근래 들어 유비쿼터스 컴퓨팅 및 센서 네트워크 환경 등과 같은 다양한 응용 분야에서 데이터 스트림 형태의 정보를 발생시키고 있으며, 이들 정보를 효율적으로 처리하기 위한 다양한 방법들이 활발히 제안되어 왔다. 대부분의 이들 방법들은 주로 처리 과정에서의 공간 사용량 및 데이터당 처리 시간을 줄이는데 초점을 맞추고 있다. 하지만 이들 방법들에서 데이터 발생량이 급격히 증가되는 경우 일부 데이터는 실시간으로 처리되지 못하며 해당 방법의 성능 저하를 초래한다. 따라서, 데이터 스트림 처리의 효율성을 높이기 위해서는 효율적인 과부하 처리 기법을 필요로 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 발생빈도 예측법을 이용한 과부하 처리 기법을 제안한다. 즉, 해당 기법에서는 처리 대상 데이터의 현재 시점까지의 발생빈도를 고려하여 해당 데이터의 향후 발생 상황을 예측하며, 이를 통해서 해당 데이터 스트림에서 과부하가 발생했을 때 효율적으로 대처할 수 있도록 지원한다. 또한, 제안되는 방법에서는 데이터 스트림의 변화를 고려하여 튜플 선별을 위한 임계값을 적응적으로 조절함으로써 불필요한 과부하 처리 수행을 최소화한다.
지난 2011년 3월의 후쿠시마 원전 사고시 원자로 건물에서의 연쇄적인 수소폭발이 발생하였을 때 관계자들은 제1원전 4호기의 폭발에 더욱 놀랐었는데 이는 그 당시 4호기는 정기보수를 위하여 원자로내 모든 핵연료를 저장조에 보관중이었기 때문이다. 저장조내 냉각수 유실로 노심에서 옮겨진 핵연료가 공기 중에 노출되어 수소가 발생하고 임계가 도달하였다면 더욱 심각할 수도 있기 때문이었는데 다행히 추후에 양호한 냉각수 상태가 확인되어 우려할 상황을 피할 수 있었다. 본 논문에서는 후쿠시마 원전 사고를 계기로 국내 원자력 발전소내 핵연료 임시 저장시설의 안전성과 관련하여 중대사고 관점에서 검토해 보고자 한다.
디지털 카메라, 스마트폰, 타블렛과 같은 스마트 기기의 대중화와 소셜 네트워크 서비스를 통해서 사진과 같은 멀티미디어 데이터의 양이 빠르고, 급격하게 확산되고 있다. 사진 검색 방법은 키워드 기반의 검색 방법, 예제 기반의 검색 방법, 시각화 질의 기반의 검색 방법의 세 가지 분류될 수 있다. 이전에 연구된 사진 검색 기법은 일반 PC 환경에 최적화되었기 때문에 최근에 등장한 스마트 TV 환경에서 사진 검색하기 위한 방법으로 사용하는 것은 적합하지 않은 상황이다. 본 논문에서는 스마트 TV 환경에서 키넥트를 이용한 소셜 네트워크에 존재하는 사진 검색 시스템을 제안하였다. 이를 위해서 키넥트 센서를 사용하여 마우스의 컨트롤을 제어할 수 있도록 구현하였으며, 제안하는 시스템의 검색 결과는 임계값이 0.7일 때, 평균 재현율과 평균 정확도는 각각 81%, 80%의 성능을 보였다.
스마트 자동차에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 3GPP와 5GAA와 같은 표준기구에서는 스마트 자동차를 위한 자율 주행 자동차를 포함한 커넥티드 카, 자동차 네트워크 인프라에 대한 표준 통신 프로토콜을 제시하고 있다. 하지만 이와 같이, 스마트 자동차 네트워크 환경에는 기존의 유선 통신 네트워크 보다 더욱 위험할 것으로 예상되는 보안 위협 요소들이 존재한다. 대표적으로 스마트 자동차의 주변 장치들이 신분을 위장하여 차량에 대한 위치정보, 개인 정보 등을 탈취할 수 있을 뿐만 아니라, 스마트 자동차 주변의 인프라 요소들이 공모하여 주행중인 자동차를 위험한 상황에 빠뜨려 생명에 위협을 가할 수도 있을 것이다. 이를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 속성 기반 권한 위임 관리 기법과 임계치 암호 알고리즘을 사용해 공모 공격으로부터 안전한 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 앞서 예로 제시한 공모 공격으로부터 안전할 수 있음을 의미론적 안전 모델을 사용해서 증명하였다.
현행 액화석유가스의 안전관리 및 사업법의 시행규칙에 의거하면 액화 가스는 용기 체적의 85%까지 충전하도록 되어있다. 이에 상당하는 충전량은 $65^{\circ}C$를 기준으로 내부에 액체의 열팽창을 고려한 수치이다. 하지만 소형 또는 이동이 용이한 용기가 특정 상황에서는 용기 내부 액체의 온도가 $65^{\circ}C$ 미만을 유지한다고 단정 지을 수 없다. 열역학적 관점에서 액 팽창은 용기 재료의 강성만으로 제어하기 어려운 요소이며, 결국 파열 등의 사고를 유발 할 수 있는 잠재적인 위험 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 밀폐계에서 임계상태 액체 프로판의 열 팽창량을 추정하는 방법과 추정 된 결과를 제시 할 것이며, 내압 변화에 따른 용기의 체적 증가를 유도하는 구조적 요소를 실험적으로 제안할 것이다. 본 논문을 통해 제시된 결과는 향후 액화가스의 압력용기 설계에 있어 중요한 기초 자료가 될 것으로 사료된다.
최근 자동차 산업은 IT 기술을 접목하여 운전자에게 편의를 제공하기 위한 운전자 보조 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 차선 이탈 방지 및 자율 주행에 적용 가능한 도로상태 변화에 강인한 차선 검출 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Otsu 임계값 결정 방법과 가우시안 필터와 에지를 통한 후보 영역 검출 방법을 이용한다. 또한, 허프 변환을 통한 차선의 기울기와 폭 정보를 이용하여 차선을 검출한다. 실선뿐만 아니라 점선 차선 검출을 위해 기존에 검출된 차선 정보를 이용하여 다음 프레임에서 차선이 위치할 경로를 계산해 가상의 차선을 그려주는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 실선과 점선상황에서 차선 검출이 모두 가능했고 오픈소스 하드웨어인 라즈베리 파이 2에 적용할 경우 실시간 처리가 가능함을 확인했다.
댐과 같은 수공구조물의 치수능력부족은 구조물의 파손이나 붕괴로 직결되며, 대규모 재산피해와 인명피해가 불가피하다. 또한 최근 기후변화 현상에 의해 발생되고 있는 예상치 못한 큰 강우와 홍수는 댐 안전을 저하하는 요소로 간주되며, 복합적으로 발생시 댐의 치수능력이 크게 저하되어 댐 파괴에 영향을 미칠 가능성이 크다. 또한 ICOLD, 세계대댐회 등의 조사 결과 댐 파괴에 큰 영향을 미치고 있는 수문학적 요소로서 예상치 못한 강우, 홍수 및 월류로 조사되었다. 이러한 이유로 수문학적 위험인자를 효과적으로 고려하기 위해 2000년도 이후 선진국에서는 위험도 해석 기법을 기반으로 파괴모드, 다양한 하중조건 등을 조합하여 위험도 해석을 통해 댐의 안전도 검토를 실시하고 있다. 따라서 최근 증가하는 기상변동성을 능동적으로 고려하기 위해서는 위험도 해석기반의 수공구조물 안정성 평가기법을 기반으로 하는 종합적인 위험도 해석 방안수립이 요구된다. 이러한 이유로 본 연구에서는 BN 모형 기반의 댐 위험도 적용에 앞서 실증댐을 대상으로 분석을 수행하였으며, 분석 절차는 다음과 같다. 첫째, ICOLD 및 세계대댐회 등 다양한 논문, 보고서 등을 조사하여 댐 붕괴에 가장 큰 영향을 미치는 수문학적 파괴인자를 도출하였다. 둘째, BN 모형 구축시 각 노드는 앞서 도출된 수문학적 파괴인자를 이용하였으며, 각 파괴인자에 적합한 확률분포형을 부여하였다. 마지막으로, 노드별 임계값을 부여하여 상황별 파괴인자의 변화 양상을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인해 연구대상댐의 가장 취약한 수문학적 파괴인자 도출이 가능하며, 댐의 보수 보강시 우선순위 의사결정의 지원이 가능 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 디지털 게임 기반 학습(DGBL) 방법을 사용하여 대학 신입생들이 학과의 강사들 정보와 지도 교과목들에 대해 학습할 수 있는 대화형 강사 소개 게임을 구현한 결과를 제시한다. 이 게임은 강사의 이름, 사진, 지도 교과목 등의 정보들을 퀴즈 게임 형식으로 제공하며, 개발 환경으로는 유니티(Unity)와 PHP를 사용하였다. 게임과 통합 콘텐츠 관리 시스템(CMS, Content Management System) 그리고 데이터베이스 간의 통신은 REST API를 사용하여 이루어지며, CMS는 게임의 내용을 관리하고 각 레벨에 대한 점수와 질문 수, 게임 사용자의 암호, 성능 임계값과 같은 게임의 여러 파라미터들로 구성된다. 개발한 대화형 게임은 통합 CMS를 사용하고 있어 상황 변화에 따라 동적으로 컨텐츠 업데이트가 가능하므로 학과의 변경의 대해 쉽게 적용할 수 있으며, 아울러 다양한 교육용 게임 개발에도 활용할 수가 있다.
도시철도 중 하나인 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 하여 도로의 노면 침화, 싱크 홀, 교량 붕괴 위험, 트램역 주변 온 습도 등 환경정보를 수집과 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 무가선 트램의 노면, 교량 및 트램역의 위험요인을 사전에 인지하고 위험을 예방할 수 있는 저전력 장거리 통신망(LPWA) 기반 트램 노면의 무선통신망 안전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 트램 노면의 상태를 감지하는 센서 노드와 센서의 정보를 수집하는 게이트웨이 그리고 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링 하는 안전관리 시스템으로 구성되며, 저전력 장거리 통신 기술(LoRa)을 적용하였다. 현장 시험에 제안한 시스템과 LTE를 적용한 시스템을 비교 분석한 결과 모니터링 시스템에서 센서 정보 값과 위험신호 임계값 이상 시 위험 알람 상태에 큰 차이가 없음을 확인하였다.
Gauss Sieve는 격자 기반 문제 중 하나인 SVP를 풀기 위한 알고리즘으로 지수 시간 및 공간 복잡도를 필요로 한다. 알고리즘의 종료 조건은 공간 복잡도와 관련이 있는 리스트의 크기 및 충돌 횟수에 의해 결정된다. 여기서 충돌이란 샘플링 된 벡터에 대한 축소 연산 뒤 이미 리스트에 존재하는 벡터와 동일한 벡터가 되는 상황을 의미하며 일정 횟수 이상의 충돌이 발생할 경우 알고리즘은 종료된다. 기존 알고리즘으로부터 제시된 공간 복잡도를 기준으로 실제 실행 결과를 확인하였을 때, 가장 짧은 벡터를 발견한 이후에도 불필요한 연산이 지속되는 것을 확인하였다. 이는 기존의 종료 조건이 필요 이상으로 크게 설정되었음을 의미한다. 따라서 본 논문에서는 불필요한 연산이 반복되는 지점을 파악한 뒤 기존에 필요로 하는 연산의 횟수에 대한 최적화를 진행한다. 종료 조건이 되는 충돌의 임계값과 샘플 벡터가 생성되는 분포를 조정하는 방식으로 실험을 진행하였으며 실험 결과 가장 큰 비중을 차지하는 축소 연산은 62.6% 감소하였으며 이에 따른 공간 및 시간 복잡도는 각각 4.3%, 1.6% 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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