• 제목/요약/키워드: 융합네트워크

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출연연구기관 융합기술 연구네트워크 구조 분석 (An Analysis on the Research Network Structure of Convergence Technologies in Government-sponsored Research Institutes)

  • 김홍영;정선양
    • 기술혁신학회지
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    • 제18권4호
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    • pp.693-718
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    • 2015
  • 본 연구는 국가과학기술연구회(구, 기초기술연구회 및 산업기술연구회) 산하 출연연 24개 기관이 출연금과 정부수탁과제로 집행한 최근 3개년간(2011~2013)의 연구과제중 국가과학기술표준분류의 중 분류 기준으로 2개 이상의 기술을 연구하는 융합기술 연구과제를 사회연결망분석 기법을 활용하여 기술간에 어떠한 네트워크 구조를 가지고 있는지를 분석해 보았다. 분석결과 출연연의 융합연구는 국가연구개발사업의 전체 융합연구와 비교할 때 더 활발하고, 다양한 기술분야에서 수행되고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 외부기관과 공동연구에 의한 융합연구보다 내부에서 더 활발히 융합연구가 이루어지고 있음을 확인하였다. 그리고 융합기술의 네트워크 중심성을 파악하여 융합연구의 중심역할을 하는 기술이 내부중심형 기술과 외부중심형 기술로 분류된다는 것을 확인하였다. 융합연구는 단순히 기술간의 융합만을 뜻하는 것은 아니다. 출연연은 융합연구 활성화를 위해서 단순히 다기술 연구만을 수행하지 말고, 신기술, 신산업을 창출할 수 있는 융합연구 영역도 창출해야 할 것이다. 이러한 관점에서 본 논문은 출연연의 융합연구 현황 및 네트워크 분석을 통해 출연연의 융합연구를 활성화를 위한 역할에 대한 정책적 시사점을 제시하고 있다.

연결망 분석을 활용한 인문사회기반 융합연구 구조에 관한 연구: 네트워크 중심성과 중개자 역할을 중심으로 (Research Networking in Convergence Relations: A Network Analytic Approach to Interdisciplinary Cooperation)

  • 양창훈;허정은
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.49-63
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    • 2017
  • 본 연구는 인문사회기반 융합연구 지원과제를 대상으로 연구 분야간 협력적 연계관계 구조와 그 속성을 분석하고자 하였다. 학제간 연구협력은 공동의 문제를 해결하는데 있어서 개별 연구 분야들이 보유한 지식, 정보, 자원 등을 다른 분야들과 결합하고 공유하는 상호 협력적인 연구 활동이라고 볼 수 있다. 2009년부터 2015년까지 한국연구재단이 지원한 183개 융합과제를 대상으로 98개의 연구 분야를 추출하고 이를 관계형 네트워크 데이터로 구축하여 분석을 수행하였다. 분석 결과, 다양한 분야들이 상호 연계되어 군집을 형성하고 이를 통해 협력적 융합연구 활동이 고르게 분포되는 구조적 속성을 확인할 수 있었다. 둘째, 외향 및 내향 연결 중심성이 높은 분야들이 전체 년도구간에서 학제적 연구협력의 주요 기능을 담당하는 것으로 판단되었다. 셋째, 연결자(Liaison)의 중개 역할이 전체 네트워크에서 이종 지식과 정보의 흐름을 중개하는 연구 분야의 대표적인 특성이라는 점도 확인되었다. 본 연구는 학제간 연구협력 네트워크의 구조적 속성을 파악하고 융합연구에 있어서 네트워크 방법론의 적용이 가지는 정책적 함의를 제시하였다.

블록체인 네트워크 보안 위협 탐지 기술 동향 분석

  • 이은영;문정현;한채림;이일구
    • 정보보호학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.61-71
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    • 2021
  • 최근 블록체인 기술의 적용 범위가 전 산업으로 확대되고 있으며, 고부가가치 정보와 디지털 자산이 블록체인 분산 데이터베이스에 저장되고 관리되면서 블록체인을 대상으로 하는 보안 위협이 급격히 증가하고 있다. 특히 가용성 저하 공격, 분산 서비스 거부 공격, 비정상 거래, 악의적 거래, 51% 공격과 같이 블록체인을 대상으로 한 공격 기법이 고도화되고 피해 규모가 커지고 있다. 블록체인은 금융, 물류, 의료, 인증 등 전 산업 분야에 활용될 가능성이 높아지고 있어서 블록체인 네트워크 보안 위협을 신속하고 정확하게 탐지하는 기술에 대한 연구가 요구된다. 본 논문에서는 블록체인 네트워크 보안 위협에 대해 분석하고, 주요 위협 탐지 기술과 최신 동향을 분석한다.

다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 (Behavior Recognition of Moving Object based on Multi-Fusion Network)

  • 김진아;문남미
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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    • pp.641-642
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    • 2022
  • 단일 데이터로부터의 이동 객체에 대한 행동 인식 연구는 데이터 수집 과정에서 발생하는 노이즈의 영향을 크게 받는다. 본 논문은 영상 데이터와 센서 데이터를 이용하여 다중 융합 네트워크 기반 이동 객체 행동 인식 방법을 제안한다. 영상으로부터 객체가 감지된 영역의 추출과 센서 데이터의 이상치 제거 및 결측치 보간을 통해 전처리된 데이터들을 융합하여 시퀀스를 생성한다. 생성된 시퀀스는 CNN(Convolutional Neural Networks)과 LSTM(Long Short Term Memory)기반 다중 융합 네트워크 모델을 통해 시계열에 따른 행동 특징들을 추출하고, 깊은 FC(Fully Connected) 계층을 통해 특징들을 융합하여 행동을 예측한다. 본 연구에서 제시된 방법은 사람을 포함한 동물, 로봇 등의 다양한 객체에 적용될 수 있다.

그래프 이론을 이용한 고속도로 분석 알고리즘에 관한 연구 (A Study on the Algorithms of Highways Analysis Using Graph Theory)

  • 오하일;손수호;장수경;박기섭;김문성;이광연
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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    • pp.293-296
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    • 2023
  • 본 논문에서는 고속도로의 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 그래프 이론을 이용하여 접근성 지표의 알고리즘을 제안한다. 먼저 2025년 고속도로 교통망을 그래프로 나타낸 운송네트워크를 구한다. 그리고 그래프 이론의 연결수, 비교거리, 접근지표, 연결도, 산포지수, 지름 등의 개념을 이용하여 2025년 고속도로 교통망의 연결성을 분석하고 예측하기 위하여 주어진 운송네트워크로부터 다양한 접근성 지표를 쉽게 얻을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통하여 고속도로의 운송네트워크에서 교통의 중심이 되는 도시를 찾을 수 있다.

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논배수로 네트워크 모형을 통한 농업용수 회귀수량 산정 방안 (Estimation of Agricultural Water Return Flow Using a Network Model Based on Paddy Irrigation Areas)

  • 추인교;이준화;아디군 이스마일 아데바요;정영훈
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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    • pp.407-407
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    • 2023
  • 최근 환경부에서 발표한 국가물관리기본계획에서 수자원 총량 중 생활·공업·농업·유지용수의 이용량은 365억m3/년으로 약 29.4%로 발표되었다. 유지용수를 제외한 농업용수 이용량의 비중은 약 60.5%이며, 이 중 약 80%가 논에서 활용되고 있다. 이러한 농업용수 이용량 중 사용되지 않고 하천으로의 방류량이 존재하는데 이를 관개회귀수량이라하며, 농업용수의 약 35%가 하천으로 회귀된다 발표하나 지역에 따른 편차가 존재하기에 정확한 회귀수량을 산정하기엔 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 네트워크 모형을 통한 용배수로 구축 이후 회귀수 정량화를 하고자 하며, 정량화를 위한 네트워크 모형은 EPA-SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 활용하였다. 해당 모형은 미국 환경 보호국(U.S. Environmental Protection Agency, EPA)에서 개발한 네트워크 물리모형으로 다양한 환경적 요소에 따른 수문 영향을 확인 가능한 모형이다. 해당 모형의 다양한 네트워크 기능을 통해 논배수로 네트워크를 구축하여 회귀수 정량화를 진행하고자 한다. 논배수로 네트워크를 구축하기 이전 현장조사를 진행하였다. 현장조사를 통한 용수계통도를 작성하였으며, 모형의 입력자료로 필요한 네트워크 용배수로관 표고값을 측량하였다. 이후 현장조사 및 측량 자료를 활용하여 네트워크 물리모형의 입력자료 구축을 진행하였으며, 해당 자료 구축은 지리 정보 시스템 중 ArcGIS와의 연계를 통해 구축하였다. 모형의 수리학적 입력자료는 해당지역의 계측자료를 활용하였으며, 필지 사이의 내리흐름 및 펌프를 통한 용수 또한 네트워크 물리모형의 기능을 활용하여 구축하였다. 이후 계측자료와의 비교를 통한 매개변수 보정을 진행하였으며, 전체 논배수로에 대한 농업용수의 흐름 및 회귀수량을 분석하였다. 해당 연구를 통해 농업용수의 회귀수 산정 및 지역 편차에 따른 회귀수 정량화 등의 연구에 활용될 것으로 기대한다.

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효율적인 침입탐지를 위한 네트워크 정보와 시스템 콜 정보융합 방법개발 (Data Fusion of Network and System Call Data For Efficient Intrusion Detection)

  • 문규원;김은주;류정우;김명원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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    • pp.208-210
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    • 2004
  • 최근 인터넷, 인트라넷과 같은 통신 기술 발전에 따라 거의 모든 시스템이 서로 연결되었고, 사용자들은 손쉽게 정보를 공유할 수 있게 되었다. 따라서 시스템 침입을 통한 데이터의 변형과 인증 받지 않은 접근과 같은 컴퓨터 범죄가 급속도로 증가하고 있다. 그러므로 이러한 컴퓨터 범죄를 막기 위한 침입 탐지 기술 개발은 매우 중요하다. 전통적인 침입 탐지 모델은 단지 네트워크 패킷 데이터만을 사용하고 있으며. 침입탐지 시스템의 성능을 높이기 위해 서로 다른 분류 알고리즘을 결합하는 방법을 사용해왔다. 그러나 이러한 모델은 일반적으로 성능향상에 있어서 제한적이다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 성능을 개선하기 위해 네트워크 데이터와 시스템 콜 데이터를 융합하는 방법을 제안하였으며. 데이터 융합 모델로서 Multi-Layer Perceptron (MLP)를 사용하였다. 그리고 DARPA 에서 생성한 네트워크 데이터와 본 논문에서 가상으로 생성한 시스템 콜 데이터를 함께 결합하여 모델을 생성 한 뒤 실험을 수행하였다. 본 논문에서의 실험결과로. 단순히 네트워크 데이터만을 사용한 모델에 비해 시스템 콜 데이터를 함께 결합한 모델이 훨씬 더 놓은 인식률을 보인다는 것을 확인할 수 있다

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차량 내 멀티미디어 네트워크 기반 오디오 인터페이스 개발에 관한 연구 (A Study of Audio Interface Development based on In-Vehicular Multimedia Network)

  • 전영준;김태준;유윤식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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    • pp.51-52
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    • 2009
  • 본 논문에서는 차량 내의 네트워크 가운데에서 대용량의 멀티미디어 데이터를 전송할 수 있는 MOST(Media Oriented Systems Transport) 네트워크 기반의 오디오 인포테인먼트 인터페이스 개발에 관한 연구를 수행하였다. 구현한 오디오 인포테인먼트 인터페이스는 MOST 네트워크 인터페이스 컨트롤러로 OS81050A INIC 칩을 사용하였으며, EHC 부분은 ATmega128L 8bit 마이크로컨트롤러를 사용하였다. 오디오 동작과 관련된 기능 블록(FBlock) 및 애플리케이션 작성에는 NetServices API를 활용하였다. 구현된 인터페이스는 MOST 네트워크 분석 도구인 OptoLyzer G2를 이용하여 정확한 동작여부를 확인하였다.

Wavelet 기반의 영상 디테일 향상 잡음 제거 네트워크 (WDENet: Wavelet-based Detail Enhanced Image Denoising Network)

  • 정군;위승우;정제창
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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    • pp.176-179
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    • 2021
  • 최근 딥 러닝 기법의 하나인 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 영상 잡음(Noise) 제거 분야에서 전통적인 기법보다 좋은 성능을 나타내고 있지만 학습하는 과정에서 영상 내 디테일한 부분이 손실될 수 있다. 본 논문에서는 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)을 기반으로 영상 내 디테일 정보도 같이 학습하여 영상 디테일을 향상하는 잡음 제거 합성곱 신경망 네트워크를 제안한다. 제안하는 네트워크는 디테일 향상 서브 네트워크(Detail Enhancement Subnetwork)와 영상 잡음 추출 서브 네트워크(Noise Extraction Subnetwork)를 이용하게 된다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존 알고리듬보다 디테일 손실 문제를 효과적으로 해결할 수 있었고 객관적 품질 평가인 PSNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)와 주관적 품질 비교에서 모두 우수한 결과가 나온 것을 확인하였다.

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줄기세포분야 융합연구형태 분석을 위한 공저자 네트워크 (Co-author network for convergent research pattern analysis in stem cell sector)

  • 장혜란
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권9호
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    • pp.199-209
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    • 2017
  • 본 연구는 줄기세포분야의 융합연구 형태와 각 영역별 연구자의 역할을 확인하기 위해 사회네트워크분석을 수행하였다. 자료는 PubMed 데이터베이스에서 1996년부터 2012년까지 만능유도줄기세포와 배아줄기세포를 주제로 발표된 270편의 논문과 성체줄기세포와 중간엽줄기세포 영역의 580편 논문을 추출하였다. 각 영역의 논문에서 공저자 515명과 1,515명을 추출하여 분석하였다. 분석 방법은 사회네트워크분석으로 연결정도중심성, 매개중심성을 확인하고 공저자 네트워크를 구현한 후 연구자의 역할을 확인하였다. 분석결과 공저자 네트워크 상 성과가 높은 핵심 연구자와 중개 연구자를 확인할 수 있었다. 핵심 연구자는 연결정도중심성은 높지만 매개중심성이 높지 않을 수 있으며, 연결정도중심성은 낮으나 매개중심성이 높아 연구자를 연결시키는 중개 연구자를 확인하였다. 공저자 네트워크분석은 분야별 핵심 연구자를 찾아 공동연구를 수행하여 성과를 향상시키고, 연구개발과제 심사를 위한 분야별 전문가 추천을 위한 객관적 자료로 활용이 가능할 것이다.