Deep learning-based anomaly detection technology is used in various fields such as computer vision, speech recognition, and natural language processing. In particular, this technology is applied in various fields such as monitoring manufacturing equipment abnormalities, detecting financial fraud, detecting network hacking, and detecting anomalies in medical images. However, in the field of construction and architecture, research on deep learning-based data anomaly detection technology is difficult due to the lack of digitization of domain knowledge due to late digital conversion, lack of learning data, and difficulties in collecting and processing field data in real time. This study acquires necessary data through IoT (Internet of Things) from the viewpoint of monitoring for environmental management of architectural spaces, converts them into a database, learns deep learning, and then supports anomaly patterns using AI (Artificial Infelligence) deep learning-based anomaly detection. We propose an implementation process. The results of this study suggest an effective environmental anomaly pattern detection solution architecture for environmental management of architectural spaces, proving its feasibility. The proposed method enables quick response through real-time data processing and analysis collected from IoT. In order to confirm the effectiveness of the proposed method, performance analysis is performed through prototype implementation to derive the results.
ActiveX와 같은 비표준 기술에 기반을 둔 인터넷 환경을 개선하기 위해 국제 웹 표준 활용 기술인 HTML5의 전환이 진행되고 있다. 웹 페이지를 만들기 위한 기본 프로그래밍 언어인 HTML5 (Hyper Text Markup Language 5)는 HTML4보다 보안을 고려하여 설계되었다. 그러나 새롭게 추가된 신기술들로 인해 웹 기반 취약점에 대한 공격 범위가 넓어졌으며, HTML4 환경에서 발생하던 다양한 보안 위협들이 그대로 상속되고 있다. 본 논문에서는 스크립트 기반 사이버 공격 및 HTML5 기능 악용 스크립트 중 개인정보 침해가 발생할 수 있는 부분에 초점을 두었으며, 어떤 공격에 악용되어 개인정보가 침해되는지 실제 재현하였다. 또한, 개인정보 침해를 유발하는 공격에 대해 클라이언트 기반으로 진단 가능한 플러그인 타입의 탐지 모듈을 구현하였다. 진단 스캐너를 이용한 공격 탐지는 HTML5 기반 웹 어플리케이션이나 웹 페이지에 대한 신뢰도를 자가 진단한 후 웹 서비스를 이용하므로 HTML5의 취약점 공격에 대해 사전대응이 가능하며, 새로운 취약점 발생 시 탐지 기능 추가가 자유로워 확장성이 용이하다.
휴대용 임베디드 기기에서의 삼차원 엔진은 크게 바이트 코드를 실시간으로 해석하며 실행하는 자바 기반의 JSR184와 C언어 기반의 OpenGL/ES가 있다. 이들 두 표준에서 자바 객체를 지원하는 JSR184는 OpenGL/ES에 비하여 상대적으로 많은 프로세서의 자원을 사용하여 제한된 연산능력을 보유하고 있는 임베디드 기기에 적용할 경우 제약이 따를 수 밖에 없다. 반면에 기존 개인용 컴퓨팅 환경에서 사용되는 삼차원 컨텐츠는 자바의 장점을 이용하여 제작되었기 때문에 유럽에서 많은 사용자 층을 확보하고 있고, 또한 그 컨텐츠의 품질이 우수하여 상용 통신망인 GSM 망에서 많이 서비스 되고 있다. 따라서 GSM 망에서 사용되는 휴대용 임베디드 기기에 기존의 자바 기반 삼차원 컨텐츠를 별도의 변환 과정 없이 지원할 수 있는 JSR184의 지원이 필요하지만, 현재 개발되어 사용되는 자바 기반 삼차원 엔진은 휴대용 기기가 보유한 연산능력에 비하여 상대적으로 많은 연산량을 필요로 하기 때문에 상용제품에 적용하기에 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 휴대용 임베디드 기기가 가지고 있는 충분하지 않은 연산능력을 바탕으로 자바 객체의 장점을 수용하면서 삼차원 컨텐츠의 처리속도를 향상 시킬 수 있는 바인딩 기법을 제안하였다. 제안된 바인딩 기법은 자바를 이용한 삼차원 컨텐츠를 지원하기 위하여, JSR184의 표준 인터페이스를 상위 계층에서 지원하고, OpenGL/ES와 JSR184를 서로 연결하기 위하여 이기종 코드 변환 언어인 KNI(Kilo Native Interface)를 중간 계층에서 사용하였고, 하위 계층에서 OpenGL/ES의 표준을 구현하였다. 제안하는 바인딩 기법은 모의실험을 통하여 기능을 검증하였고, ARM을 장착한 FPGA를 사용하여 그 성능을 평가하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 태그에 입력된 데이터는 다양한 산업 분야에서 어플리케이션의 구축에 있어서 비용 절감과 경쟁력 향상을 위해 사용된다. RFID 리더기는 수백 개의 태그에 해당하는 객체들의 식별과 지속적인 탐색을 수행한다. 동적인 연결과 추적의 요청에 따라 객체를 식별할 수 있는 RFID 기술은 정보 인프라를 지원하는 어플리케이션의 컴포넌트로 구성된다. 그러나 원격 RFID 장치 사이에 실시간 데이터 통신 요소들을 고려하지 않은 기존의 어플리케이션은 이기종 간의 연결을 효과적으로 지원할 수 없었다. 또한 서로 다른 네트워크 디바이스가 어플리케이션에 개별적으로 설치되어 각각의 쿼리분석 과정을 거치면서 모니터링의 지연 또는 데이터 변환 과정에서 오류가 발생한다. 본 논문에서는 RFID 태그로부터 추출된 정보를 어플리케이션에 상관없이 통합 관리하기 위하여 시맨틱 웹 환경에서 RFID 데이터베이스 처리 시스템을 구현한다. 어플리케이션에 장착된 RFID 리더기를 통해 사용자의 RFID 태그를 인식하고 데이터를 RFID 데이터베이스 처리 시스템에 전송하면 프로세스가 시맨틱 웹 언어로 정보를 변환한다. 표준화된 시맨틱 웹 기반에서 전송된 데이터는 스마트 브라우저에 의해 해석되어 화면에 출력한다. 시맨틱 웹 언어의 사용은 의미 있는 관계에 대한 추론이 가능하여 추가적인 모듈을 장착하여 기능을 쉽게 확장시킬 수 있다.
RIMGIS 벡터자료를 대상으로 모형을 적용하여 표준 벡터데이터모델의 적용성을 평가하고 하천공간정보의 웹서비스를 위한 포탈기반의 서버와 클라이언트간 XML 및 JSON 데이터 제공 시스템을 개발하였다. 개발된 GDM(Geospatial Data Model)에 RIMGIS의 벡터자료인 점, 선, 면 자료에 대한 검증을 레이어 별 자료에 대해 비교하고 각 자료에 대한 기본공간정보와 속성정보를 정밀전수 비교하였다. 또한 GDM 변환 후 Shp 형식 파일의 동반 속성 정보가 모두 손실없이 유지됨을 확인하였다. 포탈에서 DB를 관리하는 GeoServer GDB(GeoDataBase) 관리 모듈을 개발하였다. 벡터 레이어에 대한 접근, 관리 및 공간자료를 인코딩하기 위한 OGC의 XML 기반의 GML(Geography Markup Language) 이용하였다. GML은 데이터의 내용과 표현이 분리되어 있어 동일 데이터에 대한 다양한 표현이 가능하며, 데이터에 대한 수정과 갱신이 용이하고 확장 가능성이 우수하다. 향후 하천정보의 접속, 교환, 저장을 이용자의 주문형 서비스와 인터넷 기반의 접근성을 개선할 수 있는 방안도 고려할 필요가 있다.
인터넷과 모바일 서비스의 증가로 유무선 웹 콘텐츠 서비스 이용이 증가하고 보다 다양한 콘텐츠 수요가 발생하고 있다. 경쟁력 있는 콘텐츠를 제공하는 웹사이트로 살아남기 위해 그리고 접근성, 웹표준에 대한 기술적 오류를 없애고 콘텐츠 이용률이 높은 사이트가 되기 위해서는 마케팅 및 캠페인과 같은 이벤트도 필요하지만 무엇보다도 정기적인 사이트 평가를 통하여 문제점을 진단하고 이를 해결하는 노력이 요구된다. 본 논문에서는 웹콘텐츠 서비스를 제공하는 사이트 평가 방법을 크게 정량적 방법과 정성적 방법으로 구분하여 제시하고 정량적 방법의 타당성을 검증하기 위해 국내 138개 홈페이지에 대한 평가 결과를 분석하였다. 정량평가를 위하여 접근성, 표준성 및 이용성 항목으로 구분하고 접근성은 K-WAH(Korea-Web Accessibility Helper)를 이용하여 인식 운용 이해의 용이성 및 기술적 진보성 항목에서의 오류수를 진단하고 표준성은 W3C Validator를 이용하여 웹표준의 오류 및 경고수를 분석하며, 이용성은 구글 애널리틱스를 이용하여 사용자 방문수, 평균 방문시간, 이탈률 등을 평가한다. 그리고 웹사이트에 대한 비용(구축 및 운용비)을 고려하여 정량평가와 비용 사이의 상관관계를 분석한다. 분석 결과, 100점 만점으로 환산하였을 때, 평균 55점, 표준편차 14점으로 평가되었으며 정량평가 점수와 비용 사이에는 양(+)의 상관관계가 존재하나 상관계수는 0.058로 그다지 높지 않음을 알 수 있다.
시맨틱 웹의 확산을 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하는 연구가 활발히 진행 중이다. 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 온톨로지로 변환하기 위한 연구들은 관계형 데이터베이스의 구성 요소와 RDF 구성 요소를 매핑하는 방식인 RDB to RDF 매핑 모델을 주로 사용한다. 하지만 지금까지 제안된 매핑 모델들은 그 표현방식이 서로 다르며, 이는 사용자의 접근성과 재사용성을 떨어트린다. 이로 인해 표준화된 매핑 언어의 필요성이 대두되었으며, W3C에서는 RDB to RDF 모델의 표준 매핑 언어로서 R2RML을 제안하였다. R2RML은 관계형 데이터베이스 스키마 정보만을 RDF로 변환하는 특징을 가진다. 이와 같은 이유로 관계형 데이터베이스의 테이블 명, 컬럼 명 사이의 관계정보에 대한 온톨로지를 추가할 수 없다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 관계형 데이터베이스 구성 요소의 의미 관계를 고려한 RDB to RDF 매핑 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 R2RML에서 정의한 관계형 데이터베이스의 스키마 정보에 RDFS 속성 정보를 확장하여 매핑 정보를 생성한다. 이러한 매핑 정보는 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDFS 속성 정보가 포함된 RDF로 변환시킨다. 이 논문에서는 제안 시스템을 자바 기반의 프로토타입으로 구현하며, 비교 평가를 위해 관계형 데이터베이스에 저장된 데이터를 RDF로 변환하는 실험을 수행하고 결과를 D2RQ, RDBToOnto, Morph와 비교한다. 제안 시스템은 다른 연구들에 비해 변환한 온톨로지가 풍부한 의미관계를 표현하며, 데이터 변환 시간에서 가장 우수한 성능을 보인다.
최근 딥러닝 기반 자연언어처리 연구들은 다양한 출처의 대용량 데이터들을 함께 학습하여 성능을 올리고자 하는 연구들을 진행하고 있다. 그러나 다양한 출처의 데이터를 하나로 합쳐서 학습시키는 방법론은 성능 향상을 막게 될 가능성이 존재한다. 기계번역의 경우 병렬말뭉치 간의 번역투(의역, 직역), 어체(구어체, 문어체, 격식체 등), 도메인 등의 차이로 인하여 데이터 편차가 발생하게 되는데 이러한 말뭉치들을 하나로 합쳐서 학습을 시키게 되면 성능의 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문은 기계번역에서 병렬말뭉치 간의 균형성을 고려한 Corpus Weight Balance (CWB) 학습 방법론을 제안한다. 실험결과 말뭉치 간의 균형성을 고려한 모델이 그렇지 않은 모델보다 더 좋은 성능을 보였다. 더불어 단일 말뭉치로도 고품질의 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 휴먼번역 시장과의 상생이 가능한 말뭉치 구축 프로세스를 추가로 제안한다.
웹의 발전으로 말미암아 새롭게 부상하고 있는 차세대 웹 언어인 HTML5의 웹 기술 언어 표준화가 현재 진행 중이다. 웹의 관점에서 볼 때 HTML5에 새롭게 추가된 구조적 시맨틱 요소들로 인하여 예전보다 웹의 기술에서 웹에서의 데이터들을 더욱 의미적으로 표현할 수 있게 해주는 것이 가능하게 되었다. 이는 또한 새로운 HTML5로 기술된 웹 문서에서 유용한 정보를 쉽게 추출할 수 있음을 나타내기도 한다. 따라서 웹 문서에 새롭게 추가된 시맨틱 요소들에 대한 온톨로지화를 통하여 웹 문서 정보에 대한 직관적이고 구조적인 접근방식이 필요하다. 본 연구에서는 HTML5에 새로 추가된 시맨틱 요소들에 입각하여 웹 문서 요소들의 온톨로지 모델과 인스턴스들의 매핑 방법론을 통하여 효과적인 HTML5 문서의 온톨로지화 방법론을 제안하고자 한다.
최근 여러 분야에서 지리공간 정보의 활용이 증가함에 따라 기존에 각자 구축해 두었던 각종 지리 공간 정보를 개인.조직 나아가 사회 국가 간에 자유롭게 유통 및 활용하려는 요구가 증가되고 있다. 이를 위해 OGC에서는 다양한 분야의 지리공간 정보를 손쉽게 상호 운용하기 위해 이질적인 환경의 지리공간 정보를 XML로 엔코딩하여 다양한 분야에 사용 가능하도록 하는 GML 명세를 제시하였으며, ISO/TC 211에서도 GML을 채택하여 국제 표준으로 추진 중에 있다. 따라서, 본 논문에서는 지리공간 정보 상호 운용 방법인 GML 3.0을 분석하고, 엔코딩 과정을 좀더 간편하고 효율적으로 바꾸기 위해 엔코딩 방법을 정의하는 매핑 규칙을 작성하여 활용하였다. 마지막으로 공간 데이타베이스에 구축된 지리공간 정보를 GML 3.0 문서로 엔코딩 할 수 있도록 매핑 규칙을 활용한 GML 3.0 엔코딩 시스템을 설계 및 구현하였다. 특히, 본 논문에서는 엔코딩 시스템을 테스트하기 위해 공간 데이타베이스 시스템으로 ZEUS를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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