코로나19 대유행으로 인해 전 세계가 원격으로 일상을 옮겨가면서 인터넷 트래픽량이 증가하고 보안 위협 또한 높아졌다. 높은 보안성이 요구되는 현 상황에 대응하기 위해 본 논문에서는 Suricata와 Elastic Stack, Kafka를 이용해 보안관제 로그 분석시스템을 구축하였다. 실시간으로 공격을 탐지하고 로그를 수집해 유의미한 데이터를 도출하여 시각화한다. 또한 시각화 한 대시보드를 제공함으로써 사용자는 공격의 위험도를 파악할 수 있고 앞으로의 공격을 대비할 수 있다.
근로자의 수를 최소화한 자동화 공장의 경우 전체 공장의 상태를 실시간으로 정확하게 확인하기 어려운 문제가 있다. 또한, 장비나 센서의 배치가 복잡하고 명칭만으로 이해하기 어려워 현장에 있지 않은 사람들은 해당 데이터의 의미나 문제 발생 여부를 판단하기 어렵다. 이 논문은 시·공간적 한계를 극복하고 공장의 상태를 한눈에 파악할 수 있는 실시간 공장 상태 정보 시각화 도구를 구현하여 상시적인 모니터링과 함께 이상 상태 발생 시 빠른 대처가 가능하도록 하였다. 이 도구는 반응형 웹 기반으로 개발하여 모바일 환경에서도 동일하게 작동하기 때문에 범용성 있는 스마트 팩토리 구축 시스템의 일부로 활용할 수 있다.
본 연구는 이륜차를 운전함에 있어 기존의 스마트 AR 헬멧과 달리 비대면 음식 배달 서비스 사업에 보다 특화되고 안전에 중점을 둔 스마트 헬멧을 개발하는 방안을 제시하고 있다. 스마트 헬멧, 그리고 본 헬멧과 연동되는 어플리케이션의 개발을 진행하며 웹 대시보드를 통해 라이더의 실시간 위치를 확인하는 기능을 지원한다.
온라인상에 인간의 감성을 담은 리뷰 데이터가 꾸준히 축적되어왔다. 이 텍스트 데이터를 분석하고 활용하는 일은 마케팅에 있어서 중요한 자산이 될 것이다. 이와 관련된 Aspect-Based Sentiment Analysis(ABSA) 연구는 한글에 있어서는 데이터 부족을 이유로 거의 선행연구가 없는 실정이다. 본 연구에서는 최근 공개된 데이터 셋을 바탕으로 하여 화장품 도메인에 대한 소비자들의 리뷰 텍스트와 사전 라벨링 된 속성, 감성 극성을 기반으로 ABSA를 진행한다. Klue RoBERTa base 모델을 활용하여 데이터를 학습시키고, Python Kiwipiepy 등으로 전처리한 결과를 대시보드로 시각화하여 분석하기 쉬운 환경을 마련하는 방법을 제시한다.
디지털 대전환 시대를 맞아 개인 맞춤형 교육을 실현하기 위해 교육 분야에서 인공지능 기반 학습 서비스들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 학습 서비스를 학교 현장에 적용하기 위한 개발 방향을 살펴보고자 하였다. 인공지능 기반 수학학습 서비스로 아이스크림에듀에서 개발한 '수학의 세포들'을 선택하여 교수자 관점에서 기능별 요구를 조사하였다. 그 결과를 IPA를 활용하여 중요도와 적합도로 분석하면서 전문가 의견을 조사하여 서비스의 구체적인 개발 방향을 탐색하였다. 연구결과, 진단, 학습, 평가, 관리 등 모든 영역에서의 중요도는 평균 4.82, 적합도는 평균 4.56로 대부분의 문항에서 우수한 결과가 나타났으며, 특히 중요도가 적합도보다 높게 나타났다. 세부적인 일부 기능 중 개념 학습, 맞춤형 과제 제시, 평가 결과 분석 기능, 대시보드 관련 기능과 대시보드 내 학습 자료가 학생들이 이해하기에 직관적이지 않아 보완이 필요하다는 의견을 확인하였다. 본 연구는 교수자의 관점에서 인공지능 기반 수학학습 서비스에 대한 요구 및 전문가 의견을 정리하여 '수학의 세포들'의 방향을 탐색하는데 유의미한 정보를 제공하였다는 의의가 있다.
카드 기반 사용자 인터페이스는 스마트 폰에 있어 가장 쉬운 탐색 방법 중 하나로 최근 많은 콘텐츠는 카드 형태로 노출 되고 있다. 본 논문에서는 카드의 정의와 함께 스마트 폰에서 사용되는 카드의 구성 요소에 대해 알아보았다. 카드는 다양한 이미지와 미디어를 포함한 멀티미디어의 재생이 가능하고 버튼이나 액션의 배치를 통해 세부 콘텐츠로의 진입로 역할을 한다. 카드 UI는 그 형태에 따라 기본형, 타임라인형, 워크플로우형, 대시보드형으로 구분할 수 있었으면 각 유형에 따라 다른 특색을 가지고 있었다. 기본형과 타임라인형은 정보의 위계나 순서가 필요한 경우에는 적합하지 않았으며 대용량 콘텐츠를 제공하는데 적합한 유영이었다. 워크플로우형은 콘텐츠의 양과는 크게 구분이 없었으며 수평적 콘텐츠 배열이 가능했으며 대시보드형은 다양한 데이터를 그래프나 숫자로 제공하는데 적합한 유형으로 분석되었다.
As products have been more complex and customer's demands of personalized products are increasing, manufacturing system has been changed from mass production to mass customization production that makes small quantity but different kinds of product. In addition, it becomes important that manufacturers quickly respond to variable customer's demands and characteristic regulations in each country. Therefore, three prerequisites are essential for manufacturers to response agilely. First, manufacturing data should be monitored in real time, second, information is extracted from the data, and finally, the information is used to make manufacturing strategy. In this paper, the mobile dashboard system is presented. It visualizes manufacturing data on mobile devices, and measures performance of the shop floor through the information. The proposed system is composed of server and client, and is running on the R - the open source software for statistics. Four kinds of template are given for easy visualization through the system.
In this paper, multiple gate locations and process conditions under concern are automatically optimized by considering robustness to minimize the injection pressure required to mold an automotive dashboard. Computer simulation-based experiments using orthogonal arrays(OA) and a design-range reduction algorithm are consolidated into an iterative search scheme, which is then used as a tool for the optimization process. The robustness of a design is evaluated using an OA-based simulation of process fluctuations due to noise as well as the signal-to-noise ratio. The optimal design solution for the automotive dashboard shows that the robustness of the injection pressure is significantly improved when compared to the initial design. As a result, both the die clamping force and the pressure distribution in the part cavity are also much improved in terms of their robustness.
최근 들어 공용 클라우드 서비스의 이용이 크게 증가하였다. 클라우스 서비스는 관리비용이 저렴하고 다양한 디바이스로 접근이 가능한 장점이 있는 반면, 데이터 접근을 통제하기 힘들어 내부정보가 유출되는 등의 보안 위협이 공존한다. 따라서 본 논문은 클라우드 스토리지의 기밀문서 유출 방지를 위해 사후 감시방법을 연구한다. 문서 내 포함된 보안 키워드 개수를 통해 보안지표를 계산하고 이 지표로 기밀문서 여부를 판단한다. 또한, 관리자용 대시보드를 통해 기밀문서가 탐지 되었을 때 백업/삭제 등의 사후처리 기능을 제공한다. 본 감시방법을 통해 클라우드 스토리지 내 기밀문서가 업로드 되는 것을 감시함으로써 기밀문서 유출 위협을 효과적으로 줄일 수 있다.
본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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