We, at The Korea Democracy Movement Archives opened temporarily at SungKongHoe University(SKHU), have currently collected about 100,000 recorded materials of democratization movement related with labor, farmer, civilian, human rights, peace, unification, young people, student and women's movements by investigating, collecting and receiving donations from civil organizations and individuals, and about 70,000 data out of this 100,000 data were converted into computer files. The Korea Democracy Movement Archives(temp) at SKHU has a significance in that it is the first archive opened by an organization. Furthermore, the opening of this Archive means the expansion of awareness on recording culture and accumulation of the achievements of the democratization movement in Korea. However, many obstacles still remain in the establishment of this Archive in a full-scale. This article examined many theoretical and realistic obstacles posed to the archivists, who are the professionals responsible for record management, in process of establishing the Archive, and the role and future perspectives of the archivists at The Korea Democracy Movement Archives(temp). The first obstacles in the process of organizing and separating the recorded materials at the Archive is a difficulty in the description of classifying the different movement organizations. The second obstacle is a difficulty in specifically applying the international standard, ISAD(G), of record description in the process of establishing the description items. Through many trials and errors, we need to try to confirm the description befitting. The Korea Democracy Movement Archives through continuous adjustment and complementary measures. The third obstacle is a difficulty in estimating the range and physical and quantitative amount of the recorded materials since the collection of recorded materials is complete. Thus, the answers to these problems lie in continuous efforts to establish a creative classification system befitting the democratization movement in Korea in the process of many trials and errors and endeavor. The evaluation classification done by archivists is a creative act forming record heritage, and archivists need to form record heritage reflecting the evaluation system of a certain period. Moreover, they transmit the shape of the current era in a maximum scale to the future by using the minimum amount of records. An archivist is responsible for two tasks, i.e., preserving a record and making other people to utilize the record by working with record. However, We, at The Korea Democracy Movement Archives(temp), have an additional task of contributing to the democratization movement in korea that has not ended by collecting, preserving and making people to utilize the fragments of memory in the recent history of Korea by establishing the Archives.
본 논문에서는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 개발을 제안한다. 제안하는 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드은 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부, FPGA 부, 메모리 부, FIFO to USB 전송부 등으로 구성된다. 이미지 레벨 및 전송방식 변경 부는 소형 $360^{\circ}$ 전방위 구강 렌즈와 이미지 센서를 통해 들어온 MIPI 형식의 구강 영상을 Low Power Signal Mode와 High Speed Signal Mode로 나누어 포트에 분산 입력하고 레벨 시프트를 하여 FPGA 부에 전송한다. FPGA 부에서는 $360^{\circ}$ 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 처리, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한다. FIFO to USB 전송부에서는 FPGA 내부의 FIFO를 통해 전달되어진 RAW 데이터를 트랜시버 칩을 사용하여 USB 3.0, USB 3.1 등의 통신 규격으로 PC에 전송한다. 제안된 소형 $360^{\circ}$ 구강 스캐너 임베디드 보드의 효율을 판단하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과, 보정 영상 후 초당 프레임은 60fps 이상, 데이터 전송률은 4.99Gb/s로서 높은 수준의 결과가 산출되어 그 효용성이 입증되었다.
본 연구에서는 황해역 파랑 특성을 파악하기 위해 KOGA-W01 파랑관측자료를 분석하고, 이를 바탕으로 파랑 후측모의 실험을 수행하였다. 파랑관측자료 분석에 따르면, 파랑관측지점이 연안역에 비교적 가까이 위치해 있음에도 불구하고 fetch length가 짧아 심해파 출현율이 높은 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 Chun and Ahn(2017a, b)의 계산영역을 황해역으로 확장하여 파랑계산을 수행하였는데, 황해역에서의 정확한 파랑계산을 위해 조석 및 조류의 효과도 함께 고려하였다. 계산결과를 관측결과와 비교하여 파랑 후측모의의 정확도를 검증하였다. 본 연구의 전반적인 계산 결과의 정확도는 만족할 수준이지만, 계산영역 크기 한계로 S계열의 너울성 장주기파를 제대로 재현하지 못해 황해역 유의파주기의 정확도가 낮게 나타났다. 그러나 이들 장주기파의 파랑에너지가 크지 않아, 극치 파랑분석에의 영향은 작아 극치파랑의 유의파주기는 잘 재현하고 있는 것으로 나타났다.
컴퓨팅 환경의 발전에 따라 IT 기술이 의료, 산업, 통신, 문화 등의 분야에서 사람들에게 제공해주는 혜택이 늘어나 삶의 질도 향상되고 있다. 그에 따라 발전된 네트워크 환경을 노리는 다양한 악의적인 공격이 존재한다. 이러한 공격들을 사전에 탐지하기 위해 방화벽, 침입 탐지 시스템 등이 존재하지만, 나날이 진화하는 악성 공격들을 탐지하는 데에는 한계가 있다. 이를 해결하기 위해 기계 학습을 이용한 침입 탐지 연구가 활발히 진행되고 있지만, 학습 데이터셋의 불균형으로 인한 오탐 및 미탐이 발생하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 침입 탐지에 사용되는 UNSW-NB15 데이터셋의 불균형성 문제를 해결하기 위해 랜덤 오버샘플링 방법을 사용했다. 실험을 통해 모델들의 accuracy, precision, recall, F1-score, 학습 및 예측 시간, 하드웨어 자원 소모량을 비교 분석했다. 나아가 본 연구를 기반으로 랜덤 오버샘플링 방법 이외에 불균형한 데이터 문제를 해결할 수 있는 다른 방법들과 성능이 높은 모델들을 이용하여 좀 더 효율적인 네트워크 침입 탐지 모델 연구로 발전시키고자 한다.
본 논문에서는 의료 영상 분석 분야에서 이용되고 있는 AI(Artificial Intelligence)기술을 문헌 검토를 통해 분석하였다. 문헌 검색은 중심어(keyword)를 사용하여 PubMed, ResearchGate, Google 및 Cochrane Review의 문헌 검색을 수행했다. 문헌 검색을 통해 114개의 초록을 검색하였고 그 중 16개의 중복된 것을 제외하고 98개의 초록을 검토했다. 검토된 문헌에서 AI가 응용되고 있는 분야는 분류(Classification), 국소화(Localization), 질병의 탐지(Detection), 질병의 분할(Segmentation), 합성 영상의 적합도(Fit degree) 등으로 나타났다. 기계학습(ML: Machine Learning)을 위한 모델은 특징 추출을 한 후 신경망의 네트워크에 특징 값을 입력하는 방식은 지양되는 것으로 나타났다. 그 대신에 신경망의 은닉층을 여러 개로 하는 심층학습(DL: Deep Learning) 방식으로 변화되고 있는 것으로 나타났다. 그 이유는 컴퓨터의 메모리 량의 증가와 계산속도의 향상, 빅 데이터의 구축 등으로 특징 추출을 DL 과정에서 처리하는 것으로 사료된다. AI를 이용한 의료영상의 분석을 의료에 적용하기 위해서는 의사의 역할이 중요하다. 의사는 AI 알고리즘의 예측을 해석하고 분석할 수 있어야 한다. 이러한 이해를 위해서는 현재 의사를 위한 추가 의학 교육 및 전문성 개발과 의대에 재학 중인 학습자를 위한 개정된 커리큘럼이 필요해 보인다.
광대역 네트워크의 발달과 함께 멀티미디어 산업의 발달은 IPTV와 같은 디지털 콘텐츠 시장의 확산을 가져오고 있다. 이러한 배경 속에서 멀티미디어에 대한 욕구를 만족시키기 위해 Time-Shift 시스템이 개발되었다. 이 시스템은 시간(Time)에 대한 독립적 특성만 강조되었기 때문에 장소(Place)와 상황(Occasion)에 대해서는 독립적이지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 휴대용 멀티미디어 디바이스를 위한 TPO(Time, Place, Occasion)-Shift 시스템에 대한 설계를 제안한다. 휴대용 멀티미디어 디바이스에서 지원 가능한 프로파일과 일반 셋탑박스에서 지원 가능한 프로파일은 다르고, 휴대용 디바이스에서는 대용량의 멀티미디어 데이터를 무한정으로 저장할 수 없기 때문에 한정된 양의 데이터를 원하는 프로파일로 계속저장하는 것이 설계의 핵심이다. 따라서 보다 효율적인 버퍼 관리를 위해서 지정시간 단위의 바스켓을 구성하고, 바스켓의 파일이름에 시간정보를 삽입함으로써 새로운 콘텐츠 구성을 위한 DTS(Decoding Time Stamp) 정보로 파일이름을 사용할 수 있다. 따라서 트랜스코딩을 통하여 데이터 변환할 때, DTS정보를 이용하여 새로운 포맷의 콘텐츠를 휴대용 멀티미디어 디바이스에 구성할 수 있게 된다. 또한 바스켓 기반의 버퍼시스템를 이용하여 모바일 디바이스에 실시간으로 컨텐츠를 구성하고 셋탑박스내에서 메모리를 적게 사용한다. 본 논문에서 제안한 TPO-Shift시스템은 윈도우즈 비스타의 환경에서 다이렉트쇼(Directshow) 재생기를 이용한 셋탑박스, 그리고 휴대용 디바이스인 MS340 단말기로 구현하였으며, 실시간으로 TPO-Shift 시스템을 충분히 실행함을 확인할 수 있었다.
GPU는 다수의 워프를 병렬적으로 수행함으로써 레이턴시를 숨기면서 높은 처리량을 제공할 수 있다. 만약 GPU에서 캐쉬에 대한 요청이 미스를 발생시킨다면 하위 메모리로부터 요청한 데이터를 받을 때까지 MSHR(Miss Status Holding Register)을 통해 미스 정보를 추적하고 다른 워프를 수행한다. 최신 GPU에서는 캐쉬 자원에 대한 과도한 요청이 발생한 경우 자원점유 실패가 발생하여 GPU 자원을 충분히 활용할 수 없는 경우가 자주 발생한다. 본 논문에서는 MSHR 자원 부족으로 인해 발생하는 성능 감소를 줄이고자 새로운 워프 스케줄링 기법을 제안한다. L1 데이터 캐쉬에서 각 워프별 캐쉬 미스율은 긴 사이클 동안 비슷하게 유지되는 특성을 이용하여 각 워프들의 캐쉬 미스율을 예측하고, 이를 바탕으로 MSHR의 자원을 더 이상 사용할 수 없는 상태에서는 낮은 캐쉬 미스율을 보일 것으로 예측되는 워프들과 연산 위주 워프들을 우선적으로 이슈 한다. 제안하는 기법은 예측된 캐쉬 미스율과 MSHR 상태를 기반으로 캐쉬 자원을 더 효율적으로 사용함으로써 GPU 성능을 향상시킨다. 실험 결과, 제안된 기법은 LRR(Loose Round Robin) 정책에 비해 자원점유실패 사이클이 25.7% 감소하고 IPC(Instruction Per Cycle)가 6.2% 증가한다.
존 스마트그리드 기기 인증 체계는 DCU와 검침 FEP 및 MDMS에 집중되어 있으며 스마트미터에 대한 인증체계는 확립되지 않은 상황이다. 현재 몇몇 암호칩이 개발되었지만, 낮은 강도의 단순 암호화 수준에 머물러 있어 PKI 인증체계를 완성하기에는 어려움이 있다. 스마트그리드는 기존 전력망과 달리 개방형 양방향 통신을 기반으로 함에 따라 정보보안 취약성이 높아지면서 사고 위험 증가하고 있다. 하지만 스마트미터에는 PKI가 적용되기 어려워, 조작한 패킷을 보내 운영시스템에 거짓 정보 전송으로 시스템 정지 등의 사고가 발생할 가능성 존재한다. 하드웨어 제약사항이 많은 스마트미터에 기존 PKI 인증서를 발급할 경우 인증 및 인증서 갱신이 어렵기 때문에 스마트미터의 열악한 성능(Non-IP 네트워크, 프로세서, 메모리 및 저장소 공간 등)에서도 작동 가능한 초경량 암호 인증 프로토콜을 설계 구현하였다. 실험 결과 Cortex-M3 환경에서도 경량 암호 인증 프로토콜을 빠른 시간 내에 수행 할 수 있었으며, 앞으로 스마트그리드 산업에서의 더 안전한 보안성을 갖춘 인증 시스템을 마련하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
목적 : Small-scalled PACS, Pc-based PACS로 표현되는 MicroPACS 시스템 구축에 대한 관심도가 급격하게 증가하고 있는 추세이다. MicroPACS 시스템은 PACS를 작은 규모에서 사용할 수 있도록 구성해놓은 것이고, 이 시스템을 구성하기 위해서는 DICOM viewer나 연결프로그램 등이 필요하다. 이것은 공개소스프로그램(Open Source Program)을 통해서 어느 누구나 쉽게 무료로 다운로드를 받을 수 있게 되어있다. 본 논문은 Open source program으로 MicroPACS를 직접 구성해보았고, 저장매체로서의 활용가치를 측정하기위하여 성능, 안정성 측면에서 기존의 광 저장매체(CD, DVDRAM)와 비교 분석하였다. 실험재료 및 방법 : 1. 소형 PACS를 구축하기 위해서 먼저 다음 기준에 맞는 DICOM Server Software를 검색한다. (1) 윈도우체제에서 사용가능할 것. (2) Free ware일 것. (3) PET/CT scanner와 호환되어야 할 것. (4) 사용하기 쉬워야 할 것. (5) 저장의 한계가 없어야 할 것. 2. (1) MicroPACS의 성능을 평가하기 위해 환자 1명의 Data ($^{18}F$-FDG Torso PET/CT)를 현재 Back-up장치로 쓰이는 광 저장매체(CD, DVD-RAM)와 MicroPACS에 저장하는데 소요되는 시간(Back up time)과 workstation으로 복구되기까지의 시간(Retrieval time)을 비교해 보았다. (2) PET/CT 검사를 시행했던 환자 1명의 병록번호와 검사 시행날짜를 핵의학과 직원 7명을 대상으로 알려주고 Data를 찾는데 소요되는 시간을 MicroPACS와 광 저장매체(CD, DVD-RAM)에서 각각 측정하여 비교하였다. 3. 기존의 백업장치로 쓰였던 CD들 중에서 2004년부터 2006년까지 500장을 무작위로 뽑아서 loading을 하였고 그중에서 얼마만큼의 에러가 발생하였는지를 측정하여 MicroPACS의 안정성을 비교평가하였다. 결과 : 1. Server와 DICOM viewer 기능을 갖춘 11개의 open source software 중에서 Conquest DICOM Server를 선택하였다. 2. (1) Backup과 Retrieval 시간 비교(단위 : 분)는 다음과 같다; DVD-RAM(5.13,2.26)/Conquest DICOM Server (1.49,1.19) by GE DSTE (p<0.001), CD (6.12,3.61)/Conquest (0.82,2.23) by GE DLS (p<0.001), CD (5.88,3.25)/Conquest (1.05,2.06) by SIEMENS. (2) CD ($156{\pm}46$초), DVD-RAM ($115{\pm}21$초) and Conquest DICOM Server ($13{\pm}6$초). 3. 1년간 MicroPACS에서의 데이터손실은 없었으며(0%), 500장의 CD 중에서 14개(2.8%)가 Loading하는데 실패하였다. 결론 : 현재 많은 병원에서 도입되고 있는 Full PACS를 open source software를 통하여 소규모의 PACS로 재현해 보았고, 그 결과 가능하다는 결론이 나왔다. 데이터 저장의 유용성을 평가한 결과에서 MicroPACS를 이용하는 것이 기존의 광저장매체를 사용하는 것보다 효율적이고 작업속도가 향상 된다는 것을 확인할 수 있다.
거대한 데이터베이스로부터 중요하고 의미 있는 정보를 찾아내기 위해 데이터 마이닝 기법들이 사용되며, 패턴 마이닝은 이러한 데이터 마이닝을 위한 중요한 기법 중에 하나이다. 패턴 마이닝은 거대 데이터베이스로부터 유용한 패턴을 찾아내는 기법이며, 패턴 마이닝 분야 중에 하나인 빈발 패턴 마이닝은 데이터베이스에서 최소 임계치 이상의 빈도수를 가지는 빈발 패턴을 마이닝 한다. 전통적인 빈발 패턴 마이닝은 전체 데이터베이스에 대한 단일 최소 임계치를 기반으로 중요 빈발 패턴을 마이닝 한다. 단일 최소 임계치 모델은 데이터베이스 내 모든 아이템이 동일한 특성을 가진다고 암묵적으로 가정한다. 그러나 실제 응용에서는 각 아이템들이 개별적인 특성을 가지고 있을 수 있으며, 따라서 이를 반영한 패턴 마이닝 기법이 요구된다. 데이터베이스 내 아이템들의 이러한 특성이 반영되지 않은 빈발 패턴 마이닝 모델에서, 중요한 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하기 위해서는 낮은 최소 임계치를 설정해야 한다. 그러나 너무 낮은 최소 임계치는 의미 없는 아이템들을 포함하는 수많은 패턴을 야기한다. 반대로 높은 최소 임계치는 희귀 아이템이 포함된 패턴을 마이닝 하지 못하는 희귀 아이템 문제라 불리는 딜레마가 발생한다. 이러한 문제의 해결을 위한 초기 연구들은 아이템 빈도수에 따라 데이터를 몇 개의 블록으로 분할하거나 관련 희귀 아이템들을 하나의 그룹으로 만드는 방법을 사용한 근사적 접근법을 제안하였다. 그러나 이러한 기법들은 근사적 방법의 적용에 의해 모든 희귀 패턴을 포함한 빈발 패턴을 마이닝 하지 못한다. 다중 최소 임계치를 고려한 패턴 마이닝 모델은 아이템들의 개별적인 특성을 반영하여 희귀 아이템 문제를 해결하기 위해 제안되었다. 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 모델에서 각 아이템은 MIS (Minimum Item Support)라고 불리는 개별 최소 임계치를 가지며, 아이템들의 데이터베이스 내 빈도수를 기반으로 계산된다. 다중 최소 임계치 모델은 MIS를 통해 수많은 의미 없는 패턴을 생성하지 않고도 손실 없이 모든 희귀 빈발 패턴을 찾아낸다. 한편, 빈발 패턴을 마이닝 하는 과정에서 후보 패턴들이 생성되며, 단일 최소 임계치 모델에서는 각 후보 패턴의 빈도수가 유일한 최소 임계치와 비교된다. 따라서, 희귀 아이템 문제가 발생할 뿐만 아니라 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 특성이 고려되지 않는다. 다중 최소 임계치 모델에서는 이 문제를 다루기 위해 후보 패턴을 구성하는 아이템들의 MIS 값 중에서 가장 작은 MIS 값을 해당 후보 패턴의 최소 임계치로 설정하여 패턴 내 아이템들의 특성을 반영한다. 이를 적용하여 효율적으로 희귀 빈발 패턴을 마이닝 하기 위해 트리 구조 기반의 알고리즘은 빈도수 내림차순으로 트리 내 아이템들을 정렬하는 단일 최소 임계치 모델과는 달리 MIS 내림차순으로 아이템들을 정렬하여 마이닝을 수행한다. 본 논문에서는 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘에 대한 특성을 살펴보고, 일반 단일 임계치 기반 알고리즘과의 성능평가를 수행한다. 성능평가는 실행 속도, 메모리 사용량, 그리고 확장성의 관점에서 수행된다. 성능평가 결과, 다중 최소 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘은 희귀 빈발 패턴을 포함한 모든 빈발 패턴을 단일 임계치 기반의 빈발 패턴 마이닝 알고리즘보다 더 빠른 속도로 마이닝 하였으며, 각 아이템의 최소 임계치 정보를 위한 추가적인 메모리를 필요로 하였다. 또한, 비교 알고리즘들은 좋은 확장성 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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