네트워크가 복잡해지면서 다양한 형태의 위험에 노출된다. 일반적인 보안 솔루션으로 사용하는 방화벽(Firewall)이나 침입탐지시스템(IDS)은 허가받지 않은 외부의 접속이나 알려진 공격만을 차단하는 단순하고 수동적인 시스템이다. 이에 반해 허니팟은 웹서버와 같은 실제 Front-End 시스템과 유사하거나, 밀접한 관련을 갖고 직접적으로 반응하므로 신뢰성 높은 실시간 정보를 얻을 수 있어서 관리자가 다양한 위협에 능동적이고 효과적으로 대응할 수 있다. 실제로 웜이나 DRDoS(Distributed Reflection DoS)등 수분만에 네트워크를 점유하는 자동화 공격과 함께 시스템 구성 취약점을 파고들거나 계정 획득을 통한 DB서버 등의 Back-End 시스템에 대한 수동 공격이 혼재한다. 따라서 시스템 전반적인 관리의 중요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 그간의 실험결과를 바탕으로 가상 머신으로 허니팟을 구성하고 특성별로 포트를 분리하여 관리하는 허니넷을 제안하고자 한다 이를 통해 1) 유연한 보안 시스템 구성이 가능하고 2) 관리 효율이 높아지며 3) 하드웨어 도입 비용 절감을 통해 시스템의 TCO(Totai Cost of Ownership)를 감소시키는 효과를 기대할 수 있다.
This study focuses on a high-performance direct active and reactive power controller design that is successfully applicable to three-phase pulse width modulation (PWM) AC/DC converters used in renewable distributed energy generation systems. The proposed controller can overcome the sluggish transient dynamic response of conventional controllers to rapid power command changes. Desired active and reactive powers can be thoroughly obtained at the end of each PWM period through a deadbeat solution. The proposed controller achieves an exact nonlinear cross-coupling decoupling of system power without using a predefined switching table or bang/bang hysteresis control. A graphical and analytical analysis that naturally leads to a control voltage vector selection is provided to confirm the finding. The proposed control strategy is evaluated on a 3 kW PWM AC/DC converter in the simulation and experiment.
본 논문은 LCL필터를 이용한 분산전원용 계통연계형 PCS의 전류제어기를 비교 분석하였다.주요 비교대상은 PI(Proporional-intergral)제어,PR(Proportional-Resonant),제어기, DeadBeat (DB)제어기 등의 선형 제어기 이며, 각 제어기의 과도상태 응답특성과 정상상태 응답특성을 시뮬레이션으로 비교하였다. 또한 DSP의 특성에 의한 1 주기 지연, 리액턴스와 저항 변화 등에 강인한 DB제어기 관하여 논의 하겠다.
블록체인 기술은 신뢰모델과 비즈니스 프로세스를 다양한 산업분야에서 혁신적으로 바꿀 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 하지만, 효율성보다는 자율성을 추구한 시스템의 초기단계로 평가되고, 분산원장기술도 기존의 관계형 DB 거래기술에 비해 가격과 도입시간에서의 모니터링 및 점검이 필요하다고 판단된다. 하지만, 국내 외 민간에서는 구체적인 영역에서 블록체인 기술이 적용되어 활성화되고 있고 기록의 불변성, 투명성, 비즈니스 규칙의 자율적인 실행을 특징으로 초기의 과장된 기술이라는 의심에서 벗어나 금융업계는 물론 다양한 산업군에서 이력과 신원, 자격인증과 감사 등에 활용되기 시작했다. 이에, 본 논문에서는 보안 취약점, 규제환경의 미흡, 기술적 공감대 및 공통표준의 미흡 등에서 문제점을 분석하였다. 그리고 블록체인 기술이 갖는 비즈니스적 의미와 가능성을 저작권, 물류, 헬스케어, 환경분야에서의 실제 도입성과 기반의 모니터링을 통해 개념에서 현실 제도권으로 진입되어 산업생태계의 혁신을 이를 것으로 전망하였다.
현재까지 오류 데이터를 정제하는 기법은 여러 소스로부터 대량의 데이터를 통합하여 데이터베이스에 저장되어 있는 데이터의 품질을 관리함으로써 의미 있는 정보를 추출하기 위함이었다. 급변하는 비즈니스 환경과 무한경쟁 사회에서 지속적으로 생존하려면 환경 변화에 빠르게 대처해야 한다. 최근 시스템의 요구사항이 복잡해짐에 따라 대규모의 분산 시스템을 통합 구축하기 위한 서비스 기반 구조 (Service Oriented Architecture)로 확산되고 있으며, 여기에서도 각 서비스간의 데이터 정제기법을 통한 신뢰성 있는 데이터 교환이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 서비스들이 하나의 시스템으로 통합되는 과정에서 이벤트를 통해 서비스 간에 전송되는 XML데이터의 품질 관리를 수행하여, 이미 통합되어 저장된 데이터베이스 데이터의 오류를 탐지하여 정제하는 것이 아니라 상호 작용하는 서비스간의 데이터 정제에 초점을 두고 SOA를 기반으로 하는 오류 데이터 정제 서비스를 개발한다.
최근 데이터 통합을 위한 방안으로 데이터 이질성을 해결하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. 우리가 제안하는 시스템의 구성요소는 XMDR 래퍼와 XMDR 저장소이다. XMDR 래 퍼는 XMDR의 표준 정보를 기반으로 인터페이스를 생성하고, 표준 정보와 로컬스키마 간의 매핑정보를 이용하여 글로벌 XMDR 쿼리와 로컬 쿼리 간의 상호변환을 수행함으로써 기존 시스템의 이질성을 해결한다. XMDR 저장소는 표준 정보와 로컬간의 매핑정보를 관리하는 XMDR과 수행된 결과를 저장하는 Proxy DB로 구성되어 있다. 사용자는 동일한 인터페이스를 사용하고, XMDR 래퍼가 XMDR의 메타 시멘틱 온톨로지를 이용하여 스키마의 이질성을 해결뿐만 아니라 인스턴스 시멘틱 온톨로지를 통한 값의 의미에 따른 이질성도 고려함으로써 중복된 질의를 수행하지 않아도 된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 데이터 이질성을 해결하고 효율적인 데이터 통합을 위한 데이터 그리드 래퍼를 제안한다.
본 연구에서는 분포형 수문 모형 Drying Stream Assessment Tool and Water Flow Tracking (DrySAT-WTF)을 활용해 우리나라의 1976년부터 2015년까지의 유출량을 산정하고, 이를 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron) 인경신경망 모형(Artificial Neural Network Model)에 적용해 미래 유출을 예측하였다. DrySAT-WFT은 전국 표준 유역을 대상으로 하천 건천화 원인 추적 및 평가를 위해 개발된 모형으로 유출모의를 위한 기상자료 외에 건천화 영향 요소를 고려하기 위한 산림 높이, 도로망, 지하수 이용량, 토지이용, 토심 변화에 대한 DB를 적용 가능한 것이 특징이다. DrySAT-WFT를 위한 기상자료로 모의 기간에 대한 일별 강우량, 상대습도, 평균풍속, 평균 및 최고, 최저 기온, 일조시간을 구축하였으며, 연대별 건천화 영향 요소 DB를 구축하여 적용하였다. 전국 다목적 댐 보 12지점의 유량을 활용해 모형의 보정(2005-2010) 및 검증(2011-2015)을 실시한 결과, 평균 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$)는 0.76, 모형효율성계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE)는 0.62, 평균제곱근오차(average root mean square error, RMSE)는 3.09로 신뢰성 있는 유출 모의 결과를 나타내었다. 미래 유출량 예측을 위한 MLP-ANN은 1976년부터 2015년까지의 유출 모의 결과를 Training Set으로 훈련하여 $R^2$가 0.5 이상이 되어 신뢰성을 확보하였고, 2016년부터 2018년까지의 기간을 1개월 단위로 실제 유출량과 예측 유출량을 비교하며 적용성을 검증 및 향상시켰다.
연구목적: 자연재난은 행정안전부가 재난관리 주관기관으로 관리체계가 잘 구성되어 있는 반면에 사회재난은 그 관리가 부처별로 분산되어 있어 통합적인 관점의 관리가 부실한 상태이다. 통합적 관리를 위한 정보체계 구성과 플랫폼 개발을 통하여 지자체 등에서 활용할 수 있게 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구방법: 각 부처별로 분산된 재난 정보로 사고조사 보고서(비정형 데이터)를 포함한 재난 정보를 통합하고 분석할 수 있는 DB 구축과, 인명 피해 중심의 사회 재난에 대한 위험성 평가를 통한 재난 관리체계를 제공하고, 실시간으로 제공되는 사고 진행에 대한 인명 피해 예측과 사고 원인 추론 체계를 제시한다. 연구결과: 정형 및 비정형 재난 정보를 관리하는 시스템 설계, 인명중심 사회재난 위험성 평가 방법 제시, 그리고 실시간 재난 모니터링을 통하여 분석할 수 있는 체계 설계, 그리고 이를 기반으로 서비스할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 결론: 사회재난 정보를 통합 운영할 수 있는 플랫폼과 사고조사를 통한 인명피해 원인과 위험도를 제시하는 체계를 구축하였다.
현재 국내의 정부 R&D 사업은 300여개에 이르고 있고, 이를 사업의 특성별로 16개 국가R&D 관련 부처 청의 15개 대표연구관리 전문기관에서 각각 관리하고 있다. 이로 인하여 발생하는 국가 R&D에 대한 중복 투자와 체계적인 R&D연구과제 및 성과관리의 미흡으로 R&D 투자의 효율성에 대한 문제가 계속해서 제기되고 있다. 그러한 가운데 이러한 문제를 해결하기 위하여 교육과학기술부는 국가연구개발의 기획에서 성과활용에 이르기까지 연구개발의 효율화를 지원할 수 있는 국가 R&D 포털시스템으로써 국가과학기술종합정보시스템(NTS)을 구축하고 있다. NTIS와 같이 분산된 데이터의 통합시 동일한 의미의 데이터들이 각 조직에서 달리 명명되고 다른 데이터 유형으로 되어 있기에 통합된 데이터의 정확성과 높은 수준의 품질을 달성하는 것이 어려운 문제이다. 본 논문에서는 NTIS 시스템의 인력/과제/성과 정보의 통합DB 구축 및 연계방식과 이를 통해 수집된 데이터의 품질관리를 위한 데이터정제 프로세스를 고찰해 본다. 그 과정에서 발생할 수 있는 데이터 품질문제의 요인을 분석하여 NTIS의 데이터 품질향상을 위한 개선방안을 제시한다.
이 연구는 우리나라 지자체가 운영하는 통합도서관들을 대상으로 통합검색 서비스의 기능적 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 분석대상은 서울시의 25개 지자체에서 운영하는 통합도서관들이며, 분석항목은 통합검색과 관련된 12가지 영역의 서비스 기능들로 선택하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 통합도서관은 자치구 내 공공도서관과 작은도서관의 연합체이며, 통합검색 서비스를 제공하고 있다. 제공되는 통합검색 서비스의 기능, 서지정보의 항목과 패싯의 유형이 다양하지 못하다. 둘째, 검색결과의 레코드는 타이틀 형식이 아니라, 대부분 아이템 형식이었다. 셋째, 도서정보를 보완하는 보강정보는 책에 대한 소개와 연관정보, 책과 관련된 키워드, 대출관련 정보 등으로 구성된다. 넷째, 통합검색이 디스커버리형 검색보다, 통합목록DB를 기반으로 하는 통합OPAC의 형태를 나타내고 있다. 자치구 내 공공도서관이나 작은도서관들에 분산되어 있는 소장목록DB들에 대한 통합검색을 제공하는데 집중하고 있다. 다섯째, 대부분의 통합도서관은 유사한 서비스 형태를 제공한다. 이 결과를 바탕으로 국내 공공도서관들이 디스커버리형 통합검색 서비스를 기대할 수 있는 개선방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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