산업의 발전으로 도시화로 인해 건물의 규모가 커지면서, 건물의 공기 정화 및 쾌적한 실내 환경을 유지의 필요성 또한 증가하고 있다. 냉동 시스템의 모니터링 기술의 발전으로 건물 내에 발생하는 전력 소모량을 관리할 수 있게 되었다. 특히 상업용 건물에서 발생하는 전력 소모량 중 약 40%가 냉동 시스템에서 일어난다. 따라서 본 연구 냉동시스템 고장진단 알고리즘을 개발하기 위해서 냉동시스템의 구조를 이해하고, 냉동 시스템의 운영과정에서 발생하는 데이터를 수집 분석하여 다양한 유형과 심각도를 가지는 고장 상황을 조기에 신속하게 탐지 분류하고자 하였다. 특히 분류가 어려운 고장 유형들의 분류 정확도를 향상시키기 위하여 3단계 진단 및 분류 알고리즘을 개발하여 제안하였다. 다수의 실험과 초모수 (hyper parameter) 최적화 과정을 거쳐 각 단계에 적합한 분류 모형으로 SVM과 LGBM에 기반 한 모형을 제시하였다. 본 연구에서는 고장에 영향을 미치는 특성을 최대한 보존하면서, 선행연구에서 어려움을 겪었던 냉매 관련 고장을 포함한 모든 고장 유형을 우수한 결과로 도출하였다.
본 연구에서는 Q방법론을 적용하여 대학생을 대상으로 학과 점퍼에 대한 주관적 평가와 인식 유형별 특성을 알아보고자 하였다. 대학생의 학과 점퍼에 대한 태도 및 인식유형은 3유형으로 분류되었다. 제1유형의 경우 학과 점퍼는 학과에 대한 소속감을 주고 학과를 홍보하는 역할을 한다고 인식하였다. 또, 학과 점퍼 착용 시 행동을 조심하지만, 활동이 편하고 주변 사람들의 좋은 평가를 하여 나의 신뢰감을 높여주는 효과가 있다고 생각하였다. 제2유형의 경우 학과 점퍼는 활동하기 편하며 유행을 따르지 않는 무난한 디자인이라 만족스럽고, 등교 시 늘 착용하였다. 제3유형은 학과 점퍼 착용 시 동질감과 소속감을 주고, 학과 점퍼가 유행을 따라가는 스타일이면 좋겠고 학과 점퍼 착용에 긍정적인 유형이다. 대학생들의 학과 점퍼는 유니폼으로 학과의 이미지나 상징성을 잘 나타내고, 활동량이 큰 대학생들의 신체적 특징을 반영하여 맞음새가 우수한 학과 점퍼가 개발되어야 할 것으로 생각된다.
본 연구는 간호대학생의 행복에 대한 주관성을 유형화하고, 그 유형별 특성에 따라 학과만족도에 차이가 있는지 분석하고자 시도되었다. 간호대학생의 주관성을 연구하는데 효과적인 Q방법론을 적용하였다. 대상자는 일 지역 간호학과 학생 64명으로 구성하였으며, Q표본 34개의 진술문을 가장 부정(-4)에서 가장 긍정(+4) 범위의 9점 척도 상에 분류하도록 하였다. Q분류된 자료는 QUANL PC 프로그램을 이용하여 주요인분석과 배리맥스 회전을 통해 요인분석이 수행되었다. 또한 학과만족도 자료는 27개 문항으로 구성된 설문지를 이용하여 수집하였으며, SPSS 21.0 프로그램을 이용하여 분석하였다. 요인분석 결과 4개의 유형으로 분류되었으며 전체 변량의 58.0%를 설명하였다. 제1유형은 진취적 자기 실현형, 제2유형은 고립적 몰입형, 제3유형은 낙관적 친화형, 제4유형은 자기중심적 관계 추구형으로 명명하였다. 간호대학생의 행복유형에 따른 학과만족도는 통계적으로 유의한 차이를 보였다(F=4.53, p=.006). 즉, 진취적 자기 실현형이 고립적 몰입형에 비해서 학과만족도가 높은 것으로 나타났다. 따라서 간호대학생의 학과만족도, 더 나아가 간호전문직관을 높여나가기 위해서는 이런 유형들을 고려한 교육 및 상담이 필요하다.
현실 세계에서는 기존에 알려지지 않은 새로운 유형의 변종 공격이 끊임없이 등장하고 있지만, 인공신경망과 지도학습을 통해 개발된 공격 트래픽 분류모델은 학습을 실시하지 않은 새로운 유형의 공격을 제대로 탐지하지 못한다. 기존 연구들 대부분은 이러한 문제점을 간과하고 인공신경망의 구조 개선에만 집중한 결과, 다수의 새로운 공격을 정상 트래픽으로 분류하는 현상이 빈번하게 발생하여 공격 트래픽 분류성능이 심각하게 저하되었다. 한편, 다중분류 문제에서 각 클래스에 대한 분류가 정답일 확률을 결과값으로 출력하는 소프트맥스(softmax) 함수도 학습하지 않은 새로운 유형의 공격 트래픽에 대해서는 소프트맥스 점수를 제대로 산출하지 못하여 분류성능의 신뢰도 또는 정확도를 제고하는데 한계를 노출하고 있다. 이에 본 논문에서는 소프트맥스 함수의 이러한 특성을 활용하여 모델이 일정 수준 이하의 확률로 판단한 트래픽을 공격으로 분류함으로써 새로운 유형의 공격에 대한 탐지성능을 향상시키는 방안을 제안하고, 실험을 통해 효율성을 입증한다.
Onion Router라고 알려진 Tor는 강한 익명성을 보장하기 때문에 각종 범죄행위뿐만 아니라 신속한 포트 검색 및 인증정보의 외부 유출 등 해킹 시도에도 활발하게 이용되고 있다. 따라서 범죄 시도를 조기에 차단하고 해킹으로부터 조직의 정보시스템을 안전하게 보호하기 위해서는 Tor 트래픽의 빠르고 정확한 탐지가 상당히 중요하다. 이에 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)을 기반으로 Tor 트래픽을 탐지하고 트래픽의 유형을 분류하는 분류모델을 제안한다. 제안하는 분류모델의 성능 검증에는 UNB Tor 2016 데이터세트가 사용되었다. 실험을 진행한 결과, 제안하는 접근방법은 Tor 및 Non-Tor 트패픽을 탐지하는 이진분류에서는 99.98%, Tor 트래픽의 유형을 구분하는 다중분류에서는 97.27%의 정확도를 보여주었다.
본 연구의 목적은 최근 여성 패션 컬렉션에 나타난 밀리터리 룩의 전환적 디자인 발상 사례를 분석하여 유형화하고 특성을 도출하는 것이다. 연구 방법은 밀리터리 룩에 관한 이론적 고찰과 패션 컬렉션 사례 분석의 순서로 진행하였다. 연구 결과는 사례 분석을 통해 총 6개의 전환적 디자인 발상 유형으로 분류되었다. 디자인의 구조 변화로 탈중심 유형, 확장과 축소의 유형, 소재 전체 변화, 혹은 일부 소재의 전환, 마지막으로 스타일링에 해당하는 이질적 조화와 유기적 결합에 따른 유형이다. 분류된 유형을 분석한 결과 총 3개의 특성이 도출되었는데, 첫째 구조적 요소의 재구성, 둘째 믹스매치의 매터리얼 확장, 셋째 스타일링의 감성적 융합이다. 뉴 밀리터리 룩의 전환적 발상 유형 연구를 통해 창의적인 디자인 발전의 원동력이 되며, 패션디자인 전반에 걸친 시대적 현황과 변화를 읽을 수 있는 기초 연구가 되기를 바란다.
COVID-19로 인해 증가된 사이버 활동과 함께 랜섬웨어 공격으로 인한 피해사례도 증가하였다. 랜섬웨어 공격자들은 2021년 새로 발견된 취약점을 악용하고, 기업을 대상으로 공격하여 2차 피해를 야기하였다. 세계 각국에서는 이러한 피해를 줄이기 위해 랜섬웨어 대응을 위한 정책을 발표하였다. 본 논문에서는 2021년 큰 피해를 유발한 주요 랜섬웨어 공격을 정리한다. 관련된 2021년과 2022년 상반기까지 발표된 랜섬웨어 대응 정책을 조사하고 공통된 특징점을 찾아 4가지 유형으로 분류한다. 각 유형별로 최근 세계 정부 및 기관에서 제시하는 랜섬웨어 대응 동향에 대해 살펴본다.
문화 산업과 다양한 정보 기술의 발달로, 영상을 활용한 디지털 마케팅이 활성화 되면서, 과거 인쇄 광고에 의지해 오던 출판 업계는 영화 트레일러와 유사한 북트레일러(Book Trailer)를 홍보 수단으로 활용하기 시작했다. 본 연구에서는 앞으로 더욱 활성화 될 것이라 예상되는 북트레일러에 대한 연구가 국내외적으로 부족하여, 체계적인 기초 연구를 바탕으로 북트레일러가 발전할 기초 토대를 마련할 필요가 있다고 판단하여 본 연구를 진행하게 되었다. 본 연구에서는 북트레일러에 대한 기초 개념을 확립하는 동시에 북트레일러의 유형을 분류 해 보았다. 유형에 영향을 주는 여러 요인이 있지만, 본 연구에서는 유형 분류에 있어 가장 기본이 되는 내용적 유형과 외형적 유형을 기준으로 유형을 구분하였다. 내용적 유형은 북트레일러의 내용에 따라, 그리고 외형적 유형은 북트레일러의 이미지 조합에 따라 유형을 나누었다. 결과적으로 내용적 유형은 스토리의 구성 요소를 토대로 메시지 활용형, 갈등 활용형, 인물 활용형으로 분류 할 수 있었고, 형식적 유형은 북트레일러를 구성하는 이미지의 조합에 따라 스틸 사진 활용형, 모션 타이포그라피 형, 인터뷰형, 영화 스토리 촬영형, 애니메이션형으로 유형을 분류 할 수 있었다.
반복되는 재난을 효과적으로 대응하기 위해서는 과거에 수행한 재난 대응 업무로부터 생산된 기록들의 체계적인 관리가 무엇보다도 중요하다. 흩어져 있는 재난안전 기록정보자원을 기록관리체계로 편입하기 위해서는 먼저 기능분류체계(BRM) 개발이 필요한데, 본 연구에서는 이를 위한 선행 연구로 위기관리 표준매뉴얼(SOP)을 대상으로 재난안전 공통업무를 분석하였다. 총 28개의 매뉴얼을 대상으로 3차에 걸친 분석을 실시하였으며, 그 결과 1,667개의 주요업무가 추출되었고 이는 다시 5개의 중분류 유형, 20개의 소분류 유형으로 그룹핑되었다. 나아가 업무유형별 생산 예상 기록을 살펴봄으로써 재난안전 업무의 수행 및 재난안전 기록정보자원 관리 측면에서 시사점을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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