본 논문에서는 명제화된 어트리뷰트 택소노미를 이용하여 간결하고 강건한 분류기를 생성하는 문제를 고려한다. 이 문제를 해결하기 위해 명제화된 어트리뷰트 택소노미(Propositionalized Attribute Taxonomy)를 이용하는 나이브 베이스 학습 알고리즘(Naive Bayes Learner)인 PAT-NBL을 소개한다. PAT-NBL은 명제화된 어트리뷰트들의 택소노미를 선험 지식으로 이용하여 간결하고 정확한 분류기를 귀납적으로 학습하는 알고리즘이다. PAT-NBL은 주어진 택소노미에서 지역적으로 최적의 컷(cut)을 찾아내기 위해 하향식 탐색과 상향식 탐색을 사용한다. 찾아낸 최적의 컷은 명제화된 어트리뷰트 택소노미와 데이터로부터 그에 상응하는 인스턴스 공간(instance space)을 구성 할 수 있게 해준다. University of California-Irvine (UCI) 저장소의 기계학습 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보면, 제안된 알고리즘이 표준적인 나이브 베이스 학습 알고리즘에 의해 만들어진 분류기들과 비교해 볼 때, 가끔은 보다 간결하고 더 정확한 분류기를 생성해 낸다는 사실을 알 수 있었다.
2015 개정 교육과정의 핵심은 성취평가제의 적용과 확산으로서 학생들의 학업 성취 평가에서 있어서 경쟁적인 상대평가에서 벗어나 학생들이 각각의 평가기준에 따라 어느 정도의 학업 성취를 달성하였는가를 평가하는 것이다. 이를 위해서는 교수학습 설계와 수행 및 평가 프로세스를 통합 관리할 수 있는 평가기준 및 성취수준 지원 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 교육과정의 성취기준 자료, 수업설계 자료, 학습내용 자료, 평가설계 자료, 평가결과분석 자료 및 피드백 자료들을 연계할 수 있는 통합 데이터모델을 설계하고 이에 기반한 성취평가 지원 시스템을 설계한다. 설계한 통합 데이터 모델을 기반으로 학습자 대쉬보드 웹페이지 프로토타입을 구현하고 학생평가지원포털과의 검색 기능을 비교함으로써 제안한 모델의 퀄리티를 평가하였다.
클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공하는 사업자는 이용자에게 신뢰성 있고 일관된 품질을 제공하기 위해서 SLA를 보장해야 한다. SLA(Service Level Agreement)는 서비스 사업자가 제공하는 서비스를 대상으로 가용성 등 일정한 서비스 수준을 보장하기 위해 맺는 서비스 사업자와 고객간의 계약이다. 클라우드 컴퓨팅은 다양한 클라우드 서비스의 IT 자원에 따라 IaaS, PaaS, SaaS 등으로 구분되는데 기존의 SLA는 물리적인 네트워크 환경에 대한 요소만 고려하고 있어서 제공되는 서비스의 품질 요소는 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 SaaS 레벨에서의 SLA 명세를 위한 XML 스키마를 가지는 명세 언어와 이를 교환하기 위한 UDDI 기반의 교환 프로세스 및 아키텍처를 제안한다. 클라우드 환경에서 SaaS의 품질 요구사항은 제안한 명세 언어로 정의되고 품질 명세 저장소에 저장되며 교환 아키텍처를 기반으로 서비스 바인딩 시 교환된다.
기관이나 기업은 효율적인 개인별 서비스를 위해 정보주체의 동의하에 개인정보를 수집 관리하고 있다. 그러나 데이터 베이스 관리자를 비롯한 정보사용자들은 저장된 개인정보를 무분별하게 접근하여 개인정보 오남용과 유출가능성을 높아지고 있다. 개인정보 보호를 위해 기관이나 기업이 자체 정책에 따라 개인정보에 대한 접근제어를 하는 시스템이라 할지라도 정보주체 자신의 정보에 대한 접근제어가 의도를 충분히 반영하기가 어렵다. 이 논문에서는 암호기법을 이용하여 정보사용자의 불법적인 접근을 차단하고 정보별로 접근제한을 할 수 있는 프라이버시 정책 기반의 접근제어 기법을 제안한다. 제안 기법에서 개인정보는 각기 다른 키로 암호화하여 데이터베이스에 저장된다. 정보주체는 자신의 정보 접근권한에 대한 정책을 세우며, 그 정책에 따라 정보사용자에게 키를 부여하므로써 정보 접근의 통제가 가능하다.
모바일 Ad-hoc 네트워크는 인프라에 관계없이 동작하고 제3의 신뢰기관 없이 운용되어야 한다. 또한 네트워크 크기, 노드 이동성, 기기의 배터리 용량 및 메모리 크기 등에 의하여 구현상 제약을 받는다. 그럼에도 불구하고 유선 네트워크처럼 인증, 기밀성, 무결성, 부인방지, 접근통제, 그리고 가용성 등 보안문제에 대한 고려가 필요하다. 특히, 이러한 보안문제들 중에서 인증은 네트워크 특성에 상당한 영향을 받기 때문에 본 논문에서는 인증에 초점을 맞추었다. 본 논문은 Hamming Distance의 개념을 도입하여 모바일 Ad-hoc 네트워크에서 공개키 인증서 생성 갱신 폐지 등 공개키 인증서 관리를 위한 프로토콜 및 공개키 인증서 검증을 위한 경로구축 알고리즘을 제안하고 그 성능을 평가한다. 본 논문에서 제안하는 경로구축 알고리즘은 각 노드의 공개키 인증서 저장소 크기를 $log_2N$보다 작아도 공개키 인증서 경로구축이 가능하도록 하였다.
Nowadays, Genomic data constitutes one of the fastest growing datasets in the world. As of 2025, it is supposed to become the fourth largest source of Big Data, and thus mandating adequate high-performance computing (HPC) platform for processing. With the latest unprecedented and unpredictable mutations in severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), the research community is in crucial need for ICT tools to process SARS-CoV-2 RNA data, e.g., by classifying it (i.e., clustering) and thus assisting in tracking virus mutations and predict future ones. In this paper, we are presenting an HPC-based SARS-CoV-2 RNAs clustering tool. We are adopting a data science approach, from data collection, through analysis, to visualization. In the analysis step, we present how our clustering approach leverages on HPC and the longest common subsequence (LCS) algorithm. The approach uses the Hadoop MapReduce programming paradigm and adapts the LCS algorithm in order to efficiently compute the length of the LCS for each pair of SARS-CoV-2 RNA sequences. The latter are extracted from the U.S. National Center for Biotechnology Information (NCBI) Virus repository. The computed LCS lengths are used to measure the dissimilarities between RNA sequences in order to work out existing clusters. In addition to that, we present a comparative study of the LCS algorithm performance based on variable workloads and different numbers of Hadoop worker nodes.
고준위방사성폐기물의 지중저장 안정성 평가의 일환으로 가열 중인 화강암의 온도변화와 열응력 발생 양상을 파악하기 위하여 가열실험을 실시하였다. 폐기물의 붕괴열 발생조건을 가정하고 정육면체 형태의 화강암 시편에 적용하여 온도와 변위의 분포를 측정하였다. 시편의 온도는 가열봉에서 발생하는 전도로 인하여 즉각적으로 상승하지만 동시에 외기에 노출되거나 하중재하장치에 접촉되어 있는 표면을 통하여 상당한 양의 열에너지가 소산되었다. 해당 실험에 대한 분석과 이해를 위해 실험조건을 삼차원 유한요소 수치해석으로 재구현하였다. 실험에서 관찰된 열-역학 연계 현상과 주변조건의 변화를 해석에 적용하고 이를 실내실험 결과와 비교하여 검증하였다. 이를 통해 가열실험에 영향을 주는 인자들을 분석하고 향후 관련 연구에서 고려되어야 할 부분을 요약하였다.
정유재란을 겪으며 전소(全燒)된 화엄사는 벽암각성(碧巖覺性)(1575~1660)의 주도 아래 재건이 이루어졌다. 대웅전에는 목조비로자나삼신불상이 봉안되었는데, 1634년에 완성하여 1635년에 점안·봉안되었다. 2015년에 석가불상 복장 <시주질>과 노사나불상 대좌 내부 판재(板材)에 적힌 <묵서명>이 조사되고, 2020년에 노사나불상의 복장 <시주질>이 조사되어 비로자나삼신불상의 조성에 참여한 청헌, 응원, 인균을 포함한 열여덟 명의 조각승들이 밝혀졌고 선조(宣祖)의 아들 의창군 이광(李珖)을 비롯한 왕실과 종친, 천명이 넘는 승속(僧俗)의 시주자들이 동참한 대규모 불사였음이 알려졌다. 비로자나삼신불상의 본존은 높이 2.76m의 장육불상으로 당시 불교조각에서 널리 유행하던 장신형의 비례감이 아닌 두부가 크고 어깨가 좁은 고식(古式)의 단구형(短軀形) 비례감을 보인다. 주먹 쥔 왼손을 오른손으로 감싼 비로자나불의 지권인(智拳印)과 보관을 쓴 보살형의 노사나불상은 북송대에 고려로 전해진 전통적인 도상(圖像)이며, 석가불상이 결한 독특한 항마촉지인의 형식은 명(明)에서 전래된 경(經) 변상도에 나타난 도상이 불교조각에 반영된 것으로 생각된다. 화엄사 비로자나삼신불상에서 나타나는 신구(新舊) 양식과 도상의 혼재는 화엄사 불사(佛事)를 맡았던 조각승들이 고려시대 불교조각의 귀족적 전통을 계승한 조선초기 불교미술에서 화엄사 삼신불상의 범본을 구하려했던데서 비롯된 것으로 이해된다. 또한 전란으로 소실된 고려시대 비로자나삼신불상의 원(原) 모습에 가깝게 복원되기를 바라는 화엄사 산중대덕(山中大德)들의 기대가 불상조성에 영향을 주었을 것으로 생각된다. 이와 같은 관점에서 화엄사 삼신불상의 노사나불상은 고려시대 비로자나삼신불상과 도상적으로 연결될 수 있으며 고려시대의 화엄사에 이와 유사한 도상과 양식의 비로자나삼신불상이 봉안되어 있었을 가능성을 상정해 볼 수 있다. 만우 휘헌의 『화엄사지』(1924)에 따르면, 화엄사는 고려 왕실의 축성의례를 거행해온 사찰로 여겨지는데, 이 전통이 조선후기까지 이어져 화엄사 재건 불사에서 새로 조성된 대웅전 비로자나삼신불상 역시 조선왕실의 축성의례를 위한 예배대상이었을 가능성이 크다. 따라서 화엄사 재건에 왕실과 종친이 시주자로 참여한 점도 이와 관련이 있을 것으로 생각된다.
국무회의 관련 기록(이하 '국무회의록')은 대한민국 정부의 중요 활동을 파악할 수 있는 기록물이다. 중요 자료인 국무회의록을 보존하기 위하여 국가기록원에서는 다양한 보존업무를 추진해왔다. 보존상자 맞춤 제작, 탈산 처리, 이중매체 보존(마이크로필름 촬영), 콘텐츠 디지털화(스캐닝) 등을 진행하였다. 2,000권이 넘는 국무회의록을 효과적으로 보존하기 위하여 상태검사 결과를 활용하여 보존처리 계획을 2018년에 수립하였다. 복원대상 97권 중 6권에 대한 보존처리를 끝내고, 그 처리사례를 소개하고자 한다. 국무회의록은 평균 800면이 넘는 기록물 철로 다른 기록물보다 편철이 거대한 기록물이 많다. 본고에서는 이러한 형태 때문에 생기는 구조적인 문제를 해결하기 위한 조치들을 중점적으로 소개한다. 물리적 원형이 확립되지 않은 종이 기록물에 대한 보존처리 접근 방법을 고찰하는 계기가 되기를 기대한다.
본 논문은 헬스케어 홈 환경에서 얻어진 정보를 헬스케어 데이터베이스로 구축하고, 이를 헬스케어 홈 서비스에 활용하는데 목적을 둔다. 특히, 본 논문에서 우리는 헬스케어 데이터베이스 스키마의 설계 및 이전에 우리가 개발한 헬스케어 통합 서비스를 지원하는 프레임워크(FSHIS)상에서 구축된 데이터베이스를 어떻게 사용할 것인가에 초점을 둔다. 헬스케어 정보는 다양한 센서로부터 수집한 데이터의 특정 저장타입에 맞추어 설계하였고, 헬스케어 홈 서비스의 사용목적에 따라 구축된 헬스케어 데이터베이스는 실제 스키마를 가진 기본 정보와 뷰 스키마로 제공되는 상황정보로 분류하였다. 첫 번째 기본 정보는 물리적 센서로부터 얻어지는 위치, 건강, 환경관련 가공없는 데이터와 개인 건강관련 프로파일 정보로 이루어진다. 두 번째의 상황정보는 기본 정보들을 이용하여 혼합 가공한 정보이다. 이 상황정보는 헬스케어 응용 서비스에 따라 다양한 뷰 스키마를 통해 얻어진다. 마지막으로, 구축된 헬스케어 데이터베이스의 실질적인 활용을 검증하기 위해, 우리는 본 연구실에서 개발된 FSHIS상에 구축된 데이터베이스와의 연동을 통해, 독거노인을 위해 생활 활동 영역으로 부터 필요한 기본정보와 상황정보를 이용하여 응급상황 호출 그리고 홈 가전 제어 등의 헬스케어 홈 모니터링 서비스를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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