International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.255-263
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2021
Smart grid is a fully-automated, bi-directional, power transmission network based on the physical grid system, which combines sensor measurement, computer, information communication, and automatic control technology. Blockchain technology, with its security features, can be integrated with Smart Grids to provide secure and efficient power management and transmission. This paper dicusses the deployment of Blockchain technology in Smart Grid. It presents application areas and protocols in which blockchain can be applied to in securing smart grid. One application of each area is explored in detail, such as efficient peer-to-peer transaction, lower platform costs, faster processes, greater flexibility in power generation to transmission, distribution and power consumption in different energy storage systems, current barriers obstructing the implementation of blockchain applications with some level of maturity in financial services but concepts only in energy and other sectors. Wide range of energy applications suggesting a suitable blockchain architecture in smart grid operations, a sample block structure and the potential blockchain technicalities employed in it. Also, added with efficient data aggregation schemes based on the blockchain technology to overcome the challenges related to privacy and security in the smart grid. Later on, consensus algorithms and protocols are discussed. Monitoring of the usage and statistics of energy distribution systems that can also be used to remotely control energy flow to a particular area. Further, the discussion on the blockchain-based frameworks that helps in the diagnosis and maintenance of smart grid equipment. We have also discussed several commercial implementations of blockchain in the smart grid. Finally, various challenges have been discussed for integrating these technologies. Overall, it can be said at the present point in time that blockchain technology certainly shows a lot of potentials from a customer perspective too and should be further developed by market participants. The approaches seen thus far may have a disruptive effect in the future and might require additional regulatory intervention in an already tightly regulated energy market. If blockchains are to deliver benefits for consumers (whether as consumers or prosumers of energy), a strong focus on consumer issues will be needed.
개체명 인식(Named Entity Recognition) 시스템은 문서에서 인명(PS), 지명(LC), 단체명(OG)과 같은 개체명을 가지는 단어나 어구를 해당 개체명으로 인식하는 시스템이다. 개체명 인식을 하기위한 전통적인 연구방법으로는 hand-craft된 자질(feature)을 기반으로 모델을 학습하는 통계 기반의 모델이 있다. 최근에는 딥러닝 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks), LSTM(Long-short Term Memory)과 같은 모델을 이용하여 문장을 표현하는 자질을 구성하고 이를 개체명 인식과 같이 순서 라벨링(sequence labeling) 문제 해결에 이용한 연구가 제안되었다. 본 연구에서는 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 위해, end-to-end learning 방식이 가능한 딥러닝 기반의 모델에 미리 구축되어 있는 hand-craft된 자질이나 품사 태깅 정보 및 기구축 사전(lexicon) 정보를 추가로 활용하여 자질을 보강(augmentation)하는 방법을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법에 따라 자질을 보강한 한국어 개체명 인식 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 또한 본 연구의 결과를 한국어 자연어처리(NLP) 및 개체명 인식 시스템을 연구하는 연구자들과의 향후 협업 연구를 위해 github를 통해 공개하였다.
토석류를 포함하는 산사태 재해는 우리나라에서 그 발생빈도가 상대적으로 큰 자연재해 중 하나이며 이로 인한 인명 및 재산피해는 매년 증가하고 있다. 이에 정부에서는 사면재해 대응 및 예방을 위한 다양한 방지대책을 추진하고 있으나, 대부분 재해발생 이후 발생지역을 중심으로 복구대책을 수립하는 것이 대부분이라 실질적인 국민의 생명과 재산을 보호하는 예방대책이라고 보기는 어렵다. 이에 본 연구는 산사태 재해 예방을 목적으로 실제 지형의 특성을 파악, 이를 위험도 평가에 활용하는 방안에 대해 알아보고자 하였다. 지형특성 분석을 위해 SINMAP(Stability INdex MAPping)과 통계적 기법인 벡터 분산을 활용하였으며 이를 실제 산사태 발생현장에 적용, 지형특성과 산사태와의 관계를 규명하고자 하였다. 분석결과는 제안한 두 가지 기법이 동일하게 위험도가 높다고 평가한 지역에서는 산사태 위험도가 상대적으로 높게 산정되었다. 이는 본 연구에서 제시한 방법이 지형특성과 산사태 위험도와의 관계성 규명에 있어 합리적임을 보여준다고 할 수 있다. 또한 실제 현장조사 결과와 비교한 산사태 위험도는 SINMAP 기법이 토석류와 같은 연속성 산사태에 있어 보다 정확하게 판단되었으나 특정요소의 위험성을 구체적으로 고려할 수 있는 기법을 추가적으로 고려한다면 보다 정확한 산사태 위험을 평가할 수 있을 것으로 사료된다.
질의응답 시스템은 크게 사용자의 질의를 분석하는 방법인 질의 분석과 문서 내에서 적합한 정답을 추출하는 방법인 정답 추출로 이루어지며, 두 방법에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 문장의 의존 구문 분석 결과를 이용하여 질의응답 시스템 내 정답 추출의 성능 향상을 위한 연구를 진행한다. 정답 추출의 성능을 높이기 위해서는 문장의 문법적인 정보를 정확하게 반영할 필요가 있다. 한국어의 경우 어순 구조가 자유롭고 문장의 구성 성분 생략이 빈번하기 때문에 의존 문법에 기반한 의존 구문 분석이 적합하다. 기존에 의존 구문 분석을 질의응답 시스템에 반영했던 연구들은 구문 관계 정보나 구문 형식의 유사도를 정의하는 메트릭을 사전에 정의해야 한다는 한계점이 있었다. 또 문장의 의존 구문 분석 결과를 트리 형태로 표현한 후 트리 편집 거리를 계산하여 문장의 유사도를 계산한 연구도 있었는데 이는 알고리즘의 연산량이 크다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 구문 패턴에 대한 정보를 사전에 정의하지 않고 정답 후보 문장을 그래프로 나타낸 후 그래프 정보를 효과적으로 반영할 수 있는 Graph2Vec을 활용하여 입력 자질을 생성하였고, 이를 정답 추출모델의 입력에 추가하여 정답 추출 성능 개선을 시도하였다. 의존 그래프를 생성하는 단계에서 의존 관계의 방향성 고려 여부와 노드 간 최대 경로의 길이를 다양하게 설정하며 자질을 생성하였고, 각각의 경우에 따른 정답추출 성능을 비교하였다. 본 연구에서는 정답 후보 문장들의 신뢰성을 위하여 웹 검색 소스를 한국어 위키백과, 네이버 지식백과, 네이버 뉴스로 제한하여 해당 문서에서 기존의 정답 추출 모델보다 성능이 향상함을 입증하였다. 본 연구의 실험을 통하여 의존 구문 분석 결과로 생성한 자질이 정답 추출 시스템 성능 향상에 기여한다는 것을 확인하였고 해당 자질을 정답 추출 시스템뿐만 아니라 감성 분석이나 개체명 인식과 같은 다양한 자연어 처리 분야에 활용 될 수 있을 것으로 기대한다.
"테우"는 옛 제주의 험난한 앞바다를 누빈 전통 떼배이다. 이를 바탕으로 제주의 해양 문화를 상징하는 독창적인 캐릭터를 제작하여 바다세계를 정복하도록 하는 '테우광' 게임을 제안한다. '테우광'은 특별한 낚시배인 "테우" 캐릭터를 이용하고 등장 배경은 제주만의 특징을 소재로 하며, PDA의 장점인 휴대성과 멀티미디어 이용 등을 바탕으로 한 게임이다. 단순한 스포츠 게임이 아니라 테우 캐릭터의 인터렉션에 따른 다양한 시나리오를 가지는 형태로, 지역문화와 사이버 공간을 접목시키는 디지털 스토리텔링의 구조를 띈다. 낚시 속에 이야기가 있으며 이야기를 사용자 스스로가 만들어가는 양방향적인 커뮤니케이션이 가능하다. 테우광 게임은 '사용자들에 의해 자발적으로 만들어지는 갈등 구조, '이 자발적인 갈등 구조를 유도할 수 있는 가상공간' 그리고 마지막으로 '공간적 역동성'을 제시한다. 정해지지 않은 결과는 테우광 게임이 젊은층의 제주 관광객들을 중심으로 인기를 끌 수 있게 할 것이다. 더 나아가 제주 문화 기반 게임을 할 수 있도록 함으로써 제주 문화의 부가 가치를 한 단계 높일 수 있을 것이다.
80년대의 거품경제 붕괴 후로는 가격, 용도, 품질, 실질 성 등 상품 기본가치를 중시하는 성숙된 소비사회로 전환될 수 있는 가치를 상품이 실현하고 있는 가이며, 딸서 기본에 충실하고 합리적인 차별화를 제시하는 등 소비자가 자신의 실생활에 있어서 중요하게 생각하고 있는 가치관과 조화를 이루는 상품성이다. 이러한 조건 속에서 소비자 수요의 단순한 발견에 의해 디자인 개념을 설정하는 것을 뛰어 넘어 소비자의 다양한 수요를 이끌어 갈 수 있고 기업의 시장 우위확보를 위한 경쟁력 제고 및 정체성 정립을 위한 방법의 하나로 디자인 인자 지향적 프로세스(factor oriented process)를 기초로 한 다원적 프로세스(multi-sequential process)를 제안한다. 이 인자 지향적 프로세스는 프로세스 내부의 요인 분석(分析) 및 특히 이들의 합성(合成)을 중시하여 이에 의해 새로운 해결안을 그 특성으로 하고 디자인 개발에 합리적인 근거를 제시하도록 한다. 이는 합성과정이란 분류된 인자의 특성에 의해 인자들을 체계적으로 조합하는 과정에 내재하는 제한 요소 사이의 상관관계를 분석하여 우위 인자(dominant factor)를 발견하고 이에 의해 가능한 몇 가지 코드를 만들어 디자인 개념의 방향을 제시하게 되어 디자인 모체를 만드는 과정이다. 다원적 디자인 프로세스란 폭 넓은 접근 방법으로 안으로는 제품 내에 존재하는 우위 인자의 규명에 의한 차별화된 대안들을 찾아내고 밖으로는 관련제품과의 연계성(連繫性)까지 고려한 선행 인자(anterior factor-다 가치 적 기준으로 디자인 방향을 결정해 주는 방향인자)를 찾아내 디자인 방향의 당위적 결정을 유도하는 디자인 프로세스이다.
두꺼워진 경동맥 내중막 두께는 일과성 뇌 허혈, 뇌졸중, 그리고 심근경색과 같은 관상동맥질환을 예고하는 독립적 인자로서 매우 중요하다. 경동맥 내중막 두께를 측정하기 위한 기존의 영상처리 방법은 전체 초음파 영상 가운데 수작업에 의해 구획을 임의로 설정한 다음, 그 부분만의 색도분포 미분치 산출에 의한 구간 분할로 두께를 추정하는 것이었기 때문에 임의성에 의한 한계는 물론이고 구간별 색도분포가 혼재하는 경우 정확한 두께 측정에는 역부족이었다. 우리는 본 논문을 통하여 경동맥과 같이 영상입력 대상물이 일관된 벡터 형성 특성을 갖고 관측영상의 화소 색도 집합의 원소들 또한 그 고유한 방향성을 내재하고 있는 경우, 이를 층위별로 군집 처리하여 원하는 특징을 효과적으로 추출하는 새로운 영상처리기술을 소개한다 우리는 보다 정확한 측정을 위해, 인체를 구성하고 있는 장기나 혈관과 같은 여러 조직이 동일조직 내에서 타조직과 다른 층위적 특성이 있음에 착안하여, 이의 초음파영상을 수직 및 수평축으로 성분 분석하여 차별된 군집들로 분류해 내고 군집들 사이의 색도 특성과 상호 연관을 수학적으로 규명한 다음, 특징별로 축진행에 따른 순차적인 영역처리를 시행함으로서 혈관 조직에 대한 층위적 형성 판별과 혈관 막(膜)들의 정확한 두께측정이 가능함을 보이고 영상 분석과 실험을 통해 입증하였다. 이러한 접근 방법은 경동맥영상과 같이, 영역간 색도분포의 혼재와 문턱치 산출의 어려움에도 불구하고 일관된 벡터 흐름과 방향성을 형성하고 있는 영상인 경우, 그 영역처리와 특징추출에 효과가 높으므로 응용이 가능하다.
지도의 형태는 전통적으로 항공사진이나 위성사진을 이용한 수작업에 의해 추출되어 왔으나, 최근의 원격탐사 기술의 발달은 지도의 형태추출에 새로운 혁신을 가져다 주었다. 공간필터기법을 이용하면 지도형태 추출의 자동화가 가능한데, 특히 선의 추출을 고빈도필터를 이용하여 가능하다. 본 연구에서는 먼저 필터와 지도화의 관계에 대해 이론적으로 고찰한 다음 지도의 선형화와 관련하여 유용하다고 알려진 필터들을 소개하였다. 그리고 이 필터들을 진주시의 SPOT Panchromatic 영상에 적용하였다. 적용한 결과 본고에서 소개한 필터적용 영상이 전반적으로 초기영상보다 개선되어 선형화작업에 매우 유용함을 확인하였다. 특히 초기영상이 포함된 필터영상들의 해석이 용이하였고 선형화가 명확하였다. 그러나 문헌에서 유용성이 인정된 필터라도 일부 필터는 진주시의 경우 선형화작업이 전혀 불가능하였다.
Planning and designing training facilities has been developed from educational facilities, and increasingly diversified society has raised a need for facilities dedicated to training and education in a differentiated space separate from the one for regular works. This particular need of our times has led to the expansion of training facilities nationwide although they have something to be desired when it comes to planning and designing with sustainability associated with the locational characteristics of urban space as well as the unique types of facilities taken into account. Against this backdrop, this study will examined a variety of training facilities that have been established since 2000 through theoretical review and conduct intensive analysis on the characteristics of the planning aspects to suggest their significance and implications and to present the overall meanings and ramifications of planning approaches in consideration of new challenges modern training facilities are faced with, which have been revealed through architectural design competitions in recent years. The relevant implications are as follows. First, one of the locational advantages of training facilities, which is commanding beautiful scenery of the surrounding area, can be considered as intent to stress the aspect of a resort, one of the functions of any training facilities. As this study has demonstrated, many training facilities are located near around a beach or a lake. Second, training facilities can be classified into three different types in terms of their location: urban, suburban and resort and such locational characteristics are directly related to intended programs and differentiated links with target users. Third, the architectural styles of training institutes are differentiated in terms of harmonious arrangement between beautiful natural scenery and buildings in consideration of the layout characteristics of major facilities and the distance of ramps in and out of the facilities along with architectural features, including the transparency of building elevation and the type of slopes of roof structure. Fourth, the individual lodging buildings feature a variety of types depending on the design concept with different roles depending on the directional aspects such as the connection of ramps and the relations with the outside. Fifth, outdoor space plans are differentiated according to the intended purpose of training facilities. When it comes to gym facilities, for example, different outdoor space plans are found to be made depending on the original design concept such as outdoor playground-centered planning or golf facilities.
본 논문은 CCD 카메라를 통해 입력받은 영상에서 차량을 검출하는 방법을 제안한다. 차량을 검출하기 위해서 먼저 영상을 독립적인 방향과 레벨을 가지는 스티어블 피라미드로 변환한다. 특징 벡터는 스티어블 피라미드로 변환된 서브밴드들을 연관되는 같은 위치의 픽셀들을 체인으로 연결하여 방향성 피라미드 특징을 가지는 다차원 벡터들로 구성한다. 차량의 검출은 특징 점의 특징 벡터들을 차량 검출에 사용하였다. 특징 점은 기하학적 위치 정보와 국부적인 방향 정보를 가지는데 실험을 위해서 격자 구조 모양으로 일정한 간격을 갖는 격자 점, 사람의 수작업을 통해서 만든 코너 점, 그리고 격자 내의 코너 점을 대상으로 했다. 차량 검출을 위해 미리 저장된 모델 영상의 특징 점들의 특징벡터들과 후보 영상으로부터 추출된 특징 벡터들의 정합을 통해 각 특징 점의 거리를 비교했다. 차량 검출을 위해 특징 점을 이용함으로써 후보 영상 전체를 비교하지 않고 특징 점의 위치에 대해서만 특징 벡터를 비교하기 때문에 비교 시간과 정확도를 높일 수 있었다. 또한 주변 밝기조건 및 그림자의 영향에 의해 차량 검출이 민감한 문제를 해결할 수 있었다. 도로에서 획득한 주간 영상(10,567)과 저녁 영상(624)을 대상으로 실험하였고, 검출율은 주간의 경우 $92.0\%$와 야간의 경우 $87.3\%$를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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