지화학 자료는 환경 관리를 위한 중요한 환경 변수중 하나로 인식되어 왔다. 지화학 자료는 보통 공간적으로 산재되어 수집되기 때문에, 샘플링 되지 않은 지점에서의 속성값 예측과 더불어 부가적인 분석을 위해 예측에 수반되는 불확실성을 추정할 필요가 있다. 이 논문은 지시자 지구통계학이 지화학 자료의 공간적인 분포값의 제시뿐만 아니라 의사결정을 보조할 수 있는 정보를 제공하기 위해 유용하게 사용될 수 있는지를 예시하고자 한다. 카드뮴 자료의 추정사례 연구를 통해 확률론적 불확실성 모델링, 위험성 분석 등 지구통계학적 분석의 틀을 제시하였다. 지시자 크리깅을 통해 조건부 누적 분포 함수를 모델링한 후에, 기대값 추정치와 조건부 분산을 카드뮴의 추정값과 정량적 불확실성 추정을 위해 각각 계산하였다. 그리고 확률 임계치와 속성 임계치의 적용을 통해 오염/비오염 지역을 구분하였다. 또한 조건부 분산과 속성값과 임계치값의 차이를 모두 설명할 수 있는 변동 계수를 통해 추가적인 샘플링 지점을 추출하였다. 이 연구에서 적용한 지시자 지구통계학적 분석 틀은 불확실성을 고려한 의사 결정과 관련하여 지화학 자료를 포함한 환경 변수의 분석에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
Chosun dynasty had accepted the Confucianism as a means of governing whole society and in its practical aspect ${\ulcorner}$Garye${\lrcorner}$ and the ceremonies of family ritual regarded as important. As a result, after mid-Chosun dynasty family ritual was begun to popularized on a national scale, and the socio-culture system which was interrelated with it changed into confucian ones. These fill-scaled change, on the other hand, resulted into the change of spatial use and plan type of yangban houses. In this aspect, this study intends to clarify the influence of family ritual on spatial use of yangban houses through the comparison between ideal pattern and behavioral one of family ritual. And this study made Gwanhonrye except Sangjerye an object because these two ceremonies were peformed in sucession in those day's behavior. The research setting is the Korean traditional society prior to modernization. The collected materials are based on ethnographic information as well as personal documents, public records, field works and the books on family ritual. The methodology for the present study is primarily based on the comparison study between available documents and field work. Especially, as the books on family ritual include some explanatory diagrams of the ideal pattern, these diagrams are compared with another ones made by the author of the behavioral pattern. The major findings are as follows. Firstly, in the aspect of Gwanhonrye's process, the ideal pattern is similar to the behavioral one. But even the essential course of the ideal pattern of Honrye is 'chinyoung', it has never been accepcted in Chosun dynasty on account of 'seoryubuga'. Secondly, even though the names of the performing space of family ritual are different each pattern, the methods of spatial use in processing these two ceremonies are similar. In other words, according to the books on family ritual the major performing spaces of Gwanhonrye are 'chungsa' and 'jungchim', but in practical process of both ceremonies 'sarangchae' and 'anche' are used. Lastly, as family ritual like Gwanrye and Honrye had been practiced at yangban houses after mid-Chosun dynasty as mentioned above, the spatial arrangement had to be changed to a certain extent.
본 연구는 정보부존재 관련 실증연구가 거의 전무한 상황에서 정보부존재의 유형과 내용을 분석, 문제점을 도출하고 개선 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위한 이론 연구로서 정보부존재의 정의와 판단기준을 살피고, 정보부존재의 법적, 통계적 연혁을 분석하였다. 또한 중앙행정기관의 정보부존재 현황과 문제점을 파악하기 위하여, 비공개 사유에서 정보부존재가 제외된 2012년부터 2014년까지 41개 중앙행정기관의 정보공개처리대장에 나타난 정보부존재 통지 내용을 분석하였다. 기관별 분석 결과, 3년간의 조사대상 기관 부존재처리 현황은 총 4421건으로 해마다 지속적인 증가 추이를 보이는 것으로 나타났다. 3년 동안 집계된 정보부존재 건수가 비공개 건수와 같거나 큰 기관이 조사대상 중 약 40%에 달해 비공개 사유에서의 정보부존재 제외가 다수 기관의 정보공개율과 비공개율에 큰 영향을 주었음을 반증하고 있었다. 정보부존재 사유의 유형 분석에서는 '공공기관이 청구된 정보를 생산, 접수하지 않는 경우'가 75% 이상을 차지하여 가장 많았고, 그 다음으로 '취합, 가공해야 하는 경우'와 '사유가 명시 되지 않은 경우'가 각각 7~10%를 차지하였다. 정보부존재 통지내용을 분석하여 도출한 운영상의 문제점으로는 1) 정보부존재에 사유에 대한 구체적 설명 미비, 2) 취합 및 가공의 범주 문제, 3) 이송처리의 문제, 4) 기록관리의 문제 등이었다. 이에 대해 본 연구는 정보부존재에 대한 관점과 기술적, 절차적 측면으로 개선 방안을 제시하였다. 구체적으로는 첫째, 정보부존재를 포함한 정보공개 문제가 기록관리 문제의 연장선상에서 이해되어야 한다는 점, 둘째, 앞선 이해를 바탕으로 정보공개 서비스 전반이 개선되어야 한다는 점, 셋째, 정보부존재 처리 절차가 개선되어야 한다는 점, 넷째, 정보부존재 처리 절차에 대한 구체적 지침이 마련되어야 할 것이다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
조선조시대의 석재는 공예품 재료로 쓰이기도 하였으나 건축재로서도 널리 사용되어 왔으며, 의장재로서도 중요한 위치를 차지하고 있다. 그러나 석재 특유의 재질감과 미적 관점으로서 수반, 주자, 화로, 베겟모, 필통 등 실용적인 생활용품과 장식품의 용도로 널리 사용되었다. 석재는 다양한 재료와 선택에 따라서 크기, 수량, 운반, 가공방법의 제문제가 해결되지 않으면 안될 것이다. 본 연구에서는 이러한 제문제를 고려하여 제작되어 온 조선조시대의 소품 석공예에 대한 연구를 하는데 그치지 않고 형태와 문양, 재료의 선택 및 가공방법 등 전과정에 걸쳐 연구하고자 하였다. 조선조시대의 석공예품은 생활도구로서 널리 사용되어 왔으며 또한 중요한 일면을 차지하고 있었으며, 이들 석공예품의 민예품은 제작목적이나 제작기술에 있어서 다소 차이가 있었으나 그 당시의 사회적 요구와 사용자의 기호, 취미가 형태와 문양에 반영되어 나타난다는 점에서 커다란 차이가 없었음을 수집된 관련 작품을 통하여 알 수 있었다. 석공예품을 일상생활용품, 문방용품, 도구 등으로 나누어 분석하여 본 결과 일상용품의 대부분이 실용성을 강조하여 제작되었으며, 사용상의 특성을 살리어 불에 강한 납석재로 제작되었다. 더욱이 부엌에서 사용되었던 주방용품은 무문으로서 기능성을 고려하였고, 안방에서 사용되었던 생활용품은 다양한 형식의 장식적 표현을 음각, 양각, 투각, 상감기법 등으로 조각하여 사용된 점이 특징이었다. 문방용품에 있어서는 장식적 효과와 용도에 따른 재료의 선정 등 심미성을 강조하여 표현된 것이 주종을 이루고 있는 것이 특징이다. 제작사용 된 재료는 납석, 황옥, 청옥, 백석 등 다양한 재료의 선정으로 고루 분포되었다. 문양과 조각의 표현에 있어서도 장식적인 화려함을 엿볼 수 있었다. 도구에서는 섬세함을 요하지 않기 때문에 오석, 화강석 등이 널리 쓰여서 용도상의 특성을 살리어 제작 사용되었음을 알 수 있었다.
현재 국내에도 건물의 특성에 알맞은 가변적이며 대공간 확보가 가능하고 사용부재의 두께가 수mm에서 100mm에 이르는 극후판 두께의 건축 철골구조의 건축물 및 Box형 강재교량으로 구축되는 사례가 증가하면서 철골부재의 제작 및 가공기술이 예전보다 더욱 향상되고 구조물로서의 품질관리에 대한 신뢰성의 요구도 증가되고 있는 실정이다, 그러나 국내의 철골조 건축부재의 구조설계는 설계사대로 각기 이루어지고 해당 부재는 공장별로 제작진행되어 그 기술수준에는 보이지 않는 상당한 격차가 있다고 보여지며 업체별로 경제성 등을 고려하여 기본적이며 일반적 철골제작기법을 간결하게 적용하는 것에 머물러 고도한 선진적인 기술의 채용은 대부분 주저할 수 밖에 없는 상황이다 또한, 중소규모의 빌딩 건축물들의 철골조 설계적용을 고려해볼 때 수많은 접합부의 표준화를 비롯하여 구조체 전체의 표준화 및 내$\cdot$외장재까지 포함된 시스템건축의 건축물설계와 부재의 제작 및 설치기술 개발경향도 엿보이고 있는 가운데 특히, 철골부재의 공장제작과 현장설치의 보다 경제적이고 짧은 공기내에 완전한 품질을 확보할 수 있는 부재간의 접합부 설계에 대한 연구검토는 철골분야에 종사하는 업계는 물론 현장 관계자에게도 의미있는 일일 것이다. 본 논문에서는 철골조 건축물의 특성을 알아보고 철골구조물 공장제작 및 현장설치공기를 최대한 단축할 수 있는 철골기둥과 기둥, 기둥과 큰보부재 접합부 변경사례 및 Box Column의 용접자동화, 로봇화에 의한 철골기둥 부재제작사례와 금후 철골구조물 제작상의 문제점과 대응방안에 대하여 서술하고자 한다.
정보기술의 빠른 진화, 빅데이터의 등장, 분석기법의 고도화 등으로 인해 다량의 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하는 데이터마이닝을 다양한 영역에 활용하고자 하는 시도들이 활발히 진행되고 있다. 그 중의 한 분야가 농산물 유통영역인데, 농산물에 대한 지속적인 수요 증가와 전자경매의 활성화 등으로 수도권 농산물 도매시장에서만도 연간 수천만건 이상의 거래가 이루어 진다. 그러나 급속한 거래량 증가와 더불어 과거로부터 관행적으로 이루어지고 있는 부정거래도 함께 증가하고 있는데 거래참가자들 사이의 결탁에 의해 발생하는 농산물 도매시장의 부정거래는 점차 지능화되는 추세이며, 이들을 감지하고 적발하기가 매우 어려운 실정이다. 이로 인해 농산물 유통환경의 공정거래 질서는 침해되고 시장에 대한 신뢰는 훼손되곤 한다. 따라서 거래투명성을 제고하고 유통비리를 구조적으로 개선하기 위한 과학적이고 자동화된 부정탐지시스템의 필요성이 어느 때보다도 절실히 요구되는 상황이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 의사결정나무를 이용하여 실제 발생하지 않은 거래를 실물 없이 거래한 것처럼 조작하여 대금을 정산하는 행위인 허위거래를 탐지하는 모형을 제시하였다. 이를 위해 실제 농산물 도매시장의 데이터를 수집하였고, 데이터의 정제 및 표준화 등의 선행작업을 수행하였다. 또한 변수 간의 상관관계 및 분포도 분석 등을 통해 데이터의 특성을 파악한 후 예측모형을 구축하여 허위거래와 정상거래를 분류하는 패턴을 도출하였으며, 최종적으로 시험용 데이터를 이용하여 모형을 평가하는 단계를 거쳐 결과의 적합성을 확인하였다. 향후 데이터마이닝을 이용한 부정탐지 모형을 허위거래뿐만 아니라 낙찰부정, 경매조작 등과 같이 다양화되는 부정거래에 적용하게 되면 보다 지대한 효과를 거둘 수 있으리라 사료된다.
현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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