웹 기반 의료정보는 많은 편리성을 제공하지만 공개된 네트워크 환경에서 나타나는 보안 취약성을 해결하지 않은 채 정보노출의 위험속에 사용이 확대되고 있다. 웹 기반 의료정보 접근시 보안문제에 대한 안전한 방법론 강구없이 기술만 발전시키려한다면 또 다른 위협의 요소를 증가시키는 것이다. 따라서 웹에 기반한 정보활용 보안대책 으로서 웹 기반 의료정보 접근제어 보안 메커니즘 기반 설계가 필요하다. 본 논문은 소프트웨어 아키텍쳐 설계사상을 기반으로 하여 의료정보시스템 접근제어 보안 메커니즘 기반을 설계 하였다. 그 방법론은 새로운 설계절차를 도출하고 아키텍쳐를 설계하며 기능 메커니즘 알고리즘을 구성하는 것 이다. 이를위해서는 웹 기반 다중 환자 정보 접근제어를 위한 보안 아케텍쳐 인프라스트럭가 필요하다. 제안하는 소프트웨어아케텍쳐는 소프트웨어 프레임워크를 도출하고 기능 메커니즘을 구성하는 기반에 관한 구조도를 도출했다. 제안된 시스템를 활용하여 의료정보 어플리케이션을 설계할때 의료정보 사용자는 실시간으로 데이터를 검색하면서도 통합화된 접근제어알고리즘의 보장하에서 정보관리 안전성을 확보하는 시스템 설계가 가능하다.
최근 급격한 변화를 겪고 있는 자율주행 자동차 분야의 미래 기술 및 시장 전망 예측에 대한 요구와 관심이 집중되고 있다. 자동차 산업의 특성상, 복합적 요인의 상관관계가 미치는 영향력이 크고 요인 간의 복잡도가 높으므로, 체계적인 미래 예측 방법론 적용을 통한 미래 전망분석 및 전략 수립이 시급하다. 본 연구에서는 자동차 분야에 적합한 미래 예측 방법론 중 필드 변칙 완화기법(Field Anomaly Relaxation)과 다중관점 개념 기법(Multiple Perspective Concept)을 복합적으로 적용하여, 자율주행 자동차 분야의 핵심기술 및 산업 동향에 관한 미래 시나리오들을 개발하여 실증하였다. 도출된 3개의 시나리오는 전문가 평가 체크리스트를 통하여 타당성을 검증하였다. 본 연구 결과는 자율주행 자동차 산업과 같은 다양한 변동성이 존재하는 분야의 미래 예측 방법 중 한 가지로 적용될 수 있다는 점에 의의가 있다.
최근 많은 분야에서 기계학습에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는데, 상당수의 연구들이 학습 모델의 성능을 개선하는 최신 방법론을 제시하고 있다. 본 연구에서는 방법론의 개발 못지않게 기계학습에 투입되는 훈련용 데이터의 '품질'을 개선하는 것 역시 중요하다는 점에 착안하여, 코퍼스 분석에서 자주 사용되는 '부분 문법' 처리 프로세스를 통해 훈련 데이터의 품질을 향상시키는 방법을 제시한다. 우리나라 100대 기업에 근무하는 재직자들이 채용플랫폼에 게시하는 방대한 양의 비정형 기업 리뷰 텍스트 데이터를 수집하고, 데이터 품질을 부분 문법 프로세스로 개선한 후, 부분 문법이 적용된 분류 모델이 적용되지 않은 모델보다 분류 성능이 우수함을 확인하였다. 분류 카테고리는 직원 몰입의 5가지 요인으로 상정하였는데, 국내 직장인들이 기업 리뷰가 각 유형별로 빈도에 차이가 있는지를 분석하였다. 추가로 리뷰 양상이 코로나 팬데믹 전후로 어떠한 변화가 있었는지도 분석하였다. 본 연구를 통해 국내 직장인들의 생생한 일터 경험들을 자동적으로 식별하고 분류하여, 이직을 포함한 주요한 조직문화 현상의 행태와 유발 원인 등을 유추해 볼 수 있는 근거를 제공한다.
이동 애드-혹 네트워크는 물리적 위치 이동이 가능한 노트들에 의해 자체적으로 형성되는 시스템으로 동적 위상을 고려한 라우팅 프로토콜을 필요로 한다 본 논문에서는 IETT의 라우팅 프로토콜 DSR을 확장한 R-DSR이라 불리는 온-디멘드 다중경로 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜에서는 DSR에 의해 구축되는 단인 경로 상의 2-홉 간격의 모든 노드들에 대해 별도의 노드론 경유하는 추가 경로가 연결된다. 수학적 분석을 통하여 DSR 관련 연구 중 가장 대표적인 방법 중의 하나인 Das의 다중경로 프로토콜보다 더 높은 메시지 전달 확률을 제공함을 보였다.
SOC와 같은 VLSI 집적 회로는 기능적 이유 등으로 인해 다중 클락의 설계 기법을 필요로 한다. 테스트시 클락 오더링과 같은 문제의 효과적이지 못한 대응으로 인해 클락 도메인간의 전이에서 많은 오류들이 발생한다. 본 논문은 다중 클락 시스템에서의 새로운 자체 테스크 기법을 제시한다. 클락 스큐의 문제는 다중캡처의 동작으로 제거하며, 다른 클락 도메인간 혹은 같은 클락 도메인간의 테스트 모두를 동작속도에서 가능하게 한다.
텍스트 데이터에 대한 다양한 분석을 위해 최근 비정형 텍스트 데이터를 구조화하는 방안에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. doc2Vec으로 대표되는 기존 문서 임베딩 방법은 문서가 포함한 모든 단어를 사용하여 벡터를 만들기 때문에, 문서 벡터가 핵심 단어뿐 아니라 주변 단어의 영향도 함께 받는다는 한계가 있다. 또한 기존 문서 임베딩 방법은 하나의 문서가 하나의 벡터로 표현되기 때문에, 다양한 주제를 복합적으로 갖는 복합 문서를 정확하게 사상하기 어렵다는 한계를 갖는다. 본 논문에서는 기존의 문서 임베딩이 갖는 이러한 두 가지 한계를 극복하기 위해 다중 벡터 문서 임베딩 방법론을 새롭게 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 전체 단어가 아닌 핵심 단어만 이용하여 문서를 벡터화하고, 문서가 포함하는 다양한 주제를 분해하여 하나의 문서를 여러 벡터의 집합으로 표현한다. KISS에서 수집한 총 3,147개의 논문에 대한 실험을 통해 복합 문서를 단일 벡터로 표현하는 경우의 벡터 왜곡 현상을 확인하였으며, 복합 문서를 의미적으로 분해하여 다중 벡터로 나타내는 제안 방법론에 의해 이러한 왜곡 현상을 보정하고 각 문서를 더욱 정확하게 임베딩할 수 있음을 확인하였다.
자율주행 기술의 발전과 함께 자율주행차(automated vehicle, AV)의 안전성 평가의 중요성이 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 안정성 평가를 진행하기 위해 AV가 주행 중 직면할 수 있는 상황을 사전에 정의한 평가 시나리오를 활용하고 있다. 그러나 기존에 활용되는 시나리오는 짧은 구간 내에서 한정적인 상황만을 다루고 있다. 따라서, 실제 도로에서 발생하는 연속적인 상황을 평가하지 못한다는 한계가 존재한다. 이에 본 연구에서는 AV의 안전성을 강도 높게 평가하기 위해 단일 시나리오를 다양한 기하구조가 존재하는 도로 전체 구간을 대상으로 연속적인 평가가 가능한 다중 시나리오로 변환하고자 한다. 특히, 시나리오를 연결하는 조건을 정의하고, 변환된 다중 시나리오를 상황, 범위, 실험 시나리오로 발전시키는 구체적인 방법론을 제시하였으며, 시뮬레이션으로 다중 시나리오를 구현하여 검증하였다.
With the paradigm shifting from the principal of manufacturing efficiency to business globalization and rapid adaptation to its environments, more and more enterprises are being virtually organized as manufacturing network of different units in web. The formation of these enterprise called as Virtual Enterprise(VE) is becoming a growing trend as enterprises concentrating on core competence and economic benefit. This paper proposes the cooperation methodology for VEs which can be organized by the selection of manufacturing partners, and managed by the information flow infrastructure.
현재의 3차원 시각 정보 제시기는 Scene Graph 기반의 3차원 그래픽스 API에 기반을 두고 있다. 본 연구에서는 시각 정보 제시에 더불어 다양한 감각을 제시하기 위한 통합 제시 능력을 가지는 시스템으로 시각화 시스템을 확장하였다. 이 확장된 시스템은 다양한 감각 정보를 제시하기 위한 추가적인 정보를 가지는 확장된 Scene Graph을 가지고 운영되며, 통합된 Script System으로 각 감각 제시 시스템들간의 동기화 및 통합 관리와 제시 시스템의 확장에 유리한 장점을 가진다.
최근 기후변화의 영향으로 전 세계적으로 홍수와 가뭄의 발생빈도가 증가하고 있다. 특히, 가뭄은 우리나라에서 겨울과 봄철을 중심으로 매년 발생되고 있다. 가뭄의 정확한 발생을 판단하기는 어려우나, 가뭄이 발생되면 그 진행속도는 홍수보다 느리기 때문에 초기에 가뭄의 발생가능성을 예측한다면 가뭄에 대한 피해를 줄일 수 있다. 따라서 최근 가뭄 예측에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 가뭄발생의 불확실성을 내포하기 위하여 Bayesian Network (BN) 모형과 SPI의 자기상관성을 바탕으로 가까운 미래의 가뭄 발생확률을 예측하는 방법을 제안하였다. BN은 변수들 간의 인과관계를 확률적으로 나타낼 수 있는 네트워크 모형으로, 자연현상에 대한 위험도 분석 및 의학 분야에서 질병추정을 위한 모형으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 가까운 미래의 가뭄 예측을 위하여 APEC 기후센터(APEC Climate Center, APCC)에서 제공하는 다중모형앙상블(Multi-model Ensemble, MME) 강우예측 결과로 도출한 미래 SPI 및 과거 강우량 자료로 구축한 SPI를 부모노드로, 예측 SPI를 자식노드로 BN을 구축하였다. BN의 각각의 노드를 Gaussian 확률분포모형으로 가정한 뒤, Likelihood weighting 방법으로 주변사후분포확률(Marginal posterior distribution)을 추정하여 미래의 SPI의 발생확률을 계산하였다. 2008년부터 2013년의 BN 가뭄 예측값과 MME 강우예측 결과로 도출한 SPI를 실제 관측 강우량으로 산정한 SPI와 비교하였으며, BN이 실제 관측결과에 가까운 결과가 도출되었다. 본 연구에서는 BN을 활용하여 가까운 미래의 가뭄 발생가능성을 확률적으로 나타낼 수 있는 방법을 제시하였으며, 그 결과 가뭄상태별 가뭄 발생확률이 산정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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