정부의 행정기관과 사법기관들은 정보보안을 위해서 네트워크 분리와 CERT를 구축하여 활용하고 있다. 하지만 입법부는 기본적인 보안시스템만을 갖추고 있어, 상대적으로 보안 취약점이 많다. 본 논문에서는 입법부인 국회와 국회사무처, 국회도서관에 대한 정보보안을 위한 연구를 한다. 국회 정보보안을 위한 네트워크 구성을 외부의 인터넷과 직접 연결된 인터넷 네트워크와 내부 업무 네트워크로 분리하는 것이다. 네트워크 분리에 따른 자료의 이동은 보안USB 메모리를 이용하는데, 사용자가 불편한 문제점을 가지고 있다. 문제점 분석과 보안USB 메모리 사용에 대한 보안 취약성 문제를 연구를 한다. 이를 개선하기 위한 사용자의효율성 및 대책과 보안성을 강화하는 방안에 대해 연구한다.
본 연구는 멀티미디어를 활용한 웹 기반 코스웨어의 개발로서 첫째, 7차 교육 과정 9학년 과학 교과의 '생식과 발생' 단원을 선정하여 기된 과정의 내용을 철저히 분석하고 심화ㆍ보충 과정과 관련된 자료를 추출하였으며, 둘째, 멀티미디어 기반의 코스웨어가 구동될 수 있는 서버 환경을 구축하였고, 세째 멀티미디어 기반의 웹 코스웨어를 제작하고 구현하였다. 네째. 구현된 코스웨어를 교실 환경에 투입하고 교사와 학생의 반응을 조사하는 순으로 수행하였다. 코스웨어 설계의 기본 방향은 기된 과정의 학습 내용을 학습자 중심의 학습이 되도록 주제별로 적절히 재구성하고 심화ㆍ보충 과정에 해당하는 부분의 내용을 추출하여 학습자가 학습 동기를 향상시킬 수 있는 다양한 멀티미디어 컨텐츠를 학습자와의 상호작용을 할 수 있도록 CGI를 활용하여 구현하였다. 코스웨어의 기본 구조는 기본학습(내용 항목), 학습평가, 학습 자료실, 보충 학습, 심화 학습, 교과서를 넘어서, 유용한 사이트 등으로 구성이 되어 있다. 교사용 검사지는 주로 일반 사항, 수업 설계 측면에서 추출하여 사용하였고, 학생용 검사지는 일반 사항과 기술적 측면에서 추출하여 사용하였다. 설문지 조사 결과 대부분의 항목에서 보통이상의 점수를 얻음으로써 개발된 코스웨어의 필요성 및 유용성이 입증이 되었고 앞으로도 더 많은 멀티미디어를 포함한 웹 기반의 코스웨어가 개발되어 학교 현장에 투임 되어야 한다는 것을 시사한다.
본 연구에서는 강우의 시 공간적 분포의 불규칙한 변동성을 고려한 강우-유출예측모형을 위해 인공신경망(Artificial Neural Networks: ANNs)의 기법의 일종인 자기조직화(Self Organizing Map: SOM) 이론과 역전파 학습 알고리즘(Back Propagation Algorithm: BPA) 이론을 복합적으로 이용하였다. 기존의 인공신경망 연구에서 야기된 저 갈수기의 유출량에 대한 과대평가, 홍수기의 유출량에 대한 과소평가, 예측값이 연속적으로 선행 유출량을 나타내는 Persistence 현상을 해결하기 위하여 패턴분류 성능을 지닌 SOM 이론을 예측모형의 전처리 과정으로 이용하였다. 먼저, 본 연구에서 제안한 방법은 SOM에 의해 강우-유출 관계를 분류하고, SOM에 의한 분류에 따라 각각의 모형을 구성한다. 개별적으로 구축된 모형은 유출량의 예측을 위해 각각의 양상에 따라 분류된 자료를 이용한다. 결과적으로 본 연구에서 제안한 방법은 과거의 인공신경망의 일반적인 적용에 의한 결과보다 더 나은 예측능력을 보여주었으며, 더불어 유출량의 과소 및 과대추정과 Persistence 현상과 같은 문제점이 나타나지 않았다. 또한 강우량 및 유출량의 범위에 제한을 받지 않는 강우-유출예측 모형의 개발 및 홍수기로부터 갈수기까지의 보다 넓은 범위의 유출량의 예측에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 공동주택공사에서 발생하는 공기지연 리스크에 대한 분류체계와 분석방법을 제안하였다. 서울${\cdot}$경기 지역과 부산${\cdot}$경남 지역의 공동주택공사 현장을 중심으로 실무자 면담 및 설문조사를 실시하였고, 그 결과를 바탕으로 주요 광종 분류와 각 공종의 공기지연 리스크 수준과 지수를 산정하였다. 본 연구는 공동주택공사의 주요 공종인 토공사, 골조공사, 조적${\cdot}$미장공사, 창호${\cdot}$유리공사, 수장공사의 공기지연 리스크 요인의 리스크 수준, 지수 그리고 순위를 분석하여 공기지연 리스크 관리 시스템 구축을 위한 기초적인 자료를 제시하는 것을 목적으로 하였다.
본 논문은 C대학도서관의 학술정보시스템(LAS)에 구축되어 있는 장서와 대출기록 및 고객관련 데이터를 수집하여 이를 분석하고 그 결과를 고객관계관리(CRM)에 적용할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 자료는 C대학도서관에서 소장하고 있는 대출이 가능한 단행본 총 269,387책의 서지데이타와 고객 12,281명의 데이터, 이용자 대출기록 39,269건이었다. 대출기록 분석 데이터에서 관계변수로 이용자 신분, 대출빈도, 대출책수와 대출횟수, 출판년도를 추출하여 데이터 마이닝 기법으로 분석하고, 상관계수로 검증하였다.
본 논문은 레스터 기반 위성영상에서 공간정보를 추출하기 위한 공간 관계 연산 방법과 예를 보인다. 복잡하고 다양한 현실 세계를 지리 정보 시스템은 추상화하고 단순화한 형상을 기반으로 구축한다. 추상화된 지형지물은 지리 객체와 지리필드로 구체화한다. 지리객체와 지리필드는 각각 벡터와 레스터로 표현한다. 레스터 자료형 위성영상은 원격탐사 응용에 이용한다. 원격탐사 공간 정보 추출을 위하여 위상 연산과 기하연산을 한다. 레스터형인 위성영상을 유연성이 뛰어난 벡터화된 객체로 변환하고 이로부터 공간 정보를 추출한다. 원격탐사에 위성영상의 활용이 증가하고 있으며, GIS와 접목함으로써 위성영상 활용의 극대화에 기여 할 것이다.
레이저는 단시간에 높은 정밀도로 다량의 측정을 행할 수 있는 장점을 지니며, 이의 구체적인 실현이 지상 LiDAR라고도 불리는 지상레이저 스캐너이다. 본 논문에서는 Z-F 레이저시스템을 사용하여 대상물의 3차원 레이저 측정, Point 데이터의 생성, Registration & Merging, Polygon 데이터의 생성, Surface 데이터 생성의 과정을 거쳐 수행된 고건축물의 3차원 모델링 결과에 대하여 기술한다. 문화재의 보존 및 복원을 위한 자료 기록 및 측정에 있어서 지상 레이저스캐너를 사용한 고건축물의 데이터베이스 구축기술은 문화유산의 복원 및 관련분야에 커다란 영향력으로 자리매김할 수 있을 것으로 사료된다.
직접부하제어를 효율적으로 운용하기 위해서는 우리나라의 계통상황을 면밀히 분석하여 전력수급의 비상시에 부하차단이 필요한 지역과 필요 없는 지역에 대한 판단이 필수적이다. 계통에서 요구되는 부하 차단량을 산정하기 위해서는 현재의 계통상황과 미래의 계통의 변화를 면밀히 관찰해야 하며 이를 효과적으로 확보하기 위한 명확한 시행절차가 필요하다. 하지만 현재 직전부하제어를 위한 약정체결은 한국전력공사와 에너지 관리공단에서 각자 진행하는 이원화 시스템으로 구축되어 있다. 그래서 본 논문은 2002년부터 2004년까지 두 기관의 약정체결 현황과 부하특성을 파악하고 분석하였다. 이 결과는 향후 직접부하제어의 최적부하배분 알고리즘 수립에 적용될 것이며 또한 향후 직접부하제어 약정부하의 신규발굴과 약정체결에 있어 참고자료가 될 수 있을 것이다.
상수도의 합리적인 운용과 관리를 위해서는 급수량 예측이 매우 중요하다. 기존 급수량 예측은 신경망과 칼만 필터법을 사용한 연구들이 대부분이었다. 이러한 연구결과들은 높은 상관결과를 갖고 있지만 이는 자기상관계수에 대한 높은 의존도에 따른 결과로 볼 수 있다. 즉, 예측의 결과가 전날 수요량을 거의 그대로 따라오는 경향을 띄어, 급수량 예측 그래프가 기존 그래프를 오른쪽으로 이동시킨 것과 같이 나타난다. 본 연구에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 물수요량을 예측하는데 있어서 효과적인 예측인자를 도출하는 것이 우선되어야 할 것으로 판단되었다. 이에, 물수요량 특성을 효과적으로 나타내어 줄 수 있는 예측인자로서 강수량, 최저온도, 최고온도, 평균온도 등을 1차적으로 선정하였다. 이들 예측인자들과 서울시 물수요량과의 상관성을 평가하여 최적의 예측인자 Set과 지체시간 등을 산정하였다. 이렇게 선정된 예측인자와 Bayesian 통계기법 기반의 회귀분석 모형을 구축하여 물수요량을 예측하였다. 본 연구에서 적용하고자 하는 계층적 Bayesian 모형은 유사한 특성을 가지는 자료계열들 사이에서 서로 보완이 될 수 있는 정보들을 추출함으로써 모형이 갖는 불확실성을 상당히 줄일 수 있는 방법이다. 이러한 모형적 특징은 생산량 예측에 대한 불확실성 저감 측면에서 장점이 있을 것으로 판단된다. 본 연구에서는 광암, 암사, 구의, 뚝도, 영등포, 강북 정수장을 대상으로 모형의 적합성을 평가하였다. 이러한 연구결과는 향후 정수장 운영계획 및 동일한 시스템을 갖는 상수도 급수량 예측 시 유용하게 사용할 수 있을 것이다.
최근 빈번하게 발생하고 있는 국지성 집중호우로 인한 해안 도시지역의 내수침수 원인 및 면적을 XP-SWMM 모형을 이용하여 분석하였다. 이 연구의 대상은 해안과 인접한 지역이며, 유역의 면적은 $2.74km^2$이고 관로의 총연장은 11.20km이다. 대상지역을 32개의 소유역과 67개의 하수관로로 XP-SWMM 모형의 입력자료를 구축하였다. 대상유역에 대한 강우분석을 수행하여 2년, 5년, 10년, 20년, 30년, 50년 빈도의 강우량을 결정하였으며, 각 빈도의 강우사상에 대하여 조위조건을 반영한 침수해석을 수행하였다. 우수관거시스템과 연계된 TUFLOW 흐름모형을 이용하여 침수범람지역을 모의하였다. 모의 결과 모든 빈도에 대하여 내수침수 현상이 발생하는 것으로 나타났으며, 빈도별로 최대침수심은 0.485~0.673m, 침수면적은 $88,600{\sim}230,700m^2$로 예측되었다. 대상유역의 침수발생 양상은 하수관로의 유량이 맨홀을 통해 지표면으로 분출되는 현상이 발생하며, 이 지역의 하류로 침수범위가 확대되는 것으로 나타났다. 이런 현상은 상류에 위치한 소유역의 우수 유출량을 집수하는 집수정의 용량과 하류로 유하시키는 우수관로의 통수단면이 부족한 것을 주요 원인으로 생각할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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