인공지능 기술의 확산으로 인해 과학기술 분야에서도 연구 데이터의 확보, 저장 및 활용이 중요시 되고 있는 상황이다. 연구 데이터를 확보하기 위해 전자문서 형태의 연구논문으로부터 그래프, 표와 같은 유의미한 객체를 추출하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 경험적 방법론을 이용하는 기존의 연구들은 문서의 편집 특성을 일반화하여 객체들을 추출하기 때문에 다수의 이질적인 형태를 갖는 전자문서들을 대상으로 연구결과를 적용하는데는 한계가 있다. 본 논문은 경험적 방법론의 경직성을 극복하고 이질적인 전자문서들로부터 목표 객체들을 효과적으로 추출하기 위해 심층 학습 기반의 객체 추출 시스템을 제안한다. 텐서플로우 객체 탐지 API의 Faster R-CNN 알고리즘을 기반으로 새로운 학습 모델을 생성했으며 심층 학습과 평가를 위해 총 100여 편의 연구논문들을 대상으로 목표 객체들을 데이터화했다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안한 시스템이 경험적 방법론을 적용한 비교 대상에 비해 약 5.2% 높은 성능을 보임을 확인하였다.
Threat hunting is defined as a process of proactively and iteratively searching through networks to detect and isolate advanced threats that evade existing security solutions. The main concept of threat hunting is to find out weak points and remedy them before actual cyber threat has occurred. And HMM(Hunting Maturity Matrix) is suggested to evolve hunting processes with five levels, therefore, CSOC(Cyber Security Operations Center) can refer HMM how to make them safer from complicated and organized cyber attacks. We are developing a system for cyber situation awareness system with pro-active threat hunting process called unMazeTM. With this unMaze, it can be upgraded CSOC's HMM level from initial level to basic level. CSOC with unMaze do threat hunting process not only detecting existing cyber equipment post-actively, but also proactively detecting cyber threat by fusing and analyzing cyber asset data and threat intelligence.
Recently, blockchain technology has been recognized as one of the most important issues for the 4th Industrial Revolution which can be represented by Artificial Intelligence and Internet of Things. Cryptocurrency, named Bitcoin, was the first successful implementation of blockchain, and it triggered the emergence of various cryptocurrencies. In addition, blockchain technology has been applied to various applications such as finance, healthcare, manufacturing, logistics as well as public services. Distributed consensus algorithm is an essential component in blockchain, and it enables all nodes belonging to blockchain network to make an agreement, which means all nodes have the same information. For example, Bitcoin uses a consensus algorithm called Proof-of-Work (PoW) that gives possession of block generation based on the computational volume committed by nodes. However, energy consumption for block generation in PoW has drastically increased due to the growth of computational performance to prove the possession of block. Although many other distributed consensus algorithms including Proof-of-Stake are suggested, they have their own advantages and limitations, and new research works should be proposed to overcome these limitations. For doing this, above all things, we need to establish an evaluation method existing distributed consensus algorithms. Based on this motivation, in this work, we suggest and analyze assessment items by classifying them as efficiency and safety perspectives for investigating existing distributed consensus algorithms. Furthermore, we suggest new assessment criteria and their implementation methods, which can be used for a baseline for improving performance of existing distributed consensus algorithms and designing new consensus algorithm in future.
제4차 산업혁명 시대로 불리는 초연결-초지능 사회의 출현은 안보 환경의 새로운 변화를 가져왔다. ICT(정보통신기술) 융 복합 하이테크 기술이 전 방위적으로 도입되면서 현실 공간을 움직였던 사람 중심의 동력은 코드를 중심으로 한 사이버 공간으로 대체되고 있으며, 그 의존도는 계속 높아지고 있다. 하지만 이러한 기술적 변화는 역설적으로 우리 사회를 위협하는 또 다른 안보취약점으로 작용하고 있으며, 과학기술이 가져온 기회와 도전을 동시에 직면하며 사이버 방어체계를 구축해야 하는 당위성을 가져왔다. 이에 본 연구에서는 갈수록 지능화되고 대규모로 진화하고 있는 사이버 공격에 적극적으로 대응할 수 있는 이론적 근거로 정당방위 이론을 제시하였고, 이에 대한 자주적 사이버 안보전략 수립 방향으로 첫째, 사이버 안보법 제정의 필요성 둘째, 미국 등 사이버 강대국들과의 대응공조 체계 마련 셋째, 사이버 인력을 어떻게 양성할 것인가에 대한 방안 마련을 제언하였다.
4차 산업혁명은 고도화된 정보기술과 지능기술로 촉발되는 초연결 기반의 지능화 혁명이라 할 수 있으며, 이러한 기술을 구현하기 위해 가장 기본이 되는 것은 '데이터'이다. 본 연구에서는 국방 영역에서 이러한 지능화 혁명을 이끌어 내기 위하여 데이터를 전략적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 제안한다. 우선 국내외 동향 및 선행 연구 분석을 통해 시사점과 국방 데이터 관리의 현 실태를 분석하였으며, 4가지 발전방향을 제시하였다. 향후 국방의 환경을 고려한 국방 데이터의 구축, 개방, 공유, 유통, 융합 등의 전 수명주기관리에 대한 환경을 조성하고 활용할 수 있는 여건을 조성해 준다면 4차 산업혁명 시대 스마트 국방혁신을 통한 디지털 강군으로 재탄생하는 밑거름과 지름길이 될 것으로 기대된다.
인공지능 기술의 발전으로 다양한 분야에서 AI가 접목된 시스템에 대한 관심이 급증하고 있다. 농업에서도 정보통신 기술을 적용한 스마트팜이 활용되고 있으며, 자율주행, 인공위성, 빅데이터 등의 다양한 첨단 기술을 접목하여 데이터 기반의 정밀 농업이 상용화되고 있다. 국내의 경우 시설농업 분야 스마트농업의 상용화 사례가 증가하고 있으나 시설원예 분야에 투자 편증이 심하여, 시설농업과 노지 농업의 투자 격차가 지속해서 벌어지고 있다. 특히, 과수, 식물공장 분야는 투자 규모가 작다. 또한, 빅데이터 수집, 활용 체계가 미흡하다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 농업의 빅데이터를 활용하는 방안으로 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용한 과수 생육 단계 판별 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 농업 현장에서 사용할 수 있도록 하이브리드 앱을 설계 및 구현하며 과수 생육단계 판별을 위한 객체 탐지 기능을 제공한다.
With the recent spread of the concept of Smart Cities which is to solve urban problems with ICT technology, Living Lab, which identifies the demands of citizens who dwell in the city and verifies the acceptability of the services being introduced, has become an important topic. Living Lab is an open innovation platform introduced in consideration of the user's perspective in real life and is a new approach in that service developers use collective intelligence in the process of Co-creation with users. Living Lab is operated on topics which is close to citizens' daily lives such as energy, housing, transportation, and education. In particular, as energy and environmental-focused Living Lab emerges in accordance with the 'Korean New Deal Policy', interest and importance in the field are increasing. The paper derives the characteristics of water resource Living Lab through case analysis of several Living Lab practices. Water resource Living Lab in Daejeon and Chuncheon, which are located in Korea, and water resource Living Lab in Romania and Indonesia are covered in this paper as the reference. The paper finally analyzes the case of Sambang Water Living Lab in Gimhae, which is the city located in southern part of Korea. As a result of case analysis, the urban water resource Living Lab focuses on the raw water of urban water resource and should respond sensitively to the safety of citizens. And for the success of this urban water resource Living Lab, it is essential to ensure that citizens participating in the Living Lab clearly understand the concept of water resources, and citizens' opinions to be implemented as services.
With the recent application of deep learning to Natural Language Processing (NLP), the performance of NLP has improved significantly and NLP is emerging as a core competency of organizations. However, when encountering NLP use cases that are sporadically reported through various online and offline channels, it is often difficult to come up with a big picture of how to understand and interpret them or how to connect them to business. This study presents a framework for systematically analyzing NLP use cases, considering the characteristics of NLP techniques applicable to almost all industries and business functions, environmental changes in the era of the Fourth Industrial Revolution, and the effectiveness of adopting NLP reflecting all business functional areas. Through solving research questions based on the framework, the usefulness of it is validated. First, by accumulating NLP use cases and pivoting them around the business function dimension, we derive how NLP techniques are used in each business functional area. Next, by synthesizing related surveys and reports to the accumulated use cases, we draw implications for each business function and major NLP techniques. This work promotes the creation of innovative business scenarios and provides multilateral implications for the adoption of NLP by systematically viewing NLP techniques, industries, and business functional areas. The use case analysis framework proposed in this study presents a new perspective for research on new technology use cases. It also helps explore strategies that can dramatically improve organizational performance through a holistic approach that encompasses all business functional areas.
논문은 광용적맥파(photoplethysmography, PPG) 센서에서 획득한 생체 신호, ICT 기술 및 데이터 기반의 혈당수치 예측 모델을 개발하고 검증하는 연구이다. 혈당 예측은 기계학습의 MLP 아키텍처를 이용하였다. 기계학습 모델의 입력층은 심박수, 심박변이도, 나이, 성별, VLF, LF, HF, SDNN, RMSSD, PNN50의 10개의 입력노드와 은닉층은 5개로 구성된다. 예측모델의 결과는 MSE=0.0724, MAE=1.1022 및 RMSE=1.0285이며, 결정계수(R2)는 0.9985이다. 비채혈방식으로 디지털기기에서 수집한 생체신호 데이터와 기계학습을 활용한 혈당 예측 모델을 수립하고 검증하였다. 일상에 적용하기 위해 다양한 디지털 기기의 기계학습 데이터셋 표준화와 정확성을 높이는 연구가 이어진다면 개인의 혈당 관리에 대안적 방법이 될 수 있을 것이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.183-188
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2022
Recently, more and more researches aimed at the development of automated and autonomous ships are appearing in the scientific environment. One of the main reason is the need to solve the problems of safe navigation and reducing accidents due to human factor, as well as the ever-increasing problem associated with the lack of qualified maritime personnel. Development of technologies based on application of artificial intelligence also plays important role, after all for realization of autonomous navigation concept and enhancement of ship automatic maneuvering processes, advancement of maneuvering functions and elaboration of specific algorithms on prevention of close quarter situations and dangerous approach of ships will be required. The purpose of this work is the review of preconditions of occurrence of the autonomous ship navigation conception, overview of introduction stages and prospects for ship remote control based on unmanned technologies, analysis of technical and intellectual decisions of autonomous surface ships, main research tendencies. The research revealed that the technology of autonomous ship navigation requires further development and improvement, especially in terms of the data transmission protocols upgrading, sensors of navigation information and automatic control systems modernization, which allows to perform monitoring of equipment with the aim of improving the functions of control over the autonomous surface ship operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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