SW 산업의 급속한 발전과 함께 새롭게 개발되는 코드와 비례해서 취약한 코드 또한 급증하고 있다. 기존에는 전문가가 수동으로 코드를 분석하여 취약점을 탐지하였지만 최근에는 증가하는 코드에 비해서 분석하는 인력이 부족하다. 이 때문에 기존 Vuldeepecker와 같은 많은 연구에서는 RNN 기반 모델을 이용하여 취약점을 탐지하였다. 그러나 RNN 모델은 코드의 양이 방대할수록 새롭게 입력되는 코드만 학습되고 초기에 입력된 코드는 최종 예측 결과에 영향을 주지 못하는 한계점이 있다. 또한 RNN 기반 방법은 입력에 Word2vec 모델을 사용하여 단어의 의미를 상징하는 embedding을 먼저 학습하여 고정 값으로 RNN 모델에 입력된다. 이는 서로 다른 문맥에서 다른 의미를 표현하지 못하는 한계점이 있다. BERT는 Transformer 모델을 기본 레이어로 사용하여 각 단어가 전체 문맥에서 모든 단어 간의 관계를 계산한다. 또한 MLM과 NST 방법으로 문장 간의 앞뒤 관계를 학습하기 때문에 취약점 탐지와 같은 코드 간 관계를 분석해야 할 필요가 있는 문제에서 적절한 방법이다. 본 논문에서는 BERT 모델과 결합하여 취약점 탐지하는 연구를 수행하였고 실험 결과 취약점 탐지의 정확성이 97.5%로 Vuldeepecker보다 정확성 1.5%. 효율성이 69%를 증가하였다.
C-band SAR 센서를 탑재한 수자원위성은 한반도 수자원 모니터링을 위해 개발되어 2025년 발사가 계획되어 있으며, 수변환경 및 부유물 탐지 및 다양한 활용이 기대되고 있다. 그 중 수변환경은 수변 생태계 안정성을 유지하는 역할을 담당하여 이에 대한 모니터링은 중요하다. s현장 관측 기반 탐지 방법과 비교하여 위성 원격탐사는 광범위한 지역을 반복적으로 관측하여, 연속적인 수변환경 및 부유물 정보를 제공할 수 있다. 이러한 특성에 기반하여 다양한 다중분광 및 SAR (Synthetic Aperture Radar) 위성 원격탐사 자료를 바탕으로 수변환경 및 부유물의 탐지 연구가 이루어졌다. 특히 단일 영상만을 사용하는 기법에 비해 다중분광 및 SAR 영상을 융합하여 높은 정확도를 보인 바 있다. 초기 연구에서는 임계값 알고리즘 또는 현장관측 기반의 부유물 농도와 위성 자료간의 선형관계를 분석하는 단순한 알고리즘이 주를 이루었으나, 최근에는 RF, CNN 등 보다 복잡하고 다양한 인공지능 알고리즘이 적용되어 높은 정확도로 해당 문제들을 해결하고 있다. 본 연구에서는 수자원위성 활용을 위해 인공지능 기반 수변환경 및 부유물 탐지 알고리즘을 개발하고자 한다. 수자원위성의 대체 자료로 유럽우주국의 Sentinel-1 A/B 위성의 C-band SAR 영상을 이용하였으며, 보조자료로 Sentinel-2 다중분광 영상을 이용하였다. 개발된 알고리즘은 수자원 관리를 위한 환경변화 탐지에 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
SWAT (Soil and Water Assessment Tool)은 미국 농무성 농업연구소에서 개발된 준분포형(semi-distributed) 수문 모형으로 복합토지이용유역에서 장기간에 걸친 다양한 종류의 토양, 토지이용 및 토지관리 상태의 변화에 따른 유역의 유출량, 유사량 및 영양물질의 영향을 예측하기 위해 개발되었다. SWAT은 기본적으로 다양한 매개변수에 대한 수동 보정 기능을 제공하고 있지만 매개변수 보정에 따른 모의결과의 불확실성을 수반하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자동보정 기능을 제공하는 SWAT-CUP (Calibration and Uncertainty Program)이 개발되었다. SWAT-CUP에서 제공하는 매개변수의 최적화 과정에서 유사한 모의 결과를 산출하는 수천 개의 매개변수조합이 존재하기 때문에 보정기법의 선택에 따라 최종 매개변수의 값이 달라질 수 있다. 불확실성을 발생시키는 요인으로 (1) 매개변수의 선택, (2) 보정 기법, (3) 목적함수, (4) 매개변수의 초기 범위, (5) 모의(simulation)의 실행(run) 및 반복(iteration) 횟수, (6) 위치, 개수 등 보정 자료의 선택 등이 주로 지목된다. 이러한 요인으로 발생하는 불확실성은 SWAT 모형의 구조 및 입력 자료에서 기인하는 것으로, 사용자의 설정에 따라 크게 좌우된다. 본 연구에서는 SWAT 매개변수 보정 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 평가하고, 효율적인 보정 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 낙동강 권역의 내성천 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하였으며, 내성천 본류에 위치한 수위(유량) 관측소의 자료를 활용하여 검·보정을 수행하였다. 모의 결과는 유량의 크기 뿐 아니라 유량의 발생 시기, 유역의 반응 및 증가·감소 경향성을 함께 고려하여 평가하였다. 그 결과 모형 구조에 따른 불확실성의 전이과정을 정확하게 파악하는 것은 불가능하지만 SWAT 모형의 비고유성(non-uniqueness)에 의한 불확실성을 정량화하여 나타내었다.
일정한 크기의 마찰력을 도입한 가새(FSB)는 에너지를 소산시키는 효과적인 구조 부재이며, 가새의 축력이 마찰력을 넘지 않을 때까지만 탄성 거동을 한다. 본 연구에서는 FSB 개념을 보다 확장시켜서 가새를 죄는 마찰력의 크기를 능동적으로 변화시킬 수 있는 능동 조임 마찰 가새(AFSB)를 착상하여 단자유도 구조물에 적용하고 조화 하중으로 기진시켜 그 거동을 시뮬레이션 하여 FSB와 비교 분석해본다. 이를 위해 간단하고 효과적인 알고리즘을 개발해보았다. 연구 결과, 지반 가속도 값이 그다지 크지 않은 경우, AFSB는 초기에 오우버슈팅이 발생하는 문제만 제외하고 FSB에 비해 효과적으로 진폭과 밑면 전단력을 감소시켰다.
건설교통부는 2007. 1. 1 (2009.12. 신구좌표병행) 세계측지계 전면 시행 방침에 따라 철도측량의 내실화 그리고 기술력 제고를 위하여 호남고속철도건설 사업수행에 요구되는 수치지도를 항공측량을 통해 제작하였으며 이와 함께 철도기준점(GPS 정밀 3등기준점)측량을 실시하여 보다 정밀한 철도 중심선형 좌표값 과 수준값을 획득할 수 있었다. 국토지리정보원은 측지좌표계로의 변환을 위해 국가좌표변환계수 및 왜곡량 모델을 고시하였다. 이러한 좌표변환은 공통기준점(Common Point)의 성과 및 망구성의 강도(strength), 기준점밀도 등에 의해 결정된다. 호남고속철도의 경우 좌표변환을 위해 공통기준점을 새로히 설치하지 않고 중심측량 및 종횡단측량을 위해 이미 구축된 철도기준점을 공통기준점으로 가정하여 변환을 실시하고자 한다. 따라서 본 논문은 남북축으로 계획된 호남고속철도 사례를 통해 현재의 계획노선을 선형 중심축으로 가정하고 철도기준점을 이용한 좌표변환을 실시후 결과에 대한 분석을 통해 변환가능성 여부를 판단하고자 한다. 좌표변환 실시 후 분석결과 Y축 왜곡량 값이 최소 21cm에서 최대 40cm까지 완만한 직선축으로 감소함을 확인할 수 있었고, X축은 $14cm{\sim}29cm$ 의 왜곡량을 보였으며 이러한 왜곡량을 보정한 결과 좌표간 편차량이 $6mm{\sim}9mm$로 국토지리정보원의 세계측지계 변환지침에 에 따른 허용오차 및 지적경계측량 허용오차인 10cm를 만족시켰다. 따라서 철도기준점을 공통기준점(Common Point)으로 이용한 철도중심선형의 좌표변환이 가능함을 알 수 있었다.<0.05), 부착치은의 폭경에서는 유치 초기와 그 계승영구치 최종값사이에 통계적으로 유의성 있는 차이가 나타나지 않았다. 5. 점막치은 문제 발현 빈도는 남녀에 상관없이 유치열은 상하악 제 1유구치가, 영구치열은 상하악 모두 제 1소구치가 최고치를 나타냈으며 유치에서보다 그 대응 계승영구치에서 그 빈도가 더욱 높게 나타났다. 연령증가에 따라 점막치은 문제의 발현 빈도는 유치열, 영구치열에서 모두 감소하였으나, 하악 제1유구치, 하악 영구 견치, 제1, 제2소구치의 경우 연령의 증가와 상관없이 비슷하게 유지되거나 증가하는 경향을 보였다.합필름에서 PET/PVDC/Al-vac/PE필름은 장기저장시 사용이 좋을 것으로 사료된다. 2) 질소가스 및 탄산가스투과도 각각 $61.6{\mu}PVDC/PE/Al-vac/CPS\;12.5,\;59.8>96.9{\mu}PE/PVDC/PE\;7.1,\;42.0>79.3{\mu}ET/PVDC/L-LDPE\;6.4,\;34.2>72.2{\mu}PET/PVDC/PE/Al-vac/PE\;0.74,\;4.2cc/m^2.24hr{\cdot}atm$으로 가장 우수한 PET/PVDC/PE/Al-vac/PE 복합필름이 장기저장용으로 이용이 좋을 것으로 사료된다.태발생을 연구하는데 기초적인 자료로 활용될 수 있을 것으로 사료된다. 조사한 결과 유의확률이 0.05 이하인 수치들은 Hb과 Albumin, K, Na간, Neutrophil과 Leukocyte간이었고 상관계 수치는 $0.370{\sim}0.442$ 사이로 나타났다. 유의확률 0.01이하로 조사된 수치는 Cholesterol과 ALT간, LD
AAM(Active Appearance Model)은 PCA(Principal Component Analysis)를 기반으로 객체의 형태(shape)와 질감(texture) 정보에 대한 통계적 모델을 통해 얼굴의 특징점을 검출하는 알고리즘으로 얼굴인식, 얼굴 모델링, 표정인식과 같은 응용에 널리 사용되고 있다. 하지만, AAM알고리즘은 초기 값에 민감하고 입력영상이 학습 데이터 영상과의 차이가 클 경우에는 검출 에러가 증가되는 문제가 있다. 특히, 입을 다문 입력얼굴 영상의 경우에는 비교적 높은 검출 정확도를 나타내지만, 사용자의 표정에 따라 입을 벌리거나 입의 모양이 변형된 얼굴 입력 영상의 경우에는 입술에 대한 검출 오류가 매우 증가되는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 입술 특징점 검출을 통해 정확한 입술 영역을 검출한 후에 이 정보를 이용하여 AAM을 수행함으로써 얼굴 특징점 검출 정확성을 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 AAM으로 검출한 얼굴 특징점 정보를 기반으로 초기 입술 탐색 영역을 설정하고, 탐색 영역 내에서 Canny 경계 검출 및 히스토그램 프로젝션 방법을 이용하여 입술의 양 끝점을 추출한 후, 입술의 양 끝점을 기반으로 재설정된 탐색영역 내에서 입술의 칼라 정보와 에지 정보를 함께 결합함으로써 입술 검출의 정확도 및 처리속도를 향상시켰다. 실험결과, AAM 알고리즘을 단독으로 사용할 때보다, 제안한 방법을 사용하였을 경우 입술 특징점 검출 RMS(Root Mean Square) 에러가 4.21픽셀만큼 감소하였다.
IKONOS 2호와 QuickBird 2호의 센서 모델로서 제공되는 RPC(rational polynomial coefficients) 모델은 물리적 센서 모델의 대체 모델로 다양한 센서에 적용 가능하다. 고해상도 위성들이 상용화되면서 각기 센서들의 복잡성과 보안성 문제로 인해 물리적 센서모델을 대체할 수 있는 센서 모델로서 RPC의 활용도가 높아지고 있다. 대표적인 상업용 고해상도 위성인 IKONOS 2호는 물리적 센서 모델을 공개하지 않고 각영상에 대한 RPC만을 제공하며 QuckBird 영상은 센서의 기하 정보와 함께 RPC를 제공한다. 이에 본 연구에서는 물리적 센서모델로부터 RPC를 추출하는 원천 기술을 확보하고 RPC의 물리적 센서모델에 대한대체 적합성을 평가해보고자 하였다. 이를 위해 공간해상도가 높은 항공사진과 국내 위성인 KOMPSAT 1호의 기하 모델로부터 분모식과 차수를 달리하는 RPC모델들을 추출하는 실험을 수행하였다. 최소제곱법을 통해 RPC 초기값을 구하고 Levenberg Marquardt 기법을 이용하여 반복 조정한 RPC를 물리적 센서 모델과 비교 평가하여 최적의 RPC를 결정하였다. 그 결과 항공사진은 분모식이 동일한 1차 RPC가 KOMPSAT 1호는 분모식이 상이한 3차 RPC가 가장 정확도가 높았으며 각 오차(RMSE)는 $2{\times}10^{-5}$ 화소 이하로 나타났다.
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.
무 설치 프로그램(이하 '포터블 프로그램'이라 한다.)은 일반적 소프트웨어와는 다르게 설치과정 없이 사용할 수 있는 프로그램이다. 별도의 설치 과정이 없기 때문에 포터블 프로그램은 높은 이동성을 가지며 다양하게 활용된다. 예를 들어, 다수의 PC의 초기 설정이 필요할 때 하나의 USB 드라이브에 다양한 포터블 프로그램을 저장하여 초기설정을 할 수 있다. 또는 PC에 문제가 발생하여 정상적인 부팅이 어려울 때 USB 드라이브에 Windows PE를 구성하고 저장된 포터블 프로그램으로 PC 복구에 사용될 수 있다. 그리고 포터블 프로그램은 레지스트리 값 변경 등 PC 설정에 직접적인 영향을 끼치지 않으며 흔적을 남기지 않는다. 이는 다시 말해, 포터블 프로그램이 높은 보안성을 가진다는 것을 의미한다. 포터블 프로그램을 사용 후 삭제하면 일반적인 방식으로의 행위분석에 어려움이 존재한다. 만약 사용자가 악성 행위에 포터블 프로그램을 사용하였다면 일반적인 방식으로의 분석으로는 증거 수집에 한계가 따른다. 따라서 포터블 프로그램은 일반적인 설치 소프트웨어와는 다른 새로운 방식의 행위분석이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 가상머신 상에서 Windows 10 운영체제를 설치한 후 Opera, Notepad++의 포터블 프로그램으로 시나리오를 진행한다. 그리고 이를 운영체제의 파일분석, 메모리 포렌식 등의 다양한 방법으로 분석하여, 프로그램 실행시간, 횟수 등의 정보를 수집하고, 사용자의 구체적 행위분석을 실시한다.
본 연구는 스마트 홈 서비스의 잠재적 초기 수용자로서 1인 가구를 선정하여, 1인 가구의 채택 가능성을 높일 수 있는 기능적 우선순위를 제안하는 것에 목적을 둔다. 스마트 홈 서비스는 그 가치에 비해 확산이 매우 더디며, 특히 국내 스마트 홈 관련 시장의 경우 도입기에 정체되어있다. 이 문제를 해결하고자 혁신 확산 이론을 적용하였으며, 채택의 가능성을 높이기 위해 자신이 아니면 따로 가정을 관리할 가족 구성원이 없는 1인 가구를 스마트 홈 서비스의 잠재적 초기 수용자로 선정하여 설문을 통해 우선순위의 근거를 찾고자 하였다. 설문은 다음과 같이 구성된다. 1인 가구에 대한 이론적 고찰을 통해 대표적 특징을 꼽아 이에 따른 측정 문항을 선행연구를 토대로 재구성하였다. 이 후 스마트 홈 서비스의 개념 및 현황을 살펴보고, 대표 사례들을 분석하여 스마트 홈 서비스 기능들을 선정한 후 이에 혁신 확산이론에 대한 선행연구를 참고하여 선정된 인지된 혁신 특성 3 요소를 적용하여 측정 문항을 구성하였다. 총 62개의 응답을 분석한 결과, 현저히 낮은 값을 띄는 기능을 제외하여 다음과 같이 구성된 우선순위를 제안한다. [스마트 알람 - 에너지 소비 모니터링 - 자동 온·오프 타이머 - 내부컨디션 모니터링 - 그룹제어 - 보안 카메라 모니터링 - 원격제어 - 스케줄링/규칙설정] 이와 같이 구성된 기능적 우선순위는 1인 가구에게 가치 있는 서비스를 제공하기 위한 기초자료로서 역할을 할 것이며, 스마트 홈 서비스의 채택률을 높이는 출발점으로서의 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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