현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
Management systems for electronic library have been developed on the basis of Client/Server or ASP framework in domestic market for a long time. Therefore, both service provider and user suffer from their high cost and effort in management, maintenance, and repairing of software as well as hardware. Recently in addition, mobile devices like smartphone and tablet PC are frequently used as terminal devices to access computers through the Internet or other networks, sophisticatedly customized or personalized interface for n-screen service became more important issue these days. In this paper, we propose a new scheme of integrated management system for electronic library based on SaaS and Web Standard. We design and implement the proposed scheme applying Electronic Cabinet Guidelines for Web Standard and Universal Code System. Hosted application management style and software on demand style service models based on SaaS are basically applied to develop the management system. Moreover, a newly improved concept of duplication check algorithm in a hierarchical evaluation process is presented and a personalized interface based on web standard is applied to implement the system. Algorithms of duplication check for journal, volume/number, and paper are hierarchically presented with their logic flows. Total framework of our development obeys the standard feature of Electronic Cabinet Guidelines offered by Korea government so that we can accomplish standard of application software, quality improvement of total software, and reusability extension. Scope of our development includes core services of library automation system such as acquisition, list-up, loan-and-return, and their related services. We focus on interoperation compatibility between elementary sub-systems throughout complex network and structural features. Reanalyzing and standardizing each part of the system under the concept on the cloud of service, we construct an integrated development environment for generating, test, operation, and maintenance. Finally, performance analyses are performed about resource usability of server, memory amount used, and response time of server etc. As a result of measurements fulfilled over 5 times at different test points and using different data, the average response time is about 62.9 seconds for 100 clients, which takes about 0.629 seconds per client on the average. We can expect this result makes it possible to operate the system in real-time level proof. Resource usability and memory occupation are also good and moderate comparing to the conventional systems. As total verification tests, we present a simple proof to obey Electronic Cabinet Guidelines and a record of TTA authentication test for topics about SaaS maturity, performance, and application program features.
최근 사용자의 익명성이 보장되는 블록체인의 특성으로 인해 블록체인 기반 기술인 암호화폐가 불법 거래 등의 범죄에 악용되는 사례가 증가하고 있다. 하지만 암호화폐는 암호화폐 지갑에서 보호되어 범죄 자금환수에 어려움이 있는 실정이다. 따라서 본 연구는 범죄에 사용된 암호화폐를 추적·환수하기 위해 브라우저 익스텐션 월렛 4종(Metamask, Binance, Phantom, Kaikas)을 대상으로 사용자 행위에 기반하여 로컬 PC의데이터와메모리영역에서 아티팩트를 획득하고, 디지털 포렌식 관점에서의 활용 방안을 분석한다. 분석 결과로 브라우저의 캐시데이터에서 획득한 API명을 통해 피의자가 사용한 지갑과 암호화폐의 종류를 확인했으며 송금 거래에 사용된 URL과지갑 주소를 획득했다. 또한 쿠키 데이터에서 사용된 디바이스를 식별할 수 있는 Client ID를확인하고, 메모리에서 니모닉 코드를 획득 가능함을 확인했다. 추가적으로, 획득가능한 니모닉 코드의 지속성을 측정하고 획득을 자동화하기 위한 알고리즘을 제안한다.
본 연구는 철도표면상에 발생하는 노후 현상 중 하나인 결함 검출을 위해 학습데이터를 생성함으로써 결함 검출 모델에서 더 높은 점수를 얻기 위해 진행되었다. 철도표면에서 결함은 선로결속장치 및 선로와 차량의 마찰 등 다양한 원인에 의해 발생하고 선로 파손 등의 사고를 유발할 수 있기 때문에 결함에 대한 철도 유지관리가 필요 하다. 그래서 철도 유지관리의 자동화 및 비용절감을 위해 철도 표면 영상에 영상처리 또는 기계학습을 활용한 결함 검출 및 검사에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 일반적으로 영상 처리 분석기법 및 기계학습 기술의 성능은 데이터의 수량과 품질에 의존한다. 그렇기 때문에 일부 연구는 일반적이고 다양한 철도표면영상의 데이터베이스를 확보하기위해 등간격으로 선로표면을 촬영하는 장치 또는 탑재된 차량이 필요로 하였다. 본연구는 이러한 기계적인 영상획득 장치의 운용비용을 감소시키고 보완하기 위해 대표적인 영상생성관련 딥러닝 모델인 생성적 적대적 네트워크의 기본 구성에서 여러 관련연구에서 제시된 방법을 응용, 결함이 있는 철도 표면 재생성모델을 구성하여, 전용 데이터베이스가 구축되지 않은 철도 표면 영상에 대해서도 결함 검출을 진행할 수 있도록 하였다. 구성한 모델은 상이한 철도 표면 텍스처들을 반영한 철도 표면 생성을 학습하고 여러 임의의 결함의 위치에 대한 Ground-Truth들을 만족하는 다양한 결함을 재 생성하도록 설계하였다. 재생성된 철도 표면의 영상들을 결함 검출 딥러닝 모델에 학습데이터로 사용한다. 재생성모델의 유효성을 검증하기 위해 철도표면데이터를 3가지의 하위집합으로 군집화 하여 하나의 집합세트를 원본 영상으로 정의하고, 다른 두개의 나머지 하위집합들의 몇가지의 선로표면영상을 텍스처 영상으로 사용하여 새로운 철도 표면 영상을 생성한다. 그리고 결함 검출 모델에서 학습데이터로 생성된 새로운 철도 표면 영상을 사용하였을 때와, 생성된 철도 표면 영상이 없는 원본 영상을 사용하였을 때를 나누어 검증한다. 앞서 분류했던 하위집합들 중에서 원본영상으로 사용된 집합세트를 제외한 두 개의 하위집합들은 각각의 환경에서 학습된 결함 검출 모델에서 검증하여 출력인 픽셀단위 분류지도 영상을 얻는다. 이 픽셀단위 분류지도영상들과 실제 결함의 위치에 대한 원본결함 지도(Ground-Truth)들의 IoU(Intersection over Union) 및 F1-score로 평가하여 성능을 계산하였다. 결과적으로 두개의 하위집합의 텍스처 영상을 이용한 재생성된 학습데이터를 학습한 결함 검출모델의 점수는 원본 영상만을 학습하였을 때의 점수보다 약 IoU 및 F1-score가 10~15% 증가하였다. 이는 전용 학습 데이터가 구축되지 않은 철도표면 영상에 대해서도 기존 데이터를 이용하여 결함 검출이 상당히 가능함을 증명하는 것이다.
건조실내의 압력과 건조시료의 수분감소량을 측정하기 위해 부르돈관과 하중변환기 표면에 strain gauge를 부착시켜 감응장치로 이용하였다. 이 감응장치를 Bear II 마이크로컴퓨터에 접속시켜 마이크로컴퓨터 감압건조시스템을 구성하였다. 접속장치로는 MC 6821, ADC 0809, SN 74244, SN 7474 등의 IC 칩이 사용되었다. 컴퓨터의 디지탈출력값(D)과 감압건조실내의 압력(P)과의 관계는 P=3.0800D-13.4875(r=0.9999)로 나타났고 시료무게 (W)와의 관계는 W=0.4076D-6.4762(r=0.9999)이었다. 표고버섯은 감압건조하는 동안 마이크로컴퓨터시스템을 이용하여 얻은 압력과 무게측정값의 자료로부터 표고버섯의 감압건조곡선을 얻었다. 이 결과 표고버섯의 감압건조에서는 온도나 시료의 형태가 건조속도에 그다지 큰 영향을 미치지 못했고 감압건조실내의 압력이 더 큰 영향을 미쳤다. 감압건조하에서 표고버섯내의 수분이동은 Page model을 따랐으며 그 관계식은 $50^{\circ}C$에서 건조된 원형 표고버섯의 경우 400mmHg에서 건조를 시작한 후 14시간 정도까지는 $(M-M_e)/(M_o-M_e)=\exp(-0.1569t^{1.0048})$로, 600mmHg에서 8시간정도까지는 $(M-M_e)/(M_o-M_e)=\exp(-0.1385_t^{1.2688})$이었다.
최근 시스템 반도체 발전으로 인하여 자동차 산업의 전장(電裝)에 대한 기술혁신이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 자동차의 전장화는 자동차 부품업체들의 기술개발 경쟁을 가속화시키고 있으며, 개발 주기 또한 빠르게 변화하고 있다. 이러한 변화로 인하여 연구개발에 대한 전략과 기획의 중요성은 더욱 강화되고 있다. 자동차 산업의 패러다임 변화로 인하여, 연구개발 전략 중의 하나인 제품-기술로드맵(P/TRM)은 기획 단계에서 기술예측, 기업의 기술수준평가, 기술획득방법(Make/Collaborate/Buy) 등의 분석을 통하여 개발이 이루어져야 한다. 제품-기술로드맵은 제품과 기술의 고객 니즈를 파악하고 기술의 선정, 개발방향을 설정하는 툴(Tool)로써, 미래의 발전방향 추세를 예측하고 매크로(Macro) 트랜드의 전략적 방향성과 목표를 설정하는데 사용된다. 하지만, 대부분의 기업에서는 해당 기술의 논문이나 특허 분석, 전문가 델파이에 주로 의존하는 정성적인 방법을 통하여 제품-기술로드맵을 개발하고 있다. 본 연구는 가트너의 하이프 사이클과 누적이동평균 기반 데이터 전처리, 딥러닝(LSTM) 시계열 분석 기법을 융합하여 자동차 산업 중심으로 제품-기술로드맵을 보완하고 강화시킬 수 있는 시뮬레이션을 통하여 실증 연구를 진행하였다. 본 논문에서 제시한 실증 연구는 자동차 산업 뿐만 아니라, 범용적으로 타제조업 분야에서도 사용 가능할 수 있다. 또한, 기업적인 측면에서는 그동안 정성적인 방법에 의존하던 로드맵 작성 방법에서 탈피하여 좀 더 정확한 제품-기술로드맵을 통하여 적기에 시장에 제품을 제공함으로써 선도업체로 나아가기 위한 밑거름이 될 것이라고 사료된다.
소형선박에서 운영이 가능한 연안용 benthic chamber(BelcI)를 개발했다. 운영상에 유연성이 큰 BelcI는 연안 저층 경계면 연구에 폭넓게 이용될 수 있을 것으로 판단된다. BelcI는 몸체, 자동채수기, 교반기 및 전자제어부로 구성된다. 운영상에 유연성을 극대화하기 위해 몸체는 사각 셀 단위의 2단 구조로 설계했다. 센서신호의 증폭, 교반기 및 채수장치 제어회로를 초 전력 소모 회로로 구성하여 외부 전원장치를 제거했다. PIV(particle image velocimetry)기법으로 측정한 chamber 내부의 유체유통은 전형적인 radial-flow impeller의 특성을 나타냈다. chamber내 물의 혼합 시간은 약 30초로 추정되었으며, 바닥면에서 shear velocity($u^*$)는 약 $0.32\;cm\;s^{-1}$였다. 산경계층(DBL) 두께는 약 $180{\sim}230\;{\mu}m$였다. 현장에서 측정한 산소소모율은 약 $84\;mmol\;O_2\;m^{-2}\;d_{-1}$로 선상배양결과 보다 2배 이상 컸다. 저층 영양염 플럭스는 "질산+아질산"이 $0.18\;{\pm}\;0.07\;mmol\;m^{-2}\;d^{-1}$, 암모니움이 $2.3\;{\pm}\;0.5\;mmol\;m^{-2}\;d^{-1}$, 인산인이 $0.09\;{\pm}\;0.02\;mmol\;m^{-2}\;d^{-1}$, 규산규소가 $23\;{\pm}\;1\;mmol\;m^{-2}\;d^{-1}$로 추정되 었다.
삼차원 입체조형방사선치료나 세기조절방사선치료와 같은 다엽시준기(Multileaf Collmator, MLC)를 이용하는 보다 복잡한 방사선 치료 기술은 다엽시준기의 위치 및 운동의 검증의 중요성을 증가시키고 있다. 이러한 다엽시준기의 검증은 신뢰성과 그동안 축척된 경험적 검증능력으로 인하여 주로 필름을 가지고 수행되어왔다. 그러나 전자포탈영상장치(Electornic Portal Imaging Device, EPID)의 사용의 편이성과 디지털 영상 제공 능력은 낮은 임상편이성, 효율성, 비용대 수익률에도 불구하고 정기적인 정도확립(Quality Assurance, QA)에 현실적인 필름의 대체재로 관심을 모아왔다. 본 연구에서는 EPI를 활용한 다엽시준기의 정기적인, 특히 일간 정도확립법을 개발하였다. 정기적 정도확립을 위한 전자포탈영상(Electronic Portal Imaing, EPI)의 적용가능성에 대한 검증은 방사선 조사시 동시에 획득된 필름과 다엽시준기의 제어장치에 입력한 다엽시준기의 처방과의 비교를 통해 수행되었다. 특별히 설계된 두가지 형태의 시험형(test pattern)이 영상 획득 및 비교에 적용되었다. 정성적인 온라인 육안 검증과 함께 윤곽 검출 알고리듬을 이용한 정량적인 오프라인 분석이 검증 절차에 이용되었다. 결론적으로, 본 연구에서 개발된 EPI를 이용한 다엽시준기의 일간 정도확립법은 필름의 정확도를 가지고 편리하게 수행될 수 있었다.
본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이 용하여 차량 영상의 번호판 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다. 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량의 전, 후면의 번호판을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량 번호와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 번호판을 영상 처리하여 실시간으로 중앙관제소에 텍스트 형태로 전송하고 이를 도면화 한다. GPS에 의한 위치 정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치 정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
본 논문은 모바일 상에서 GPS와 전자지도를 이용하여 차량 및 이동물체의 위치를 실시간 및 시뮬레이션 동작 모드로 전자지도상에 보여주는 시스템을 구현하였다 또한, 모바일 단말기 일종의 하나인 PDA에 부착되어 있는 카메라를 통하여 입력되는 차량을 자동으로 인식, 검증하는 모바일 영상처리 기술을 이용하여 차량 번호를 검출하고 무선 통신망을 통해 원격 서버에 차량의 위치와 모바일 단말기의 위치 정보를 함께 전송함으로써 GPS에 의하여 지형 및 위치 정보를 측정하고 PDA와 무선 통신을 이용하여 실시간으로 전송함으로써 차량의 정보를 효과적으로 획득할 수 있다. 이는 위치 정보의 획득과 차량의 위치를 실시간으로 중앙관제소에 전송하고 이를 도면화한다. GPS에 의한 위치정보획득과 PDA에 의한 영상처리를 활용하여 정확한 차량의 위치 및 위치정보를 측정하고 중앙관제소로 전송하여 관제소에서 차량의 유형, 이상여부 및 위치 정보를 실시간으로 획득하여 각종 정보에 이용하며, 이러한 특성 정보를 통해 적합한 위치를 추적이 가능한 임베디드형 시스템을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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