지진이 빈번하게 발생하는 지역에서는 비내진상세구조물은 지진 발생시 연약층을 형성하고 취성적 붕괴를 일으키게 된다. 그러나, 기존 구조물을 해체하고 내진상세 구조물을 신축하는 방법은 건설폐기물, 환경오염 및 민원 등 여러가지 문제들을 가지는 등 비경제적 방법이라 할 수 있다. 따라서 기존 구조물이 내진성능을 만족하도록 내진보강에 관한 많은 연구가 이루어졌으며, 이러한 내진보강방법에는 끼움벽, 철골브레이스, 연속벽, 부벽, 날개벽, 기둥/보의 자켓팅 등이 있다. 이 중 끼움벽 골조는 큰 변형과 접합부에서의 회전이 발생하는 골조와, 비교적 작은 변형에서도 전단파괴를 야기하는 끼움전단벽 등 복합적인 거동특성을 나타낸다. 따라서, 이러한 시스템의 거동특성은 개개의 골조나 벽에서 나타나는 거동특성과 매우 다르게 된다. 본 연구에서는 끼움벽의 내진성능을 평가하고자 하였으며, 손상에너지의 효과적 흡수를 위해 변형경화형 시멘트 복합체 (SHCC)를 사용하였다. 실험은 1/3 축소모형의 끼움벽을 반복가력하는 것으로 계획하였다. 실험 결과, SHCC 끼움벽에서는 섬유의 가교작용을 통해 시멘트 복합체 내 응력을 재분배함으로써 미세균열이 발생하였으며, 강도 및 에너지소산능력이 우수한 것으로 나타났다.
기후변화에 대응하기 위해 다양한 작부체계 구축이 시도될 수 있다. 변화하는 기후조건에서 작물들이 최적의 재배지에 배치될 수 있도록 기후적합도를 평가하는 것이 중요하다. EcoCrop 모델과 같은 월별 기후자료를 사용하여 여러 작물의 재배적합도들 계산하는 모델을 사용할 경우, 고해상도의 전자기후도를 사용하여 우리나라의 복잡한 지형을 고려한 재배 적합도 계산이 가능하다. 그러나, 방대한 기후자료의 처리를 위해 여러 전산자원들을 동시에 사용할 수 있는 병렬처리 기술 개발이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 공개용 통계분석 도구인 R을 기반으로 EcoCrop 모델을 병렬로 구동할 수 있는 스크립트를 개발하고, 이를 격자형 기후자료에 적용하여 옥수수의 재배적지를 예측하였다. 병렬 처리를 시도한 결과 CPU 코어 개수 증가에 따른 처리 시간 단축이 선형적으로 이루어지지는 않았으나 처리시간의 상당부분을 단축할 수 있었다. 예를 들어 16개의 CPU를 사용하였을 때 이상적인 시간보다 1.5배가 넘는 시간이 소모되었으나 총 시간이 90%정도 단축되었다. 이러한 기술들을 작물 생육 모델들이 개발되지 않은 작물들에 적용할 경우, 기후변화 조건에 적응할 수 있는 작부체계 설계를 지원할 수 있을 것이다. 또한, 본 연구에서 사용한 기술들은 CPU 코어가 많은 워크스테이션에서 작동이 가능하나, 여러 컴퓨터를 연결한 중형 컴퓨터에 사용할 수 있는 MPI 기술을 적용할 수 있는 기술개발이 필요할 것이다.
정규수치표면모델(NDSM: Normalized Digital Surface Model)은 원격탐사데이터의 상세 분석을 위한 핵심 적인 자료로 사용된다. 지상기준높이인 정규수치표면모델을 생성하기 위한 가장 간단한 방법은 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)에서 수치지형모델(DTM: Digital Terrain Model)을 차분하는 것이지만, 무인항공기 데이터의 경우 높은 해상도의 특성상 식생, 도심 구조물 등 많은 수의 복잡한 지형지물을 포함하고 있어 정확한 수치지형모델을 추출하기 어렵다. 본 연구에서는 무인항공기 데이터의 고해상도 특성을 잘 살리고 비용효율적인 수치지형모델 생성이 가능하도록 RGB 기반 식생 지수인 ExG (Excess Green)를 이용하여 낮은 ExG 값을 갖는 영역 확장법의 초기 시드점을 선정하였다. 이때 국소적으로 낮은 식생지수 값을 갖는 초기 시드점이 잘못 추출되는 문제를 해결하기 위하여 지역적 윈도우 분석을 적용하였다. 이후, 해당 위치의 수치표면모델값을 바탕으로 영역 확장법을 적용하여 이웃하는 지면 화소들을 병합하였다. 영역 확장법 적용을 위해 경사도 파라미터가 사용되었으며 최종적으로 병합된 세그먼트의 크기가 0.25㎡ 초과일 경우 초기 시드점을 지면점으로 결정하였다. 다양한 경사도 파라미터 값을 설정하여 무인항공기 데이터 기반 정규수치표면모델 생성의 최적 경사도 기준값을 도출하고자 하였다. 최종적으로 추출된 지면점들에 대한 정확도 평가를 수행하였으며 지면점들에 보간법을 적용하여 정규수치표면모델을 생성하고 제안 기법을 농업지역에 적용하여 농작물의 지상기준높이 추출 및 농업 모니터링 가능성을 검증하였다.
Detecting the features of significant patterns from their own historical data is so much crucial to good performance specially in time-series forecasting. Recently, a new data filtering method (or multi-scale decomposition) such as wavelet analysis is considered more useful for handling the time-series that contain strong quasi-cyclical components than other methods. The reason is that wavelet analysis theoretically makes much better local information according to different time intervals from the filtered data. Wavelets can process information effectively at different scales. This implies inherent support for multiresolution analysis, which correlates with time series that exhibit self-similar behavior across different time scales. The specific local properties of wavelets can for example be particularly useful to describe signals with sharp spiky, discontinuous or fractal structure in financial markets based on chaos theory and also allows the removal of noise-dependent high frequencies, while conserving the signal bearing high frequency terms of the signal. To data, the existing studies related to wavelet analysis are increasingly being applied to many different fields. In this study, we focus on several wavelet thresholding criteria or techniques to support multi-signal decomposition methods for financial time series forecasting and apply to forecast Korean Won / U.S. Dollar currency market as a case study. One of the most important problems that has to be solved with the application of the filtering is the correct choice of the filter types and the filter parameters. If the threshold is too small or too large then the wavelet shrinkage estimator will tend to overfit or underfit the data. It is often selected arbitrarily or by adopting a certain theoretical or statistical criteria. Recently, new and versatile techniques have been introduced related to that problem. Our study is to analyze thresholding or filtering methods based on wavelet analysis that use multi-signal decomposition algorithms within the neural network architectures specially in complex financial markets. Secondly, through the comparison with different filtering techniques results we introduce the present different filtering criteria of wavelet analysis to support the neural network learning optimization and analyze the critical issues related to the optimal filter design problems in wavelet analysis. That is, those issues include finding the optimal filter parameter to extract significant input features for the forecasting model. Finally, from existing theory or experimental viewpoint concerning the criteria of wavelets thresholding parameters we propose the design of the optimal wavelet for representing a given signal useful in forecasting models, specially a well known neural network models.
잠수함과 같은 대형 복합무기체계는 일반적인 무기체계의 램(RAM: Reliability, Availability, Maintainability) 목표 값 설정 방법을 적용 및 검증하는 것은 제한적이다. 잠수함은 소나체계, 무장체계 등 다수의 무기체계로 구성되어 있어 운용형태종합 및 임무(OMS: Operational Mode Summary/MP: Mission Profile)의 다양성, 장비의 복잡성 등의 특성을 갖는 복합무기체계이기 때문이다. 따라서 기존 무기체계의 개발사례 즉, 램 목표 값 설정 사례를 분석하고, 사례에 대한 문제점 및 제한사항을 도출하여 잠수함의 램 목표 값 설정 및 검증을 위한 개선방안을 제시하였다. 또한 잠수함은 다른 무기체계와는 달리 전 세계지역을 운용환경으로 하며, 서로 다른 운용조건 및 정비조건을 가진다. 이런 이유로, 잠수함의 램 목표 값은 구성하는 모든 구성품이 아닌, 임무 필수장비와 임무 중요장비를 중심으로 설정하고 검증해야 한다. 이에 본 연구는 잠수함건조 국방획득사업 추진시 잠수함의 체계 및 장비의 물리적인 성능요구와 더불어, 요구되는 성능 램 목표 값 설정에 대하여 검증하는 방법을 잠수함의 특성을 고려한 현실성 있는 방안을 제시하였다.
Financial firms, especially large scaled firms such as KB bank, NH bank, Samsung Card, Hana SK Card, Hyundai Capital, Shinhan Card, etc. should be securely dealing with the personal financial information. Indeed, people have tended to believe that those big financial companies are relatively safer in terms of information security than typical small and medium sized firms in other industries. However, the recent incidents of personal information privacy invasion showed that this may not be true. Financial firms have increased the investment of information protection and security, and they are trying to prevent the information privacy invasion accidents by doing all the necessary efforts. This paper studies how effectively a financial firm will be able to avoid personal financial information privacy invasion that may be deliberately caused by internal staffs. Although there are several literatures relating to information security, to our knowledge, this is the first study to focus on the behavior of internal staffs. The big financial firms are doing variety of information security activities to protect personal information. This study is to confirm what types of such activities actually work well. The primary research model of this paper is based on Theory of Planned Behavior (TPB) that describes the rational choice of human behavior. Also, a variety of activities to protect the personal information of financial firms, especially credit card companies with the most customer information, were modeled by the four-step process Security Action Cycle (SAC) that Straub and Welke (1998) claimed. Through this proposed conceptual research model, we study whether information security activities of each step could suppress personal information abuse. Also, by measuring the morality of internal staffs, we checked whether the act of information privacy invasion caused by internal staff is in fact a serious criminal behavior or just a kind of unethical behavior. In addition, we also checked whether there was the cognition difference of the moral level between internal staffs and the customers. Research subjects were customer call center operators in one of the big credit card company. We have used multiple regression analysis. Our results showed that the punishment of the remedy activities, among the firm's information security activities, had the most obvious effects of preventing the information abuse (or privacy invasion) by internal staff. Somewhat effective tools were the prevention activities that limited the physical accessibility of non-authorities to the system of customers' personal information database. Some examples of the prevention activities are to make the procedure of access rights complex and to enhance security instrument. We also found that 'the unnecessary information searches out of work' as the behavior of information abuse occurred frequently by internal staffs. They perceived these behaviors somewhat minor criminal or just unethical action rather than a serious criminal behavior. Also, there existed the big cognition difference of the moral level between internal staffs and the public (customers). Based on the findings of our research, we should expect that this paper help practically to prevent privacy invasion and to protect personal information properly by raising the effectiveness of information security activities of finance firms. Also, we expect that our suggestions can be utilized to effectively improve personnel management and to cope with internal security threats in the overall information security management system.
Computational Science and Engineering is a convergence study that understands and solves complex problems such as science, engineering, and social phenomena through modeling using computing resources. Computational science and engineering combines algorithms, computational and informatics, and infrastructure. The importance of computational science is increasing with the improvement of computer performance and the development of large data processing technology. In Korea, Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) has been developing national computational science engineering software and utilization technology by combining basic science and computing technology through EDISON project. The EDISON project builds an open EDISON platform and integrates and services information systems in seven areas of computational science and engineering (computational thermal fluids, nanophysics, computational chemistry, structural dynamics, computational design, and computational medicine). Using this, we have established a web-based curriculum to lay the groundwork for fostering scientific talent and commercializing computational science and engineering software. The purpose of this study is to derive the quality characteristic factors of computational science platform and to empirically examine the effect on user satisfaction. This paper examines how the quality characteristics of information systems, the computational science engineering platform, affect the user satisfaction by modifying the research questions according to the propensity of the computational science platform by referring to the success factors of DeLone and McLean's information system. Based on the results of this study, we will suggest strategic implications for platform improvement by searching the priority of quality characteristics of computational science platform.
시뮬레이션이 현실적으로 수행하기 어려운 시스템을 모의 실험한다는 특성상 대상 시스템은 크고 복잡한 경우가 많으며, 이러한 시스템의 변화를 관찰하고자 한다면 시뮬레이션 모델구조와 애니메이션 또한 그와 비슷한 복잡도로 행해져야 한다. 그러나, 모든 시스템 구성 요소들을 한꺼번에 애니메이션 하는 일은 복잡도 때문에 관찰하고자 하는 시스템 영역에 대한 초점을 흐리게 할 수 있다. 또, 시뮬레이션이 많은 컴퓨팅 자원을 요구하는 일인 것을 고려할 때, 복잡한 애니메이션 처리는 시스템에게 더욱더 많은 부하를 준다. 이와 관련한 문제를 해결하고자 전체 시스템 중 관찰하고자하는 특정 계층을 사용자가 선택하여 애니메이션 하는 계층적 애니메이션 기법이 제안되었다. 하지만, 이 연구에는 모델 작성자가 시뮬레이션의 동적 특성에 맞는 애니메이션 모델링을 체계적으로 기술 할 수 있는 모델링 형식은 정의되어 있지 않다. 이 연구에서는 계층적 애니메이션이 가능한 시뮬레이션 모델을 좀 더 체계적으로 정의 할 수 있도록 DESHA 형식론을 정의하고, 기존 연구의 구현물을 개선하여 DESHA 모델 실행 환경인 DESHA-C++로 정의하였다. 또, 이러한 계층적 애니메이션이 가능한 시뮬레이션 모델링 방식이 다양한 영역에서 활용될 수 있도록 DESHA와 HLA를 연동한 분산 시뮬레이션 모델링 환경을 제안하고 개발하였다.
드론을 활용한 미세먼지 측정은 산업의 발달과 함께 점차 보편화 되고 있으며, 일부 산업 지대에서 미세먼지 모니터링으로 대기 오염원을 파악한다. 건설 공사 현장에서는 현장사무소에 미세먼지 측정소를 따로 마련하여 주변 공인 측정소보다 현장의 미세먼지 농도를 파악할 수 있다. 그러나, 미세먼지를 발생시키는 오염원으로부터 미세먼지 측정을 정확하게 파악하기는 어려우므로 현장 오염원에 가깝게 직접 투입하여 미세먼지 농도를 측정하여 정확성을 높이고자 하였다. 미세먼지측정치가 부착된 드론은 착륙 중에 발생하는 하향풍 영향으로 측정 노이즈가 발생하였으나 높이 30m에서, 맵핑을 진행하였을 때, 오염원의 수치와 유사하게 측정이 되었다. 실험 대상지역에 대한 현장 적용성은 평탄화 작업이 많아 지형이 지속적으로 바뀌기 때문에 위성영상을 활용한 주기적인 업데이트 정보에는 한계가 있었다. 특히, 절토 작업구간에서 위성지도의 정보는 드론의 맵핑 구역과 미세먼지 농도가 지형에 중첩되어 정확한 구현을 위해서는 맵핑도 함께 반영되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 드론을 활용한 GIS 맵핑을 통해 실시간 현장 정보를 반영할 수 있는 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 날씨와 같은 외부 환경요인에도 강건하게 동작할 수 있는 장애물 감지 기법을 제안한다. 특히, DB 기반의 특징 매칭과 RANSAC(RANdom SAample Consensus)기반의 다중 평면 방식을 통해 증강현실(Augmented Reality, AR)에서 정확하게 위험 상황을 알려줄 수 있는 장애물 감지 시스템을 제안한다. RGB카메라로부터 얻은 영상을 기반으로 장애물을 검출하는 접근법은 영상에 의존하기 때문에 조명에 따른 특징 검출이 부정확하고, 조명이나 자연광 또는 날씨의 영향을 받기 때문에 장애물 검출이 어려워진다. 또한, 복잡한 지형에서 생성되는 다수의 평면은 장애물을 감지하는데 있어서 오차가 커지는 원인이 된다. 이 문제를 완화하기 위해 본 논문에서는 DB기반의 특징 매칭을 통해 조명에 관계없이 장애물을 효율적이고 정확하게 감지한다. 또한, 다중 평면을 RANSAC을 통해 단일 평면으로 정규화하여 특징점을 분류하기 위한 기준을 새롭게 계산한다. 결과적으로 제안하는 방법은 조명, 자연광, 날씨에 관계없이 효율적으로 장애물을 감지할 수 있고, 높낮이나 다른 지형에서도 안정적으로 표면을 감지할 수 있기 때문에 사용자의 안전성 확보에 활용할 수 있을 거라 기대한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스에서 실험한 결과가 대부분 안정적으로 실내/외의 장애물들을 인지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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