• 디지털융복합연구
• /
• 제9권6호
• /
• pp.355-368
• /
• 2011

네트워크중심전(NCW: Network Centric Warfare) 환경 하에서 효과적인 전쟁수행을 위해서는 각종 시스템 간 데이터 공유가 필수적이며, 이를 위해서는 국방아키텍처(MND-EA) 고도화 및 국방 통합정보관리소 구축 등과 연계한 데이터 공동 활용을 위한 표준화와 통합관리 등이 필요하다. 본 연구의 목적은 현재 각 기관에서 주요 이슈로 등장하고 있는 데이터 공동 활용을 위한 마스터 데이터관리(Master Data Management: MDM)를 국방 분야에 도입하기 위해 기술수용모델을 활용하여 사용자의 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고자 하였다. 또한 현재 총괄적인 기업 형태에 따라 보편적으로 적용되고 있는 가트너사(社)의 MDM 구현아키텍처를 대상으로 국방 업무환경과 특성을 고려한 선호아키텍처를 선정하고 이용의도에 미치는 영향을 분석함으로서 효과적인 국방 MDM(MND-MDM) 구축 방안을 제안하고자 한다. 자료조사는 국방정보화 시스템의 개발 및 유지보수와 자료를 관리하는 정 보화분야 담당자들과 국방정보시스템 개발 사업경험을 가진 주요 SI업체의 국방사업팀 담당자들을 대상으로 2011년 9월 19부터 10월 7일까지 3주간에 걸쳐 실시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.243-250
• /
• 2016

최근 모바일 기기를 소유한 사용자가 증가하면서 기업에서도 모바일 기기의 보안성이 보장된 관리 환경 구현이 가속화됨에 따라 기업은 개인의 기기를 통제하고 효율적 관리를 위해 MDM을 도입하였으나 기존 MDM의 App 관리 기능은 관리자가 해당 App을 등록하기 전까지 보안 위협을 막을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 보안성 향상을 위한 애플리케이션 제어 시스템을 제안한다. 제안 시스템을 설계하기 위해 MDM의 기능과 인증 기술을 분석하였고, 시스템 아키텍처를 정의하여 사내의 정보 유출을 방지할 수 있는 모바일 기반 응용 제어 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현한 제어 시스템의 보안성을 평가하기 위해 국제공통평가기준의 보안성 평가 항목을 기준으로 테스트 시나리오를 작성해 테스트를 진행하였다. 테스트 결과 평균 40%의 보안성이 향상된 결과를 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제18D권3호
• /
• pp.149-156
• /
• 2011

최근 기업의 시스템들은 데이터 공유와 협업을 위해 통합의 필요성을 제기하고 있다. 통합을 위한 방법론으로 서비스 통합을 위한 서비스 지향 아키텍처와 서비스에 사용되는 데이터의 통합을 위한 마스터 데이터가 등장했다. 본 논문은 BP(Business Process)를 효율적으로 운용하기 위한 방안을 제시한다. 우리는 BP를 지원하기 위한 지식 저장소로 XMDR(eXtended Meta Data Registry)과 이를 운용하기 위한 데이터 허브를 구성한다. XMDR은 데이터 통합을 위한 MDM(Master Data Management)을 관리하고, 데이터 간의 이질성을 해결하고, 업무 간의 연관관계를 효율적으로 제공한다. 이것은 MDR(Meta Data Registry), 온톨로지, BR(Business Relations)으로 구성된다. MDR은 구조적 이질성을 해결하기 위한 메타 데이터간의 관계성을 기술한다. 온톨로지는 의미적 이질성과 데이터 간의 관계성을 기술한다. BR은 업무 간의 관계성을 기술한다. XMDR 데이터 허브는 마스터 데이터의 관리를 지원하고, 프로세스 간의 상호작용을 효율적으로 지원할 수 있다.

• 대한화장품학회:학술대회논문집
• /
• 대한화장품학회 2003년도 IFSCC Conference Proceeding Book I
• /
• pp.338-351
• /
• 2003

UV radiation is the most dangerous stress factor among permanent environmental impacts on human skin. Consequences of UV exposure are aberrant tissue architecture, alterations in skin cells including functional changes. Nowadays new kinds of outdoor leisure-time activities and changing environmental conditions make the question of sun protection more important than ever. It is necessary to recognize that self-confident consumers do not consider to change their way of life, they demand modern solutions on the basis of new scientific developments. In the past one fundamental principle of cosmetics was the use of physical and organic filter systems against damaging UV-rays. Today new research results demonstrate that natural protecting cell mechanisms can be activated. Suitable biological actives strongly support the protection function not from the surface but from the inside of the cell. A soy seed preparation (SSP) was proven to stimulate natural skin protective functions. The major functions are an increased energy level and the prevention of DNA damage. These functions can I be defined as biological UV protection. The tumor suppressor protein p53 plays a key role in the regulation of DNA repair. p53 must be transferred into the phosphorylated form to work as transcription factor for genes which are regulating the cell cycle or organizing DNA repair. A pretreatment with SSP increases the phosphorylation rate of p53 of chronically UV-irradiated human keratinocytes significantly. According to the same test procedure SSP induces a dramatic increase in the expression of the tumor suppressor protein p14$^{ARF}$ that is supporting the p53 activity by blocking the antagonist of p53, the oncoprotein Mdm2. Mdm2, a ubiquitin E3-ligase, downregulates p53 and at the same time it prevents phosphorylation of p53. The positive influence of the tumor suppressor proteins explains the stimulation of DNA repair and prevention of sunburn cell formation by SSP, which was proven in cell culture experiments. In vivo the increased skin tolerance against UV irradiation by SSP could be confirmed too. We have assumed, that an increased repair potential provides full cell functionality.y.

• 대한조선학회논문집
• /
• 제44권1호
• /
• pp.8-15
• /
• 2007

In this paper, numerical calculations are performed to analyze the unsteady flow of NACA airfoil sections. In order to ease the flow computation for the fluid region changing in time, improve the quality of solution and simplify the grid generation for the oscillating foil flow, the computational method adopts a moving and deforming mesh with the multi-block grid topology. The multi-block, structured-unstructured hybrid grid is generated using the commercial meshing software Gridgen V15. The MDM (Moving & Deforming Mesh) and the UDF (User Define function) function of FLUENT 6 are adopted for computing turbulent flows of the foil in pitching motion. Computed unsteady lift and drag forces are compared with experimental data. in general, the characteristics of unsteady lift and drag of the experiments are reproduced well in the numerical analysis.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제45권4호
• /
• pp.179-186
• /
• 2024

This paper investigates the impact of Riemannian Procrustes Analysis (RPA) on enhancing the classification performance of SPD-Net when applied to EEG signals across different sessions and subjects. EEG signals, known for their inherent individual variability, are initially transformed into Symmetric Positive Definite (SPD) matrices, which are naturally represented on a Riemannian manifold. To mitigate the variability between sessions and subjects, we employ RPA, a method that geometrically aligns the statistical distributions of these matrices on the manifold. This alignment is designed to reduce individual differences and improve the accuracy of EEG signal classification. SPD-Net, a deep learning architecture that maintains the Riemannian structure of the data, is then used for classification. We compare its performance with the Minimum Distance to Mean (MDM) classifier, a conventional method rooted in Riemannian geometry. The experimental results demonstrate that incorporating RPA as a preprocessing step enhances the classification accuracy of SPD-Net, validating that the alignment of statistical distributions on the Riemannian manifold is an effective strategy for improving EEG-based BCI systems. These findings suggest that RPA can play a role in addressing individual variability, thereby increasing the robustness and generalization capability of EEG signal classification in practical BCI applications.