최근 디지털 플랫폼을 활용한 민생 위협 범죄는 '15년 약 14만여 건, '16년 약 15만여 건 등 사이버범죄 지속 증가 추이이며 전통적인 수사기법을 통한 온라인 범죄 대응에 한계가 있다고 판단되고 있다. 현행 수기 온라인 검색 및 인지 수사 방식만으로는 빠르게 변화하는 민생 위협 범죄에 능동적으로 대처 할 수 없으며, 소셜 미디어 특성상 불특정 다수에게 게시되는 콘텐츠로 이루어 졌다는 점에서 더욱 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 민생 침해 범죄가 발생하는 온라인 미디어의 특성을 고려한 콘텐츠 웹 수집 방식 중 사이트 중심의 수집과 Open API를 통한 방식을 제시한다. 또한 불법콘텐츠의 특성상 신속히 게시되고 삭제되며 신조어, 변조어 등이 다양하고 빠르게 생성되기 때문에 수작업 등록을 통한 사전 기반 형태소 분석으로는 빠른 인지가 어려운 상황이다. 이를 해소 하고자 온라인에서 벌어지는 민생 침해 범죄를 게시하는 불법 콘텐츠를 빠르게 인지하고 대응하기 위한 데이터 전처리인 WPM(Word Piece Model)을 통하여 기존의 사전 기반의 형태소 분석에서 토크나이징 방식을 제시한다. 데이터의 분석은 불법 콘텐츠의 수사를 위한 지도학습 기반의 분류 알고리즘 모델을 활용, 투표 기반(Voting) 앙상블 메소드를 통하여 최적의 정확도를 검증하고 있다. 본 연구에서는 민생경제를 침해하는 범죄를 사전에 인지하기 위하여 불법 다단계에 대한 사례를 중심으로 분류 알고리즘 모델을 활용하고, 소셜 데이터의 수집과 콘텐츠 수사에 대하여 효과적으로 대응하기 위한 실증 연구를 제시하고 있다.
제주지역의 감자 줄기검은병징으로부터 분리한 12균주의 유전적 특성을 분석하기 위해 Eca-specific PCR, PCR-RFLP, ERIC-PCR을 실시하여 그 결과를 E. carotovora대조균들과 비교하였다. Eca-specific PCR 결과 Eca 대조균들은 특이적 밴드를 형성한 반면, 줄기검은병균은 특이적 밴드를 형성하지 않았다. 또한, pel유전자의 RFLP분석 결과 줄기검은병균은 pattern 2를 나타내었으나, Eca 균주는 pattern 3을 나타내어 Eca와는 다른 특성을 보여주었다. 16S rDNA의 RFLP분석결과 이번 실험에 이용된 대부분의 균주가 pattern 1을 나타냈지만, 12개의 줄기검은병균 중 11개의 균이 pattern 2을 나타내어 Ecc와도 다른 특성을 보여주었다. 제주지역의 무름병징과 줄기검은병징을 나타내는 균주들의 유전적 관계를 분석하기 위해 ERIC-PCR을 실시한 결과 줄기검은병균들은 특이적 밴드를 형성하였으며, 서로 높은 유연관계를 보여주었다. 따라서 제주지역의 줄기검은병징으로부터 분리한 균주들은 Eca, Ecc균들과는 다른 특성을 가지고 있음을 알 수 있었다.
다결정 실리콘에서 결정입계는 광생성된 반송자들의 재결합 중심으로 작용할 뿐 아니라 전위장벽으로 작용하여 태양전지의 변환효율을 감소시킨다. 결정입계의 영향을 줄이기 위해 열처리, 결정입계에 대한 선택적 식각, 결정입계로 함몰전극을 형성하는 방법, 다양한 전극 구조, 초박막 금속 형성 후 전극형성 등 여러가지 요소들을 조사하였다. 질소 분위기에서 $900^{\circ}C$ 전열처리, $POCl_3$ 확산을 통한 게터링, 후면전계 형성을 위한 Al 처리로 다결정 실리콘의 결함밀도를 감소시켰다. 결정입계에서의 반송자 손실을 감소시키기 위한 기판 처리로 Schimmel 식각액을 사용하였다. 이는 texturing 효과와 함께 결정입계를 선택적으로 $10{\mu}m$ 깊이로 식각하였다. 결점입계를 우선적으로 식각한 후면으로 Al을 확산하여 후면에서의 재결합 손실을 감소시켰다. 전극 핑거(grid finger) 간격이 0.4mm인 세밀한 전극 구조에 결정입계로 $0.4{\mu}m$ 깊이로 함몰전극을 추가로 형성하여 태양전지의 단락 전류 밀도가 개선되었다. 80% 이상의 광투과율을 보인 20nm 두께의 크롬 박막 형성으로 직렬 저항을 감소시켰다. 본 논문은 저가의 고효율, 지상 전력용 태양진지를 위해 결정입계에 대한 연구를 하였다.
육상 및 해상에서의 화재 사고는 심각한 인명피해를 발생시키며 특히 해양 플랜트 및 선박의 특성 상 밀폐공간으로 인한 질식사고 사망률이 육상보다 현저히 높다. 이러한 질식사고를 예방하기 위하여 화재에서 발생하는 유독가스를 외부로 배출할 수 있는 환기용 팬의 설치가 필수적이나, 해양화재의 규모를 고려하였을 때 대형 환기용 팬의 설치는 해양 구조물 특성 상 용이하지 않다. 따라서 본 연구에서는 DC 전기장을 인가하여 화재 유독가스를 제어하는 새로운 개념의 소방기술을 개발하고자 한다. 화재 발생 시 대부분의 화염은 화학 이온화로 인해 양전하와 음전하를 다수 함유하고 있고, 이때 전기장을 인가하게 되면 로렌츠 힘에 의해 "이온풍"이 발생하게 된다. 이러한 이온풍을 활용하여 일반건축물과 선박의 단열재로 많이 사용되는 종이와 스티로폼을 연소하여 발생되는 화재연기를 인위적으로 제어하는 실험적 연구를 수행하였다. 실험 결과, ± 5 kV 이상의 직류전압을 인가하였을 때 화재연기를 인위적으로 제어할 수 있었고, 양전압보다 음전압을 인가하였을 때 상대적으로 효과적인 제어가 가능하였다.
인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.
최근 딥러닝 기반의 객체 검출 및 인식 연구가 발전해가면서 산업 및 실생활에 적용되는 범위가 넓어지고 있다. 건설 분야에도 딥러닝 기반의 시스템이 도입되고 있지만 아직은 미온적이다. 건설 도면에서 자재 산출이 수작업으로 이뤄지고 있어 많은 소요시간과 부정확한 적산 결과로 잘못된 물량산출의 거래가 생길 수 있다. 이를 해결하기 위해서 빠르고 정확한 자동 도면 인식시스템이 필요하다. 따라서 본 논문은 건설도면 내 철강 자재를 검출하고 인식하는 인공지능기반 자동 도면 인식 적산 시스템을 제안한다. 빠른 속도의 YOLOv4 기반에 소형 객체 검출성능을 향상하기 위한 복제 방식의 데이터 증강기법과 공간집중 모듈을 적용하였다. 검출한 철강 자재 영역을 문자 인식한 결과를 토대로 철강 자재를 적산한다. 실험 결과 제안한 방식은 기존 YOLOv4 대비 정확도와 정밀도를 각각 1.8%, 16% 증가시켰다. 제안된 방식의 Precision은 0.938, Recall은 1, AP0.5는 99.4%, AP0.5:0.95 68.8%의 향상된 결과를 얻었다. 문자 인식은 기존 데이터를 사용한 인식률 75.6%에 비해 건설도면에 사용되는 폰트에 맞는 데이터 세트를 구성하여 학습한 결과 99.9%의 인식률을 얻었다. 한 이미지 당 평균 소요시간은 검출 단계는 0.013초, 문자 인식은 0.65초, 적산 단계는 0.16초로 총 0.84초의 결과를 얻었다.
본 연구의 목적은 한국콘텐츠학회 논문지에 게재된 9,858건의 논문을 대상으로 토픽 모델링을 활용하여 지난 20년간 연구동향을 탐색함으로써 콘텐츠 연구개발에서의 주요 토픽을 도출하고 학술적 발전방향을 제공하는데 있다. 추출된 토픽의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위해 양적 평가기법 뿐만 아니라 정성적 기법을 단계적으로 적용하여 연구자들이 합의한 수준의 말뭉치가 생성될 때까지 이를 반복적으로 수행하였으며 이에 따른 구체적인 분석 절차를 제시하였다. 분석 결과 8개의 핵심 토픽이 추출되었다. 이는 한국콘텐츠학회가 특정 학문 분야를 한정하지 않고 다양한 분야의 융·복합 연구 논문을 발간하고 있음을 보여준다. 또한 2012년 이전 상반기에는 공학기술 분야 토픽 비중이 상대적으로 높게 나타난 반면, 2012년 이후 하반기에는 사회과학 분야 토픽 출현 비중이 상대적으로 높게 나타났다. 구체적으로 '사회복지' 토픽은 상반기 대비 하반기에 약 4배수 증가세가 나타났다. 토픽별 추세분석을 통해 추세선의 변곡점이 나타난 특정 시점에 주목하여 해당 토픽의 연구동향에 영향을 미친 외적 변인을 탐색하였고 토픽과 외적 변인 간 관련성을 파악하였다. 본 연구결과가 국내 콘텐츠 관련 연구 개발 및 산업 분야에서 진행되고 있는 활발한 논의를 진행하는데 시사점을 제공할 수 있기를 기대한다.
사용 압력 범위에서 고압 수소 탱크의 내구성을 검증하기 위해서는 수압 파열 시험이 수행되어야 한다. 그런데 물의 초기 주입 과정에서 물과 공기의 상호작용에 의해 생성된 기포가 탱크 내벽에 부착되어 잔류할 경우, 가압된 탱크가 파열되는 과정에서 기포의 급격한 압력 변화로 인해 큰 충격과 소음이 유발된다. 따라서 본 연구에서는 단순화된 수식을 통하여 탱크 내벽에 잔류하는 기포를 제거하기 위해 필요한 유속을 예측하였으며, 수소 버스용수소 용기 형상을 기준으로 해당 유속을 유지하기 위한 주입 노즐의 형상을 결정하였다. 또한 입구 압력에 따른 유속 변화를 예측하기 위하여 수치 해석 모델의 개발이 수행되었고, 예측 결과의 타당성을 입증하기 위하여 모형 제작을 통한 실험이 수행되었다. 실험 결과, 탱크 벽면 근처의 유속은 해석모델 예측 값과 유사하게 나타났으며, 입구 압력이 1.5 ~ 5.5 bar 일 경우 제거 가능한 기포의 최소 크기는 약 2.2 ~ 4.6 mm로 예측되었다.
현대 주거 공간의 색채 유형이 다양화 되고 실내 공기질 관리법이 시행되면서 환경친화형 컬러가구재의 개발이 매우 필요한 시점이다. 따라서 치자, 홍화, 오배자, 자초, 소목 및 밤송이 등으로부터 천연염료를 추출하여 적정한 염색조건을 도출하였다. 천연염료 추출시 용매의 pH가 높아지면서 동일계 색상일지라도 더 짙은 염료가 얻어졌다. 염색에 앞서 천연염료와 목재 조직과의 결합을 촉진하기 위하여 알루미늄, 구리, 철 및 크롬 계통의 매염제를 처리하였는데, 매염제의 종류에 따라 황색, 갈색, 녹색 등의 색상이 얻어졌다. 매염 처리된 목재 시험편에 본 천연계 염료로 염색한 경우 염색시의 pH와 온도가 높아질수록 짙은 색상이 얻어졌을 뿐만 아니라 염액이 목재 조직 내부로 더욱 깊이 침투하였다. 컴퓨터 모델링을 통하여 보여진 천연염색된 컬러가구는 다양한 색상이 요구되는 현대 주거 공간과 조화를 꾀할 수 있어 천연염료가 현대 목가구 제작에 적합한 재료로 사용될 것으로 사료되었다.
본 연구에서는 변동성 전략과 Fear and Greed 지수를 통하여 미국 주식의 매매를 자동으로 하는 연구를 진행하였다. 주식 시장의 변동성은 주가 변동을 유발할 수 있는 일반적인 현상이다. 투자자는 예상되는 변동성 수준에 따라 주식을 사고 파는 변동성 전략을 구현함으로써 이러한 변동성을 이용할 수 있다. 이 논문의 목적은 주식 시장에서 수익을 창출하는 변동성 전략의 효과를 탐구한다. 본 연구는 주식시장의 2차 데이터를 활용한 정량적 연구 방법론을 채택하여, 데이터에는 2016년부터 2020년까지 5년 동안 뉴욕증권거래소(NYSE)에 상장된 S&P 500 인텍스 주식에 대한 일일 주가 및 일일 변동성 측정치가 포함하였다. 전략은 변동성이 낮은 기간에서 주식을 사고 높은 변동성 기간에서 주식을 매도하는 것을 포함하였다. 결과는 변동성 전략이 샘플 기간 동안의 벤치마크 수익률 7.5%에 비해 연평균 9.2%의 긍정적인 수익률을 창출하였다. 따라서 전략이 샘플 기간의 5년 중 4년에서 벤치마크 수익률을 능가한다는 것을 나타났다. 이 전략은 2020년 COVID-19 대유행과 같이 시장 변동성이 높은 기간 동안 특히 잘 수행되어 벤치마크 수익률 5.5%에 비해 14.6%의 수익률을 기록하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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