침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.
건전묘 생산을 위한 육묘 콘테이너의 선반 간격과 상자간의 배치간격을 달리하여 육묘하면서 이들이 모 생육에 미치는 영향을 조사하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 콘테이너의 선반 간격이 17 cm 에서 23 cm로 넓어짐에 따라 묘초장이 증가하였고 그 증가폭은 6월 10일 파종에서보다 5월10일 파종에서, 육묘일수가 길어질수록 큰 편이었다. 콘테이너의 선반간격뿐만 아니라 상자간의 배치간격도 모의 생장에 미치는 영향이 매우 컸으며 상자의 배치간격이 넓을수록 초장이 짧아지고 묘충실도는 증가하는 경향이었다. 육묘 콘테이너에 치상된 육묘상자의 위치에 따른 조도는 하단에서 상단으로 올라갈수록 높아졌고, 묘초장은 상단에서 하단으로 갈수록 큰 편이었다. 육묘콘테이너의 선반간격을 20 cm로 하고 육묘상자와 상자사이를 3 cm 정도 띄웠을 때 모의 황화현상은 크게 감소하였다.
시스템 개발에 있어서 요구문서(requirements document)를 생성하고 정형 명세를 작성하는 것은 요구 분석 전문가와 명세 전문가에 의해 수행되고 있다. 만약 요구문서 생성과 정형 명세 작성 과정을 자동화 한다면 시스템 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있고, 또한 전문가 사이의 잘못된 이해로 인한 오류를 줄일 수 있다. 대명사는 인칭대명사와 지시대명사로 분류될 수 있다. 일반적으로 요구문서의 특성상 인칭대명사는 사용되지 않기 때문에 본 논문은 지시대명사의 지시어 결정에 초점을 두고 있다. 지시대명사를 포함하는 요구문서에서 자연어처리 기법을 통해 정형화된 요구사항을 자동으로 추출하기 위해서는 대명사의 지시어 결정이 매우 중요하다. 본 연구의 최종 목표는 자연어 처리 기법을 통하여 자연어 요구문서로부터 시스템 개발에 필요한 정형 명세를 자동으로 생성하는데 있다. 이를 위해 본 논문은 선행연구를 기반으로 한국어로 기술된 자연어 요구문서에서 대명사에 대한 지시어를 결정하는 조응어 해소(anaphora resolution) 시스템을 제안한다. 본 시스템의 개발을 위해 조응어 해소를 위한 경험 규칙을 정의하고, 이를 통해 10개의 요구문서에 대해 실험한 결과 평균 재현율 92.45%, 정확률 69.68%의 성능을 보였다.
최근 국지성 호우와 잦은 태풍으로 인한 돌발홍수가 빈번하게 발생하여 도심지에서의 호안유실과 범람으로 많은 외수침수의 피해가 발생하고 있다. 또한 기후변화에 따른 강우량의 증가와 집중호우로 인한 홍수 피해는 지속적으로 증가할 것으로 예상됨에 따라 대하천 유역을 중심으로 홍수범람예측 연구가 활발히 진행되고 있지만 대하천을 제외한 지방 중소하천의 연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구에서는 지방 중소하천 중 태풍과 집중호우의 영향이 많은 제주지역의 주요 하천 중의 하나인 한천 유역을 테스트베드로 선정하여 연구를 진행하였다. 한천은 강우 시에만 유출이 발생하는 건천으로, 집중호우 시 암반하상 조건, 복개, 교각 등으로 수위가 국부적으로 급격히 상승하는 경우가 있었다. 그리고 한천 하류부에는 도심이 위치하고 있어 돌발홍수 발생 시 막대한 피해가 발생한다. 이에 따라 홍수 피해를 줄이기 위한 제도화, 정책결정 등의 구조적 해결방안과 홍수 피해의 규모와 원인을 분석하는 비구조적 해결방안에 대한 연구가 시급하다. 따라서 본 연구에서는 홍수범람 등으로 인한 홍수 피해규모를 산정하여 각 정부부처 및 유관기관, 지자체에서 빠른 정책결정을 내릴 수 있는 자료를 제공하는 목적으로 제주도의 특성을 고려한 홍수범람위험도 산정 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 연구에서는 제주 한천유역의 단면 자료와 빈도별 홍수량 자료를 이용하여 HEC-RAS 모형으로 수리학적 흐름특성 모의를 실사하였다. 모의된 결과를 바탕으로 ArcGIS 소프트웨어인 ESRI사의 ArcMap을 이용하여 빈도별 홍수위 자료와 제주지역 수치표고모형 자료를 활용한 빈도별 홍수범람지도를 산정하고, 좌안과 우안의 제방고로부터 위험도를 산정하여 홍수범람위험도를 각각 구축하였다. 구축된 결과를 이용하여 분석하고자하는 해당 빈도의 홍수위와 홍수량이 발생할 때의 피해지역을 예측하였으며, 예측된 지역과 제주시의 공시지가 자료를 중첩하여 피해지역에 대한 피해액을 산정하였다. 본 연구의 알고리즘을 적용한 2007년 태풍 '나리' 사상의 경우와 비교한 결과, '나리' 사상의 침수 흔적도와 유사한 홍수범람지도를 획득 할 수 있었으며, 모의된 유역의 하천 복개구간을 중심으로 홍수범람이 발생한다는 점과 우안보다 좌안에서의 홍수범람위험도와 피해액이 더 크게 나타난 점 등의 홍수범람 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 기법을 이용할 경우, 홍수에 의한 취약지에 대한 제방 설계 강화, 하천의 보수 정비 등 정책적 결정에 사용될 수 있을 것이며, 실시간 자료제공, 재해정보시스템 등에 적용하여 홍수범람 피해를 줄일 수 있는 기반기술이 될 것으로 사료된다.
컨포멀 코팅은 PCB(Printed Circuit Board)를 보호하는 기술로 PCB의 고장을 최소화한다. 코팅의 결함은 PCB의 고장과 연결되기 때문에 성공적인 컨포멀 코팅 조건을 만족하기 위해서 코팅면에 기포가 발생했는지 검사한다. 본 논문에서는 영상 신호 처리를 적용하여 고위험군의 문제성 기포를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘은 문제성 기포의 후보를 구하는 단계와 후보를 검증하는 단계로 구성된다. 기포는 가시광 영상에서 나타나지 않지만, UV(Ultra Violet) 광원에서는 육안으로 구별이 가능하다. 특히, 문제성 기포의 중심은 밝기가 어둡고 테두리는 높은 밝기를 가진다. 이러한 밝기 특성을 논문에서는 협곡과 산맥 특징이라 부르고 두 가지 특징이 동시에 나타나는 영역을 문제성 기포의 후보라 하였다. 그러나 후보 중에는 기포가 아닌 후보가 존재할 수 있기 때문에 후보를 검증하는 단계가 필요하다. 후보 검증 단계에서는 합성곱 신경망 모델을 이용하였고, ResNet이 다른 모델과 비교하였을 때 성능이 가장 우수하였다. 본 논문에서 제시한 알고리즘은 정확률(Precision) 0.805, 재현율(Recall) 0.763, F1-점수(F1-score) 0.767의 성능을 보였고, 이러한 결과는 기포 검사 자동화에 대한 충분한 가능성을 보여준다.
Kim, Hyunbin;Kim, Mingyu;Park, Yonggun;Yang, Sang-Yun;Chung, Hyunwoo;Kwon, Ohkyung;Yeo, Hwanmyeong
Journal of the Korean Wood Science and Technology
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제47권2호
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pp.229-238
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2019
목재의 결점은 생장과정에서 또는 가공 중에 다양한 형태로 발생한다. 따라서 목재를 이용하기 위해서는 목재의 결점을 정확하게 분류하여 용도에 맞는 목재 품질을 객관적으로 평가할 필요가 있다. 하지만 사람에 의한 등급구분과 수종구분은 주관적 판단에 의해 차이가 발생할 수 있기 때문에 목재 품질의 객관적 평가 및 목재 생산의 고속화를 위해서는 컴퓨터 비전을 활용한 화상분석 자동화가 필요하다. 본 연구에서는 SIFT+k-NN 모델과 CNN 모델을 통해 옹이의 종류를 자동으로 구분하는 모델을 구현하고 그 정확성을 분석해보고자 하였다. 이를 위하여 다섯 가지 국산 침엽수종으로부터 다양한 형태의 옹이 이미지 1,172개를 획득하여 학습 및 검증에 사용하였다. SIFT+k-NN 모델의 경우, SIFT 기술을 이용하여 옹이 이미지에서 특성을 추출한 뒤, k-NN을 이용하여 분류를 진행하였으며, 최대 60.53%의 정확도로 분류가 가능하였다. 이 때 k-index는 17이었다. CNN 모델의 경우, 8층의 convolution layer와 3층의 hidden layer로 구성되어있는 모델을 사용하였으며, 정확도의 최대값은 1205 epoch에서 88.09%로 나타나 SIFT+k-NN 모델보다 높은 결과를 보였다. 또한 옹이의 종류별 이미지 개수 차이가 큰 경우, SIFT+k-NN 모델은 비율이 높은 옹이 종류로 편향되어 학습되는 결과를 보였지만, CNN 모델은 이미지 개수의 차이에도 편향이 심하지 않아 옹이 분류에 있어 더 좋은 성능을 보였다. 본 연구 결과를 통해 CNN 모델을 이용한 목재 옹이의 분류는 실용가능성에 있어 충분한 정확도를 보이는 것으로 판단된다.
선박, 해양플랜트, 해상풍력 등과 같은 해양에서의 근무 환경은 고립되어 있고 거친 해상에 바로 노출되어 있어 안전사고의 높은 위험성을 안고 있다. 이에 해양에서 근무를 하는 모든 종사자에게는 비상상황에 대한 대처 능력이 요구되고 있고 비상대응업무를 수행하는 자에 대해서는 STCW협약, OPITO Safety Training Standard 등의 관련 규정에 근거하여 자격 증명이 이루어지고 있다. 특히, 고립된 상황에서 해양종사자들의 응급처치기술은 필수 요건 중의 하나이다. 그러나 선박을 포함한 해양구조물에서 비상탈출 시 사용하게 되는 구명뗏목에서의 심폐소생술은 구명뗏목의 바닥이 고무재질로써 충분한 가슴압박이 힘들어 응급처치자의 심폐소생술에 대한 피로도와 정확도에 영향을 미칠 것으로 추정된다. 본 논문은 조파장치가 설치되어 있는 안전훈련센터에서 15명의 응급처치강사를 표본으로 바다와 유사한 환경을 조성하여 구명뗏목에서의 심폐소생술 실험을 하였다. 실험 결과, 강의실에서의 심폐소생술의 정확도 평균은 99.6 %였으나 구명뗏목의 여러 환경에서의 심폐소생술의 정확도는 84 %였다. 두 장소의 심폐소생술 정확도에 대한 t 값의 절대값이 임계값의 절대갑보다 크기 때문에 구명뗏목의 심폐소생술의 정확도가 낮아짐을 검증하였다. 파도를 0.3미터 형성한 경우에는 구명뗏목의 심폐소생술의 정확도가 77 %로 낮아짐을 확인하였다. 이에 본 논문을 통해 구명뗏목에서의 심폐소생술은 2인 1조로 실시할 것을 제시하며 최근 활용되고 있는 흉부 압박 자동화 장비를 활용할 것을 추천한다.
정보시스템 감리 수행 시 반드시 필요한 절차, 기법, 방법론 등은 지속적으로 연구가 진행되고 있으며 이를 활용하는 감리인들은 감리 수행 시 감리보고서 표준화 및 품질 제고에 많은 도움을 받고 있다. 또한 정보시스템감리 수행의 최종 결과인 감리보고서는 "정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률(현행, 전자정부법)" 이 제정되면서 법적인 근거와 위상을 갖게 되었다. 따라서, 본 논문은 정보시스템 감리보고서의 품질 향상에 기여하고자 감리인이 전달하고자 하는 보고서 내용의 문장 구성 형태에 어떠한 오류가 있는지를 분석하여 대안을 제시하고 검증을 수행하였다. 본 논문에서 이러한 목적을 달성하기 위해 우선적으로 감리보고서의 작성목적, 기능, 구성 체계, 활용성의 기반이 되는 법적 근거 및 위상을 고찰 후 다수의 현장 감리보고서를 대상으로 보고서에 나타난 문제점을 분석하고, 오류 현황 및 사례를 들어 분류 정리하였다. 오류 현황의 원인 분석 및 개선 방안과 점검 리스트 모형을 만들어 활용할 수 있게 정리하였다. 본 논문의 논거 실효성 검증을 위해 오류 개선방안을 현장 감리보고서에 실제로 적용하였다. 또한, 문법적인 오류를 검증할 수 있는 인공지능(AI) 기반의 자동화 도구에 대한 향후 연구과제도 추가로 제시했다. 향후, 본 논문이 감리 현장에서 유용하게 활용되어 감리발전에 기여할 것을 기대한다.
모바일 기기는 사물 인터넷으로 성장하여 지능형 건물과 관련된 많은 IoT 응용 프로그램으로 연계 된다. 예를 들어 주택 자동화 제어 시스템은 스마트 폰으로 제어 명령을 보냄으로써, 홈 서버에 액세스를 하는 클라이언트 구조의 웹 어플리케이션을 요구한다. 홈 서버는 광 통신 시스템으로 명령어를 수신 받고 컨트롤 한다. 게이트웨이 기반 REST 기술은 클라이언트에서 요청하는 명령어를 처리 및 증명해야 한다. 이러한 이유는 클라이언트 요청에 의해 다수의 게이트웨이 증가로 인한 인터넷이 지연 되기 때문이다. 본 논문에서는 동시성 이벤트를 처리하기 위한 IoT 게이트웨이 시스템 설계를 하고자 한다. 본 시스템을 통하여 동시성 최고의 다중 추상화 레벨을 확인 할 수 있다. 동시성을 확인하는 방법은 개체 간의 데이터 통신을 지원하는 객체 지향 시스템을 구축하는 것이다. 또한 IoT 게이트웨이 기반으로 양방향통신 방법 중 한쪽 통신 방향 프로토콜에 Node.js를 사용하여 이벤트 중심, 지능형 건물의 설계를 위한 아키텍쳐의 성능을 XMPP라는 미들웨어를 사용하여 확인하고자 한다. Node.js는 지능형 건물 제어장치가 중앙 집중화 형식의 허브를 통하여 통신이 될 수 있도록 하는 역할을 가지고 있다. Node.js는 스레드 기반의 접근 방식이 특징이며, 기존의 시스템보다 40% 이상 빠르다. Node.js를 서버 측에서 사용하기 위해 다수의 클라이언트 들로부터 요청을 한다. 따라서, IoT 환경에서 지능형 건축물의 작업수행 시간을 감소 시킨다.
하천망과 유역 등 하천 네트워크 관련 공간자료는 각종 하천관리, 하천계획 및 설계, 수리수문학적 해석 등의 근간을 이루는 기초자료로 활용되고 있다. 기존 RIMGIS 등에서 제공하는 하천정보도 현행화 및 적절한 관리 부족으로 공간정보시스템간 불일치와 실제 하천지형과 이격이 나타나고 있는 실정이다. 또한, 고해상도 수치지형도(DEM)이 국가하천 주변 등 일부 지역에서만 제공되어, 저해상도 DEM으로부터 추출된 하천네트워크 정보의 신뢰도가 낮고 가용한 기수립 하천네트워크 정보와의 불일치는 DEM 기반 다양한 하천정보 추출 및 탄력적 활용을 저하시키고 있는 실정이다. 본 연구에서는 우선 국내 하천공간정보시스템이 제공하는 하천망 정보의 공간정확도, 정보체계간 일치성 등을 평가하고, 낮은 해상도의 DEM에 기수립된 하천망을 DEM에 강제로 각인시키는 방법으로 DEM을 개선하여 추후 하천망 혹은 유역 추출 시 기수립 하천망 혹은 유역대로 재현이 가능하게 하여 하천분야에 DEM의 활용성을 높일 수 있는 방법론과 소프트웨어(Forced river Network Striation and Delineation tool: FNSD)을 개발하고자 하였다. 개발된 FNSD는 ArcGIS의 ModelBuilder에서 순차적으로 관련 모듈을 연계시켜 자동화되도록 설계되었고, 한강수계의 섬강 유역에 시범 적용되었으며 항공사진 정보를 기반으로 수작업을 통해 도출된 하천망을 기수립 하천망으로 간주하여 30 m 저해상도 DEM에 각인시켜 하천망을 재추출한 후 주어진 기수립 하천망과 비교하여 재현 정확도를 검토하였다. 섬강유역에 적용한 결과 FNSD는 기수립 하천망을 정확하게 재현할 수 있음을 확인하였다. 이러한 검증결과는 각인된 DEM이 다양한 차수의 하천망 및 유역을 신뢰성 있게 재현할 수 있어 저해상도 DEM의 하천활용도를 높이는데 기여할 가능성이 있음을 의미한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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