중앙행정기관의 클라우드 전환은 국가정보자원관리원이 자원통합을 추진하면서 시작하였다. 초기에는 HW의 클라우드 서비스를 위해 IaaS 기반으로 추진하였으나, 공통업무의 클라우드 서비스를 위해 SaaS로 확대하고 있다. 공통업무의 대표는 문서생산과 기록관리이다. 문서생산은 클라우드 온나라시스템으로 대표되며 '15년부터 '18년까지 중앙행정기관에 보급하였고, 자치단체 보급은 '18년 시범 사업을 시작으로 단계적으로 추진하고 있다. 기록관리는 클라우드 RMS (Records Management System)로 대표되며, '16년부터 '18년까지 중앙행정기관에 보급하였고, 자치단체 보급은 클라우드 온나라시스템 추진상항을 고려하여 추진하고 있다.
건설 현장의 잠재적 사고 파악은 건설업계의 주요 관심사이며 사고 위험을 줄이기 위한 사전 안전대책이 필요하다. 한국산업안전공단에 따르면 특히, 장비로 인한 안전사고의 사망 비율이 2016년 기준 19.8%로 매우 높은 부분을 차지하고 있다. 4차산업에서 사물인터넷(IoT)은 스마트한 새로운 제조 환경을 제공하고 있다. 그러나 건설 현장에서는 IoT가 광범위하게 적용되지 못하고 있는 실정이다. IoT는 건설사고 관리에 더 정확하고 유용한 정보를 전달하는 운영체계의 구축이 가능하다. 이에 본 연구는 건설 장비로 인한 안전사고를 예방하고 관리할 수 있는 IoT 기반 건설 장비 안전 사고 예방 시스템을 제안한다. 향후 본 시스템의 개선을 통하여 작업자의 안전뿐만 아니라 효율적인 장비와 인력 운용에도 기여할 것으로 판단된다.
최근 획득방안 도출을 위한 선행연구 조사 분석의 객관성 및 신뢰성이 확보된 과학적 결과에 대한 요구가 증대되고 있다. 이러한 요구에 따라 획득방안 연구 방법론에 대한 검토가 진행되고는 있으나, 아직까지는 초기 단계이며 비 전문적인 실정이다. 본 연구에서는 실무에 활용할 수 있도록 일반적인 의사결정 방법 및 국가 연구 개발 사업 의사 결정 방법, 현재 활용 중인 AHP(Analytic Hierarchy Process), ANP(Analytic Network Process), KAAM(Knowledge-based Alternative Analysis Model) 등의 무기체계 획득 방안 연구 방법론 등을 비교하여 무기체계 획득방안 연구에 가장 적합한 AHP 기법을 방법론으로 제안하였다. AHP 항목으로 비용, 효과, 전력화 시기, 사업 관리 위험 등의 종합적인 요소들을 비교 분석함으로써 무기체계 획득방안 연구의 객관성과 신뢰성을 높이고, 정량적인 비교 분석으로써 과학적인 결과를 도출하였다. 본 연구를 통해 AHP를 활용하여 보다 무기체계 획득방안을 과학적이고 정량적으로 비교 분석할 수 있게 기여하였다.
Companies are responding appropriately to the rapidly changing business environment and striving to lead those changes. As part of that, we are meeting our strategic goals through IT projects, which increase the number of simultaneous projects and the importance of project portfolio management for successful project execution. It also strives for efficient deployment of human resources that have the greatest impact on project portfolio management. In the early stages of project portfolio management, it is very important to establish a reasonable manpower plan and allocate performance personnel. This problem is a problem that can not be solved by linear programming because it is calculated through the standard deviation of the input ratio of professional manpower considering the uniformity of load allocated to the input development manpower and the importance of each project. In this study, genetic algorithm, one of the heuristic methods, was applied to solve this problem. As the objective function, we used the proper input ratio of projects, the input rate of specialist manpower for important projects, and the equal load of workload by manpower. Constraints were not able to input duplicate manpower, Was used as a condition. We also developed a program for efficient application of genetic algorithms and confirmed the execution results. In addition, the parameters of the genetic algorithm were variously changed and repeated test results were selected through the independent sample t test to select optimal parameters, and the improvement effect of about 31.2% was confirmed.
본 논문에서는 전개장치용 복합재료 테이프 스프링 개발을 위해 테이프 스프링의 설계, 해석, 제작 및 기계적 특성을 검토하였다. 이를 위해 다양한 복합재료 소재를 선정하고 3개의 적층 패턴에 따라 제작하여 굽힘 시 파손여부를 구조해석과 실험적으로 검토하였다. 이중 파손이 발생하지 않고 잘 굽혀지는 소재와 적층 패턴을 선정하였다. 이렇게 확보된 정보를 이용해 전개구조물용 테이프 스프링을 개발하고 4점 굽힘 시험을 통해 구조적인 특성을 검토하였다. 시험 결과로부터 굽힘과 펴짐에 따라 모멘트-회전 곡선에서 테이프 스프링 고유의 비선형 히스테리시스 현상이 적절히 구현됨을 확인하였다. 따라서 복합재료 테이프 스프링이 적절히 개발된 것을 확인하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.255-263
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2021
Smart grid is a fully-automated, bi-directional, power transmission network based on the physical grid system, which combines sensor measurement, computer, information communication, and automatic control technology. Blockchain technology, with its security features, can be integrated with Smart Grids to provide secure and efficient power management and transmission. This paper dicusses the deployment of Blockchain technology in Smart Grid. It presents application areas and protocols in which blockchain can be applied to in securing smart grid. One application of each area is explored in detail, such as efficient peer-to-peer transaction, lower platform costs, faster processes, greater flexibility in power generation to transmission, distribution and power consumption in different energy storage systems, current barriers obstructing the implementation of blockchain applications with some level of maturity in financial services but concepts only in energy and other sectors. Wide range of energy applications suggesting a suitable blockchain architecture in smart grid operations, a sample block structure and the potential blockchain technicalities employed in it. Also, added with efficient data aggregation schemes based on the blockchain technology to overcome the challenges related to privacy and security in the smart grid. Later on, consensus algorithms and protocols are discussed. Monitoring of the usage and statistics of energy distribution systems that can also be used to remotely control energy flow to a particular area. Further, the discussion on the blockchain-based frameworks that helps in the diagnosis and maintenance of smart grid equipment. We have also discussed several commercial implementations of blockchain in the smart grid. Finally, various challenges have been discussed for integrating these technologies. Overall, it can be said at the present point in time that blockchain technology certainly shows a lot of potentials from a customer perspective too and should be further developed by market participants. The approaches seen thus far may have a disruptive effect in the future and might require additional regulatory intervention in an already tightly regulated energy market. If blockchains are to deliver benefits for consumers (whether as consumers or prosumers of energy), a strong focus on consumer issues will be needed.
IoT의 핵심 요소 기술 중 하나인 Bluetooth를 전기차 무선 충전 시스템에 사용하는 경우가 늘어나면서 이에 대한 보안 문제가 큰 이슈로 부각되고 있다. 무선 통신 기술인 Bluetooth에 보안을 강화하기 위한 다양한 기술적 노력이 있어 왔지만 여전히 다양한 공격 방법이 존재한다. 본 논문은 Bluetooth 시스템을 대상으로 대표적인 2가지 공격 방법을 지능적으로 탐지하기 위해 잘 알려진 Hidden Markov Model을 이용한 지능형 Bluetooth 침입 탐지 시스템을 제안한다. 제안 방법은 탐지의 정확성 이외에 실시간 탐지가 가능하도록 Bluetooth 전송 계층 프로토코인 H4의 패킷 타입과 전송 방향을 조합하고 이들의 시간상의 전개를 특징으로 사용한다. 데이터 수집 환경을 구성하고 실험을 통해 얻은 데이터를 대상으로 개발한 시스템의 성능을 분석한다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷(이하 IoT) 관련 기술이 지속적으로 발전하고 있다. IoT 시스템은 다양한 센서들을 바탕으로 센서마다 고유한 데이터를 네트워크를 통해 주고 받는다. IoT 시스템에서 발생하는 데이터는 실시간으로 발생한다는 특징과, 그 양이 설치된 센서의 양과 비례한다는 점에서 연속적으로 수집되는 데이터들은 빅 데이터로 정의할 수 있다. 현재까지의 IoT 시스템은 중앙 집중 처리 방식을 통한 데이터 저장, 처리 및 연산을 적용하였다. 하지만, 구축 규모가 커지고 다량의 센서를 사용하는 경우 기존의 중앙 집중 처리 방식의 서버는 병목 현상으로 인한 부하가 발생할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 실시간 센서 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 시스템의 고가용성을 목적으로 하는 데이터의 중요도 기반 알고리즘을 적용하기 위한 분산 처리 시스템에 대해 제안하였다.
Abdul ghani, ansari;Irfana, Memon;Fayyaz, Ahmed;Majid Hussain, Memon;Kelash, Kanwar;fareed, Jokhio
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권12호
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pp.185-196
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2022
The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.
코로나19는 학교 교육에 커다란 변화를 가지고 왔다. 원격수업을 통해 학생들의 학습권을 보장하고자 하였으나 대면수업에 비해 원격수업이 가지는 제한점은 뚜렷했다. 그럼에도 불구하고 원격수업이라는 방식은 분리된 시공간을 고려할 수 있으며, 학습자의 개별적이고 자율적인 학습이 가능하다는 측면에서 지속적으로 발전시켜 나가야 할 학습 방법임에는 틀림없다. 이에 본 연구에서는 초등학교 단계에서 실시간 원격수업 사례를 분석하고, 이에 대한 교사 면담을 통하여 초등학교 실시간 원격수업에서의 문제를 발견하고 이를 개선하고자 하였다. 사례를 통해 살펴본 초등학교 단위차시 실시간 원격수업에서의 문제점은 첫째, 원격수업이라는 낯선 환경의 불안감으로 인해 교사 활동 비중이 높은 수업이 된다는 점, 둘째, 실시간 쌍방향 수업임에도 불구하고 학생들의 개별 활동 점검이나 원활한 피드백 제공이 불가능하다는 점이었다. 이에 대한 해결방안으로는 기본적인 수업의 단계(도입-전개-정리)을 고려할 필요가 있다는 것과 적절한 소통과 피드백 제공을 위한 수업 도구의 활용을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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