사면붕괴의 위험성이 있는 다양한 실계측 데이터들이 토목기술자들에게 주어졌지만 이를 해석, 가공 후 실시간 사면거동양상을 분석하고 사면안정에 대한 결론을 유도하는 일은 결코 쉬운 일이 아니다. 최근 많은 연구기관들이 실시간 계측시스템을 위험 사면 현장에 설치하고 이를 계측하고 있으나, 대부분이 하드웨어 시스템의 설치에 초점을 맞추고 있어 이들 계측시스템에서 구한 실시간 계측자료를 해석하는 소프트웨어는 상대적으로 약하다고 할 수 있다. 그러므로 이 연구는 시간에 따라 변위가 지속적으로 증가하는 사면거동에 대한 계측자료들이 서로 어떤 상호관련성이 있고 군집화되는지를 보여주고자 하는 데 목적이 있다. 실시간 계측자료들을 분류함에 있어 저자들은 세 가지의 수학적 개념을 사용하고자 한다. 즉 평균변위차지수($AD_{i,j}$), 평균상대변위차($\overline{RD}_{i,j}$) 및 평균상대좌표시스템($\overline{RD}$, AD)을 사용하고자 한다. 이 세 가지 개념은 통계학적 방법 및 사면파괴거동에 토대를 두고 있다. 그러므로 이 방법들은 파괴거동을 일으키는 같은 대상 사면영역의 군집특성을 보여준다.
본 연구에서는 국내 스마트 육묘 기술 개발을 위한 스마트 육묘 정의, 스마트 육묘 시스템 분석, 스마트 육묘 시스템 하드웨어 및 소프트웨어 구성 모델, 스마트 육묘 기술 개발 연구 동향 및 스마트 육묘 시스템 개발과 이용 전망 등을 정리하고, 향후 스마트 육묘 기술 관련 연구개발 및 발전 방안을 제시하고자 한다. 스마트 채소 육묘는 4차 산업혁명 기술을 활용하여 육묘 생산성 및 품질향상을 위한 데이터 기반의 육묘 생산, 관리 및 유통 시스템이다. 스마트 육묘 기술을 적용한 채소 모종 생산은 개별 스마트 육묘 요소 기술과 스마트 육묘 통합관리 시스템이 연동되어 생산 단계별 모종, 환경, 작업에 대한 정보의 수집, 분석, 관리가 효율적으로 이루어질 수 있으며, 육묘 농가의 경우, 주문, 육묘 및 출하 계획을 합리적으로 수립할 수 있다. 하지만, 아직 스마트 채소 육묘 기술 정립을 위한 채소 작물별 모종 규격 및 품질 표준화와 관련 스마트 육묘 요소 기술 개발이 미흡한 실정으로 국가 차원의 연구개발 지원이 필요하다.
하드웨어 자체적으로 가상화를 지원하는 기능들이 추가됨에 따라 다양한 작업 유형을 가진 사용자 어플리케이션들이 가상화 시스템에서 효율적으로 운용되고 있다. 가상화 지원 기능 중 SR-IOV는 PCI 장치에 대한 직접 접근을 통해 하이퍼바이저 또는 운영체제 개입을 최소화하여 시스템 성능을 높이는 기술로 베어-메탈 시스템 대비 비교적 긴 I/O 경로 및 사용자 영역과 커널 영역에 대한 빈번한 컨텍스트 스위칭 등 가상화 계층의 추가로 낮은 네트워크 성능을 가진 가상화 시스템에서 네트워크 I/O 가속화를 실현하게 해준다. 이러한 성능적 이점을 이용하기 위해 가상머신 또는 컨테이너와 같은 인스턴스에 SR-IOV를 접목할 시 최적의 네트워크 I/O 성능을 도출할 수 있는 네트워크 자원 관리 정책이 활발히 연구되고 있다. 본 논문은 I/O 가속화를 실현하는 SR-IOV의 네트워크 성능을 1) 네트워크 지연 시간, 2) 네트워크 처리량, 3) 네트워크 공정성, 4) 성능간섭, 5) 다중 네트워크와 같은 측면으로 세밀한 성능 평가 및 분석을 Virtio와 비교하여 진행한다. 본 논문의 기여점은 다음과 같다. 첫째, 가상화 시스템에서 Virtio와 SR-IOV의 네트워크 I/O 과정을 명확히 설명했으며, 둘째, Virtio와 SR-IOV의 네트워크 성능을 다양한 성능 메트릭을 기반으로 분석하였다. 셋째, 가상머신 밀집도가 높은 환경에서 SR-IOV 네트워크에 대한 시스템 오버헤드 및 이에 대한 최적화 가능성을 실험으로 확인하였다. 본 논문의 실험 결과 및 분석들은 스마트 팩토리, 커넥티드-카, 딥러닝 추론 모델, 크라우드 소싱과 같은 네트워크 집약적인 서비스들을 운용하는 가상화 시스템에 대한 네트워크 자원 관리 정책에 활용될 것으로 기대된다.
알파고로 대변되는 딥러닝 기법의 등장으로 인공지능은 기업 경쟁우위 확보를 위한 디지털 트랜스포메이션의 핵심 주제로 급부상했다. 산업 내 인공지능 기반 디지털 트랜스포메이션 방향을 이해하기 위해서는 현재 진행 중인 인공지능 비즈니스 생태계 참여자들 유형 및 활동에 대한 명확한 이해가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구는 다행위자 네트워크(Multi-actor network)관점에서 인공지능 비즈니스 생태계 내부와 외부 참여자들의 활동을 분석하고 플랫폼 전략 유형을 규명하였다. 인공지능 비즈니스 생태계 내부 세 개 계층(인프라스트럭처 & 하드웨어, 소프트웨어 & 애플리케이션, 서비스 & 데이터 계층)에서 사업자들은 네 가지 플랫폼 전략 유형으로(기술수직×비즈수평, 기술수직×비즈수직, 기술수평×비즈수평, 기술수평×비즈수직) 인공지능 비즈니스가 진행되고 있다. 인공지능 비즈니스 생태계 외부에는 다섯 행위자들이(사용자, 투자자, 정부 정책가, 학계 등 컨소시엄, 시민단체) 공존 및 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계를 지원하고 있다. 본 연구는 학술적으로 인공지능 비즈니스 생태계 분석 프레임워크 및 인공지능 플랫폼 전략 모델을 제시하였고, 실무적으로 플랫폼 관점의 인공지능 디지털 트랜스포메이션 전략 방향과 지속가능한 인공지능 비즈니스 생태계 조성을 위한 정부, 학계 등의 역할을 제시했다.
본 논문에서는 야외 및 실내에서 촬영된 차량 영상에 대해 실시간으로 차량 색상을 인식할 수 있는 GPU(Graphics Processing Unit) 기반의 알고리즘을 제시한다. 전처리 과정에서는 차량 색상의 표본 영상들로부터 특징벡터를 계산한 뒤, 이들을 색상 별로 조합하여 GPU에서 사용할 참조 텍스쳐(Reference texture)로 저장한다. 차량 영상이 입력되면, 특징벡터를 계산한 뒤 GPU로 전송하고, GPU에서는 참조 텍스쳐 내의 표본 특징리터들과 비교하여 색상 별 유사도를 측정한 뒤 CPU로 전송하여 해당 색상명을 인식한다. 분류의 대상이 되는 색상은 가장 흔히 발견되는 차량 색상들 중에서 선택한 7가지 색상이며, 검정색, 은색, 흰색과 같은 3가지의 무채색과 빨강색, 노랑색, 파랑색, 녹색과 같은 4가지의 유채색으로 구성된다. 차량 영상에 대한 특징벡터는 차량 영상에 대해 HSI(Hue-Saturation-Intensity) 색상모델을 적용하여 색조-채도 조합과 색조-명도 조합으로 색상 히스토램을 구성하고, 이 중의 채도 값에 가중치를 부여함으로써 구성한다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 다양한 환경에서 촬영된 많은 수의 표본 특징벡터를 사용하고, 색상 별 특성을 뚜렷이 반영하는 특징벡터를 구성하였으며, 적합한 유사도 측정함수(likelihood function)를 적용함으로써, 94.67%에 이르는 색상 인식 성공률을 보였다. 또한, GPU를 이용함으로써 대량의 표본 특징벡터의 집합과 입력 영상에 대한 특징벡터 간의 유사도 측정 및 색상 인식과정을 병렬로 처리하였다. 실험에서는, 색상 별로 1,024장씩, 총 7,168장의 차량 표본 영상을 이용하여 GPU에서 사용하는 참조 텍스쳐를 구성하였다. 특징벡터의 구성에 소요되는 시간은 입력 영상의 크기에 따라 다르지만, 해상도 $150{\times}113$의 입력 영상에 대해 측정한 결과 평균 0.509ms가 소요된다. 계산된 특징벡터를 이용하여 색상 인식의 수행시간을 계산한 결과 평균 2.316ms의 시간이 소요되었고, 이는 같은 알고리즘을 CPU 상에서 수행한 결과에 비해 5.47배 빠른 속도이다. 본 연구에서는 차량만을 대상으로 하여 색상 인식을 실험하였으나, 일반적인 피사체의 색상 인식에 대해서도 제시된 알고리즘을 확장하여 적용할 수 있다.
아이디와 패스워드를 통한 인증은 고전적인 방법이나 여전히 가장 널리 사용되고 있다. 오늘날 사용자들의 패스워드의 인증 수행 과정은 그 단순함과 편리함, 반복적인 수행으로 인해 적응무의식화 되었다. 즉, 의식화된 상태가 아닌 무의식적으로 인증을 수행하고 있다. 인증과정은 그 절차가 단순하고 반복 학습되어 인간의 깊은 사고 없이도 무의식적으로 수행할 수 있도록 학습될 수 있다. 또한 사용자들이 보유한 아이디와 패스워드 개수가 적기 때문에 기억에 의존할 수 있는 것도 적응무의식화의 원인 중 하나이다. 소수의 아이디와 패스워드 개수를 보유한 것과 달리 대개 사용자들은 수많은 웹, 모바일, 인터넷사이트 서비스에 가입되어 있다. 계정의 수는 많은 반면 소수의 아이디, 패스워드 쌍을 보유했을 때, 그리고 그것이 기억에 의존하여 관리될 때, 마지막으로 인증 과정이 무의식적으로 수행될 때 그것은 인간의 취약점이 된다. 과거에는 정보유출을 위한 해킹 공격이 하드웨어나 소프트웨어 등의 취약점을 이용한 것이었다면 최근에는 이와 더불어 인적 요소의 취약점을 이용하는 사회공학적 공격이 많아지고 있다. 특히 피싱 및 파밍 등과 같은 정보유출형 공격이 급증하고 있다. 피싱 및 파밍 공격은 인적 요소의 취약성을 이용한 것이며, 무의적으로 수행하는 인간의 인증 행위에 취약하다. 과거의 피싱 및 파밍에 대한 연구는 기술적인 분석이나 대책이 주를 이루었지만, 본 논문은 피싱 및 파밍 공격시 반응하는 인간의 행위에 관심이 있다. 사용자가 패스워드를 무의식적으로 입력 할 때, 그리고 인증 행위를 반복 수행할 때, 얼마나 많은 패스워드를 노출할 수 있는지 실험을 통해 확인했다.
최근 사회의 심각한 문제 중 하나인 범죄문제를 줄이기 위해 사용 되는 다양한 전략 중 하나인 소위 타겟하드닝(Target Hardening)의 효과성을 실제로 증명해 낸다는 것은 상당히 어려운 일이다. 특히 3분~5분이 침입범죄자들이 포기하거나 중단하게 되는 골든타임(golden time)으로 많이 사용되고 있는데 이는 외국의 사례와 국내의 일부 간접적인 연구사례를 근거로 기준을 제시했을 뿐 보다 직접적으로 실제 침입범죄자들을 상대로 평균 침입 작업 시간이나 침입공격에 방범 하드웨어가 저항하는 시간의 경과에 따른 포기 시간 기준 등을 확인한 연구 사례는 전무하였다. 이에 이 연구는 교도소에 수감된 90명의 침입절도범 재소자들 표본을 상대로 2018년 8월 한국의 전형적인 전문 침입절도범의 평균 범죄 경험 횟수, 교육수준, 연령, 키, 몸무게 등을 프로파일링하고, 구체적인 범죄수법과 평균 침입작업 시간, 그리고 뚫리지 않을 경우 포기하는 시간 기준 등을 국내 최초로 조사 및 실증하였다. 분석결과 침입절도범의 수감 전 절도범죄 횟수에 대한 조사에서는 설문조사에 참여한 응답자들의 상당수가 상습적 전문침입절도 범죄자였고, 신체적 특성으로는 보통 성인 남성들과 큰 차이가 없었다. 침입범죄를 가장 많이 저지른 장소는 주거시설이었고 그다음 상업 시설, 교육시설 순이었다. 주거시설 중 침입범죄를 저지른 시설 유형에 대한 조사에서는 주거시설 중에는 단독주택, 다세대·다가구주택, 아파트 고층(3층 이상), 아파트 저층(1~3층) 순으로 나타나 단독주택이 가장 많은 비중을 차지하고, 예상보다는 아파트의 경우 저층보다는 고층의 비율이 높아 아파트 고층이라고 해서 안전하지는 않았다. 침입범죄를 위해 장소에 침입하는데 걸린 평균소요시간 응답을 보면 상당히 짧은 시간 안에 신속히 침입에 성공하나, 도구로 침입 작업을 할 때 일반적으로 시간을 재면서 하지 않다보니 다소 침입이 어려웠던 곳에서 오래 걸렸다고 판단하는 심리적 시간이 작용했을 것으로 추측된다. 범행을 포기하는 시간의 경우에는 절반이상의 응답자가 4분 이하의 시간에도 범행을 포기하겠다고 응답함으로써 방범시설이 4분 내외의 침입저항 성능만 확보되어도 침입범죄가 절반 이상 예방될 수 있음을 시사하고 있다. 이는 즉, 방범시설의 침입저항 성능이 5분 이상 발휘된다면 대부분의 침입범죄자가 침입을 중도 포기하는 경향이 있다는 점을 증명한다.
이차원 위상 어레이 변환자를 이용하는 실시간 3차원 영상 시스템은 많은 수의 채널 수를 가지기 때문에 고 비용의 매우 복잡한 빔집속부를 사용하여야 한다. 또한 각 주사선에 대해 초음파를 매번 송수신해야 하므로 볼륨 레이트 또한 낮게 된다. 이를 해결하기 위해 기존에 제안된 교차어레이를 이용한 3차원 영상화 기법은 실시간 3차원 영상을 위한 고속 주사가 가능하고 측방향으로는 동적집속이 가능하지만, 고도방향으로는 송신집속깊이를 제외하고는 고도방향의 해상도가 저하된다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 합성구경 기반의 교차 어레이를 사용한 3차원 영상화 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 고도방향으로 놓인 일차원 송신어레이의 각 변환소자를 한번에 하나씩 순차적으로 송신하고, 반사된 신호들을 측방향으로 놓인 일차원 수신어레이의 모든 변환소자를 이용하여 수신하게 된다. 수신시 측방향으로는 동적집속, 고도방향으로는 합성구경 기법을 이용하여 빔을 집속함으로써 모든 영상 점에 대해 측방향과 고도방향 모두 동적집속된 효과를 얻을 수 있다. 또한, 제안한 방법은 고도방향으로 합성구경 기법을 이용함으로써 송신어레이 변화소자 개수만큼의 초음파 송수신 과정을 통해 관심 영역의 입제영상을 임의의 요구되는 단면영상 수를 이용하여 구성할 수 있다. 제안한 방법을 통해 기존의 고정집속 기반의 교차어레이를 이용한 3차원 영상화 기법과 비교하여 측방향으로는 동일하고 고도방향으로는 훨씬 우수한 해상도의 영상을 획득할 수 있음을 컴퓨터 모사실험을 통해 점증하였다. 또한 동반논문에서는 제안한 방법에 비해 송신전력과 고도방향 해상도를 더욱 향상시킬 수 있는 선형파면 기반의 합성구경 기법을 제안한다.
웹의 이용이 급속하게 증가함에 따라, 웹 기반의 어플리케이션 대 어플리케이션간의 상호작용을 체계적으로 지원하는 적절한 모형과 새로운 분산 플랫폼을 기존 환경들과 효율적으로 통합할 수 있는 방안에 대한 요구가 발생하였으며 이에 대한 해결책으로 웹 서비스가 등장하였다. 현재 많은 소프트웨어와 하드웨어 업체들이 웹 서비스를 시장에 도입하려 하는 적극적인 시도를 보이고 있으며 어플리케이션들을 다양한 웹 서비스 제공자들로부터의 컴포넌트를 조합하여 구축하려 하고 있다. 하지만 웹 서비스를 완벽히 이행하기 위해서는 반드시 상호 운용되어야 하며 다른 업체들로부터의 서비스뿐만 아니라 플랫폼, 어플리케이션과 프로그래밍 언어에 종속되지 않도록 하는 일련의 표준화 작업이 필요하다. 이에 웹 서비스 상호 운용성 표준화 기구인 WS-I(Web Services Interoperability Organization)에서는 XML, UDDI, WSDL 그리고 SOAP을 기본으로 웹 서비스 상호운용을 위한 표준인 기본 프로파일(Basic Profile 1.0)을 제정하였으며 실제 적용하기 위한 웹 서비스 사용자 시나리오의 프로파일을 개발하고 있다. 이에 본 논문에서는 이질적인 두 어플리케이션간의 웹 서비스 상호 운용의 적합성을 검증하기 위하여 도서 정보 검색 웹 서비스를 J2SE 플랫폼의 웹 서비스 글라이언트와 .NET 플랫폼의 웹 서비스 서버를 기반으로 각각 설계 및 구현하고 서로 서비스가 이루어지도록 하여 이질적인 두 플랫폼 사이에서 상호 운용이 가능하다는 것을 보이며 두 어플리케이션 간의 전송 서비스를 WS-I 기본 프로파일을 적용하여 테스트 및 검증하였다.조건으로 혼합한 실험구를 설정하였다. 실험구는 각각 NWT+35‰, CWT+35‰, NWT+15‰, NWT+15‰, NWT+35‰+Anes., CWT+35‰+Anes., NWT+15‰+Anes. 및 CWT+15‰+Anes.의 8개 실험구를 2반복으로 설정하여 경북울진∼부산까지 약 400 km (6시간)를 차량수송하였다. 수송용기는 스티로폼상자(66×42×20 cnn)로서, 여기에 해수 3 L와 액화산소를 넣은 비닐봉지에 넙치 8마리씩 수용하여 수송하였다. 혈액의 성상 및 분석항목은 수송전ㆍ후에 채혈하여 비교하였다. 수송전 hematocrit는 22.2±3.8%에서 수송후 NWT+35‰에서 15.3+3.9%, CWT+35‰은 16.7±3.0%, NWT+15‰구에서는 19.2±1.8%로 낮아졌으며, CWT+15‰구는 20.9±3.6%로 수송전과 차이가 없었다. 한편 NWT+15‰+Anes.구는 17.8±0.9%, CWT+15‰+Anes.구는 14.5±1.5%로 낮아졌다. Cortisol은 수송전 2.4±0.1 ng/ml로부터 CWT+35‰구는 16.7±12.8 ng/ml, NWT+35‰구는 47.9+19.8 ng/ml, NWT+15‰구는 43.5±13.9 ng/ml, CWT+15‰구는 26.1±8.3 ng/ml, NWT+15‰+Anes.구는 61.7±3.3 ng/ml, CWT+15‰+Anes.구는 86.1±19.0 ng/ml로 높아졌다. Glucose는 수송전 74.2±32.6 mg/dl로부터 NWT+35‰구는 197.9±27.5 mg/dl, CWT+35‰구도 272.1±29.9 mg/dl로 유의하게 높아졌다. Na/sup +/의 수송전 농도는 16
무선 센서 네트워크는 센서 노드 또는 모트(mote)라 불리는 소형 장치들로 이루어진 무선 네트워크이다. 최근 센서 네트워크에 대한 연구가 활발한 가운데 센서 네트워크에서의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 센서 노드 및 센서 네트워크 상의 정보를 안전하게 저장, 전송하기 위해서는 암호 알고리즘의 구현이 필요하며, 이 암호 알고리즘들은 센서 노드의 한정된 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 효율적인 구현이 필수적이다. 센서 노드 상에서 이용될 수 있는 암호로는 TinyECC 등의 공개키 암호와 AES와 같은 표준 블록 암호가 있으나, 스트림 암호는 최근에서야 eSTREAM 프로젝트에서 표준화가 완료되어 아직 센서 노드상에서 사용 가능성이 명확하지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 eSTREAM의 2단계와 3단계에 채택되었던 10개 소프트웨어 기반 암호들 중 9개의 암호들을 MicaZ 모트 상에 구현하여 성능을 비교하고, 특히 최종적으로 eSTREAM에 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit을 포함한 6개 암호에 대해서는 MicaZ에 적합하도록 최적화하였다. 또한 참조 구현으로써 하드웨어용 스트림 암호 및 AES-CFB에 대한 실험 결과도 제시한다. 본 논문의 실험에 따르면, 대부분의 스트림 암호가 약 31Kbps - 406Kbps의 암호화 성능을 보임으로써 센서 노드에서 사용하기에 큰 무리가 없음을 확인할 수 있었다. 특히 최종적으로 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit의 경우 센서 노드에 적합한 128바이트 크기의 작은 패킷의 암호화에서 각각 406Kbps, 176Kbps, 121Kbps의 속도를 보여주고, 70KB, 14KB, 22KB의 ROM및 2811B, 799B, 755B의 RAM을 사용함으로써, 106Kbps의 속도를 보여준 소프트웨어 기반 AES에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.