본 논문은 실시간 GPS 항법시스템에서 최단경로 탐색에 일반적으로 적용되고 있는 Dijkstra 알고리즘의 수행 복잡도 $O(n^2)$을 선형인 O(n)으로 단축시킬 수 있는 알고리즘을 제안하였다. Dijkstra 알고리즘은 출발 노드부터 시작하여 모든 노드를 방문하여 최소 경로 길이를 계산한다. 따라서 "노드 수 -1"회를 수행하야 하기 때문에 복잡한 도로로 구성된 도시에서 실시간으로 최단경로 정보를 제공할 수 없는 경우도 발생한다. 제안된 알고리즘은 먼저, 그래프를 트리로, 출발 노드를 근 노드로 치환하여 트리의 각 레벨에 해당하는 외부근방 (Out-Neighbourhood) 노드 집합을 구성하고, 외부근방간과 외부근방 내부의 최소 경로 길이를 계산하는 방법을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 양방향과 일방통행로로 구성된 복잡한 2개 그래프에 대해 알고리즘을 적용한 결과 Dijkstra 알고리즘과 동일하게 모든 노드의 최소 경로 길이를 얻는데 성공하였다. 또한, 알고리즘 수행속도를 "노드 수 -1"회에서 "레벨 수 -1"회로 약 4배 정도 단축시키는 효과를 얻었다. 제안된 알고리즘을 GPS 실시간 시스템에 적용하여 러시아워나 차량 사고로 인한 병목현상이 발생하였을 때, 최단 경로 우회 도로 정보를 실시간으로 제공할 수 있다면 운전자의 만족도를 크기 향상시킬 수 있을 것이다.
본 논문은 운송비용과 탄소배출비용을 고려한 최적 운송수단 선정에 대한 물류의사결정 시스템을 설계하고자 한다. 기존 연구는 운송비용과 운송모드별 용량을 고려하여 최적의 운송수단을 선정하였으나, 온실가스 배출규제에 대응하기 위해 운송비용과 용량 뿐만 아니라 탄소배출비용을 통합적으로 고려하여 물류체계를 설계할 필요성이 높아지고 있다. 따라서 본 논문에서는 탄소배출을 고려한 우리나라의 복합운송에 대한 운송수단 선택과 비용과 CO2배출의 Trade-off관계에 대한 접점을 찾아 분석하고 향후 나아갈 방안에 대해 제시하고자 한다. 탄소배출비용을 고려한 최적 운송수단 의사결정 문제는 혼합정수계획 모형으로 모델링되었으며, 운송비용과 탄소배출비용 사이의 관계를 분석하기 위하여 서울-부산 간 컨테이너 운송에 있어서의 다양한 시나리오를 도출하였다. 각각의 시나리오는 개발된 의사결정 시스템을 통하여 분석되었으며, 분석결과 단위 이동 거리당 탄소배출량이 낮은 것으로 알려져 있는 해상운송과 같은 대량운송 수단이 경우에 따라 더 많은 탄소를 배출하는 것으로 나타났다. 대량운송 수단의 경우 항만이나 철도역까지의 트럭운송에서의 우회가 증가된 탄소 배출의 주요 원인이었다. 제안된 물류의사결정 시스템은 녹색물류 및 그린SCM에서의 탄소배출비용과 물류비용사이의 관계를 이해하는데 역할을 할 것으로 기대된다.
이용자의 서비스 고급화 및 다양화에 대한 요구수준이 증대함에 따라 차세대 기술을 이용한 고속도로교통관리시스템 제공과 체계적인 운영이 필요하게 되었으며, 이에 따라 향후 차세대 고속도로 교통관리시스템(exTMS)을 제공하고자 한다. 이러한 exTMS 기반의 고속도로 교통관리방안의 정량적 효과분석을 통한 시스템 도입의 타당성을 마련해야하며, 체계적인 운영이 이루어질 수 있도록 효과를 기반으로 한 운영 기준이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 교통상황(V/C=0.5/0.8/1.2)에 따라 각 상황별 전체시스템 및 개별시스템(갓길LCS/VMS(Hi-pass기반의 교통정보제공, VMS의 기능 및 서비스 개선포함)/램프미터링)을 적용하여 효과를 분석하였다. 그 결과 전 시스템 및 개별시스템이 적용되었을 경우 모두 통행속도가 개선되는 효과가 나타났으며, V/C가 높은 교통상황일수록 시스템의 적용효과가 큰 것으로 분석되었다. 개별시스템 중 갓길 LCS의 효과가 가장 크게 나타났으며, 교통정보제공을 통한 우회율이 11%일 경우도 효과가 비교적 높게 나타났다.
최근 광범위하게 유포되고 있는 랜섬웨어는 단순 파일 암호화 후 금전을 요구하는 기존 방식의 공격에서 벗어나 신 변종 유포, 사회공학적 공격 방법을 이용한 표적형 유포, 광고 서버를 해킹해 랜섬웨어를 대량으로 유포하는 멀버타이징 형태의 유포, RaaS 등을 통해 더욱 고도화, 지능화되고 있다. 특히, 보안솔루션을 우회하거나 파일암호화를 통해 파라미터 확인을 불가능하게 하고, APT 공격을 접목한 타겟형 랜섬웨어 공격 등으로 공격자에 대한 추적을 어렵게 하고 있다. 이와 같은 랜섬웨어의 위협에서 벗어나기 위해 다양한 탐지기법이 개발되고 있지만 새롭게 출몰하는 랜섬웨어에 대응하기에는 힘든 상황이다. 이에 본 논문에서는 시그니처 기반의 탐지 패턴 제작 및 그 문제점에 대해 알아보고, 랜섬웨어에 보다 더 능동적으로 대처하기 위해 일련의 과정을 자동으로 진행하는 랜섬웨어 감염 탐지 패턴 자동화 모델을 제시한다. 본 모델은 기업이나 공공 보안관제센터에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.
전술망은 감시정찰, 정밀타격, 지휘통제체계를 하나로 묶어주는 무선네트워크 기반 체계이다. 전술망은 생존성을 높이기 위해 격자형으로 연결되어 있으므로 대체 링크를 다수 보유하고 있다. 그리고, 부대와 전투원들이 작전 수행시 망 접속 위치가 변경되므로 망 토폴로지가 자주 변경된다. 라우팅을 위한 대부분의 인터넷 표준들은 안정적인 백본망을 목표로 설계되었으므로 전술망에 적용시 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전술 백본망을 위해 우선 순위를 고려한 다중 경로 지역 최적화 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 라우팅 메트릭을 전역 메트릭과 지역 메트릭으로 구분하여 관리한다. 전역 메트릭은 라우팅 프로토콜을 통해 다른 라우터들에게 전파되며 루프 방지가 보장되는 다중 경로 구성에 사용되고, 지역 메트릭은 링크 사용율을 반영하여 링크 과부하 발생시 우회 경로를 탐색하는 용도로 활용되며 각 라우터 내에서만 관리된다. 또한, 우선순위가 높은 트래픽에게 최적 경로에 대한 우선권을 부여한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법에서 가용 라우터간에 사용자 트래픽이 효과적으로 분산됨을 확인하였다.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술은 보안 분야를 비롯하여 다양한 분야에 도입됨에 따라 기술의 발전이 가속화되고 있다. 하지만 AI 기술의 발전과 더불어 악성 행위 탐지를 교묘하게 우회하는 공격 기법들도 함께 발전되고 있다. 이러한 공격 기법 중 AI 모델의 분류 과정에서 입력값의 미세한 조정을 통해 오 분류와 신뢰도 하락을 유도하는 Adversarial attack이 등장하였다. 앞으로 등장할 공격들은 공격자가 새로이 공격을 생성하는 것이 아닌, Adversarial attack처럼 기존에 생성된 공격에 약간의 변형을 주어 AI 모델의 탐지체계를 회피하는 방식이다. 이러한 악성코드의 변종에도 대응이 가능한 견고한 모델을 만들어야 한다. 본 논문에서는 AI 모델의 Robustness 향상을 위한 효율적인 Adversarial attack 생성 기법으로 2가지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 XAI 기법을 활용한 XAI based attack 기법과 모델의 결정 경계 탐색을 통한 Reference based attack이다. 이후 성능 검증을 위해 악성코드 데이터 셋을 통해 분류 모델을 구축하여 기존의 Adversarial attack 중 하나인 PGD attack과의 성능 비교를 하였다. 생성 속도 측면에서 기존 20분이 소요되는 PGD attack에 비하여 XAI based attack과 Reference based attack이 각각 0.35초, 0.47초 소요되어 매우 빠른 속도를 보이며, 특히 Reference based attack의 경우 생성률이 97.7%로 기존 PGD attack의 생성률인 75.5%에 비해 높은 성공률을 보이는 것을 확인하였다. 따라서 제안한 기법을 통해 더욱 효율적인 Adversarial attack이 가능하며, 이후 견고한 AI 모델을 구축하기 위한 연구에 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷이 보급되면서 사람들 간의 소통을 위한 커뮤니티가 활성화됨과 함께 익명 커뮤니티가 나타났고 익명성을 이용한 공격적인 게시글, 댓글을 남기는 등 타인에게 피해를 주는 행위를 하는 이용자가 많아지고 있다. 과거에는 관리자가 직접 글과 댓글을 확인하며 삭제 및 차단했지만, 커뮤니티 이용자가 늘어나면서 관리자가 계속 감시할 수 없는 수준에 이르렀다. 초기에는 특정 단어가 포함되면 해당 글을 게시하거나 댓글을 달 수 없는 형태로 악의적인 글이 게시되는 것을 막는 단어 필터링 기법을 사용하였으나 유사한 단어를 사용하는 등 우회하는 형식으로 필터링을 피해 갔다. 이를 해결하는 방법으로 딥러닝을 이용하여 실시간으로 이용자들이 게시하는 글들을 감시하였으나 최근 커뮤니티에서는 해당 커뮤니티에서만 이해할 수 있는 단어를 사용하거나 일반적인 한글이 아닌 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 사용하고 있다. 이들이 사용하는 문자의 종류나 형태가 다양하여 인공지능 모델에 모든 것을 학습시키기에 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 한글의 자음과 모음 띄어쓰기 이미지를 학습시킨 CNN 모델을 이용해서 문장의 각 문자를 이미지화해 인간의 시야에서만 이해할 수 있는 문자를 모델이 예측한 문자로 변환하는 전처리 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 전처리 기법을 통해 LSTM, BiLSTM, CNN-BiLSTM 모델에서의 성능이 각각 3.2%, 3.3%, 4.88% 증가함을 확인했다.
최근 국내 외에서는 고속도로 및 여러 도시에 ITS를 도입하여 차량검지기 자료를 수집, 활용하고 있다. 국내에서는 이들 자료를 주로 반복/비반복 정체관리, 돌발상황관리, 경로안내 서비스 등 실시간 정보에 국한되어 이용되고 있으나, 국외에서는 이들 분야 외에 교통정책 평가, 교통사업 평가, 교통안전 증진 등의 다양한 목적에도 활용하고 있다. 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 국내외 연구를 조사, 분석하고 이를 통해 시사점을 도출하여 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다. 연구범위는 고속도로 등의 연속류 구간과 고속국도 우회도로의 단속류 구간에 설치된 루프검지기와 영상검지기 같은 차량검지기 자료를 대상으로 한다. 다만 자료가공 부문의 자료융합에 대한 연구는 루프검지기의 지점검지자료와 GPS Probe, AW(Automatic Vehicle Identification)의 구간검지자료를 융합하는 것이 대부분이므로 이 연구에 한하여 구간검지자료를 대상으로 한 것도 포함한다. 이를 위해 본 연구는 차량검지기 자료와 관련된 최근 국내외 학술대회 발표논문, 학술지 논문, 연구보고서를 1) 자료수집, 2) 자료가공, 3) 자료저장, 4) 자료품질 부문으로 구분하고 각 연구에 대한 연구대상 차량검지기, 연구목적, 연구방법론등을 분석하였다. 또한 각 부문별 국내외 연구동향 비교와 시사점을 제시함으로써 향후 국내 차량검지기 자료 관련 연구의 발전방향을 제시하였다.
최근 사람과 사물, 사물과 사람을 연결하는 IoT (internet of things)가 주목받고 있으며, 빠른 속도로 발전하고 있다. IoT가 발전하면서 전문가들은 10년 내에 인터넷에 연결된 디바이스는 약 1000억 대를 돌파할 것으로 예상하고 있다. 하지만, 현재 IoT 업체들 사이에서는 서로 다른 업체의 IoT 플랫폼 간에 데이터를 상호작용 하기 어려운 상태인 사일로 현상(ssilos effects)을 겪고 있다. 이러한 사일로 현상은 IoT가 더욱 큰 시장으로 성장하는 것을 제한할 것이다. 따라서 IoT 서비스를 공급하는 업체에서는 각 IoT 플랫폼 간 데이터를 상호작용 할 수 있는 개방형 IoT 플랫폼을 개발해야 한다. 현재 개방형 IoT 플랫폼을 위해 웹 기술이 급부상하고 있다. 개발자들에게 친숙하고 배우기 쉬운 웹 기술을 이용하면 IoT 디바이스를 발견하고, 수집된 데이터를 다양한 서비스에 활용할 수 있으며, 네트워크에 문제가 발생했을 경우 우회할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 사일로 현상을 극복하고자 하는 WoT 환경에서 사용될 수 있는 데이터 통신 기술에 대해 알아보고 비교분석하였다. 그 결과, IoT의 정보를 단순하게 주고받을 수 있는 폴링 방식에서 빠른 전송 속도를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 한국 신문네칸만화에 있어서 언어유희의 기법과 그 기능을 분석하였다. 우리나라 신문네칸만화는 생활만화로 정착한 서구의 네칸만화와 달리 시사만화로 발달하면서 정보전달의 기능이 중시되는 미디어적 특성을 갖게 되었다. 이 때문에 네칸만화는 무엇보다 정확하고 함축적인 언어의 힘을 크게 필요로 하는 장르로 자리잡게 되었다. 또한 한국 네칸만화는 그 성장과정에서 국가권력의 과도한 통제로 인해 의미전달에 있어서 직접성이 강한이미지 기법보다 우회적 표현이 가능한 언어 기법의 모색에 천착하게 되었다. 그 결과 우리나라 네칸만화텍스트는 ‘수사법의 보고(寶庫)’라고 할 만큼 다채로운 언어운용의 방법들을 보여준다. 본 논문에서는 네칸만화에 있어서 만화의 주된 효과인 재미와 감동 창출의 동력이며 창작의 원리로 작동해온 수사법들 중에서 언어운용의 방법들을 단적으로 보여주는 언어유희의 기법을 살펴고자 한다. ‘촌철살인()의 미학’으로 요약되는 우리나라 네칸만화에 나타난 언어라는 요소의 기능과 가치에 대한 고찰은 만화예술에 있어서 언어가 갖는 중요성을 환기시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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