• 정보보호학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.3-16
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• 2008

무선 센서 네트워크는 센서 노드 또는 모트(mote)라 불리는 소형 장치들로 이루어진 무선 네트워크이다. 최근 센서 네트워크에 대한 연구가 활발한 가운데 센서 네트워크에서의 보안에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 센서 노드 및 센서 네트워크 상의 정보를 안전하게 저장, 전송하기 위해서는 암호 알고리즘의 구현이 필요하며, 이 암호 알고리즘들은 센서 노드의 한정된 자원을 효과적으로 활용할 수 있도록 효율적인 구현이 필수적이다. 센서 노드 상에서 이용될 수 있는 암호로는 TinyECC 등의 공개키 암호와 AES와 같은 표준 블록 암호가 있으나, 스트림 암호는 최근에서야 eSTREAM 프로젝트에서 표준화가 완료되어 아직 센서 노드상에서 사용 가능성이 명확하지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 eSTREAM의 2단계와 3단계에 채택되었던 10개 소프트웨어 기반 암호들 중 9개의 암호들을 MicaZ 모트 상에 구현하여 성능을 비교하고, 특히 최종적으로 eSTREAM에 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit을 포함한 6개 암호에 대해서는 MicaZ에 적합하도록 최적화하였다. 또한 참조 구현으로써 하드웨어용 스트림 암호 및 AES-CFB에 대한 실험 결과도 제시한다. 본 논문의 실험에 따르면, 대부분의 스트림 암호가 약 31Kbps - 406Kbps의 암호화 성능을 보임으로써 센서 노드에서 사용하기에 큰 무리가 없음을 확인할 수 있었다. 특히 최종적으로 채택된 SOSEMANUK, Salsa20, Rabbit의 경우 센서 노드에 적합한 128바이트 크기의 작은 패킷의 암호화에서 각각 406Kbps, 176Kbps, 121Kbps의 속도를 보여주고, 70KB, 14KB, 22KB의 ROM및 2811B, 799B, 755B의 RAM을 사용함으로써, 106Kbps의 속도를 보여준 소프트웨어 기반 AES에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
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• 제49권4호
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• pp.336-359
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• 2021

본 연구는 고층 목조건축에 사용되는 대형 목재 패널인 CLT의 낮은 rolling shear strength를 개선하기 위해 hybrid CLT의 연구 개발 동향을 분석하였다. 이를 통해 CLT의 국산화를 위한 연구개발 방향에 활용 가능한 기초자료를 마련하고자 하였고, 낮은 rolling shear strength를 향상시키기 위한 방안으로 활엽수 층재 사용, 층재 배열 각도 변화, 구조용 목질복합체의 사용이 주를 이루고 있다. 활엽수 층재는 침엽수 보다 rolling shear strength와 shear modulus 모두 2배 이상의 높은 값을 나타내므로 활엽수 층재 사용 및 미이용 수종의 활용이 가능함을 확인하였다. 층재 배열 각도 변화에 따라 rolling shear stength 1.5배, shear modulus 8.3배, bending stiffness 4.1배 향상되어 층재 배열 각도를 감소시킴으로써 CLT 강도 향상을 확인하였다. 구조용 목질재료는 기존에 강도성능이 확보된 재료로 층재로 사용하였을 때 최대 MOR 1.35배, MOE 1.5배, rolling shear strength 2배 향상되었고, 층재 간의 접착강도 또한 집성재 블록전단강도 기준인 7.0 N/mm²을 확보할 수 있었다. 선행연구결과를 통해 MOE 7.0 GPa, MOR 40.0 MPa 이상의 휨 특성을 가진 구조용 목질재료를 사용하였을 때 강도성능이 향상됨을 확인하였다. 이를 통해 구조용 목질재료 층재 강도 기준으로 판단하였다. rolling shear strength 개선하기 위한 최적의 방법은 기존 규격에 의한 강도값을 가진 구조용 목질재료의 적용이 가장 유리할 것으로 판단하나, 구조용 목질재료의 섬유 배열에 따른 CLT 층재 배열 방향, 층재 간 접착 강도 등에 대한 추가적인 연구가 필요하다.

• 정보관리학회지
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• 제39권2호
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• pp.111-129
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• 2022

불면증은 최근 5년 새 환자가 20% 이상 증가하고 있는 현대 사회의 만성적인 질병이다. 수면이 부족할 경우 나타나는 개인 및 사회적 문제가 심각하고 불면증의 유발 요인이 복합적으로 작용하고 있어서 진단 및 치료가 중요한 질환이다. 본 연구는 자유롭게 의견을 표출하는 소셜 미디어 'Reddit'의 불면증 커뮤니티인 'insomnia'를 대상으로 5,699개의 데이터를 수집하였고 이를 국제수면장애분류 ICSD-3 기준과 정신의학과 전문의의 자문을 받은 가이드라인을 바탕으로 불면증 경향 문헌과 비경향 문헌으로 태깅하여 불면증 말뭉치를 구축하였다. 구축된 불면증 말뭉치를 학습데이터로 하여 5개의 딥러닝 언어모델(BERT, RoBERTa, ALBERT, ELECTRA, XLNet)을 훈련시켰고 성능 평가 결과 RoBERTa가 정확도, 정밀도, 재현율, F1점수에서 가장 높은 성능을 보였다. 불면증 소셜 데이터를 심층적으로 분석하기 위해 기존에 많이 사용되었던 LDA의 약점을 보완하며 새롭게 등장한 BERTopic 방법을 사용하여 토픽 모델링을 진행하였다. 계층적 클러스터링 분석 결과 8개의 주제군('부정적 감정', '조언 및 도움과 감사', '불면증 관련 질병', '수면제', '운동 및 식습관', '신체적 특징', '활동적 특징', '환경적 특징')을 확인할 수 있었다. 이용자들은 불면증 커뮤니티에서 부정 감정을 표현하고 도움과 조언을 구하는 모습을 보였다. 또한, 불면증과 관련된 질병들을 언급하고 수면제 사용에 대한 담론을 나누며 운동 및 식습관에 관한 관심을 표현하고 있었다. 발견된 불면증 관련 특징으로는 호흡, 임신, 심장 등의 신체적 특징과 좀비, 수면 경련, 그로기상태 등의 활동적 특징, 햇빛, 담요, 온도, 낮잠 등의 환경적 특징이 확인되었다.

• 분석과학
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• 제36권3호
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• pp.135-142
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• 2023

어류콜라겐 56건을 ICP-MS (Inductively coupled plasma-mass spectrometer)를 이용한 총비소 분석과 HPLC-ICP-MS (High performance liquid chromatography-Inductively coupled plasma-mass spectrometer)를 이용한 비소화학종 분석을 진행하였다. 그 결과 총비소 평균농도는 40.103±81.133 ㎍/kg (N.D.~586.686), 비소화학종 평균농도는 30.070±50.378 ㎍/kg (N.D.~313.871), 비소화학종 중 무기비소(As(III)와 As(V)의 합)의 평균농도는 24.610±32.706 ㎍/kg (N.D.~129.331)이었으며, As(V)가 가장 높은 비율을 차지했다. 콜라겐 제품 유형은 비소에 대한 기준·규격이 없으며, 본 연구 결과는 국내외 비소 기준과 기존 연구결과와 비교하였을 때 상대적으로 안전한 수준이라고 판단되었다. 그러나 1개 제품에서 총비소 586.686 ㎍/kg, 무기비소 8.119 ㎍/kg, 유기비소인 Dimethyl arsenate (DMA)가 305.752 ㎍/kg으로 캐나다의 유기비소 기준과 비교하였을 때 높게 검출되었다. 따라서 콜라겐 제품의 비소 안전을 확보하기 위해 지속적인 모니터링과 기준·규격 설정이 필요할 것으로 판단된다.

• 벤처혁신연구
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• 제4권1호
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• pp.51-65
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• 2021

공공부문의 인사 관련 정책은 폐쇄적이며 필기시험 위주로 운영이 되어왔으나, 2006년 고위공무원단 도입을 통하여 공무원의 승진과 선발제도에서 역량을 기반으로 하는 평가와 승진, 교육체계가 새로이 도입되었다. 특히 승진과 관련된 역량평가(Assessment Center)를 운영하여 연공서열 중심의 승진제도가 역량을 기준으로 평가받는 계기가 되었다. 역량평가는 현재까지 사용하는 평가방법들 중에서 신뢰성과 타당성이 가장 높은 평가방법으로 알려져 있으며 성과에 대한 예측 타당성도 높은 것으로 알려져 있다. 2001년 정부 표준역량 19개 역량모델을 설계하였으며, 2006년 고위공무원단제도의 시행과 함께 역량평가를 실행하였고, 2015년 중앙부처 과장급으로 확대 시행과 2012년 서울시를 시작으로 하여 광역지방자치단체도 간부급 공무원에 대한 역량평가를 도입, 시행하고 있다. 공공부문에서 역량평가의 활용 목적은 주로 3급은 선발, 4급은 배치(보직), 5급은 승진에 초점을 맞춰 운영하고 있다. 하지만 공공부문의 역량평가는 민간부문과 비교하면, 역량평가의 목적, 평가과정, 역량평가 프로그램의 측면에서 차이를 보이고 있다. 역량평가의 목적에서 공공부문은 후보자 선발 승진을 위한 것이며, 민간부문은 경력개발과 육성에 초점을 두고 있다. 따라서 민간부문보다 지속적인 역량개발을 하지 못하고 있으며, 직무를 수행하는 데 있어서 성과를 높이기 위한 목적으로 활용 되지 못하고 있다. 평가항목과 관련해서, 공공부문은 일반적으로 6개 역량에 대하여 5점 만점에 2.5점 이상이면 역량평가를 통과하는 방식으로 제도를 운영하며, 역량의 수준이 어느 정도이며, 부족한 부문은 무엇인지에 대한 피드백이 미흡한데 반하여, 민간부문은 탈락자를 선별보다는 우수자와 적임자를 선별하기 위하여 개인별 평균점수 뿐 아니라 각 개인의 역량별 점수를 중요시 하고 이를 활용하여 보직과 경력개발에 활용한다. 평가자 선발 및 운영과 관련해서는 공공부문은 평가에 있어 공정성에 중점을 두고, 민간부문은 활용성에 중점을 두어 공공부문은 역량평가를 통하여 역량을 개발하고 적재적소에 인적자원을 활용한다는 측면에는 부합하지 못하고 있다. 따라서 공공부문도 역량평가를 통하여 우수자를 파악하고 이들이 동기부여가 될 수 있도록 하는 방안으로 개선하고 정확한 보고서와 개인별 피드백을 통해서 더 우수한 관리자로 성장할 수 있도록 역량평가제도 운영에 변화를 기하여야 한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제39권5_3호
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• pp.1009-1029
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• 2023

도시 수목은 탄소를 저장하고 불투수면적을 감소시키는 도시 생태계의 중요 요소이며, 탄소 저장량 및 순환량 산정 시 주요 정보로 활용될 수 있다. 많은 선행 연구에서 항공 라이다 자료 및 인공지능 기법을 활용하여 고해상도 수목 정보를 산출하고 있으나, 항공 라이다 영상은 제공하는 플랫폼이 제한되어 있으며 비용적인 면에서도 한계가 다수 존재한다. 따라서 본 연구에서는 수원시를 대상으로 자료 취득이 용이한 고해상도 위성 영상인 Sentinel-2를 활용하여 기계학습 기반의 도시 내 수목 피복률(fractional tree canopy cover, FTC)을 추정하고자 하였다. Sentinel-2 시계열 영상으로부터 중앙값 합성을 수행하여 수원시 전역에 대한 단일 영상을 제작하여 활용하였다. 도시 내 토지 피복의 이질성을 반영하기 위하여, 30 m 격자내 10 m 해상도의 광학 지수의 평균 및 표준편차 값과 환경부 세분류 토지 피복 지도 기반 항목별 피복률을 계산하여 기계학습 모델의 입력 변수로 활용하였다. 총 4가지의 입력 변수 조합을 설정하여, 입력 변수 구성에 따른 FTC 추정 정확도를 비교 및 평가하였다. 광학 영상의 평균 정보만을 활용(Scheme 1)했을 때 보다 도시 내 이질적인 특성을 반영할 수 있는 표준 편차 및 피복률 정보를 모두 함께 고려(Scheme 4, S4)했을 때 향상된 성능을 나타낼 수 있었다. 검증용 자료에 대해 S4의 Random Forest (RF) 모델이 0.8196의 R², 0.0749의 mean absolute error (MAE), 및 0.1022의 root mean squared error (RMSE)로 전체 기계학습 모델 중에서 성능이 가장 높게 나타났다. 변수 기여도 분석 결과 광학 지수의 표준 편차 정보는 도시 내 복잡한 토지 피복 지역에 대해 높은 기여도를 나타내었다. 훈련된 S4 구성의 RF 모델을 수원시 전역에 대해 확장 적용하였을 때, 참조 FTC 자료에 대해 0.8702의 R², 0.0873의 MAE, 및 0.1335의 RMSE의 우수한 성능을 나타냈다. 본 연구의 FTC 추정 기법은 향후 다른 지역에 대한 적용성이 우수할 것으로 판단되며, 도시 생태계 탄소순환 파악의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권2호
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• pp.331-343
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• 2022

목적 국소 치료 후 잔존 간세포암 진단을 위한 LI-RADS 치료 반응(liver imaging reporting and data system treatment response; 이하 LR-TR)과 modified Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (이하 mRECIST) 기준의 진단능을 체계적으로 비교한다. 대상과 방법 MEDLINE과 EMBASE에서 역동적 조영증강 CT 또는 MRI를 이용하여 LR-TR과 mRECIST의 진단능을 개인 내 비교한 원저를 검색하였다. 생존 종양에 대한 참조 표준은 수술을 통한 병리 진단을 사용하였다. 각 기준의 생존 카테고리에 대한 메타분석적 통합 민감도와 특이도는 bivariate random-effects model을 통해 계산하였고 bivariate meta-regression을 통해 비교하였다. 결과 총 다섯 개의 포함된 연구들에서(430명 환자들 및 631개 치료된 병변들), LR-TR 생존 카테고리의 병변별 통합 민감도와 특이도는 58% (95% 신뢰구간, 45%-70%)와 93% (95% 신뢰구간, 88%-96%)이었으며 mRECIST 생존 카테고리는 56% (95% 신뢰구간, 42%-69%)와 86% (95% 신뢰구간, 72%-94%)이었다. LR-TR 생존 카테고리는 mRECIST에 비하여 유의하게 높은 특이도를 보였으나(p < 0.01) 민감도는 유사하였다(p = 0.53). 결론 LR-TR 알고리즘은 국소 치료 후 병리학적 잔존 간세포암의 진단에 대하여 민감도의 유의한 차이 없이 mRECIST보다 높은 특이도를 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제52권2호
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• pp.51-63
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• 2024

건설분야의 전면 BIM 도입을 위한 정부정책이 실행 중인 가운데, 조경 BIM 모델의 구축 및 활용은 아직까지 저작도구의 한계, 자연소재 모델링의 어려움, 라이브러리 등 BIM 콘텐츠 부족 등의 문제로 어려움을 겪고 있다. 특히 수목은 조경분야의 전문성을 대표하는 설계요소로서 BIM 모델 제작시 반드시 포함되어야 하지만 모델링 과정에서 종종 생략되거나 필요한 정보가 포함되지 않아 BIM 데이터 품질을 저하시킨다. 이에 본 연구에서는 BIM 표준을 준수하고 조경실무에서 상용화할 수 있는 수목 라이브러리를 개발함으로써 조경 BIM 모델의 구축과 활용에 도움을 주고자 하였다. 이를 위해 Revit을 기반으로 수목의 3D 형상과 속성정보 항목을 선정하여 교목과 관목의 라이브러리를 개발하였다. 형상정보는 수종 고유의 특징을 표현하되 단순화하여 LOD200, LOD300, LOD350 수준으로 작성하였고, 속성정보는 수목의 품명, 규격, 물량산출에 필요한 정보 외에도 생태적 속성정보와 환경성능 정보를 포함하여 총 24개의 항목을 포함시켰다. 파일은 객체명만으로도 조경분야의 객체로서 위계가 드러나고 수목의 구분이 이루어지도록 명칭을 부여하였다. 이렇게 개발한 수목 라이브러리를 활용하여 공동주택단지의 조경 BIM 모델을 작성하고 사용성을 검토하였다. 그 결과, 수목 라이브러리를 사용하여 조경 BIM 모델을 효과적으로 구축할 수 있었으며 도면 작성, 물량 산출, 디자인 검토 등 BIM 모델의 기본적인 활용방안에서 적절히 운용되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 라이브러리에는 지피초화류가 제외되었으며, 수목의 환경성능 등 다양한 데이터베이스가 아직 구축되지 않아 속성정보에 변수들이 탑재되지 않았다는 한계가 있다. 앞으로 자연소재에 대한 BIM 모델링 도구 및 기술 개발, 다양한 데이터베이스 구축에 대한 노력이 필요하며, 라이브러리의 제작, 관리, 보급 및 유통을 담당할 주체와 시스템을 마련해 나가야 한다.

• 한국가금학회지
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• 제39권4호
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• pp.305-310
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• 2012

본 시험은 세 가지 다른 사육밀도가 대형 육계 수컷의 생산성과 도체수율에 미치는 영향을 조사하기 위해 수행하였다. 처리구는 사육밀도에 따라 T1(9.1수/$m^2$), T2(10.3수/$m^2$) 및 T3(11.5수/$m^2$)로 하였다. 공시계는 1일령 Arbor Acre종 육계 수컷 408수를 선별하여 처리구당 4반복씩, 반복당 각각 30, 34 및 38수씩 나누어 완전임의 배치하였으며, 육계초기(0~1주), 전기(1~3주) 및 후기(3~6주)로 나누어 총 6주 동안 사양시험을 실시하였다. 조사항목으로 생존율, 체중, 증체량, 사료 섭취량, 사료 요구율, 생산지수 및 도체수율을 조사하였다. 6주 동안의 육성률은 세 처리구 모두 89% 이상으로 높게 나타났으며, 처리구간 차이가 없었다. 1주령의 체중은 T2에서 가장 높았으며, T3에서 가장 낮았다(P<0.05). 0~1주령의 증체량은 T2에서 가장 높았으며, T3에서 가장 낮았다(P<0.05). 그러나 1~2주령의 증체량은 T3에서 가장 높았으며, T1에서 가장 낮았다(P<0.05). 0~6주령까지의 전체 증체량은 T2처리구가 3,031 g으로 가장 높았다(P<0.05). 사료 섭취량은 3~4주령에 T1, T2 및 T3에서 각각 1,417 g, 1,265 g 및 1,355 g으로 T1에서 가장 높았다(P<0.05). 2주령부터 6주령까지의 체중, 증체량, 사료 섭취량은 처리구 사이에서 유의적인 차이가 없었다. 사료 요구율은 1~2주령, 3~4주령 및 0~6주령에 T1에서 가장 높았다(P<0.05). T1, T2 및 T3의 생산지수는 각각 363.5, 388.3, 358.3으로 처리구 사이에 유의적인 차이는 발견되지 않았다. 4주령 육계의 도체수율과 대부분의 부분육(다리, 가슴, 등, 목) 비율은 처리구간 차이가 없었으나, 날개 부위의 비율은 T1의 비율이 가장 높았다(P<0.05). 5주령 육계의 도체수율과 부분육(날개, 다리, 가슴, 등, 목) 비율은 처리구간 유의차가 없었다. 6주령 육계의 도체수율은 목 부분의 비율이 T2에서 가장 낮게 나타났으며(P<0.05), T1과 T3사이에서는 유의적인 차이가 없었다. 본 시험은 대형 육계를 위한 다양한 사육밀도를 기초 자료로 제공하였으며 추가적인 연구가 필요하다고 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.185-202
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• 2012

오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.