현재 이동 통신 시스템은 4G LTE 네트워크에서 5G 네트워크로 전환하는 과정에 있으며, 이동 통신 서비스의 보편화에 따라 식별자 및 위치 정보를 포함하는 개인 정보들이 이동통신 네트워크를 통해 전달되고 있다. 무선 이동 통신망의 특성에 따라 무선 공유 채널의 사용이 불가피하고, 요구하는 대역폭과 속도를 만족시키기 위해서는 모든 네트워크 시스템 요소에 보안 기술을 적용할 수 없으므로 가능한 공격 형태를 예측하고 보안 위협을 분석하는 기술의 중요성이 더욱 커지고 있다. 특히, 보안 위협 분석을 위해 5G 네트워크의 경우 사용자 서비스를 불가능하게 만들기 위해 허위 기지국 또는 공격자 UE를 통한 다양한 공격 형태와 취약성 분석에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 오픈 소스를 이용하여 5G 네트워크 테스트베드를 구축하고, 테스트베드를 이용하거나 3GPP 규격을 분석하여 NAS COUNT와 관련한 세 가지 보안 취약점들을 분석하였으며, 두 가지 취약성에 대해 유효성을 확인하였다.
전세계적으로 수많은 사람들이 이용하는 동영상 플랫폼 YouTube는 인기 급상승 동영상 서비스를 제공하고 있다. 본 연구는 공개 데이터셋 중 하나인 Kaggle 데이터셋을 이용하여 국가별 특징과 문화적 차이를 이해하고 공개 데이터셋의 유용성을 보이는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 11개국, 15개 카테고리, 약 110만개의 인기 급상승 동영상 데이터를 분석 대상으로 한다. 데이터 분석을 위해 파이썬을 이용하여 카테고리 별 동영상의 개수와 인기 급상승 동영상 선정 기간, Unique 동영상 비율 등을 구하였으며, 이를 통해 국가별, 카테고리별 특징을 파악하고, 그 현상에 대한 배경을 추가 자료 조사를 통해 확인하였다. 향후 머신 러닝에 기반을 둔 인기 급상승 동영상 선정 가능성 및 선정 기간 예측을 통해 개별 동영상 진단 및 채널 운영 방안과 전략 수립에 도움을 주는 연구를 수행할 예정이다.
대부분의 정보는 네트워크를 통해 전송하기 때문에 제3자에 의한 도청, 가로채기 등이 발생할 수 있다. 네트워크에서 효과적이고, 안전한 비밀 통신을 위한 적절한 조치가 요구된다. 스테가노그래피는 비밀정보를 다른 매체에 숨기는 것을 제3자가 감지할 수 없도록 조치하는 기술이다. 구조적 취약점으로 인해 암호화와 스테가노그래피 기법에 의해 보호된 정보는 합법적이지 못한 그룹에게 쉽게 노출될 수 있다. 숨기는 방법의 단순성과 예측 가능성이 존재하는 LSB의 한계를 개선하기 위해 의사난수생성기와 재귀 함수에 기반하여 은닉하려는 메시지의 보안성을 향상시키는 기법을 제안한다. 보안성과 혼돈성을 강화하기 위해, 선택된 채널의 상위 비트에서 임의 비트를 선택한 결과와 RS-box에 의해 변형된 정보를 XOR 연산하였다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해 PSNR과 SSIM을 이용하였다. 기준값에 비해 제안한 방법의 SSIM과 PSNR은 각각 0.9999, 51.366으로 정보를 숨기는데 적절함을 확인하였다.
Recently in Korea, YouTube stock channels increased rapidly due to the high social interest in the stock market during the COVID-19 period. Accordingly, the role of new media channels such as YouTube is attracting attention in the process of generating and disseminating market information. Nevertheless, prior studies on the market forecasting power of YouTube stock channels remain insignificant. In this study, the market forecasting power of the information from the YouTube stock channel was examined and compared with traditional news media. To measure information from each YouTube stock channel and news media, positive and negative opinions were extracted. As a result of the analysis, opinion in channels operated by media outlets were found to be leading indicators of KOSPI market returns among YouTube stock channels. The prediction accuracy by using logistic regression model show 74%. On the other hand, Sampro TV, a popular YouTube stock channel, and the traditional news media simply reported the market situation of the day or instead showed a tendency to lag behind the market. This study is differentiated from previous studies in that it verified the market predictive power of the information provided by the YouTube stock channel, which has recently shown a growing trend in Korea. In the future, the results of advanced analysis can be confirmed by expanding the research results for individual stocks.
딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.
녹차분말의 첨가가 식빵의 품질에 미치는 영향을 알아보기 위하여 녹차분말을 소맥분 대비 각각 0.1, 0.5, 1.0% 넣은 다음 호화도, alveogram 특성, farino-gram 특성, 제빵실험, crumb softness 및 관능적 특성 등을 조사하였다. 소맥분의 호화개시온도는 64.3$0^{\circ}C$였으나 녹차분말을 첨가한 것은 62.40~63.45$^{\circ}C$로 낮아졌다. 최고점도는 녹차분말이 증가할수록 높아졌고 break down값도 같은 양상을 보였으며 노화정도를 예측할 수 있는 set back값 또한 녹차분말 사용량이 많을수록 증가하여 녹차분말을 사용한 식빵의 노화가 빠르리라는 것을 예측할 수 있었다. Alveogram에서 dough의 변형에 필요한 최대압력인 P값 (tena-city)이 녹차분말 1%일 때 162로 가장 높았으며 신장성을 나타내는 L값 (extensibility)은 74로 control보다 낮아 녹차 첨가가 반죽의 신장성은 줄이지만 반죽강화 효과는 커짐을 알 수 있었다. 빵의 부피를 간접적으로 알 수 있는 G값(swelling index)은 녹차함량이 증가하면 감소를 보여 실제 구워낸 식빵의 부피와 유사한 경향을 보였다. Farinogram의 consistency는 녹차분말 1%가 537FU로 제일 높았고 수분흡수율도 녹차분말 함량이 많아질수록 증가하였지만 반죽의 발전 시간과 안정도는 감소하여 녹차분말은 글루텐의 형성을 저해하지만 반죽의 consistency는 크게 함을 알 수 있었다. Hardness는 녹차분말의 함량이 많을수록 저장시간이 길어질수록 커졌으나 탄성도는 녹차함량이 많을 경우가 오히려 좋았다. 종합적인 관능검사의 결과는 녹차 0.5% 첨가한 것이 95로 가장 좋은 평가를 받았다.a}$-MF signal sequence보다 GOD를 더 효과적으로 분비시켰다. 상기 결과로 미루어 보면 signal sequence가 단백질의 분비 외에도 단백질 합성에도 많은 영향을 주는 것으로 추측된다. pGALGO1과 pGALGO2의 GOD분비효율은 각각 89%, 84%이었다. S. cerevisiae에서는 일반적으로 과당화가 일어나기 때문에 S. cerevisiae에서 합성된 재조합 GOD의 분자량은 250 kDa으로 A. niger의 GOD(170 kDa)보다 더 컸다.까지의 실험결과로서 cyclo hexane을 골격으로 하고 여기에 Epoxy group와 caborxyl 기가 있는 것으로 추정된다. 또 이 물질은 산, Alkali, 가열등에 대해서 매우 안정한 것으로 나타났다. 이 연구의 일부는 문교부 연구조성비(1978년도)에 의해서 수행되었다.되었다.사이에는 높은 상관관계(0.83)가 있었다. 둘째, 주상기간 중 자기폭풍의 크기가 클수록 플럭스 비 ($f_{max}/f_{ave}$는 대체로 증가하는 경향을 나타냈다. 그리고 75~113keV 에너지 채널에서의 $Dst_{min}$ 값과 플럭스 비의 상관계수는 0.74로서 가장 높았으며 나머지 에너지 채널 역시 비교적 높은 상관관계를 나타냈다. 셋째, 주상기간 중 총 에너지 유입률 지수와 $Dst_{min}$ 사이에 높은 상관관계가 확인되었다. 특히 환전류를 구성하는 주요 입자의 에너지 영역(75~l13keV)에서 가장 높은(0.80) 상관계수를 기록했다. 넷째, 회복기 중에 일어나는 입자들의 유입은 자기폭풍의 지속시간을 연장시키는 경향을 보이며 큰 자기폭풍일수록 현저했다. 주상에서 관측된 이러한 특성은 서브스톰 확장기 활동이 자기폭풍의 발달과 밀접한 관계가
본 논문은 효율적으로 라만 증폭기의 이득을 예측하고 잡음 특성을 분석하기 위해서 라만 증폭기 상관된 상미분방정식 (Ordinary Differential Equation: ODE)을 유효거리(Effective Length) 기반의 상관된 적분형(closed integral form)방정식 및 매트릭스로 전개하고 이 전개를 활용한 라만 증폭기 모델링 및 수치해석 알고리즘을 기술한다. 광섬유 라만 증폭기는 유연하고 넓은 이득 대역폭 및 낮은 잡음 등의 장점 때문에 최근 광통신 시스템에서 핵심기술로 각광받고 있으며, 특히 멀티채널 펌핑구조에서 성능예측을 위해 많은 라만 증폭기 모델링 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 많은 연구들은 라만 증폭기 상관된 상미분방정식의 해를 "fiber propagation axis"를 기반으로 구해왔기 때문에 광섬유 길이에 의존적이고 복잡한 계산으로 상당히 많은 시간이 필요했으며, 실제 전송 시스템에서의 활용이 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기존의 상관된 상미분방정식을 접근이 용이한 "유효거리" 기반의 적분형 방정식으로 전개하고 매트릭스 및 벡터 형태로 알고리즘을 공식화하여 빠른 라만 이득 계산과 "iteration axis"를 이용한 해의 도출을 통해 새로운 라만 증폭기 모델링 방법과 수치해석 알고리즘을 제시하였다. 제안한 수치해석 알고리즘을 전방, 후방 및 양방향 펌핑구조의 라만 증폭기가 도입된 시스템에 적용하는 컴퓨터 모의실험을 수행한 결과 기존의 "Average power method와 비교하여 라만 이득과 광선로 내의 펌프 및 신호 광의 진행정도를 18배 이상의 정밀도에서 0.03 dB 이내의 매우 작은 오차범위 및 100배 이상 단축된 짧은 시간으로 정확히 예측하였다. 또한, 수치해석 알고리즘을 통해서 얻은 신호 광 파워의 분포를 바탕으로 Amplified Spontaneous Emission(ASE), 후방 ASE의 레일레이 산란 및 신호의 이중 레일레이 산란과 같은 라만 증폭기 잡음 요소들을 분석하였다. 새롭게 제안한 수치해석 알고리즘은 실제 광통신 시스템에 적용되어 신속하고 효율적으로 라만 증폭기 성능을 예측하고 분석할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.
망막색소변성(retinitis pigmentosa: RP)과 연령 관련 황반변성(age-related Macular Degeneration: AMD)은 망막변성으로 인해 실명에 이르는 대표적인 질환이며 망막이식장치의 개발을 통해 치료될 수 있다고 간주되고 있다. 최근에 국내에서도 망막이식장치 개발을 위한 연구팀이 조직되었다. 성공적인 망막이식장치 개발을 위하여 여러 가지 선결요소가 필요하지만 그 중 한 가지가 이식장치에 인가할 전기자극을 최적화하는 것이다. 변성망막의 전기적 특성은 정상 망막과 다르리라 예측되므로 우리는 장차 개발될 망막 이식장치에 인가할 전기자극 최적화를 위한 가이드라인을 제공하기 위해 정상 망막과 변성 망막의 전압자극 파라미터에 관한 실험을 하였다 망막을 분리한 후 망막절편을 신경절세포 층이 다채널전극의 표면을 향하게 하여 전극에 붙인다 in-vitro 상태에서 망막 신경절세포의 전기신호를 기록하기 위해 전극 직경: $30{\mu}m$, 전극간 거리: $200{\mu}s$, 전극 임피던스 1kHz 에서 $50k{\Omega}$인 8행 8열의 다채널전극을 사용하였다. 다채널전극의 60채널 중 두 채널을 자극전극과 접지로 사용하여 단극전기자극을 인가하였고 나머지 전극을 기록전극으로 사용하였다. 가한 전기자극은 전압자극으로 전하균형을 맞춘 이상성자극을 아노딕 사각파를 먼저 주고 캐쏘딕 사각파가 나중에 나오는 형태로 두 사각파간의 지체는 없도록 하였으며 동일한 자극을 2초 간격으로 50회 반복하여 인가하였다. 다양한 전기자극을 사용하였는 바 첫째는 사각파의 크기를 달리하였다 $(0.5{\sim}3V)$. 둘째는 사각파의 시간을 달리하였다 $(100{\sim}1,200{\mu}s)$. 전하밀도는 옴의 법칙과 쿨롱의 법칙을 이용하여 계산하였다. 전기자극으로 유발된 반응은 50회 자극에 대한 평균치를 얻은 후 자극 후 히스토그램(PSTH)을 그려 분석하였다. 전압자극의 크기를 $0.5{\mu}3V$로 달리하였을 때 믿을 만한 망막신경절세포가 유발되는 자극은 1.5V이었고 이때 계산된 전하밀도의 역치는 $2.123mC/cm^2$이었다. 전압의 크기를 2V로 고정하고 자극 지속시간을 $100{\sim}1,200{\mu}s$로 달리하였을 때 믿을 만한 망막신경절세포가 유발되는 자극의 역치는 $300{\mu}s$에서 관찰되었다. 이때 계산된 전하밀도의 역치는 $1.698mC/cm^2$이었다. L-(1)-2-amino-4-phosphonobutyric acid (APB)을 사용하여 ON-경로를 차단한 후에 전기자극을 인가하였을 때도 자극에 의해 망막신경절 세포의 반응이 유발되는 것을 확인하였다. APB-변성망막에서 전압의 크기를 2V로 고정하고 자극 지속시간을 $100{\sim}1,200{\mu}s$로 달리하였을 때 믿을 만한 망막신경절세포가 유발되는 자극의 역치는 $300{\mu}s$에서 관찰되었으며 이는 정상망막의 결과와 같았다. 추후 APB-변성망막을 가지고 좀더 실험이 진행되어야 정상망막과 변성망막의 전하밀도에 관한 명료한 비교가 가능할 것이다.
블루투스는 무선 홈 네트워킹을 구성하는 하나의 기술로 자리를 잡았지만, 기존의 홈 네트워킹을 구성하는 IRDA, 무선랜, Home RF, ZigBee 등에 비하여 블루투스 사용으로 인한 큰 이득이 없어 이용되지 않는 것이 현재 블루투스가 직면한 문제이다. 비슷한 통신반경을 지원하는 IRDA와 비교하면 가격과 전력소비에서 블루투스의 이점이 떨어지고, 다중 연결을 지원하는 장점에도 불구하고 10m 내의 전송 반경으로는(저 전력 사용 시) 집안을 전부 커버할 수 없기 때문에 무선랜에 비해 홈 네트워킹에서 이용성이 떨어지는 것이 사실이다. 하지만 이런 블루투스의 AD-HOC 라우팅을(1:1 혹은 1:다) 위한 블루투스 프로토콜 스택에 라우팅 프로토콜 스택을 추가함으로써 블루투스가 장착된 정보 가전기기는 주변으로부터 라우팅 정보를 수집하게 되고 라우팅 테이블을 구성할 수 있게 된다. 그러므로 전송 범위의 이상적인 설계에서 무선랜보다 넓어지게 되므로 홈 네트워킹에서 블루투스 사용의 단점이 보안됨은 물론 집안을 하나의 WEB처럼 구성할 수 있게 된다. 이에 다른 기술에 비한 저렴한 가격, 접속의 용이성, 저 전력 소비 둥과 같은 기존의 장점에 전송 거리의 단점이 보안된 블루투스 라우팅 프로토콜 기술은 IRDA, 무선랜보다 기술적 우위를 가짐으로써 홈 네트워킹에 적용이 많아지리라 예상할 수 있다. 더 나아가 블루투스 기술이 포함되어 있는 모바일 기기가 정점 늘어남에 따라 모바일 기기와의 연동에 의한 홈 네트워킹이 실생활에 적용되리라 예측되며, 집뿐만 아니라 어디에서나 다른 모바일 기기와 연결되어 네트워크를 이루는 유비쿼터스 네트워킹이 실현 될 수 있으리라 본다.-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.ttention since the operation of local autonomy in Korea. This trend focuses on ′visual landscape planning′, and it is expected to grow drastically in the near future. Therefore, it is recommended that we promote the more elaborate methodology of ′visual landscape planning′, which also includes the ecological and cultural aspects of the environment. 7월 시료에는 ethane, ethyl formate, trans-2-hexenal의 순서로 그 함량이 많았으며, hydrocarbon류가 전체성분의 30.42%를 차지하였다. 8월 시료는 benzyl alcohol, ethyl formate 및 trans-2-hexenal의 순서로 많이 함유되어 있었으며, ester류가 35.60%를 차지하였다. 또한 9월 시료에도 ester류가 32.92%를 차지하였으며 ethyl acetate, benzyl alcohol, ethane 및 trans-2-hexenal의 순서로 함량이 높았다.to isolate the major component of silkworm powder, which exerts blood glucose-lowering e
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[게시일 2004년 10월 1일]
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.