Objective: This study investigated the effects of feeding anthocyanin-rich black cane treated with ferrous sulfate and molasses on animal performance, rumen fermentation, microbial composition, blood biochemical indices, and carcass characteristics in meat goats. Methods: Thirty-two Thai-native×Anglo-Nubian crossbred male goats (14.47±2.3 kg) were divided equally into two groups (n = 16) to investigate the effect of feeding diet containing 50% untreated anthocyanin-rich black cane silage (BS) vs diet containing anthocyaninrich black cane silage treated with 0.03% ferrous sulfate and 4% molasses (TBS) on average daily gain (ADG) and dry matter intake (DMI). At the end of 90 d feeding trial, the goats were slaughtered to determine blood biochemical indices, rumen fermentation, microbial composition, and carcass characteristics differences between the two dietary groups. Results: Goats fed the TBS diet had greater ADG and ADG to DMI ratio (p<0.05). TBS diet did not affect rumen fluid pH; however, goats in the TBS group had lower rumen ammonia N levels (p<0.05) and higher total volatile fatty acid concentrations (p<0.05). Goats in the TBS group had a higher (p<0.05) concentration of Ruminococcus albus but a lower (p<0.05) concentration of methanogenic bacteria. The TBS diet also resulted in lower (p<0.05) thiobarbituric acid-reactive substances concentration but higher (p<0.05) total antioxidant capacity, superoxide dismutase, catalase, glutathione peroxidase, and glutathione reductase concentrations in blood plasma, while having no effect on plasma protein, glucose, lipid, immunoglobin G, alanine transaminase, and aspartate aminotransferase. Meat from goats fed the TBS diet contained more intramuscular fat (p<0.05) and was more tender (p<0.05). Conclusion: In comparison to goats fed a diet containing 50% untreated anthocyanin-rich black cane silage, feeding a diet containing 50% anthocyanin-rich black cane silage treated with 0.03% ferrous sulfate and 4% molasses improved rumen fermentation and reduced oxidative stress, resulting in higher growth and more tender meat.
현행 방사선안전관리 제도가 대학에서 방사선 실습을 하는 경우에도 적용되어 방사선 실습 교육의 부실과 방사선학의 발전을 저해할 우려가 있다. 이에 대한 방사선(학)과 교수협의회는 전국 방사선학과 학과장을 대상으로 각 대학의 방사선 실습 교육에 대한 관리체계 및 방사선안전관리 제도의 현실을 파악하기 위해 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 현행 방사선(학)과의 방사선안전관리에 대해 「원자력안전법」을 적용받는 것은 과도한 제한이며, 효과성도 크지 않다는 것을 알 수 있었다. 또한 방사선학과 실습 교육은 보건의료인 양성을 목적으로 하고 있기에 보건복지부 및 질병관리청의 지휘를 받아야 하나 원자력안전관리위원회의 관리감독을 받는 문제가 있다. 본 논문에는 「원자력안전법」 시행령을 개정하여 수시출입자의 정의에서 실습 교육을 수강하는 학생을 제외하는 방안을 기본으로 제안하였다. 추가적으로 첫째, 「고등 교육법」 일부개정법률안에 따른 방안, 둘째, 「의료법」 제37조 개정을 통해 보건복지부의 감독을 받는 방안, 셋째, 「의료기사에 관한 법률」 제20조의2를 신설하여 보건복지부의 감독을 받는 3가지 방안을 제안하였다.
최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
해상교량은 선박의 통항 안전성 관점에서 가항수역을 줄이는 간섭요인으로 작용한다. 본 연구에서는 선박의 안전한 통항을 위해 최적 통항분포에 기반한 안전 통항폭을 분석하였다. 해상교량을 통항하는 선박의 안전 통항 폭에 대한 분석을 위해 AIS data에 기반한 선박교통분포를 조사하여 K-means clustering을 통해 선박을 크기에 따라 분류하였다. 군집화된 데이터에 대하여 최적분포 분석을 한 결과, 인천대교와 부산항대교에서는 대수정규분포, 목포대교와 마창대교에서는 정규분포가 최적분포에 가까운 것으로 분석되었다. 대수정규분포와 정규분포를 기준으로 선박 안전 통항 범위를 신뢰구간의 95%로 가정하여 분석한 결과, 인천대교의 경우 정규분포와 대수정규분포 간의 차이가 64~97m로 가장 큰 것으로 나타났으며, 최소 차이는 10m로 마창대교에서 나타났다. 이에 따라, 인천대교의 경우에는 정규분포보다 대수정규분포로 안전 통항 폭을 제시하는 것이 적합한 것으로 분석되었다. 타 교량의 경우에는 정규분포와 대수정규분포 간의 통항 폭 차이가 크지 않기 때문에 둘 중 어떤 분포를 사용해도 유사한 결과를 얻을 수 있는 것으로 분석되었다. 위 결과를 토대로, 해상교량의 안전통항 범위를 제시한다면 선박의 안전한 운항 및 사고 예방에 도움이 될 것이다.
내수란 영해기선의 육지측 수역으로 연안국의 주권이 미치는 수역이며, 다만 직선기선을 채용하여 새로이 내수로 편입된 곳에서는 연안국의 주권과 함께 외국선박에게는 무해통항권이 인정된다. 특히, 우리나라는 서남해안에 직선기선을 채용하여 무해통항이 인정되는 넓은 내수를 보유하고 있는데, 어업 안전 환경 안보 등 연안 이익을 보호하기 위해 내수를 이용하는 외국선박을 적절히 관리할 필요가 있다. 또한, 영해의 경우에도 연안국의 주권이 미치는 수역으로 연안국의 주요 이익의 보호를 위해 매우 중요한 수역이다. 최근 내수나 영해에서 무단정박 정류하는 외국선박과 충돌사고가 빈번히 발생하여 우리나라에 큰 위협이 되고 있다. 이에 이 논문은 우리나라 내수 또는 영해에서 무단으로 정박·정류한 외국선박의 충돌사고에 관한 사례를 분석하고, 외국선박의 내수 및 영해 통항에 관련된 국내외 법체계를 확인하고 고찰하여, 내수 및 영해에서 외국선박의 무단정박은 무해통항요건을 위반한 것으로, 관련 법률에 따른 처벌가능성을 제시하였고, 내수 및 영해통항 및 정박에 관한 바람직한 법제도 정비방안을 제시하였다.
산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.
운용기술 중심의 OT제어망내의 다중 제어시스템들에 접근하는 방법은 각각의 제어시스템이 제공하는 운용자 인증기술을 사용한다. 그 예로 ID/PW 운용자 인증기술을 들 수 있다. 이 경우 OT제어망은 다중 제어시스템으로 구성되기 때문에 각각 제어시스템별로 운용자 인증기술이 적용되어야 한다. 따라서 운용자는 자신이 관리하는 제어시스템별로 인증정보를 관리해야 하는 불편을 감수해야한다. 이러한 문제 해결을 위해 비즈니스 중심의 IT망에서는 SSO기술을 사용한다. 하지만, 이를 OT제어망에 그대로 도입할 경우 OT제어망의 제한된 규모 및 신속한 운용자 인증 등의 특성이 반영되지 않아 현실적인 대안으로 볼 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 운용자인증기술로 공개키 기반 인증방안을 새롭게 제안하였다. 즉, OT제어망내의 모든 제어시스템들에 동일하게 적용되는 하나의 통합 공개키 인증서를 발행하고 이를 모든 제어시스템에 접근할 경우 활용함으로써 운용자의 인증정보관리의 단순화 및 제어시스템에 접근을 보다 효율적이고 안전하게 하였다.
연구목적: 본 연구에서는 석탄 심부 화재 발생 시 대응과 침윤소화약제의 실효성 확대를 위한 기술기준 개선방안을 제시하고자 하였다. 연구방법: 석탄 8톤과 침윤소화약제 3종, 소화용수를 활용하여 침투 실험을 수행하고, 국내·외 기술기준 및 해외 사례를 분석하였다. 연구결과: 소화용수는 높은 표면장력으로 인해 석탄 심부로 침투하지 못하였고, 침윤소화약제는 5~25cm 깊이까지 침투되었다. 국내 기술기준은 침투성에 대한 간접 측정 방식인 표면장력만 언급되어있고, 소화능력시험도 목재를 활용하는 것으로 확인되었다. 반면 해외에서는 면직물을 활용한 심부 화재 실험, 헵탄을 이용한 B급 화재 실험이 있는 것을 확인하였다. 그 외, 미 광산국에서는 모세관 상승 시험, 침전시험, 접촉각 측정이 있는 것으로 분석되었다. 결론: 미국 NFPA 및 광산국의 기준과 사례를 토대로 국내 기술기준도 침투성을 직접적으로 측정할 수 있는 기준을 추가하여 실효성을 확대할 필요가 있을 것으로 사료된다.
정보통신 환경의 발전으로 인하여 군사 시설의 환경 또한 많은 발전이 이루어지고 있다. 이에 비례하여 사이버 위협도 증가하고 있으며, 특히 기존 시그니처 기반 사이버 방어체계로는 막는 것이 어려운 APT 공격들이 군사 시설 및 국가 기반 시설을 대상으로 빈번하게 이루어지고 있다. 적절한 대응을 위해 공격그룹을 알아내는 것은 중요한 일이지만, 안티 포렌식 등의 방법을 이용해 은밀하게 이루어지는 사이버 공격의 특성상 공격 그룹을 식별하는 것은 매우 어려운 일이다. 과거에는 공격이 탐지된 후, 수집된 다량의 증거들을 바탕으로 보안 전문가가 긴 시간 동안 고도의 분석을 수행해야 공격그룹에 대한 실마리를 겨우 잡을 수 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 탐지 후 짧은 시간 내에 공격그룹을 분류해낼 수 있는 자동화 기법을 제안하였다. APT 공격의 경우 일반적인 사이버 공격 대비 공격 횟수가 적고 알려진 데이터도 많지 않으며, 시그니처 기반의 사이버 방어 기법을 우회하도록 설계가 되어있으므로, 우회가 어려운 공격 모델 기반의 탐지 기법을 기반으로 알고리즘을 개발하였다. 공격 모델로는 사이버 공격의 많은 부분을 모델링한 MITRE ATT&CK®을 사용하였다. 공격 기술의 범용성을 고려하여 영향성 점수를 설계하고 이를 바탕으로 그룹 유사도 점수를 제안하였다. 실험 결과 제안하는 방법이 Top-5 정확도 기준 72.62%의 확률로 공격 그룹을 분류함을 알 수 있었다.
전 세계적으로 사이버 공격은 계속 증가해 왔으며 그 피해는 정부 시설을 넘어 민간인들에게 영향을 미치고 있다. 이러한 문제로 사이버 이상징후를 조기에 식별하여 탐지할 수 있는 시스템 개발의 중요성이 강조되었다. 위와 같이, 사이버 이상징후를 효과적으로 식별하기 위해 BGP(Border Gateway Protocol) 데이터를 머신러닝 모델을 통해 학습하고, 이를 이상징후로 식별하는 여러 연구가 진행되었다. 그러나 BGP 데이터는 이상 데이터가 정상 데이터보다 적은 불균형 데이터(Imbalanced data)이다. 이는, 모델에 학습이 편향된 결과를 가지게 되어 결과에 대한 신뢰성을 감소시킨다. 또한, 실제 사이버 상황에서 보안 담당자들이 머신러닝의 정형적인 결과로 사이버 상황을 인식시킬 수 없는 한계도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 전 세계 네트워크 기록을 보관하는 BGP(Border Gateway Protocol)를 조사하고, SMOTE(Synthetic Minority Over-sampling Technique) 활용해 불균형 데이터 문제를 해결한다. 그 후, 사이버 공방(Cyber Range) 상황을 가정하여, 오토인코더를 통해 사이버 이상징후 분류하고 분류된 데이터를 가시화한다. 머신러닝 모델인 오토인코더는 정상 데이터의 패턴을 학습시켜 이상 데이터를 분류하는 성능을 92.4%의 정확도를 도출했고 보조 지표도 90%의 성능을 보여 결과에 대한 신뢰성을 확보한다. 또한, 혼잡한 사이버 공간을 가시화하여 효율적으로 상황을 인식할 수 있기에 사이버 공격에 효과적으로 방어할 수 있다고 전망된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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