• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.87-93
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• 2022

군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권2호
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• pp.87-92
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• 2022

이미지 기반 애플리케이션 테스트는 이미지 구조 비교를 통한 애플리케이션 테스트 방법을 제안한다. 이 연구는 다양한 디바이스 운영체제의 종류나 GUI에 의존 없이 다양한 기기에서 테스트가 가능하다. 기존 연구는 운영체제 변경, 화면상의 애니메이션 실행 그리고 해상도 변경의 경우 정답 이미지와 달라지기 때문에 기존의 경우 각각 변형마다 테스터를 생성해야 했다. 하지만 이 방법은 운영체제 변경, 해상도 크기의 변경, 화면상의 애니메이션 실행과 같은 변화가 발생해도 동일한 기준으로 판별하기 때문에 하나의 테스터로 테스트할 수 있다. 두 이미지의 객체들의 기본 구조를 비교하고 이미지에 차이가 존재하는 영역을 추출해서 Faster D2-Net의 특징점으로 이미지 유사성을 비교한다. Faster D2-Net 개발로 D2-Net보다 연산의 수와 공간적 손실을 줄여 애플리케이션 이미지에서 특징점을 추출하기 적합하고 수행 시간 단축이 가능했다.

• 의료법학
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• 제23권2호
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• pp.141-169
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• 2022

우리나라는 의료법 제34조에서 의료인 간 원격의료를 규정하고 있다. 따라서 원칙적으로 의료인과 환자 사이의 원격의료는 인정되지 않는다. 그러나 코로나19 팬데믹 이후 원격의료의 필요성에 대한 요구가 증대되었고, 다른 한편으로 원격의료의 경험이 축적되면서 의료계의 강경한 반대입장에도 변화가 감지되고 있다. 본고에서는 의료인-환자간 원격의료를 전제로 한 원격의료법제에 참고가 될 수 있는 프랑스의 원격의료법제를 중심으로 고찰하였다. 프랑스는 「공중보건법전(Code de la santé publique)」을 통해 원격의료의 개념, 유형 및 원격의료 수행 조건을 규정하고 있다. 특히 원격의료는 대면진료와 번갈아 가며 수행되어야 한다는 원칙 및 원격의료 비용과 의료수가, 원격의료장비 지원 등 원격의료 수행에 관한 세부내용을 의료계와 건강보험기구가 체결한 협약을 통해 규정하고 있는 점으로부터 우리법제에 대한 시사점을 제시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제32권6호
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• pp.478-490
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• 2022

TBM의 주요 절삭도구인 디스크커터는 과다하게 마모되거나 손상된 경우 적절한 시기에 교체되어야 한다. 일반적으로 커터의 교체여부를 판단하기 위해서 작업자가 커터헤드 챔버의 내부로 접근하여 디스크 커터의 상태와 마모량을 계측하고 있다. 하지만 커터헤드(cutterhead) 챔버(chamber) 내부는 작업자에게 열악한 조건일 경우가 많아 작업자의 안전과 관련한 이슈가 있으며, 인력에 의해서 계측이 이루어짐에 따라 계측치의 오차도 발생하는 것으로 보고되고 있다. 이러한 한계점을 극복하고자 현재 해외에서는 디스크커터의 마모정도를 계측센서를 통해 굴착 중에 실시간으로 측정하기 위한 기술의 개발이 활발하게 이루어지고 있으며, 본 연구에서는 현재까지 해외의 문헌을 통해 보고되고 있는 TBM 디스크커터의 마모량 계측에 관한 연구현황에 대하여 소개하고자 하였다. 여러 형식의 센서가 디스크커터의 마모계측을 위해 활용되고 있으며, 향후 국내에서도 유사한 기술의 개발이 이루어지는 경우에 유용한 참고자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제25권3호
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• pp.365-378
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• 2022

Complete blood cell count(CBC) is a technique that counts leukocytes for each type of blood cell being analyzed. The principle is that laser is incident to ex vivo flowing leukocytes in a microcapillary tube and scattered light occurs by laser and leukocytes. By collecting the scattered light, we can count the types of cells because different cells generate different light-scattering patterns. However, the technique has an intrinsic limitation, scattering pattern is shown in a wide range region in the resulting, which makes it difficult to accurate analyze and use fluorescent dyes. To overcome this limitation, a new design of CBC with a dual laser, which irradiates with orthogonal angles for collecting quad-scattering information was proposed. Before development, the scattering difference depending on wavelength must be investigated to only catch up to the scattered signal by angles. Some studies, which focused on simple particles, have been conducted to theoretically and experimentally investigate different scatterings by wavelength. In this study, we propose an optical system for measuring scattered light and investigate a complex particle. As a result, the green laser made strong scattering signals in both the forward and side direction: 10% and 30%, respectively.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권5호
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• pp.61-71
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• 2022

토색은 흙을 분류하고 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 예측하기 위한 기초 지표로 널리 활용된다. 일반적으로 토색은 육안으로 관찰해 결정하지만 관찰자의 예민도 혹은 주관이 개입될 가능성이 높으며 많은 시간이 소요된다. 디지털 이미지 프로세싱은 디지털 이미지를 이용해 원하는 정보를 획득하는 일련의 과정으로, 이를 통해 빠르고 정확한(수치적인 혹은 통계적인) 토색 분석이 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있는 디지털 이미지 프로세싱 기반 토색 분석 기술 개발을 위한 기초단계로서 수행되었다. 자연광의 특성(조도 및 색온도)을 모사할 수 있는 디지털 이미지 촬영 스튜디오를 구축하고, 두 가지 흙 시료(주문진 표준사 및 안성 풍화토)를 대상으로 광조건을 12회 씩 바꿔가며 디지털 이미지를 촬영했다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해 촬영된 시료의 토색을 두 가지 색 표시계(RGB, CIELAB)에 대해 추출한 결과, CIELAB 색 표시계를 활용해 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있음을 확인했다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권9호
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• pp.289-304
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• 2022

스마트 IoT의 특징인 분산성 및 이동성에 기반한 안전 요구사항을 분석 및 검증하기 위한 프로세스 대수 및 논리가 요구된다. 하지만 기존의 프로세스 대수 및 논리는 분산성 및 이동성에 대한 표현이 제한적이므로 스마트 IoT의 요구사항 분석 및 검증이 비직관적이다. 이러한 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 GTS-VL(Geo-Temporal Space-Visual Logic)을 제시한다. GTS-VL은 GTS에서 표현된 블록 간의 관계를 다루는 1차술어논리이며, GTS는 프로세스 대수인 dTP-Calculus를 사용하여 명세한 시스템의 동작 과정을 2차원 시공간에서 표현한 그래프이다. 본 논문에서 사용한 SAVE 도구는 ADOxx Meta-modeling Platform을 통해 개발되었으며, SAVE를 사용하여 PBC(Producer-Buffer-Consumer) 예제의 안전 요구사항을 분석 및 검증하고 문자 및 시각화 기반 검증 방법을 비교 분석하여 장점 및 실용성을 보인다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권3호
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• pp.63-72
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• 2022

The extinction crisis of local cities, caused by a population density increase phenomenon in capital regions, directly causes the increase of vacant houses in local cities. According to population and housing census, Gunsan-si has continuously shown increasing trend of vacant houses during 2015 to 2019. In particular, since Gunsan-si is the city which suffers from doughnut effect and industrial decline, problems regrading to vacant house seems to exacerbate. This study aims to provide a foundation of a system which can predict and deal with the building that has high risk of becoming vacant house through implementing a data driven vacant house prediction machine learning model. Methodologically, this study analyzes three types of machine learning model by differing the data components. First model is trained based on building register, individual declared land value, house price and socioeconomic data and second model is trained with the same data as first model but with additional POI(Point of Interest) data. Finally, third model is trained with same data as the second model but with excluding water usage and electricity usage data. As a result, second model shows the best performance based on F1-score. Random Forest, Gradient Boosting Machine, XGBoost and LightGBM which are tree ensemble series, show the best performance as a whole. Additionally, the complexity of the model can be reduced through eliminating independent variables that have correlation coefficient between the variables and vacant house status lower than the 0.1 based on absolute value. Finally, this study suggests XGBoost and LightGBM based machine learning model, which can handle missing values, as final vacant house prediction model.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제32권11호
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• pp.1416-1426
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• 2022

The need to discover new types of antimicrobial agents has grown since the emergence of antibiotic-resistant pathogens that threaten human health. The world's oceans, comprising complex niches of biodiversity, are a promising environment from which to extract new antibiotics-like compounds. In this study, we newly isolated Pseudomonas sp. NIBR-H-19 from the gut of the sea roach Ligia exotica and present both phenotypes and genomic information consisting of 6,184,379 bp in a single chromosome possessing a total of 5,644 protein-coding genes. Genomic analysis of the isolated species revealed that numerous genes involved in antimicrobial secondary metabolites are predicted throughout the whole genome. Moreover, our analysis showed that among twenty-five pathogenic bacteria, the growth of three pathogens, including Staphylococcus aureus, Streptococcus hominis and Rhodococcus equi, was significantly inhibited by the culture of Pseudomonas sp. NIBR-H-19. The characterization of marine microorganisms with biochemical assays and genomics tools will help uncover the biosynthesis and action mechanism of antimicrobial metabolites for development as antagonistic probiotics against fish pathogens in an aquatic culture system.