• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.57-73
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• 2021

ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.178-186
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• 2009

의료장비의 정도관리는 시스템 성능평가와 시스템의 유지.보수를 지속적으로 수행하고 다양한 측정 및 평가하여 의료정보의 정확성을 나타내기 위해 필요하여 한국의료영상품질관리원은 특수의료장비의 품질 관리 교육은 매년 정기적으로 실시하고 있다. 하지만 품질관리교육은 영상의학과 전문의 위주로 행해지고 있으며 의료기관에서도 영상의학과 전문의와 일부 방사선사에게 교육의 기회가 주어지지만 이차적인 내부교육의 실시 또는 내용 전달 등이 미비하여 장비를 직접 다루는 방사선사들은 잘 모르거나 교육을 이수하였더라도 정확히 모르고 있다. 본 연구는 2008년 대한자기공명기술학회에 등록된 전국의 방사선사를 대상으로 설문을 실시하여 2008년 5월부터 9월까지 5개월 동안 자료를 수집하여 분석하였다. 500명을 대상으로 우편 설문조사를 실시하였으며, 설문응답률은 6%(n=180)이었다. 본 연구 결과는 품질관리검사의 필요성은 86.7%가 필요하다고 느끼지만 특수의료장비 관리자 교육이수는 27.8%밖에 되지 않았고, 품질관리검사를 숙지하는 사람도 53.9%로 거의 절반 밖에 되지 않았다. 품질관리교육의 이수는 성별, 나이, 근무지의 규모, 근무지의 방사선사 인원, MR실내의 방사선사 인원, 방사선사 경력 및 MR실내의 경력과 병원에 의공학과의 유무와 상관관계는 없었다. 한국의료영상품질관리원에서 실시하는 품질관리교육 이수자 중 78.0%가 검사숙지를 하고 있는 것(p<0.05)에 비교하여 병원자체의 교육은 43.9%의 병원이 하고 있었지만 검사 숙지자는 54.4%에 이르기 때문에 병원자체교육은 검사숙지에 큰 영향을 미치지 못하였다. 이는 교육의 내용, 교육의 방법, 교육이수에 대한 전반적인 환경요인이 품질관리교육에 얼마나 중요한지를 알 수가 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권1호
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• pp.83-94
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• 2006

본 논문에서는 미국 NIST에서 차세대 암호화 알고리즘으로 채택한 Rijndeal 알고리즘을 적용한 물리 계층 ATM 셀 보안 기법에 관한 것이다. ATM 셀 보안 기법을 기술하기 위해 물리 계층에서의 데이터 암호화 시의 표준 ISO 9160을 만족하는 데이터 보안 장치를 하드웨어로 구현하여 STM-1급(155.52Mbps) 의 ATM 망에서 암호화/복호화 과정을 검증하였다. 기존의 DES 알고리즘이 블럭 및 키 길이가 64 비트이므로 대용량 데이터 처리가 어렵고 암호화 강도가 취약함에 비해, Rijneal 알고리즘은 블럭 크기가 128 비트이며 키 길이는 128, 192, 256 비트 중 선택 가능해 시스템에 적용 시 유연성을 높일 수 있고 고속 데이터 처리 시에 유리하다. 물리 계층 ATM 셀 데이터의 실시간 처리를 위해 Rijndael 알고리즘을 FPGA로 구현한 소자를 사용하여 직렬로 입력되는 UNI(User Network Interface) 셀을 순환 여유 검사 방법을 이용하여 셀의 경계를 판별하고 셀이 사용자 셀인 경우, 목적지의 주소값 등 제어 데이터를 지니고 있는 헤더 부분을 분리한 48 옥텟의 페이로드를 병렬로 변환, 16 옥텟(128 비트) 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 암호화 과정을 마친 후 버퍼에 저장해 둔 헤더를 첨가하여 셀로 재구성하여 전송하여 준다. 수신단에서 복호화 시에는 페이로드 종류를 판별하여, 사용자 셀인 경우에는 셀의 경계를 판별한 다음 페이로드를 128 비트 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 복호화하며, 유지 보수 셀인 경우에는 복호화 과정을 거치지 않는다. 본 논문에 적용한 Rijndael 암호화 소자는 변형된 암복호화 과정을 적용하여 제작된 소자로 기존에 발표된 소자에 비해 비슷한 성능을 지니면서 면적 대 성능비가 우수한 소자를 사용하였다.ochlorococcus의 수층별 평균 풍도의 수직분포는 표면 혼합층에서 유사한 수준을 보이다 이심에서 급격한 감소를 나타냈다. 그러나 TSWP에선 풍도의 급격한 감소가 나타나지 많고 100 m 수심까지 높은 풍도를 나타냈다. Picoeukaryotes는 C-ECS에서 100 m까지 유사한 수준의 풍도를 보였으며, 동해의 $20\sim30\;m$ 수심에선 최대 풍도층이 나타났다.특별한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 동일 환자들의 골상태의 변화관찰과 신질환 관련 골감소의 요인을 밝혀내기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 정확한 진단 및 동반된 질환을 감별하기 위한 노력이 필요하다.심되나 X-ray VCUG로 발견되지 않은 경우에는 RI VCUG를 꼭 시행하는 것이 방광요관역류의 정확한 진단을 하는데 도움이 된다..25% sodium 식이 enalapril군에서 사구체여과율이 증가됨을 관찰할 수 있었다. 4) 신절제술후 남아 있는 신조직무게를 비교하여 보면 24주째 0.25% sodium 식이군, 0.25% sodium 식이 enalapril군, 0.25% sodium 식이 nicardipine군에서 16주째 0.49% sodium 식이군, 0.49% sodium 식이 enalapril군, 0.49% sodium 식이 nicardipine 군보다 의의있게 신조직무게가 증가됨을 관찰할 수 없었다. 5) 0.25% sodium 식이군은 0.49% sodium 식이군과 비교하여 MES의 현저한 감소를 보였고 (0.25% sodium식이군: 12주; $1.97{\pm}0.02$, 24주; $2.06{\pm}0.03$ vs. 0.49% sodium 식이군: 12주; $2.29{\pm}0.09$, 16주; $2.55{\pm}0.