안전한 네트워크를 위해 보안 평가는 필수불가결한 과정으로, 위험을 관리하기 위해서는 적절한 성능지표가 있어야 한다. 가장 널리 사용하고 있는 정량적 지표로는 CVSS가 있다. CVSS는 주관성과 해석의 복잡성, 보안 위험의 관점에서 맥락을 고려하지 못한다는 문제가 있다. 이러한 문제를 보완하기 위해 ISO/IEC 15408 문서의 보안 개념 및 관계도를 바탕으로 공격자, 위협, 대응, 자산의 4가지를 항목화하고 수치화 하는 지표를 제안한다. 네트워크 스캐닝을 통해 발견된 취약점은 약점, 공격패턴의 연결관계에 의해 MITRE ATT&CK의 기술과 매핑시킬 수 있다. 우리는 MITRE ATT&CK 의 Groups, Tactic, Mitigations을 이용하여 일관성을 가지며 직관적인 점수를 산출한다. 이에 따라 보안 평가 관리자가 다양한 관점의 보안지표 중 선택할 수 있는 폭을 넓히고, 사이버 네트워크의 보안을 강화하는데 긍정적인 영향을 기대한다.
최근 건설 환경의 급변화로 인해 건설 프로젝트의 실패 가능성이 높아지고 있다. 이러한 이유로 건설 산업에서는 합리적인 프로젝트 관리전략을 수립하기 위하여 프로젝트의 성과에 영향을 미치는 성공요인에 대한 다각적인 연구가 제시되고 있다. 하지만 프로젝트 성과에 영향을 미치는 요인들의 개선 여부에 따른 혼재로 합리적인 성과관리가 힘든 상황이며, 특히 개선 불가능한 요인인 프로젝트 특성은 성과에 영향을 미치는 독립변수로 성과 도출의 난이도를 결정하게 됨에도 불구하고 이에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 성과지표와 특성지표체계를 이용하여 성과와 특성간의 영향관계를 밝혀내고 그 결과를 퍼지이론으로 정량화하여 성과 난이도 지수를 산정하며 특성간의 중요도를 고려하여 최종적으로 성과 난이도를 예측하는 연구과정을 수행하였다. 또한 성과 난이도 예측에 있어서 시간과 노력을 절감하여 효율적인 프로젝트 관리 전략을 수립하기 위해서 시공자가 서로 다른 프로젝트의 특성을 입력함에 따라 프로젝트의 각 성과영역에 어떠한 난이도를 갖는지 미리 예측하고 정량적으로 평가할 수 있는 프로젝트 성과 난이도 예측 시스템을 개발하였다.
자전거 이용 활성화에 따라 지속적인 자전거 이용 시설물 관리가 필요한 실정이다. 기존 연구에서는 이용자 또는 전문가들의 설문을 중심으로 자전거 이용 환경 평가를 하여 결과를 얻었다. 본 연구는 자전거 이용 시설물들을 균형적으로 조성할 수 있도록 정량적인 평가지표를 설정하여 평가하고자 한다. 기존 연구에서 제시된 자전거 이용 환경 평가지표를 토대로 자전거 이용자들이 이용 가능하며 정량화할 수 있는 이용 시설물 변수를 도출하였으며 시설물의 단위를 설정하였다. 평가를 위해 대상지를 송파구 역세권으로 선정하였다. 분석방법은 첫째, 사분면을 변형한 '자전거도로-시설물' 분석을 실시하였다. 이를 통해 개별적인 시설물 현황 및 역세권을 상대적으로 파악하였다. 둘째, 주성분분석을 실시하여 자전거 이용 시설물들을 전체적으로 통합하여 분석하였다. 이를 통해 시설물 변수들 중 공통적인 성질을 갖고 있는 변수들로 그룹화하여 비슷한 유형의 역세권을 파악하였으며 그룹별로 순위를 선정하였다.
균형 장애나 비정상적 보행 패턴으로 인한 질환을 예방하고 치료하기 위해서는 균형 능력과 보행 패턴에 대한 정량적인 평가가 필수적이다. 본 논문에서는 임상에서 사용하는 균형 및 보행 분석 시스템과 임상적 평가의 단점을 보완하기 위한 임상적 평가를 위한 다중 센서 내장 깔창 시스템을 제안한다. 이 시스템은 검사 대상자가 압력 센서들과 관성 센서가 내장된 깔창을 착용하고 임상적 검사를 수행하면 균형 및 보행과 관련된 다양한 지표를 정량적으로 제시하고 현재 족저압력 분포 및 자세 등을 실시간으로 시각화 한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 보완하여 임상에 적용한다면 간편하게 정량적인 평가가 가능한 환경을 제공할 것으로 기대한다.
낙동강 수계 내 하천 환경 및 수자원에 대한 효율적인 유역관리를 위해 수계 내 비점오염원의 유출 및 오염물질 발생특성에 대한 정량적인 분석이 요구된다. 점오염원과 달리 강우뿐만 아니라 유역 내 지표상태 등 복잡하고 예측 곤란한 상황을 반영해야 하므로 정량화에 어려움이 따르게 된다. 수문학적 및 수리학적 분석이 가능할 뿐 아니라 수질모의가 가능한 SWMM을 활용하고 오염총량 단위유역과 댐유역을 고려한 소유역 분할을 적용함으로써 댐유역을 제외한 오염총량 단위유역별 비점오염원 분석결과를 산정하였다. 본 연구에서 산정된 유량을 기초로 낙본I 지점과 진동 수위표의 유황곡선을 비교하고 낙본I 지점의 월별 유출량 및 오염부하량 분석과 함께 유출량과 수질항목별 오염부하량의 상관관계를 분석하였다. 또한, 낙동강 수계 내 점오염원을 배제한 단위유역별 및 낙본I 지점의 비점오염원 발생특성을 분석하였다.
최근 여러 가지 비침습적인 방법으로 피부조직의 생검 또는 조직학적 처리과정 없이 피부의 실시간 이미지를 이용한 연구가 가능해졌다. Confocal scanning laser microscope (CSLM) 이미지는 830 nm의 근적외선 파장을 사용하는 비침습적 방법으로 피부의 내부 구조를 이미지화할 수 있으며, CSLM을 이용한 연구를 통해 비침습적인 피부 측정법으로 색소 침착 부위의 기저층과 진피 유두 사이에서 melanin cap, papillary ring과 같은 지표가 뚜렷하게 관찰된다고 보고되었다. 본 연구에서는 scanning probe image processor (SPIP)소프트웨어를 사용하여 CSLM 디지털 이미지 정량 분석을 처음 시도하였으며 본 연구결과는 정성적 피부조직 이미지 데이터를 정량화함으로써 향후 CSLM 활용범위를 높이게 될 것으로 기대하고 있다.
기업물류에 있어 공급사슬 관리(SCM: Supply Chain Management)의 중요성이 높아짐에 따라 SCM 성과측정과 관련한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 그러나, 실제 상황에서 요구되는 SCM의 성능 척도는 운영의 효율성과 수요의 반응성을 동시에 고려해야 함에도 불구하고, 기존의 SCM 측정 및 관리 방식은 SCM의 일부분만을 측정대상으로 하거나, 과거의 성과를 중심으로 측정하기 때문에 운영의 효율성과 수요의 반응성 중 단지 하나의 성향만을 다루는 정적인 모델이라 할 수 있다. 따라서, 급변하는 기업 환경 및 시장환경에 원활하게 대응하고, 운영의 효율성과 수요의 반응성을 동시에 고려할 수 있는 동적인 정량화 모델의 개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 이러한 점에 주목하여, 기능/전략적 측면에서 SCOR 모델의 핵심성과지표(KPI: Key Performance Indicators)를 활용하여 공급사슬 운영의 효율성을 파악하는 동시에, 수요변동에 따른 핵심성과지표의 반응성을 고려한 정량적인 방식으로 탄력적인 공급사슬의 측정 및 관리가 가능한 동적인 모델을 제안하였다.
장수풍뎅이 유충의 MeOH추출물에서 얻어진 n-BuOH 분획으로부터 silica gel column chromatography를 반복하여 핵산성분을 분리하였으며, NMR, MS 및 IR 등의 스펙트럼 데이터를 해석하여 inosine으로 동정하였다. Inosine을 지표성분으로 하여 $NH_2$-column을 이용한 HPLC 분석방법을 확립하였고, 열풍건조한 시료와 원적외선 건조기로 건조한 장수풍뎅이 유충 시료 중의 inosin의 함량을 각각 0.003% 및 0.055%로 정량분석하였다.
목적: 심근관류 SPECT에서 자동정량화 소프트웨어를 이용해 관류 및 기능에 대한 객관적이고 재현성 높은 정량 값을 얻을 수 있지만, 이러한 정량값들을 이용할 때는 분절별로 적지 않은 정상변이가 있음을 고려해야 한다. 이 연구에서는 관류에 대한 정량값에서 정상변이를 고려한 새로운 지표들을 유도하고, 이러한 지표들이 임상적 유용성을 가지는지 생존심근 평가를 통해 알아보았다. 대상 및 방법: 심근관류 SPECT에서 관류의 정상변이를 구하기 위해 55명(남:여=28:27)의 관상동맥질환 저확률군을 선정하였다. 이들에게서 $^{201}Tl$ 휴식기/$^{99m}Tc-MIBI$ 부하기 심근관류 SPECT를 실시하고, 20분절 모델을 이용하여 $^{201}Tl$ 휴식기 관류정량값에 대한 각 분절의 평균(m)과 표준편차(SD)를 구하였다. 생존심근 평가를 위해서는 관상 동맥질환을 진단 받고 관상동맥우회로이식술(CABG)을 시행한 환자 48명을 연구대상에 포함하였다. 이들은 수술전 $^{201}Tl$ 휴식기/$^{99m}Tc$-MIBI 부하기 게이트/$^{201}Tl$ 24시간 지연 SPECT을 실시하였고, 수술 3개월 후 추적 게이트 SPECT를 실시하여 생존심근을 판정하였다. 수술 전 $^{201}Tl$ 24시간 지연 SPECT에서 분절별 $Q_{delay}$ (관류정량값), ${\Delta}_{delay}$ ($Q_{delay}$ - m), $Z_{delay}$ (($Q_{delay}$ - m)/SD)가 정의되었고 이들의 생존심근에 대한 진단성적은 수신자특성곡선 상의 곡선하면적(AUC)을 통해 평가하였다. 결과: 관류정량값은 분절 사이에 상당한 변이를 보여, 남자의 경우 최저치 분절에서 $51.8{\pm}6.5$, 최고치 분절에서 $87.0{\pm}5.9$였고, 여성의 경우 최저치 분절 $58.7{\pm}8.1$, 최고치 분절 $87.3{\pm}6.0$으로 나타났다. 생존심근에 대한 진단성능 평가에서 $Q_{delay}$의 AUC는 0.633인데 반해 ${\Delta}_{delay}$와 $Z_{delay}$의 AUC는 각각 0.735와 0.716으로 나타나 $Q_{delay}$에 비해 유의하게 높은 값을 보였다(각각 p=0.001, 0.018). 가장 높은 AUC를 보인 ${\Delta}_{delay}$는, 최적분리점 -24.7에서 85%의 예민도와 53%의 특이도를 가지는 것으로 나타났다. 결론: 심근관류 SPECT의 자동 정량화 분석에서 관류정량값의 정상변이는 분절에 따라 상당한 것으로 나타났다. 이들을 고려하여 유도된 정량적 지표들은 직접적인 관류정량값에 비해 생존심근 진단에서 더 나은 진단성적을 보였다. 이 연구는 심근관류 SPECT의 정량적 분석에서 정상변이의 고려가 중요함을 시사한다.
최근 CNN(Convolutional Neural Network)은 초해상화(super-resolution)를 포함한 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 우수한 성능을 보이며 널리 사용되고 있다. 그러나 CNN은 계산 집약적이고 많은 메모리가 요구되어 한정적인 하드웨어 자원인 모바일이나 IoT(Internet of Things) 기기에 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 이런 한계를 해결하기 위해, 기 학습된 깊은 CNN 모델의 성능을 최대한 유지하며 네트워크의 깊이나 크기를 줄이는 경량화 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 네트워크 경량화 기술인 지식증류(knowledge distillation) 중 자가증류(self-distillation)를 초해상화 CNN 모델에 적용하여 성능을 평가, 분석한다. 실험 결과, 정량적 평가지표를 통하여 자가증류를 통해서도 성능이 우수한 경량화된 초해상화 모델을 얻을 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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