Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SAR-ATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.
최근 실감형 가상공간 기술인 메타버스(Metaverse) 기술이 화두가 되고 있다. 하지만, 메타버스 환경에 대한 제도적 체계가 미흡해서 메타버스 내 생산, 저장, 가공, 이전되는 디지털 자산을 포함한 산업기밀 유출 문제에 대한 우려가 대두되고 있다. 사이버 공간의 해킹 공격을 방어하기 위한 디지털 포렌식 기술은 메타버스 공간에서 활용이 불가하고, 피해 범위 산정 및 책임 추적의 근거가 마련되어 있지 않아서 인력 유출 및 사이버 해킹에 대한 효과적인 대응이 어렵다. 본 논문에서는 메타버스에서 발생 가능한 산업기밀 정보의 범위와 유출 시나리오를 정의하고, 메타버스 내 유출 시나리오 별 발생가능한 문제점을 기반으로 메타버스 시대의 산업기밀 유출 대응을 위한 정책적·제도적 방안을 제안한다. 연구결과, 메타버스 내 산업기밀 유출 대응을 위해서는 역외 압수·수색 문제에 대한 표준화된 법률 마련 및 가상화폐 증거 수집 제도 마련이 필요한 실정임을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 메타버스 기술에서 발생 가능한 문제에 사전 대비를 함으로써 산업 기술 발전에 기여할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 토픽모델링과 언어네트워크분석을 활용하여 한국의 스마트팜 분야 연구 동향과 지식구조를 파악하는 것이다. 연구목적을 달성하기 위하여 KCI(Korea Citation Index)의 스마트팜 관련 국내 학술지 104편을 대상으로 핵심어와 핵심어들의 연결 관계를 분석하고, LDA 토픽모델링 기법을 이용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 분석하였다. 언어네트워크분석 결과, 국내 스마트팜 관련 연구 분야의 주요핵심어는 '환경', '시스템', '사용', '기술', '재배' 등이 나타났으며, 연결중심성, 매개중심성, 위세중심성 결과도 제시하였다. 토픽모델링분석결과, Topic 1은 '스마트팜 도입 분석', Topic 2는 '친환경 스마트팜과 스마트팜의 경제적 효율성', Topic 3은 '스마트팜 플랫폼 설계', Topic 4는 '스마트팜 생산 최적화', Topic 5는 '스마트팜 생태계', Topic 6은 '스마트팜 시스템 구현', Topic 7은 '스마트팜 관련 정부 정책'으로 나타났다. 본 연구는 국내 스마트팜 관련 연구 동향을 살펴봄으로써, 향후 국내의 스마트팜을 발전시키는 데 필요한 정책개발과 연구 방향성을 설정하는데 기초자료가 될 것으로 기대한다.
산업제어 시스템에서 많이 사용되는 PLC(Programmable Logic Controller)는 마이크로 컨트롤러, 실시간 운영체제, 통신 기능들과 통합되고 있다. PLC들이 인터넷에 연결됨에 따라 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 본 논문에서는, 데스크톱에서 개발한 uC/OS-II 기반 펌웨어를 PLC로 다운로드 하기 전, 펌웨어 코드의 보안성을 향상시켜 주는 새니타이저를 개발한다. 즉, PLC용 임베디드 펌웨어를 대상으로 버퍼의 경계를 넘어선 접근을 탐지하는 BU 새니타이저(BU sanitizer)와 use-after-free 버그를 탐지하는 UaF 새니타이저(UaF sanitizer)를 제안한다. BU 새니타이저는 대상 프로그램의 함수 호출 그래프와 심볼 정보를 기반으로 제어 흐름 무결성 위배도 탐지할 수 있다. 제안한 두 새니타이저를 구현하고 실험을 통해 제안 기법의 유효성을 보였으며, 기존 연구와의 비교를 통해 임베디드 시스템에 적합함을 보였다. 이러한 연구결과는 개발 단계에서 의도하지 않은 펌웨어 취약점을 탐지하여 제거하는데 활용할 수 있다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
본 연구는 가정과 교사의 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육 요구도 분석하여 푸드리터러시 함양을 위한 중등 가정과 식생활교육의 발전 방향을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적을 달성하기 위해 192명의 가정과 교사를 대상으로 푸드리터러시 교육의 내용 영역과 내용 요소에 대한 중요도와 현재 실행도에 대한 인식을 조사하고, 교육 요구도 조사 결과를 기반으로 푸드리터러시 교육을 위한 내용 영역과 내용 요소의 우선순위를 파악하였다. 가정과 교사는 제시된 38개 내용 요소 중 34개 내용 요소에 대하여 중요도에 비하여 현재 실행도를 유의적으로 낮게 인식하고 있었다. Borich의 교육 요구도 공식과 The Locus for Focus Model을 활용하여 교육 요구도가 '매우 높은' 5가지 내용 요소('식량 주권/식량 안보', '식품 관련 쓰레기 저감화', '음식물쓰레기 처리와 재활용', '식품 관련 쓰레기와 분리수거', '원산지 정보')를 도출하였으며, 다음으로 요구도가 '높은' 4가지 내용 요소('유전자 변형 식품', '윤리적 소비', '식품 첨가물', '친환경 농산물')를 확인하였다. 요구도가 매우 높은 것으로 나타난 내용 요소는 '생산' 영역과 '폐기' 영역에 해당하는 것으로 나타나 '생산'과 '폐기' 영역에 대한 교육 요구도 역시 높음을 알 수 있었다. 따라서 향후 가정과 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육을 위해 식품의 생산과 폐기를 강조하여 다루는 것이 필요하며, 이 외에도 푸드리터러시 함양을 위한 가정과 식생활교육의 세부 내용 및 콘텐츠 개발을 위한 연구가 필요하다. 본 연구의 결과는 영양 및 식품에 대한 지식 습득과 개인 차원의 식품 소비 단계를 중심으로 구성된 기존의 식생활교육의 패러다임에서 벗어나 학생들이 식품의 생산에서부터 폐기까지의 전 과정을 학습할 수 있는 새로운 가정과 식생활교육의 필요성에 대한 시사점을 제안할 수 있다. 또한 중등 가정과 푸드리터러시 함양을 위한 식생활교육의 기초 연구로 활용되기를 기대한다.
무 설치 프로그램(이하 '포터블 프로그램'이라 한다.)은 일반적 소프트웨어와는 다르게 설치과정 없이 사용할 수 있는 프로그램이다. 별도의 설치 과정이 없기 때문에 포터블 프로그램은 높은 이동성을 가지며 다양하게 활용된다. 예를 들어, 다수의 PC의 초기 설정이 필요할 때 하나의 USB 드라이브에 다양한 포터블 프로그램을 저장하여 초기설정을 할 수 있다. 또는 PC에 문제가 발생하여 정상적인 부팅이 어려울 때 USB 드라이브에 Windows PE를 구성하고 저장된 포터블 프로그램으로 PC 복구에 사용될 수 있다. 그리고 포터블 프로그램은 레지스트리 값 변경 등 PC 설정에 직접적인 영향을 끼치지 않으며 흔적을 남기지 않는다. 이는 다시 말해, 포터블 프로그램이 높은 보안성을 가진다는 것을 의미한다. 포터블 프로그램을 사용 후 삭제하면 일반적인 방식으로의 행위분석에 어려움이 존재한다. 만약 사용자가 악성 행위에 포터블 프로그램을 사용하였다면 일반적인 방식으로의 분석으로는 증거 수집에 한계가 따른다. 따라서 포터블 프로그램은 일반적인 설치 소프트웨어와는 다른 새로운 방식의 행위분석이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 가상머신 상에서 Windows 10 운영체제를 설치한 후 Opera, Notepad++의 포터블 프로그램으로 시나리오를 진행한다. 그리고 이를 운영체제의 파일분석, 메모리 포렌식 등의 다양한 방법으로 분석하여, 프로그램 실행시간, 횟수 등의 정보를 수집하고, 사용자의 구체적 행위분석을 실시한다.
해양을 이용하려는 수요자 증가에 따라, 해양공간을 합리적으로 배분하기 위해 해양공간계획(Marine Spatial Planning)제도가 도입되었다. 이 중 어업활동보호구역은 수산자원보호 등 어업활동 보호를 위해 지정되었다. 그러나, 어업활동보호구역을 주로 항해하는 어선은 우리나라에서 발생하는 해양사고의 약 70 %를 차지할 정도로 위험에 노출되어 관리가 필요하다. 본 연구의 목적은 어업활동보호구역 내 어선 통항 안전 확보를 위해 어업활동보호구역과 항만·항행구역에서 발생하는 해양사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 해양용도구역의 교통량을 조사하고 선종별, 사고 유형별, 톤수별, 사고원인별, 인명피해별로 해양사고를 조사하였다. 분석 결과 각 유형별 단위 면적당 해양사고는 대부분 항만·항행구역에서 더 많이 발생하였으나 전체적으로 발생한 해양사고는 어업활동보호구역이 높았다. 특히 인명사고가 많이 발생하여 통항 안전관리가 필요한 것으로 식별되었다.
본 연구는 플랫폼 정부의 개념이 다양하게 인지되고 있는 상황에서, 플랫폼 정부의 유형화를 수행하였다. 플랫폼 정부 개념의 포괄성 및 모호성이 실무자들의 정책추진에 장애가 되기 때문이다. 이에 관련 문헌 및 사례를 토대로 플랫폼 정부의 유형화 기준을 도출하였다. 기술적 측면은 데이터를 핵심 요인으로 하여, 공공부문의 정보시스템 및 웹사이트 등을 통합하는 통합시스템 플랫폼과 공공부문의 데이터를 단일 창구를 통해 제공 및 활용토록 하는 데이터 플랫폼 등의 플랫폼 정부 유형을 제시하였다. 거버넌스적 측면은 이해관계자를 핵심 요인으로, 공공부문과 민간부문의 교류를 목적으로 하는 소통 플랫폼과 공공부문과 민간부문이 협업하여 새로운 산출물을 도출하는 협업생산 플랫폼 등의 플랫폼 정부 유형을 제시하였다. 각 유형에 따른 플랫폼 정부 실제 사례를 제시하고, 이에 따른 함의를 제시하였다. 추가적으로 플랫폼 정부 유형 기준을 토대로 국내 디지털플랫폼정부의 추진현황에 대해 세부과제를 중심으로 어떠한 유형으로 분류되는지 내용분석을 진행했다. 분류결과 통합시스템 플랫폼 측면이 강조되고 있는 것으로 확인되었다. 플랫폼 정부 유형화를 토대로 국내 디지털플랫폼정부 구현의 정책적 제언은 다음과 같다. 첫째, 플랫폼 정부의 다양한 유형에 대한 균형 있는 구현이 요구된다. 둘째, 이해관계자의 참여와 협업을 촉진할 방안을 마련해야 한다. 셋째, 플랫폼 정부 구현을 위한 공공부문의 재구조 및 재창조의 필요성이다.
스마트 지역사회의 구축은 지역사회의 안전을 보장하는 새로운 방법이자 중요한 조치이다. 촬영 각도로 인한 얼굴 기형 및 기타 외부 요인의 영향으로 인한 신원 인식 정확도 문제를 해결하기 위해 이 논문에서는 네트워크 모델을 구축할 때 전체 그래프 컨벌루션 모델을 설계하고, 그래프 컨벌루션 모델에 협력하여 얼굴의 핵심을 추출한다. 또한 얼굴의 핵심을 특정 규칙에 따라 핵심 포인트를 구축하며 이미지 컨벌루션 구조를 구축한 후 이미지 컨벌루션 모델을 추가하여 이미지 특징의 핵심을 개선한다. 마지막으로 두 사람의 얼굴의 이미지 특징 텐서를 계산하고 전체 연결 레이어를 사용하여 집계된 특징을 추출하고 판별하여 인원의 신원이 동일한지 여부를 결정한다. 최종적으로 다양한 실험과 테스트를 거쳐 이 글에서 설계한 네트워크의 얼굴 핵심 포인트에 대한 위치 정확도 AUC 지표는 300W 오픈 소스 데이터 세트에서 85.65%에 도달했다. 자체 구축 데이터 세트에서 88.92% 증가했다. 얼굴 인식 정확도 측면에서 이 글에서 제안한 IBUG 오픈 소스 데이터 세트에서 네트워크의 인식 정확도는 83.41% 증가했으며 자체 구축 데이터 세트의 인식 정확도는 96.74% 증가했다. 실험 결과는 이 글에서 설계된 네트워크가 얼굴을 모니터링하는 데 더 높은 탐지 및 인식 정확도를 가지고 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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