최근에 근접 인증(proximity authentication)을 위해 사용하는 RFID 시스템이 경계 위조(distance fraud), 마피아 위조(mafia fraud), 테러리스트 위조(terrorist fraud) 공격들과 같은 다양한 위치 기반의 중계 공격(relay attack)들에 취약함이 증명되었다. 이러한 중계 공격들을 방지하기 위해 리더와 태그사이의 데이터 왕복 전송 시간을 측정하는 경계 결정(distance-bounding) 프로토콜이 한 해결책으로 연구되고 있다. 2008년에 Munilla와 Peinado는 Hancke-Kuhn이 제안한 프로토콜을 수정하여 보이드-시도(void-challenge) 기법을 적용한 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안하였다. Hancke-Kuhn 프로토콜과 비교하여 Munilla-Peinado의 프로토콜은 공격자에게 n번의 왕복에서(5/8)n의 성공 확률을 제공함으로써 공격 성공 확률을 감소시켜준다. 하지만 저장 공간 낭비와 많은 해쉬 함수 연산으로 인해 저비용 수동형 태그에는 비효율적이다. 이에 본 논문에서는 태그측의 해쉬 함수 연산량을 줄이고, 적은 저장 공간을 요구함으로써 저비용 수동형 태그에 적합한 새로운 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안한다. 결론적으로 제안한 경계 결정 프로토콜은 Munilla-Peinado의 프로토콜과 비교하여 저장 공간 효율성과 연산 효율성을 높여줄 뿐만 아니라, $(5/8)^n$의 공격자 성공 확률을 보장함으로써 동일한 안전성을 제공할 수 있다.
분산 환경에서 디지털 라이브러리 구축시 기존의 단일 에이전트를 이용한 클라이언트/서버 방식으로 시스템을 구축할 경우, 일차원적인 자료검색으로 인해 검색결과의 관련성이 없고, 검색 견과에 대한 사용자의 성향이 반영되지 않으며, 클라이언트가 서버에 접속할 때마다 인증을 받아야 하므로 다수의 서버 접근시 문서 처리 효율이 낮고 사용하기 불편하다는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이의 해결을 위해 기존의 멀티 에이전트 플랫폼인 DECAF와 표준안으로 제시되는 모바일 ORB인 Voyager를 응용해 새로운 모바일 환경에 적합한 멀티 에이전트 플랫폼을 개발 제안하였고, 이를 이용한 사용자 기반의 디지털 라이브러리 시스템(PDS)을 구축하였다. 이러한 접근방법은 국내외적으로 처음 시도되는 연구이다. 새로운 플렛폼은 관련정보의 검색문제를 위해 신경회로망을 이용한 문서분류를 통해 관련 문서의 검색을 세분화시킴으로써 검색결과의 관련성을 높였고. 사용자 성향을 반영하기 위해 모듈화된 클라이언트를 구성하여 신경회로망을 이용함으로써 사용자의 성장과 탐색 결과를 최적화 시켰으며, 네트워크 문제를 위해 멀티에이전트 플랫폼과 모바일 클래스를 이용한 모바일 기능을 개발하였다. 또한 모바일 시스템과 멀티에이전트 시스템을 적절히 결합하고 멀티 에이전트 사이의 협상 알고리즘과 스케줄링 방법을 개발함으로써 제안한 플랫폼이 효율적으로 동작하도록 구성하였다. 시뮬레이션한 결과, 분산환경에서 모바일 서버의 개수와 에이전트의 개수가 늘어날수록 PDS는 기존의 디지털 라이브러리보다는 탐색시간이 훨씬 줄어들었고 결과에 대한 사용자 만족도도 기존 C/S 방식에 비해 약 4배정도 향상됨을 알 수 있었다
본 연구에서는 국내산 쌀 100%를 사용한 술 품질인증제품 (살균, 비살균탁주)을 실온($^{\circ}C$) 및 냉장($^{\circ}C$)조건에서 일자별로 유기산 7종(acetic acid, citric acid, fumaric acid, lactic acid, malic acid, oxalic acid, succinic acid)의 변화를 조사하였다. 그 결과 acetic acid, citric acid, lactic acid, malic acid 그리고 succinic acid 검출되었다. 생탁주는 실온저장에서 malic acid가 초기 352 ppm이 검출되었으나 7일 경과 후 부터는 검출되지 않았으며 lactic acid는 초기 719 ppm에서 서서히 증가하다가 5일 경과 후부터 급격히 증가하다가 30일 경과 후에 2,089 ppm이 검출되어 발효에 의하여 생성되는 주요 유기산임을 알 수 있었다. Acetic acid는 실온저장에서 서서히 증가하였지만 냉장저장에서는 30일 경과 후에도 변화가 일어나지 않는 것으로 보아 온도의 영향을 가장 크게 받는 것으로 나타났다. Citric acid와 succinic acid는 실온저장에서 유사하게 증가하는 패턴을 보였다. 생탁주의 유통기간을 감안한 냉장 10일에 유기산의 분포는 lactic acid(722 ppm) > citric acid(454) > succinic acid(299) > malic acid(177) > acetic acid(83 ppm) 순으로 나타났다. 생탁주와 달리 살균탁주는 유기산의 변화가 크지 않았으며 lactic acid가 초기 1,621 ppm으로 높게 나타났지만 20일 이후에 1,127 ppm으로 약간 감소하였다. 따라서 유기산의 변화에 미치는 가장 큰 요인은 미생물의 존재유무 즉 살균의 유무이며 살균탁주에서는 저장조건(온도)에 따른 유기산의 함량차이가 크지 않은 것으로 나타났다. 이상의 유기산 분석결과에서 acetic acid는 제품의 변질이 없는 생탁주와 살균탁주 모두 실온과 냉장저장에서 존재하는 양이 0~200 ppm 수준이었으나 실온저장 5일경과 후 제품이 변질이 되는 시점에서 350 ppm 수준으로 나타났다. 이는 acetic acid의 양을 기준으로 하였을 때 그 양을 350 ppm 수준으로 관리할 필요성이 있다. 이를 뒷받침 하기 위해 향후에는 제품을 다양화하여 실험을 진행할 계획이다. 생탁주의 pH는 실온저장시 3.19에서 30일 경과 후 4.52로 서서히 증가하였지만 살균탁주는 3.65 수준에서 큰 변화가 없었다. 총산도(%젖산)는 초기 생탁주와 살균탁주 모두 0.35 이었으나 10일 경과 시점에서 0.40 수준으로 약간 증가 후 30일 경과 후 다시 0.30~0.39 수준으로 큰 차이가 없었다. 특히 30일 경과 한 실온보관 생탁주에서 산도가 0.39로 현행 술 품질인증기준의 0.5에 적합한 것으로 나타나 제품의 품질 기준으로 평가하기에는 다소 미흡하다고 판단되어 향후 다양한 시료에서 저장과정의 총산도와 제품의 변질도를 조사하면서 품질기준의 재설정이 요구되었다.
토목공학은 사회와 인류 발전에 필요한 사회기반시설물의 건설과 관리를 주로 담당해 왔던 학문이기 때문에 고대 사회로부터 지속적으로 발전해 왔지만 그 변화의 속도나 첨단기술 도입의 측면에서는 다소 보수적인 측면이 있다. 또한 사회 인프라 전반을 다루기 때문에 구조, 지반, 수공, 환경, 측량, 건설관리 등과 같은 매우 광범위한 분야를 포함하게 된다. 주로 시장의 이익을 주요 목적으로 하는 제조업 기반의 학문 분야들, 예컨대 기계공학, 화학공학, 재료공학과는 다른 특성을 갖게 된다. 따라서 타 공학전공 분야에서 활용되고 있는 종합설계 개념을 공공기반의 이익을 목적으로 하는 토목공학 분야에 그대로 적용하는 데 는 다소 문제가 있을 수 있다고 본다. 그러므로 본 논문에서는 현재 연세대학교 사회환경시스템공학부에서 운영하고 있는 종합 설계과목의 교육내용과 변화, 그리고 운영방식을 소개.설명하여 토목공학 분야에 적합한 종합설계과목의 운영방법을 논의하고자 한다. 또한 학부 수강생들의 강의 평가결과 및 학습성과를 분석하여 개선된 종합설계과목의 타당성을 객관적으로 평가하고자 하였다.
MANET(Mobile Ad hoc NETwork)은 고정된 네트워크 구조의 부재로 원거리 노드들 간의 통신은 다중 홉 경로를 통해 이루어지기 때문에 종단 노드 사이에 존재하는 노드들의 비정상적 행위를 탐지하고 예방하기가 어렵다. 그러므로 MANET의 성능과 보안 유지를 위해서는 비정상적 행위를 하는 중간노드들과 그에 오염된 노드를 찾아내기 위한 기법들이 필요하다. 그러나 기존에 제안된 기법들은 MANET를 구성하는 노드들이 우호적이며 상호 협력적인 관계라고 가정하고 비정상적 행위를 하는 노드를 식별하는 방법들만 제시해 왔고, 큰 규모의 MANET에 적용할 경우 많은 오버헤드가 발생한다. 따라서 이 논문에서는 MANET에서 구성요소간 안전한 통신을 제공하고 비정상 노드를 효율적으로 탐지 관리할 수 있는 Secure Cluster-based MANET(SecCBM)을 제안하였다. SecCBM은 동적인증을 통한 클러스터 기반 계층적 제어 구조를 이용하여 비정상 노드들을 MANET 구성 과정에서 식별하는 예방 단계와 네트워크를 구성하고 있는 노드들간 통신과정에서 발생하는 비정상 노드들을 FC 테이블과 MN 테이블을 이용해 탐지 관리하는 사후 단계로 구성하였다. 이를 통하여 MANET의 통신 안전성과 효율성을 향상시켰으며 시뮬레이션을 통한 성능평가에서 MANET에 적합한 기법임을 확인 할 수 있었다.
최근 클라우드, 모바일, IoT의 도입이 활성화되면서 방화벽이나 NAC(Network Access Control) 등의 고정 경계(Fixed Perimeter) 기반의 기존 보안 솔루션들의 한계를 보완할 수 있는 기술 개발의 필요성이 커지고 있다. 이에 대응하여 새로운 기반 기술로써 최근 등장한 것이 SDP(Software Defined Perimeter) 이다. 이 기술은 기존 보안 기술들과 달리 보호 대상 자원(서버, IoT 게이트웨이 등)의 위치에 상관없이 보안 경계를 유연하게 설정(Gateway S/W를 설치)하여, 날로 다양화·고도화되고 있는 네트워크 기반 해킹 공격을 대부분 무력화할 수 있으며 특히, Cloud 및 IoT 분야에 적합한 보안 기술로 부각 되고 있다. 본 연구에서는 SDP와 해시 트리 기반의 대규모 데이터 고속 서명 기술을 결합하여 새로운 접근제어시스템을 제안하였다. 대규모 데이터 고속 서명 기술에 의한 프로세스 인증기능을 통해 엔드포인트에 침입한 미지의 멀웨어들의 위협을 사전에 차단하고, 주요 데이터의 백업, 복구과정에서 유저 레벨의 공격이 불가능한 커널 레벨의 보안 기술을 구현하였고 그 결과 SDP의 취약 부분인 엔드포인트 보안을 강화하였다. 제안된 시스템을 시제품으로 개발하고 공인시험기관의 테스트(TTA V&V Test)로 성능시험을 완료하였다. SDP 기반 접근제어 솔루션은 스마트 자동차 보안 등에서도 활용될 수 있는 향후 잠재력이 매우 높은 기술이다.
청년취업은 매해 사회적인 이슈가 되면서 정부에서는 청년취업률 제고방안으로 자발적인 일자리 창출을 위하여 청년창업 지원정책을 추진 중에 있다. 강원지역의 청년들의 경우 타 지역으로 전출하는 인구수가 높아지고 있는 실정이다. 본 연구는 강원도에서 추진 중인 '청년 창업 프로젝트'를 통해 실질적으로 청년 창업에 어떤 성과를 보였는지 실증적으로 분석하고자 한다. 창업기업의 특성인 정부지원 참여도, 교육이수 정도, 지식재산권 보유정도, 인증 보유정도인 4가지로 분류하고 창업성과(매출액, 존속기간, 존폐여부)에 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 가설을 설정하였다. 통제변수로 나이와 지리적 요인(영동·영서)으로 투입하여 어떠한 영향을 미치는지 알아보았다. 나아가, 창업기업 특성과 창업성과 간의 후속지원이 긍정적인 매개효과를 나타낼 것으로 가설을 설정하여 실증분석 하였다. 연구결과는 교육이수를 제외하고 나머지 특성은 매출액에 긍정적인 영향을 미쳤고, 정부사업 참여도가 많을수록 기업 존속기간이 긴 것으로 나타났다. 그리고 기업의 존폐여부에 대해서는 정부지원사업 참여도가 정(+)의 방향으로 유의한 결과를 보였다. 매개변수인 후속지원에 대한 분석결과는 창업성과에 긍정적인 영향을 미쳤고 후속지원 매개효과에서는 지리적 요인을 제외한 나머지 특성 모두 창업성과간의 매개효과가 나타났다. 본 연구결과를 통해 청년 창업기업의 성과제고를 위하여 (예비)청년창업자 특성에 적합한 맞춤형 지원의 필요성을 시사하고 있다. 창업지원기관에서는 원활한 기업 관리와 선정을 위하여 기업 특성들을 참고해볼 필요성이 있다. 강원도지역에서는 성공적인 창업사례를 도출하기 위하여 창업기업의 시기별 유기적 연계지원을 강구해야할 것이다.
본 연구는 중부 및 남부지역에서 수수 ${\times}$ 수단그라스 교잡종 Cadan 99B 및 Sweet Sioux WMR 의 농업적 특성, 생산성 및 품질을 소개하기 위해 2015년부터 2016년까지 2년에 걸쳐 수행되었다. 대비품종은 출수형인 SX-17, 비출수형인 Jumbo 및 BMR 품종인 Revolution을, 시험품종은 LATTE, EXP-AD, Cadan 99B 및 Sweet Sioux WMR 4개 품종을 공시하였다. 시험설계는 3반복 난괴법으로 수행하였으며, 중부지역 파종은 5월 중순, 남부지역은 5월 하순에 실시하였다. 1차 수확은 7월 하순부터 8월 상순까지, 2차 수확은 9월말에서 10월 상순까지 2015년 및 2016년에 실시하였다. Cadan 99B 와 Sweet Sioux WMR의 출수기는 7월 22일이었으며, 출수형 대비품종인 SX-17 및 BMR 대비품종인 Revolution 보다 각각 8일 및 5일 빠르게 나타났다. Cadan 99B 와 Sweet Sioux WMR의 당도는 각각 6.5 및 $6.9Brix^{\circ}$로 BMR 대비품종인 Revolution 보다 각각 0.2 및 $0.6Brix^{\circ}$ 높게 관찰되었다. 2년간 2개 지역 평균 건물수량의 경우 Cadan 99B는 24,587kg/ha로 7개의 품종 중에 가장 높게 나타났지만 비출수형 대비품종 Jumbo 및 시험품종 LATTE를 제외하고는 유의성이 나타나지 않았다(p>0.05). Cadan 99B의 조단백질(CP) 함량과 in vitro 건물소화율은 각각 7.5% 및 60.2%로 나타났으며, Sweet Sioux WMR의 경우 6.9% 및 60.7%로 나타났다. 본 연구의 결과에 따르면 수수 ${\times}$ 수단그라스 교잡종 Cadan 99B 및 Sweet Sioux WMR은 국내 중부 및 남부지역에서 대비품종들 보다 출수가 빠르고 당 함량이 높게 나타났으며, 건물수량은 출수형 대비 품종인 SX-17 같거나 높게 나타났다. 따라서 Cadan 99B와 Sweet Sioux WMR은 국내기후에 적합하여 수량성 및 품질이 양호한 품종으로 나타났기 때문에 인증품종으로 선발될 것으로 판단된다.
최근에는 전처리가 단순하며 정량 시 방해물질의 영향을 최소화하기 위해 액체크로마토그래피를 이용하여 메틸수은을 분리한 후 유도결합플라즈마/질량분석기로 part per billion 수준까지 정량하는 방법들의 연구가 활발하다. 하지만 대부분의 액체크로마토그래피-유도결합플라즈마/질량분석기는 메틸수은 분리 시 전처리 용액의 pH를 조절하지 않으면 피크깨짐 등의 문제가 발생하여 pH를 조절하고 있다. 본 연구에서는 어류에 잔류하는 메틸수은을 신속하고 정확하게 분석하기 위하여 마이크로웨이브를 이용한 전처리 방법, HPLCICP/MS 조건, 시험법 검증의 실험을 통하여 효율적인 분석법을 확립하였다. 전처리 방법은 추출용매 1% L-cysteine HCl로 추출온도 $60^{\circ}C$에서 추출시간 120분 동안 추출하는 최적 조건을 확립하였다. 기기조건 중 HPLC에서는 시료주 입량 $50{\mu}L$, 컬럼온도는 $25^{\circ}C$에서 0.1% L-cysteine HCl + 0.1% L-cysteine 이동상으로 메틸수은을 분리 한 후, ICP-MS에서 분자량 202의 분석물질을 정량하는 조건을 확립하였다. 직선성에 대한 상관계수 값은 0.9998 이였으며, 검출한계 및 정량한계는 각각 0.15, $0.45{\mu}g/kg$ 이었다. 확립된 전처리 및 기기조건을 통하여 시료별 회수율을 구한 결과 95~99%였다. 전처리 용매와 이동상에 L-cysteine이 존재함으로써 수은에 대한 안정성, Memory effect 및 피크 끌림 등의 문제를 해결할 수 있었다. 확립된 HPLC-ICP/MS 방법에 대해 표준인증물질을 이용하여 검증한 결과, 회수율 및 상대표준편차가 각각 93~96%, 1~3%였다. 확립된 방법은 추출과정 후 별도의 전처리 과정 없이 바로 HPLC-ICP/MS를 이용하여 검출할 수 있어 메틸수은을 분석하기에 매우 적합한 것으로 판단된다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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