VANET은 인프라의 도움 없이 차량 간 무선 에드 혹 네트워크를 구축하는 기술이다. VANET은 MANET과는 달리 고속의 이동성, 높은 차량 밀도, 잦은 토폴로지 변화등의 특징으로 인해 잦은 네트워크 단절과 네트워크 부하 증가 등의 문제들을 가진다. 특히 네트워크 단절은 VANET에서 응급메세지 전파 시간 지연 및 네트워크 연결성 저하의 주요 요인이다. 본 논문에서는 이러한 네트워크 단절을 해결하기 위해 적응형 전달노드 검색(ARNS : Adaptive Relay Node Search) 브로드캐스팅 알고리즘을 제안한다. ARNS는 네트워크 단절 발생 시에만 선택적으로 위험지역 외의 영역에서 노드를 재 검색함으로 낮은 네트워크 부하와 낮은 네트워크 단절율을 가진다. 또한 ARNS은 짧은 전송거리와 낮은 차량밀도에도 네트워크 단절에 강한 특성을 지닌다.
현재 국토교통부가 추진 중인 국내 공항 개발 중기계획에는 소형 공항뿐 만 아니라 수상 공항 등 다각적인 소형항공기를 활용한 항공운송계획을 수립하고 있다. 과거 전파항법을 사용하는 기존의 계기접근절차에서 CFIT, LOC-I, LALT, UIMC 등의 위험요소를 줄이고, CNS/ATM 환경하에서 보다 안전한 비정밀접근절차를 수행할 수 있는 탑재용 항공전자장비 구성 요구사항을 제시하고 향후 소형 항공기 운용에 안전성을 증진하고 CNS/ATM 환경하에 모의 비행실험을을 확보한 비정밀절차 운용 결과를 분석하여 소형항공기 항공전자장비의 기술 표준 및 형식 승인을 위한 안을 제시해 보고자 한다.
목재가공용 둥근톱은 노동부 법률 산업안전보건법에 의거 유해위험 기계기구로 명시되어 있어 날접촉예방장치인 덮개를 설치한 후 사용하도록 되어 있다 그러나 둥근톱에 의한 사고는 매년 발생하고 있으며 그 원인의 대부분은 덮개를 설치하지 않은 채 목재를 가공하고 있기 때문이다. 건설현장에서 목수들이 덮개를 설치하지 않은 채 목재를 가공하는 원인을 고찰하고 적절한 대응 조치를 간구하여 작업의 편의성과 작업자의 안전성을 확보하는 일은 대단히 중요한 과제이며 또한 안전장치의 잘못된 사용과 안전장치의 결함으로 사고 발생시에는 근로자에게 미치는 파급효과가 대단함은 물론 왜곡되어 전파되는 특성이 있어 사고의 원인이 마치 안전장치의 사용 때문에 있는 것으로 알려지게 되면 대부분의 근로자들은 안전장치의 부착과 착용을 기피하게 된다. 따라서 작업의 편의성과 적합한 안전장치 및 올바른 사용관리가 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다.(중략)
우리나라의 화학 산업은 세계시장 7위 규모의 기간산업으로 우리 경제에 미치고 있는 비중은 매우 크지만, 대다수의 화학물질은 유해성 정보가 부족하여 우리의 생활을 위협하고 있는 실정이다. 화학물질의 사고는 일반적인 사고와는 달리 그 전파속도나 피해의 규모를 파악하기가 매우 까다롭고 복잡한 위험특성을 가지고 있으며 사고 전개 시 발생할 수 있는 유형도 매우 다양하다. 최근 잇따른 화학물질사고로 유해화학물질 관리에 대한 국민의 관심이 증폭되고 있는 실정이고 이러한 사고들을 계기로 화학물질사고에 대한 사전 관리체계 및 사후 대응체계와 정부 기업 주민 간 서로 의견을 교환하고 정보를 제공하는 소통의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 화학물질을 관리하는 정부부처 및 화학물질을 취급하는 기업들은 철저한 관리를 통하여 국가안전발전에 기여해야 할 것이다.
TV 부라운관 유리를 생산하기 위한 용해 공정은 원료의 투입에서부터 유리물이 생성될 때 까지 고온의 화확적 작용을 거친다. 유리몰을 생성하기 위한 여러 가지 조건중에서 용해로 내부에서의 유리몰의 온도 변화 및 이에 따른 제반 공정변수의 조정 설정치(Set-up)는 불량률에 밀접한 영향을 미친다. 그러나 고온의 밀폐된 환경에서 반응이 진행되므로 공정의 운전 요원들은 그들의 경험을 바탕으로 용해로의 운전상태를 파악하고 운전해 나간다. 본 연구에서는 이러한 경험적 판단에 따른 위험성을 가능한 한 줄이고 용해로의 안정적인 운영을 통하여 불량률을 감소시키기 위하여 용해로 최적 Set-up 예측 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 일정 기간 동안의 용해로서 운전 상태와 불량률간의 관계를 신경망 기법을 이용하여 학습한 후에, 이를 이용하여 불량률을 유지하기 위한 Set-up 값을 예측하여 준다.
인터넷상에서 해킹도구들을 구할 수 있게 되고 이러한 정보들이 쉽고 빠르게 전파됨에 따라 쉽게 해킹을 시도할 수 있게 되었고 이로 인해 침입시도의 수가 급증하고 있다. 그 결과 침입탐지시스템(Intrusion Detection System, IDS)에서 발생하는 침입시도정보의 수도 늘어나고 있다. 또한 이렇게 생성되는 많은 침입시도정보들에서 긍정오류(false positive)와 같은 잘못된 침입시도정보들이 큰 문제이다. 침입으로 오인된 정보가 너무 많음으로 인해 네트워크 관리자가 정확하게 판단을 하여 대응하는데 많은 노력이 요구된다. 이러한 노력을 줄여주기 위하여 긍정오류와 반복되는 침입시도정보를 줄여주는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 필터링 시스템을 제안한다. 시스템 정보를 이용하여 위험이 될 수 없는 공격을 제거하여 관리자에게 정확한 정보를 전달하고 동일한 공격들을 제거하여 침입 시도정보의 수를 줄여 주는 방법을 제안한다.
용접에 이와 같이 발생하는 용접잔류응력과 변형은 용접구조물의 제작시 여러 가지 장해를 유발 할 뿐만 아니고 그 구조물의 사용중에 있어서도 파괴의 발생 또는 파괴의 전파에 직.간접적으로 기여하여 악영향을 끼치게 된다. 용접잔류응력은 용접구조물의 피로감도를 저하시키거나, 취성균 열 및 응력부식균열의 진전을 용이하게 하며 용접변형은 구조물의 외관을 해치거나 국부적으로 스트레인집중을 초래하여 이 역시 취성파괴의 원인으로 작용하여 구조물의 파괴사고를 유발할 위험성을 내포하고 있다. 따라서 용접변형과 잔류응력을 극도화하기 위한 대책은 용접기술자로 서 용접시공시 유의해야 할 가장 큰 사항의 하나라고 할 수 있다. 보고에서는 이러한 용접변형 과 잔류응력현상에 대해 그 발생기구를 금속학적 측면에서 고찰하고 그 경감대책에 대해서는 구 조물의 형상이나 종류에 따라 각각별개의 대책이 수립되어야 하나 여기서는 보편적인 경우에 한 해 해설하고저 한다.
본 연구에서는 산불발생 시 삼림 내 가연물의 화재강도 및 산불위험성을 예측하기 위하여 영동지역에서 자생하는 관목류 가운데 주요 분포수종으로 생강나무와 초피나무를 대상으로 생엽과 가지부위를 채취하여 착화특성, 화재전파특성, 피난특성을 고찰하였다. 발화온도 범위는 400$^{\circ}C$${\sim}$440$^{\circ}C$로 확인되었으며 생강나무의 생엽은 착화가 가장 빠르게 개시되었으며 가지부위는 생엽보다 착화는 늦으나 착화 후 화염유지시간이 길고 비교적 빠른시간에 많은 열량을 방출하는 것으로 나타났으며 초피나무의 가지부위는 연기방출량과 CO 및 $CO_2$의 방출량이 많은 것을 확인할 수 있었다.
선박이 배출하는 안정수(ballast water)는 외부로부터 유해 생물들이 유입되어 전파해 오는 주요경로로써, 해양환경 변화를 초래하는 매우 중요하고 위험한 일중의 하나이다. 그러나 이에 대한 효과적인 처리방법은 아직까지도 미흡한 상태이다. 선박 안정수에 포함되어 타지역으로부터 옮겨지는 외래침입생물 처리방안의 하나로, 강 전리방전 기술을 적용하여 고 밀집 산소와 물분자로부터 고농도 수산자유기(OH: hydroxyl radical)를 전리, 발생시켜서 활성입자를 신속히 확산시켜 비교적 낮은 수산기농도하에서 유해성 침입생물을 소멸 처리하는 환경 친화적 녹색 청정처리방법을 제안하였다. 제안된 기술은 대상물의 처리 후 부수적으로 발생할 수 있는 처리잔류물이 전혀 발생하지 않으며, 화학 약제를 사용하지 않는 저렴한 처리방법으로 선박안정수의 침입생물을 안전하게 처리할 수 있는 자연치유적 신기술이다.
폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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