인구 고령화에 따라 치매환자가 크게 늘어나고 있으며, 이에 따른 사회 경제적 부담이 커지고 있다. 현재 치매환자를 효과적으로 관리하는 방법은 조기에 치매 초기 환자를 파악하는 것이다. 그러나 의료진이 부족한 농촌과 섬 지역에서는 병원을 방문해서 조기 검사를 받기 어려운 문제가 있다. 이 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 원격 치매 조기 검사 시스템을 제안한다. 원격 치매 조기 검사 시스템은 환자가 실시간 화상 통신을 기반으로 한 원격 의료 기술을 활용하여 원격의 치매 전문가에게 검사 및 진료를 받을 수 있는 시스템이다. 치매 원격 조기 검진 시스템은 섬 지역의 보건지소 의료진이 사용하는 로컬 클라이언트 시스템, 영상을 전송 및 저장/관리하는 화상 서버, 원격 치매 전문가가 활용하는 전문가 클라이언트로 구성된다. 로컬 클라이언트는 환자가 보건지소의 의료진과 같이 사용할 수 있도록 함으로써 현 의료법의 원격협진 기준을 만족시킨다. 또한 전문가 클라이언트는 치매 전문가가 사용하며, 환자의 정보를 저장/관리하고, 환자의 이력 정보를 분석하고 향후 치매 진행 정도를 예측할 수 있다.
최근 바이러스가 날로 지능화되고 있고 해킹수법이 교묘해지면서 이에 대응하는 보안기술 또한 발전을 거듭하고 있다. 팀 주소 등을 통해 네트워크를 관리하는 방화벽과 방화벽을 뚫고 침입한 해커를 탐지해 알려주는 침입탐지시스템(IDS)에 이어 최근에는 침입을 사전에 차단한다는 측면에서 한 단계 진보한 IDS라고 볼 수 있는 침입방지시스템(IPS)이 보안기술의 새로운 패러다임으로 인식되고 있다. 그러나 현재 대부분의 침입방지시스템은 정상 트래픽과 공격트래픽을 실시간으로 오류없이 구별할 수 있는 정확성과 사후공격패턴분석 능력 등을 보장하지 못하고 기존의 침입 탐지시스템 위에 단순히 패킷 차단 기능을 추가한 과도기적 형태를 취하고 있다. 이에 본 논문에서는 침입방지시스템의 패킷 분석 능력과 공격에 대한 실시간 대응성을 높이기 위하여 netfilter 시스템을 기반으로 커널 레벨에서 동작하는 침입 탐지 프레임워크와, iptables를 이용한 패킷 필터링 기술에 CBQ 기반의 QoS 메커니즘을 적용한 비정상 트래픽 제어 기술을 제시한다. 이는 분석된 트래픽의 침입 유형에 따라 패킷의 대역폭 및 속도를 단계적으로 할당할 수 있도록 하여 보다 정확하고 능동적인 네트워크 기반의 침입 대응 기술을 구현할 수 있도록 한다.
최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 통해 경제적 이득을 취하려는 형태로 바뀌어가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크로서 최근 발생하는 많은 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 무장하고 전 세계 네트워크 전반에 걸쳐 그 세력을 확장해 가고 있다. 하지만 현존하는 봇넷 대응 솔루션은 대부분 시그네쳐 기반 탐지 방법을 이용하거나, 극히 제한적인 지역의 봇넷만을 탐지하고 있어, 총괄적 봇넷 대응에는 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 중앙집중형 봇넷을 주요 목표로 하며, 이를 빠르게 탐지하고 대응하기 위해 ISP 사업자들 간, 혹은 국가 간에 봇넷 정보 공유를 통한 중앙집중형 봇넷 탐지 및 관리 시스템 설계를 제안한다. 본 시스템은 특정 시스템이나 하드웨어에 특화되지 않은 유연함을 갖고 있어 설치 및 배포가 쉽고 ISP 간 혹은 국가간의 정보 공유를 통해 넓은 지역의 네트워크를 수용할 수 있어, 기존의 솔루션보다 효율적인 봇넷 탐지 및 관리가 가능하다.
Miguel, Michelle;Mamuad, Lovelia;Ramos, Sonny;Ku, Min Jung;Jeong, Chang Dae;Kim, Seon Ho;Cho, Yong Il;Lee, Sang Suk
Animal Bioscience
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제34권4호
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pp.642-651
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2021
Objective: This study aimed to determine the effects of different roughages in total mixed ration (TMR) inoculated with or without coculture of Lactobacillus acidophilus (L. acidophilus) and Bacillus subtilis (B. subtilis) on in vitro rumen fermentation and microbial population. Methods: Three TMRs formulations composed of different forages were used and each TMR was grouped into two treatments: non-fermented TMR and fermented TMR (F-TMR) (inoculated with coculture of L. acidophilus and B. subtilis). After fermentation, the fermentation, chemical and microbial profile of the TMRs were determined. The treatments were used for in vitro rumen fermentation to determine total gas production, pH, ammonianitrogen (NH3-N), and volatile fatty acids (VFA). Microbial populations were determined by quantitative real-time polymerase chain reaction (PCR). All data were analyzed as a 3×2 factorial arrangement design using the MIXED procedure of Statistical Analysis Systems. Results: Changes in the fermentation (pH, lactate, acetate, propionate, and NH3-N) and chemical composition (moisture, crude protein, crude fiber, and ash) were observed. For in vitro rumen fermentation, lower rumen pH, higher acetate, propionate, and total VFA content were observed in the F-TMR group after 24 h incubation (p<0.05). F-TMR group had higher acetate concentration compared with the non-fermented group. Total VFA was highest (p<0.05) in F-TMR containing combined forage of domestic and imported source (F-CF) and F-TMR containing Italian ryegrass silage and corn silage (F-IRS-CS) than that of TMR diet containing oat, timothy, and alfalfa hay. The microbial population was not affected by the different TMR diets. Conclusion: The use of Italian ryegrass silage and corn silage, as well as the inoculation of coculture of L. acidophilus and B. subtilis, in the TMR caused changes in the pH, lactate and acetate concentrations, and chemical composition of experimental diets. In addition, F-TMR composed with Italian ryegrass silage and corn silage altered ruminal pH and VFA concentrations during in vitro rumen fermentation experiment.
미래 사회는 데이터를 다룰 수 있는 역량이 특히 중요해질 것이라 예측되며, 따라서 통계적 지식과 더불어 통계적 사고력을 갖춘 교사 교육이 필요한 시대가 되었다. 이에 따라 본 연구는 연구자들이 개발한 데이터 분석 프로젝트를 예비 교사들에게 적용해본 뒤 이들의 통계적 지식의 변화를 살펴보고 통계적 사고력을 활용한 데이터 기반 의사 결정 경험의 내용을 살펴보았다. 해당 프로젝트를 통해 예비 교사들은 실제 데이터를 공학적 도구를 통해 분석하는 기회를 가질 수 있었다. 연구를 위해 혼합연구 모형을 적용하여 예비 교사들의 통계적 지식의 변화를 양적으로 분석하였고 데이터 기반 의사 결정의 경험을 질적으로 살펴보았다. 그 결과 예비 교사들은 모평균과 표본평균의 관계, 그리고 모평균 추정 및 해석에 관한 통계적 지식이 부족한 것으로 드러났다. 데이터 기반 의사 결정에 관해서는 데이터와 분석 방법 및 분석 결과에 대한 이해의 깊이에 차이를 보였으며 이러한 차이는 예비 교사들이 한 모둠에서 같이 활동한 경우에도 발생하였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 통계 교육의 질 제고를 위한 제안점을 논하였다.
현대 사회의 농업 인구의 고령화 및 감소로 농업 환경 개선이 필요한 실정이고 대표적인 문제 중 하나이다. 그리고 대부분의 작업체계에서 항상 운반 작업이 필요하기 때문에 운반 작업에 사용되는 시간과 노동력의 비율이 매우 높다. 이에 따라 많은 종류의 운반차들이 개발되고 판매되고 있으며, 초기에는 대부분 화석연료를 사용하는 동력운반차가 주종을 이루고 있다. 그러나 최근에는 지구온난화와 기후변화협약 등 국제 환경규제의 강화 및 화석연료의 고갈로 인한 수소, 연료전지, 태양광, 바이오 등 차세대 친환경에너지를 주목하고 있다. 그래서 본 연구에서는 화석연료를 대체하는 친환경적이며 누구나 쉽게 조작이 가능하고 안전한 농업용 전기운반차를 개발하는 것을 최종목표로 한다. 농업용 전기운반차의 광범위한 차속 조절 및 안정성 확보에 초점을 두고 설계하였으며, 성능 및 디자인을 고려하여 프레임, 주행부, 조향부, 컨트롤러 시스템 등으로 구성되어 각 부분별 검토하였다. 본 연구의 농업용 전기운반차가 젊은 인력이 부족한 농경사회에서 고령노동자나 여성들이 쉽고 편하게 작업을 할 수 있고 높은 효율성을 통해서 농경사회에 도움이 될 수 있을 것이다.
도시 강우유출수에 함유된 중금속은 저감시설 내에 축적되면서 기능저하와 유지관리를 어렵게 하는 원인이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 자연적 물질순환과정을 가진 LID 시설이 널리 이용되고 있다. LID 시설로 유입된 중금속은 식물흡입을 통해 밖으로 배출된다. 그러나 식물별 중금속 흡수율이 규명되지 못하여 LID 설계시 식물 종 선정에 어려움을 주고 있다. 따라서 본 연구는 중금속 노출빈도가 다른 LID 시설 내부, 도로변 식물 및 조경공간 식물을 상호비교하여 식물에 의한 중금속 제거특성을 연구하였다. 차량 활동과 접촉빈도가 높은 LID 및 도로변에 식재된 식물류(초본류, 관목류, 교목류)의 체내 중금속 함량은 조경공간 식재 식물체보다 높게 나타났다. 중금속의 체내 축적은 주변환경(유입수 성상, 주변 대기오염 정도 등)의 영향을 크게 받는 것으로 나타났다. 도시 강우유출수에 높은 농도로 함유된 Zn 제거에는 패랭이, 메타세콰이어, 영산홍, 쑥 등이 적정하며, Cu 제거에는 패랭이, 메타세콰이어, 쑥 및 은행나무가 적절한 것으로 평가되었다. Pb 제거에는 벚꽃나무, 메타세콰이어 및 조팝나무가 적정하며, As, Cr 및 Cd 제거에는 패랭이가 적정한 것으로 평가되었다. 식물별 중금속 흡입능력은 서로 다르게 나타났다. 이러한 특성은 다양한 토지이용에서 발생하는 다양한 중금속 제거를 위한 식물 종 선정에 활용될 수 있다.
비 직교 다중 접속(NOMA : Non Orthogonal Multiple Access) 기술은 5G 네트워크의 등장으로 폭발적으로 증가한 사용자의 QoS(Quality of Service)를 보장하기 위한 기술이다. 비 직교 다중 접속 기술은 기존의 직교 다중 접속(OMA : Orthogonal Multiple Access) 기술에서 주파수의 직교성을 없애고 다른 신호를 구분하기 위해 전력을 차등적으로 할당하는 기술이다. NOMA 기술 중 협력 NOMA 기술은 거리가 먼 사용자들에게 보내기 위해 많은 전력을 소모하는 것이 아닌 중계 노드에게 신호를 보내어서 중계 노드가 대신 NOMA를 수행하는 방법이다. 하지만, 협력 NOMA에서는 중계 노드가 협력 NOMA에 참여하는 동기가 반드시 필요하다. 이를 위해 기지국은 중계 노드에게 인센티브를 지급할 수 있지만 중계 노드가 기여한 만큼 공정하게 지급해야 한다. 이러한 인센티브 체계를 수립할 때 발생하는 문제점이 있는데 그것은 중계 노드가 자신의 기여를 속인다면 기지국 입장에서는 전체 시스템 성능도 하락할 뿐 아니라 높은 인센티브를 지급해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 협력 NOMA 네트워크에 참여하는 중계 노드들이 이기적으로 행동하여 거짓된 정보를 보고하는 것을 방지하기 위해 메커니즘 디자인을 사용한 기법을 제안한다. 메커니즘 디자인 중 VCG메커니즘을 사용하여 중계 노드들의 이기적인 행동을 제어하고 전체 시스템 성능을 높일 수 있도록 하였다. 실험 결과로 중계 노드들이 이기적으로 행동했을 때의 전체 시스템 성능보다 VCG 메커니즘을 사용하여 모두가 진실하게 행동했을 때의 전체 시스템 성능이 증가함을 보였다.
최근 태풍, 지진, 산불, 산사태, 전쟁 등 다양한 재난 상황으로 인한 인명피해와 자금 손실이 꾸준히 발생하고 있고 현재 이를 예방하고 복구하기 위해 많은 인력과 자금이 소요되고 있는 실정이다. 이러한 여러 재난 상황을 미리 감시하고 재난 발생의 빠른 인지 및 대처를 위해 본 논문에서는 인공지능 기반의 재난 드론 시스템을 설계 및 개발하였다. 본 연구에서는 사람이 감시하기 힘든 지역에 여러 대의 재난 드론을 이용하며 딥러닝 기반의 객체 인식 알고리즘과 최적 경로 탐색 알고리즘을 적용해 각각의 드론이 최적의 경로로 효율적 탐색을 실시한다. 또한 드론의 근본적 문제인 배터리 용량 부족에 대한 문제점을 해결하기 위해 Ant Colony Optimization (ACO) 기술을 이용하여 각 드론의 최적 경로를 결정하게 된다. 제안한 시스템 구현을 위해 여러 재난 상황 중 산불 상황에 적용하였으며 전송된 데이터를 기반으로 산불지도를 만들고, 빔 프로젝터를 탑재한 드론이 출동한 소방관에게 산불지도를 시각적으로 보여주었다. 제안한 시스템에서는 여러 대의 드론이 최적 경로 탐색 및 객체인식을 동시에 수행함으로써 빠른 시간 내에 재난 상황을 인지할 수 있다. 본 연구를 바탕으로 재난 드론 인프라를 구축하고 조난자 탐색(바다, 산, 밀림), 드론을 이용한 자체적인 화재진압, 방범 드론 등에 활용할 수 있다.
본 연구는 선박 육상건조를 위한 로드-아웃 시스템(Load-out System)의 보기(Bogie;대차) 배치 방법과 그 적용사례에 대한 표준을 제시하였다. 로드-아웃 시스템은 도크 설비 없이 육상에서 선박을 건조하는 가장 중요한 시스템 중 하나로, 본 시스템은 보기, 모터부착 보기, 트레슬, 파워팩의 4가지 장비로 구성되어 있다. 또한, 선박의 구조적 안전을 위해 트레슬의 반력을 계산하고 적절한 보기의 대수를 결정하였다. 이러한 맥락에서 본 연구의 목적은 최소한의 비용으로 구조적 안전요건을 만족하는 보기 배치를 수행할 수 있는 최적의 시스템 설계방법을 제안하고 과도한 보기 배치에 따른 기업의 손실을 줄이는 데 그 목적이 있다. 제안된 방법은 육상건조 단계에서 조선사들의 생산 경쟁력 향상은 물론 실효성 있는 작업절차 구현에도 기여할 것으로 기대된다. 또한, 로드-아웃 과정에서 선체 바닥에서 발생할 수 있는 선체변형에 대한 위험을 최소화하기 위하여 114K 원유 탱커(최소 보기 수 54대)와 174K CBM LNG 운반선(최소 보기 수 88대)에 보기 배치 방법을 적용하여 육상건조 선박의 보기의 수와 임계 위험(안전율 1.61)을 최소화할 수 있도록 하였으며, 본 연구를 통해 독자는 향후 성공적인 육상건조와 이에 따른 경제적인 선박건조를 수행할 수 있을 것으로 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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