지능형 사이버 공격으로 인한 피해는 시스템 운영 중단과 정보 유출뿐만 아니라 엄청난 규모의 경제적 손실을 동반한다. 최근 사이버 공격은 공격 목표가 뚜렷하며, 고도화된 공격 도구와 기법을 활용하여 정확하게 공격 대상으로 침투한다. 이러한 지능적인 사이버 공격으로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 사이버 공격이 공격 대상의 핵심 시스템까지 침입하지 못하도록 공격 초기 또는 과정에서 차단해야 한다. 최근에는 빅데이터나 인공지능 기술을 활용하여 사이버 공격 경로를 예측하고 위험 수준을 분석하는 보안 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자동화 사이버 공격 경로 예측 시스템 개발을 위한 기초 메커니즘으로 공격 트리와 RFI 기법을 활용한 사이버 공격 경로 분석 방법을 제안한다. 공격 트리를 활용하여 공격 경로를 가시화하고 각 공격 단계에서 RFI 기법을 이용하여 다음 단계로 이동할 수 있는 경로를 판단한다. 향후에 제안한 방법을 기반으로 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 자동화된 사이버 공격 경로 예측 시스템의 메커니즘으로 활용할 수 있다.
본 논문에서는 Hybrid CDN/P2P 구조를 기반으로 최적화된 미디어 데이터 탐색과 전송을 수행하며 사용자의 요청 가능성 예측을 통한 선별적 저장을 통해 사용자로의 끊김없는 데이터 전송과 불필요한 트래픽의 감소를 가능하게 한다. 또한 전송지연 및 패킷 손실의 가능성을 최소화하여 실시간으로 미디어를 활용할 수 있도록 하는 새로운 미디어 관리 기법을 제안한다. 이를 위해 각 미디어를 논리적인 세그먼트로 나누어 구성하고 각 세그먼트에 대한 가중치를 지속적으로 계산하며 계산된 가중치에 따라 세그먼트 데이터의 저장 여부를 결정하도록 한다. 또한 네트워크상에 산재되어 있는 컴퓨팅 노드들을 거리에 따라 지역적 그룹으로 지정하고 해당 그룹 내에서 저장 공간을 효율적으로 공유하고 활용하도록 한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해 수행된 실험을 통해 제안하는 방식이 기존의 방법들에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 도출되는 것을 확인하였으며 이는 전송과정에서 발생되는 초기 지연시간 감소와 끊김 없는 전송 모두를 가능하게 할 수 있음을 알 수 있다.
SRM(Switched Reluctance Motor)의 토크는 인덕턴스의 기울기에 비례하여 발생하기 때문에 비선형 토크 특성을 가지며 토크 맥동이 크고 소음이 심한 단점을 가지고 있다. 특히 SRM의 상용화에 가장 큰 장해 요인으로 작용하고 있는 것은 회전축에서 발생하는 맥동 토크로 이에 의해 기기자체는 물론이고 주변장치에까지 여러 가지 악영향을 미친다. 따라서 맥동 토크를 저감시키는 방법으로 다양한 방안이 국내외 연구자들에 의하여 발표되었고 히스테리시스 제어기의 경우 초핑 제어에 비해 평활한 전류를 흘려줄 수 있다는 장점이 있다는 연구결과가 있다. 그러나 히스테리시스 밴드를 결정함에 있어서 밴드가 너무 작을 경우 많은 스위칭으로 인한 스위칭 손실과 엔코더의 사용 시 불안정한 초기 기동을 야기할 수 있는 둥의 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 속도오차에 따른 히스테리시스 밴드의 변화를 통하여 보다 안정적이고 빠른 속도응답을 가지면서 정상상태에서 토크 리플을 줄일 수 있는 가변 히스테리시스 제어기에 대하여 연구하였다.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
급성 구획 증후군은 정형외과적 응급 질환이며, 구획 내의 압력이 증가하여 비가역적인 조직의 괴사를 유발한다. 이것은 기능적 장애, 하지의 손실 및 심할 경우 신 기능 저하를 유발하여 사망까지 이를 수 있다. 환자가 초기에 통증과 종창을 호소하는 경우 심부 정맥 혈전증과 유사하여 두 질환 간의 감별이 매우 중요하다고 알려져 있다. 저자들은 마사지 후 좌측 하퇴부의 통증과 종창을 보이는 환자를 심부 정맥 혈전증으로 오인하였고 항응고제를 투여하여 발생한 급성 구획 증후군에 근막 절개술을 시행하였고 만족스러운 치료 결과를 얻었으며, 문헌 고찰과 함께 본 증례를 보고하고자 한다.
우리나라는 대부분의 에너지 공급을 해외에 의존하고 있는 실정이다. 산업통상자원부와 에너지경제연구원에서 발간하는 2018년 에너지통계연보(에너지경제연구원과 산업통상자원부, 2018)에 실린 2010년부터 2017년까지의 에너지수급 균형을 보면 원유, 천연가스, 석탄, 우라늄 등 평균 95.4%의 에너지를 수입하고 있는 실정이다. 수력 및 신재생에너지의 경우 기후변화에 대응하는 수단 그리고 정부의 저탄소에너지 전환 정책으로 인정받아 상대적으로 낮은 에너지 경제성에도 불구하고 꾸준히 보급되고 있다. 우리나라뿐만 아니라 독일, 프랑스, 영국, 중국 그리고 인도와 같은 세계 주요 국가들이 친환경 에너지 정책을 주도함에 따라 향후 신재생에너지의 공급 규모는 크게 확대될 것으로 전망된다. 중력 물 보텍스 마이크로 수력 발전 시스템은 시스템의 상하류부의 수두(hydraulic head) 차에 의해 저류조(basin)에서 발생되는 물의 보텍스 즉 소용돌이(whirlpool)를 이용하여 임펠러(impeller)를 회전시켜 전기에너지를 생산하는 친환경적 재생에너지의 일종이다. 또한, 시스템으로 유입되는 물은 전기에너지 생산을 위한 임펠러를 통과한 후 다시 하천으로 방류되므로 하천 수의 손실 그리고 하천의 물길도 거의 교란 시키지 않는다. 4가구 정도의 연간 가정용 전기 요구량인 12와 15kW 사이의 전기에너지를 생산하기 위해서는 발전시스템의 상류와 하류의 수두차가 단지 1.5에서 1.7m 이하이면 충분한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 중력 물 보텍스 친환경 마이크로 발전 시스템을 구성하는 저류조(basin)에 대해 최대 발전효율을 발생시키기에 최적인 기하학적 형태를 도출하는 것이며, 이를 위해 저류조의 cone angle에 따른 다양한 저류조 직경 및 물 보텍스 생성을 위한 저류조 형태의 변화, 유입수로와 저류조와의 각도인 notch angle의 변화, 유입부 폭과 유출부 직경, 유입수로의 길이 그리고 유입수로에서의 초기수심과 같은 기하학적 매개변수를 변화시켜 모의를 수행하였다.
상수도관은 시간이 경과됨에 따라 부식이 발생하고 이로 인해 관의 두께 및 강도가 감소하여 점차 상수도관의 기능을 상실하게 된다. 이러한 노후 상수도관은 누수, 적수 등 수자원에 막대한 경제적인 손실을 발생시키고 사람들에게 많은 불편을 끼친다. 현재 우리나라도 전체 상수도관 중 노후 상수도관이 많은 부분을 차지하고 있기 때문에 교체나 개선이 시급한 실정이다. 하지만 전체 상수도관을 교체하는 것은 막대한 예산이 필요하기 때문에 현실적으로 어려운 문제이다. 따라서 상수도관의 노후도 분석을 통하여 상수관망의 최적 교체 우선순위를 판단하고 교체를 실시하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 노후도 분석에 중요한 관의 부식깊이와 잔존수명을 예측하고 신뢰성해석을 통해 파괴확률을 산정하였다. 이를 위해 Romanoff(1957)와 환경부(2002)에서 실측한 상수관의 관종에 따른 관두께 변화를 적용하여 해석하였다. 실측 자료를 통해 부식깊이, 잔존수명 예측 모델을 수립하였으며 이에 따른 관의 파괴확률을 산정하였다. Romanoff(1957)의 혼합강관과 주철관에 대한 실측 자료를 사용하여 상수관의 사용연수가 10년, 20년, 30년 경과됨에 따른 부식깊이와 관파괴확률을 산정하였다. 혼합강관의 경우 사용연수에 따른 부식깊이는 0.57mm, 0.92mm, 1.21mm으로 산정되었으며, 주철관의 경우 0.16mm, 0.24mm, 0.31mm으로 산정되었다. 또한 신뢰성모형을 직경 300mm관에 적용한 결과 최대 상수도압 15kg/cm2에서 혼합강관의 사용연수에 따른 파괴확률은 3.36%, 4.65%, 6.18%로 나타났으며 주철관은 1.36%, 2.50%, 2.68%로 나타났다. 환경부(2002)의 주철관에 대한 부식 실측 자료를 통해 상수관의 사용연수 10년, 20년, 30년 경과에 따른 부식깊이와 관파괴확률을 산정하였으며 초기 관두께 측정 자료를 통해 잔존수명도 예측하였다. 부식깊이는 1.02mm, 1.25mm, 1.41mm으로 산정되었으며, 파괴확률은 5.15%, 6.30%, 7.35%로 산정되었다. 그리고 잔존수명의 경우 부식률이 20%일 때, 잔존수명은 약 30년으로 산정되었다.
그라운드 앵커 공법은 최근 깎기 비탈면과 교대 등의 보강을 목적으로 사용이 증가하고 있다. 그라운드 앵커는 구조물의 사용연한 이상의 내구성을 확보하여야 하지만 국내 고속도로에 시공된 대부분의 앵커에서 장기적인 긴장력 손실이 발생하여 안정성이 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 실규모 모형실험을 통하여 긴장력 감소원인에 대한 분석을 수행하였다. 실험결과 물-결합재 비가 55%가 되는 시점부터 부착력의 감소현상이 나타났으며, 인장쐐기의 영향으로 강연선 파단강도의 14%의 감소현상이 나타났다. 지반강도, 앵커형식, 지하수의 유무에 따라 극한인발력이 차이를 보였으며, 특히 지하수의 유무는 그라우트의 강도 및 품질에 관여하여 앵커의 거동특성에 미치는 영향이 가장 높은 것으로 나타났다. 장기거동에서는 초기 정착이 안정되는 시점까지 급격하게 하중이 감소하다가 이후에는 일정하게 긴장력이 감소하는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하여 의미론적 분할의 정확도를 향상시키기 위한 combined segmentation network (CSN)를 제안하고 검증하였다. CSN은 세 가지 드론 데이터셋의 다양성을 고려하기 위하여 인코딩 영역의 전체를 공유하며, 디코딩 영역은 독립적으로 학습된다. CSN의 경우, 학습 시 모든 데이터셋에 대한 손실값을 고려하기 때문에 U-Net 및 pyramid scene parsing network (PSPNet)으로 단일 데이터셋을 학습할 때보다 학습 효율이 떨어졌다. 그러나 국내 자율주행 드론 영상에 CSN을 적용한 결과, CSN이 PSPNet에 비해 초기 학습 없이도 영상 내 화소를 적절한 클래스로 분류할 수 있는 것을 확인하였다. 본 연구를 통하여 CSN이 다양한 드론 영상 데이터셋을 효과적으로 학습하고 새로운 지역에 대한 객체 인식 정확성을 향상시키는 데 중요한 도구로써 활용될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
본 연구는 Startup 기업들이 기업 경영과정에서 동원 가능한 자원을 확대하는지(Effectuation Model)를 정부가 제공하는 공공데이터를 가지고 기업 활동을 영위하는 스타트업 기업들을 대상으로 연구하였다. 연구 결과에 따르면, 부분적으로 Effectuation 모델이 창업 초기 기업들의 행태를 설명할 수 있는 가능성을 보여주고 있다. 따라서 이러한 연구결과에 기초한 정책적 시사점을 살펴보면, 앞으로 창업을 위한 정부 정책은 정교한 비즈니스 모델과 가상의 수익 모델에 기초한 기업 선정이 아니라, 현재는 다소 무모해보이더라도 도전적인 아이템이거나, 창업자의 지식과 가장 부합하는 영역의 창업을 적극 지원하는 제도로 방향을 맞출 필요가 있다. 다음으로, 적극적인 창업의 확산을 위해서는 업력, 혹은 창업 경험을 확산시킬 필요가 있다는 점이다. 이를 위해서는 창업자가 모든 금융 위험을 부담하는 형태를 가지고 있는 현재의 창업 관련 금융제도를 과감하게 전환하여 사회와 창업 관련 금융이관이 창업의 위험 일부를 공유하도록 함으로써, 창업의 위험을 줄여주는 방안을 더욱 적극적으로 검토할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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