암반 및 연약지반을 포함한 다양한 지반 조건에서 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널링이 활용되고 있다. 굴착 성능을 높이기 위해서 지반 조건에 따라 최적으로 장비를 운영해야 하며, 이를 통해 공기단축을 통한 비용 절감 효과를 기대할 수 있다. 하지만 시추 조사를 통해 획득한 지반 정보는 시추공 사이 불확실성이 존재하므로, 실시간 최적 운전에 부족함이 있다. 본 연구에서는 지반의 불확실성 문제를 해결하고자 5초마다 기록된 TBM 데이터를 활용하여 굴착 지반 예측시스템을 구축하고자 한다. 싱가포르 현장에서 획득한 화강암의 풍화도를 고려하여 암반, 토사, 복합지반 세 가지로 지질로 재분류하였고, 실시간으로 도출되는 기계 데이터로 이를 예측하고자 한다. 현장에서 획득한 TBM 데이터에 대해 이상치 제거, 정규화, 특성 추출 등의 전처리 방법을 적용하였고, 지질을 분류하기 위해 6개의 은닉층을 가진 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)을 활용하였다. 10겹 교차검증을 통해 분류 시스템을 평가한 결과, 평균 75.4%의 정확도를 확인하였다(총 데이터 388,639개). 본 연구를 통해 지질 불확실성을 감소시키고, 지반 조건에 따른 실시간 최적 운전에 도움이 될 것으로 판단된다.
가스, 전력, 수처리, 원자력, 교통 관제 시스템 등과 같은 국가적 규모의 산업 제어 시스템은 점차 발전하는 정보통신기술에 따라 점차 개방된 네트워크와 공개된 표준 프로토콜을 사용하고 있다. 개방된 네트워크와 공개된 표준 프로토콜을 사용하고 있기 때문에 사이버 공격에 대한 빈도는 점점 증가하고 있는 추세이지만 이에 관련한 후속조치는 매우 부족한 실정이다. 따라서 산업 제어 시스템을 위한 보안 솔루션의 적용은 매우 중요하다. 하지만 실제의 시스템에 보안 솔루션을 적용하는 것은 산업 제어 시스템의 특성 때문에 사실상 불가능하고 기존 시스템에 영향을 주지 않고 공격의 발생 유무를 탐지할 수 있는 보안 시스템이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 산업 제어 시스템에 영향을 주지 않고 비정상행위를 탐지하는 패킷 분석 기반의 침입 탐지 시스템을 제안하고 제안한 침입 탐지 시스템을 실제의 환경을 재현한 산업 제어 시스템 테스트 베드에 적용함으로써 신뢰성 있는 데이터를 기반으로 제안한 시스템의 효율성을 검증한다.
최근 국내외에서 모든 사물이 인터넷에 연결되는 초(超)연결혁명이 진행 중이며, 앞으로 사물인터넷 기반의 다양한 혁신과 사업기회가 창출될 것으로 전망되고 있다. 하지만 국내의 경우 세계 최고 수준의 광대역 방송통신 인프라 및 IoT 기기 제조역량 등을 갖추고 있으나, 표준 기반의 개방형 IoT 플랫폼의 부재로 국내 기업의 시장 진입이 어려운 상황이다. 대기업은 개별적으로 플랫폼을 개발중이나 글로벌 시장에 대한 주도력이 부족하고, 중소기업은 플랫폼 부재로 시장진입이 어려워 향후 스마트 폰 산업에 이어 IoT 산업마저 글로벌 기업에 종속될 우려가 있다. 이에 본 논문에서는 국내외 다양한 분야의 기업들이 참여하여 다양한 홈 IoT 제품과 서비스를 개발할 수 있도록 특정 플랫폼이나 솔루션에 제약 없이 다양한 IoT 기기를 연결, 제어가 가능한 표준 기반의 개방형 홈 IoT 서비스 제공 방안을 연구하였다. 실험 결과에서는 제안된 개방형 홈 IoT 플랫폼을 통해 Z-Wave, IP, ZigBee, IrDA 등 다양한 통신 방식을 사용하는 홈 IoT 기기를 제어하고 정보 수집하여 사용이 가능함을 보여주었고, 이를 기반으로 플랫폼을 빅데이터 기술 및 기계학습 기능을 추가적으로 고도화하면 다양한 사물로부터 수집된 정보와 방송 정보, 웹 정보 등을 융합한 서비스 제공 등 소비자 중심의 창의적인 신규 방송통신 융합서비스 제공이 가능할 것으로 기대가 된다.
최근 대학도서관들은 정보화 환경에 대한 능동적 대처를 위하여 많은 노력을 기울이고 있다. 교수나 학생의 연구, 교육, 학습에 필요한 각종 전자 정보원을 한 장소에서 검색, 열람이 가능하고 대학의 구성원들에게 새로운 정보기술과 정보의 활용 능력을 교육시키기 위한 다양한 기능을 가진 하나의 복합 공간으로서 전자 정보실 또는 멀티미디어실(이하 멀 티미디어실) 등을 설치, 운영하고 있다 그러나 아직도 대학도서관 내의 멀티미디어실의 역할과 개념이 모호하다는 지적이 나오고 있다. 이러한 가운데 운영면에서도 표준 솔루션의 부재로 관리 전산화가 이루어져 있는 곳이 부족하여 인력 및 시간의 낭비가 초래되고 이용자 관리에 있어서 어려움을 겪고 있는 실정이다. 체계적인 운영이 이루어지지 않고서는 양질의 서비스 제공은 기대하기 어려울 것이다. 따라서 전국 대학 도서관에 적용할 수 있는 표준적인 멀티미디어실 관리 시스템의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 UML(Unified Modeling Language) 기반의 정보시스템 구축 방법론을 제시하고, 제시된 방법론의 유효성(effectiveness)을 검증하기 위하여, 본 방법론에 입각하여 동국대학교 경주캠퍼스의 멀티미디어실 업무 프로세스를 분석 설계하였다. 시스템 구현을 위해서, 데이터 베이스로는 Oracle RDBMS를, 개발도구로는 Visual Basic 6.0을 사용하였다 본 논문에서 구현된 시스템을 통하여 멀티미디어실의 효과적인 운영관리에 대한 기반정립에 기여하고, 향후 장기적인 발전계획 수립에 하나의 도구로서 사용될 수 있다고 판단된다.
스마트 캠퍼스의 플랫폼으로 사물 인터넷에 대한 아이디어가 점점 대중화되고 있다. 인터넷에 연결하기 위해 통신 네트워크, 센서 노드 및 게이트웨이로 구성된 인프라가 필요하며 각 센서 노드는 환경에서 데이터를 수집할 수 있다. 본 논문은 스마트 캠퍼스 모니터링을 적용하기 위해 인터넷에 구성한 무선 센서 네트워크를 설명한다. 무선 센서 네트워크 모니터링은 저전력 구현 및 통합 시스템을 사용하는 완벽한 솔루션이다. 그러나 제한된 컴퓨팅 범위, 제한된 컴퓨팅 성능, 네트워크 프로토콜의 가용성 부족, 프로그래밍 보안 부족 및 기밀성, 무결성 및 가용성 분야의 보안 오류로 인해 수많은 제약이 있다. WSNM 노드를 위한 새로운 보안 기술과 기능이 개발되었다. 보안 네트워크 연구 개발 및 서비스 거부 (DOS) 및 복잡성 공격 방지를 위한 시스템을 제안하였다. 이러한 시스템이 제대로 구현되면 사전 할당을 통한 에너지 효율성 메커니즘과 안전한 루틴 알고리즘을 통해 핵심 관리 모델의 새로운 키를 제공 할 수 있다.
서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture, SOA)에서의 서비스는 서비스 소비자에게 대부분 블랙 박스 형태로 인식되고, 동적으로 실시간에 진화될 수 있으며, 다수의 인지되지 않은 이질적인 환경에서 실행된다. 이러한 SOA의 특성으로 인해 동적으로 서비스의 다양한 측면을 효과적, 효율적으로 모니터링하는 것은 필수 핵심 기능이다. 하지만, 이와 관련된 현재까지의 연구나 솔루션들은 실질적으로 서비스 자체에 초점을 맞추어 비즈니스 프로세스상의 영향 요인은 간과되는 측면이 있으며, BPEL엔진이나 미들웨어의 API에 의존한 외부 모니터링 데이터만의 획득으로 비즈니스 수준의 유용한 정보를 제공하는 데 부족한 면이 있다. 또한, 서비스 품질을 저하시킬 수 있는 모니터링으로 인한 과부하를 줄일 수 있는 효율적인 방법에 대한 연구 역시 부족하다. 이벤트 주도 아키텍처(Event Driven Architecture, EDA)는 발생하는 이벤트들을 효율적으로 수집하고 분석하기 위해 SOA를 보완하는 역할을 할 수 있다. 본 논문에서는 모니터링 측면에서의 EDA 장점들을 도출하고, 모니터링 대상을 분류하여 각 대상에 적합한 효율적인 모니터링 기법을 제시한다. 또한, 그것을 더 적용성 있도록 하기 위하여 이벤트 메타 모델을 정의하고, 이를 기반한 이벤트 처리 모델과 아키텍처를 제안한다. 제안하는 아키텍처와 기법을 사용하여 실행 시간에 외부 모니터링 데이터뿐만 아니라 내부 모니터링 데이터를 효율적으로 수집 및 처리할 수 있는 이벤트 주도 동적 모니터링 프레임워크의 프로토타입을 구현하고, 사례연구를 통하여 본 연구의 실효성과 적용 가능성을 보여준다.
IT 기술 발달 및 정보화 시대로 인해 우리 사회 전반에 걸쳐 많은 부분이 네트워크에 대한 의존도가 상당히 커지고 있다. 이는 다양한 정보 및 서비스 획득의 용이성을 제공해 주는 이점이 있는 반면에, 네트워크 침입자들로 하여금 더 많은 취약성의 루트를 제공할 수 있는 부정적 효과도 따르고 있다. 이는 네트워크 이용과 함께 증가한 패킷의 다양한 루트를 악용하여 네트워크의 연결된 시스템에 서비스 장애나 마비를 일으키는 악의적인 위협 및 공격 또한 함께 증가하고 있음을 의미하며 이러한 문제에 대한 해결책이 시급히 필요하다. 이에 보안 분야에서는 네트워크 패킷이나 시스템 로그 등을 수집하여 이를 분석하고 이러한 위협에 대응할 수 있는 다양한 보안 솔루션을 개발하고 있으나, 기존의 분석 방식들로는 점차 방대해져가고 있는 보안 데이터들을 처리하는데 데이터 저장 공간 부족 및 이에 따른 성능 저하와 같은 여러 문제점들이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 보안 영역 분야에서도 최근 이슈가 되고 있는 빅 데이터 기술을 적용하여 이러한 문제점들을 개선하는 모델을 제안한다. 즉, 대용량 데이터 저장 기술인 NoSQL을 통해 점차 방대해져 가는 패킷데이터를 수집하고, 분산 프로그래밍모델인 맵리듀스 기반의 K-means 클러스터링을 설계하여 네트워크 침입에 대한 특징 및 패턴을 추출 할 수 있는 분석모델을 제안하고 실험을 통하여 이에 대한 우수성을 입증하였다.
최근 기업은 설계를 비롯한 모든 공정을 합리적이고 최적화된 기술을 도입하여 성장시키고 있다. 특히 ICT기반의 클라우드 플랫폼이 등장하여 기업 및 학교에서는 필요한 모든 비즈니스 서비스가 탑재된 솔루션의 등장으로 지금까지 경험하지 못한 기술교육 및 기업 성장에 영향을 주고 있다. 이 플랫폼을 활용한 HMD 디바이스의 가상현실 기술과 융합은 기업발전의 새로운 전환점이 되고 있다. 이에 본 연구의 방법으로 1차적으로 3DEXP와 HMD VR 기기 기반으로 디자인에 활용되는 VR 기능을 실험하였고, 2차적으로 앞에서 실험 데이터를 근거로 설문조사를 통해 디자인 활용성 연구 및 이 논점에 관한 연구하였다. 연구 결과 디자인 활용 측면에서 3DEXP와 HMD VR 기술은 밀접한 연관성을 가지고 있으며, 매개 회귀분석과 매개 요인의 HMD VR의 통계분석을 통하여 디자인 활용에 유의미한 것으로 증명되었다. 아직 일부 공대학생들을 연구대상의 결과로 일반화하기에는 부족하다. 하지만 HMD VR 기술 도입은 교육과 가상현실기술 구현의 한 축이며, VR 기술 활용 측면에서 일부 밝혀냈다는 점에서 의미가 있다.
디지털 트랜스포메이션 시대에 교통약자들은 기술 발전에 따른 혜택을 받지 못한 소외계층으로 남아있다. 교통약자를 위한 전동보조기기는 교통약자들의 이동성을 증진시키지만 현재의 교통 환경에 적합한 서비스를 제공하기에는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 기존 전동보조기기를 이용하는 사용자의 경험을 바탕으로 물리적인 거리를 효율적으로 이동하도록 사용자 만족도 조사를 통해 필수요소를 도출하여 IoT 스마트 모빌리티를 개발한다. 이는 사용자 만족도 조사를 통해 수집한 데이터를 기반으로 TF-IFD를 활용한 정량적 분석, QFD를 기반으로 한 정성적 분석을 실시하여 사용자 요구사항의 중요도를 파악한다. 필수 기능을 반영한 IoT 스마트 모빌리티 디자인 결과물 평가는 다양한 분야의 전문가 평가단을 구성하여 사용성 검증을 진행한다. 추후에는 교통약자에게 IoT 스마트 모빌리티를 활용하여 효율적인 공공서비스가 제공될 수 있도록 디자인하여 교통약자의 이동편의성을 증진 및 이동서비스 솔루션을 제공할 수 있는 서비스디자인 연구를 진행할 예정이다.
COVID-19로 대표되는 팬데믹 상황에서 의료 인력 부족으로 인한 문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 진단 업무를 지원하기 위한 컴퓨터 비전 솔루션으로 PA 흉부 X-선 영상에 대한 병변 유무 진단 방법에 대해 제시한다. 디지털 영상에 대한 특징 비교 방식의 이상 탐지 기법을 X-선 영상에 적용하여 비정상적인 영역을 예측할 수 있다. 정렬된 PA 흉부 X-선 영상으로부터 특징 벡터를 추출하고 패치 단위로 분할하여 지역적으로 등장하는 비정상을 포착한다. 사전 실험으로 다중 객체를 포함하는 시뮬레이션 데이터 세트를 생성하고 이에 대한 비교 실험 결과를 제시한다. 정렬된 영상에 대해 적용 가능한 패치 특징 하드마스킹을 통해 프로세스의 효율성 및 성능을 향상하는 방법을 제시한다. 지역 특수성 및 전역 이상 탐지 결과를 합산하여 기존 연구 대비 6.9%p AUROC 향상된 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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