본 논문에서는 최근 새롭게 발견된 low-rate TCP (LRT) 공격과 이 공격을 감지하기 위한 DTW (Dynamic Time Warping) 알고리즘을 분석하고 공격 검출에 대한 성능 향상을 위한 스케일링 기반 DTW (Scaling based DTW; S-DTW) 알고리즘을 소개한다. Low-rate TCP 공격은 대용량 트래픽을 사용한 기존 서비스 거부 공격과는 다르게 공격 트래픽의 평균 트래픽 양이 적어서 기존 DoS 공격에 대한 감지 방식으로는 검출되지 않는다. 그러나 LRT 공격은 주기적이고 짧은 버스트 트래픽으로 TCP 연결의 최소 재전송 타임아웃 (Retransmission Timeout; RTO)에 대한 취약성을 공격하기 때문에 패턴 매칭으로 공격 감지가 가능하다. 기존 메커니즘에 의한 감지 기법은 공격 패턴의 입력 샘플 템플릿을 기준으로 입력 트래픽이 정상 트래픽인지 또는 공격 트래픽인지를 판별한다. 이 과정에서 입력 트래픽의 특성에 따라서 DTW 알고리즘은 정상 트래픽을 공격 트래픽으로 오판하는 문제점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오판을 줄이기 위하여 기존 DTW 알고리즘의 전처리 과정인 자기상관 (auto-correlation) 처리를 분석하여 오판을 규명한다. 또한 스케일링 기반으로 자기상관 처리 결과를 수정하여 공격 트래픽과 정상 트래픽의 특성의 차이를 증가시킴으로써 DTW 알고리즘에 의한 공격 감지 능력을 향상시킨다 마지막으로 다양한 스케일링 방식과 표준편차에 의한 트래픽 분석 방법도 논의된다.
Objective : To provide background information for strengthening cervical cancer prevention in the Pacific by mapping current human papillomavirus (HPV) vaccination and cervical cancer screening practices, as well as intent and barriers to the introduction and maintenance of national HPV vaccination programmes in the region. Materials and Methods: A cross-sectional questionnaire-based survey among ministry of health officials from 21 Pacific Island countries and territories (n=21). Results: Cervical cancer prevention was rated as highly important, but implementation of prevention programs were insufficient, with only two of 21 countries and territories having achieved coverage of cervical cancer screening above 40%. Ten of 21 countries and territories had included HPV vaccination in their immunization schedule, but only two countries reported coverage of HPV vaccination above 60% among the targeted population. Key barriers to the introduction and continuation of HPV vaccination were reported to be: (i) Lack of sustainable financing for HPV vaccine programs; (ii) Lack of visible government endorsement; (iii) Critical public perception of the value and safety of the HPV vaccine; and (iv) Lack of clear guidelines and policies for HPV vaccination. Conclusion: Current practices to prevent cervical cancer in the Pacific Region do not match the high burden of disease from cervical cancer. A regional approach, including reducing vaccine prices by bulk purchase of vaccine, technical support for implementation of prevention programs, operational research and advocacy could strengthen political momentum for cervical cancer prevention and avoid risking the lives of many women in the Pacific.
토양침식에 영향을 미치는 강우, 토양, 지형, 식생 등을 종합적으로 고려하여 단위면적당 토양유실량(土壤流失量)을 예측하는 범용토양유실식(汎用土壤流失式)(Universal Soil Loss Equation)을 지리정보(地理情報)시스템(GIS)에 접목시켰다. 경기도 광릉 임업연구원 시험림을 연구지역으로 선정하여 이곳에서 지난 12년 동안 측정된 시간별 강우자료를 이용하여 강우인자(强雨因子)(R) 값을 산출하였고, 토양도, 지형도, 위성자료 등을 이용하여 USLE 계산에 필요한 다른 인자들의 값을 $25{\times}25m^2$의 격자마다 입력하여 디지털공간정보 데이터베이스를 구축하였다. 각 격자단위로 USLE에 의하여 토양유실량이 계산된 후 그 결과를 종합하여 토양유실의 정도를 공간적으로 살펴볼 수 있는 디지털지도가 산출되었다. GIS에 의한 USLE의 적용은 일정한 테두리 안의 산림유역(山林流域)에서 발생되는 강우에 의한 토양유실량을 추정할 수 있을 뿐만아니라, 주변지역과 비교하여 토양유실의 위험이 높은 특정지점을 공간적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다. 이러한 접근 방법은 임지전용(林地轉用), 임도(林道)개설, 벌채, 산불 및 병충해에 의한 임지의 변화가 토양침식에 미치는 영향을 효과적으로 분석할 수 있는 도구로 사용될 수 있을 것이다.
린은 고객이 정하는 가치를 정의하고 가치의 흐름에 방해되는 불필요하고 낭비되는 요소를 없애는 과정을 기본으로 하는 경영철학이다. 생산관리에서 출발한 린이라는 경영철학은 건설 산업에서“린 건설”이라는 이름으로 건설단계에서 시작되었으며 이제는 생산성 향상을 효과적으로 이룰 수 있는 설계단계로의 확장이 필요한 시점이다. 현재 국내의 구조설계업무방식은 순차적 공학 개념의 Point-based Design 방식으로 설계자의 경험과 판단에 의존하여 초기 설계안을 결정하고 이후 상세설계를 진행하는 과정으로 설계업무가 진행되었다. 이에 반해 동시공학 개념의 Set-based Design 방식은 전체 프로젝트 관점에서 낭비요소를 없애고 프로젝트 생산성 향상을 위해 다양한 설계안을 제한된 범위 내에서 바로 선택하지 않고 더 확실한 정보가 나올 때까지 설계안의 선택을 유보하여 합리적이고 경제적인 설계안을 결정하는 린 기반의 설계 프로세스이다. 본 연구에서는 전통적인 구조설계방식에 대해 SBD방식을 도입하고, SBD프로세스의 의사결정기법으로 계층화분석법(AHP)을 적용하여, 후행업무단계들에 대한 사전 고려로 프로젝트 전체 관점에서의 낭비를 최소화하고 생산성을 향상할 수 있는 설계 방법론을 제안하고 하고자 한다. 이를 위해 PBD와 SBD방식에 대한 분석 및 의사결정방안을 모색하였고, 제안된 SBD프로세스의 사례연구를 통해 실무에서의 활용방안을 제시하였다.
스마트 팜 관리의 활용 효율성을 높이기 위해서는 작물 및 환경 변화에 대한 사전 검사를 실시간으로 평가하기 위한 모델링 기법이 필요하다. 시설 온실 내부의 CO2와 같은 필수 환경 요소는 다양한 상관 변수가 밀접하게 결합 된 시간 영역에서 신뢰할 수 있는 추정 모델을 확립하기가 어렵다. 따라서 본 연구는 입력 영역과 출력 변수를 CO2와 같은 시간 관점에서 인접 영역에 분포된 환경 정보를 이용하여 시간 복잡도를 줄이기 위한 인공 신경망을 개발하기 위해 수행되었다. 스마트 팜을 계측하기 위한 센서 모듈을 통해 환경 요소를 지속적으로 측정하였다. 실험기간의 평균 데이터로 예측하는 모델링 1, 전일 데이터로 예측하는 모델링 2을 구성하여 CO2 환경인자의 상호관계를 예측하였다. 전일의 데이터 학습으로 예측하는 모델링 2가 60일 평균값으로 예측한 모델링 1에 비해 성능이 우수하였다. 30일 이전까지는 대부분 0.70~0.88사이의 결정계수를 보였으며 모델링 2가 약0.05정도 높게 나타났다. 하지만 30일 이후에는 두 가지 모델링 모두 결정 계수 값이 0.50 이하로 낮은 값을 보였다. 모델링 접근법에 따라 결정 요인의 값을 비교하고 분석 한 결과 인접한 시간대의 데이터는 고정 신경망 모델을 사용하는 대신 예측이 필요한 지점에서 상대적으로 높은 성능을 나타냈다.
Purpose - Lettuce (Lactuca sativ L.) is one of the economically important vegetable crops, which worldwide market value is over 100 billion U.S. dollar. In Korea, about 89.7 kilo ton of lettuce was produced in 3400ha in 2016, recoded as No. 1 vegetable crop in domestic green house production. However, recently, domestic lettuce production and cultivation areas are all getting decreased. Thus, novel approaches are needed to be implemented to revive the production. Research design, data and methodology - In this review paper, we first prioritized the end-user traits which are imperative to positively stimulate the domestic lettuce market and discussed relevant genomics strategies. Especially, we assessed a possibility whether school meal program would be a potential niche market. Results - The genomics technologies, which become widely applied in the crop biotechnology since 2008 when next generation sequencing method was developed, may be a good solution in the crop improvement, efficiently gathering valuable information of agriculturally useful traits. Significantly, in lettuce, the high quality whole genome sequence, based on Lactuca sativa cv. Salinas, is publically available and this genomics platform, thus, would be implemented in lettuce breeding program to innovate relevant end-user traits both for the farmers and customers, including the disease resistance to the Fusarium wilt, productivity under hot weather conditions, various nutritional qualities and so forth. These improvements will boost domestic lettuce industries in the near future. Conclusions - Due to the nutritional distinctions comparing to the western style lettuces, domestic leaf lettuces could be one of the important vegetables in the school meal programs. To make it happen, we would better devise diverse recipes to make a salad with it, instead of only using as a wrap vegetable. Meanwhile, novel lettuce varieties need to be developed, which are favorable to the students and also easy to be handled with while processing. Overall, to achieve international competence in the lettuce industries, we need to create elite lettuce varieties that satisfies domestic farmers as well as customers, suitable to various niche markets, such as school meal program. Thus, efficient breeding programs using genomics approaches should be established in advance and careful monitoring on the preference of the related customers for a niche market be continued persistently.
아바타로 불리는 가상 캐릭터가 새로운 비즈니스 모델로 각광을 받고 있으나 역사가 일천한 관계로 아직 충분한 연구가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 한국을 시작으로 인터넷상에서의 아바타의 E-transaction 시대가 도래했고 점차 아시아뿐만 아니라 유럽까지 그 사업 영역을 확장해 가고 있다. 디자이너는 이제 단지 기능적인 디자인이 아닌 시장을 바로 읽고 폭넓은 시각을 가지면서 또한 가상 공간에 존재하고 있는 잠재 고객들을 어떤 경로와 유인과정을 통해서 직접적인 구매를 창출시킬 수 있는가를 연구해야 할 시점이다. 이에 사용자로 대변되는 잠재고객과 만나는 접점에 디자인이 존재하고 있음은 명징한 사실이다. 지금까지는 가상공간에서의 가치창조(Value-Creation)는 주로 마케팅부가 고민해야 할 일로 여겨져 왔지만 21세기의 키워드로 떠오르는 E-branding, Personalization, Individualism, Network 등 어느 하나도 디자인을 배제하고서는 논의되어질 수 없는 상황이며 촉매제(Catalyst)로서 디자인의 역할은 더욱 그 중요성을 더한다고 하겠다. 이에 본 연구자는 가상공간에서 감정이입을 촉발하는 캐릭터가 어떠한 방법으로 사용자에게 접근되어 지는지, 어떠한 기능을 가지고 체험, 관계 마케팅적으로 이해될 수 있는지를 온라인 브랜드 관점으로 해석해본다.
기술가치평가에서 적절한 할인율의 적용은 가치평가의 신뢰성을 확보하는데 중요한 요소이다. 개별 기술가치평가 할인율은 개별 지식자산에 내재된 위험과 기회를 반영하는 것이기 때문에, 기업가치평가 표준 할인율인 WACC 과 상당히 다르다고 판단된다. 본 연구의 목적은 기술가치평가 할인율 적산모형의 위험구조와 위험프리미엄 추정방법을 제안하는 것이다. 적산모형의 성분은 무위험이자율, 전반적 시장위험프리미엄과 베타, 지식자산위험프리미엄 등 세 가지로 구성하였다. 특히, 본 연구에서 할인율 구성의 핵심인 지식자산위험 수준을 평가할 수 있는 10개 항목을 제안하였고, 위험수준 결과를 위험프리미엄으로 변환하기 위한 추정함수인 선형함수, 자연로그함수, 지수함수 등을 적용하였다. 상기 논리와 결과는 기술가치평가 할인율 추정의 객관성을 개선할 수 있는 실무적 대안이 될 수 있을 것이다.
전신주와 같은 전력 설비에는 스마트한 서비스를 위한 다양한 종류의 센서가 포함되어 있으며, 온도 정보는 전력 설비의 정상 동작 상태를 판단하는 중요한 요소 중 하나이다. 본 연구에서는 칼만 필터(Kalman Filter)와 앙상블 모델(Ensemble Model)을 이용해 스마트 전력 장치의 상태를 판단할 수 있도록 장치의 온도 분석 방법을 제안했다. 제안 된 접근 방식은 서로 다른 위치에 설치된 센서로 부터 수집된 정보 중 온도 데이터를 분류하고 칼만필터 및 앙상블 모델을 사용하여 온도 변화의 특성을 분석했다. 세부적으로 수집된 온도 데이터로부터 기상 온도 데이터와 같은 외부 인자를 제거하고 전력 장치의 각 위치로부터의 실제 장치의 온도값만을 분석했으며, 이 과정에서 칼만필터를 사용하여 오류 데이터를 제거하고 앙상블 모델을 사용하여 매 시간 정상 동작하는 전력 설비의 온도 평균값을 산출했다. 온도 분석에 대한 결과와 논의는 전력 데이터에 분석 결과에 명확하게 설명되어 있다. 마지막으로, 분석된 데이터를 통해 전력 장치가 정확히 동작하는 지를 판단할 수 있는 온도값의 정상범위를 확인하였다.
서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architecture, SOA)는 재사용 가능한 서비스들을 동적으로 발견하고 조립하여 완성된 어플리케이션을 만드는 효과적인 접근 방법으로 주목받고 있다. 일반적으로 알려진 SOA의 장점으로는 개발 비용 절감, 기민성, 확장 용이성, 비즈니스 수준 재사용 등이 있다. 그러나, SOA를 널리 적용하는데 대표적인 문제점으로 성능 문제가 있으며, 이는 SOA의 특징인 분산환경에서의 배치 및 실행, 서비스 플랫폼의 이질성, 표준 메시지 포맷 사용 등에 기인한다. 따라서, SOA를 효과적으로 적용하기 위해서는 성능 문제가 개선되어야 하며, 성능 개선을 위해서는 서비스의 성능을 상세히 측정하여 문제가 어디서 발생했고 왜 발생했는지 분석할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 우선적으로 서비스 성능을 효과적으로 측정하기 위한 품질모델이 정의되어야 한다. 그러나, 현재까지 SOA의 실행 환경 및 특징을 잘 반영한 실용적이고 상세한 성능 측정 품질모델에 대한 정의가 부족하다. 따라서 본 논문에서는 서비스 성능을 측정하기 위한 실용적인 메트릭의 집합을 가진 품질모델과 제안된 메트릭을 효과적으로 측정하기 위한 기법을 정의한다. 또한, 제안된 메트릭의 실용성과 유용성을 보여주기 위해 호텔 예약 서비스 시스템에 메트릭을 적용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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