본 논문에서는 건설사업 프로세스의 통합 정보화를 위한 포털시스템을 제안하고, 이 시스템의 개발 및 운영에 대해 기술한다. 본 논문에서 제안된 포털시스템은 정책 결정이나 실질적인 업무를 담당하고 있는 기관사용자를 대상으로 한 기관포털시스템과 관련업체 및 일반 사용자를 대상으로 한 대민포털시스템으로 구성된다. 본 논문에서는 포털시스템의 개발 방법론으로 관리기법(Method/1)을 본 논문에 맞게 커스터마이징하여 사용하였으며, 자바 기반의 웹 어플리케이션 프레임워크를 적용하여 시스템을 개발했다. 포털시스템 개발 후에는 단계별 테스트를 실시하여 시스템의 품질을 향상시켰으며, 시스템의 안정적인 운영과 신속한 유지보수를 위해 Help-desk를 운영하고 사용자 및 운영자 교육을 실시하였다. 향후에는 외부 연계 기능 및 추가적으로 요구되는 컨텐츠를 개발할 계획이다.
파편형태로 출토되는 토기 문화재의 경우 신속하고 정확한 복원이 중요한 과제이다. 기존의 방법은 시행착오법으로 조합하므로 정확하지 않을 뿐만 아니라 많은 시간이 소요되어 왔다. 이를 3차원스캐닝방법으로 쉽게 모델링 할 수 있다면 조각끼리의 조합작업도 매우 효율적으로 할 수 있다. 본 연구에서는 원형(原形)의 토기를 3차원 패턴스캐닝 방법과 사진측량방법으로 모델링하였으며 파손으로 인한 각각의 토기조각을 스캐닝하고 모델링하였다. 사진측량의 영상획득을 위해 Canon EOS 1DS real size 디지털사진기를 검정하여 사용하였다. 형성된 모델의 단면간의 상관성을 분석하여 효율적으로 조합하였으며 잔차와 칼라오차맵을 통해 오차를 분석하였다. 또한 가상박물관을 위한 사용자 중심의 웹기반 3차원 시뮬레이션환경을 구축하였다.
This paper presents a novel technique that combines machine learning (ML) with moth-flame optimization (MFO) methods to predict the axial compressive strength (ACS) of concrete filled double skin steel tubes (CFDST) columns. The proposed model is trained and tested with a dataset containing 125 tests of the CFDST column subjected to compressive loading. Five ML models, including extreme gradient boosting (XGBoost), gradient tree boosting (GBT), categorical gradient boosting (CAT), support vector machines (SVM), and decision tree (DT) algorithms, are utilized in this work. The MFO algorithm is applied to find optimal hyperparameters of these ML models and to determine the most effective model in predicting the ACS of CFDST columns. Predictive results given by some performance metrics reveal that the MFO-CAT model provides superior accuracy compared to other considered models. The accuracy of the MFO-CAT model is validated by comparing its predictive results with existing design codes and formulae. Moreover, the significance and contribution of each feature in the dataset are examined by employing the SHapley Additive exPlanations (SHAP) method. A comprehensive uncertainty quantification on probabilistic characteristics of the ACS of CFDST columns is conducted for the first time to examine the models' responses to variations of input variables in the stochastic environments. Finally, a web-based application is developed to predict ACS of the CFDST column, enabling rapid practical utilization without requesting any programing or machine learning expertise.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.235-245
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2023
Smart applications based on the Network of Everything also known as Internet of Everything (IoE) are increasing popularity as network connectivity requires rise further. As a result, there will be a greater need for developing 6G technologies for wireless communications in order to overcome the primary limitations of visible 5G networks. Furthermore, implementing neural networks into 6G will bring remedies for the most complex optimizing networks challenges. Future 6G mobile phone networks must handle huge applications that require data and an increasing amount of users. With a ten-year time skyline from thought to the real world, it is presently time for pondering what 6th era (6G) remote correspondence will be just before 5G application. In this article, we talk about 6G dreams to clear the street for the headway of 6G and then some. We start with the conversation of imaginative 5G organizations and afterward underline the need of exploring 6G. Treating proceeding and impending remote organization improvement in a serious way, we expect 6G to contain three critical components: cell phones super broadband, very The Web of Things (or IoT and falsely clever (artificial intelligence). The 6G project is currently in its early phases, and people everywhere must envision and come up with its conceptualization, realization, implementation, and use cases. To that aim, this article presents an environment for Presented Distributed Artificial Intelligence as-a-Services (DAIaaS) supplying in IoE and 6G applications. The case histories and the DAIaaS architecture have been evaluated in terms of from end to end latency and bandwidth consumption, use of energy, and cost savings, with suggestion to improve efficiency.
여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.
고등학교 생물교육의 강의 및 학습의 효율증진을 위한 영상매체로써 오버헤드 프로젝터 필름(OHP)을 제작하였으며 이의 전달매체로써 CD-ROM및 웹용 홈페이지를 설계하였다. 본 필름은 제6차 교육과정에 의해 개정된 공통과학 및 생물교과서에 수록된 내용을 총 망라하는 방향에서 천연색으로 제작하였으며 도안의 선명도, 수려성, 청정성, 색상, 명암, 인지도 등에서 내용의 질적 우월성을 시도하였고 교수 학생내용 상호간의 관련성을 감안하여 학습항진효과를 극대화하는 측면에서 설계되고 제작되었다. 제6차 교육 과정에 의해 개정된 공통과학 및 생물 교과서 7 종에 수록된 내용을 총 망라하는 방향에서 교재를 분석한 후 가장 다빈도로 출현하는 내용을 우선적으로 제작하였다. CD-ROM은 로고(logo), 초기 메인(main), 학습목록, 내용, 종료 등의 화면으로 구성되어 있고 초기 메인 화면은 공통과학, 생물I, 생물II, 교과서에 수록된 단원의 내용(장)목록을 제시한 후 내용세부 문항, 실제내용화면으로 하이퍼링크 시켰다. 내용화면은 교과서 내용의 요약, 그림 및 사진과 그 해설, 실험과정 및 결과의 요약, 표에 의한 내용의 정리 등 4가지 형식으로 제작된 필름 화면이 우선적으로 수록되어 있으나, 비디오 영상수취(video capture)에 의한 화면이나 인쇄 버턴, 자료의 설명 또는 해설, 용어 해설 등의 버턴과 연결시킨 경우도 있다. OHP 파일은 제작시 포토샵(Adobe Photoshop), 일러스터레이터(Adobe Illustrator), 클레리스 오피스(Claris Office)를, CD-ROM은 MM 디렉터(Macromedia Director)를 웹용 홈페이지는 html 에디터(editor)를 주된 소프트웨어로 사용하였다. OHP파일은 스케닝, 그림, 배경, 문자의 입력, 그림의 수식, PICT 또는 PSD 파일로의 저장, JPG 파일로의 변환 등의 순서로 진행되었다. 공통과학 14점, 생물I 80점, 생물II 142점, 총 236점이 제작되었으며 이들의 전달매체로써 CD-ROM 및 웹 홈페이지를 제작하여 이들을 이미 공개된 중학생물과 동일한 주소 즉 http://gic.kyungpook.ac.kr/biocosmos에 공개하였다.
갑작스런 재난에 의해 물적 신체적 손상뿐 만 아니라 심리적 손상을 입은 피해자들이 원활하게 사회생활에 다시 적응할 수 있게 하기 위한 안전복지차원의 재난 피해자 심리지원시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 국내에서는 소방방재청 주관으로"재난 피해자 심리지원 센터"를 운영함으로써 재난 피해자들의 심리 치유를 도우고 재난 심리 관리를 체계적으로 지원하기 위해 심리관리 서비스 전달 체계, 재난심리지원 피해자 분류, 위기 상담 방법 등에 관한 체계를 연구하고 있다. 하지만, 기존 재난 피해자 심리지원 센터에서는 지원센터 및 복지기관 현황에 대한 기본 정보만을 제공하고 있고 이러한 체계 구축에 필요한 정보를 획득하기 위한 정보기술을 기반으로 하는 관리시스템 개발은 미비한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 재난 피해자 및 관리자들에게 정보기술을 기반으로 원활한 교류를 지원하고 정상적인 사회생활로 복귀할 수 있도록 지도 기반의 통합 관리 시스템을 제안하고 간단한 프로토타입 시스템을 구축한다. 본 시스템은 재난 피해자, 손상발생, 관련 의료, 복지, 정신센터에 대한 데이터를 위치 기반으로 구축하고 있어, 키워드에 의한 기본 정보 검색 뿐 만 아니라 지도 기반의 공간 검색 및 통계 분석을 지원함으로써 재난 관리자들의 효율적인 정책 체계에 도움을 제공하여 심리적인 피해로 인한 피해 빈도를 줄일 수 있게 될 것이다.
시선 인식에 관한 연구는 현재 사용자가 응시하고 있는 위치를 파악하는 것으로 많은 응용 분야를 가지며 지속적으로 발전되어 왔다. 기존의 시선 인식에 관한 대부분의 연구는 적외선 LED 및 카메라, 고가의 헤드마운티드 장비 등을 이용하였기 때문에 범용 사용에 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 한 대의 PC용 웹 카메라를 사용한 SVM(Support Vector Machine) 기반의 시선 인식 시스템을 제안하고 구현한다. 제안한 시스템은 4방향과 9방향의 시선을 인식하기 위해 모니터를 가로 6, 세로 6, 총 36개의 시선 위치로 나누어 각각 9개, 4개씩 그룹핑 및 학습하여 사용자의 시선을 인식한다. 또한, 시선 인식의 성능을 높이기 위해 차영상 엔트로피를 이용한 영상 필터링 방법을 적용한다. 제안한 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존에 제시되었던 차영상 엔트로피 기반의 시선 인식 시스템, 눈동자 중심점과 눈의 끝점을 이용한 시선 인식 시스템, PCA 기반의 시선 인식 시스템을 구현하고 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 SVM 기반의 시선 인식 시스템이 4방향은 94.42%, 9방향은 81.33%의 인식 성능을 보였으며, 차영상 엔트로피를 이용한 영상 필터링 방법을 적용하였을 경우에 4방향은 95.37%, 9방향은 82.25%의 성능을 보여 기존의 시선 인식 시스템보다 높은 성능을 나타내었다.
본 논문은 설계도 등 도로점용허가에서 발생하는 정보의 관리를 위한 웹기반의 도로점용시스템 개발에 대해 기술하였다. 도로점용시스템 개발은 도로점용허가 관련 국내외 정보시스템 사례조사, 도로점용허가 업무분석, 도로점용허가 관리대상 정보정의, 시스템 개발 및 적용의 순으로 진행하였다. 도로점용허가 업무분석은 도로법 등 법령조사와 도로관리청의 업무처리 사례를 조사하고, 사용자 요구사항파악을 위해 도로관리청 업무담당자 및 민원인을 대상으로 설문조사를 시행하였다. 도로점용허가 각 업무에서 발생하는 정보의 관리를 위해 정보의 특성을 나타낼 수 있는 정보분류코드를 개발하고, 각 정보간의 위계관계를 고려하여 메타정보를 정의하였다. 정보분류코드 및 메타정보를 기반으로 도로점용허가 업무흐름 및 사용자요구사항을 반영하여 도로점용시스템 개발을 진행하였다. 개발한 도로점용시스템은 일선 도로관리청에 적용하였으며, 종이문서로 관리하던 도로점용허가 정보를 전자문서로 관리하게 됨에 따라 도로관리청의 도로점용허가 도서 관리업무 개선과 대국민 민원행정서비스의 품질이 향상될 것으로 기대된다.
개인화(personalization)는 고객이 원하거나 필요로 하는 정보를 규정할 수 있고, 이에 의해 결과물을 제공하여 손쉽게 접근할 수 있도록 고객 선호도에 따라 동적으로 제공하는 방법을 의미한다. 이러한 개인화 서비스는 웹의 대중화 이후에 무선 인터넷과 휴대폰으로 대표되는 모바일 기기의 급속한 확산으로 모바일 분야에서도 점차 중요해지면서 공간분석 결과물의 서비스에도 적용 가능한 환경이 만들어지고 있으나 부동산 정보와 같이 수많은 정보와 복잡성을 가지는 분야에서 사용자 맞춤형 서비스가 가능하도록 적용된 경우는 거의 없다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 공간 정보의 개인화 서비스 방법으로 사용자 프로파일(profile) 정보를 이용한 공간분석 및 비동기적 알림(notification) 서비스 방법을 제시한다. 이를 위해 개인 프로파일 정보를 이용하여 공간 분석을 수행할 수 있는 시스템을 설계함으로써 개인별 선호 정보에 따른 공간 분석이 가능한지 검증하고, 생성된 결과물이 알림 서비스를 통해 사용자의 모바일 기기로 효율적으로 전송될 수 있는지 확인하였다. 또한 사용자가 선택 가능한 조건이 다양한 부동산 정보에 적용함으로써 원하는 조건에 따른 실제적인 개인별 맞춤 서비스가 가능한 프로토타입을 구현하였다. 제안된 시스템을 이용하면 사용자 프로파일을 중심으로 공간 분석을 포함한 정보 서비스를 받을 수 있으며, 캐쉬 모듈을 이용한 보다 빠른 서비스가 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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