본 논문은 웨이브릿 변환을 이용하여 사전정보 없이 입사하는 디지털 신호의 변조타입 자동식별 방법에 관한 것이다. 변조인식에 사용되는 특징(key features)은 변조타입에 대한 민감도가 우수하고, SNR에 대한 변화가 적은 속성을 가져야 한다. 잡음에 대한 변화가 적은 속성을 가진 웨이브릿 변환 계수에서 변조인식을 위해 4개의 특징(key features)을 선정하였다. 또한 선정된 특징들을 이용하여 총 8종의 디지털변조 신호를 분류하기 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 소프트웨어 라디오의 변조인식 모듈 탑재를 고려하여, 3 타입의 변조인식기에 대한 인식 정확도 및 수행시간을 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과 전체 인식시간은 MDC(Minimum Distance Classifier)와 DTC(Decision Tree Classifier)가 빠르게 수행되었고, 인식정확도는 MDC와 SVMC(Support Vector Machine Classifier)가 우수하게 제시되었다.
수요자 중심의 서비스디자인 방법론에 따른 사회적 문제 해결과 공공서비스 혁신의 사례가 늘고 있는 가운데 행정안전부는 공공서비스디자인 기법의 시행령을 개정하여 각 기관별 사업 과제에 적용하고 있다. 본 논문은 서비스디자인방법론 과정과 프로토타입 단계에서 핵심 해결안을 $360^{\circ}$ VR 콘텐츠로 시각화하여 수요자에게 서비스에 관한 이해력과 효과적인 개선안을 전달할 수 있도록 연구하였고 실제 공공서비스디자인 프로젝트에 적용하여 개선 후 만족도가 높은 결과를 미리 예측해 볼 수 있었다. 본 논문은 수요자에게 새로운 경험적 가치를 주고 $360^{\circ}$ VR 프로토타입을 활용한 미래의 서비스디자인에 관한 융합연구로서 서비스디자인 프로세스의 향상에 기여할 수 있는 새로운 접근 방법을 제시하고 있다는 점에서 의의가 있다.
최근 안전점검자가 접근성 문제로 점검이 어려운 교량 부재의 상태평가를 위해 영상분석 기반의 시설물 점검 기법연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 교량을 대상으로 딥러닝 기반 영상정보에 대해서 상태평가 연구를 진행하였고 이에 대한 평가 프로그램(프로토타입)을 개발하였다. 딥러닝 기반 교량 손상탐지 프로토타입을 개발하기 위해 딥러닝 모델 중 손상 검출 및 정량화가 가능한 의미론적 분할 모델인 Mask-RCNN를 적용하였고 학습데이터 6,540장(오픈 데이터 포함)과 손상유형에 적합한 레이블링을 구성하였다. 모델링에 대한 성능검증한 결과, 콘크리트 균열, 박리/박락, 철근노출과 도장 박리에 대한 정밀도(precision)는 95.2 %, 재현율(recall)은 93.8 % 나타내었다. 또한, 교량 콘크리트 부재 손상율을 이용하여 콘크리트 균열 실 데이터를 2차 성능검증 하였다.
메타 학습(meta learning)이란 즉각적으로 아는 것과 모르는 것을 구별하는 메타 인지로 적은 양의 데이터로 스스로 학습하고, 학습한 정보와 알고리즘으로 새로운 문제에 적응하며 해결하는 학습 방식이다. 그 중, few-shot 학습 방법은 메타 학습 방법의 한 종류로 매우 적은 학습 데이터 (support set)으로도 질의 데이터(query set)를 올바르게 예측하도록 하는 학습 방법이다. 본 연구에서는 각 클래스의 mean-point vector로 생성한 프로토타입의 한계점인 높은 밀도값을 낮추면서 이상치(outlier)값을 극복하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존의 방법을 해결하기 위해, 딥러닝 모델에서 feature를 추출하고, 획득한 feature사이의 요소별로 중앙값 계산하여 프로토타입을 생성하는 방법을 사용한다. 그 후, 앞서 생성한 중앙값 프로토타입을 기반으로 few-shot 학습 방법에 사용한다. 제안한 방법의 정량적인 평가를 위해 필체 인식 데이터셋을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험 결과를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 내는 것을 확인할 수 있었다.
자바스크립트로 작성된 웹 어플리케이션에서 Cross-Site Scripting (XSS), SQL Injection과 같은 검증되지 않은 사용자 입력 데이터로 인해 발생하는 취약점을 탐지하기 위해 오염 분석 기법이 널리 사용되고 있다. 이러한 취약점을 탐지하기 위해서는 사용자 입력 데이터에 영향을 받는 변수들을 추적하는 것이 중요하지만, 자바스크립트의 동적인 특성으로 인해 웹 어플리케이션을 실행해 보지 않고 그러한 변수들을 식별하는 것은 매우 어렵다. 때문에, 기존의 오염 분석 도구들은 대상 어플리케이션을 실행하는 오버헤드가 존재하는 동적 오염 분석을 사용하도록 개발되었다. 본 논문에서는 타입스크립트(자바스크립트의 상위집합) 컴파일러를 활용해 얻은 심볼 정보를 기반으로 데이터의 흐름을 정확히 추적하고, 타입스크립트 코드에서 보안 취약점을 발견하는 새로운 정적 오염 분석 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 개발자가 검증되지 않은 사용자 입력 데이터를 포함할 수 있는 변수에 표시를 할 수 있도록 하며, 이를 활용해 사용자 입력 값에 영향을 받는 변수와 데이터를 추적한다. 제안한 기법은 TypeScript 컴파일러에 원활히 통합될 수 있기 때문에, 별도의 도구로 작동하는 기존 분석 도구와 달리 개발자가 개발 과정에서 취약점을 발견할 수 있게 한다. 제안한 기법의 유효성을 확인하기 위해 프로토타입을 구현하였으며, 취약점이 보고된 8개의 웹 어플리케이션을 선정하여 분석을 수행하여 성능을 평가한 결과 기존의 취약점을 모두 탐지할 수 있음을 확인하였다.
폭증하는 토지행정업무의 효과적 처리 및 관련부처간의 원활한 업무 연계처리를 위해 정보기술의 도입은 필수적이다. 정부는 토지업무 전산화 중복투자 문제와 다양한 정보망간의 연계문제 해결을 위해 부동산 정보시스템의 구축의 필요성을 인식하게 되었고, 동 업무전산화의 올바른 추진을 위해 토지관리 종합전산화계획을 수려하였다. 본 연구는 현 토지관리 종합 전산화 계획중 개별 토지 공시지가산정 시스템의 문제점을 분석하고, 이러한 문제점의 해결을 위해 웹을 이용한 개별토지 공시지가 산정 프로토타입을 제시하고자 한다.
통신환경의 급속한 변화는 새로운 서비스가 신속하게 개발되고 적용되도록 인력의 운용을 요구하게 되었으며 끊임없이 기존 시스템과의 통합이 요구하였다. 기술의 급속한 발전과 CORBA의 표준화는 이기종 시스템과 정보공유 및 통신이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 웹을 이용한 초기기술인 HTTP/CGI/HTML방식이 아닌 CORBA와 JSP를 활용하여 분산환경 및 무선환경하에서 접근이 될 수 있도록 UML을 이용하여 작업관리기능을 설계 및 프로토콜타입을 구현하였다. 본 논문에서 제시만 구조는 이전방식이 유연성 또는 분산화에 중점을 둔 반면 유연성, 통합화, 분산화가 가능하다. 특히 통신환경에서 신속한 서비스의 제공이 가능하다.
본 연구에서는 가정내 환자가 Zigbee 등의 센서로 측정한 생체정보들을 통하여 U-Healthcare 서비스를 하려고 할 때 고려하여야 하는 홈네트워크의 표준화를 위하여 홈네트워크 미들웨어들의 동향을 간단히 알아보고 그에 준하여 홈게이트웨이의 표준을 연구하고 최적 모델을 도출하여 그에 따라 프로토타입을 설계 후 구현하였다.
본고에서는 IT기술과 건설기술의 융합 기술로서 스마트빌딩 기술에 대해 서술한다. 고층 빌딩의 안전성 평가를 위한 건물구조 건전도 모니터링 기술, 빌딩 실내에 쾌적한 공기 환경을 유지하기 위한 스마트 공기질/환기제어시스템 기술, 빌딩 설계부터 빌딩 사용단계까지 빌딩정보의 체계적인 데이터 관리를 위한 빌딩정보 모델링 기술과 빌딩 운영관리 인터페이스 기술 등에 대하여 소개한다. 또한, 세종대학교에서 개발한 프로토타입으로 빌딩에 설치하여 시험 중인 시스템에 대하여 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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