타겟 오브젝트의 복잡도가 높아질수록 디자인 파일의 사이즈도 커질 것이다. 이러한 큰 파일은 클라우드 시스템 같은 거대한 병렬 저장 시스템에 저장되고 수많은 디자이너들이 동시에 이 파일에 접속하여 디자인 작업을 수행하게 될 것이다. 이러한 경우 필연적으로 각 사용자가 정해진 파일 내 위치에서만 작업하도록 하는 제어 장치가 필요하게 될 것이다. 이 제어 장치에는 두 가지 접근 방법이 가능하다. 하나는 Role-Based Access Control(RBAC) 등의 전통적인 접근 제어 방법이고 다른 하나는 암호화 방법이다. 본 논문은 두 번째 방법을 택하되 파일이 각 레이어에 따라 다르게 암호화 되어 각 사용자가 자신의 레이어에서만 작업을 할 수 있도록 하는 기법을 제안하고 있다. 파일의 각 레이어의 키 역시 그 레이어를 접근할 수 있는 사용자만 복호화할 수 있는 형태로 암호화되어 저장된다. 본 논문은 이러한 목표를 이루기 위한 파일 포맷을 제시하며 그 파일을 다룰 수 있는 API 함수를 제시하고 설명한다.
In order to evaluate the precision degree of the blocks on the dock, the shipyards recently started to use the point cloud approaches using the 3D scanners. However, they hesitate to use it due to the limited time, cost, and elaborative effects for the post-works. Although it is somewhat traditional instead, they have still used the electro-optical wave devices which have a characteristic of having less dense point set (usually 1 point per meter) around the contact section of two blocks. This paper tried to expand the usage of point sets. Our approach can estimate the rework time to weld between the Pre-Erected(PE) Block and Erected(ER) block as well as the precision of block construction. In detail, two algorithms were applied to increase the efficiency of estimation process. The first one is K-mean clustering algorithm which is used to separate only the related contact point set from others not related with welding sections. The second one is the Concave hull algorithm which also separates the inner point of the contact section used for the delayed outfitting and stiffeners section, and constructs the concave outline of contact section as the primary objects to estimate the rework time of welding. The main purpose of this paper is that the rework cost for welding is able to be obtained easily and precisely with the defective point set. The point set on the blocks' outline are challenging to get the approximated mathematical curves, owing to the lots of orthogonal parts and lack of number of point. To solve this problems we compared the Radial based function-Multi-Layer(RBF-ML) and Akima interpolation method. Collecting the proposed methods, the paper suggested the noble point matching method for minimizing the rework time of block-welding on the dock, differently the previous approach which had paid the attention of only the degree of accuracy.
낙뢰 발생에 따른 휘도온도 특성을 분석하기 위하여 MTSAT-1R 수증기와 적외 1채널에서 추정된 휘도 온도를 사용하여 낙뢰 발생 유무에 따른 휘도온도 특성을 분석하였다. 비(非) 낙뢰시 두 채널간의 휘도온도 차이가 큰 반면, 낙뢰가 발생했을 때 두 채널의 휘도온도가 225 K과 205 K 부근에서 2번의 최대 극대가 나타나며 휘도온도 차이가 0에 수렴하였다. 또한 낙뢰가 발생할 시에 두 채널간의 휘도온도 차이를 이용하여 Machado et al., (2008)이 남미지역에 제시한 확률적인 낙뢰빈도 예보법이 남한지역에도 적용 가능함을 보였다. 낙뢰 발생 시에 나타나는 위성 휘도온도의 분포를 및 특성을 이용하여 최근 5년(2002-2006)간 낙뢰활동이 가장 왕성했던 2006년 06월 10일의 사례에 적용한 결과, 기본적인 종관장 분석 자료 및 다중 채널 (수증기, 적외)간의 휘도온도 및 그 차이를 종합적으로 활용할 때 낙뢰 예측성의 향상 가능성을 확인하였다. 이러한 위성 자료를 이용한 낙뢰 분석은 MTSAT-1R과 유사하고 2009년 말에 발사 예정인 통신해양기상 위성 (COMS)의 악기상 활용성을 증대시키는데 도움이 될 것이다.
최근 사이버 공격은 명확한 목적과 특정화된 대상에 대해 지능적이고 지속적이며 복잡한 공격 특성을 가짐으로써 사전에 인지하거나 사고 발생 시 대응하기에 상당히 어려워지고 있다. 또한 피해규모도 상당히 크기 때문에 이에 대한 대응체계가 국가적인 측면에서 시급한 상황이다. 기존의 데이터센터 및 전산실의 통합보안체계는 이러한 최근의 사이버 공격에 대응하기에는 시대에 뒤떨어진 면이 많다고 판단된다. 그러므로 본 연구에서는 지능형지속위협(APT)기반의 공격에 대비해 보다 고도화된 차세대 융합형 보안 프레임워크를 제안한다. 제안한 차세대 융합형 보안 프레임워크는 영역별 보안계층, 영역별 연계계층, 행위가시화 계층, 행위통제계층, 융합대응계층의 5단계 계층적 구성으로 APT 공격에 대한 선제적 대응이 가능하도록 설계하였다. 영역별 보안계층은 관리적, 물리적, 기술적 보안영역별로 보안 지침과 방향을 제시한다. 영역별 연계계층은 보안 도메인간의 상태정보가 일관성을 갖도록 한다. 지능화된 공격 행위의 가시화 계층은 데이터 취합, 비교, 판단, 통보의 수명주기로 구성된다. 행위 통제계층에서는 가시화된 행위를 통제하는 계층이다. 마지막으로 융합대응계층은 APT공격 전과 후의 대응체계를 제안하였다. 제안하는 차세대 융합 보안 프레임워크의 도입은 지속적이고 지능적인 보안위협에 대해 보다 향상된 보안관리를 수행하게 될 것이다.
본 연구에서는 20세기 후반 관측자료를 분석하여 최근 한반도 겨울철 강수현상에 나타난 변화 양상과 그 원인을 밝히고, 21세기 후반 기후모델(GFDL 2.1) 자료를 바탕으로 미래의 겨울강수 변화추세를 예측해 보고자 한다. 61개 지점 관측자료를 분석한 결과 에 따르면, 지난 35년 동안$(1973/74\sim2006/07)$ 우리나라 겨울철($11\sim4$월) 총 강수량은 변화가 없었지만, 강설량은 약 4.3cm/10년의 비율로 감소하였다. 1980년대 후반 이후 강설일수가 감소하고, 강설강도가 약해지고, 강설계절의 길이가 줄어들면서 설수일율(전체 강수일 수에서 강설일이 차지하는 비율)도 낮아졌다. 이러한 패턴은 겨울철 강수형태가 점차 강설에서 강우의 형태로 바뀌어가고 있음을 보여준다. 이러한 우리나라 겨울철 강수 형태의 변화는 겨울철 양(+)의 북극진동(Arctic Oscillation)에 의해 한반도 주변의 겨울철 기압이 상승함에 따라 나타난 기온상승과 관련되어 있다. 1980년대 후반 이후의 동북아시아 지역의 기압 상승은 한반도 주변의 대기와 해양 온도를 차별적으로 상승시킴으로써 대기안정도 증가에 의한 눈구름 형성 감소와 관련된 대기-해양간 온도경도를 감소시켰다. 모델생산 미래$(2081\sim2100)$ 기후자료와 20세기 후반$(1981\sim2000)$ 기후자료 비교 분석 결과, 21세기 말에는 대기 중 온실기체의 양이 증가할수록 온난화가 강화되어 겨울철 강설기간이 더 짧아지고 강설불가능일이 더 증가할 것으로 예상된다.
본 논문에서는 로컬 PC의 성능이 주는 영향이 적은 딥러닝 동작 구조를 구현하였다. 일반적으로, 딥러닝 모델은 많은 연산량을 가지고 있어 처리하는 PC의 성능에 영향을 많이 받는다. 본 논문에서는 이와 같은 제약 사항을 줄이기 위하여 AWS와 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 동작을 구현하였다. 첫 번째, AWS에서 딥러닝 연산을 하여 로컬 PC의 성능이 떨어지더라도 딥러닝 동작이 정상적으로 작동할 수 있도록 하였다. 하지만 AWS를 통해 연산 시 입력에 대해 출력의 실시간성이 떨어진다. 두 번째, 스트리밍 서버를 이용하여 딥러닝 모델의 실시간성을 증가시킨다. 스트리밍 서버를 사용하지 않았을 경우 한 이미지씩 처리하거나 이미지를 쌓아서 동영상으로 만들어 처리하여야 하기 때문에 실시간성이 떨어진다. 성능 비교 실험을 위한 딥러닝 모델로는 YOLO v3모델을 사용하였고, AWS의 인스턴스들 및 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 AWS의 인스턴스인 p3 인스턴스를 사용하였을 때 한 이미지 당 테스트 시간이 0.023444초로써 고성능 GPU인 GTX1080을 탑재한 로컬 PC의 한 이미지 당 테스트 시간인 0.027099초와 유사하다는 결과를 얻었다.
3차원 실내공간정보에 구축 시 경제성, 효율성 및 정확도 향상을 위한 지상레이저스캐너의 활용이 주목을 받고 있다. 그러나 실내공간정보 구축에 있어 지상레이저스캐너 관측방식과 기존 측량방식 방식에 대한 비교 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 설계도면 갱신 및 3차원 실내 모델링에 AMCW 방식 및 direct TOF 방식의 지상레이저스캐너와 토탈스테이션의 작업시간 및 위치정확도를 비교하여 지상레이저스캐너의 효율성과 경제성을 제시하였다. 비교결과, AMCW 방식은 direct TOF 방식에 비해 시간효율성이 뛰어났으며 두 관측값 사이의 RMSE는 ${\pm}1mm$ 수준으로 나타났다. 또한 지상레이저스캐닝 방식은 토탈스테이션 관측방식에 비해 2배 이상의 시간효율성을 보였으며 두 관측값 사이의 RMSE는 ${\pm}3.4cm$로 나타났다. 제시된 지상레이저스캐너를 이용한 3차원 실내모델링의 경제성과 효율성을 바탕으로 향후 3차원 실내공간 정보 구축에 지상레이저스캐닝 방식이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Objectives : The objectives of this study is to provide the theoretical basis to cure and prevent mental disease by translating and considering Benshen chapter in LingShu. Methods : First, I translate the contents of "Benshen" chapter in LingShu paragraph by paragraph. Second, I consider the contents of Benshen chapter in LingShu. Third, after considering each paragraph of Benshen chapter in LingShu, I think the relation of each paragraph and picture to myself Benshen chapter. Results and Conclusions : 1. Heart(心) appeared in Benshen chapter mediates the action of 'JeongSinHonBaek(精神魂魄)' and 'UiJiSaRyeoJi(意志思虑智)'. 2. 'UiJiSaRyeoJi(意志思虑智)' appeared in Benshen chapter means the process of the maturity of thought. 'Jeong(精)' which has a 'water(水), sink(沈), silent(靜)' image gets involved in the development from 'Ui(意)' to 'Ji(志)', because its process means the thought is deepening. 'Hon(魂)' which has a 'wind(風), cloud(雲), change(變)' image gets involved in the development from 'Ji(志)' to 'Sa(思)', because its process means the change of the thought. 'Sin(神)' which has a 'fire(火), bright(明), move(動)' image gets involved in the development from 'Sa(思)' to 'Ryeo(慮)', because its process means the expansion the horizon of the cognition. 'Baek(魄)' which has a 'metal(金), firm(剛), decide (決)' image gets involved in the development from 'Ryeo(慮)' to 'Ji(智)', because its process means the wise response to real world. 3. If one is immersed in one emotion and cannot escape from it, the functional change of Gi(氣) due to its emotion harms five spirits which move in the opposite direction and causes mental physical symptoms and has a possibility to die in the season which inhibit each five organs. 4. Five spirits(五神) acts based on 'HyeolMaekYeongGiJeong(血脈營氣精)' and in the symtoms caused by deficiency and excess of five organ Gi(五藏氣), symptoms of liver and heart appear in emotion and symptoms of spleen lung kidney appear in body. 5. Benshen chapter highlights the importance of checking 'Sin(神)' and 'Gi(氣)' treating a patient with acupuncture and mentioning the importance of observing deficiency and excess of five organ Gi(五藏氣) in the last paragraph means 'Sin(神)' and 'Gi(氣)' are inseparably related.
Zemansky, Gil;Hong, Yoon-Seeok Timothy;Rose, Jennifer;Song, Sung-Ho;Thomas, Joseph
한국수자원학회:학술대회논문집
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한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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pp.18-18
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2011
Climate change is impacting and will increasingly impact both the quantity and quality of the world's water resources in a variety of ways. In some areas warming climate results in increased rainfall, surface runoff, and groundwater recharge while in others there may be declines in all of these. Water quality is described by a number of variables. Some are directly impacted by climate change. Temperature is an obvious example. Notably, increased atmospheric concentrations of $CO_2$ triggering climate change increase the $CO_2$ dissolving into water. This has manifold consequences including decreased pH and increased alkalinity, with resultant increases in dissolved concentrations of the minerals in geologic materials contacted by such water. Climate change is also expected to increase the number and intensity of extreme climate events, with related hydrologic changes. A simple framework has been developed in New Zealand for assessing and predicting climate change impacts on water resources. Assessment is largely based on trend analysis of historic data using the non-parametric Mann-Kendall method. Trend analysis requires long-term, regular monitoring data for both climate and hydrologic variables. Data quality is of primary importance and data gaps must be avoided. Quantitative prediction of climate change impacts on the quantity of water resources can be accomplished by computer modelling. This requires the serial coupling of various models. For example, regional downscaling of results from a world-wide general circulation model (GCM) can be used to forecast temperatures and precipitation for various emissions scenarios in specific catchments. Mechanistic or artificial intelligence modelling can then be used with these inputs to simulate climate change impacts over time, such as changes in streamflow, groundwater-surface water interactions, and changes in groundwater levels. The Waimea Plains catchment in New Zealand was selected for a test application of these assessment and prediction methods. This catchment is predicted to undergo relatively minor impacts due to climate change. All available climate and hydrologic databases were obtained and analyzed. These included climate (temperature, precipitation, solar radiation and sunshine hours, evapotranspiration, humidity, and cloud cover) and hydrologic (streamflow and quality and groundwater levels and quality) records. Results varied but there were indications of atmospheric temperature increasing, rainfall decreasing, streamflow decreasing, and groundwater level decreasing trends. Artificial intelligence modelling was applied to predict water usage, rainfall recharge of groundwater, and upstream flow for two regionally downscaled climate change scenarios (A1B and A2). The AI methods used were multi-layer perceptron (MLP) with extended Kalman filtering (EKF), genetic programming (GP), and a dynamic neuro-fuzzy local modelling system (DNFLMS), respectively. These were then used as inputs to a mechanistic groundwater flow-surface water interaction model (MODFLOW). A DNFLMS was also used to simulate downstream flow and groundwater levels for comparison with MODFLOW outputs. MODFLOW and DNFLMS outputs were consistent. They indicated declines in streamflow on the order of 21 to 23% for MODFLOW and DNFLMS (A1B scenario), respectively, and 27% in both cases for the A2 scenario under severe drought conditions by 2058-2059, with little if any change in groundwater levels.
빅데이터, IoT, 클라우드, 모바일 등 ICT에 의한 사회변화가 급속히 진행됨에 따라, PC도입, 인터넷 속도, 인터넷 가입자수 등을 통해 정보사회 수준을 측정하던 프레임에서 벗어나 새로운 정보사회 진단 프레임워크가 요구되고 있다. 본 연구는 후기정보사회를 진단하고 측정할 수 있는 프레임워크 수립을 위한 연구이다. 이를 위해 기술사회 공진화 이론에 따라서 프레임워크를 구성하고 프레임워크를 구성하는 지표는 공신력있는 국제기구에서 제시하는 정보사회관련 지표로 선정하였다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 후기정보사회를 구성하는 3개 부문, 6개 클러스터(항목), 25개의 노드(지표)는 모두 연관성이 있는 것으로 나타났다. 첫째, 네트워크 분석법(ANP)를 통해 정보사회의 수준 진단을 위한 중요도는 정보사회 발전(50.34%), 기술기반확충(25.03%) 그리고 정보화 효과(24.63%)로 나타났다. 둘째, 클러스터와 노드에 대한 상대적 중요도를 산출한 결과, 클러스터는 (1)사회의 발전 잠재력(26.04%), (2)경쟁력(15.9%), (3)ICT 활용능력(15.5%), (4)(사회적)자본의 증대(24.3%), (5)ICT 도입(9.54%), (6)삶의 질(8.7%)에 대한 순으로 나타났다. 결론적으로 후기정보사회의 수준 진단과 측정은 ICT에 의한 경제산업적 효과와 삶의 질에 대한 부분을 함께 고려해야 한다. 또한 가중치를 적용하여 국가간 비교를 통해 후기 정보사회를 준비하는 한국의 수준을 진단하고 후기정보사회를 위한 정책적 시사점을 제시할 수 있도록 해야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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