기술이 발전함에 따라 악성코드 또한 함께 발전하여 보안 위협이 증가되고 있다. 특히 PowerShell 과 같은 스크립트 언어를 사용하여 포렌식이 어려운 Fileless 악성코드가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 PowerShell 데이터셋을 활용하여 기존 패턴은 탐지할 수 없는 한계점을 가진 시그니처 또는 휴리스틱 기반 탐지 기법을 보완하여 기존의 악성코드들을 학습 및 새로운 악성코드를 추측하는 것이 가능한 심층 학습 기술, Graph Convolutional Networks 과 자카드 유사도를 활용하여 기존의 방식에 비해 더 효율적으로 탐지를 이루어 내는지를 판단해보려한다.
딥러닝을 이용한 언어 모델은 다양한 분야에서 사용되고 있는데, 그 중 교육 분야에선 꾸준히 시험 문항을 자동으로 생성하려는 요구가 존재해 왔다. 그러나 빈칸 추론 문항, 그 중에서도 어구 단위 빈칸 추론 문항은 학습 및 평가 목적으로 널리 쓰이고 있지만, 이를 자동 생성하려는 연구는 상대적으로 드물다. 이에 본 연구에선 masked language modeling (MLM)을 이용한 난이도 조절이 가능한 어구 단위 빈칸 추론 문항 생성 시스템을 제안한다. 본 시스템은 정답 생성 모델의 attention 정보에 따라 지문 내 중요한 어구를 삭제해 오답을 생성하고, 동시에 어구의 삭제 비율을 조절함으로써 더 쉽거나 더 어려운 오답을 만들어낼 수 있다. 평가 결과, 제안한 시스템은 기존 접근법보다 정답과의 유사도가 최고 28.3% 낮았고, 또한 난이도 설정에 따라 쉬운 오답이 어려운 오답에 비해 유사도가 15.1% 낮아, 더 정답과 먼 뜻의 오답을 생성해내었다.
최근 인간 게놈 프로젝트를 통해서 인간의 DNA가 해석된 이후 유전자가 생성하는 단백질의 기능에 대한 관심이 높아지고 있다. 단백질의 기능은 서열의 유사도보다는 진화과정 상에서 잘 보존되는 구조의 유사도에 더 연관되어 있다. 이를 통해 두 개의 단백질 간에 구조 유사성이 관찰되면 이로부터 이들이 유사한 생물학적 기능을 가질 것을 기대할 수 있다. 따라서 유사한 단백질 구조를 가진 단백질을 찾기 위한 방법으로 단백질 구조 정렬에 대한 많은 연구들이 진행되었다. 하지만 기존의 연구들은 유사도로 주로 RMSD(Root Mean Square Deviation)를 사용했기 때문에 두 단백질의 정렬 결과가 유사한지 흑은 유사하지 않은지를 직관적으로 판단하기 쉽지 않다. 또한 대부분의 기존 연구들은 정렬 결과로 최적의 정렬 결과 하나만을 찾기 때문에 서로 다른 목적을 가지는 사용자들을 만족시키기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 새로운 유사도인 MRPD(Maximum of Residue Pair Distance)와 다수의 정렬 결과를 하나의 그래프로 표현하는 SG(Similarity Graph)을 기반으로 여러 가지 정렬 결과를 한 번에 생성하는 단백질 구조 정렬 방식을 제안한다. 단백질 정렬에 MRPB를 유사도로 사용하면 RMSD를 사용하는 경우에 비해서 유사 정도를 직관적으로 이해할 수 있을 뿐 아니라 신속하게 결과를 얻을 수 있다. SG는 사용자가 다양한 후보 정렬 결과들 중에서 자신이 원하는 정렬결과를 신속히 검색할 수 있도록 지원한다. 따라서 본 논문에서 제안한 단백질 구조 정렬 알고리즘은 다양한 길이에 따른 다수의 최적 정렬들을 제시하여 사용자의 만족도를 향상시킬 수 있었으며, 다수의 정렬결과 검색임에도 불구하고 정렬 시간은 기존 방법들과 거의 비슷하다는 장점이 있다.
우리나라는 선진 외국에 비하여 늦은 1992년에 도로교 표준시방에 내진설계편이 도입되었다. 따라서, 1992년 이전에 설계된 교각들은 내진 설계가 되어있지 않음은 물론 시공편의상 소성힌지 구간에 주철근이 겹침이음 시공되어 현재에도 사용되고 있다. 또한, 현행 내진규정도 강진지역의 설계규정을 도입함으로써 중 약진 지역에 속하는 우리의 현실에 맞지 않아 현장에서 복잡한 철근배근을 요구함으로 시공성 및 경제성이 많이 떨어지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 1992년 이전에 비내진 설계/시공되어 공용중인 원형 교각을 조사하여, 주철근이 겹침이음된 기준실험체(주철근비 1.01%, 심부구속철근비 0.13%) 1개를 실물크기와 유사하도록 직경 1.2m, 높이 4.8m로 제작하였으며, 또한 중 약진 지역에 속하는 우리나라의 실정을 감안하여 심부구속철근비를 비내진 규정의의 2.3배 현행 내진 설계규정의 0.32배에 해당하는 0.30%의 한정연성실험체 3개를 제작하여 유사동적 실험을 통하여 내진 연성도 평가를 하였다. 실험결과 비내진 실험체는 요구변위연성도 5를 만족시키지 못하였고, 한정연성 실험체의 경우는 현행 내진규정의 요구 변위연성도 5를 만족하는 것으로 나타났다.
본 연구는 상류역에 댐이 존재하지 않는 충적하천에서 과거 이치수 위주의 하천정비사업이 하도지형의 장기적인 변화에 미치는 영향과 그원인을 유사계의 관점에서 파악하는 것을 목적으로 하였다. 영산강 유역의 지석천 중하류역을 대상으로 하도선형, 사주형태와 식생활착율 등의 하도의 평면형상 변화를 분석하고, 하상재료 및 하상변동 조사를 실시하였다. 자연적인 충적하천 당시(1966년)와 제방과 저수로, 취수보 건설 등의 하천정비사업으로 변모된 최근(2002년)의 항공사진의 비교분석결과, 유로형태의 변화(단일사행에서 다지형화), 하도선형의 만곡도 감소(9.2%), 지천사주의 확장, 그리고 사주의 식생활착(97%) 현상이 발견되었다. 이와 같은 하도의 주수로 고정화와 사주내 식생이입은 댐하류 조절하천에서 나타나는 대표적인 평면 하도특성으로, 대상구간에서도 댐하류역과 유사한 유황의 변화 또는 유사량 감소가 영향을 미치고 있음을 추정할 수 있다. 유황변동 조사결과, 비록 댐하류 하천에서 나타나는 연간 수위변동의 균일성은 보이지 않았지만, 과거에 비해 홍수빈도와 규모가 감소하였다. 하상재료의 입경은 4~5배정도 조립화 되었고, 하상변동 조사결과 전체적으로 하상저하가 발생하였으나 지천합류부에서 국부적인 하상상승을 보였다. 이러한 결과들은 비록 댐으로 조절되지 않는 충적하천에서도, 하도내의 하천정비사업으로 인하여 유사 공급량의 감소, 지천과 본류간의 유사이동능력의 불균형, 그리고 하도내 지형형성 과정의 저하 등과 같은 유사계의 인위적인 교란이, 장기적으로 댐하류 조절하천과 유사한 하도의 평면하도 형상의 변화를 유발하고 있음을 의미한다.
자연하천에서의 유사량 계측은 하천공학적으로 중요한 의미를 가지지만 계측 방법의 비용 문제로 유사량 실측에 어려움이 따른다. 특히 소류사량 계측의 어려움으로 인해 주기적인 유사량 모니터링의 대부분이 부유사 농도 계측에만 제한되어 있는 실정이다. 본 연구에는 자동유량관측소에 설치된 횡방향 도플러 유속계(H-ADCP)의 후방산란값과 부유사 농도의 상관관계를 이용해 실시간으로 부유사 농도를 산정하고 총유사량을 산정하는 서포트벡터회귀 모형을 제안한다. 제안하는 실시간 총유사량 모니터링 시스템은 부유사 농도 모형과 수정 아인슈타인 방법을 모사하는 총유사량 산정 모형으로 구성된다. 각 모형의 매개변수와 입력변수는 K겹 교차검증 기반 격자검색 방법과 재귀적 특징 제거법을 이용해 결정되었다. 교차검증에서 부유사 농도 모형과 총유사량 산정 모형의 R2가 각각 0.885와 0.860으로 유사량-유량 관계곡선에 비해 정확한 것으로 나타났다. 시계열 유사량 관측을 통해 새로 제시되는 실시간 총유사량 관측 시스템이 자연하천에서 발달하는 유사량-유량 이력관계와 미세한 유량 변화에서 나타나는 유사량 변화를 성공적으로 관측할 수 있음을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 마찰경사나 부유사 입도 등의 수리 조건을 가정할 필요 없이 H-ADCP의 원시자료만으로 부유사 농도와 총유사량을 산정할 수 있어 기존 방법에 비해 불확도가 적으며 경제적이다. 본 방법은 H-ADCP가 설치된 유사량 관측소에 광범위하게 적용 가능해 유사량 모니터링의 시간적 해상도를 경제적으로 크게 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
1992년 내진규정 도입이전에 설계시공된 공용중의 철근콘크리트 교각은 대체로 소성힌지구간에 겹침이음 시공되었다. 본연구는 형상비 2.5의 철근콘크리트 교각실험체의 내진 연성도 평가를 위한 실험적 연구이다. 실험에 사용된 6기의 실험체는 횡방향 구속력, 주철근의 겹침이음 그리고 섬유보강을 변수로 가지고 있다. 이 실험체는 한국도로공사가 개발한 인공지진동을 사용하여 유사동적실험을 수행하여 지진이력을 주었으며, 유사동적실험 후에는 일정한 축력, P=0.1 $f_{ck}$$A_{g}$을 유지하면서 변위제어방식으로 유사정적실험을 실시하여 잔류내진성능을 평가하였다. 실험 결과 소성힌지구간에 겹침이음 된 RC 교각이 낮은 연성에서 파괴에 도달하였다. 이는 주철근 겹침이음이 주철근의 충분한 연성발달을 저하시킨 결과라 할 수 있다. 또한, 섬유보강된 실험체는 ?강성과 변위연성도의 현저한 개선능력을 보였다..
유사 특허를 검색하는 방법으로 기존에는 키워드 검색 방법을 사용하고 최근에는 머신러닝을 활용한 자동분류 방법을 사용하고 있다. 키워드 검색은 데이터 정제를 통해 정형화된 데이터 분석 방법으로 단문일 경우 검색에서는 정확도는 높지만 문서와 같이 여러 단어로 이루어진 장문일 경우 문장에 내포된 의미 분석을 할 수 없었다. 의미 분석 단계에서의 자동 분류 방법은 비정형 데이터 분석 방법으로 여러 단어로 이루어진 문장을 분류하는데 사용되고 있다. 그 동안 두 가지 방법을 결합하여 유사 문서 검색을 하려는 시도가 있었지만 비정형 데이터와 정형 데이터의 동시 사용에는 분석하는 방법이 다르기 때문에 동시 적용에는 알고리즘 상의 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 문서에서 함축된 키워드를 검출하고 잠재 의미 분석(LDA) 방식을 사용하여 사람이 개입하지 않고 문서를 효율적으로 자동분류하고 유사 특허를 검색할 수 있는 방법을 연구하였다.
본 논문에서는 지문 인식에 있어서 매칭 시간을 줄일 수 있는 효율적인 매칭 방법을 제안한다. 통상 지문의 특징점을 이용하여 지문 매칭을 수행하는 경우, 특징점간의 기하학적 유사성을 분석하여 두 지문의 매칭 점수를 계산한다. 이러한 기하학적 유사도를 계산하기 위해서는, 하나의 지문 데이터를 기준으로 다른 하나의 지문 데이터를 미리 정렬하는 과정이 필요하며, 정렬 결과에 따라 두 지문의 유사도가 달라지므로 통상의 지문 매칭에 있어서는 양방향 매칭을 통하여 최종 매칭 점수를 구한다. 양방향 매칭의 경우 단방향 매칭에 비하여 매칭 신뢰도는 높아지나 매칭에 걸리는 시간이 단방향 매칭에 비해 두 배로 걸린다. 이 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 대규모 지문 데이터 베이스에 대한 양방향 매칭 점수의 분포를 구하고, 이를 기초로 효율적인 1:N 지문 매칭방법을 제안하였다. 실험 결과는 이러한 방법이 유용함을 보여준다.
본 연구는 소비자 성향과 브랜드 컨셉이 확장 브랜드 평가에 미치는 주 효과를 살펴봄으로써, 효과적이고 전략적인 브랜드 확장 전량의 가능성을 실증적으로 분석해 보고자 한다. 본 연구의 실증적 검증을 위하여, 브랜드 확장 유형(유사/비유사)${\times}$브랜드 컨셉(상징적/기능적)${\times}$암묵적 소비자 성향(가변론적/고정론적)의 실험설계를 하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 모 브랜드와 확장제품 간의 유사성에 따른 주 효과가 통계적으로 유의하게 나타났다. 둘째, 상징적 브랜드인 경우, 소비자의 확장 브랜드에 대한 태도가 더 긍정적인 것으로 나타났고, 확장제품의 유사성과 브랜드 컨셉의 유형 간의 상호작용 효과가 통계적으로 유의하게 나타났다. 셋째, 개인의 암묵적 사고 유형과 브랜드 확장 유사성 간의 상호작용 효과가 통계적으로 유의하게 나타났지만, 가변론자가 고정론자에 비해 브랜드 확장에 대한 태도가 긍정적으로 나타날 것이라는 가설은 통계적으로 유의하지 못 한 것으로 나타났다. 본 연구는 비 유사한 제품군으로의 브랜드 확장의 효과를 높일 수 있는 실무적인 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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