기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리시 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크강의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연 신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷 이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다. 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.
뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법을 비롯하여, 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직 비디오를 제작할 수 있다.
뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.
한강 하구역은 국내 4대강 가운데 유일하게 하구둑이 설치되어 있지 않아 조수의 출입이 자유롭고 민간인의 접근이 통제되어 자연적인 하천지형과 기수역 생태계가 잘 보전된 지역이다. 본 연구에서는 신곡수중보 직하류부터 한강의 법적 하류단인 유도까지 총 36.8 km에 이르는 구간에 SMS 모형을 적용하여 조위에 의한 역류 및 이에 의한 확산거동을 살펴보았다. 조위곡선이 변곡점인 국부최저치를 지나 국부최고치로 향해 가는 중간지점의 시간부터 역방향 흐름이 유도지점에서 생기게 되고 이 반대방향 흐름이 상류로 계속 전파되어 최대 32.9 km인 장항 IC까지 전달되었다. 곡릉천에서 연속주입의 형태로 유입된 오염물질의 확산양상을 RMA-4로 분석한 결과 조위에 의해 모의기간 동안 총 5회 상류측으로의 확산을 관찰할 수 있었으며 이로 인해 곡릉천 일대의 생태계에 큰 영향을 미칠 수 있다는 것을 밝혔다.
최근 들어 저장장치의 발전과 네트워크의 발달로 인하여 대용량의 데이터가 매우 빠르게 증가되고 있다. 또한, 대용량의 데이터에 내재되어 있는 정보를 빠른 시간 내에 처리하여 새로운 지식을 창출하려는 요구가 증가하고 있다. 연속적이고 빠르게 증가하는 데이터를 지칭하는 데이터 스트림에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 시간이 흐름에 따라 변하고, 무한적으로 증가하는 데이터 스트림에서의 빈발항목을 찾는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구들은 시간의 흐름에 따른 빈발항목 탐색방법을 적절히 제시하지 못하고 있으며 단지 집계를 이용하여 빈발항목을 탐색하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 시간적 측면을 고려하여 상대적인 빈발항목을 탐색하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 논문에서 제안하는 알고리즘의 성능은 다양한 실험을 통해서 검증된다.
오늘날 현대 마케팅에서 고객관계 관리(CRM)와 마케팅 환경은 국제화, 세계화로 인하여 다양한 전략이 요구되고 있는 실정이다. 현대 마케팅은 상품이나 서비스만으로는 시장에서 생존하기 어렵다. 다양하고 다변화된 시장 상황에서 지속적인 성장을 이루기 위해서는 시장의 흐름을 파악하는 것이 무엇보다도 중요하다. 시장의 흐름은 고객과 고객관리에서 오는 관계이며, 그 과정의 연속선상에서 마케팅 전략으로 수립되어야 할 것이다. 이에 본 연구는 고객관계 관리에 대한 문헌고찰을 실시하고 방안을 제시하여 기여하고자 한다.
본 논문은 연속 초음파 영상에서 움직임 보상 시간 필터를 적용하여 영상의 품질을 향상시키는 방법을 제안한다. 비선형 광학 흐름 추정 방법을 이용하여 화소 단위의 움직임을 추정하고, 이를 바탕으로 시간적 재귀 필터링을 적용한다 화소 단위 움직임 벡터의 양이 작을 경우 필터링을 크게 하고, 움직임 벡터의 양이 클 경우 필터링을 작게 적용한다. 그 결과 프로브에 의한 전역적 움직임과 측정 대상물에 의한 국부적 움직임으로 발생되는 블러 현상을 극소화하고 잡음을 감소시켜 영상의 품질을 향상시켰다.
유속(혹은 난류강도) 증감에 따른 floc 특성의 변화를 파악하기 위하여, 현재 연안 개발이 활발히 수행되고 있는 목포해역을 대상으로 ADCP를 이용한 층별 유속 및 부유사 농도의 연속관측이 수행되었다. 목포해역 내 대표정점에서 층별로 유속 유향 및 음파 intensity와 함께 전체 수심데이터가 5분 간격으로 측정되었으며, ADCP 음파의 intensity와 부유사 농도의 상관관계 분석을 위하여 동일 시간동안 채수기를 이용하여 water sampling(30분 간격) 또한 동시에 수행되었다. 관측시간 동안의 목포해역은 낙조류의 흐름특성을 가지며, 표층에서의 최강유속은 24.5cm/s, 유향은 대체적으로 NW~N향 사이에 분포하는 것으로 나타났다. 또한 층별 부유사 농도는 그 차이가 매우 미미한 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 관측된 자료들은 퇴적물의 제반 이송특성 연구를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 향후 퇴적물 이송 및 수질 예측/평가를 위한 수치모형 적용시 입력자료로 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
본 연구는 교각의 형상에 따라 교량하부구조물에 미치는 영향에 관한 연구이다. 유수의 흐름에 의해 교각 주위에서의 하상재료가 침식, 운반, 퇴적작용을 하여 이에 따라 수로의 하상단면은 변화를 하게 된다. 본 연구에서는 흐름과 동일한 방향으로 설치된 일련연속교각에서 교각의 형상변화에 따른 국부세굴 특성을 BOSS SMS로 통하여 분석하였다.
만곡수로에서의 흐름, ice jam의 형성 및 분포특성을 규명하기 위하여 기본이론을 분석하고, 실험수로로는 연속 만곡수로와 단일 만곡수로를 사용하였다. 연속 만곡수로는 13개의 중심각 $90^{\circ}$만곡부가 연결된 수로이며 하폭에 대한 수심의 비가 2이며 단일 만곡수로는 중심각 $180^{\circ}$이며 하폭에 대한 수심의 비가 4로 비교적 수심이 얕은 수로이다. 실험에 사용된 얼음재료는 폴리에칠렌과 폴리프로필렌 구슬(bead)와 조각(block)이다. 연속 만곡수로에서는 저면유속이 표면유속보다 크며 ice jam의 형성으로 이러한 현상은 더욱 크게 나타났다. Jam의 두께는 일반적으로 내측이 외측보다 두꺼웠으며 최대 유속선은 ice jam의 발생으로 인하여 더욱 내측으로 편이되었다. 횡방향 jam의 두께는 하폭에 대한 얼음 조각의 길이 비가 증가함에 따라 규칙적으로 분포 되었다. 단일 만곡수로에서의 jam hed는 얼음의 운송량이 일정한 경우 외측이 내측 보다 빨리 진행되었으며 그 속도는 비교적 일정하였다. Froude 수가 증가되므로 jam 두께는 횡단면에 걸쳐 불균일하게 되며, 내측과 jam 끝부분이 두껍게 된다. Two-Layer model은 수심이 얕은 만곡부에서 적용가능하며, 2차 흐름의 분포는 상하 2개의 cell이 존재함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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