지능형 차량 네트워크(VANET)환경에서 메시지 인증은 필수적인 보안요소이다. 메시지 인증이 안전하게 이루어지기 위해서는 무결성, 가용성 및 프라이버시 보호기능을 갖추어야 하고, 다양한 환경에서의 효율성을 갖추는 것도 매우 중요하다. RAISE 스킴은 일반적으로 효율성을 보장하기 어려운 차량이 많이 밀집된 환경에서 효율적으로 메시지 인증을 하기 위해서 제안되었다. 하지만 RAISE 에서도 통신하는 차량이 많아질수록 전송되는 메시지의 크기가 차량 수에 비례하여 커지게 되어 오버헤드가 발생하므로 이를 줄일 필요성이 존재하고, 특정 공격에 취약한 약점도 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 차량 밀집환경에서 RSU(Road Side Unit)가 Bloom Filter를 통해 주변 차량들의 메시지를 적은 통신량으로 한번에 처리하고 전송할 수 있도록 하는 방법과 재생공격을 막는 타임스탬프의 사용을 통해 기존의 기법보다 더욱 안전하고 효율적인 스킴을 제안한다. 또한, 제안하는 스킴에 핸드오버 가능을 지원하여 차량이 다른 지역으로 이동하는 경우 불필요한 키교환을 하지 않도록 인증과정을 간소화시킨다. 그리고 오류가 일어날 확률을 시뮬레이션하고 통신량 계산 등의 분석을 통해 안전성과 효율성을 검증한다.
기후변화로 인해 다양한 자연재해의 발생빈도 및 강도가 증가하고 있으며, 이를 대비하기 위하여 행정안전부에서 가뭄과 대설까지 포함한 자연재해저감 종합계획을 발표하였다. 강설량은 기온과 지형적 요인의 영향을 크게 받는다. 산악지형이 많은 강원도는 강설량이 많아 큰 적설량이 관측되지만, 겨울철 평균 온도가 상대적으로 높은 남부지방은 적설량이 작다. 무강설과 결측으로 인해 관측값에 0이 포함된 경우가 존재한다. 자료에 포함된 0은 통계적으로 민감하게 작용하며, 최적 확률분포 선정과 매개변수 추정이 어려워지는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 창원, 통영, 진주 관측소의 최심신적설에 대해 혼합분포를 적용하여 0을 구분하였고, 0에 근사한 값을 나누는 기준인 임계값을 매개변수 𝛿로 가정함으로써 무적설 기준을 자동으로 모형에서 추정하도록 하였다. Bayesian기법 활용하여 혼합분포모형의 매개변수를 추정하였고, 산정된 빈도별 확률적설심의 불확실성을 정량화하였다. 대관령 지점과 비교한 결과, 본 연구의 혼합분포모형은 적설량이 적은 지점에 대해 적용성이 우수한 것으로 평가되었다.
농작물들의 크기와 형태는 매우 다양하며 생육 환경도 각기 다르다. 따라서 드론을 활용하여 농약을 살포할 때에는 각 농작물에 대한 재배 환경과 특성이 고려되어야 하며, 이에 따라 드론의 비행고도, 전진속도 등 비행 조건이 달라져야 한다. 실제로 비행 조건에 따라 농약의 액적 유동이 크게 영향을 받게 되며, 살포 영역에 큰 변화가 발생하고 이로 인해 불균일한 액적 분포가 후류에 형성되어 농약의 전달 효율성이 떨어질 수 있을 뿐만 아니라 비산에 대한 위험성이 존재하게 된다. 본 논문에서는 농업용 드론을 사용하여 특성이 다른 3가지 농작물을 선정하고 드론의 비행 조건을 각각 다르게 하여 농약을 살포했을 때 후류에서의 노즐 유동을 수치해석을 통하여 분석하였으며, 전달되는 액체의 비율을 확률 밀도 함수의 평균 제곱근을 나눈 새로운 성능지수를 이용하여 비교함으로써 작물의 특성에 따른 드론의 농약 살포 가이드라인을 구축하고자 한다.
본 연구의 목적은 노동에 대한 수요가 구직자의 교육에 대한 결정에 어떤 영향을 미치는가를 분석함에 있다. 혁신과 기술진보가 노동에 대한 수요를 줄이고 노동시장의 불확실성을 증대시키는 상황에서 본 연구는 노동자의 교육에 대한 투자가 노동에 대한 수요에 어떻게 의존하는가를 판단하는데 도움이 되는 이론적 구조를 제공하고자 한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 노동에 대한 수요가 감소할수록 교육에 대한 수요는 일반적으로 증가한다. 하지만 이런 결과는 반드시 성립하는 것은 아니다. 둘째, 감소하는 노동에 대한 수요에 대하여 노동자가 교육에 대한 수요를 증가시키는 것은 노동자의 (애로우-프랏 절대위험기피계수로 측정한) 위험기피도가 어떤 수준을 상회하는 경우에만 성립한다. 셋째, 노동에 대한 수요가 감소하더라도 노동자에 대한 보수가 그의 교육에 대한 투자를 반영하지 않는 경우, 노동자는 오히려 교육에 대한 투자를 줄인다.
RGB/NIR CMOS 센서를 사용하여 가시광에서의 정면 시야각과 가시광(RGB) 및 근적외선(near-infrared, NIR)에서의 측면 시야각을 갖는 캡슐 내시경용 개선된 반사굴절식 전방위 광학계(modified catadioptric omnidirectional optical system, MCOOS)를 설계한다. 전방 시야각 내의 영상은 반사굴절식 전방위 광학계(catadioptric omnidirectional optical system, COOS)의 부경 뒤에 배치된 3개의 추가된 렌즈와 COOS의 결상 렌즈계로 구성된 MCOOS의 전방 결상 렌즈계로 결상한다. 측면 영상은 COOS로부터 얻어진다. 이 센서에 대한 가시광과 근적외선에서의 나이퀴스트 주파수는 각각 90 lp/mm와 180 lp/mm이다. 설계 사양에서 전장길이, F-수, 전방과 측면 반화각은 각각 12 mm, 3.5, 70°, 50°-120°로 결정하였다. MCOOS의 COOS에 대한 변조전달함수 0.3에서의 공간주파수, 초점심도, 가시광과 근적외선 영역에서의 공차에 따른 누적 확률은 각각 154 lp/mm, -0.051-+0.052 mm, 99%이다. MCOOS의 정면 결상광학계의 변조전달함수 0.3에서의 공간주파수, 초점 심도, 가시광 영역에서 공차에 따른 누적 확률은 각각 170 lp/mm, -0.035-0.051 mm, 99.9%이다.
본 연구에서는 고주파가열법, 단위용적질량법, 정전용량법 및 마이크로파법의 4가지의 굳지 않은 콘크리트의 단위수량 시험방법의 신뢰성을 검토하기 위해 배합요인, 혼화재 치환율 및 골재의 물리적 특성 변화에 따른 다양한 콘크리트를 대상으로 단위수량 실험을 실시하고 시험방법별 단위수량 추정값의 오차를 분석하였다. 단위수량의 시험방법과 무관하게 추정오차는 5 % 이하의 수준을 나타냈으며, 모르타르를 이용하는 시험의 경우 상대적으로 추정값의 오차가 크게 나타났다. 다양한 배합의 콘크리트에 대한 단위수량 실험결과를 토대로 각 실험방법별 추정오차를 모집단으로 하는 확률밀도함수를 분석한 결과 모르타르 시료를 이용하는 단위수량 실험방법은 추정오차 ± 15 kg/m3 내 97 %, 콘크리트 시료를 이용하는 단위수량 실험방법은 추정오차 ± 10 kg/m3 내 97 % 이상의 신뢰성을 나타냈다. 향후 실제현장에서 다양한 생산변수를 고려하여 단위수량 실험방법의 신뢰성을 추가적으로 검증할 수 있는 연구가 필요할 것으로 판단된다.
차기 상태 천이 표상(Successor representation, SR) 기반 강화학습 알고리즘은 두뇌에서 발현되는 신경과학적 기전을 바탕으로 발전해온 강화학습 모델이다. 해마에서 형성되는 인지맵 기반의 환경 구조 정보를 활용하여, 변화하는 환경에서도 빠르고 유연하게 학습하고 의사결정 가능한 자연 지능 모사형 강화학습 방법으로, 불확실한 보상 구조 변화에 대해 빠르게 학습하고 적응하는 강인한 성능을 보이는 것으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 표면적인 보상 구조가 변화하는 환경뿐만 아니라, 상태 천이 확률과 같은 환경 구조 내 잠재 변수가 보상 구조 변화를 유발하는 상황에서도 SR-기반 강화학습 알고리즘이 강인하게 반응하고 학습할 수 있는지 확인하고자 한다. 성능 확인을 위해, 상태 천이에 대한 불확실성과 이로 인한 보상 구조 변화가 동시에 나타나는 2단계 마르코프 의사결정 환경에서, 목적 기반 강화학습 알고리즘에 SR을 융합한 SR-다이나 강화학습 에이전트 시뮬레이션을 수행하였다. 더불어, SR의 특성을 보다 잘 관찰하기 위해 환경을 변화시키는 잠재 변수들을 순차적으로 제어하면서 기존의 환경과 비교하여 추가적인 실험을 실시하였다. 실험 결과, SR-다이나는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화를 제한적으로 학습하는 행동을 보였다. 다만 기존 환경에서의 실험 결과와 비교했을 때, SR-다이나는 잠재 변수 변화로 인한 보상 구조 변화를 빠르게 학습하지는 못하는 것으로 확인 되었다. 본 결과를 통해 환경 구조가 빠르게 변화하는 환경에서도 강인하게 동작할 수 있는 SR-기반 강화학습 에이전트 설계를 기대한다.
본 연구의 목적은 예시 자료를 활용하여 자동문항생성을 기반으로 생성된 평가도구의 신뢰도를 산출하는 방안을 제시하는 데 있다. 이를 위해 학생들마다 다른 문항에 응답하는 설계와 평가 점수에 다중 오차요인을 반영할 수 있는 다변량일반화가능도이론을 예시 자료에 적용하여 분석하였다. G-연구분석 결과, 대부분의 설계에서 잔차 효과 다음으로 고전검사이론의 진점수에 해당하는 학생 효과가 크게 나타났다. 또한 문항 내용 영역을 고정한 설계에서 학생들의 상대적 순위는 문항 유형이나 문항에 따라 변하지 않았으며, 문항 유형을 고정한 설계에서 내용 영역에 따라 난이도는 거의 변화가 없는 것으로 나타났다. D-연구 분석 결과, 원자료는 적정수준 이상의 신뢰도를 확보하였으며, 수와 연산, 기하, 확률 및 통계 영역의 문항 수를 줄이거나 문자와 식과 함수 영역의 가중치를 높게 반영함으로써 원자료보다 높은 신뢰도를 산출할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 효율적인 측정 조건은 예시 평가 자료에 제한되지만 본 연구에서 활용한 방법은 자동문항생성 기반의 다양한 평가 상황에서 측정학적 특성을 바탕으로 신뢰도를 산출하고, 효율적인 측정 조건을 탐색하는 데 적용 가능하다.
이전에 제신된 시간 균일적인 경우의 모델[1]에 대한 확장으로 균열암반내 핵종이동에 관한 연속시간 마코프 프로세스를 이용한 통계적 방법에 의한 모델이 제시되었다. 단일 평판 균일을 갖는 암반매질에서 핵종이 균열로부터 알반조직내로 확산 이동하는 경우 더 이상 균열시간적인 마코프 모델을 적용할 수 없으므로 암반으로의 확산항을 시간에 따라 변화하는 과정으로 보아 모델을 제시한 후 기존의 결정론적 해석해와 비교하였다. 통계적모델의 최종 결과는 시간의 함수로서의 상태변수에 대한 기댓값과 그 분산치일 것이다. 핵종의 시간 종속적인 확률분포가 전이강도가 주어질 때 매질내의 특성이 균질하다고 볼 수 있도록 나누어진 암반매질의 각 구획에 대해 주어지게 된다. 이 모델은 매질공간에 대해 불연속적이므로 핵종이동에 영향을 주는 변수들이 쉽게 균열암반이나 다중매질 등과 같은 비균질한 매질에 적용되어 질수 있다. 매질을 나눈 구획수가 수치적 분산에 민감한 것으로 나타났지만 분산계수의 보정에 의해 해석해와 잘 일치되는 것을 알 수 있었다.
대규모 암반비탈면은 소규모 암반비탈면과 달리 파괴블록의 크기를 사면전체로 가정했을 경우 비합리적인 안정성 평가가 이루어질 가능성이 매우 크다. 즉, 파괴블록의 크기에 따라서 안전율, 절리면 강도정수 등이 변하기 때문에 대규모 비탈면의 경우에는 공학적인 방법으로 파괴 가능 블록크기 평가가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 연구대상 부지의 절리조사자료를 이용하여 절리의 방향성(joint orientation) 및 절리간격(joint spacing) 통계분석, 3차원 절리발생 강도(joint intensity)분석 등의 과정을 거쳐 3차원 절리계를 생성한 후, 이를 이용하여 파괴가능 블록(failure block) 크기를 분석하였다. 분석결과 파괴유발이 우려되는 블록은 33개가 관찰되었으며, 최소크기 1.4m, 최대크기 38.7m, 평균크기 15.2m로 나타났다. 또한, 3차원 절리계 생성과정에서 발생되는 절리자료를 활용하여 확률론적해석, 2, 3차원 불연속체해석 등에 직접적으로 활용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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