본 연구의 목표는 인터렉션이 하나의 영역으로서 묘사 가능성을 증명하는 것이다. 또한 패러다임화된 시각으로 인터렉션을 이해하려고 시도하는 것이다. 일반적으로 통용되는 규칙에 기초하여 이론모델을 구축하고, 디자이너들에게 인터렉션의 본질을 효과적으로 이해하도록 돕고, 현재 인터렉션 설계가 주로 기초적인 수단으로 의존하게 됨으로써 파생되는 인력과 시간비용의 낭비를 방지하는 것이다. 2000년도에 처음으로 인터렉션 패러다임화의 개념을 제시한 이래 지금까지 관련된 연구에는 일부 결함이 존재한다. 예를들어 제시된 이론 모델들이 서로 다른 척도에서 만들어졌거나, 혹은 접근하는 시각에 객관성이 결여된 것, 그리고 주로 연구자의 개인적 경험 등에서 오는것 등이다. 본 연구의 가치와 뛰어난 성과는 그 전체적 기초가 파일검색이라는 토대위에 구축되었다. 최근 2000년 이래 현재까지의 인터렉션 패러다임화에 관한 연구 총 21편의 수집을 통하여 인터렉션 속성 모델 19개,인터렉션 속성 포함 총 174개를 추출하였다. 또한 이 174개 속성에 대하여 보다 통일된 표준 척도에 근거를 두고 집합류의 연구수단을 이용하여 재분류 귀납함으로써 두 개의 이론 모델을 한 조로 만들었다. 이 두 모형은 각각 인터렉션 운용과 인터렉션 체험의 시각으로 접근하며, 그중 각 모델은 각각 6개의 독립된 속성을 포함한다. 이 인터렉션 모델의 제시 및 집합류 데이터의 분석은 각 인터렉션 속성이 인터렉션 설계에서 얼마만큼의 주목을 받고 중요한지 밝히는데 도움이 될것이다. 이런 데이터는 디자이너가 디자인 과정에서 힘 분배를 합리적으로 할 수 있게 도와주며, 또한 미래에 인터렉션 설계에 관해 발전공간을 설계하기 위한 이론적 근거를 제공한다.
관상동맥 시술을 위해 혈관 조영 X-선 영상은 시술 진단 및 보조에 유용하게 활용된다. 삼차원의 복잡한 구조를 가진 관상동맥을 이차원 X-선 영상에서 기존의 단일기법만을 사용하여 정확히 분할하는 것에 어려움이 있으며, 특히 혈관이 중간에 끊어지거나 말단부위혈관이 유실되는 현상으로부터 오차가 크게 발생하는 경향이 있었다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 단일기법으로 초기분할 단계를 거친 후, 초기분할결과를 기반으로 정교한 보정영역을 설정하는 단계, 보정영역을 대상으로 패치기반 지역보정을 수행하는 단계가 수행된다. 본 연구를 통해 끊긴 혈관을 보완한 분할 결과를 구할 수 있을 뿐만 아니라 미세혈관까지 포함하지 못한 참 값의 한계점을 해결할 수 있다. 또한, 존재하는 기존 관상동맥 분할방법들에 융합하여 추가적인 성능개선을 얻어낼 수 있다. 본 논문에서는 Fully convolutional network 기반 깊은 신경망 네트워크인 U-net을 활용하였으며, 제안된 보정방법을 융합하여 기존 U-net 단일 모델 대비 성능이 상당히 개선된다는 것을 실제 여러 환자들의 데이터 셋을 통하여 증명하였다.
교통카드자료에서 철도이용승객이동은 단말기ID 순서로 나타난다. 최초 단말기ID는 진입역사 Tag-In노선, 최종 단말기ID는 진출역사 Tag-Out노선, 중간 단말기ID는 환승역사 Tag노선정보를 각각 포함한다. 과거 3개 공사기관(서울교통공사, 인천교통공사, 한국철도공사)만 참여하던 수도권도시철도는 최초 및 최종 단말기ID로 표현된 OD만 존재했다. 최근 (주)신분당선, (주)우이-신설경전철 등 민자기관진입으로 진입환승노선 단말기ID와 진출환승노선 단말기ID가 포함된 Chain OD가 보편화되었다. Chain OD를 통한 정확한 경로구축과정은 수도권철도운송기관의 수입금배분의 기초자료로서 매우 중요한 위치를 차지하고 있다. 따라서 지하철네트워크에서 경로탐색은 Chain OD에 대한 최적경로탐색의 문제로 전환되어 새로운 해법이 요구된다. 본 연구는 철도네트워크에서 단말기 Chain OD의 최초 단말기ID와 최종 단말기ID 간의 최적경로탐색기법을 제안하는 것이다. 이때 Chain OD에 민자노선환승 TagIn/Out를 반영하여 최적경로를 탐색하는 방안을 강구한다. 이를 위해 링크표지로 구축된 3가지 경로탐색기법( 1) 노드 - 링크, 2) 링크 -링크, 3) 링크 -노드 )을 순차적으로 적용하는 방안을 제안한다. 가산성경로비용을 토대로 제안된 기법이 최적조건을 만족함을 증명한다.
인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.
본 연구의 목적은 2008년 후반에 발생한 국제금융위기에 대응하여 조직 개편을 선택한 기업과 그 기업 내의 근로자들 실태 파악을 하는데 있다. 특히 기업구조조정 명목으로 단행된 해고를 모면한 근로자들 (생존자)의 상태를 그들이 지각하는 각 개인의 관리자에 대한 만족도와 그들의 직무관련태도인 직무만족, 조직적 몰입 그리고 이직 의도 간의 관계 관점에서 살피고자 한다. 관리자에 대한 만족도는 근로자들의 직무 관련 태도 변수와 관련되어 사회적 선행변수로 선택되었으며 직무관련태도는 결과변수로 선택하였다. 본 연구를 통해 생존자들의 조직 내 직무관련태도에 관한 이해를 높이는데 필요한 정보를 표출해내어 그들의 실태를 파악하는데 하나의 목적을 두었으며 그들의 관리자와의 사회적 관계가 그들에게 미치는 영향을 파악하는 것이 또 하나의 목적이라 하겠다. 이상과 같은 관계 파악을 통해 얻은 정보로 관련기업이 단기적으로 성공적인 자립을 하여 장기적으로 경쟁력 있는 조직으로 성장할 수 있는 인적자원전략을 제공하는데 2차적인 목적을 두고 있다. 본 연구는 이상과 같은 목적을 달성하고자 그 유의성이 증명된 현존하는 설문을 활용한 조사기법을 채택하여 실증연구를 하였다. 수집한 자료는 SPSS 17.0과 LISREL 8.5을 사용하여 연구모형과 연구의 가설들을 검증하였다. 연구목적을 달성하고자 채택된 가설들은 기존의 문헌연구를 토대로 세워졌다. 연구대상은 태국 북부지역의 대표도시인 치앙마이 내 관광호텔 종사자들로서 외부적으로는 2008년 국제금융위기와 그에 따른 경제침체, 내부적으로는 극심한 정치적 사회적 불안에 의한 관광객의 급감소와 조직의 자구책으로 행해진 조직재구조 차원에서의 해고를 이겨낸 근로자들, 즉 생존자들이었다. 가설검증을 통해 입증된 연구결과에 의하면 1) 근로자들의 관리자에 대한 만족은 그들의 직무만족, 정서적 조직몰입과 지속적 조직몰입에 영향을 미치는 것으로 검증됐다. 2) 근로자들의 관리자에 대한 만족은 그들의 이직의도에는 영향을 미치지 못하는 것으로 검증됐다. 3) 근로자들의 직무만족은 그들의 이직의도에 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 4) 근로자들의 조직적 몰입과 이직의도 간의 관계에 있어서는 오직 경제적 성격의 지속적 조직몰입만 영향을 미치는 것으로 검증되었다. 이러한 연구 결과는 기존의 타 연구 결과와 기본적인 맥락은 같게 나왔으나 근로자들의 정서적인 면의 부재는 2008년 후반 당시의 독특한 태국의 사회적, 경제적 그리고 문화적 실태를 보여주는 것이 아닌 가 사료된다. 특히 근로자들이 그들의 직장과의 관계와 관련된 의사결정을 가치가 아닌 경제적인 요소에 의존한다는 결과 그리고 상관인 관리자가 이러한 태도에 전혀 영향력을 미치지 못한다는 결과는 전통적으로 감성적이며 집단주의적인 동양적 문화가 지배하리라고 예상했던 태국에서는 이례적인 결과였다. 그러나 관리자들이 그들의 직무만족 그리고 조직적 몰입에 영향을 주며 직무만족이 이직 의도에 영향을 미친다는 결과와 지속적 조직몰입이 이직의도에 영향을 미친다는 결과는 장기적으로 적극적인 관리자 교육을 통해 근로자들을 조직에 정서적으로도 올바르게 안착시키고 긍정적인 구성원으로 존재하면서 조직에 기여할 수 있는 그들의 역할을 기대할 수 있다고 볼 수도 있다. 이 점은 매우 중요한데 그 이유는 해고를 이겨낸 근로자들은 그 조직이 미래를 짊어지는 마지막 기대변수이기 때문이다.
최근 DDoS공격용 좀비, 기업정보 및 개인정보 절취 등 각종 사이버 테러 및 금전적 이윤 획득의 목적으로 웹사이트를 해킹, 악성코드를 은닉함으로써 웹사이트 접속PC를 악성코드에 감염시키는 공격이 지속적으로 증가하고 있으며 은닉기술 및 회피기술 또한 지능화 전문화되고 있는 실정이다. 악성코드가 은닉된 웹사이트를 탐지하기 위한 현존기술은 BlackList 기반 패턴매칭 방식으로 공격자가 악성코드의 문자열 변경 또는 악성코드를 변경할 경우 탐지가 불가능하여 많은 접속자가 악성코드 감염에 노출될 수 밖에 없는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 패턴매칭 방식의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 탐지기술을 제시하였다. 제안방식의 실험 결과 현존기술인 악성코드 스트링을 비교하는 패턴매칭의 MC-Finder는 0.8%, 패턴매칭과 행위분석을 동시에 적용하고 있는 구글은 4.9%, McAfee는 1.5%임에 비해 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 기술은 10.8%의 탐지율을 보였으며, 이로써 제안방식이 악성코드 설치를 위해 악용되는 웹 사이트 탐지에 더욱 효과적이라는 것을 증명할 수 있었다.
최근 객체 인식에 높은 성능을 가진 딥러닝 네트워크가 나오고 있다. 딥러닝을 이용한 객체 인식의 경우 성능 향상을 위해 학습 데이터 셋 구축이 중요하다. 데이터 셋을 구축하기 위해서는 이미지를 수집하고 라벨링 해야 한다. 이 과정은 많은 시간과 인력이 필요하다. 때문에 오픈 데이터 셋을 사용한다. 그러나 방대한 오픈 데이터 셋을 가지고 있지 않는 객체도 존재한다. 그 중 하나가 번호판 검출과 인식에 필요한 데이터이다. 이에 본 논문에서는 이미지를 최소화 하여 대용량 데이터 셋을 만들 수 있는 인조 번호판 생성기 시스템을 제안한다. 또한 인조 번호판 배치구조에 따른 검출률을 분석했다. 분석결과 가장 좋은 배치구조는 FVC_III, B이며 가장 적합한 네트워크는 D2Det이었다. 인조 데이터셋 성능은 실제 데이터셋의 성능보다 2~3%가 낮았지만, 인조 데이터를 구축하는 시간이 실제 데이터셋을 구축하는 시간보다 약 11배 빨라 시간적으로 효율적인 데이터 셋 구축 시스템임을 증명하였다.
로봇이 사람과 같이 다양하고 복잡한 사물 조작을 하기 위해서는 휴먼형 로봇 손의 사물 파지 작업이 필수적이다. 자유도 (Degree of Freedom, DoF)가 높은 휴먼형(anthropomorphic) 로봇 손을 학습시키기 위하여 사람 데모(human demonstration)가 결합한 강화학습 최적화 방법이 제안되었다. 본 연구에서는 강화학습 최적화 방법에 사람 데모가 결합한 Demonstration Augmented Natural Policy Gradient (DA-NPG)와 NPG의 성능 비교를 통하여 행동 복제의 효율성을 확인하고, DA-NPG, DA-Trust Region Policy Optimization (DA-TRPO), DA-Proximal Policy Optimization (DA-PPO)의 최적화 방법의 성능 평가를 위하여 6 종의 물체에 대한 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 작업을 수행한다. 학습 후 DA-NPG와 NPG를 비교한 결과, NPG의 물체 파지 성공률은 평균 60%, DA-NPG는 평균 99.33%로, 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 강화학습에 행동 복제가 효율적임을 증명하였다. 또한, DA-NPG는 DA-TRPO와 유사한 성능을 보이면서 모든 물체에 대한 사물 파지에 성공하였고 가장 안정적이었다. 반면, DA-TRPO와 DA-PPO는 사물 조작에 실패한 물체가 존재하여 불안정한 성능을 보였다. 본 연구에서 제안하는 방법은 향후 실제 휴먼형 로봇에 적용하여 휴먼형 로봇 손의 사물 조작 지능 개발에 유용할 것으로 전망된다.
장비 도입 시 해당 장비에 설치된 커널의 정확한 버전을 식별하는 것은 매우 중요하다. 특정 커널 버전에 취약점이 발견된 경우 이에 대해 조치 여부를 판단하거나, 특정 커널 버전의 제외 또는 포함 등에 대한 도입 요구 조건이 있는 경우 이를 판단하는데 사용될 수 있기 때문이다. 하지만 많은 시스템 및 네트워크 장비 제조업체들은 공식적으로 배포되고 있는 리눅스 기저 커널을 그대로 사용하지 않고, 장비에 최적화된 펌웨어를 제작하기 위해 커널을 수정하여 사용하므로 리눅스 커널 버전을 판단하기 어려운 상황이 발생한다. 또한, 커널의 패치가 공개될 경우 제조사는 수정한 커널에 패치 내용을 반영하므로, 이런 과정이 지속될 경우 커스터마이징된 커널은 리눅스 기저 커널과 매우 다른 형상이 된다. 따라서, 특정 파일 존재 여부 등의 단순한 방법으로는 리눅스 커널을 정확히 식별하기 어렵다. 새로운 리눅스 커널 버전이 공개될 때는 새로운 함수가 포함되기도 하고 기존 함수가 삭제되기도 한다. 본 논문에서는 심볼 테이블에 저장된 함수명을 이용하여 펌웨어 커널 버전의 정적 식별 방안을 제안하고 실험을 통해 그 실효성을 증명하였다. 100개의 리눅스 펌웨어를 대상으로 한 실험에서 99%의 정확도로 리눅스 커널 버전을 식별할 수 있었다. 본 연구를 통해 펌웨어 이용 환경의 보안성 향상에 기여할 것으로 기대한다.
블록체인 기반으로 생성된 NFT는 자신만의 고유한 값을 지녀 위변조가 불가하며 다른 토큰이나 코인과 교환될 수 없다. 이러한 특성을 이용해 이미지나 비디오, 예술작품, 게임 캐릭터 및 아이템 등과 같은 디지털 자산에 NFT를 발행하여 사이버상에 존재하는 수많은 사용자와 객체들 사이에서 디지털 자산의 소유권을 주장할 수 있으며, 동시에 원본 증명도 가능하다. 하지만, 2020년 초기부터 NFT에 관한 관심이 폭발하여 블록체인 네트워크에 많은 부하를 일으켰고, 이에 따라 사용자들은 연산 처리가 늦어지거나 채굴 과정에 매우 큰 수수료가 발생하는 문제점을 겪고 있다. 또한, 사용자들의 모든 행위가 블록체인 장부에 저장되고 디지털 자산은 블록체인 기반 분산 파일 저장 시스템에 저장되어 자신의 신분을 밝히고 싶지 않은 사용자의 개인정보가 불필요하게 노출될 가능성이 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 접근 게이트, 변환 테이블, 클라우드 아이디 등을 활용한 NFT 플랫폼을 제안하여 기존 시스템에서 발생하는 사용성 문제와 프라이버시 문제를 개선할 수 있도록 한다. 로컬시스템과 클라우드 시스템의 성능 비교를 위해 스마트 계약 배포 및 NFT 발행 트랜잭션 연산 처리에 사용된 가스를 측정했다. 그 결과, 클라우드 시스템이 같은 실험 환경 및 파라미터를 사용했음에도 스마트 계약 배포에는 약 3.75%, NFT 생성 트랜잭션 처리에는 약 4.6%의 가스를 절약하는 결과를 도출했고, 이를 통해 클라우드 시스템이 로컬시스템보다 효율적으로 연산을 처리할 수 있음을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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