본 연구는 4차산업 혁명을 뒷받침하고 국가 경제의 중추적 역할을 하는 중소기업들이 해킹이나 기술유출 등으로 경제 활동을 할 수 없다면, 이는 국가 사회적, 경제적으로 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 이러한 국내 중소기업에 대한 정부의 정보보호 지원 정책에 대해 형황 및 문제점 분석과 개선 방안을 도출하여 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 선행연구 검토 분석, 중소기업의 정보보호 실태 현황과 주요국의 중소기업 정보보호 지원 정책에 현황과 문제점을 분석해보고 분석결과를 토대로 실수요자인 중소기업들의 정보보호 지원 정책의 우선순위 등을 실태조사를 통해 검증하고자 한다. 연구결과 향상된 지원 정책으로 정보보호 인식제고 강화, 법적 근거 마련, 자발적 역량강화, 공동 대응체계 구축, 전문인력 및 예산 지원 강화, 지역 안전망 구축, 언택트 시대 지원 강화, 지역 전략산업 보안 내재화 등이 도출되었다. 이는 향후 포스트 코로나19 대비 중소기업의 정보보호 수준 제고를 위한 정부의 중소기업에 대한 정보보호 지원 정책으로 활용이 가능하다.
최근 VLSI 회로 설계는 자동 레이아웃(automatic layout) 들을 사용하여 효과적으로 이루어지고 있다. 자동 레이아웃은 VLSI 칩 상에 모듈들의 위치를 결정하는 배치와 각 모듈간을 상호 연결하는 배선 두 가지의 중요한 기능으로 구성되어 있다. VLSI 칩의 성능과 면적은 이 두 가지의 기능을 수행하는 알고리즘의 성능에 따라 크게 좌우된다. 채널 배선은 VLSI 설계 과정중의 하나로, 글로벌 배선을 수행한 후 각 배선 영역에 할당된 네트들을 트랙에 할당하여 구체적인 네트들의 위치를 결정하는 문제이며, 네트들이 할당된 트랙의 수를 최소화하는 문제이다. 본 논문에서는 4-레이어 채널 배선 문제를 해결하기 위한 네트리스트 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘(genetic algorithm; GA)을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 여러 문제들에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘과 비교, 분석한 결과 최적, 최악 및 평균비용 측면에서 더 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
본 연구는 우리나라 국민들의 음식문화에서 대표적인 반찬이자 영양소의 보고인 멸치에 관한 역사적 문헌 고찰에 관한 것이다. 멸치에 관한 문헌은 1803년에 우리나라 최초의 어보(魚譜)라고 말할 수 있는 담증이 쓴 우해이어보이다. 그 후 정약전이 1814년에 쓴 현산어보(자산어보)와 1820년경에 서유구가 쓴 난호어목지의 어명고에도 멸치가 소개되고 있다. 멸치가 우리나라에서 식용으로 이용된 것은 조선시대 훨씬 이전부터였으나, 그 당시에는 그물 등 어구가 충분히 발달하지 못하였고, 가공기술도 미처 발전하지 못하여 충분한 어획고를 올리지 못하여 사람들에게 주목받지 못하였다. 그 후 일제강점기에 일본 식민지 시대 멸치를 이용한 농업의 비료화 또는 식자재로 그 가공기술이 급진전 되었다. 지금의 멸치산업은 우리나라 수산업 중 매우 중요한 위치에 있으며, 그 중에서도 오백년 넘게 이어온 죽방렴을 이용한 죽방멸치는 큰 고부가가치를 창출할 뿐 아니라 문화유산으로서의 가치도 중요하다. 이에 멸치에 관한 역사적 연구는 산업적 관점에서 어족자원에 관한 연구로서 뿐만 아니라, 죽방렴의 세계문화유산과 국제식량기구의 세계중요농업유산의 등재를 위해서 매우 귀중한 자료로서 활용될 수 있다.
본 논문은 고령사회를 맞이한 우리 사회가 안고 있는 노인의 문제에 주목하여 노년의 삶을 이해하고 노후준비와 죽음준비의 필요성을 인식하도록 하기 위한 것을 목적으로 한다. 영화 '죽여주는 여자'의 주인공 소영의 서사를 중심으로 작품 속 맥락에 따라 문학 치료 관점으로 리뷰 분석한다. 영화 속 작품 서사에는 빈곤, 질병, 치매, 외로움, 죽음의 두려움 등 노인들이 겪는 고통의 문제를 잘 보여준다. 초고령 시대를 맞이하여 국가적 차원의 소외된 노인에 대한 제도적 보완장치 마련과 사회적 관심과 안전망이 확보되어야 하며, 개인적으로는 노후설계를 통한 구체적인 노후준비가 필요하다. 나아가 노후준비 및 죽음을 준비하기 위한 노후준비 교육 프로그램과 죽음 교육 프로그램의 연구와 교육을 위한 지원이 지속적으로 이루어져야 할 것이다.
최근 적극적인 안정대책의 수립으로 비탈면의 대규모 붕괴는 감소하고 있으나 비탈면 내 또는 비탈면 상부의 뜬돌이나 전석의 불안정화로 인한 낙석의 발생빈도는 크게 줄고 있지 않은 상황이다. 낙석의 안정화와 방재대책으로 낙석방지 울타리나 낙석 방지망 등의 보호공법이 대표적으로 적용되고 있으나 낙석의 에너지를 감소시키고 낙석의 구름조건을 변화시켜 낙석을 일정 공간에 포집하기 위한 접근은 상대적으로 미진한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 범용 낙석 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 비탈면 하부에 설치되는 ditch의 제원에 따라 낙석의 구름특성이 변화하는 양상을 파악하였다. 연구결과는 일반도로나 탐방로 등에 적용할 수 있는 ditch의 제원을 결정하기 위한 기초적인 자료로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 음소인식을 위한 신경회로망에 관한 연구로서, 시간 지연 신경회로망을 이용하여 음소인식을 수행하였다. 또한, 본 논문은 대규모 시간지연 신경망에도 적합한 음성 인식 신경망의 학습 방법에 제안한다. 연속 음성의 인식을 위해 반드시 선행되어야 하는 음소의 정확한 인식을 위하여 우수한 성능을 보이고 있는 시간지연 신경망을 사용하였으며, 인식 대상 음소수가 증가하여도 신경망을 최적으로 수렴시킬 수 있는 시간지연 신경망의 새로운 알고리즘을 제시하였다. 확률론적 접근법인 코우쉬 알고리즘을 에러 역전파 알고리즘에 결합하는 시간지연 신경망의 새로운 학습 알고리즘을 사용한 실험이 수행되었다. 화자 2인을 대상으로 한 3분류의 음소군 인식 실험에서 $98.1\%$의 인식률을 얻었으며, 제안된 알고리즘이 시간지연 신경망의 더욱 우수한 인식률과 수렴 시간의 단축에 효율적이었음을 보였다.
최근 다양한 분야에서 인공지능(AI), 블록체인(Blockchain), 엣지 컴퓨팅(Edge Computing), 사물인터넷(IoT) 등 첨단 ICT 기술을 적용하여 신규 서비스 창출 및 새로운 디지털 시대를 만들어가고 있다. 이러한 기술 발전과 더불어 우리나라도 "스마트시티"에서 "플랫폼 도시"로 거듭나기 위해 다양한 정책들이 시행되고 있다. 도시 단위의 스마트시티 통합플랫폼과 주거 단위의 스마트하우징 플랫폼과 연계를 통해 새로운 서비스와 가치를 창출할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트하우징 플랫폼과 스마트도시 안전망 중 하나인 스마트 119 긴급출동 지원 서비스와의 연계 시나리오를 정의하고, 스마트 119 긴급출동 지원서비스를 제공하기 위한 스마트하우징 플랫폼과 스마트시티 통합플랫폼 간 데이터 전송 규약 및 데이터 교환을 위한 메타데이터 스키마를 제안한다.
산림 개발은 대규모의 지형변화와 환경 훼손이 나타나기 때문에 이는 지속적인 관리가 필요하다. 또한 토공량 산출과정에서 사람이 직접 현황측량을 수행하게 되면 사고 발생의 위험이 있다. 이에 본 연구에서는 사람이 직접 접근하지 않아도 공간정보를 취득할 수 있는 드론 사진측량을 산림개발지역에 적용하여 정확도 및 토공량, 산지복구 계획 여부를 분석하여 적용 가능성을 판단하고자 하였다. 드론 사진측량으로 정사영상 및 DSM(Digital Surface Model)을 제작하여 검사점 정확도를 분석한 결과 RMSE(Root Mean Square Error)가 평면에서 0.120 m, 표고에서 0.150 m로 나타나 1:1,000 수치지도 묘사 허용오차 범위를 만족하였다. 또한, 토공량 비교결과 드론 사진측량이 기존의 측량방법보다 13.0% 더 많은 토공량을 산출하였는데 이는 드론 사진측량이 더 세밀한 지형을 나타내기 때문으로 분석되어 검증자료로 활용 가능성이 있다고 판단되었다. 공간정보를 이용한 산지복구 수행여부 판단 결과 낙석 방지망 및 식생의 존재 여부를 판단할 수 있어 활용 가능성이 있는 것으로 확인되었다. 향후 주기적으로 영상을 취득하여 지형변화에 대한 모니터링이 이루어진다면 산림 개발에 드론 사진측량의 활용성이 증대될 것으로 보인다.
본 연구에서는 한국어 음성인식 성능향상을 위한 문맥의존 음향 모델을 개선하기 위하여 한국어 음성학적 지식과 결정트리를 접목한 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘으로 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델에 관해 고찰한다. HMM (Hidden Markov Model)의 각 상태를 네트워크로 연결하여 문맥의존 음향모델로 표현하는 HM-Net(Hidden Markov Network)이 있는데 이는 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘으로 작성한다. 이 방법은 음향 모델의 상태공유관계와 모델의구조를 결정하는데 효율적이지만 모델을 학습할때 문맥환경에 따라 출현하지 않는 문맥이 존재하는 문제점이 있다 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2진 결정트리와 SSS 알고리즘의 장점을 결합하여 문맥방향 상태분할을 수행할 때 각 노드에서 한국어 음성학적 지식으로 구성된 음소 질의어에 따라 상태분할 하는 방법으로서 PDT-SSS(Phonetic Decision Tree-based SSS) 알고리즘을 적용한다. 적용한 방법으로 작성한 문맥의존 음향 모델의 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터 (KLE)m이 452 단어와 항공편 예약관련 200문장(YNU 200)에 대해 화자독립 음소, 단어 및 연속음성인식 실험을 수행하였다. 인식실험결과, 문맥 의존 음향모델에 대한 화자독립 음소, 단어 및 연속음성 인식실험에서 기존의 단일 HMM 모델보다 향상된 인식률을 보여, 한국어에 적합한 문맥의존 음향 모델을 작성하는데 한국어 음성학적 지식과 음소결정트리 기반 상태분할 알고리즘이 유효함을 확인하였다.
부산항의 주요 3대 항구인 감천항은 잡화, 어획물, 철재, 시멘트 등 다양한 화물의 적양하 및 환적을 위해 운영되고 있다. 그리고 도선법에 따른 강제 도선구로, 선박의 입출항 시 관련법에 따라 도선사에 의하여 도선 되고 있다. 감천항의 해상교통환경에 대한 몇몇 학술적 연구가 있었으나, 도선환경과 도선안전 위해요소에 관한 연구는 전무 한 상태였다. 본 연구에서는 감천항 도선구의 도선환경 및 도선안전위해요소에 대하여 살펴보았고, 손상된 도선사 승하선 설비를 포함한 선박의 설비가 불량한 선박, 선박의 구조물이나 어구 등에 의하여 도선사의 시야를 제한하는 선박, 영어로 의사소통이 불가한 선박, VTS의 지시를 따르지 않는 선박 등의 도선안전위해요소들이 있음을 확인했다. 또한 AHP 기법에 기반한 부산항도선사에 대한 설문을 통하여 도선안전위해요소들을 계층화하여 중요도를 확인하고, 감천항 입출항 선박들의 안전한 도선 방안에 대하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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