한진해운 파산 및 해운동맹의 재정립 등으로 부산항 컨테이너터미널의 운영 효율성 및 생산성 분석의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 항만공사 공시자료 및 수집된 터미널 내부자료를 바탕으로 DEA 분석 및 Malmquist 생산성 지수 모형을 활용하여 부산신항 컨테이너 터미널 5개사의 효율성 및 생산성을 분석하였다. 분석결과 컨테이너터미널 5개사의 평균 효율성은 2018년 증가하였으나 2019년 소폭 하락한 것으로 나타났으며, Malmquist 지수를 통해 종합적인 생산성 변화를 살펴보면 A사를 제외한 모든 터미널이 생산성이 진보한 것으로 나타났다. 또한 설비 생산성의 경우 부산신항 남컨테이너터미널보다 북컨테이너터미널에 위치한 운영사들이 높은 것으로 나타났고, 자본 생산성의 경우 국적 선사인 HMM이 기항하는 D사가 가장 높은 것으로 나타났다. 노동 생산성의 경우 C사가 가장 높은 생산성을 보였으며, 선박작업 생산성의 경우 A사가 가장 높은 생산성을 보였다.
지표면의 공간 정보를 정확히 추출하기 위해서는 고 해상도의 다중 분광 영상 자료를 사용할 필요가 있다. 범색 영상에 비해 상대적으로 낮은 공간 해상도를 갖는 다중 분광 자료의 해상도를 범색 영상 급으로 높이기 위해 PAN-sharpening 융합 기술을 사용한다. 이러한 고해상도 자료를 분석하기 위해서는 화소기반보다는 객체 기반 분석이 주목을 받고 있다. 객체 기반 영상 분석을 위해서 영상을 구성하는 화소들의 집단으로 영상 객체를 생성하는 영상 분할 과정이 선행되어야 한다. RAG(Regional Adjancy Graph)에 의해 형성된 인접 지역을 합병하는 지역 확장을 통해 효과적으로 영상 분할을 할 수 있다. 위성 원격 탐사에서 불 완전한 관측 환경으로 수집한 영상 자료에 질 저하가 일어 난다. 정확한 영상 분할을 위해서 동일 지역으로 관측된 분광 값의 변이가 최소화되도록 질의 개선이 필요하다. 동일 지역에 속하는 공간적으로 인접한 이웃들의 화소 값과 차이를 반복적으로 줄여 나가는 과정을 통해 동일 지역에서의 화소 값의 변이를 감소시킬 수 있다. 영상 객체를 단위로 사용하는 영상 분류에서 오류를 감소시키기 위해 영상 분할 결과에서 적정한 분할 지역 크기를 생성하여야 한다. 분할 지역 크기는 지역 확장 과정에서 합병을 중지하는 단계에 의해 정해지므로 중지 규칙은 영상 분할 결과의 품질을 결정한다. 본 연구에서는 모의 자료 실험을 통하여 분할의 정확성에 대해 정량적 평가를 실시하였으며 3개의 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 영상 자료에 대해 적용하여 복원의 효과에 대해 실험하였다. 실제 자료의 분석에서는 중지 규칙과 관련된 분할 지역 크기에 대해 정성적으로 평가 하였다. 사용된 원격 탐사 자료는 1m급의 미국 LA지역에서 수집된 Dubaisat-2 자료와 0.7 m급의 한반도 대전 지역과 충청남도 지역에서 각각 수집된 KOMPSAT-3 자료이다. 실험 결과는 영상 복원은 PAN-sharpened 고해상도 다중 분광 자료의 영상 분할 결과의 정확성을 상당히 제고시킬 수 있다는 것을 보여준다.
장기간의 극치 및 평상시 파고는 연안 및 항만구조물의 계획 및 설계에서 매우 중요한 환경인자이다. 그러나, 한국 연안 심해파의 관측 자료가 한정되어 있기 때문에, 심해설계파의 정보는 기상정보로부터 사후추정 한 장기간의 파랑자료를 이용하고 있다. 본 연구에서는 한국해양연구원(2003)에서 제시한 1979년부터 1998년까지의 한국연안 67개 지점의 16방향별 최대 유의파 산출자료를 이용하여 극치분포 분석을 수행하였다. 특성분석에 사용된 극치분포함수는 FT-I과 Weibull 분포이며, 각 분포함수의 매개변수는 Goda(2004)의 방법을 이용하여 추정하였다. 또한 Goda and Gobune(1990)가 제안한 MIR 값을 산정하여 가장 적합한 확률분포형을 결정하였다. 분석결과 FT-I 분포가 886개 지점, Weibull(k=0.75) 분포가 81개 지점 및 Weibull(k=1.00) 분포가 105개 지점의 확률분포형으로 적합한 것으로 판단된다.
TBM (tunnel boring machine) 터널 프로젝트의 리스크 관리 측면에서 굴진율 예측은 중요하며, 이를 위한 머신러닝 기반 TBM 굴진율 예측 연구가 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나, 기존 연구의 머신러닝 예측 모델은 정상 굴진율과 이상 굴진율 간의 불균형 데이터를 고려하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 데이터 증강 기법을 통해 불균형 데이터를 처리하여 머신러닝 기반 TBM 굴진율 이상탐지 성능을 개선하였다. 먼저, 상관관계 분석을 통해 유사 변수를 제거하여 6가지 입력특성을 선정하였다. 또한, 하위 10%와 상위 10%의 굴진율을 각각 이상 등급으로, 그 외 범위의 굴진율을 정상 등급으로 굴진율 등급을 구분하였다. 기존 학습 데이터와 SMOTE (synthetic minority oversampling technique)를 통해 증강된 학습 데이터를 각각 XGB (extreme gradient boosting)에 적용한 XGB 모델과 XGB-SMOTE 모델을 구축하였다. 굴진율 등급 예측 성능을 비교한 결과, XGB 모델은 정상 굴진율에 대한 예측 성능은 우수하나 이상 굴진율 예측 성능은 상대적으로 낮게 도출되었다. 반면, XGB-SMOTE 모델은 모든 굴진율 등급에서 일관되게 우수한 예측 성능을 보였다. 이는 SMOTE를 통한 이상 굴진율 데이터의 증강이 이상 굴진율을 유발하는 지반조건과 TBM 운영인자 간의 패턴 학습 수준을 향상시켰기 때문으로 판단된다. 결론적으로, 본 연구는 머신러닝 기반 TBM 굴진율 이상탐지 시 데이터 증강 기법을 활용한 불균형 데이터 처리가 효과적임을 보여준다.
SQL Injection 기법은 공개된지 수년이 지났지만 웹해킹 공격중 가장 위험한 공격으로 분류되어 있다. 웹 프로그래밍은 자료의 효율적인 저장 및 검색을 위해 DBMS를 필수적으로 사용하고 있다. 주로 PHP,JSP,ASP 등의 스크립트 언어를 이용하여 DBMS와 연동한다. 이러한 웹 어플리케이션에서 클라이언트의 잘못된 입력값을 검증하지 않으므로 비정상적인 SQL 쿼리가 발생할 수 있다. 이러한 비정상적 쿼리는 사용자 인증을 우회하거나 데이터베이스에 저장된 데이터를 노출시킬 수 있다. 공격자는 SQL Injection 취약점을 이용하여 아이디와 암호를 몰라도 웹기반 인증을 통과할 수 있고 데이터베이스에 저장된 데이터를 열람해 볼 수 있다. SQL Injection에 대한 대책으로 다수의 방법이 발표되었다. 그러나 어느 한 가지 방법에 의존할 경우 많은 보안 공백이 발생할 수 있다. 단계적 대응모델은 사고 예방적 측면에서 소스코드 작성 단계, 서버 운용단계, 데이터베이스 핸드링 단계, 사용자 입력값 검증 활용 단계 등 대책을 프레임워크로 구성하여 적용하는 방법이다. 이 대응모델 을 적용할 경우 운용과정을 통해 존재하는 SQL Injection의 공격가능성을 보다 효과적으로 차단이 가능하다.
본 논문에서는 아리랑 5호의 고해상 SAR(Synthetic Aperture Radar) 영상 생성을 위해 수정된 주파수 스케일링 알고리듬(FSA: Frequency Scaling Algorithm)을 제안한다. 부 개구면(sub-aperture) 처리 과정에서 부정확한 기하 파라미터의 사용이 야기하는 방위압축 성능 저하문제를 개선하기 위해, 정확한 시간-주파수 분석을 통해 전 개구면(full-aperture) 신호처리 알고리듬을 설계한다. 이와 더불어, 아리랑 5호의 이동 집중조사(sliding-spotlight) SAR 신호처리에 적합한 전 개구면 신호처리 알고리듬을 위해 방위 스케일링 함수를 새롭게 제안하였다. 기존의 부 개구면 FSA 방식과 달리, 제안된 방법은 아리랑 5호의 모든 운용 모드에 적용 가능한 일관된 신호처리기 구조를 제공한다는 장점이 있다. 점표적 모의실험을 통해, 제안된 알고리듬이 기존의 전 개구면 데이터 처리 기법들에 비해 우수한 방위압축 성능을 제공함을 확인한다. 또한 아리랑 5호에서 획득된 실 데이터 처리 결과를 제시함으로써 제안된 기법의 유용성을 검증한다.
중국은 서태평양, 남중국해, 인도양에서 미국 및 역내 국가들의 해양세력 움직임에 신속히 대처하기 위하여 1960년대부터 기존의 지상 및 항공 감시체계를 벗어나 우주기반 감시능력을 확보하기 위해 군사위성분야에 많은 투자를 해왔다. 수차례의 실험위성 발사 및 운용시험을 통하여 핵심기술을 확보한 후에 2006년 이후 EO, SAR, ELINT분야의 군사 첩보위성인 Yaogan위성을 현재까지 약 40여 차례 이상 발사하여 운용하고 있다. 특히 전구적으로 운용 가능한 수십여 기의 ELINT 신호수집 위성을 중심으로 우주기반 위성네트워크를 구축하여 수집된 자료를 지상으로 실시간 전송함과 동시에 지상기반 C4ISR 네트워크와 연동된 대함탄도미사일인 ASBM에 해양 공격목표 자료를 제공함으로써 중국의 주변 해양세력에 대한 감시 및 미사일 공격능력을 한층 더 강화시켰다. 향후 전자신호 위성수집분야에 더욱더 기술적인 연구를 통해서 정확한 위치 탐색과 분석능력을 확대시킬 것으로 판단된다.
Yangon city is experienced a rapid urban expansion over the last two decades due to accelerate with the socioeconomic development. This research work studied an investigation into the application of the integration of the Remote Sensing (RS) and Geographic Information System (GIS) for observing Land Use and Land Cover (LULC) patterns and evaluate its impact on Land Surface Temperature (LST) of the downtown, suburban 1 and suburban 2 of Yangon city. The main purpose of this paper was to examine and analyze the variation of the spatial distribution property of the LULC of urban spatial information related with the LST and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) using RS and GIS. This paper was observed on image processing of LULC classification, LST and NDVI were extracted from Landsat 8 Operational Land Imager (OLI) image data. Then, LULC pattern was linked with the variation of LST data of the Yangon area for the further connection of the correlation between surface temperature and urban structure. As a result, NDVI values were used to examine the relation between thermal behavior and condition of land cover categories. The spatial distribution of LST has been found mixed pattern and higher LST was located with the scatter pattern, which was related to certain LULC types within downtown, suburban 1 and 2. The result of this paper, LST and NDVI analysis exhibited a strong negative correlation without water bodies for all three portions of Yangon area. The strongest coefficient correlation was found downtown area (-0.8707) and followed suburban 1 (-0.7526) and suburban 2(-0.6923).
본 논문에서는 고리 1호기 해체 비용 추정을 위해 외국 원자력발전소 해체 비용 데이터를 현가화한 후 원자력발전소 해체 비용 추정 회귀 분석모델을 개발하였다. 이 모델 개발에 사용된 데이터는 해체 또는 진행 중인 BWR 13기, PWR 16기의 해체 비용 데이터이다. 회귀 분석모델 도출을 위해, 해체 비용을 종속변수로 정하고, 해체 원전의 운전 특성을 반영할 수 있게 고안된 Contamination factor와 해체 기간을 독립변수로 선정하였다. 빅데이터 분석 도구인 R language의 통계패키지를 이용하여 회귀 분석모델을 도출하였다. 이 회귀 분석 모델을 적용하여 고리 1호기 해체 비용을 예측한 결과, 미화 663.40~928.32백만 달러, 한화 약 7,828.12억~1조 954.18억 원이 소요될 것으로 예측되었다.
The development of platform service based on the information and communication technology has revolutionized patterns of commercial transactions, driving the growth of global economy. Furthermore, the radical advancement of artificial intelligence(AI) presents the huge potential to innovate almost all the industrial and economic activities. Given these technological developments, the goal of this paper is to investigate AI's impact on the platform service innovation as well as its influence on the business performance. For the goal, this paper presents the review of the types of service innovation, the nature of platform services, and technological characteristics of leading AI technologies, such as chatbot and recommendation system. As an empirical study, this paper performs a multiple case study of Kakao Group which is the leading mobile platform service with the most advanced AI in Korea. To understand the role and effect of AI on Kakao platform service, this study investigated three cases, including chatbot agent of Kakao Bank, Smart Call service of Kakao Taxi, and music recommendation system of Kakao Mellon. The analysis results of the case study show that AI initiated innovations in platform service concepts, service delivery, and customer interface, all of which lead to a significant decrease in the transaction costs and the personalization of services. Finally, for the successful development of AI, this research emphasizes the significance of the accumulation of customer and operational data, the AI human capital, and the design of R&D organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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