광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.
공항여객 처리시설의 혼잡해소에 관한 연구는 주로 공항접근교통시스템의 확충이나 터미널의 확장 등 물리적인 방법에 집중되어 왔다. 물리적인 확장은 막대한 투자비용이 뒤따라야 하는 문제가 있기 때문에 공항운영과 같은 소프트웨어 측면에 대한 접근방식을 적극 도입하여 투자비용을 줄이고 효율적인 공항운영을 꾀하는 것이 필요하다. 본 연구는 공항운영의 효율성 증진을 위한 대안 중 하나로서 여객들이 공항에 도착하는 행태가 어떻게 나타나는 지를 분석하여. 향후 여객터미널 운영에 적용할 수 있는 유용한 정보를 제공하는데 그 목적이 있다. 서로 다른 접근소요 시간을 가진 여객들이 항공기 출발예정시간(STD:scheduled time of departure) 이전에 도착하는 확률함수를 도출하고, 이를 이용하여 STD 이전시간 임의구간에서 여객이 도착하는 확률을 구할 수 있는 모형을 개발코자 하였다. 또한 이 모형을 공항 여객터미널에 적용하여 운영시간대별 도착 여객수를 산출하는 과정을 제시하고자 하였다. 본 연구에서 분석된 공항접근시간에 따른 STD 이전시간대별 공항도착 확률모형은 공항운영자 및 항공사가 공항의 체크인 카운터 운영시간 및 수량 결정, 수하물 처리시스템, 검색보안서비스 등의 운영시점을 결정하는 도구로 이용될 수 있다. 이와 같이 분석된 결과를 토대로 공항운영 상 비효율성을 제거하고 보다 합리적인 인력 투입이나 시설 운영이 가능하게 되는 것이다.
본 논문에서 제안하는 시나리오기반 검증기법의 목적은 UML로 작성된 객체지향 분석모델의 완전성 및 일관성을 진단하는 것이다. 검증기법의 전체 절차는 요구분석을 위한 Use Case 모델링 과정에서 생성되는 Use Case 시나리오와 UML 분석모델로부터 역공학적 방법으로 도출된 객체행위 시나리오와의 상호참조과정 및 시나리오 정보트리 추적과정을 이용하여 단계적으로 수행된다. 본 검증절차를 위하여 우선, UML로 작성된 객체지향 분석모델들은 우선 정형명세언어를 사용하여 Use Case 정형명세로 변환하다. 그 다음에, Use Case 정형명세로부터 해당 Use Case 내의 객체의 정적구조를 표현하는 시나리오 정보트리를 구축하고, Use Case 정형명세 내에 포함되어 있는 객체 동적행위 정보인 메시지 순차에 따라 개별 시나리오흐름을 시나리오 정보트리에 표현한다. 마지막으로 시나리오 정보트리 추적과 시나리오 정보 테이블 참조과정을 중심으로 완전성 및 일관성 검증작업을 수행한다. 즉, 검증하고자 하는 해당 Use Case의 시나리오 정보트리를 이용한 시나리오 추적과정을 통해 생성되는 객체행위 시나리오와 요구분석 과정에서 도출되는 Use Case 시나리오와의 일치여부를 조사하여 분석모델과 사용자 요구사양과의 완전성을 검사한다. 그리고, 시나리오 추적과정을 통해 수집되는 시나리오 관련종보들을 가지고 시나리오 정보 테이블을 작성한 후, 분석과정에서 작성된 클래스 관련정보들의 시나리오 포함 여부를 확인하여 분석모델의 일관성을 검사한다. 한편, 본 논문에서 제안하는 검증기법의 효용성을 증명하기 위해 대학의 수강등록시스템 개발을 위해 UML을 이용해 작성된 분석모델을 특정한 사례로써 적용하여 보았다. 프로세싱 오버헤드 및 메모리와 대역폭 요구량 측면에서 MARS 모델보다 유리함을 알 수 있었다.과는 본 논문에서 제안된 프리페칭 기법이 효율적으로 peak bandwidth를 줄일 수 있다는 것을 나타낸다.ore complicate such a prediction. Although these overestimation sources have been attacked in many existing analysis techniques, we cannot find in the literature any description about questions like which one is most important. Thus, in this paper, we quantitatively analyze the impacts of overestimation sources on the accuracy of the worst case timing analysis. Using the results, we can identify dominant overestimation sources that should be analyzed more accurately to get tighter WCET estimations. To make our method independent of any existing analysis techniques, we use simulation based methodology. We have implemented a MIPS R3000 simulator equipped with several switches, each of which determines the accuracy level of the
5G 네트워크는 차세대 통신기술로서 4G 네트워크 대비 빠른 속도, 짧은 통신 지연, 높은 연결성을 기반으로 대량의 트래픽 처리가 가능하다. 이에 따라 4차 산업혁명의 핵심 기술로 대두되어 그 중요성이 증가하고 있다. 이러한 5G 네트워크 환경에서 기지국은 그 특성상 높은 밀도로 도심 전역에 설치되어 있으며, 사용자 단말과 연결되어 서비스를 제공한다. 따라서 악의적인 공격자에 의한 피해가 기지국에 발생하는 경우, 사용자 및 사회 전반에 큰 피해를 줄 것으로 예상된다. 2016년 뉴욕타임즈 기사에 따르면 중국의 특정 서버로 사용자 데이터를 전송하는 백도어로 추정되는 소프트웨어가 미국 내 안드로이드 기기, 자동차와 같은 스마트 기기에 포함되어 있다고 보도되었다. 이후 통신 장비에 백도어 설치에 대한 이슈가 지속적으로 제기되었으며, 5G 기지국과 같은 통신장비에 대한 안전성 확보의 필요성이 대두되었다. 따라서 본 논문에서는 5G 기지국을 대상으로 체계적인 방법론인 위협모델링을 사용하여 도출한 보안기능요구사항과 백도어 이슈에 대응할 수 있는 수준의 보안보증요구사항을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 보안요구사항은 5G 기지국에 대한 보안성평가기준으로서 안전한 네트워크 환경을 구성하기 위한 기지국 설계 및 개발에 사용될 수 있다.
도시 계획 의사 결정 과정에서 그린 어바니즘의 원리를 적용하기 위해 이 연구는 그린 어바니즘에 대한 국제 연구들의 동향과 주요 화제를 규명하였다. 이 연구는 2000년부터 2020년까지 국제학계에 발표된 그린 어바니즘 연구 문헌들을 전수 조사하였다. 연구 문헌들의 서지 정보 간의 관계를 파악하기 위해 인용, 공동저술, 동시출현 분석법과 소셜 네트워크 분석법(SNA)과 같은 분석방법들이 활용되었다. 이러한 관계들은 VOSviewer와 Ucinet 소프트웨어를 통해 가시화되고 분석되었다. 국제학계에서 2000년부터 2020년까지 21개국 54개 기관들에서 그린 어바니즘 연구들이 수행되었으나 연구 성과물들은 그리 많지 않았고 거의 모든 성과들이 공동 연구보다는 개별 연구를 통해 얻어졌다. 그린 어바니즘의 최고 화제는 "지속가능성"이었다. 이와 관련하여 초기에 피상적이었던 화제들이 점차적으로 건조환경, 기반시설, 건강 등과 같이 구체적인 화제들로 변화되었다. 지속가능성을 추구하는 국제적 동향에 따라 그린 어바니즘은 환경적으로 지속 가능한 도시 공간을 실현할 수 있는 해법이 될 것으로 기대한다. 이러한 비전의 실현과정에서 거버넌스의 중재와 정책적 지원이 중요한 역할을 하는 것으로 추론되었다. 따라서 향후에 이러한 화제들과 관련된 지속 가능한 도시 계획을 위한 의사결정 모델 개발이 필요하다.
음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.
4차 산업혁명 시대의 미래 전장은 초연결, 고속기동화된 무기체계로 다영역작전을 수행할 것이다. 이러한 미래전 양상의 변화에 대비하기 위해 우리군은 다양한 유·무인 무기체계를 개발하고 이들의 기동간 통신 지원이 가능한 다계층 전술네트워크 구성을 위하여 노력하고 있다. 그러나 현재의 전술네트워크는 단일 계층에서 단일빔 안테나를 활용한 1:1 고속링크 또는 무지향성 안테나를 활용한 1:N 저속링크를 운용하고 있어 기동간 통신 지원이 제한된다. 즉 미래전 대비를 위한 다계층 전술네트워크를 효율적으로 구성하기 위해서 다중빔 안테나의 운용이 필요하다. 특히 공중계층의 공중중계 무인기는 비행체 특징에 따라 다중빔 안테나의 운용 방법이 달라진다. 따라서 본 논문에서는 다계층 전술네트워크의 효율적인 운용을 위하여 공중계층에 필요한 다중빔 안테나 운용 시나리오와 고려 요소, 회전익과 고정익 비행체의 특징을 살펴보고 이를 토대로 다중빔 안테나의 공중중계 무인기 설치 위치 및 운용 방안을 회전익과 고정익 비행체로 구분하여 제시한다.
목적 : 본 연구에서는 허약노인의 정의를 정리하고, 허약노인 선별 시 사용되는 도구들을 분석함으로써 허약의 구성 요소를 제시하고자 한다. 연구방법 : 고령자에게 허약 선별 평가가 실시된 문헌을 검색하기 위해 CINAHL, Embase, Medline Complete, PubMed를 사용하였다. 검색어는 "assess" AND "frailty" AND "screening" AND ("frail elderly" OR "elderly")를 사용하였다. 결과 : 검색 결과로 얻은 539편의 문헌 중 선정기준에 부합하는 11편의 연구가 최종적으로 도출되었다. 본 고찰을 통해 허약은 다차원적 요인의 기능 저하로 인해 발생하며, 허약노인은 '건강 악화·기능손상·장애 발생의 가능성이 높고, 생명에 대한 위협 수준이 높은 사람'으로 정의되었다. 11편의 문헌 중 허약 선별 평가도구는 총 7종류로 Phenotype of frailty가 5편(45.4%)으로 가장 많이 사용되었다. 7개의 선별 평가도구에서 제시된 허약의 구성 요소는 신체적 요소(신체적 기능), 활동참여(일상생활활동, 수단적 일상생활활동), 영양상태(체중감소, 체질량 지수), 정신적 요소(인지, 정서), 사회적 요소(사회적 상호작용, 사회적지지, 사회적 환경), 전반적 건강 및 나이로 나타났다. 결론 : 본 연구를 통해 허약의 정의 및 구성 요소를 제시하였다. 이는 향후 허약노인 선별을 위한 표준화된 선별 평가도구 및 중재 프로그램 개발에 대한 기초자료가 될 것으로 사료된다.
COVID-19 대유행으로 인해 병원, 진료소, 검역소 및 의료 연구 기관을 포함한 의료 시설에서 매일 수많은 의료 폐기물이 발생함에 따라 의료폐기물 처리가 심각한 문제가 되고 있다. 이전에는 전통적인 소각방법이 사용되었지만 매립지 부족 및 관련 환경 문제로 인해 공중 보건이 위험에 처해 있다. 이런 문제를 극복하기 위해 멸균분쇄용 파쇄기를 개발하였다. 본 연구에서는 유해 및 감염성 의료폐기물에 대한 작동 성능을 결정하기 위해 분쇄용 파쇄 시스템의 설계 및 수치해석을 수행하였다. 파쇄기의 부품은 CAD 소프트웨어를 이용하여 모델링하였으며, ABAQUS를 사용하여 유한요소해석을 수행하였다. 정적, 동적 및 피로하중 조건 하에서 파쇄기 절단 날의 해석을 수행하였으며, 의료 폐기물을 분쇄하는데 필요한 절단력을 기반으로 절단 날의 형상이 효과적임을 입증하였다. 모달 해석을 통해 구조물의 동적 안정성을 검증하였다. 또한, 절단 날의 수명을 예측하기 위해 고주기 피로해석을 통해 S-N 선도를 생성하였다. 이를 통해 적절한 분쇄용 파쇄 시스템이 멸균 장치와 통합되도록 설계하여 의료 폐기물의 양과 처리 시간을 줄임으로써 환경 문제와 잠재적인 건강 위험을 극복하는 방안을 제시하였다.
목적 : 본 연구는 뇌졸중 환자의 기능적 결과를 예측하기 위한 인구통계학적 및 임상학적 특징과 머신러닝의 사용을 체계적으로 분석하고 요약하기 위해 수행되었다. 연구방법 : PubMed, CINAHL과 Web of Science를 사용하여 2010년부터 2021년 사이에 게재된 연구를 검색하였다. 주요 검색어는 "machine learning OR data mining AND stroke AND function OR prediction OR/AND rehabilitation"을 사용하였다. 뇌 이미지 처리 기법만을 분석한 연구, 딥러닝만 적용한 연구와 전체 본문을 열람할 수 없는 연구는 제외되었다. 결과 : 검색한 결과, 총 9편의 국내외 논문을 선정했다. 선정된 논문에서 가장 많이 사용된 머신러닝 알고리즘은 서포트 벡터 머신(support vector machine, 19.05%)과 랜덤포레스트(random forest, 19.05%)였다. 9개 중 7개의 연구에서 뇌졸중 환자의 기능을 예측하기 위해 중요하다고 추출된 변수를 결과로 제시했다. 그 결과, 5개(55.56%)의 연구에서 뇌졸중 환자의 기능을 예측하기 위해 환자의 임상적 특성이 아닌 modified ranking scale (mRS) 및 functional independence measure (FIM)과 같은 초기 또는 퇴원 평가 점수가 중요하다고 도출되었다. 결론 : 이 연구는 mRS 및 FIM과 같은 뇌졸중 환자의 초기 또는 퇴원 평가 점수가 임상적 특성보다 기능적 결과에 더 많은 영향을 미칠 수 있음을 나타냈다. 따라서, 뇌졸중 환자의 기능적 결과를 향상시키기 위한 최적의 중재를 개발하고 적용하기 위해서는 뇌졸중 환자의 초기 및 퇴원 시 기능적 결과를 평가하고 검토하는 것이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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