소프트웨어를 개발하거나 실행하는 환경은 매우 다양하다. 최근에 혁신을 이끌고 있는 인공지능 모델은 오픈소스 프로젝트룰 통해 공개되는 코드나 라이브러리를 활용하여 구현하는 경우가 많다. 하지만 실행을 위한 환경 설치 과정이 쉽지 않고, 데이터 혹은 기학습된 모델 사이즈가 대용량일 경우에는 로컬 컴퓨터에서 실행하는 것이 불가능한 경우도 발생하고, 동료와 작업을 공유하거나 수동 배포의 어려움 등 다양한 문제에 직면한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 소프트웨어가 유연하게 동작할 수 있도록 효율적인 리소스를 관리할 수 있는 컨테이너 기술을 많이 활용한다. 이 기술을 활용하는 이유는 AI 모델이 시스템에 관계없이 정확히 동일하게 재현될 수 있도록 하기 위함이다. 본 연구에서는 인공지능 모델 개발과 관련하여 코드가 실행되는 환경을 편리하게 관리하기 위하여 소프트웨어를 컨테이너화하여 배포할 수 있는 기능을 제공하는 연구소프트웨어 개발 통합 프레임워크를 제안한다.
체계지원 소프트웨어는 함정 전투관리체계를 구성하는 소프트웨어 중의 하나로 모든 함정의 전투관리체계에 탑재되지만 기능 변경이 거의 일어나지 않는 특성을 가진다. 하지만, 이러한 특성에도 실제로는 신규함정 적용 시 장비 변경 등으로 인한 소프트웨어 수정이 불가피하게 이루어진다. 이러한 소프트웨어의 수정은 소프트웨어 신뢰성 시험 등의 작업을 초래하며, 개발 비용 증가의 핵심요인으로 작용한다. 본 논문에서는 기존 체계지원 소프트웨어의 구조를 분석하여 이를 보완할 수 있는 체계지원 표준화 아키텍처를 설계하였다. 휘처 모델(Feature Model)을 통해 체계지원 소프트웨어의 공통요소와 가변요소를 도출하고, 화이트 박스 재사용(White-Box Reuse)을 적용하여 소프트웨어 설계를 개선하였다. 또한, 기존 체계지원 소프트웨어와 개발 요소 및 신뢰성 시험 수행 시간을 비교하여 새로운 아키텍처의 효과성을 검증한 결과를 제시하였다.
The purpose of this study is to understand married female immigrants' life adjustment process in Korea by explaining the resources to which they have access and how they use them. The data were collected through in-depth interviews with ten female participants who have more than one child, have participated in programs of the multicultural family support center, have work experience, can communicate with Koreans, and live in Daegu. The major findings are as follows. The participants' personal resources differed. English language skills were very useful resources for making money and for earning the respect of family members and others. However, the participants without English language skills had sincerely and actively tried to learn the Korean language and gain bilingual competence. The participants obtained diverse family resources from their husbands and parents-in-law after adapting themselves to perform their gender role. Further, the participants used the social resources offered by public support systems as a starting point for learning the Korean language in their early adaptation process, and formed personal networks with staff members at the multicultural family support center. The results show that the participants used many kinds of resources for acculturation by interacting positively with their environment. Moreover, the resources from diverse levels of their environments affected their acculturation process.
기존의 웜 탐지는 중요한 네트워크 소스의 폭주라 스위치 라우터 및 말단 시스템에서의 변동 효과를 가지고 공격을 판단했었다. 하지만 최근의 인터넷 웜은 발생 초기에 대응하지 못하면 그 피해의 규모가 기하급수적으로 늘어난다. 또한 방어하기가 어려운 서비스 거부 공격을 일으킬 수 있는 간접 공격의 주범이 될 수 있다는 정에서 웜의 탐지와 방어는 인터넷 보안에 있어서 매우 중요한 사안이 되었다. 본 논문에서는 이미 알려진 공격뿐 아니라 새로운 웜의 스캐닝 공격을 탐지하기 위하여, 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 Support Vector Machine(SVM)[1]을 사용하여 인터넷 웜의 스캐닝 공격을 탐지하는 시스템 모델을 제안한다.
The purpose of this study is to establish an integrated management system for the efficient management of rural water, to improve current problems, and to lay the foundations for active use of rural water information. We proposed a plan for informatization with a focus on establishing a database that can be used to provide customized services to users by applying advanced IT technology and to strengthen the management system of cities and counties with poor information. Data linkage and integration, user service development and integration system, application of IT technology, advanced decision support for rural water management, strengthening of city and county management system And the details of the implementation of the key project were presented.
DNSSEC은 IETF에서 논의중인 DNS 보안 표준으로서, DNS에 있어 가장 큰 잠재적 위협인 '도메인 네임에 대응되는 IP주소의 위변조 위협에 대응하기 위해 논의되고 있는 표준이다. 최근 네트워크 환경에서의 최상의 암호화 기법으로 자리잡은 공개키 암호화 기법을 이용하여, 도메인 Zone에 서명을 하여, 이러한 Zone 메시지를 받아보았을 때, 서명을 검증함으로서, DNS메시지가 중간에 위 변조없이 적정한 소스로부터 왔다는 것을 확인하는 것이다. 본 논문에서는 DNSSEC에서 가능한, 계층적 인증방식을 .KR 하위 도메인네임에서 활용할 수 있는 방안으로서, secure resolver를 이용한 도메인네임의 인증을 제시하였다.
본 연구는 R&D 전주기 지원을 위해 과제 기획 및 수행과 연구성과 창출 시나리오를 통합 설계하고, 연구자 관점에서의 실효성과 유용성을 검증하기 위해 프로토타입으로 구현하는 것을 목표로 한다. 기존 연구가 R&D 전주기를 몇 가지 활동으로 세분화하고 모형화하였지만, 개념적 설계에만 초점을 맞추고 있다는 한계를 극복하고자, 본 연구에서는 산업계 및 학계 전문가와 협력하여 R&D 경험을 시나리오에 반영하고 이를 프로토타입으로 실증하였다.
본 연구의 목적은 통합도로교통 서비스 체계 구현을 위한 교통정보센터를 구축하는데 있다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 기존의 교통정보센터 기능과 운영현황을 분석하고, 통합도로교통정보 서비스를 제공하는 교통정보센터를 개발함으로서 안전지향형 통합도로교통정보센터의 구현사례를 소개한다. 지능형교통체계는 안전지향의 통합도로교통정보 서비스 제공을 통한 교통안전체계를 구현할 뿐 만 아니라 전방의 홍수, 폭설 낙석, 도로유실 붕괴 등과 같은 자연재해 및 긴급상황 발생시 관련 정보를 시의 적절하게 제공함으로써 운전자의 안전한 도로운행을 지원하게 된다. 따라서 통합도로교통정보 서비스체계의 교통정보센터는 국민들에게 편리하게 사용할 수 있는 대국민 교통정보 서비스 제공으로 이용자 친화형 교통관리체계와 통합도로교통정보센터 기능을 실현하는데 일조할 것이다.
Jaemin Chung;Eunkyung Nam;Sung-Nam Cho;Jeong-Mee Lee;Hyunjung Kim;Hye-Sun Kim;Wan Jong Kim
Journal of Information Science Theory and Practice
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제12권1호
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pp.87-101
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2024
As the academic publishing environment evolves rapidly and the open science paradigm emerges, the demand for efficient and transparent peer review is growing. This study outlines efforts to actively introduce advanced concepts in scholarly communication into the submission and review system. AccessON Peer Review Management System Plus (ACOMS+), developed and operated by the Korea Institute of Science and Technology Information, is an online submission and peer review system that aims for open science. This study provides an overview of ACOMS+ and presents its four main features: open peer review, open access publishing and self-archiving, online quantitative/qualitative evaluation, and peer reviewer invitation. The directions for further developing ACOMS+ to fully support open science are also discussed. ACOMS+ is the first system in Korea to introduce the open peer review process and is distinguished as a system that supports open access publishing and digital transformation of academic journals. Furthermore, ACOMS+ is expected to contribute to the advancement of the academic publishing environment through the increasing shift toward open access publishing, transparent peer review, and open science.
지문을 5가지 클래스로 나누는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SVM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 많이 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기의 결합을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지문은 클래스 구분이 모호한 영상이 많아서 단일결합모델로는 분류에 한계가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST-database4 데이터로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과. 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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