여러 센서를 이용한 구조물의 구조 응답을 모니터링하는 사례가 증가하고 있다. 그러나 비용과 관리 문제로 인해 제한된 센서만이 구조물에 설치되어 일부의 구조 응답만을 수집하는 경우가 대부분이다. 이는 구조물의 전체 거동을 분석하는데 장애요소로 작용하게 된다. 따라서 제한된 센서를 이용해 센서가 설치되지 않은 위치에서의 응답을 신뢰할 수 있는 수준으로 예측하는 기술이 필요하다. 본 연구에서는 제한된 정보를 이용해 저층 건물 구조물의 지진 응답을 예측하는 해석적 연구를 수행한다. 활용 가능한 응답 정보는 1층과 최상층의 가속도 응답만을 사용할 수 있다고 가정한다. 두 정보를 이용하면 구조물의 1차 고유진동수를 얻을 수 있다. 1층 가속도 정보는 구조물의 가력 정보로 활용한다. 최상층의 가속도이력응답에 대한 오차와 대상 구조물의 1차 고유진동수 오차를 최소화하는 구조물의 질량과 강성 정보를 유전자알고리즘을 이용해 예측하는 기법을 제시한다. 제약조건은 고려하지 않는다. 탐색공간을 의미하는 설계변수의 범위를 결정하기 위해 인공신경망 기반의 파라미터 예측기법을 제시한다. 또한 유전자알고리즘을 통해 얻게 되는 해를 개선시키기 위해 앞서 언급한 인공신경망을 활용한다. 제시한 기법을 검증하기 위해 5층 구조물 예제를 사용한다.
4차 산업혁명의 빅데이터 시대와 더불어 교통정보 수집원도 기존 지점검지 체계에서 구간검지체계로 바뀌었다. 위성측위시스템 기반의 DTG(Digital Tachograph) 자료를 대상으로, 원시자료와 가공단계에 따른 자료의 속성을 고찰하였다. 가공단계에 따라 생성되는 개별차량의 주행궤적, 개별차량의 링크통행시간, 링크 평균통행시간 정보의 특성을 분석하였다. 가공자료의 특징에 따라 교통관리분야에서 활용할 수 있는 방안을 고찰하고, 센터의 자료 관리현황과 현 시점에서 활용 가능한 이력자료를 선정하였다. 광범위성을 가지고 상시 수집 가능한 링크 평균통행시간의 이력자료를 이용하여 통행시간지표를 생성하는 방법을 제시하였다. 통행시간지표를 이용하여 도심 네트워크의 혼잡을 모니터링하는 방법에 대해 고찰하고, 단독 교차로의 운영 방법이 바뀔 경우 이에 대한 사전 사후 분석을 사례로 분석하였다. 동시에 DTG 자료의 온전한 활용이 어려운 현재의 상황을 한계점으로 제시하였다.
금융회사에서는 내부자에 의한 개인정보유출 방지 및 내부통제 강화를 위하여 출력물 보안, 인터넷 망 분리시스템, 고객정보분리보관, 개인정보 암호화, 개인정보검색, DLP(Data Loss Prevention), 출력물보안, 개인정보모니터링 시스템 등의 보안 솔루션을 도입 운영하고 있다. 아울러 금융회사는 금융 소비채널의 변화 및 금융상품의 패러다임 변화를 겪으며 무한경쟁시대로 진입하고 있다. 금융회사가 보유한 고객정보의 보안에 대한 필요성이 높아지고 있다. '2014년 1월 발생한 카드 3사 대량고객정보 유출 사고는 외주 직원 한 명이 주요 카드사의 고객 개인정보를 탈취하여 대출광고업자와 대출모집인에게 팔아 넘겨졌던 사례이다. 대형 보안사고가 발생한지 3년여의 시간이 흐른 지금도 IT 외주인력의 보안 위협은 여전하다. 정부 및 감독기관은 '금융분야 개인정보 유출 재발방지 종합대책' 이행 점검 및 개인정보유출에 대한 금융회사 제재수준 강화를 진행하고 있다. 본 논문은 금융회사 대형 IT프로젝트 추진 시에 외주직원에 대한 보안정책 적용 사례 분석을 통해 IT프로젝트 성공 및 효율적인 보안 준수를 위한 정책 설정을 연구함으로서 대형 IT프로젝트의 성공과 외주인력의 보안사고 위험도를 최소화할 수 있는 방안을 사례를 통해 제시해 보고자 한다.
Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Young, Ko Eun;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권2호
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pp.8-14
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2020
Recently, there was an increasing demand for an integrated access control system which is capable of user recognition, door control, and facility operations control for smart buildings automation. The market available door lock access control solutions need to be improved from the current level security of door locks operations where security is compromised when a password or digital keys are exposed to the strangers. At present, the access control system solution providers focusing on developing an automatic access control system using (RF) based technologies like bluetooth, WiFi, etc. All the existing automatic door access control technologies required an additional hardware interface and always vulnerable security threads. This paper proposes the user identification and authentication solution for automatic door lock control operations using camera based visible light communication (VLC) technology. This proposed approach use the cameras installed in building facility, user smart devices and IoT open source controller based LED light sensors installed in buildings infrastructure. The building facility installed IoT LED light sensors transmit the authorized user and facility information color grid code and the smart device camera decode the user informations and verify with stored user information then indicate the authentication status to the user and send authentication acknowledgement to facility door lock integrated camera to control the door lock operations. The camera based VLC receiver uses the artificial intelligence (AI) methods to decode VLC data to improve the VLC performance. This paper implements the testbed model using IoT open-source based LED light sensor with CCTV camera and user smartphone devices. The experiment results are verified with custom made convolutional neural network (CNN) based AI techniques for VLC deciding method on smart devices and PC based CCTV monitoring solutions. The archived experiment results confirm that proposed door access control solution is effective and robust for automatic door access control.
FAO의 세계중요농업유산(GIAHS) 및 국가중요농업유산(Agricultural and Rural Heritage)은 탁월한 보편적 가치뿐만 아니라 농촌의 지역경제 활성화와 농촌발전의 대안으로 그 중요성이 인식되고 있다. 본 연구는 이와 같은 농업 농촌유산을 지속가능하게 유지하고 보전할 수 있는 평가지표를 개발하고자 이루어졌다. 이를 위해 문헌분석을 통해 평가요소를 도출하고, 도출된 평가요소들을 체계화하여 평가항목과 평가지표를 구안하였다. 구안된 평가항목과 평자지표의 타당화를 위해 농업 농촌유산 관련 전문가 41명을 대상으로 총 3차의 델파이조사를 실시하였으며, 그 결과 5항목 31지표의 평가지표를 개발하였다. 평가항목의 경우 관리계획, 관리지원체계, 유산의 주변환경, 지역네트워크, 유산활용 중에서 관리지원체계가 가장 중요한 것으로 나타났으며, 평가지표의 경우 보전정비, 수행계획, 주민공동체 구성, 모니터링, 법령조례의 구비, 생태계관리, 경관적 조화성, 복원 및 전승계획, 주민역량강화 등의 순으로 그 중요성이 나타났다. 이는 국가중요농업유산 및 세계농업유산 지정 등 지역의 잠재적 문화가치를 창출하는데 기여할 수 있으며, 또한 다원적 자원을 활용한 지역개발사업 및 마을 소득화사업 추진시 탄력적으로 실무 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 국가환경방사선 자동감시망이 설치되지 않은 국립공원의 산악 지역을 대상으로 환경방사선을 측정하였다. 측정 방법은 지표 1m 높이에서 공간선량과 지표면에서의 지표선량을 측정하였다. 국립공원 선정은 중부지역과 남부지역을 같은 분포로 하여 전국에 10곳을 선정하였다. 측정장비는 감마선측정에 활용되는 INTERCEPTOR$^{TM}$(Thermo, USA, 2006)를 사용하였다. 방사선측정은 국립공원 입구와 정상에서는 필수적으로 측정하였고, 그 외 지점은 해발 고도를 500m 단위로 구분하여 탐방객이 많이 다니는 곳에서 측정하였다. 측정횟수는 각 지점에서 2분간 장비를 안정시킨 후 5회 이상 측정하였다. 측정결과, 공간감마선량의 경우 1,000m 이하 국립공원에서는 해발 고도 500m 지점에서 높은 선량이 측정되었다. 그 중 북한산, 계룡산, 월출산에서 $0.23{\mu}Svh^{-1}$ 이상인 것으로 확인되었다. 1,000m 이상의 국립공원에서는 설악산 1,500m 지점에서 $1.77{\mu}Svh^{-1}$로 측정되어 백그라운드 기준 선량보다 10배 이상 증가하였다. 선량에 유의한 변화를 보이지 않은 국립공원은 내장산, 소백산, 지리산으로 확인되었다. 환경방사선량이 낮게 측정된 산은 가야산 정상(1,430m)에서 $0.04{\mu}Svh^{-1}$, 한라산 정상(1,950m)에서 $0.03{\mu}Svh^{-1}$인 것으로 확인되었다. 지표선량 측정에서도 중간 높이인 500m, 1,000m에서 높게 측정되었다. 지각 구성물질의 종류에 따른 측정에서는 암석으로 구성된 국립공원에서 높은 선량으로 조사되었으며, 화산활동이 일어났던 한라산에서는 환경방사선량이 낮게 측정되었다.
최근 GPS 및 무선 이동 컴퓨팅 기술의 발달로 인해, 텔레매틱스(telematics) 및 위치기반 서비스(LBS) 응용이 활발하게 연구되고 있다. 이러한 위치 기반 서비스 응용에서는 이동객체의 위치 정보가 시간의 흐름에 따라 계속적으로 변하기 때문에, 이를 위한 빈번한 업데이트 연산은 시스템에 많은 부하를 가중시키며 이로 인해 검색 성능의 저하를 초래한다. 이를 해결하기 위해 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 분산 처리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID) 및 이를 위한 k-최근접 질의처리 알 고리즘이 제안되었다[1]. 그러나 k-최근접 질의처리 기법은 질의점 및 이동객체의 위치가 변경되면 그 결과 가 유효하지 않기 때문에, 연속 k-최근접(CKNN:continuous k-nearest neighbor) 질의처리 알고리즘의 연구가 필요하다. 본 연구에서는 DS-GRID를 위한 MCE-CKNN 알고리즘 및 MBP-CKNN 알고리즘을 제안한다. MCE-CKNN 알고리즘은 주어진 경로를 셀 단위로 분할하여 각 셀에서 질의 처리를 병렬적으로 수행하여 검색 성능을 향상시킨다. 아울러 MBP-CKNN 알고리즘은 그리드 셀의 각 경계점에서 가까운 POI를 미리 저장하여 인접셀 탐색 횟수를 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 마지막으로, 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 통해, 기존 알고리즘보다 15-53% 검색 성능이 우수함을 나타내었다.
휴대용 인공 전자 후각 시스템 (E-nose)의 가스 측정 환경은 실험실 내의 정교하게 제어되는 환경과 달리 온도, 농도, 기체 시료의 유속 등의 외부 요인의 변동이 매우 심하다. 이런 환경에서도 사용 가능한 단순하고 강인하고 정확한 가스 패턴 인식 알고리듬의 개발은 마이크로 바이오 센서의 발달과 함께 확대되고 있는 휴대용 및 소형 측정 진단 시스템에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 PDA 기반의 휴대용 전자 후각 시스템을 활용해 실제 변화하는 환경에서 다채널 마이크로 센서로부터 감지되는 가스 신호를 수집하고, 여기에 영상 정합 기법을 적용하여 알고리듬의 강인성과 향상된 정확도를 검증하는 것을 목표로 하였다. 제안된 방법을 6종류의 가스 시료에 대한 7채널 마이크로 센서의 휴대 환경 측정 데이터에 적용하고, 기존의 최대 민감도 특징 추출 기법과 비교한 결과, 외부 환경의 변동에 영향 받지 않는 안정된 인식 성능 뿐 아니라 기존의 방법으로 구별하기 어렵던 2 종의 유사한 가스 시료에 대해서도 정확한 구분이 가능함을 보였다. 제안된 방법은 다양한 환경 변화에 노출되는 유비쿼터스 센서 네트워크 (USN)의 데이터 처리에도 쉽게 응용될 수 있을 것이며, 응용 현장에서 높은 안정성과 정확성을 요구하는 휴대용 의료 진단, 환경 감지 기술의 실용화에 큰 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
지구 환경의 문제에 따른 기상의 변화가 주요 이슈가 제기되고 매년 각종 재해로 인한 사 회적 손실이 발생되고 있다. 이와 함께 각종 재해로 인해서 전력수송망 또한 자연 환경에 그대로 노출되어 기상, 재해의 영향으로 고장요인이 증가하고 있다. 전력설비의 이상 발생시 정전 사태로 이어져, 생산설비, 국민생활에 심각한 타격을 줄 수 있다. 따라서 이러한 자연의 영향과 재해로부터 전력설비를 보호하고 안정적으로 전력을 공급하기 위한 시스템의 필요성이 대두하게 되었다. 본 연구에서는 기상의 변화와 재해의 영향을 파악하고, 자연기상정보의 데이터화와 실시간 관측시스템을 연결하는 재해고장 분석시스템의 개발 과정과 결과를 기술한다. 개발과정에서는 개발방법론을 따라서 대내외적으로 운영되는 시스템과 실시간적으로 전송하고, 지리정보(Feature)화 하여 수치지도상에서 GIS 응용분석 기술을 적용하도록 분석함으로써, 취약설비 추출과 효율적인 설비 관리를 위한 기법을 제시하고 있다. 또한 재해고장분석시스템 구축 결과, 설비 고장의 최소화, 설비 운영업무 효율성 제고, 과학적인 중기보강 계획 자료 제공, 투자비용 절감과 전력 공급서비스 품질향상은 물론 다양한 현장 업무 지원이 가능함을 보여주고 있다.
비즈니스 프로세스 인텔리전스(BPI)는 지식의 발견 및 분석 분야의 새로운 기술로서, BPM 기반 조직에 관련된 지식을 발견하고 이를 분석하기 위한 기술들을 말한다. BPI를 통해, 프로세스 기반 조직의 지식을 제어, 모니터링, 예측, 최적화할 수 있게 되는데, 본 논문에서는 특정 비즈니스 프로세스 모델에 참여하는 수행자들과 업무들간의 소속 관계를 나타내는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식에 초점을 맞춘다. 즉, 본 논문에서는 BPM 업무-수행자 소속성 네트워크 지식을 위한 통계 분석 기법을 제안하며, 이를 업무-수행자 대응 분석 기법이라 정의한다. 제안하는 대응 분석 기법의 과정은 이분 행렬을 생성하고, 이에 대한 대응 분석 결과를 가시화하는 과정으로 구성되며, 이를 통해 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지에 소속되는 수행자 그룹과 업무 그룹간의 연관 관계를 분석할 수 있다. 결론적으로, 제안하는 업무-수행자 대응 분석 기법을 통해 BPM 기반 조직을 위한 비즈니스 프로세스 모델 또는 비즈니스 프로세스 패키지의 계획 및 설계 과정에서, 업무와 수행자간의 연관 관계를 고려하여, 인적 자원 할당의 효과성과 효율성을 제고할 것이라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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