최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)이 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능으로 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원을 가지는 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기존의 학습된 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 크기를 줄이는 인공신경망 경량화 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 신경망 압축 기술 중 하나인 프루닝(Pruning)의 문턱값을 동적으로 조정하는 CNN 압축 기법을 제안한다. 프루닝될 가중치를 결정하는 문턱값을 실험적, 경험적으로 정하는 기존의 기술과 달리 정확도의 저하를 방지하는 최적의 문턱값을 동적으로 찾을 수 있으며, 경량화된 신경망을 얻는 시간을 단축할 수 있다. 제안 기법의 성능 검증을 위해 MNIST 데이터 셋을 사용하여 LeNet을 훈련시켰으며, 정확도 손실 없이 약 1.3 ~ 3배의 시간을 단축하여 경량화된 LeNet을 얻을 수 있었다.
최근 자연어 처리에서 사용되던 트랜스포머 모델이 이미지 초해상화 분야에서도 적용되면서 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 이러한 트랜스포머 기반 모델들은 복잡하고 많은 학습 파라미터를 가지고 있어 많은 하드웨어 자원을 요구하기 때문에 작은 모바일 기기에서는 사용하기 어렵다는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 트랜스포머 기반 초해상화 모델의 크기를 효과적으로 줄일 수 있는 지식 증류 기법을 제안한다. 실험 결과 트랜스포머 블록의 개수를 줄인 학생 모델에서 제안 기법을 적용해 교사 모델과 비슷한 성능을 내거나 더 높일 수 있음을 확인하였다.
딥러닝의 발전은 의료 분야에서도 다양한 응용을 가능하게 하고 있으며 이러한 애플리케이션 중에 심박수 측정은 개인의 건강을 관리하기 위한 필수적인 아이템이라 할 수 있다. 광혈류 측정을 이용한 기존 방법의 경우 스마트워치 같은 장비의 착용이 필수적이다. 그러나 최근 딥러닝 기술의 발전은 비침습식으로 원격에서 사용자의 얼굴 이미지를 분석하여 심박수를 높은 성능으로 측정가능하게 한다. 본 연구에서는 모바일 환경에서 사용 가능한 경량화된 심박수 추정 방법론을 제안한다. 이 방법론은 2D 컨볼루션에 기반한 특화된 2채널 네트워크 구조를 사용하여, 혈류와 근육 수축으로 인한 얼굴의 미세한 움직임과 색상 변화를 고려한다. 제안하는 네트워크 구조는 이미지 특성을 분석하는 인코더와 혈류량 파동을 예측하는 회귀 레이어로 구성되어있다. 이러한 복합적인 특성을 동시에 분석함으로써, 제한된 컴퓨팅 리소스를 가진 환경에서도 심박수를 정확하게 추정할 수 있다. 이 연구의 접근 방식은 침습적인 기술 없이도 심박수를 효과적으로 모니터링 할 수 있는 새로운 경로를 제공할 것으로 예상한다.
전장 환경에서 점차 네트워크의 중요성이 확대되고 있다. 시간이 지날수록 한국형 합동 전술데이터링크 체계에서 사용하는 전술데이터링크의 종류가 많아지고 있으며 그만큼 전술데이터링크 시스템을 탑재한 군의 무기체계가 증가하고 있다. 광범위해지는 전장에 안정적인 소프트웨어를 제공하기 위해 철저한 품질 검증이 요구된다. 본 연구는 한국형 합동 전술데이터링크 체계사업의 안정성 검증을 위해 리눅스 컨테이너 환경을 이용하여 최소한의 물리적 공간과 하드웨어 자원으로 다양한 모의시험을 수행하는 방안에 대해 살펴본다. 이를 통해 유사한 성격의 리눅스 기반 체계사업에서도 한정된 시험환경에서 최대한의 시험 역량을 확보하여 보다 높은 안정성과 신뢰성을 확보하는데 기여하고자 한다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
역사유물은 지질구조와는 달리 일정한 방향성이 없이 매몰되어 있는 경우가 많으므로 고적지 탐사를 위해서는 근본적으로 2차원 보다는 3차원 물리탐사가 바람직하다. 그러나 3차원 GPR 탐사는 매우 조밀한 측선설정과 아울러 대단히 많은 자료를 획득하여야 하므로 자력, 전자탐사와 같이 유적지 탐사에 많이 응용하는 다른 탐사방법에 비하여 상대적으로 현장탐사기간이 길어질 뿐만 아니라 많은 경비가 소요된다. 이 연구에서는 두 조의 송, 수신 안테나와 안테나 이동 궤적을 연속적으로 자동 기록할 수 있는 측량 시스템을 이용하여 소규모의 3차원 GPR 자동연속 탐사 시스템을 구성하였다. 3차원 측선을 미리 측량함 또한 상당한 기간과 경비가 소요되므로 미리 설정하지 않은 임의의 경로를 따라 자료를 취득하는 개념을 도입하였다. 이와 병행하여 개발한 자료취득 시스템으로 획득한 자료를 효율적으로 전산처리하고 영상화하는 소프트웨어 또한 개발하였다. 개발한 시스템을 이용하여 부여 외곽 백제 유적지로 추정되는 지역에서 3차원 GPR 탐사를 수행하였다. 약 $17,000m^2$에 걸친 지역의 3차원 GPR 탐사에 약 6 시간의 현장작업시간이 소요되었으며 이는 개발한 시스템의 효율성을 입증한다. 미리 설정한 격자망 측선이 아닌 임의의 측선 경로를 따라 자료를 획득하였음에도 불구하고 고분해능 3차원 지하 영상의 획득이 가능하였으며, 이로부터 경작지, 수로, 인공 구조물 또는 유물 등의 존재를 알려주는 이상대들을 파악할 수 있었다. 이 연구를 통하여, 3차원 GPR 탐사 또한 국부적인 이상대의 규명뿐만 아니라 광역적인 유적지 조사에도 다른 물리탐사와 마찬가지로 쉽게 활용될 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다.
최근 국내 교육계의 최대 관심인 ICT 활용 교육은 활용 측면이 지나치게 강조되고 있고, ICT 활용 교육에 대한 연구도 실용적인 측면만이 부각됨에 따라 기능적인 활용으로 치우칠 수 있다는 우려를 낳고 있다. 본 연구는 이에 대한 대안으로서 ICT 활용을 이론적 차원에서 모색하여 효율적인 ICT 활용을 위한 구체적인 전략을 마련하고자 하였다. 먼저, 효율적 ICT 활용의 개념을 정의하였고, 전략 도출을 위한 기초 준거로 인간의 고등 사고를 설정하여 비판적 사고를 포함한 Iowa 교육부의 통합 사고 모형을 분석하였다. 이를 통해 효율적 ICT 활용을 위한 종합적 사고를 범주화하였다. 또한, 효율적 활용을 위한 ICT를 소프트웨어, 하드웨어, 활용 기술 영역으로 분류하여 각각의 개념과 상호 관계를 살펴보았다. 이렇게 분류한 ICT의 각 영역과 종합적 사고 범주와의 관련성을 규명하기 위해 '사고 영역과 ICT 영역간의 관련성 결정 준거'를 논의하였고, 이를 구체화한 'ICT-EUS 도출을 위한 분석 매트릭스'를 설정하여, 도출 과정의 타당성과 도출 결과의 명확성을 확보하고자 하였다. 이와 같은 과정을 통해 최종적으로 ICT의 영역 중 학습 자원, 학습 도구, 학습자, 탐색, 의사소통, 생산, 표현에 대한 ICT-EUS(Efficient-Use Strategy of ICT; 효율적 ICT 활용 전략)를 도출하였다. ICT-EUS는 ICT의 단순한 활용을 넘어서 학습 자원, 도구, 활용 기술 등에 대한 인지적 해석을 통해 학습 목표 달성의 효율성과 효과성을 제고할 수 있는 가능성을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
The authors derived rental housing policy measures that are appropriate for the current conditions of Korean housing supply and demand based on the confirmation of the issues of Korean rental housing system and reviewing implications from review of cases of foreign countries and these measures can be categorized into linkage with the urban regeneration and multi-functional development, acquisition of financial resources, operational management, policy and institutional aspects. For the expansion of supply of rental housing, it is essential to link the rental housing policy with urban regeneration. To pursue regeneration of underdeveloped areas and expansion of supply of rental housing in line with urban regeneration, more development sites should be added. Further, the rental home policy must be integrated into a new paradigm that includes securing commercial viability and providing various residential conveniences through multi-functional development. In addition, diversification of developers of real estates turning away from the existing framework of policy that has been focused only on the state-led housing supply so that local governments and private sector players can take part in. Next, new options for funding the supply of rental housing must be sought. First, raising financial resources sequentially through cyclical development approach could be considered. Or, various funding schemes including utilizing Tax-increment financing (TIF) based on the local tax revenues that will be accrued after the development projects and supply of rental housing. Or there should be various schemes to raise funds including utilization of TIFs that are based on the revenues that will be realized after the development projects and supply of rental housing, or utilizing REITs where funds can be provided through private sector investments. Also, getting out from the planning practice that focused only on physical expansion of supply of rental housing, continual operational management must be performed even after the development. These activities must be supported through establishment of control tower at the national level and continuous attention must be paid even after the development by developing specialized operational management companies that are led by private sector players. Finally, in addition to the hardware support that is focused on the public rental housing only, software support such as conditional provision of housing voucher or tax exemption for low-income classes should be provided, too. In other words, a shift from policies that are supplier-centric to ones that are customer-centric must take place.
최근 컴퓨터 하드웨어 성능의 급속한 발전으로 인해 계산 비용이 상대적으로 낮아지면서 기계 학습 기법을 지구물리학적 문제에 적용하는 사례가 점차 증가하고 있다. 특히 심층 학습 기법이 복잡하고 비선형적인 문제를 성공적으로 해결하는 사례가 많아지면서 큰 인기를 얻고 있다. 이 논문에서는 심층 학습 기법을 이용한 탄성파 자료 잡음 제거 적용사례를 조사하고 소개하였다. 감쇠하고자 하는 잡음 유형에 따라 일관성 잡음 적용사례, 무작위 잡음 적용사례, 일관성 잡음 및 무작위 잡음 적용사례로 분류하였고 해당 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법에 대해 조사하였다. 대표적인 심층 학습 기법인 심층 신경망은 탄성파 잡음 제거에 사용된 기존 기법과 달리 잡음의 특징을 스스로 학습하며 매개변수를 자동으로 최적화한다. 따라서 기존 기법에 비해 일반화 문제에 덜 민감하며 인적 비용을 절감할 수 있다. 또한 여러 연구 사례를 통해 계산 비용이나 잡음 제거 성능 측면에서도 심층 학습 기법이 뛰어난 성과를 달성하는 것을 보여주었다. 연구 결과들을 토대로 탄성파 잡음 제거에 사용된 심층 학습 기법의 장단점에 대해 분석하고 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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