션은 OPNET Modeler를 이용하여 모델링하고, 시뮬레이션 결과를 통해 DDoS 공격으로 인한 서비스 가능 시간을 도출하여 네트워크 구조에 따른 서비스 가능여부를 확인 할 수 있다. 본 논문에서 수행하는 DDoS 공격 시뮬레이션은 현재의 네트워크 구성을 평가하고 신규 장비의 설치 또는 네트워크 구조 변경 시 발생 가능한 문제점을 예측하는 데에 활용가능하다.
인터넷은 이제 일상생활에서 떼어놓을 수 없는 생활의 일부가 되었다. 그러나 인터넷은 애초에 보안의 개념 없이 만들어졌기 때문에 악의적인 사용자가 네트워크를 통해 시스템에 침투하여 시스템을 마비시키거나 개인정보를 탈취하는 문제들이 커다란 사회적 이슈가 되고 있다. 또한 최근 평범한 일반 사람들도 네트워크 공격 툴 사용으로 인한 DoS 공격이 가능해짐에 따라 인터넷 환경에서 큰 위협을 주고 있다. 그러므로 효율적이고 강력한 공격 탐지 시스템이 인터넷 환경에서 매우 중요하게 되었다. 그러나 이러한 공격을 완벽하게 막아내는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 DoS 공격의 탐지를 위한 알고리즘을 제안하고, 이를 이용한 공격탐지도구를 제시한다. 먼저 정상상태에서의 학습단계를 거쳐서, 학습된 임계치 허용량, 각 포트로 유입되는 패킷의 개수, 중간값 그리고 각 포트별 평균사용률을 계산하고, 이 값을 바탕으로 공격탐지가 이루어지는 3단계 판별 방법을 제안하였다. 제안한 방법에 맞는 공격 탐지 도구를 제작하여 실험을 하였으며, 그 결과 각 포트별 평균사용률과 단위 시간당 패킷량 중간값의 차이와 학습된 임계치 허용량의 비교는 공격 탐지에 효율적임을 알 수 있다. 또한 네트워크 데이터를 들여다 볼 필요 없이, 패킷의 개수만을 이용하여 공격을 탐지함으로써 간단히 구현할 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서 우리 대용량 데이터를 보다 효과적으로 전송할 수 있는 프로그램 구현 및 시스템 최적화에 대해 논의하고자 한다. 수백 ~ 수천 km 떨어진 전파망원경을 이용해 천체를 관측하는 VLBI에서 각 관측소는 수 TB에 달하는 대용량 데이터를 상관센터로 전송하여야 한다. 이에 따라 보다 효율적으로 데이터를 전송할 수 있도록 전세계적으로 초고속 네트워크를 활용한 e-VLBI 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 연구 추세에 따라 초고속 네트워크 상에서 Gbps 급의 VLBI 데이터를 효과적으로 전달할 수 있는 프로그램 설계 및 시스템 구축에 대해 기술하였다. 기존의 VTP(VLBI Transport Protocol) 기반 데이터 전송을 넘어 보다 신속한 데이터 전달이 가능하도록 전송 프로그램 설계에 있어 UDP를 적용하였다. 이를 위해 현재 사용되는 VTP 프로그램에 Tsunami UDP 알고리즘을 이식하여 데이터 전달에 있어 성능을 극대화하였고, 시스템 최적화를 통해 보다 신속하고 안정적으로 KVN 각 사이트 간 데이터 전송이 구현될 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 금융 뉴스 데이터로 추가적인 사전 학습이 진행된 BERT 기반 모델인 FinBERT 모델을 사용하여 금융 영역에서 감성 분석 시 학습시킬 데이터와 그에 맞는 하이퍼파라미터를 찾는 방법을 소개한다. 우리의 목표는 다양한 데이터 세트를 활용하고 하이퍼파라미터를 미세 조정하여 정확한 감성 분석을 위해 FinBERT 모델을 가장 잘 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하는 것이다. 이 연구에서는 제안된 FinBERT 모델 미세 조정 접근법의 아키텍처와 워크플로우를 개괄적으로 설명하고, 감성 분석 태스크를 위한 다양한 데이터 세트와 하이퍼파라미터의 성능을 강조한다. 또한, 감성 라벨링 작업에 GPT-3를 사용함으로써 GPT-3가 적절한 라벨러 역할을 하는지에 대한 신뢰성을 검증한다. 결과적으로 미세 조정된 FinBERT 모델이 다양한 데이터 세트에서 우수한 성능을 발휘 한다는 것을 보여주었고, 각 데이터 세트에 대해 전반적으로 우수한 성능을 보이는 학습률 5e-5와 배치 크기 64의 최적의 조합을 찾았다. 또 일반 도메인의 뉴스보다 일반 도메인의 트위터 데이터 세트에서 성능이 크게 향상됨을 기반으로 금융 뉴스 데이터만으로만 추가적으로 학습시키는 FinBERT 모델에 대한 의구심을 제시한다. 이를 통해 FinBERT 모델에 대한 최적의 접근 방식을 결정하는 복잡한 프로세스를 간소화하고 금융 분야 감성 분석 모델을 위한 추가적인 학습 데이터 세트와 미세 조정 시 하이퍼파라미터 선정에 대한 가이드라인을 제시한다.
해저지층의 지질특성을 파악하는 것은 지구과학 및 공학에서 중요한 과업으로 신뢰도 높은 탐사자료를 확보하는 경우 가능하다. 대한민국 남동해역 대한해협 천부 지층의 특성을 파악하기 위하여 심부 시추 지층물성 실험실 분석자료와 탄성파 탐사자료를 확보하였고, 이를 통합 분석하였다. 해저면 심도 200 m 하부까지 심부 시추코어를 회수하여 천부 지층 탄성파 음파속도 로그를 얻었고, 탄성파 단면과 대비하였다. 지층 음파속도 로그와 시간 영역 탄성파 자료는 시간-심도 변환을 수행하여 상관성이 15%에서 45%로 증가하였다. 탄성파 임피던스 초기모형을 설정하고 모형기반, 대역제한 및 산재쐐기 역산을 각각 수행하여 결과를 비교하였다. 도출된 탄성파 임피던스는 천부 지층 내부 퇴적층이 우세한 영역과 미고결 영역에서 변화되는 양상을 보였다. 본 연구에서 수행된 음파 임피던스 역산 기법은 향후 지층 물성분석 로그자료와 탄성파자료의 추가 확보 시 통합 분석을 위한 프레임워크로, 임피던스 분포 단면은 해저면 단층 규명과 천부가스 누출 탐지 등에 활용 가능하다. 국내 해양 심부 시추는 이산화탄소 저장 후보지 특성 파악과 자원 부존 평가 등을 목적으로 지속 추진되고 있으므로 통합 역산의 지구물리 분야 적용 가치가 높아질 것으로 기대된다.
본 연구는 청소년 자살성(suicidality)의 성별차이를 일반긴장이론(general strain theory)에 근거하여 살펴보았다. 이를 위해 서울시 서대문구 3개 중학교 학생 819명을 대상으로 설문조사를 실시한 후 t-test와 로지스틱 회귀분석(logistic regression)을 사용하여 자료를 분석하였다. 그 결과 첫째, 관계적 긴장에 해당하는 아버지의 학대 피해와 학교폭력 피해는 남자 중학생의 경험이 유의미하게 더 많았다. 둘째, 자살성에 영향을 미치는 요인에서 남자 중학생은 지위적 긴장에 해당하는 경제적 상황이, 여자 중학생은 관계적 긴장 요인에 해당하는 아버지의 비신체적 학대 피해가 유의미한 것으로 나타났다. 셋째, 비신체적 학교폭력 피해는 남녀 모두의 자살성에 유의미한 영향요인이었다. 이러한 결과를 바탕으로 중학생의 주요 생활환경인 가정과 학교에서의 사회복지적 접근을 통해 남자 중학생의 지위적 특성과 여자 중학생의 관계적 특성에 주목한 개입이 이루어져야 하며 학교사회복지사 및 관련기관의 네트워크가 필요함을 제시하였다.
본 연구는 북한당국이 발표하는 지역별 토지가격이나 토지의 특성에 관한 자료들이 없는 조건에서 북한지역의 토지가격과 토지자산의 규모를 추정하는 방법론과 모형을 제시하고 이를 이용하여 북한 시가화지역 전체를 대상으로 시장가격 기준의 토지자산 규모를 실험적으로 추정하였다. 우선 관련 사회경제적 변수를 이용가능하면서 최근의 북한과 소득수준의 격차가 상대적으로 크지 않았던 것으로 평가되는 남한의 1970년대 중후반, 그리고 도시화 수준이 유사했던 1980년대 초반 남한의 시, 군, 구별 실거래가격을 기준으로 시가화지역 토지에 대한 지가결정함수를 도출하였다. 다음으로 북한지역에 대한 지리정보분석을 통해 도출되는 지가결정요인의 대리변수들을 대입하여 2015년경 북한 시가화지역 토지의 시, 군, 구역별 상대가격비율을 산출하였다. 더 나아가서 최근 북한지역 일부 도시들을 대상으로 조사된 주택거래가격과 본고에서 추정한 상대가격비율을 결합하여 북한전역을 대상으로 시가화지역의 토지자산 규모를 추정하였다. 추정결과 북한 시가화지역의 토지가격은 시, 군, 구역별 상대가격비율로 볼 때 평양시 동대원구역이 100으로 제일 높고 양강도 풍서군이 1.70으로 가장 낮은 것으로 평가되었다. 한편 시가화지역의 토지자산 규모는 2015년 기준 216억 달러로 추정되었는데, 이는 동년 북한GDP의 1.2~1.3배에 달하는 규모이다. 이 비율은 남한의 1978~1980년과 비슷한데, 해당시기의 남한의 경제성장률이 평균 6%인데 반해 북한은 1%대 수준인 것을 고려하면 상당히 높은 것으로 보인다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석과 토픽모델링을 활용하여 국내 정보활용교육 연구의 흐름을 살펴보고 향후 정보활용교육의 방향성을 모색하는데 목적이 있다. 이를 위하여 국내 문헌정보학 분야의 학술지에 게재된 정보활용교육과 관련된 논문 306편을 선정하고, 논문의 초록을 대상으로 전처리 과정을 거쳐 전체 키워드 출현 빈도, 시기별 키워드 출현 빈도, 키워드 동시출현 빈도분석을 수행하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 키워드의 연결중심성과 매개중심성, 위세중심성을 분석하였다. 또한 구조적 토픽모델링 분석을 활용하여 15개의 토픽(교육과정, 정보활용교육 효과, 정보활용교육 내용, 학교도서관 교육, 정보매체활용, 정보활용능력 평가 지표, 도서관 불안, 공공도서관 프로그램, 대학도서관 이용자교육, 건강정보 활용능력, 정보격차, 도서관활 용수업 개선, 연구 동향, 정보활용교육 모델, 교사 역할)을 도출하고, 토픽별로 비중의 변화를 확인하기 위해 연도별 토픽 추이를 분석하였다. 이러한 결과를 바탕으로 정보활용교육의 방향성과 후속 연구에 대한 제언을 제시하였다.
길거리에서 묻지마 범죄가 자주 발생함에 따라 CCTV의 보급이 증가하고 있다. 그러나 수동적으로 작동되는 CCTV의 단점 때문에 지능형 CCTV의 필요성이 주목 받고 있다. 이러한 지능형 CCTV의 무거운 시스템 때문에, 높은 성능의 기기들이 필요해 일반 CCTV를 대체하는데 비용적 측면에서 부담이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 낮은 품질의 영상도 인식하며 높지 않은 성능의 기기에서도 시스템이 구동되는 지능형 CCTV 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 AWS 기반 플랫폼을 활용하여 시스템을 경량화하고 영상을 텍스트화하여 실시간으로 위협을 감지할 수 있는 Saying CCTV 시스템을 제안한다. 이는 YOLO v4와 OpenPose를 사용해 추출한 데이터를 바탕으로 위험 객체와 위협 행동 그리고 위협 상황을 판단하며, 위험도를 머신러닝으로 계산하도록 구현하였다. 이를 통해, 언제 어디서나 네트워크만 연결되면 시스템을 동작시킬 수 있으며, 영상 촬영과 이미지 업로드가 최소한의 성능의 기기에서도 시스템 사용이 가능하다. 나아가 영상을 분석하여 텍스트로 저장되는 데이터들로 하여금 범죄의 유의미한 통계를 자동화하여 신속한 범죄 예방이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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