The objective of this study was to construct and assess the applicability of the EFDC model for Saemangeum Reservoir as a 3D hydrodynamic and water quality modeling tool that is necessary for the effective management of water quality and establishment of conservation measures. The model grids for both reservoir system only and reservoir-ocean system were created using the most recent survey data to compare the effects of different downstream boundary conditions. The model was applied for the simulations of temperature, salinity, water quality variables including chemical oxygen demand (COD), chlorophyll-a (Chl-a), phosphorus and nitrogen species and algal biomass, and validated using the field data obtained in 2008. Although the model reasonably represented the temporal and spatial variations of the state variables in the reservoir with limited boundary forcing data, the salinity level was underestimated in the middle and upstream of the reservoir when the flow data were used at downstream boundaries; Sinsi and Garyuk Gates. In turn, the error caused to increase the bias of water quality simulations, and inaccurate simulation of density flow regime of river inflow during flood events. It is likely because of the loss of momentum of sea water intrusion at downstream boundaries. In contrast to flow boundary conditions, the mixing between sea water and freshwater was well reproduced when open water boundary condition was applied. Thus, it is required to improve the downstream boundary conditions that can accommodate the real operations of the sluice gates.
석션버켓기초는 20m 이상의 수심 조건에서 경제적인 시공이 가능한 건설 공법이다. 석션버켓기초는 내부가 비어 있는 양동이가 뒤집어진 형태의 구조물을 목표지점에 위치시킨 후, 버켓 내의 공기나 물을 흡입하여 내/외부의 수압차이에 의한 관입력으로 기초를 설치한다. 안정성 확보를 위해 버켓의 수직도 확보는 필수적이다. 그러나 해저지반의 불균질성이나 편심으로 인하여 버켓의 기울어짐이 발생할 수 있다. 석션버켓기초는 현재 시공과정에서 관입/인발 작업 반복을 통해 수직도를 확보하는 방법이 일반적으로 적용되고 있다. 그러나 이 방법은 현장 작업자의 경험 및 숙련도에 의존적이며 수직도 확보에 비교적 장시간이 소모된다. 본 논문에서는 실시간 석션버켓 수직도 모니터링 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 수직도 데이터를 수집하는 센서부, 수집된 데이터를 처리하여 무선 전송해 주는 컨트롤러부, 원형강관의 수직도 정보를 실시간으로 보여주는 디스플레이부로 구성되어 있다. 제안된 시스템은 기울기 센서와 임베디드 컨트롤러를 활용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 실험 결과 roll/pitch가 0.028% 이내의 오차로 측정이 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 시스템을 석션버켓기초 모형실험에 적용하여 수직도 정보의 실시간 확인이 가능함을 보였다.
인터넷 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 서비스 출현, 그리고 지능화되어 가는 해커들의 다양한 공격으로 인한 규칙 기반 침입탐지시스템의 한계점을 극복하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용한 네트워크 이상 검출(NAD: Network Anomaly Detection)에 대한 관심이 집중되고 있다. NAD를 위한 대부분의 기존 기계학습 및 딥러닝 기술은 '정상'과 '공격'으로 레이블링된 훈련용 데이터 셋을 학습하는 지도학습 방법을 사용한다. 본 논문에서는 공격의 징후가 없는 일상의 네트워크에서 수집할 수 있는 레이블링이 필요 없는 데이터 셋을 이용하는 비지도학습 오토 엔코더(AE: AutoEncoder)를 활용한 NAD 적용 가능성을 제시한다. AE 성능을 검증하기 위해 NSL-KDD 훈련 및 시험 데이터 셋을 사용해 정확도, 정밀도, 재현율, f1-점수, 그리고 ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under Curve) 값을 보인다. 특히 이들 성능지표를 대상으로 AE의 층수, 규제 강도, 그리고 디노이징 효과 등을 분석하여 레퍼런스 모델을 제시하였다. AE의 훈련 데이터 셋에 대한 재생오류 82-th 백분위수를 기준 값으로 KDDTest+와 KDDTest-21 시험 데이터 셋에 대해 90.4%와 89% f1-점수를 각각 보였다.
탐지 모델은 인공지능 기법들이나 데이터 마이닝 기법, 또는 지능형 알고리즘들을 이용하여 어떠한 목적에 맞는 결과를 찾고자 하는 모델들이다. 사이버 보안에서는 주로 침입탐지, 악성코드 탐지, 침해사고 탐지, 공격 탐지로 활용되고 있다. 보안데이터와 같은 실제 환경에 수집되는 데이터들을 레이블이 되지 않은 데이터들이 많다. 클래스 레이블이 정해지지 않아 유형을 알 수 없는 데이터가 많아 정확한 탐지 및 분석을 하기 위해서는 레이블 결정과정이 필요하다. 본 논문에서 제안하는 방법은 레이블 결정을 위해 D-S 추론 알고리즘과 비교사 방법인 k-means 알고리즘을 적용하여 각 데이터의 레이블을 융합하여 결정할 수 있는 KDFL(K-means and D-S Fusion based Labeling)제안하였으며 이를 적용한 탐지 모델 구조를 제안하였다. 제안하는 방법은 실험을 통해 기존의 방법에 비해 탐지율, 정확도, F1-measure 성능 지표에서 우수한 성능을 나타냈다. 또한 오류율도 크게 개선된 결과를 나타내어 제안하는 방법의 성능을 검증할 수 있었다.
얕은 비피압 충적층이 대부분인 우리나라 해안지역 대수층에서의 흐름과 분산을 분석하기 위하여, 비선형 Boussinesq 방정식에 대한 FDM 수치해석 모형을 개발하고, 이와 관련한 분석, 검증을 수행하였다. 수치해석 과정에서 비선형 문제를 해결하기 위하여 반복법을 사용하였으며, 수치모형은 자유 지하수면과 바닥의 굴곡을 고려하는 평면 2차원 모형이므로, 결국 3차원 형태를 나타낸다. 모형의 검증을 위해서, 흐름방정식의 경우 Lee (1989)가 제시한 급상승 혹은 급하강의 경계조건을 갖는 1차원 부정류 해석해와 비교하여 거의 일치하는 결과를 나타내었으며, 분산방정식의 mass balance 산출 결과는 10% 내외의 오차범위를 나타내었다. 개발된 모형은 비피압 대수층에서의 흐름 및 분산에 대한 평가 및 설계에 이용될 수 있다. 지하댐이 설치되어 있는 쌍천 하구역에서 본 모형을 적용하여 역해석에 의하여 관련 매개변수를 도출한 결과 투수계수는 90m/day, 종분산지수는 15 m로 산출되었다. 도출된 매개변수를 대상지역에 적용하여 갈수기를 기준으로 분석한 결과, 양수정은 7호 양수정을 제외하고는 서로 영향권 내에 있는 것으로 나타났다. 대수층을 통한 해안유출량은 $3700m^3/day$로 산출되었다. 또한 지하댐이 없을 경우 양수정의 염소이온($cl^-$) 농도는 1000 mg/L 이상 증가하는 것으로 나타나 지하댐의 역할이 큰 것으로 분석되었다.
웹에 대한 공격은 웹 서버 자체의 취약점 보다 웹 어플리케이션의 구조, 논리, 코딩상의 오류를 이용한다. OWASP에서 웹 어플리케이션 취약점을 10가지로 분류하여 발표한 자료에 의하면 웹 해킹의 위험성과 피해가 심각함을 잘 알 수 있다. 이에 따라 웹 해킹에 대한 탐지능력 및 대응이 절실히 요구된다. 이러한 웹 공격을 방어하기 위해 패턴 매칭을 이용한 필터링을 수행하거나 코드를 수정하는 방법이 있을 수 있지만 새로운 공격에 대해서는 탐지 및 방어가 어렵다. 또한 침입탐지시스템이나 웹 방화벽과 같은 단위보안 제품을 도입할 수 있지만 운영과 지속적인 유지를 위해서는 많은 비용과 노력이 요구되며 많은 탐지의 오류를 발생한다. 본 연구에서는 웹 어플리케이션의 구조와 파라미터 입력 값에 대한 타입, 길이와 같은 특성 값들을 추출하는 프로파일링 기법을 이용하여 사전에 웹 어플리케이션 구조 데이터베이스를 구축함으로서 사용자 입력 값 검증의 부재에 대한 해결과 비정상적인 요청에 대해 데이터베이스의 프로파일 식별자를 이용하여 검증하고 공격 탐지가 가능하다. 통합보안관리시스템은 현재 대부분 조직에서 도입하여 운영하고 있으며 일반화 되어있다. 그래서 통합보안관리시스템의 보안 감사 로그 수집 에이전트에 웹 어플리케이션 공격 탐지 기능을 추가한 모델을 제시함으로서 추가 단위보안제품을 도입하지 않고서도 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 기업의 마케팅 프로모션에 따른 반응고객의 구매액 예측을 위한 방법을 제시하고 SVR의 효과적인 학습방법을 제시하였다. 프로모션에 의한 고객의 구매액을 기반으로 고객을 5등급으로 등급화하고 각 등급 내에서 SVR을 적용하여 고객의 구매액을 예측하였다. 본 연구에서 제안하는 예측된 고객의 등급 내에서 고객 구매액을 예측하는 분리데이터 학습법이 프로모션에 반응한 모든 고객을 대상으로 구매액을 예측하는 전체데이터 학습법보다 높은 예측성과를 보여주었다. 일반적으로 세분화된 고객집단을 하나의 집단으로 보고 동일한 마케팅 전략을 제시하나 본 연구를 통해 구매액에 따라 등급화 된 고객의 등급 내에서 다시 고객의 거래 구매액을 예측하여 동일한 집단 내에서도 차별화된 마케팅 전략을 제시할 수 있는 기반을 제시하였다. 즉 동일한 등급에서도 고객 구매액에 따라 고객의 우선순위를 정할 수 있으며, 이는 마케팅 담당자가 프로모션을 제시할 고객을 선정할 때 유용한 정보로 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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