침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 Algodoo 시뮬레이션을 활용한 예비교사의 탐구 활동을 분석하여 그 특징을 이해하고 이를 통해 초등 예비교사를 위한 광학교육에 대한 교육적 시사점을 얻고자 하였다. 연구에는 교육대학의 1학년 학생 79명이 참여하였다. 학생들의 활동은 표상재생산, 확인실험, 탐구실험으로 구분할 수 있었다. 표상재생산을 수행한 학생들은 잘 알려진 권위 있는 표상을 시뮬레이션으로 나타냈으며 주요 특징을 포착하여 표상하였다. 확인실험을 수행한 학생들은 이론적 배경 조사를 통해 이미 알고 있는 개념을 확인하기 위한 실험을 수행하였으며, 주로 단순 탐구를 수행하였다. 탐구실험을 수행한 학생들은 현재 자신이 알지 못하는 것들을 시뮬레이션을 사용해 탐구하였으며 일반물리 이상에서 다루는 광학 현상에 대한 탐구를 수행한 학생도 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 본 연구에서는 Algodoo를 활용한 자유로운 탐구 활동에서 학습자는 다양한 수준의 탐구 활동을 수행한다는 것을 확인하였다. 또한, Algodoo를 활용한 다양한 수준의 탐구 활동 예를 제시하고 Algodoo를 활용한 탐구 활동의 장단점과 이를 개선할 방안을 논의하였다.
고가의 발전기를 사용하는 발전 방법은 일부 도서의 경우 전력수요 증가로 인한 예비전력 부족과 고비용의 디젤 발전기 운영과 같은 문제점들을 안고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 폐열을 열원으로 이용하는 ORC시스템 적용을 통하여 발전 설비의 효율을 증가시킬 필요가 있다. 따라서 가격 경쟁력과 고신뢰성의 ORC 발전시스템의 현장 기술이 요구되며 발전기의 최적화 기술의 효과가 크기 때문에 본 연구에서는 2개의 발전기 설계를 수행하여 최적화된 30kW 출력을 갖는 고효율의 발전기를 얻었다. 2개의 설계된 모델들에 대한 모의 데이터 비교 결과 발전기의 12,000rpm 기준에서 SPM factor 46.2%의 경우 약 23.2kW의 출력과 92.1%의 효율을 보였고, SPM factor 44.46%의 경우 발전기의 출력은 27.9kw와 93.6%의 효율을 확인하였다. SPM factor 44.46%를 갖는 개선된 설계모델의 시제품 검증을 위하여 110kW 모터 동력계를 갖는 시제품 시험시스템을 설치하였으며 2,000rpm 기준 정격용량 25kW의 조건에서 92.08% 효율을 얻었으며, 시제품 발전기의 시험결과 발전기 설계의 유효성을 확인하였다.
MultiOn(Multi-Object Goal Visual Navigation)은 에이전트가 미지의 실내 환경 내 임의의 위치에 놓인 다수의 목표 물체들을 미리 정해준 일정한 순서에 따라 찾아가야 하는 매우 어려운 시각적 탐색 이동 작업이다. MultiOn 작업을 위한 기존의 모델들은 행동 선택을 위해 시각적 외관 지도나 목표 지도와 같은 단일 맥락 지도만을 이용할 뿐, 다양한 멀티모달 맥락정보에 관한 종합적인 관점을 활용할 수 없다는 한계성을 가지고 있다. 이와 같은 한계성을 극복하기 위해, 본 논문에서는 MultiOn 작업을 위한 새로운 심층 신경망 기반의 에이전트 모델인 MCFMO(Multimodal Context Fusion for MultiOn tasks)를 제안한다. 제안 모델에서는 입력 영상의 시각적 외관 특징외에 환경 물체의 의미적 특징, 목표 물체 특징도 함께 포함한 멀티모달 맥락 지도를 행동 선택에 이용한다. 또한, 제안 모델은 점-단위 합성곱 신경망 모듈을 이용하여 3가지 서로 이질적인 맥락 특징들을 효과적으로 융합한다. 이 밖에도 제안 모델은 효율적인 이동 정책 학습을 유도하기 위해, 목표 물체의 관측 여부와 방향, 그리고 거리를 예측하는 보조 작업 학습 모듈을 추가로 채용한다. 본 논문에서는 Habitat-Matterport3D 시뮬레이션 환경과 장면 데이터 집합을 이용한 다양한 정량 및 정성 실험들을 통해, 제안 모델의 우수성을 확인하였다.
탄소성 구성방정식은 주로 미분방적식(rate equation)으로 이루어져 있기 때문에 유한요소법 등을 이용한 지반구조물 해석시 미분방정식들에 대한 수치적분을 수행할 수 있는 방법이 필요하다. 구조물의 거동을 해석할시 미분방정식들을 위한 적분방법은 해석결과의 정확성과 유한요소법 모델링의 안전성에 큰 영향을 미치고 있다. 본 논문에서는 최근에 개발되어 사용되고 있는 흙에 관한 구성모델인 "Two-surface soil plasticity model (Manzari and Dafalias 1997)"을 Implicit return-mapping 수치적분방법을 이용하여 실행하는 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 수치적분방법은 Closest-Point-Projection Method(CPPM) 방법으로 탄성 예측자-소성 교정자(elastic predictor-plastic corrector) 개념을 Implicit Backward Euler방법으로 체계화 시킨 알고리듬이다. 본 연구에서 수행한 "Two-surface soil plasticity model"은 조립토의 비선형거동을 해석하며, Bounding surface 개념 및 비선형 등방경화와 이동경화법칙을 사용하는 모델이다. 본 연구는 CPPM 방법이 정확하고 안정되며 유용한 수치적분을 수행할 수 있는 알고리듬이라는 것을 제시한다. 또한, CPPM 알고리듬은 구성방정식의 해를 반복적으로 해석하는 동안 "Consistent tangent operator $d{\sigma}/d{\varepsilon}$"를 제공하므로, 비선형 유한요소 해석이 2차(quadratic convergence rate)의 수렴 조건을 만족하는데 기여한다는 것을 보여준다.
HWAW 기법은 체적파 영향이 포함된 표면파를 이용하는 지표면 지반조사 기법이다. 짧은 감지기 간격을 이용하여 지반의 전단파 속도 주상도를 도출할 수 있으므로 지반 강성의 2차원 영상을 도출하는데 장점이 있다. 경사지반에 대한 HWAW 기법의 신뢰성을 수치해석을 통해 검증한 바 있으나 실제 현장에서는 지반의 정확한 전단파 속도 분포를 알 수 없으므로 기법의 실제 현장에서의 신뢰성은 검증하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 HWAW 기법의 현장 검증을 효율적으로 수행하고자 대상지반 지층의 구조적 형상 및 전단파 속도 분포를 알 수 있는 실대형 모형부지를 조성하였다. 모형부지의 구조적 형상은 모형부지 조성 과정 중에 측량을 통하여 확인하였으며 동적물성치는 성토 과정 중 모형부지 내에 매설된 다수의 속도계를 이용하여 획득하였다. 이렇게 획득한 모형부지의 층상구조 및 전단파 속도 분포를 바탕으로 부지의 2차원 기준 값을 결정하였으며 HWAW기법 검증 및 기타 탄성파 탐사들의 비교연구를 수행하였다. 이를 통해 HWAW기법이 다른 탄성파 탐사 기법에 비하여 현장 지반의 2차원 전단파 속도 분포를 신뢰성 있게 도출함을 확인하였다.
In the present study, the thermoshearing experiment on a rough rock fracture were modeled using a three-dimensional grain-based distinct element model (GBDEM). The experiment was conducted by the Korea Institute of Construction Technology to investigate the progressive shear failure of fracture under the influence of thermal stress in a critical stress state. The numerical model employs an assembly of multiple polyhedral grains and their interfaces to represent the rock sample, and calculates the coupled thermo-mechanical behavior of the grains (blocks) and the interfaces (contacts) using 3DEC, a DEM code. The primary focus was on simulating the temperature evolution, generation of thermal stress, and shear and normal displacements of the fracture. Two fracture models, namely the mated fracture model and the unmated fracture model, were constructed based on the degree of surface matedness, and their respective behaviors were compared and analyzed. By leveraging the advantage of the DEM, the contact area between the fracture surfaces was continuously monitored during the simulation, enabling an examination of its influence on shear behavior. The numerical results demonstrated distinct differences depending on the degree of the surface matedness at the initial stage. In the mated fracture model, where the surfaces were in almost full contact, the characteristic stages of peak stress and residual stress commonly observed in shear behavior of natural rock joints were reasonably replicated, despite exhibiting discrepancies with the experimental results. The analysis of contact area variation over time confirmed that our numerical model effectively simulated the abrupt normal dilation and shear slip, stress softening phenomenon, and transition to the residual state that occur during the peak stress stage. The unmated fracture model, which closely resembled the experimental specimen, showed qualitative agreement with the experimental observations, including heat transfer characteristics, the progressive shear failure process induced by heating, and the increase in thermal stress. However, there were some mismatches between the numerical and experimental results regarding the onset of fracture slip and the magnitudes of fracture stress and displacement. This research was conducted as part of DECOVALEX-2023 Task G, and we expect the numerical model to be enhanced through continued collaboration with other research teams and validated in further studies.
메콩지역은 최근 연 7%에 육박하는 경제성장률을 달성하며 아세안의 고성장을 지속 견인하고 있으나, 기후변화 및 급속한 도시화로 매년 가뭄·홍수 등 물 관련 재해 발생 빈도 및 강도 증가와 이에 따른 상·하류 국가간 물 분쟁 등으로 인해 메콩지역 지속가능 발전에 지장이 초래되고 있다. 이에 한국과 미국은 메콩우호국(Friends of the Lower Mekong, FLM) "메콩지역 수자원 데이터 관리 및 정보공유 강화에 관한 공동성명(2018년 8월)"을 계기로 메콩유역의 실시간 수자원 변동 모니터링 및 분석과 수자원 데이터 공동활용 역량을 강화하여 효율적이고 과학적인 수자원관리 지원과 함께 한국의 신남방정책과 미국의 인도-태평양 전략 시너지효과를 극대화하고자 메콩 주변국 재해경감 및 수자원 데이터 활용 역량강화를 위한 글로벌 위성기반 수문자료의 생산·활용 및 홍수·가뭄 등의 수재해 분석기술을 개발하고 있다. 여기에는 한국 K-water의 물관리 기술과 미국 NASA, USACE의 위성활용 및 수자원분석 기술을 접목하여 메콩지역의 체계적인 물관리 및 재해로부터 안전성 확보 기여에 목표를 두고 연구를 진행 중에 있다. 본 연구에서는 전 세계적으로 광범위하게 활용되고 있는 미공병단(USACE, U.S. Army Corps of Engineers)의 HEC software 프로그램을 메콩 시범지역(pilot area)에 적용하여 수리/수문모델 구축을 진행코자 한다. 구축되는 모형은 유역 상류 댐의 연계 모의운영 및 하류 홍수분석이 동시 가능한 HEC-RTS(Real-Time Simulation)로 이는 HEC-HMS, -ResSim, -RAS와 -FIA 모형이 순차적으로 결합된 수리/수문 모델링 시스템이다. 모형의 시범적용 지역은 현지 메콩위원회(MRC, Mekong River Comission)의 의견 등을 반영, 메콩강 하류지역(Lower Mekong) 본류 유역에 위성 자료 활용 및 준실시간(near real-time)으로 댐 모의운영 등을 고려할 수 있는 JingHong댐(중국 란창강 최하류)에서 라오스 Xayaburi댐(메콩강 최상류)까지의 구간을 선정하였다. 한편, 금번 연구에서는 HEC-RTS 중 HMS 모형 적용을 중심으로 가용한 위성자료(GPM IMERG)와 K-LIS 지표 모형 생산 자료를 활용하여 과거 홍수사상에 대한 모의를 고려하였다. 아울러, 연구에서 구축된 HMS 모형은 HEC-RTS에 포함되어 메콩 시범지역의 종합적 수리/수문분석에 적용될 예정이다.
본 논문에서는 보행자의 걸음걸이로부터 분노 감정 검출을 위한 다중 시간 윈도 특징 추출 기술을 제안한다. 기존의 걸음걸이 기반 감정인식 기술에서는 보행자의 보폭, 한 보폭에 걸리는 시간, 보행 속력, 목과 흉부의 전방 기울기 각도(Forward Tilt Angle)를 계산하고, 전체 구간에 대해서 최솟값, 평균값, 최댓값을 계산해서 이를 특징으로 활용하였다. 하지만 이때 각 특징은 보행 전체 구간에 걸쳐 항상 균일하게 변화가 발생하는 것이 아니라, 때로는 지역적으로 변화가 발생한다. 이에 본 연구에서는 장기부터 중기 그리고 단기까지 즉, 전역적인 특징과 지역적인 특징을 모두 추출할 수 있는 다중 시간 윈도 특징 추출(Multi-Time Window Feature Extraction) 기술을 제안한다. 또한, 제안하는 특징 추출 기술을 통해 각 구간에서 추출된 특징들을 효과적으로 학습할 수 있는 앙상블 모델을 제안한다. 제안하는 앙상블 모델(Ensemble Model)은 복수의 분류기로 구성되며, 각 분류기는 서로 다른 다중 시간 윈도에서 추출된 특징으로 학습된다. 제안하는 특징 추출 기술과 앙상블 모델의 효과를 검증하기 위해 일반인에게 공개된 3차원 걸음걸이 데이터 세트를 사용하여 시험 평가를 수행했다. 그 결과, 4가지 성능 평가지표에 대해서 제안하는 앙상블 모델이 기존의 특징 추출 기술로 학습된 머신러닝(Machine Learning) 모델들과 비교하여 최고의 성능을 달성하는 것을 입증하였다.
국내 주요 상수 취수원은 동일한 하천 및 호수에 하수 처리장이 위치해 있어 처리 방출수로 인한 악영향을 받게 된다. 또한 하천을 따라 건설된 도로나 교량에서 발생하는 교통사고나 수질 오염사고로 인한 하천 내의 오염물 유입은 취수장 운영에 큰 어려움을 주게 된다. 특히 우리나라 주요 상수원에 해당하는 팔당호의 경우 호수면적에 비해 유역면적이 상당히 크기 때문에 다양한 수질 오염사고에 노출되어 있다. 따라서 사전에 발생 가능한 수질사고를 모의하고 이에 대한 대책을 모색하는 일이 매우 중요하다. 본 연구에서는 팔당호 주변에서 발생할 수 있는 수질 오염사고에 대한 수질모의를 수행하였다. 2차원 수치모형을 이용하여 사고로 유입된 오염물질의 혼합거동을 모의하였고, 팔당호에 위치한 주요 취수장에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해서 2차원 흐름모형인 RMA-2를 이용하여 유속장을 모의하고, 이 결과를 2차원 하천수질 해석모형인 RAM4에 입력하여 오염물질의 시간에 따른 거동을 분석하였다. 갈수기 수질사고 발생시 저감방안으로써 남한강과 북한강의 유량증대에 따른 오염물질의 희석 및 수세 효과에 대해 분석하였다. 분석결과 유량증대에 따라 오염물질의 최대 농도는 더 높아지면서 더 빠르게 이동하는 현상을 관찰할 수 있었다. 따라서 오염물질이 주입된 지점에서의 초기 희석 효과보다는 빨라진 흐름에 의한 수세 효과가 훨씬 더 크게 나타난 것으로 판단된다. 이를 통해 독성 오염물질로 인한 수질사고 발생시 유량증대에 의한 수세 효과가 취수장 운영에 있어 유리한 대책이 될 수 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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