중개기 기반 정보 통합 시스템은 서로 다른 지역 정보 시스템의 유연한 통합을 지원하나, 질의 처리시 최적화 측면과 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면에는 그리 큰 비중을 두지 않았다. 이러한 점을 개선하기 위해 제안된 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리시 최적화 측면을 위해 질의 캐싱을 사용하며, 지역 스키마 정보에 관한 메타데이터 표준화 측면을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리를 사용한다. 이 시스템은 분산된 이기종의 비즈니스 정보 시스템들을 논리적으로 통합하여 사용자가 필요로 하는 통합된 정보를 웹 기반으로 제공한다. 이러한 시스템을 시스템 재사용성의 향상과 유지보수의 용이함을 위해 계층적 패턴을 사용하여 3계층 표현 방식 아키텍처로 표현하였고, 3계층 아키텍처의 핵심 요소들의 기능성과 흐름을 효과적으로 표현하기 위하여 UML 방법론을 확장한 EPEM 방법론을 이용하여 설계하였다. 또한 제안한 시스템의 구체적인 한 예로서, 공급망 관리 도메인에 적용하여 웹 기반으로 구현하였다. 따라서 분산 정보 통합 시스템은 질의 처리 속도 향상을 위해 질의 함수 관리기와 질의 함수 저장소를 통하여 질의 캐싱 기능을 제공하였고, 의미 이질성 해결을 위해 ISO/IEC 11179 기반의 메타데이터 레지스트리와 스키마 레파지토리를 이용함으로써 스키마 이질성과 데이터 이질성을 해결하였다.
대구 팔공산의 문화 역사 생태적 가치를 파악하기 위해 문헌, 인터뷰, 현장답사를 진행하였고, 이를 토대로 팔공산 활용방안을 모색하여 다음과 같은 연구결과를 얻었다. 1) 팔공산의 자연지리적 범위는 협의의 범위(화강암산지로 구성된 팔공산괴), 광의의 범위( 팔공산괴에 접하는 접촉변성암지대까지 포함)로 구분된다. 문화적 범위는 대구(달성군 제외)와 경북의 경산시 영천시 군위군 칠곡군(동명면과 기성면)으로 생각해 볼 수 있다. 2) 남서사면이 북동사면에 비해 지질적 경계가 다소 분명하다. 팔공산에는 토르, 판상절리지형, 거터 등이 보편적으로 발달하며, 남서사면은 산지지형(암괴류, 다각형 균열바위 현상)이, 북동사면은 하천지형(하식애, 폭포, 포트홀, 소)이 상대적으로 우세하다. 3) 팔공산의 명품 관광단지 조성을 위해서는 팔공산에 산재하는 다양한 명품 이야기 거리를 발굴하는(스토리텔링) 것이 필요하다. 4) 팔공산의 체계적 관리를 위해 팔공산의 국립공원 지정이 요구되며, 나아가 팔공산 제천단의 복원과 갓바위의 세계문화유산 등재를 통한 팔공산 정체성 확보와 대구의 브랜드 가치제고를 위한 마스터플랜이 마련되어야 한다. 5) 팔공산의 개발방식은'느림'에 토대를 둔'슬로우 라이프 타운'형태가 바람직하며, '팔공산 박물관'조성을 통해 탐방객들에게 팔공산에 관한 모든 정보를 한 자리에서 통합적으로 제공해 줄 수 있는 즉, one stop service가 이루어질 수 있어야 한다.
경영환경은 정보기술 및 시장의 니즈, 경쟁자 등의 출현으로 인해 계속 변화한다. 심화되는 경쟁 속에 기업들은 생존과 발전을 내세우고 기업 특성에 맞지 않는 무분별한 전략을 답습하면서 오히려 역효과를 내고 있는 경우도 있다. 특히 변화에 적응할 수 있는 기반이나 자원이 부족한 벤처기업 및 창업기업들의 경우 창업 후 생존율이 점차 낮아지면서 충분한 경쟁력을 갖추지 못한 상황도 벌어지고 있다. 이들 벤처기업과 창업기업들 역시 도태되지 않고 생존하기 위해 다양한 전략을 통해서 경쟁력을 갖추려 노력하고 있다. 벤처기업이 비즈니스 생태계 내에서 하나의 유기적 생명체로서 진화하는 과정을 제품이나 산업의 수명주기와 마찬가지로 창업기, 초기 성장기, 고도 성장기, 성숙기, 쇠퇴기 등의 정형화된 단계에 비추어 분석해볼 수 있다. 이 경우, 벤처기업이 무차별적으로 전략경영의 모델을 적용하는 것 보다 해당 기업이 놓인 수명주기 단계별로 전략, 조직 구조, 의사결정방식, 통제유형 등을 상이하게 판단하고 이에 적절한 전략을 수행하는 접근을 생각해볼 수 있다. 지식가치에 초점을 두어 보면, 동일 생산요소를 투입하더라도 이를 적용할 수 있는 지식이 있는 경우 더 높은 가치 창출이 가능하며, 기업의 수명주기 단계에 비추어 보면 차별화된 시사점을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 '2017년 벤처기업정밀실태조사' 데이터를 기반으로 기업의 외부 협력 정도 및 벤처기업 지원제도 활용 정도가 경쟁력과 성과에 미치는 영향이 기업의 수명주기별로 상이함을 확인하였다. 분석 결과 도입기와 초기성장기, 고도성장기, 성숙기, 쇠퇴기별로 기업경쟁력에 영향을 미치는 영향이 상이하게 나타났으며, 경영성과 역시 영향을 미치는 요인들이 상이한 것으로 나타났다. 이는 무분별하게 경영전략의 모델들을 구사하기보다 기업수명주기 단계에 맞는 경쟁전략을 실시하는 접근이 필요하며, 성과를 창출하는 경쟁력을 구축하는 방식 역시 차별적이어야 함을 보여준다.
매년 해양활동이 증가하며 해양사고 발생빈도가 높아지고 있다. 이에 따라 해양안전을 위한 각종 연구 활동과 정책이 실행되고 있다. 하지만 이러한 노력에도 불구하고 매년 해양사고가 증가하고 있어 이들의 실효성에 대한 문제가 제기되고 있다. 문헌연구 결과에 따르면, 통계연보를 활용한 선행연구는 통계제공항목 간 비교를 통해 두드러지는 항목에 대한 예방책을 제시하고 있다. 2000년대 이후에는 대형 해양사고가 반복적으로 발생하면서 '사고대응'에 대한 사례연구(case study)가 진행되고 있다. 국내 해양안전을 위한 정책수립 연구과정에서 통계연보나 사고사례를 주 자료로 활용하고 있으나 현재 자료는 사후결과 요약정도의 수준이다. 따라서 본 연구에서는 해양사고 사례분석 및 개선방안 관련 문헌연구를 통해 현행 해양관련 연구와 정책의 한계를 탐색하였다. 또한 자료 활용 한계를 개선하기 위한 방안의 일환으로 선박사고 상황보고서 속성분석, 텍스트 마이닝을 통해 해양사고 정보 분류체계인 온톨로지(ontology)를 수정 보완하였다. 해당 항목은 '신고자, 신고수단, 구조세력, 대응 조치사항, 대응취약성, 적재물, 유류유출경위, 피해유형, 사고처리결과'이며, 이 항목들은 분류체계 표준용어를 활용해 향후 지속적으로 수집 활용할 수 있다. 마지막으로 온톨로지를 실질적으로 활용하기 위한 데이터 수집 및 품질확보 방안을 제시했다. 결과적으로 현재 해양안전이 직면한 문제를 명확히 파악하고 '품질이 확보된 충분한 정보'를 활용한다면 보다 다양한 연구와 실효성 있는 정책 실현이 가능할 것이다.
신라의 화장묘에 관한 선학들의 연구성과를 살펴본 결과 화장묘의 도입과정에 있어서 중국 불교와의 관련성이 지적되었고, 화장묘의 형태변화와 인화문의 시문유무 그리고 장골기의 특징에 따라서 다양한 언급이 이루어졌다. 화장묘는 묘주의 신분에 따라서 이중형과 단독형으로 구분되며 왕경과 지방에 존재하는 화장묘는 그 종류에 있어서 차이를 보인다. 대표적인 장골기인 연결고리유개호는 인화문토기의 시문여부로 볼 때, 8세기~9세기까지 존재했음을 재확인하였다. 다만 9세기대의 연결고리유개호는 원화10년명 화장묘에서 알 수 있듯이 무문양이 주로 사용되었다. 불교신앙의 성행에 따라 704년에 당에서 처음 한역된 "무구정광다라니경"이 8세기 초에 신라로 전래되자 신라인들은 장골기를 사용한 화장묘를 조성하거나 바닷가 또는 산에서 산골을 행하던 장례의식에서 사찰 안에 자신과 가족의 복을 구하고 망자의 극락왕생과 다가올 내세를 기원하기 위한 염원을 담은 석탑을 세우는 조탑신앙으로 사후관념과 장송의례의 변화를 가져오게 된다. 결국 분묘로서의 화장묘가 가지는 의미는 점차 소멸하게 되며, 오히려 화장 후 산과 들에 산골을 한 후 사찰에서 망자를 추복하는 제사를 행하는 형태로 장례의식이 변화되었다고 생각된다. 따라서 화장묘가 가지고 있던 가족의 제사는 석탑의 조성과 사찰에서 이루어지는 법회를 통한 조상의 추모와 개인의 발복을 비는 모습으로 변화되었다. 결국 이러한 사회적 변화가 횡혈식석실분이나 화장묘와 같은 고분조성이 점차 소멸하게 된 원인이었음을 추정할 수 있었다.
In this study, the deforestation and forest degradation areas have been obtained in Myanmar using a land cover lamp (LCM) and a tree cover map (TCM) to get the $CO_2$ potential reduction and the strength of occurrence was evaluated by using the geostatistical technique. By applying a multiple criteria decision-making method to the regions having high strength of occurrence for the $CO_2$ potential reduction for the deforestation and forest degradation areas, the priority was selected for candidate lands for REDD+ project. The areas of deforestation and forest degradation were 609,690ha and 43,515ha each from 2010 to 2015. By township, Mong Kung had the highest among the area of deforestation with 3,069ha while Thlangtlang had the highest in the area of forest degradation with 9,213 ha. The number of $CO_2$ potential reduction hotspot areas among the deforestation areas was 15, taking up the $CO_2$ potential reduction of 192,000 ton in average, which is 6 times higher than that of all target areas. Especially, the township of Hsipaw inside the Shan region had a $CO_2$ potential reduction of about 772,000 tons, the largest reduction potential among the hotpot areas. There were many $CO_2$ potential reduction hot spot areas among the forest degradation area in the eastern part of the target region and has the $CO_2$ potential reduction of 1,164,000 tons, which was 27 times higher than that of the total area. AHP importance analysis showed that the topographic characteristic was 0.41 (0.40 for height from surface, 0.29 for the slope and 0.31 for the distance from water area) while the geographical characteristic was 0.59 (0.56 for the distance from road, 0.56 for the distance from settlement area and 0.19 for the distance from Capital). Yawunghwe, Kalaw, and Hsi Hseng were selected as the preferred locations for the REDD+ candidate region for the deforestation area while Einme, Tiddim, and Falam were selected as the preferred locations for the forest degradation area.
본 논문에서는 통합보안관제에 인공지능 기술을 적용하고, 기존 보안관제와 인공지능 보안관제의 대응절차를 일원화한, 개선된 통합보안관제 절차를 새롭게 제안하였다. 현재의 사이버보안관제는 사람의 능력 수준에 의존도가 매우 높다. 그래서 사람에 의해 여러 이기종 장비에서 발생하는 다양한 로그를 분석하고, 급증하는 보안이벤트를 모두 분석·처리한다는 것은 사실상 무리가 있다. 그리고 문자열과 패턴 일치로 탐지하는 시그니처 기반의 보안장비는 APT(Advanced Persistent Threat)와 같은 고도화·지능화된 사이버공격을 정확히 탐지하기에 기능상 부족한 면이 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위한 방안으로 인공지능 지도·비지도학습 기술을 사이버공격 탐지 및 분석에 적용하고, 이를 통해 수 없이 많이 발생하는 로그와 이벤트의 분석을 자동화하여, 고도화된 사이버공격의 지속적인 발생을 예측·차단할 수 있도록 하여 전반적인 측면에서 대응수준을 높였다. 그리고 보안관제에 인공지능 기술을 적용한 후 AI와 SIEM의 중복 탐지 등의 문제점을 일원화 된 침해대응 프로세스(절차)로 통합·해결함으로써 개선된 통합보안관제 서비스 모델을 새롭게 제안하였다.
본 연구는 대상도로인 내부순환로에 대해 태양복사모델(SOlar and LongWave Environmental Irradiance Geometry-model, SOLWEIG)을 통해 산출한 도로의 그림자 패턴을 사용하여 항상 그늘이 지는 음영지역을 살펴보고, 열수지법을 기반으로 한 노면온도예측모델(road surface temperature prediction model, 이하 RSTPM)과 SOLWEIG 모델을 연계하여 고해상도의 태양복사정보를 활용한 도로의 노면온도를 예측하고자 하였다. 우선, 그림자 패턴 및 복사플럭스 산출의 정확도를 높이기 위하여 안개, 구름, 강수 등의 영향을 최소화할 수 있는 사례일을 선정하여, 고도 및 지형의 효과에 따른 그림자의 영향을 살펴보았다. 그 결과, 터널 입출구와 고도가 높은 지역에서 그림자 영역이 오래 지속되었고, 그림자의 영향을 많이 받는 구간의 복사량 감소가 뚜렷하게 나타났다. 이는 노면온도 예측결과에 반영되어 지형적으로 개방된 지점에서는 노면온도가 높게 예측되고, 고도가 높은 지점들은 그렇지 않은 지점에 비해 상대적으로 낮게 예측되었다. 본 연구의 결과는 겨울철 기상상황에 따른 도로 결빙구간을 예측하여 도로 관리자 및 운전자의 의사결정 자료로서의 활용이 기대된다.
구강 스캐너를 이용한 디지털 인상과 CAD-CAM (Computer-aided design-computeraided manufacturing) 기술은 점차 발전하고 있다. 전통적인 인상 채득, 작업모형의 제작, 왁스 납형 제작 및 주조의 복잡한 과정이 단축되었으며 환자의 방문 횟수도 줄일 수 있게 되었다. 구강 스캐너 기술의 발전으로 디지털 인상의 정밀도와 정확성이 향상되었으며, 그 적응증은 보다 광범위한 부위의 고정성 치과보철물의 수복으로 점차 확대되어지고 있다. 본 증례 보고에서는 광범위한 부위의 고정성 임플란트 보철물의 수복을 위하여, 컴퓨터로 계획하고 가이드 수술용 템플레이트로 완전히 가이드된 수술을 하고, 즉시/조기 임플란트 보철물을 장착하였으며, 임시 보철물에서 최종 보철물로 전환하는 과정에서 구강스캐너의 지대주중첩 알고리즘을 활용하였다. 임플란트 수술 당일 획득한 구강스캔으로 맞춤형 지대주를 포함한 임시 보철물을 제작하여 활용하였으며, 최종 보철물은 임시 보철물에서의 맞춤형 지대주를 낀 채로 구강스캔하여 제작되었다. 이 과정에서 임시 보철물 장착 전에 미리 스캔해서 라이브러리화한 맞춤형 지대주 데이터를 구강스캐너 소프트웨어 '지대주 자동중첩 기능'으로 최종 디지털 인상에 자동적으로 매칭하였고, 치은연하마진인 부분도 지대주를 탈거하지 않고, 치은압배사 없이 정밀하게 획득할 수 있었다. 구강스캐너와 소프트웨어의 다양한 기술을 응용하여 임플란트 치료 과정을 디지털 워크플로우로 변화시킴으로써, 환자 불편감 및 치료 시간을 단축하였으며, 환자와 술자에게 모두 이롭고 예지성 있는 치료가 가능하였다.
부분 방전 현상은 배전반, 트랜스포머, 스위치 기어 등 고압전력기기에서 많이 발생한다. 부분 방전은 절연체의 수명을 단축하고 절연파괴를 가져오게 되고 이로 인해 정전사고 등 대형피해가 발생하게 된다. 부분 방전 현상은 제품 내부에서 발생하는 경우와 표면에서 발생하는 여러 가지 유형을 가지고 있다. 본 논문에서는 부분 방전 현상에 대한 패턴 및 발생할 확률을 예측할 수 있는 예측 모델을 설계하는 것이다. 설계된 모델을 분석하기 위하여 부분 방전 현상을 발생시키는 시뮬레이터를 활용하여 각각의 부분 방전 유형에 대한 학습 데이터를 UHF 센서를 통하여 수집하였다. 본 논문에서 설계된 예측 모델은 딥 러닝 중 CNN을 기반으로 설계를 하였으며 학습을 통하여 모델을 검증하였다. 설계된 모델에 대한 학습을 위하여 5,000개의 훈련데이터를 만들었으며 훈련데이터의 형태는 UHF센서에서 입력되는 3차원의 원시데이터를 2차원 데이터로 전 처리하여 모델에 대한 입력데이터로 사용하였다. 실험결과, 학습을 통하여 설계된 모델에 대한 정확도는 0.9972의 정확도를 갖는 것을 알 수 있었으며 데이터를 2차원 이미지로 만들어 학습한 경우 보다 그레이 스케일 이미지 형태로 만들어 학습한 경우가 제안된 모델에 대해 정확도가 높음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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