초연결, 초지능, 초융합의 패러다임 기반의 4차 산업혁명 시대를 맞이하고 있는 오늘날에는 모바일, 클라우드, 빅데이터 등의 기술을 바탕으로 원격업무 환경이 중심이 되고 있다. 이와 같은 원격업무 환경은 코로나19로 인한 비대면에 대한 요구로 가속화되었다. 원격업무 환경은 언제, 어디에서나 서비스 및 자원에 접근하여 다양한 업무를 수행할 수 있기 때문에, 업무 효율성은 증가시켰으나 내외부 경계를 모호하게 만듦으로써 전통적인 경계 기반 네크워크 보안모델을 무력화시키는 문제점을 야기시켰다. 본 논문에서는 경계면의 개념을 넘어 네트워크에서 발생하는 모든 행위를 신뢰하지 않는다는 제로 트러스트 사상에 기반한 핵심 구성요소와 이들 간의 관계를 중심으로 한 보안모델을 구축함으로써, 전통적인 경계면 중심 보안 전략의 한계점을 개선할 수 있는 방안을 제시하였다.
동적으로 연결되어 자치적인 네트워크 망을 형성하는 에드 혹 네트워크에서는 이동 단말들이 협업하여 기지국의 도움 없이 망을 형성하며 제한된 에너지 자원을 가지고 있다. 네트워크를 구성하는 단말기들은 라우터 역할을 수행하므로 잦은 데이터 전송 등에 의해 에너지가 고갈되면 라우터 수가 감소하게 되어, 전체 네트워크는 통신 장애를 초래하게 되며 네트워크 수명이 단축될 수 있다. 그러므로, 네트워크 수명을 최대화 하기위해 이동 호스트들의 균형있는 에너지의 소모에 관한 문제는 라우팅에 있어서 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 지역 정보를 이용하여 라우팅 경로를 형성하고 경로 탐색에 대한 오버헤드를 줄일 수 있는 위치 기반 지역적 라우팅 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 전송 에너지, 링크 에러율, 각 노드의 잔여 에너지 등을 고려하여 다음 이웃 노드를 선택하여 경로를 형성하므로 노드들 간의 균형된 에너지 소비를 가능하게 하여 네트워크 수명을 연장시킬 수 있는 방법이다.
2015년 우리나라는 약 9,632억 달러의 무역규모와 약 902억 달러의 상품무역흑자를 달성한 반면, 서비스무역은 약 152억 달러의 적자를 기록하였다. WTO에 따르면 서비스무역은 부가가치 및 고용 창출효과가 높고, 국민의 소득수준, 삶의 질 등과 밀접하게 연결되는 특성을 가지고 있다. 본 연구는 2006년부터 2015년까지 12개 항목의 서비스무역 세분류통계 정보를 분석하고 지난 10년간 업종별 서비스무역의 대외경쟁력을 측정해 보았다. 분석결과 첫째, 상품무역규모대비 서비스무역규모는 점차 증가하고 있다. 둘째, 서비스무역 업종별 경쟁력분석을 통해 정책의 수립 및 지원의 우선순위를 고려할 수 있다. 마지막으로 서비스무역 내 업종 간 연계성과 서비스무역과 상품무역 간 연계성을 고려한 정책과제 수립이 필요하다고 할 수 있다.
Horizon Run 5 (HR5) is a cosmological hydrodynamical simulation which captures the properties of the Universe on a Gpc scale while achieving a resolution of 1 kpc. This enormous dynamic range allows us to simultaneously capture the physics of the cosmic web on very large scales and account for the formation and evolution of dwarf galaxies on much smaller scales. Inside the simulation box. we zoom-in on a high-resolution cuboid region with a volume of 1049 × 114 × 114 Mpc3. The subgrid physics chosen to model galaxy formation includes radiative heating/cooling, reionization, star formation, supernova feedback, chemical evolution tracking the enrichment of oxygen and iron, the growth of supermassive black holes and feedback from active galactic nuclei (AGN) in the form of a dual jet-heating mode. For this simulation we implemented a hybrid MPI-OpenMP version of the RAMSES code, specifically targeted for modern many-core many thread parallel architectures. For the post-processing, we extended the Friends-of-Friend (FoF) algorithm and developed a new galaxy finder to analyse the large outputs of HR5. The simulation successfully reproduces many observations, such as the cosmic star formation history, connectivity of galaxy distribution and stellar mass functions. The simulation also indicates that hydrodynamical effects on small scales impact galaxy clustering up to very large scales near and beyond the baryonic acoustic oscillation (BAO) scale. Hence, caution should be taken when using that scale as a cosmic standard ruler: one needs to carefully understand the corresponding biases. The simulation is expected to be an invaluable asset for the interpretation of upcoming deep surveys of the Universe.
이 연구의 목적은 국내외 자동차 브랜드의 커넥티드 카 서비스의 사용자 감성 경험 요인들을 비교 분석하여 차이점을 도출하고 스마트 카 UX의 기획 방향성을 도출하는 것이다. 텍스트 마이닝 방법론을 활용하여, 국내외 브랜드 간 사용자 고객 리뷰의 경험 요인별 긍정-부정 감성 지수를 비교하였다. 현대차 그룹 브랜드 리뷰 12만 건과 해외 브랜드(테슬라, BMW, 벤츠) 리뷰 19만 건을 수집하여 전처리 과정을 수행한 후, 추출된 키워드를 연결 시스템, 정보, 서비스 차원에서 모두 11개의 경험 요인으로 분류하여 국내-해외 브랜드를 비교 분석하였다. 국내 커넥티드 카의 고객 리뷰 분석 결과, 가장 높은 감성 지수가 도출된 경험 요인은 '안전성'이었다. 해외 브랜드의 감성 지수 분석 결과, '오락성'이 가장 긍정적인 경험 요인으로 나타났다.
본 연구의 목적은 현재 많은 전문대학들에서 진행 중이거나 준비 중인 전산정보 시스템 고도화 작업에 관한 내용을 살펴봄으로써 이를 준비 중인 대학들에 적정한 개발준비 기초자료를 제시하려는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 전산정보시스템 고도화 작업의 필요성, 추진방향, 기반지침, 개발관련 요구사항, 구축환경 등에 대하여 알아보았으며 관련된 내용을 본문을 통해 제시하였다. 결론적으로, 전산정보 고도화사업을 통하여 행정업무의 효율성 증대, 대학경쟁력 강화, 효율적인 인력배치, 통합 중앙관제 솔루션 제공, 스마트 캠퍼스 구축이 가능하며 이 외에도 업무 간 연계성 확보, 학생관리의 효율성 증대, 업무 및 전산서비스 접근성의 향상, 학생 직무능력과 연계한 효과적인 서비스 제공체계 확립, 학생 관리 및 학생 교육성과지표관리, 편리한 교육 및 연구환경 조성의 기대효과를 얻을 수 있음을 연구적으로 제시한다.
In order to establish appropriate policy to control sediment-associated problems, it is necessary to identify the physical characteristics of the reservoir sediments in particulate form in the Yeongsan River. Two time-integrated suspended sediment samplers were installed at Seungchon and Juksan weir on the upper and middle Yeongsan River in July 2012. Reservoir sediment samples were obtained at monthly intervals until October 2014. During the monitoring period, a total of 38 sediment samples were obtained and analyzed. Seasonal trends of suspended sedimentation rates and grain size distributions were examined based on variations in precipitation and discharge fluctuations. Moreover, stream flow characteristics, which has a great influence on the physical characteristics of the river sediment, was analyzed using flow duration curve for the period 2003-2019 at Naju gauging station. Sedimentation rates during summer, when heavy rainfall was concentrated due to the monsoonal front and typhoon, were very high, indicating the positive relationship between sediment concentration and discharge. Particle size analysis of the collected sediment showed that coarse silt and very fine sand-sized sediment dominated most of the Seungchon weir sediment. On the other hand, medium silt-sized sediment dominated the downstream Juksan weir except for a few summer samples. These results implied that the physical characteristics of the suspended sediment are determined not only due to flow fluctuations, but also with regard to the antecedent rainfall conditions, hillslope-channel connectivity, and the supply of materials from various contributing regions. This information about flow characteristics and temporal variations in reservoir sediment can be used for safe management of the weir and discussing the issues on the dismantling of the weirs.
Arbuscular mycorrhizal fungi (AMF) are widespread soil endophytic fungi, forming mutualistic relationships with the vast majority of land plants. Biochar (BC) has been reported to improve soil fertility and promote plant growth. However, limited studies are available concerning the combined effects of AMF and BC on soil community structure and plant growth. In this work, a pot experiment was designed to investigate the effects of AMF and BC on the rhizosphere microbial community of Allium fistulosum L. Using Illumina high-throughput sequencing, we showed that inoculation of AMF and BC had a significant impact on soil microbial community composition, diversity, and versatility. Increases were observed in both plant growth (the plant height by 8.6%, shoot fresh weight by 12.1%) and root morphological traits (average diameter by 20.5%). The phylogenetic tree also showed differences in the fungal community composition in A. fistulosum. In addition, Linear discriminant analysis (LDA) effect size (LEfSe) analysis revealed that 16 biomarkers were detected in the control (CK) and AMF treatment, while only 3 were detected in the AMF + BC treatment. Molecular ecological network analysis showed that the AMF + BC treatment group had a more complex network of fungal communities, as evidenced by higher average connectivity. The functional composition spectrum showed significant differences in the functional distribution of soil microbial communities among different fungal genera. The structural equation model (SEM) confirmed that AMF could improve the microbial multifunctionality by regulating the rhizosphere fungal diversity and soil properties. Our findings provide new information on the effects of AMF and biochar on plants and soil microbial communities.
21세기 정보통신기술의 발달은 주요기반시설의 제어시스템에 초연결성과 초지능성을 갖게 하여 운용 효율성을 높였으나, 보안 취약점을 증가시켜 해킹 위협에 노출되고 있다. 그중에서도 일상생활에 필수적으로 사용하는 전력을 공급하는 전력시스템은 국가 중요기반체계로서 사이버공격의 주요 표적이 되고 있다. 최근에는 전력시스템을 보호하기 위해서 다양한 보안체계를 개발하고 실전형 사이버공방훈련을 통해서 전력시스템의 안정성을 유지하고자 한다. 하지만, 사이버공격이 인공지능과 빅데이터 등의 첨단 ICT 기술과 접목되면서 기존의 보안체계로 지능화되고 있는 사이버공격을 방어하기가 쉽지 않게 되었다. 이러한 지능화되는 사이버공격을 방어하기 위해서는 지능형 사이버공격의 유형과 양상을 사전에 파악하고 있어야 한다. 본 연구에서는 첨단 ICT 기술과 접목된 사이버공격의 진화에 대해서 분석하였다.
Gabriel D. M. Manalu;Mulomba Mukendi Christian;Songhee You;Hyebong Choi
International journal of advanced smart convergence
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제12권4호
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pp.434-442
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2023
The relationship between acute kidney injury (AKI) prediction and nephrotoxic drugs, or drugs that adversely affect kidney function, is one that has yet to be explored in the critical care setting. One contributing factor to this gap in research is the limited investigation of drug modalities in the intensive care unit (ICU) context, due to the challenges of processing prescription data into the corresponding drug representations and a lack in the comprehensive understanding of these drug representations. This study addresses this gap by proposing a novel approach that leverages patient prescription data as a modality to improve existing models for AKI prediction. We base our research on Electronic Health Record (EHR) data, extracting the relevant patient prescription information and converting it into the selected drug representation for our research, the extended-connectivity fingerprint (ECFP). Furthermore, we adopt a unique multimodal approach, developing machine learning models and 1D Convolutional Neural Networks (CNN) applied to clinical drug representations, establishing a procedure which has not been used by any previous studies predicting AKI. The findings showcase a notable improvement in AKI prediction through the integration of drug embeddings and other patient cohort features. By using drug features represented as ECFP molecular fingerprints along with common cohort features such as demographics and lab test values, we achieved a considerable improvement in model performance for the AKI prediction task over the baseline model which does not include the drug representations as features, indicating that our distinct approach enhances existing baseline techniques and highlights the relevance of drug data in predicting AKI in the ICU setting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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