산업제어망은 대부분 독립된 폐쇄망으로 설치 이후 장기적으로 운영되면서 OS가 업데이트 되지 않아 보안 위협이 증가하고 보안 취약성이 존재한다. 제로 데이 공격 방어에는 최신 패치 적용이 필수로 이루어져야 하지만 대규모 산업망에서는 물리적인 장치를 직접 다루는 특성으로 더 높은 실시간성과 무중단 운영이 요구되기 때문에 실 운영 중인 시스템에 적용하기 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해 신뢰로운 패치 적용을 위한 유틸리티사 고유의 패치 영향성 평가가 필요하다. 본 논문은 패치 시험에 대한 개념설계로부터 시스템 구현과 실증적용을 아우르고 있다. 패치 영향성 평가 방법론으로서 패치를 적용하기 전과 후의 시스템 고유 기능, 성능, 행위를 기반으로 시험 유형을 분류하고 반복 실험을 통해 패치의 안전성을 판정하는 최대 허용치를 제안하였다. 이후 산업제어망에 직접 적용한 결과 99.99% 가용성을 보장하면서 OS패치가 업데이트 되었다.
최근 방범 및 교통관제를 위하여 다수의 고성능 CCTV의 설치가 급격히 늘어나면서, 사생활침해 요소에 대한 대응과 다수의 카메라로부터 전송되는 고화질 영상정보의 분석에 대한 시스템 요구 사항의 증가문제가 활발하게 대두되고 있다. 따라서 사생활침해에 대응하기 위한 방법과 다수의 카메라로부터 입력되는 감시영상을 효율적으로 처리하기 위한 방법들이 요구된다. 본 논문에서는 입력영상의 처리 비용을 줄이고 처리속도를 향상시키기 위해, 복수개의 카메라로부터 입력되는 영상을 그룹화하여 통합영상을 생성한다. 생성된 통합영상을 분석한 후 미리 설정된 이벤트들을 감지하고 이벤트의 감지여부에 따라 이벤트에 대응하는 편집 작업을 수행하게 된다.
The purpose of this study is to analyze the diffusion period and productivity of smartwork in an organization. Firms are increasingly interested in smartwork for non contact work and working from home because of the corona 19. The smartwork is a new technology that changes face-to-face work in an organization. It helps the work of individuals and organizations regardless of time and place. The theoretical background describes the complexity, system thinking, diffusion theory, smart work, organizational resistance, and productivity. This study analyzes the diffusion period and productivity of smart work through business simulation techniques. A simulation study progresses four stages. There are problem definition, hypothesis establishment and causal loop diagram, model construction and verification, and policy evaluation. The simulation models contain an individual's resistance variables organizational investment and leadership variables related to the operation of smartwork. The organizational investment variables include organizational culture, legal system, implement systems and technology investment. The individual resistance variables include cognitive, attitude, structure and technological resistance. The leadership includes leadership interest variables and performance linkage variables. The simulation executed the changes of a people number adopting smart work and the organizational productivity monthly. As a result of the simulation, many organization members have accepted the smart work innovation after 20 months. The organizational productivity through smart work showed very high value after 16 months. In scenario analysis, the individuals' awareness and attitude resistance showed very important variables to productivity and a personal change of smart work adoption. Meanwhile, The organizational investment showed that the high driving-force increased not productivity and the low driving-force showed decreased low productivity. Also, leadership variables showed a powerful driver for changing smart work productivity. The implication of the study has suggested extending complexity, diffusion theory and organization resistance theory based on simulation methods.
케로신/액체산소를 추진제로 하는 직사각형 2열 오리피스를 갖는 1.5톤급 액체-액체 핀틀 분사기를 설계 및 제작하여 액체로켓엔진의 실운용 조건인 초임계 상태에서 핀틀 분사기의 연소성능 및 연소 안정성 검증 연소시험을 수행하였다. 연소시험결과 연소실 내부의 고혼합비 재순환 영역에서 생성되는 고온의 연소가스에 핀틀 팁이 손상되었다. 핀틀 팁으로 전달되는 열유속 또는 하중에 대한 냉각 성능을 증가시키기 위해 핀틀 분사기 내부에 인서트 노즐을 설치하였다. 연소시험 결과 인서트 노즐의 설치, AR 및 BF가 핀틀 팁 냉각 성능에 큰 영향을 주는 인자로 확인되었다.
분자동역학에서의 원자들의 유도전하를 계산하기 위해서는 유도전하를 미지수로 하는 선형방정식을 풀어야 하는데 원자들의 위치가 변화할 때마다 필요한 계산이므로 상당한 계산비용이 요구된다. 따라서 효율적인 유도전하 계산 방법은 다양한 시스템을 해석하기 위해서 필수적이다. 본 연구에서는 constraints가 존재하는 Lagrange 방정식의 해에 대한 선형 시스템, 즉 saddle point를 가지는 문제를 해결하기 위해서 Uzawa method를 도입하였다. Uzawa 매개변수가 수렴 속도에 영향을 미치는 단점을 극복하고 행렬 연산의 효율성을 위해서 Schur complement와 preconditioned conjugate gradient (PCG) 방법을 통해 계산의 효율성을 극대화하는 가속 Uzawa algorithm을 적용한다. 두 금속 나노입자가 전기장에 놓여진 분자동역학 수치모델을 통해서 제시된 방법이 유도전하계산의 수렴성, 효율성 측면에서 모두 향상된 결과를 도출함을 확인하였다. 특히 기존의 가우스 소거법에 의한 계산보다 약 1/10으로 계산비용이 절감되었고, 기본 Uzawa method에 비하여 conjugate gradient (CG)의 높은 수렴성이 입증되었다.
Predictive maintenance has been one of important applications of data science technology that creates a predictive model by collecting numerous data related to management targeted equipment. It does not predict equipment failure with just one or two signs, but quantifies and models numerous symptoms and historical data of actual failure. Statistical methods were used a lot in the past as this predictive maintenance method, but recently, many machine learning-based methods have been proposed. Such proposed machine learning-based methods are preferable in that they show more accurate prediction performance. However, with the exception of some learning models such as decision tree-based models, it is very difficult to explicitly know the structure of learning models (Black-Box Model) and to explain to what extent certain attributes (features or variables) of the learning model affected the prediction results. To overcome this problem, a recently proposed study is an explainable artificial intelligence (AI). It is a methodology that makes it easy for users to understand and trust the results of machine learning-based learning models. In this paper, we propose an explainable AI method to further enhance the explanatory power of the existing learning model by targeting the previously proposedpredictive model [5] that learned data from a core facility (Hyper Compressor) of a domestic chemical plant that produces polyethylene. The ensemble prediction model, which is a black box model, wasconverted to a white box model using the Explainable AI. The proposed methodology explains the direction of control for the major features in the failure prediction results through the Explainable AI. Through this methodology, it is possible to flexibly replace the timing of maintenance of the machine and supply and demand of parts, and to improve the efficiency of the facility operation through proper pre-control.
Pump-cap is a device for discharging the contents stored inside a container to the outside of the container by a simple operation by a certain amount. In particular, in recent years, as the number of cosmetic products made of functional materials has rapidly increased, the development of convenient containers for functional materials is being actively conducted. Among these, there are a growing number of products that show their efficacy only by mixing two components, so the development of a dual pump cap container is necessary. However, the conventional dual pump cap container has a problem in that it is difficult to implement a quantitative discharge as solutions having different viscosities are used. Therefore, in this study, a discharge port of a dual pump cap that can apply an optimal ratio was designed by analyzing the discharge amount of two components with different viscosities through computational fluid dynamics. Since the discharge amount is affected by the size of the discharge port, the higher the viscosity of the solution, the larger the discharge port should be set. Conversely, the lower the viscosity, the smaller the discharge port should be. Through this, it is possible to dispense a fixed amount of a heterogeneous solution by one pumping, and it is determined that the user's convenience will increase.
관광객이 작성한 온라인 리뷰는 관광산업의 관리 및 운영에 중요한 정보를 제공한다. 평점은 제품이나 서비스에 대한 정량적인 평가로 간편하지만 관광객의 진실한 태도를 반영하기 어려우며 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제도 발생하고 있다. 불일치 문제는 잠재고객에게 혼동을 줄 수 있으며 구매의사결정에도 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 온라인 리뷰기반의 평점 예측모형을 통해 평점과 리뷰내용의 불일치 문제를 해결하고자 한다. 한국을 방문한 외국인 관광객이 작성한 관광지와 호텔에 대한 리뷰의 감성분석을 통해 평점과 감성의 차이를 비교하고 TF-IDF vectorization과 감성분석 결과로 변수를 선정하였다. 로짓, 인공신경망, SVM(Support Vector Machine)을 적용하여 평점을 분류하고, 인공신경망, SVR(Support Vector Regression)을 통해 평점을 예측하였다. 평점 분류모형과 예측모형 모두 불일치한 리뷰를 제거하고 감성분석을 반영한 모형에서 우수한 성과를 보여주었다. 본 연구에서 제안한 온라인 리뷰 기반의 평점 예측모형은 평점과 리뷰내용에 대한 불일치 문제를 해결하여 신뢰할 수 있는 정보를 제공하였으며 평점이 없는 온라인 리뷰에도 활용할 수 있을 것이다.
To stem the ever-prevalent occurrence of industrial accidents in the construction industry, which is emerging as a social problem, efforts must be invested by various stakeholders. Specifically, among stakeholders, the orderer is at the top of a project's decision-making structure. Therefore, the orderer's awareness of safety and health directly affects the process of securing the safety of the overall construction site. In this light, the present study aims to identify differences in the perceptions of each stakeholder regarding the obligatory safety and health measures for clients that have recently been introduced. In addition, it suggests specific implementation plans in the Korean context. The data used for analysis were collected through a survey targeting stakeholders such as orderers, safety managers, and site managers, and the collected data were quantitatively reviewed by using multivariate analysis methods such as analysis of variance. As a result of the analysis, the introduction of safety and health obligations for the owner was found to be necessary, and the designation and operation of safety and health experts as an action plan was deemed reasonable. The authors expect that the results of this study can be used as basic data for revising the related regulations in Korea. Moreover, as a further study, a review of the effectiveness after improving regulations would contribute strongly to the domain.
기존 모니터링 시스템들은 모니터링 대상에 따라 개별 시스템을 구현하였지만, 최근에서 Prometheus, Grafana와 같은 오픈소스를 활용하여 모니터링 시스템을 구현하고 있다. Prometheus와 Grafana를 활용하면 기존 모니터링 시스템 개발 방법에 비해서는 많은 부분이 편리해졌지만, 아직도 문제점이 남아 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 Prometheus와 Grafana를 지원하는 통합형 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 모니터링 대상 데이터의 수집, 저장, 시각화, 관리를 수행하는 세부 모듈로 역할을 구분하고 기존의 문제점을 해결할 수 있도록 각 모듈을 구현하였다. 제안하는 시스템은 이기종 데이터베이스에 저장된 모니터링 대상을 편리하게 관리하여 모니터링 할 수 있으며 단순한 조작을 통하여 대시보드를 생성할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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