온톨로지는 관심 영역의 개념과 개념관계를 명시적으로 명세한 것을 말하며, 지식 표현의 대표적인 방법으로 인식되어 의미에 기반을 둔 정보의 추출, 지식 관리, 정보 공유 등 다양한 분야에서 온톨로지를 적용한 연구가 이루어지고 있다. 정보기술(IT) 기반의 경제/산업 분야에서 기업 간의 상호 협력을 위한 정보 공유 및 통합 연구에 온톨로지의 적용이 이루어지고 있다. 여러 업체가 물류 주체로 참여하며 물품의 이동, 보관, 배송 등을 계획하고 관리하는 물류 분야에서도 원활한 공급체인관리나 물류관리를 위한 물류정보의 통합과 정보공유 연구가 많이 이루어지고 있다. 최근에는 물품마다 부여한 고유의 식별코드에 의한 물품의 추적과 관리, 물류 과정의 가시성 제공 둥의 요구가 발생하면서 물류 과정에 흩어져 있는 물류정보의 통합 제공 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 물류 과정에서 발생하는 데이타를 의미에 기반을 두고 해석하고 통합하기 위한 지식자원으로 물류 도메인 온톨로지를 제시한다. 물품을 식별하는 고유 식별코드인 전자물품코드(EPC)로 물품의 추적과 관리가 이루어지는 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 발생하는 EPC 이벤트 데이타를 의미에 따라 표현하고 이벤트 데이타의 내포된 의미를 해석할 수 있는 개념과 개념관계를 표현하는 데 초점을 맞추어 온톨로지를 구성하였다. 그리고 EPC 네트워크 기반의 물류 환경에서 물품의 위치, 상태, 이동경로 등 물류 관리를 위한 정보추출 과정에서 물류 도베인 온톨로지가 이용될 수 있음을 물류 시나리오를 통해 보였다.
본 논문에서는 정상인의 정신적인 뇌 활동에 의한 순수한 뇌파를 측정하고 효과적으로 분류하기 위한 방법을 제시한다. 과정은 대상자가 특정한 작업에 대해 생각하게 하고 이때의 뇌파를 청각이벤트에 동기시켜 측정하고, 측정된 뇌파의 기준선의 이동과, 생리적인 아티펙트의 영향을 줄인다. 마지막으로, 평균가산법에 의해 정신적인 작업에 대한 신호만을 추출하고 AR 계수를 가지고 인식작업을 수행한다. 실험에서, 청각자극을 이벤트로 사용하였으며, 뇌파의 도출은 $C_3-A_1$, $C_4-A_2$, $P_Z-A_1$의 3채널에서 기록하였다. 각 채널당 16회의 평균가산후에, 12차 AR계수로 특정한 정신적인 작업에 대한 특징을 추출하였다. 전체 36개의 특징계수를 신경망의 입력으로 사용하고, 각 작업 당 50회를 훈련데이터로 사용하였다. 제안한 방법의 인식률은 2종류 작업에 대해 34-92%, 4종류 작업에 대해 38-54%를 얻었다.
본 논문에서는 원격ㆍ다원으로 구축된 컴퓨팅 환경에서 공동 사용자간에 발생하는 이벤트를 순서화 하여 공유하는 방법과 이를 멀티미디어 자료에 적용하여 구현함으로써 통신망을 이용한 공동작업의 효과를 향상시키는 공유기술을 제안한다. 이 공유방법은 정보통신망의 서로 다른 지역에 설치된 사용자간의 프리젠테이션, 저작, 활용, 이벤트 발생 등을 원활하게 하여 원격교육, 화상회의, 멀티미디어 콘텐츠 공동저작 둥 원격ㆍ다원 프로젝트의 수행에 있어 효율성을 크게 향상시킨다. 기존의 공동 화이트보드(sharing white board) 시스템에 있어서는, 멀티미디어 단위 콘텐츠를 반드시 전용 프로그램에 의하여 저작하고 이미 저작되어 있는 콘텐츠나 프로그램은 사용할 수 없으며, 원격ㆍ다원으로 접수되는 명령어의 입력순서를 정렬하는 기술이 적용되지 않은 상태였으므로 순서오류에 의한 오동작을 감수해야 하는 문제점을 안고 있었다. 이에, 본 논문은 프로그램의 종류에 관계없이 윈도우 시스템으로부터 입출력 이벤트(event)를 추출하는 기술과 운영체제 내의 프로그램간 전송에 있어 이벤트를 후킹(hooking)하는 기술 및 공유 프로그램의 처리결과를 원격ㆍ다원으로 분산된 환경에 전달하는 알고리듬을 설계하고 이를 구현함으로써 원격ㆍ다원 환경의 모든 참여자가 오류 얼이 동일한 결과를 정확하게 공유할 수 있도록 개선하였다. 본 논문의 공유기술은 멀티미디어 콘텐츠의 공동저작, 원격교육에 있어서 공동칠판의 활용, 화상회의에 있어서 프리젠테이션 화면 제공 등에 활용함으로써 온라인 면대면 효과를 향상시키는 것으로 확인되었다.하였으나(P<0.05), 계란1개당 사료비에서는 18∼20g 공급구간에 유의차가 없었다. (시험 2) 육용종계 하절기 산란피크계의 에너지 공급수준에 관한 연구: 육용종계 산란기의 적정 에너지공급체계를 구명하기 위하여 강원도 홍천군 북방면소재 홍천종계에서 케이지 사양형태의 로스 육용종계 400수를 공시하여 2002년 4월부터 2003년 1월까지 40주간 (24∼64주령) 표2와 같은 4가지 에너지공급체계로 사양시험을 실시한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 총 산란율, 종란 산란율, 평균난중 및 성계 생존율은 모두 처리간에 유의적인 차이가 인정되지 않았으나, 산란율은 1일 에너지공급량이 많을수록 오히려 저하하는 경향을 보였다. 2) 사료요구율, ME 및 CP요구량과 사료비는 모두 1일 에너지공급량이 많아질수록 증가하는 경향을 보였다(P<0.05).dis에 대한 키토산의 최소저해농도는 각각 0.1461 mg/mL, 0.2419 mg/mL, 0.0980 mg/mL 및 0.0490 mg/mL로 측정되었다. 또한 2%(v/v) 초산 자체의 최소저해농도를 측정한 결과, B. cereus, L. mosocytogenes, E. eoli에 대해서는 control과 비교시 유의적인 항균효과는 나타나지 않았다. 반면에 S. enteritidis의 경우는 배양시간 4시간까지는 항균활성을 나타내었지만, 8시간 이후부터는 S. enteritidis의 성장이 control 보다 높아져 배양시간 20시간에서는 control 보다 약 2배 이상 균주의 성장을 촉진시켰다.차에 따른 개별화 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라
하구둑으로 인해 담수의 공급이 간헐적으로 발생하는 영산강 하구에서는 담수의 방류가 하구의 유동패턴, 염분농도의 변이, 영양염 공급 등 하구환경과 생태계 반응을 주도하는 요인이다. 담수의 방류는 유역의 강우조건에 영향을 받으므로 담수의 방류시기 및 규모를 파악하기 위해서는 담수방류를 유발하는 강우조건과 강우-방류간 상관관계에 대한 이해가 필요하다. 또한 담수방류가 하구에 미치는 영향을 평가하기 위해서는 방류의 규모와 더불어 빈도에 대한 고려가 필수적이다. 이 연구는 영산강 하구역의 담수방류를 예측하고 평가하는 도구로서 영산강 하구둑의 담수 방류자료를 대상으로 강우에 보다 직접적으로 반응하는 극치방류의 확률분포함수를 파악하고 극치방류를 유발하는 강우조건을 판별하여 극치방류를 유발하는 강우와 극치방류 간의 빈도-규모 관계식을 도출하는 데 목적을 두었다. 13.7년(1997.1.1-2010.8.31)간의 일방류량 자료에 대하여 일연속방류를 분석의 기본단위인 방류이벤트로 정의하되 4일 이상의 일연속방류의 경우는 방류패턴에 토대를 둔 이벤트 분리 알고리듬을 적용하여 개별 이벤트를 식별하였다. 총 529건의 방류 이벤트에 대하여 14년간의 연 최고치 중 최솟값에 해당하는 133,656,000 $m^3$을 기준으로 극치방류이벤트를 선별하고 부분시계열 빈도분석법을 적용하여 극치방류의 확률분포함수가 Weibull(k=1.4)함수를 따름을 확인하였다. 극치방류를 기준으로 대비되는 강우 l일전 3일합 강우량이며 최솟값은 50.98 mm인 것으로 나타났다. 이 기준에 따라 추출된 방류유발기능 강우군은 총 102건으로 극치방류이벤트의 수보다 많았다. 정준판별분석을 통해 3일합 강우량 이외에 관리수위대비(-1.35 m EL.) 하구호 수위가 방류유발 강우를 규정하는 중요한 요소라는 점과 방류유발가능 강우군을 선별하는 임계값을 104mm로 재조정할 경우 3일합 강우량만으로 방류유발 강우를 규정할 수 있음을 확인하였다. 극치방류 유발 강우만을 대상으로 강우-방류 관계식을 수립한 결과 3일합-강우량($\overline{r_{3day}}$), 3일합-강우량 재현주기($T_{r3}$), 방류량(Discharge, D), 방류량 재현주기($T_d$)의 관계는 $D=1.111{\times}10^8+1.677{\times}10^6{\overline{r_{3day}}$, (${\overline{r_{3day}}{\geqq}104$), $T_d=1.326T^{0.683}_{r3}$, $T_d=0.117{\exp}[0.0155{\overline{r_{3day}}]$로 나타났다. 100년 주기 3일합 강우(357mm)에 의해 유발되는 방류량은 영산강 하구둑 방류량의 재현주기는 30.8년 정도이며 그 양은 $7.0979{\times}10^8m^3$이다. 담수방류의 재현주기 및 재현주기에 기초한 강우-방류 관계식은 영산강 하구역을 비롯하여 인위적으로 담수의 방류가 조절되는 하구역에서 담수의 영향을 평가하고 예측하는 데 기여할 수 있을 것이다.
사물인터넷은 4차 산업 전반에 적용할 수 있도록 다양한 환경 요구사항에 맞는 서비스 개발이 필요하다. 본 논문은 웹 서비스를 대상으로 공급자 중심 서비스 제공 환경에서 사용자 중심 서비스 제공 환경 구축을 위한 IoT Devices 정보 추출 방법을 제시한다. 사물인터넷 환경 기반 IoT Devices 정보를 활용하여 사용자에게 적합한 웹 서비스를 이용할 수 있도록 서비스 목록을 제공한다. 기존 서비스 환경은 제공자 서비스 정보를 활용하여 서비스 선정이 이루어지는 방법에 집중되어 사용자 중심의 서비스 검색 방법이 필요하다. 본 연구에서는 전통적으로 제공되는 제공자 정보에 IoT Devices에서 추출된 정보를 추가하여 서비스 목록을 사용자에게 제공한다. IoT 정보 수집은 IoT Devices와 사용자간의 정보, Device 간의 이벤트 정보 등 컨텍스트 정보를 식별자를 통해 구분하여 정보를 생성한다. 본 논문에서 제안한 IoT 정보를 통해 사용자에게 필요한 서비스 목록 제시하여 사용자 중심 서비스 환경을 구축한다.
최근 각종 센서 및 통신기술의 발달은 다양한 교통류의 정보를 실시간으로 수집하고 관리, 제공 할 수 있는 환경을 제공하게 되었다. 본 연구에서는 이러한 실시간 모니터링 환경에서 차량추종 및 차로변경 이벤트 발생 시 안전도를 평가할 수 있는 방법론을 개발하였다. 이를 위해 이미지 트랙킹을 통해 추출된 개별차량 주행 정보와 기존 교통상충분석기법을 응용하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-to-Collision), 모멘텀 보존의 법칙을 이용한 충돌에너지 개념을 추출된 개별차량의 주행정보에 적용하여 교통사고 위험도를 분석하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 양서류 울음소리 구별을 CNN(Convolutional Neural Network)에 적용하기 위한 방법으로 공분산 행렬과 모듈로그램(modulogram)을 제안한다. 먼저, 멸종 위기 종을 포함한 양서류 9종의 울음소리를 자연 환경에서 추출하여 데이터베이스를 구축했다. 구축된 데이터를 CNN에 적용하기 위해서는 길이가 다른 음향신호를 정형화하는 과정이 필요하다. 음향신호를 정형화하기 위해서 분포에 대한 정보를 나타내는 공분산 행렬과 시간에 대한 변화를 내포하는 모듈로그램을 추출하여, CNN의 입력으로 사용했다. CNN은 convolutional layer와 fully-connected layer의 수를 변경해 가며 실험하였다. 추가적으로, CNN의 성능을 비교하기 위해 기존에 음향 신호 분석에서 쓰이는 알고리즘과 비교해보았다. 그 결과, convolutional layer가 fully-connected layer보다 성능에 큰 영향을 끼치는 것을 확인했다. 또한 CNN을 사용하였을 때 99.07 % 인식률로, 기존에 음향분석에 쓰이는 알고리즘 보다 높은 성능을 보인 것을 확인했다.
지능화된 안드로이드 악성코드는 안티바이러스가 탐지하기 어렵도록 악성행위를 숨기기 위하여 다양한 분석 회피 기법을 적용하고 있다. 악성코드는 악성행위를 숨기기 위하여 백그라운드에서 동작하는 컴포넌트를 주로 활용하고, 자동화된 스크립트로 악성 앱을 실행할 수 없도록 activity-alias 기능으로 실행을 방해하고, 악성행위가 발견되는 것을 막기 위해 logcat의 로그를 삭제하는 등 지능화되어간다. 악성코드의 숨겨진 컴포넌트는 기존 정적 분석 도구로 추출하기 어려우며, 기존 동적 분석을 통한 연구는 컴포넌트를 일부만 실행하기 때문에 분석 결과를 충분히 제공하지 못한다는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 악성코드의 동적 분석 성공률을 증가시키기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 분석 시스템은 악성코드에서 숨겨진 컴포넌트를 추출하고, 서비스와 같은 백그라운드 컴포넌트인 실행시키며, 앱의 모든 인텐트 이벤트를 브로드캐스트한다. 또한, 분석 시스템의 로그를 앱이 삭제할 수 없도록 logcat을 수정하고 이를 이용한 로깅 시스템을 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 시스템을 기존의 컨테이너 기반 동적 분석 플랫폼과 비교하였을 때, 악성코드 구동률이 70.9%에서 89.6%로 향상된 기능을 보였다.
침입탐지 분야에서 딥러닝과 머신러닝을 이용한 탐지성능이 검증되면서 이를 활용한 사례가 나날이 증가하고 있다. 하지만, 학습에 필요한 데이터 수집이 어렵고, 수집된 데이터의 불균형으로 인해 머신러닝 성능이 현실에 적용되는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이에 대한 해결책으로 불균형 데이터 처리를 위해 t-SNE 시각화를 이용한 혼합샘플링 기법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 페이로드를 포함한 침입탐지 이벤트에 대해서 특성에 맞게 필드를 분리한다. 분리된 필드에 대해 TF-IDF 기반의 피처를 추출한다. 추출된 피처를 기반으로 혼합샘플링 기법을 적용 후 t-SNE를 이용한 데이터 시각화를 통해 불균형 데이터가 처리된 침입탐지에 최적화된 데이터셋을 얻게 된다. 공개 침입탐지 데이터셋 CSIC2012를 통해 9가지 샘플링 기법을 적용하였으며, 제안한 샘플링 기법이 F-score, G-mean 평가 지표를 통해 탐지성능이 향상됨을 검증하였다.
본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 30분 단위로 나눈 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 행동 검출과 관련된 11가지(in, out, stay, left, right, forward, backward, left_forward, left_backward, right_forward, right_backward)에 대한 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 행동별 비디오 요약을 통해 보여줌으로써 더 자세히 행동 추적된 결과를 볼 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트들을 한 눈에 간단히 확인해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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