Hyuk-Jun, Kwon;Mikail Mohammed, Salim;Jong Hyuk, Park
Journal of Information Processing Systems
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제19권1호
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pp.118-129
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2023
The expansion of smart cities drives the growth of data generated from sensor devices, benefitting citizens with enhanced governance, intelligent decision-making, optimized and sustainable management of available resources. The exposure of user data during its collection from sensors, storage in databases, and processing by artificial intelligence-based solutions presents significant security and privacy challenges. In this paper, we investigate the various threats and attacks affecting the growth of future smart cities and discuss the available countermeasures using artificial intelligence and blockchain-based solutions. Open challenges in existing literature due to the lack of countermeasures against quantum-inspired attacks are discussed, focusing on postquantum security solutions for resource-constrained sensor devices. Additionally, we discuss future research and challenges for the growing smart city environment and suggest possible solutions.
본 연구의 목적은 컴퓨터 방사선영상에서 X-선 초점 크기와 디지털영상후처리에 따른 공간분해능을 정량적으로 분석하고자 하였다. 초점의 크기는 소초점(0.6 mm)와 대초점(1.2 mm)을 이용하였다. 공간분해능의 정량적 분석은 엣지 측정법의 변조전달함수(MTF)를 이용하였다. 디지털영상후처리는 다단계 이미지 대비 증폭 알고리즘을 이용하여 경계면 증강과 대조도 증강에 따른 50%와 10%의 MTF를 평가하였다. 그 결과 모든 초점에서 MTF 50%의 공간분해능이 대조도 증강보다 경계면 증강에서 유의하게 높았다. 또한 대초점에서 획득된 영상은 디지털영상처리를 통해 공간분해능이 향상되었다. 결론적으로 이러한 결과는 컴퓨터 방사선영상에서 골격계 및 흉부영상과 같은 고 공간분해능 임상영상을 얻기 위한 기초자료로 활용할 수 있다.
영산강 하구역은 하구둑에 의해 하천의 수체가 정체되어 수질문제가 심각한 지역이다. 이를 관리하기 위해 수질변화의 예측은 필수적이며, 주로 EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code) 모델이 활용된다. EFDC 모델의 모의 결과로는 Binary 형식의 대용량 결과파일이 생성되며, 모의 결과의 공간적인 분포를 확인하기 위해서는 이미지 형태로 변환하는 후처리과정이 필요하다. 이를 위한 대표적인 후처리기로는 EFDC_Explorer가 있다. 그러나 EFDC_Explorer에서 제공되는 이미지 파일은 단순한 캡처 형식의 자료로 다른 주제도와의 중첩 기능이 지원되지 않는다. 이는 다양한 GIS자료와의 연계 분석이나 고차원적인 분석에서 제약이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 GIS에서 활용을 고려한 EFDC 모델 모의결과 후처리 시스템을 개발하고자 하였다. 이를 위하여 주요 입력파일 수정 모듈과 Binary 형식의 결과 자료를 ASCII 형식으로 변환하는 모듈, GIS기반의 환경에서 활용이 가능한 레이어 형식으로 재구성하는 모듈을 개발하였으며, 재구성된 모델결과를 효율적으로 가시화할 수 있는 모듈을 개발하였다. 개발된 시스템을 통해 생성되는 결과 레이어는 다양한 주제도간의 중첩 분석이나 다양한 GIS기반의 환경에서 연계분석이 가능하여, 최종적으로 수질관리를 지원하는 자료로 활용될 수 있다.
한-중 해저터널 후보지로 선정된 대천-원산도 지역의 부지조사를 위해 버블펄서(Bubble pulser) 음원을 이용한 단일채널 탄성파 탐사와 시추조사가 2008년 및 2009년에 수행되었다. 본 연구는 이 단일채널 탐사자료를 정밀 처리하고 시추자료와 연계하여 후보지역의 해저터널 안정성 평가와 시공설계에 필요한 기반암 심도 및 특성을 분석하는데 목적이 있다. 이를 위해 일반적으로 다중채널 탄성파자료에 적용되던 자료처리 기법 중 주파수-파수영역 필터링(F-K filtering)을 적용하여 교류전원잡음 등을 제거하고, 중합후 심도구조보정(post-stack depth migration) 기법을 적용하여 심도단면을 제작하였다. 수행 결과 단일채널 탄성파자료로부터 향상된 심도영역단면을 제작할 수 있음을 확인하였고, 시추자료와 통합 해석을 통하여 조사지역의 개략적인 기반암 분포와 지질특성을 파악할 수 있었다. 단층, 파쇄대 등의 세밀한 구조 파악은 버블펄서 음원과 단일채널 자료의 특성상 어려웠으나, 좀 더 해상도가 높은 탄성파자료가 있을 시 가능할 것으로 보인다. 이에 향후 해저터널 탐사 시 고해상자료를 얻기 위한 추천사항을 수록하였다.
In the case of a die-casting process, defects that are difficult to confirm by visual inspection, such as shrinkage bubbles, may occur due to an error in maintaining a vacuum state. Since these casting defects are discovered during post-processing operations such as heat treatment or finishing work, they cannot be taken in advance at the casting time, which can cause a large number of defects. In this study, we propose an approach that can predict the occurrence of casting defects by defect type using machine learning technology based on casting parameter data collected from equipment in the die casting process in real time. Die-casting parameter data can basically be collected through the casting equipment controller. In order to perform classification analysis for predicting defects by defect type, labeling of casting parameters must be performed. In this study, first, the defective data set is separated by performing the primary clustering based on the total defect rate obtained during the post-processing. Second, the secondary cluster analysis is performed using the defect rate by type for the separated defect data set, and the labeling task is performed by defect type using the cluster analysis result. Finally, a classification learning model is created by collecting the entire labeled data set, and a real-time monitoring system for defect prediction using LabView and Python was implemented. When a defect is predicted, notification is performed so that the operator can cope with it, such as displaying on the monitoring screen and alarm notification.
PVDF(polyvinylidene fluoride) 섬유는 습식방사방법을 적용하여 제조하였다. PVDF 분자 내 압전 특성과 밀접한 관련을 갖는 ${\beta}$형태의 결정 함량을 높이기 위하여, 본 연구에서는 습식방사 된 섬유에 1단계 연신, 2단계 어닐링 공정으로 구성하여 후 처리를 도입하였다. 후 처리는 PVDF 고분자의 유리전이 온도($T_g$)와 용융온도($T_m$) 사이의 온도범위에서 진행하여, 최대의 ${\beta}$형태 결정을 생성 할 수 있는 열처리 조건을 최적화 하였다. 제조된 PVDF 섬유 내 분자 배향 특성과 결정 구조를 확인하기 위하여 적외선 분광 광도계(FT-IR)와 X선 회절 분석기(XRD)를 이용하여 분석하였으며, 전자현미경(SEM)을 통하여 섬유의 표면을 관찰하여 섬유의 평균직경을 확인하였다. 분석 결과, 후 처리 공정이 PVDF 결정 구조의 영향을 미치며, ${\beta}$형태의 결정 비율을 증가시킨다는 것을 확인하였다. 더불어 ${\beta}$형태 결정 향상으로 인해 기계적 강도가 증가되었으며, 압전 특성 향상까지 기대할 수 있었다.
프로그램 결함에 대한 위치 추적은 소프트웨어 유지 및 보수를 위해 필수적인 요소이다. 대부분은 버그리포트가 제출되었을 때, 결함 추적이 개발자들의 수작업으로 이루어지기 때문에 비용 소모가 많은 작업에 속한다. 현재까지 많은 연구자가 해당 작업을 자동화시키기 위하여 노력해 왔지만 보고된 결과에 따르면, 현업에서 사용되기에 아직도 부족한 성능을 보이는 추세이다. 이에, 본 연구에서는 많은 양의 버그 리포트 데이터와 관련 최신 연구들을 분석하여, 기존 연구들이 하나의 전처리 방법을 모든 버그 리포트에 일괄적으로 적용하고, 이런 방법은 위치 추적에 악영향을 준다는 것을 파악하였다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 선택적인 전-후처리 방법론을 제안한다.
최근 모바일 장비 및 시스템의 발달로 위치정보와 이동 객체에 관련된 많은 서비스들이 연구되고 있다. 궤적은 이동 객체가 시간에 따라 변하는 위치정보들의 모음이다. 기존의 데이터베이스 시스템에서는 이동 객체 데이터 타입을 지원하지 않는다. 이 논문에서는 공간 데이터베이스로 많이 활용되고 있는 PostgreSQL/PostGIS 상에서 궤적 데이터의 연산 및 질의 처리가 가능한 확장형 모듈로써 PostTrajectory를 제안하고 있다. 또한, 궤적 데이터에 대한 다양한 질의 요구 조건들을 충족시킬 수 있는 함수들을 구현하여 궤적 데이터의 효율적인 질의 처리를 가능하게 하였다.
An integrated single-wafer processing tool, composed of multiple single wafer processing modules, transfer robots, and load locks, has complex routing sequences, and often has critical post-processing residency constraints. Scheduling of these tools is an intricate problem, and testing schedulers with actual tools requires too much time and cost. The Single Wafer Processor (SWP) simulator presented in this paper is to validate an on-line scheduler, and evaluate performance of integrated single-wafer processing tools before the scheduler is actually deployed into real systems. The data transfer between the scheduler and the simulator is carried out with TCP/IP communication using messages and files. The developed simulator consists of six modules, i.e., GUI (Graphic User Interface), emulators, execution system, module managers, analyzer, and 3D animator. The overall framework is built using Microsoft Visual C++, and the animator is embodied using OpenGL API (Application Programming Interface).
컴퓨팅 기술의 발전으로 빅 데이터 시대가 도래하게 되어 우리는 주변의 수많은 데이터와 생활하고 있다. 초등학생들도 예외는 아니다. 따라서 초등학교부터 데이터 처리하는 것을 학습하는 것이 매우 중요하다. 초등학생들은직관적인 사고를 하기 때문에 데이터를 바로 그림으로 표현하는 데이터 시각화가 중요한 학습 요소이다. 본 연구에서는 초등학생들이 생활 속의 데이터를 시각화해 봄으로써 이것이 정보 처리 역량에 얼마나 효과적인지를 연구한다. 초등학교 3학년 학생들에게 데이터 시각화 도구를 이용하여 8차시의 데이터를 조직화하고, 시각화한 후에, 상호작용의 절차를 체험하는 것으로 데이터 시각화 프로그램을 개발하였다. 개발한 프로그램을 7개 학급에 186명의 학생들에게 적용하고 수업 전과 수업 후 지식정보처리 역량 요소를 평가하였다. 사전·사후 검사를 실시한 결과 지식정보처리 역량에 유의미한 차이가 있었다. 따라서 본 연구에서 개발한 데이터 시각화 프로그램은 효과가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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