The rapid growth of internet users and faster network speed are driving the new ICT services. ICT Technology has improved our way of thinking and style of life, but it has created security problems such as malware, ransomware, and so on. Therefore, we should research against the increase of malware and the emergence of malicious code. For this, it is necessary to accurately and quickly detect and classify malware family. In this paper, we analyzed and classified visualization technology, which is a preprocessing technology used for deep learning-based malware classification. The first method is to convert each byte into one pixel of the image to produce a grayscale image. The second method is to convert 2bytes of the binary to create a pair of coordinates. The third method is the method using LSH. We proposed improving the technique of using the entire existing malicious code file for visualization, extracting only the areas where important information is expected to exist and then visualizing it. As a result of experimenting in the method we proposed, it shows that selecting and visualizing important information and then classifying it, rather than containing all the information in malicious code, can produce better learning results.
현재의 ICT 인프라(인터넷과 서버/Client 연동)는 다양한 장치, 서비스, 비즈니스 및 기술 진화에 따른 신속한 대응에 어려움을 겪고 있다. 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)은 구름 같은 네트워크 환경에서 원하는 작업을 요청하여 실행한다는 데서 기원하였으며, 인터넷 기술을 활용하여 IT 자원을 서비스로 제공하는 컴퓨팅을 뜻하고 오늘날 IT 트렌드의 하나로 가장 주목 받고 있다. 이러한 분산클라우드 환경에서는 네트워크 및 컴퓨팅 자원에 대한 통합 관리 체계를 통하여 관리 비용 증가 문제를 원천적으로 해결하고 분산된 마이크로 데이터센터(Micro DC(Data Center))를 통하여 코어 네트워크 트래픽 폭증 문제를 해결하여 비용 절감 효과를 높일 수 있다. 그러나 기존의 Flooding 방식은 인접한 모든 DC들에게 전송하기 때문에 많은 트래픽을 유발 할 수 있다. 이를 위해 Restricted Path Flooding 알고리즘이 제안되었으나 대규모 네트워크에서는 여전히 트래픽을 발생할 수 있는 단점이 있어서 본 논문에서는 홉수 제한을 통하여 이를 개선한 Lightweight Path Flooding 알고리즘을 제안하였다.
이 연구의 목적은 어린이집의 정보통신 설비 구축 사례를 살펴보고, 4차산업 혁명시대를 이끌 수 있는 어린 인재를 육성할 수 있는 교육환경을 제안하고자 한다. 특히 COVID19 이후 어린이들이 개별 맞춤형으로 교육을 받기 적합한 정보통신 환경을 만들고 가능하면 체험형 교육이 가능한 환경을 구축함과 동시에 맞춤학습의 평균화가 가능하도록 할 수 있는 방안을 제안하였다. 이전에 어린이집의 정보통신설비에 대한 연구가 없었기에 시작에 의의를 두고자 하고, 향후 창의적이고 맥락적인 어린이를 육성하는데 스마트스피커와 모바일기기를 통해 교사들의 이동동선을 줄이고 AI데이터를 통해 맞춤형 교육환경을 만드는 방향으로 어린이집 설계가 바뀌어야 한다고 본다. 이를 위해 정보통신 감리의 CM역할이 필요하고 어린이집 관련 연구를 발전시켜 COVID19이후 어린이집 설계 표준이 되길 희망한다.
정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.
산림 바이오매스는 임목의 크기와 산림의 성숙도, 임지의 생산성(Productivity)을 대표할 수 있는 인자로 활용된다. 따라서 이를 정량적으로 평가하는 것은 산림경영과 수확뿐만 아니라 이산화탄소(CO2) 흡수를 포함한 생태계 기능과 서비스의 평가를 위해서도 매우 중요하다. 상대생장식(Allometric equation)은 식물의 상대생장관계(Relative growth rate)를 통해 각 부분의 값을 추정하는 방법으로, 과거부터 현재까지 폭 넓게 활용되는 방법론이다. 최근 대기중의 CO2 농도증가와 이에 따른 기후변화로 인해 수목의 상대생장관계가 바뀌고 있다는 연구결과들이 도출되면서, 기존에 개발된 상대생장식과 계수들에 대한 재검토 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 국가산림자원조사(NFI) 자료를 통해 우리나라 주요 4개 수종[소나무(Pinus densiflora; PD), 낙엽송(Larix kaempferi; LK), 굴참나무(Quercus variabilis BL.; QV), 신갈나무(Quercus mongolica; QM)]의 수고-DBH 상대생장관계를 분석하고, 이를 기존 수확표 정보와 비교하여 지난 10년간 상대생장의 변화 유무 및 정도를 파악하고자 하였다. 분석결과 모든 수종에서 NFI 차수가 증가할수록, 동일 DBH에 대한 기대 수고값이 증가한 것으로 확인되었다. 예를 들면, 모형 분석결과 PD, LK, QV, QM의 DBH 25 cm에 대한 수고의 기댓값은 5차 NFI 자료에서는 12.48, 19.17, 14.47, 13.19 m로, 7차 NFI 자료에서는 13.61(+9.1%), 21.58(+12.7%), 15.76(+8.9%), 13.93 m (+5.6%) 로 추정되어 수종별로 5~13%정도 증가한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 현재 우리나라 산림의 주요 수종들의 임목 생장은, 과거 조사자료를 통해 파악된 수종별 수고-DBH 발달경향과 비교 했을 때, 직경생장보다 수고생장을 더 활발하게 하고 있다는 것을 의미한다.
최근 의료영상진단기기 개발 동향은 ICT 기술과 접목하는 융합진단 영상기기 개발연구로 활발하게 진행되고 있다. 특히, 수술중 CT의 개발은 임상적 미수요 충족을 위한 최첨단 기술개발로 위급한 환자를 의료영상 촬영을 위한 지정장소로 이동해야하는 문제점을 해결하여 현장 어느 곳에서 촬영할 수 있고, 환자의 다양한 의료영상을 융합하여 환자의 병변에 대한 명확한 위치와 형태 그리고 상태를 파악할 수 있도록 하며 수술을 위한 네비게이션 기능을 포함한다. 본 논문에서는 수술중 CT에 대한 설계한 사항에 대해 기술하고자 한다. 제안한 시스템의 개발은 다양한 임상현장에서 신속하게 진단과 수술을 지원할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
본 연구는 그라우팅 기술의 근간을 이루는 구성기술인 그라우팅 재료, 그라우팅 장비 그리고 시공관리기술에 대하여 각 요소별로 세계적인 기술동향을 조사 및 분석하여 상대적으로 열악한 국내 그라우팅 기술수준을 향상시키며 향후 해외시장 진출시 갖추어야할 시방기준 등을 수립하기 위한 목적으로 수행하였다. 그라우팅 재료는 2000년대부터 일본에서는 고침투 및 고강도가 발현되는 극 초미립자 시멘트($1.5{\mu}m$)를 개발하고 있고 국내에서는 김진춘 등(2014)은 마이크로시멘트계열의 하이브리드형 그라우트재료를 개발하고 있다. 최신 그라우팅 장비개발의 동향을 파악하기 위해 해외국가별 혹은 프로젝트별 시방서를 우선 검토하였으며 시방서의 주요내용으로는 재료사양 그리고 믹서, 펌프, 교반기 혹은 팩커에 대한 요구스펙까지 상세하게 기술되어있어 해외프로젝트 수주를 위해서는 각 국에서 제시한 시방서의 기준을 만족하여야 한다. 그라우팅 시공관리기술은 크게 1~4세대 기술까지 발전하고 있는데 최근에는 ICT와 그라우팅 기술을 융합하는 4세대 연구가 북유럽국가 (스웨덴, 노르웨이 및 핀란드), 일본 및 한국 등에서 활발하게 진행되고 있다.
무선통신기반 열차제어시스템은 관할영역 내에 운행 중인 열차의 위치정보를 지상시스템에서 실시간으로 수신하고 다시 각각의 열차의 차상시스템에 새로운 이동권한을 제공함으로써 안전한 간격제어를 수행한다. 열차제어시스템의 성능은 최소 운전시격으로 평가되며 그것은 열차제어시스템의 간격제어 성능뿐만 아니라 운영특성 그리고 열차의 특성을 반영하여 계산된다. 본 논문은 무선통신기반 열차제어시스템의 운전시격 계산과 운전시격을 개선하기 위한 새로운 열차간격제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 운전시격 계산 방법은 열차제어시스템 간격제어 성능을 반영한 안전마진 추정을 통해 각각 역간 운전시격과 역 운전시격을 정의한다. 또한 제안된 열차간격제어 개선 알고리즘은 간격제어 개선을 위해 거리와 속도를 포함하는 이동권한을 새롭게 정의하며 선행열차에서 필연적으로 발생하는 제동거리를 이용함으로써 열차의 운전시격을 향상시킬 수 있다. 제안된 운전시격 계산방법을 한국형 무선통신기반 열차제어시스템의 간격제어 성능을 대상으로 시뮬레이션을 수행하며 개선된 열차간격제어 알고리즘과 비교분석 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 제안된 운전시격 계산방법은 향후 무선통신기반 열차제어시스템의 성능 지표로 활용이 가능하며 제안된 간격제어 알고리즘은 기존의 무선통신기반 열차제어시스템의 역 운전시격과 역간 운전시격을 개선할 수 있음을 확인한다.
정보통신기술(ICT)과 관련된 많은 연구가 진행되면서 클라우드 서비스를 활용한 스마트 워크(Smart Work)기술에 대한 많은 솔루션이 제안되고 있다. 스마트 워크 솔루션에서는 클라우드 서비스 및 다중 통신망 사용 기술 이외에도 내부 정보가 유출을 방지하기 위한 보안 문제를 중요시 되고 있다. 이에 본 논문에서는 내부 정보 유출 방지를 위한 통합 시스템 접근 보안 관리 기술의 설계에 대한 내용에 대하여 기술한다.
다양한 분석물을 탐지하기 위해 타겟 특이적이며 높은 안정성과 효율을 지닌 화학센서 개발은 화학자들의 숙원이다. 그들의 노력으로 지난 수십 년간 많은 센서들이 개발되었으며 화학, 생물학, 약물학, 생리학, 환경 화학 등 여러 분야에서 응용이 되고 있다. 본고에서는 화학센서 개발의 디자인 원리와 발광 메커니즘(ICT, FRET, PeT, AIE)에 대해 알아보고 최근 개발된 유기·무기분자 기반 탐침과 나노물질 및 고분자를 이용한 센서 동향에 대해 다루고자 한다. 나아가 여전히 존재하는 개발 과제는 어떠한 것들이 있는지 짚어보고, 앞으로 화학센서 개발이 나아갈 방향에 대해 예상해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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