제한된 네트워크 자원과 불균등한 전파 자원 분배로 인해 전파자원 부족 문제와 서비스 품질 열화가 발생하고 있다. 또한, 기존 중앙집중식 전파 공유 방식은 전파 공유 활성화를 위한 근본적인 해결책이 되지 못하고 있으며 비용, 편의성, 보안성 관점에서 비효율적이다. 본 논문에서는 전파자원을 분배하고 공유할 수 있는 저비용, 고신뢰, 고효율 플랫폼으로서 블록체인 기반의 스펙트럼 쉐어링 플랫폼을 제안하고 이를 실현하기 위한 법적 쟁점을 분석하였다. 스펙트럼 쉐어링 플랫폼에서는 와이파이 AP 전파 정보와 LTE 모바일 핫스팟 전파 정보를 블록체인에 등록하고, 전파 공유자와 전파 사용자가 스마트 컨트랙트 통해 개인 간 (P2P) 전파 공유 계약을 빠르고 효율적으로 체결한다. 전파 공유에 대한 대가와 품질 관리에 대한 보상인 암호화폐는 선순환적인 전파 공유 오픈 플랫폼 생태계를 활성화할 것이며, 스펙트럼 쉐어링 플랫폼을 통해 편리하고 효율적인 공공 무선 인프라를 제공할 수 있다.
Objectives: The purpose of this study is to investigate and confirm the main factors of IMAGO relationship therapy(IRT) which influences overcoming a crisis of divorce, the role of the Imago relationship therapist and the changes made by the couple themselves in the process of the therapy. Method: This case study was based on the interviews with a couple who had participated in ten sessions of IRT. The couple who had been in the middle of a divorce lawsuit withdrew their suit after the therapy. The Interviews were conducted twice on the couple. The data from the interviews were analyzed by using constant comparative analysis, open coding method and Miles & Huberman's network display. Results: The findings of the study were as follows. Firstly, the factors influencing overcoming a crisis of divorce included preparation for the Imago dialogue and the structure of the Imago dialogue. Secondly, the role of the therapist was providing safety and confidence, deepening couple's conversations, and building the connectedness of the couple. Thirdly, the changes evident after the therapy included awareness of the influence of the original family, new image formation for each spouse, intimacy restoration and a changed perspective. Conclusions: Based on the findings, the study can contribute to healthy relational progress of married couples in conflict by developing the conditions to effectively apply the IRT. In addition, this study can be used to equip therapists with necessary tools and abilities for the therapy.
본웹 서비스는 일반적으로 침입 차단 시스템에 의해 통제되지 않은 채 외부에 공개되어 있어 공격의 수단으로 이용될 수 있고, 다양한 웹 어플리케이션의 특성에 따라 많은 형태의 취약성을 내포하고 있다. 본 논문에서는 웹 서비스의 정상적인 이용 사례를 모델링하고, 이와 다른 사용례를 보이는 이상 사례를 베이지언 추정 기법을 이용하여 통계적으로 찾아내는 SAD(Session Anomaly Detection)을 제안한다. SAD의 성능을 평가하기 위하여 1개월간 수집된 웹로그 자료를 이용하였고 침입은 웹 스캐너 프로그램(Whisker)을 이용하여 수행하였다. 기존 NIDS인 Snort를 이용한 실험 결과 평균적으로 36%의 탐지율을 보인 반면 SAD의 경우 윈도우 사이즈, 훈련데이터의 크기, 이상탐지 필터, 웹토폴로지 정보의 이용유무에 따라 다소 차이는 있지만 전반적으로 90%가 넘는 탐지율을 보여 주었다.
SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) 시스템은 국가의 중요한 기반 망인 전력, 가스, 상하수도 등을 제어하기 위해 사용된다. 이전의 폐쇄적인 통신 환경과 달리 최근 개방 통신 환경을 사용함에 따라 안전한 통신을 위한 키 관리 기술이 연구되고 있다. 본 논문에서는 SCADA 시스템을 구성하는 MTU(Master Terminal Unit), Sub-MTU, RTU(Remote Terminal Unit)에 각각 페어링을 이용한 ID 기반의 키 관리 방안을 제시한다. 또한, 예상치 못한 사고나 악의적인 공격들로 인하여 장치들의 개인 키가 노출되거나 또는 KMS(Key Management System)의 마스터 키가 노출되었을 경우에도 SCADA의 키 관리 시스템을 복구할 수 있는 방법을 제시한다.
Ambient Air Vaporizer (AAV) is an essential facility in the process of generating natural gas that uses air in the atmosphere as a medium for heat exchange to vaporize liquid natural gas into gas-state gas. AAV is more economical and eco-friendly in that it uses less energy compared to the previously used Submerged vaporizer (SMV) and Open-rack vaporizer (ORV). However, AAV is not often applied to actual processes because it is heavily affected by external environments such as atmospheric temperature and humidity. With insufficient operational experience and facility operations that rely on the intuition of the operator, the actual operation of AAV is very inefficient. To address these challenges, this paper proposes an artificial intelligence-based model that can intelligent AAV operations based on operational big data. The proposed artificial intelligence model is used deep neural networks, and the superiority of the artificial intelligence model is verified through multiple regression analysis and comparison. In this paper, the proposed model simulates based on data collected from real-world processes and compared to existing data, showing a 48.8% decrease in power usage compared to previous data. The techniques proposed in this paper can be used to improve the energy efficiency of the current natural gas generation process, and can be applied to other processes in the future.
인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
원격진료 분야는 코로나19 팬데믹으로 인해 빠르게 성장하고 있다. 하지만, 클라우드 컴퓨팅, 화상 회의, 사이버보안 등의 요소를 원격 진료 시스템을 만들 때 고려해야 하기 때문에 원격 의료 서비스의 비용은 비교적 높은 편이다. 따라서 본 논문에서는 P2P 방식의 원격 진료 서비스가 가능한 원격 진료 시스템을 제안한다. 서버-클라이언트구조를 통해 중앙 서버에서 감시되고 기록됨으로써 발생하는 개인정보유출과 DDoS 공격과 같은 보안 문제로부터 자유롭게 하고, SSL 프로토콜을 이용해 정확한 신원 확인을 가능하게 함으로써 신뢰성 있는 연결 체계를 구축하여 환자들이 안심하고 자신의 개인정보를 말할 수 있는 환경을 만든다. 열화상 카메라를 장착하여 실시간으로 체온을 비롯한 상대방의 상태를 실시간으로 확인할 수 있도록 하여 각종 시각 자료가 요구되는 원격 의료 시스템을 라즈베리파이 기반으로 구현함으로써 비용효율성과 휴대성을 갖추고 있다. 이를 통해 원격진료 시스템을 보급화하고 나날이 늘어가는 원격진료의 수요를 충족시킬 수 있을 것이다.
본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)로 촬영한 이미지를 활용하여 수치지도 지형지물 표준 코드에서 정의하고 있는 건물 8종에 대하여 딥러닝 기반의 객체 탐지 분석을 수행하였다. UAV로 촬영한 이미지 509매에 대하여 이미지 라벨링을 하였고 YOLO (You Only Look Once) v5 모델을 적용하여 학습 및 추론을 진행하였다. 실험 및 분석은 오픈소스 기반의 분석 플랫폼과 알고리즘을 적용하여 데이터를 분석하였으며 분석결과 88%~98%의 예측 확률로 건물 객체를 탐지하였다. 또한 학습데이터의 구축 및 반복 학습의 과정에서 건물 객체 탐지의 높은 정확도를 위해 필요한 학습 방식 및 모델 구축방식을 분석하였고, 학습한 모델을 다른 영상자료에 적용하는 방안을 모색하였다. 본 연구를 통해 고효율 심층 신경망과 공간정보데이터가 융합하는 모델을 제안하며 공간정보데이터와 딥러닝 기술의 융합은 향후 공간정보데이터 구축의 효율성, 분석 및 예측의 정확도 향상에 많은 도움을 제공할 것이다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권3호
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pp.146-155
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2022
The purpose of this study is to investigate the recyclability of Shenlong in China using SWOT. The main analysis results are as follows. First, provided that the company's current capacity utilization rate is seriously insufficient, reducing staff is one among the effective ways. Second, Shenlong should open a web store to cater to young people's online shopping behavior, and further expand the brand visibility using national mainstream media and online shopping platforms like Taobao and JingDong to market Dongfeng Peugeot and Dongfeng Citroen on the whole network. Third, under the premise of maintaining the present best-selling models, Shenlong should appropriately reduce the amount of models, adjust the assembly capacity ratio of every model and every displacement in real time per the newest market trends, increase the agility of auto companies' production, and timely meet the wants of domestic consumers. Fourth, dual-brand coordination and channel integration are very necessary, and also the profitability and profitability of dealers are going to be further improved, thereby increasing sales. Fifth, target building new energy leading products of Shenlong, strive to attain the forefront of the industry within the sales of recent energy vehicles within 5 years, and gradually expand new energy vehicle products from passenger vehicles to passenger vehicles and commercial vehicles. Finally, the marketing field of Shenlong Automobile should achieve "three major changes", that is, change from a goal-driven type to a demand-driven type, cancel the bundling of outlet invoicing goals and delivery incentive tiers; start from basic capabilities, and set pragmatic and challenging goals; focus Channels, to realize following the activation of outlets, and single store sales increase.
The purpose of this study was to observe the expressive characteristics of Neo-Deconstruction design, examine the expressive characteristics of Neo-Deconstruction design in the collections of Jacquemus, and analyze their internal meanings. For research, observations were made based on the concepts and expressive characteristics of Deconstruction through prior research and literary review, and analysis was conducted focusing on the expressive characteristics of Neo-Deconstruction. The scope of analysis included a total of 605 photographs collected from a total of 17 season collections of Jacquemus from the 2013 S/S to the 2021 S/S season. The results are as follows. First, the Neo-Deconstruction of Jacquemus expresses the youth culture using bright images such as diverse colors and patterns with 'positive playfulness' and pass on positive messages with deconstructive and playful forms, such as exaggeration and reduction and recombination and reconstitution. Second, with tendencies of 'symbolic receptivity', Jacquemus gained inspiration from his own life, memories, and hometown, and attempted to express the street women of places such as southern France, Paris, and Monaco in a number of collections. Also, he proposed designs that can be worn easily by anyone, regardless of gender, and as plus size models began to become more common respect was given to the tastes and preferences of diverse individuals without distinctions based on body type or sexuality. Third, 'geometric simplicity' was generally expressed by pursuing simple and practical fashion with the addition of details, such as geometric forms including stripes or asymmetrical expressions centering around everyday material that is used in clothing. Fourth, with "open communication," Jacquemus constructed his identity by addressing the various needs of consumers based on social network services and continuously sharing his creative ideas with the public. He is gaining popularity in a unique way by responding quickly to the changing atmosphere of society.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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