• 스트레스연구
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• 제26권4호
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• pp.277-289
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• 2018

본 연구는 일반인이 경험하는 일상우울 상태를 손쉽게 판단할 수 있는 개인선별용 검사를 제작하고 신뢰도와 타당도를 조사하는데 목적이 있다. 이를 위해 원척도인 일상우울 집단연구용 척도(17문항)를 바탕으로 5문항으로 된 단축형 척도를 개발하였다. 연구 결과, 집단연구용 척도와 단축형 척도 간 상관은 .94로 높았으며, 검사-재검사 신뢰도(60일 이내 .73) 또한 양호한 수준이었다. 검사의 내적 구조는 1요인으로 확인되었다. 끝으로 기준점수를 구하였는데, 단축형 5개 문항의 총점이 18점 이상이면 일상우울 수준을 넘어 역기능우울의 가능성이 있으므로 역기능우울척도를 실시하는 것을 권고한다.

• 해양환경안전학회지
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• 제23권7호
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• pp.933-940
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• 2017

선박의 다양한 흘수 및 트림 조건은 조종성능 추정을 위한 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 세 종류의 흘수 및 트림 조건에서의 해상 시운전 자료를 바탕으로 하여 선체 유체력 미계수를 추정하였다. 시스템 식별법(system identification)의 하나인 수학적 최적화(mathematical optimization method) 및 Rheinmetall Defense사의 선박 운동 모델을 적용한 fast time 시뮬레이션 소프트웨어를 이용하여 시운전 항적데이터 및 관련 시뮬레이션 자료를 이용하여 선체 유체력 미계수를 추정하였다. 최적화 된 계수를 적용한 시뮬레이션 결과는 기존 계수 추정식을 사용한 시뮬레이션 결과와 대비하여 해상 시운전 계측 결과와 유사함을 보여주었으며 추가로 진행된 2차 검증 결과에서도 상대적으로 높은 유사함을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제17권5호
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• pp.3-10
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• 2017

자원 제약적 IoT 환경에 최적화 된 표준 프로토콜 CoAP(Constrained Application Protocol)은 IoT 환경 내의 센서노드(CoAP Server) 와 인터넷 상의 클라이언트(CoAP Client) 간의 웹 기반 통신을 지원한다. CoAP은 클라이언트의 CoAP Request 메시지에 대하여 서버의 CoAP Response 메시지로 응답하며 동작하는 Request/Response 모델이다. CoAP에서는 메시지의 보호를 위해 CoAP-DTLS(Datagram TLS)의 사용을 권고하고 있다. CoAP-DTLS에서 권고되는 보안모드(Security Mode)는 PSK(Pre-Shared Key), RPK(Raw Public Key) 및 Certificate가 있다. 하지만 IoT환경에서의 DTLS 사용에 대한 실효성 검증은 진행 중에 있다. 본 논문에서는 보안 모드가 적용될 수 있는 환경인 IETF에서 제시하는 7가지의 활용사례(Use Cases)에 대하여 분석하고 적절한 보안모드 그룹으로 구분한다. 또한 CoAP과 DTLS 보안 모드별 분석을 수행하고, Cooja 시뮬레이터를 통하여 보안채널 생성시간, 보안채널 생성 단계별 시간, 모트의 RAM/ROM 소모량에 대한 성능평가를 수행한 후 실 환경 적용 가능성에 대하여 평가한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.23-29
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• 2019

본 연구에서는 영상의 분위기를 심층 합성곱 신경망을 통해 8 가지로 분류하고, 이에 맞는 배경 음악을 적용하여 동영상을 자동적으로 생성하였다. 수집된 이미지 데이터를 바탕으로 다층퍼셉트론을 사용하여 분류 모델을 학습한다. 이를 활용하여 다중 클래스 분류를 통해 동영상 생성에 사용할 이미지의 분위기를 예측하며, 미리 분류된 음악을 매칭시켜 동영상을 생성한다. 10겹 교차 검증의 결과, 72.4%의 정확도를 얻을 수 있었고, 실제 영상에 대한 실험에서 64%의 오차 행렬 정확도를 얻을 수 있었다. 오답의 경우, 주변의 비슷한 분위기로 분류하여 동영상에서 나오는 음악과 크게 위화감이 없음을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제52권3호
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• pp.161-169
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• 2019

Objectives: The objective of the present study was to validate a shortened transformational leadership (TL) scale (12 items) comprising core TL behaviour and to test the associations of this shortened TL scale with depressive symptoms. Methods: The study used cross-sectional data from 1632 employees of the overall workforce of a middle-sized German company (51.6% men; mean age, 41.35 years; standard deviation, 9.4 years). TL was assessed with the German version of the Transformational Leadership Inventory and depressive symptoms with the Hospital Anxiety and Depression Scale (HADS). The structural validity of the core TL scale was assessed with confirmatory factor analysis. Associations with depressive symptoms were estimated with structural equation modelling and adjusted logistic regression. Results: Confirmatory factor analysis and structural equation modelling showed better model fit for the core TL than for the full TL score. Logistic regression revealed 3.61-fold (95% confidence interval [CI], 2.20 to 5.93: women) to 4.46-fold (95% CI, 2.86 to 6.95: men) increased odds of reporting depressive symptoms (HADS score >8) for those in the lowest tertile of reported core TL. Conclusions: The shortened core TL seems to be a valid instrument for research and training purposes in the context of TL and depressive symptoms in employees. Of particular note, men reporting poor TL were more likely to report depressive symptoms.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권3호
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• pp.26-32
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• 2019

This study was conducted to analyze the stresses by impact loads on front-end loaders attached to tractors using flexible multi-body dynamics. The model was designed and validated by comparing previous experimental data with the simulation data obtained in this study. Nine sets of conditions were designed using three weights (500, 300, and 100 kg) loaded inside a bucket and three heights (1700, 1350, and 1000 mm) of the bucket from ground level. A parametric study was carried out at five locations for two types of parts of a front-end loader. All the safety factors for the five locations under all conditions were calculated and were greater than 1. Thus, the designs of the front-end loaders were structurally safe. Based on this study, front-end loaders attached to tractors can be designed effectively in terms of cost and safety.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제14권2호
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• pp.73-82
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• 2018

In this work, a hardware based cryptographic module for the cyber security of nuclear power plant is developed using a system engineering approach. Nuclear power plants are isolated from the Internet, but as shown in the case of Iran, Man-in-the-middle attacks (MITM) could be a threat to the safety of the nuclear facilities. This FPGA-based module does not have an operating system and it provides protection as a firewall and mitigates the cyber threats. The encryption equipment consists of an encryption module, a decryption module, and interfaces for communication between modules and systems. The Advanced Encryption Standard (AES)-128, which is formally approved as top level by U.S. National Security Agency for cryptographic algorithms, is adopted. The development of the cyber security module is implemented in two main phases: reverse engineering and re-engineering. In the reverse engineering phase, the cyber security plan and system requirements are analyzed, and the AES algorithm is decomposed into functional units. In the re-engineering phase, we model the logical architecture using Vitech CORE9 software and simulate it with the Enhanced Functional Flow Block Diagram (EFFBD), which confirms the performance improvements of the hardware-based cryptographic module as compared to software based cryptography. Following this, the Hardware description language (HDL) code is developed and tested to verify the integrity of the code. Then, the developed code is implemented on the FPGA and connected to the personal computer through Recommended Standard (RS)-232 communication to perform validation of the developed component. For the future work, the developed FPGA based encryption equipment will be verified and validated in its expected operating environment by connecting it to the Advanced power reactor (APR)-1400 simulator.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.411-418
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• 2020

정보보안을 위한 IDS(Intrusion Detection Systems)는 통상적으로 서명기반(signature based) 침입탐지시스템과 이상기반(anomaly-based) 침입 탐지시스템으로 분류한다. 이 중에서도 네트워크에서 발생하는 트래픽 데이터를 기계학습으로 분석하는 이상기반 IDS 연구가 활발하게 진행됐다. 본 논문에서는 공격 유형 학습에 사용되는 데이터에 존재하는 희소 클래스 문제로 인한 성능 저하를 해결하기 위한 전처리 방안에 대해 연구했다. 희소 클래스(Rare Class)와 준 희소 클래스(Semi Rare Class)를 기준으로 데이터를 재구성하여 기계학습의 분류 성능의 개선에 대하여 실험했다. 재구성된 3종의 데이터 세트에 대하여 Wrapper와 Filter 방식을 연이어 적용하는 하이브리드 특징 선택을 수행한 이후에 Quantile Scaler로 정규화를 처리하여 전처리를 완료한다. 준비된 데이터는 DNN(Deep Neural Network) 모델로 학습한 후 TP(True Positive)와 FN(False Negative)를 기준으로 분류 성능을 평가했다. 이 연구를 통해 3종류의 데이터 세트에서 분류 성능이 모두 개선되는 결과를 얻었다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권6호
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• pp.359-366
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• 2020

본 논문에서는 전산구조 해석 데이터를 기반으로 인공 신경망을 활용하여 헬리데크 구조물에 대한 손상 추정 기법을 제안하였다. 헬리데크를 구성하는 트러스와 서포트 부재들에 대해서 절점을 공유하는 부재들을 70개의 모델로 그룹화 하였으며, 최대 3가지 부재 그룹에 무작위로 손상을 부여하여 총 37,400개의 손상 시나리오를 생성하였다. 이들 각각에 대해서 구조 해석 프로그램을 통해 모드 해석을 수행하였으며, 전체 손상 시나리오를 사용 목적에 따라 학습, 유효성 검사, 그리고 검증 시나리오로 분리하였다. 헬리데크의 손상 및 비손상 상태의 동적 응답 특성에 대한 패턴 인식을 위해 PyTorch 프로그램을 활용하여 3개의 은닉층을 가지는 인공 신경망을 구성하였으며, 이에 대해서 다양한 손상 시나리오를 반복 학습함으로써 손실 함수를 최소로 하는 인공 신경망을 도출하였다. 최종적으로 총 400개의 검증 시나리오에 대해서 인공 신경망이 추정한 손상률과 실제 부여된 손상률을 비교하였으며, 그 결과 본 연구를 통해 얻어진 인공 신경망이 손상 부재의 위치와 손상 정도를 매우 높은 정확도로 예측하는 것을 확인하였다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제50권4호
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• pp.323-330
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• 2020

Purpose: The mastoid region is ideal for studying sexual dimorphism due to its anatomical position at the base of the skull. This study aimed to determine sex in the Iranian population based on measurements of the mastoid process using different data mining algorithms. Materials and Methods: This retrospective study was conducted on 190 3-dimensional cone-beam computed tomographic (CBCT) images of 105 women and 85 men between the ages of 18 and 70 years. On each CBCT scan, the following 9 landmarks were measured: the distance between the porion and the mastoidale; the mastoid length, height, and width; the distance between the mastoidale and the mastoid incision; the intermastoid distance (IMD); the distance between the lowest point of the mastoid triangle and the most prominent convex surface of the mastoid (MF); the distance between the most prominent convex mastoid point (IMSLD); and the intersecting angle drawn from the most prominent right and left mastoid point (MMCA). Several predictive models were constructed and their accuracy was compared using cross-validation. Results: The results of the t-test revealed a statistically significant difference between the sexes in all variables except MF and MMCA. The random forest model, with an accuracy of 97.0%, had the best performance in predicting sex. The IMSLD and IMD made the largest contributions to predicting sex, while the MMCA variable had the least significant role. Conclusion: These results show the possibility of developing an accurate tool using data mining algorithms for sex determination in the forensic framework.