급격하게 변화하는 현대도시의 삶은 도시인의 평균 정주기간을 갈수록 짧아지게 하였으며 이것은 도시 주거지의 정체성을 약화시킴으로써 급격한 강력범죄 발생을 유도하였고 이에 따라 도시안전은 심각하게 저해되었다. 도시는 메크로 할 뿐만 아니라 마이크로 한 특성을 갖는 매우 복합적인 구조로써 범죄발생 또한 범죄자의 개인적인 동기를 포함하여 도시의 사회적, 경제적, 공간적 구성관계 속에서 나타나는 매우 복합적인 현상으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 급속히 증가하는 도시 내의 강력범죄 발생패턴을 사회적, 경제적, 공간적으로 분석하여 그 구조적 역학관계를 메크로하며 마이크로하게 규명함으로써 범죄발생을 유형적 시간적, 공간적으로 예측하는 범죄예측 프로그램의 개발이 필요함을 강조하였다. 나아가 범죄발생과 밀접하게 관련된 다양한 인자들을 도출한다면 도시범죄의 발생구조를 보다 명확히 규명할 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권2호
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pp.558-579
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2021
The cloud storage provides flexible data storage services for data owners to remotely outsource their data, and reduces data storage operations and management costs for data owners. These outsourced data bring data security concerns to the data owner due to malicious deletion or corruption by the cloud service provider. Data integrity verification is an important way to check outsourced data integrity. However, the existing data verification schemes only consider the case that a verifier launches multiple data verification challenges, and neglect the verification overhead of multiple data verification challenges launched by multiple verifiers at a similar time. In this case, the duplicate data in multiple challenges are verified repeatedly so that verification resources are consumed in vain. We propose a duplicate data verification algorithm based on multiple verifiers and multiple challenges to reduce the verification overhead. The algorithm dynamically schedules the multiple verifiers' challenges based on verification time and the frequent itemsets of duplicate verification data in challenge sets by applying FP-Growth algorithm, and computes the batch proofs of frequent itemsets. Then the challenges are split into two parts, i.e., duplicate data and unique data according to the results of data extraction. Finally, the proofs of duplicate data and unique data are computed and combined to generate a complete proof of every original challenge. Theoretical analysis and experiment evaluation show that the algorithm reduces the verification cost and ensures the correctness of the data integrity verification by flexible batch data verification.
본 연구에서는 국내 의료, 제조, 금융, 자동차, 도시 분야와 해외 광업 분야에서 머신러닝 기술이 활용된 사례를 조사하였다. 문헌 조사를 통해 머신러닝 기술이 의학영상 정보시스템 개발, 실시간 모니터링 및 이상 진단 시스템 개발, 정보시스템의 보안 수준 개선, 자율주행차 개발, 도시 통합관리 시스템 개발 등에 광범위하게 활용되어왔음을 알 수 있었다. 현재까지 국내 광업 분야에서는 머신러닝 기술의 활용사례를 찾을 수 없었으나, 해외에서는 광상 탐사나 광산 개발의 생산성 및 안전성을 개선을 위해 머신러닝 기술을 도입한 프로젝트들을 찾을 수 있었다. 향후 머신러닝 기술의 광업 분야 도입은 점차 확산될 것으로 예상된다.
도시철도 중 하나인 트램 건설시 노면의 상태를 지속적으로 모니터링 하여 도로의 노면 침화, 싱크 홀, 교량 붕괴 위험, 트램역 주변 온 습도 등 환경정보를 수집과 분석을 통해 재난을 예방하는 시스템이 구축되어야 한다. 본 논문에서는 무가선 트램의 노면, 교량 및 트램역의 위험요인을 사전에 인지하고 위험을 예방할 수 있는 저전력 장거리 통신망(LPWA) 기반 트램 노면의 무선통신망 안전관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 트램 노면의 상태를 감지하는 센서 노드와 센서의 정보를 수집하는 게이트웨이 그리고 트램 노면의 안전 및 환경상황을 모니터링 하는 안전관리 시스템으로 구성되며, 저전력 장거리 통신 기술(LoRa)을 적용하였다. 현장 시험에 제안한 시스템과 LTE를 적용한 시스템을 비교 분석한 결과 모니터링 시스템에서 센서 정보 값과 위험신호 임계값 이상 시 위험 알람 상태에 큰 차이가 없음을 확인하였다.
연구목적과 방법: 소방공무원 국가직화에 따른 다양한 변화 중 소방재정 분야에 주목을 하고, 소방특별회계가 당초 취지와 목적에 맞게 안정적으로 정착될 수 있도록 관련 법령 및 실태 등의 분석을 통해 개선방안을 제시하였다. 연구결과: 소방정책사업비가 소방특별회계 설치의 당초 취지에 부합하여 온전히 소방사업에 사용되어질 수 있도록 인건비에 대한 이중적인 편성기준 개정하는 한편, 예비비의 편성 기준인 "예산총액의 100분의 1 이내 규정"에서 예산총액에 인건비를 포함하고 있어 계속적으로 예비비 편성규모가 증가될 것으로 판단되는바 예비비 편성에 있어 '예산총액'이 아닌 '사업비 총액'으로 변경하는 등의 개선이 필요하다. 결론: 소방특별회계 내의 소방정책사업비가 당초 취지와 목적에 부합하여 편성되고 집행될 수 있도록 예산편성 기준과 규모와 관련해 제도개선이 필요하며, 이를 통해 더욱 안정적인 소방조직의 운영과 소방서비스의 질 향상이 필요하다.
세계경제의 지속적인 발전과정에서 도시의 거주환경 변화와 조성에 대한 문제는 줄곧 많은 사람들이 관심을 기울이는 주제이다. 이에 본 연구는 거주지역에 존재하는 안전 취약점을 찾아 CPTED 이론 하에 실제에 부합되는 실행 가능한 개선방안과 기획을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 첫째, 필요한 문헌을 수집하였다. 둘째, 현장조사를 진행하여 현지 주민과 관광객에 대해 설문조사를 진행하였고 이로부터 존재하는 안전 취약점들을 정리하였다. 셋째, 이에 대응하는 개선방안과 건의사항에 대해 제시하였다. 이로부터 최종적으로 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, CPTED 이론의 6가지 원리를 기초로 하여 연구대상인 감천문화마을에 존재하는 문제점에 대해 조사 및 종합하였다. 둘째, 현장 조사와 설문조사 결과를 종합해 가장 심각한 안전 문제 6개(안전손잡이, 조경, 출입구 통제, 표지판, 빈 공간, 감시)를 객관적으로 분석하였고 안전계단 증가, 자동 출입구 설치, 통행시야 확대, 표식 통일, 휴식장소 구축 등 방면에서 디자인을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권2호
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pp.565-586
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2022
Cloud storage's elastic expansibility not only provides flexible services for data owners to store their data remotely, but also reduces storage operation and management costs of their data sharing. The data outsourced remotely in the storage space of cloud service provider also brings data security concerns about data integrity. Data integrity verification has become an important technology for detecting the integrity of remote shared data. However, users without data access rights to verify the data integrity will cause unnecessary overhead to data owner and cloud service provider. Especially malicious users who constantly launch data integrity verification will greatly waste service resources. Since data owner is a consumer purchasing cloud services, he needs to bear both the cost of data storage and that of data verification. This paper proposes a verification control algorithm in data integrity verification for remotely outsourced data. It designs an attribute-based encryption verification control algorithm for multiple verifiers. Moreover, data owner and cloud service provider construct a common access structure together and generate a verification sentinel to verify the authority of verifiers according to the access structure. Finally, since cloud service provider cannot know the access structure and the sentry generation operation, it can only authenticate verifiers with satisfying access policy to verify the data integrity for the corresponding outsourced data. Theoretical analysis and experimental results show that the proposed algorithm achieves fine-grained access control to multiple verifiers for the data integrity verification.
A novel flat steel plate-concrete-corrugated steel plate (FS-C-CS) sandwich panel was proposed for resisting impact load. The failure mode, impact force and displacement response of the FS-C-CS panel under impact loading were studied via drop-weight impact tests. The combined global flexure and local indentation deformation mode of the FS-C-CS panel was observed, and three stages of impact process were identified. Moreover, the effects of corrugated plate height and steel plate thickness on the impact responses of the FS-C-CS panels were quantitatively analysed, and the impact resistant performance of the FS-C-CS panel was found to be generally improved on increasing corrugated plate height and thickness in terms of smaller deformation as well as larger impact force and post-peak mean force. The Finite Element (FE) model of the FS-C-CS panel under impact loading was established to predict its dynamic response and further reveal its failure mode and impact energy dissipation mechanism. The numerical results indicated that the concrete core and corrugated steel plate dissipated the majority of impact energy. In addition, employing end plates and high strength bolts as shear connectors could prevent the slip between steel plates and concrete core and assure the full composite action of the FS-C-CS panel.
Bridge hangers, such as those in suspension and cable-stayed bridges, suffer from cumulative fatigue damage caused by dynamic loads (e.g., cyclic traffic and wind loads) in their service condition. Thus, the identification of damage to hangers is important in preserving the service life of the bridge structure. This study develops a new method for condition assessment of bridge hangers. The tension force of the bridge and the damages in the element level can be identified using the Bayesian optimization method. To improve the number of observed data, the additional mass method is combined the Bayesian optimization method. Numerical studies are presented to verify the accuracy and efficiency of the proposed method. The influence of different acquisition functions, which include expected improvement (EI), probability-of-improvement (PI), lower confidence bound (LCB), and expected improvement per second (EIPC), on the identification of damage to the bridge hanger is studied. Results show that the errors identified by the EI acquisition function are smaller than those identified by the other acquisition functions. The identification of the damage to the bridge hanger with various types of boundary conditions and different levels of measurement noise are also studied. Results show that both the severity of the damage and the tension force can be identified via the proposed method, thereby verifying the robustness of the proposed method. Compared to the genetic algorithm (GA), particle swarm optimization (PSO), and nonlinear least-square method (NLS), the Bayesian optimization (BO) performs best in identifying the structural damage and tension force.
Structural stability of floating platforms has long since been a crucial issue in the field of marine engineering. Excessive motions would not only deteriorate the operating conditions but also seriously impact the safety, service life, and production efficiency. In recent decades, several control devices have been proposed to reduce unwanted motions, and an attractive one is the tuned heave plate (THP). However, the THP system may reduce or even lose its effectiveness when it is mistuned due to the shift of dominant wave frequency. In the present study, a novel adaptive tuned heave plate (ATHP) is proposed based on inerter by adjusting its inertance, which allows to overcome the limitation of the conventional THP and realize adaptations to the dominant wave frequencies in real time. Specifically, the analytical model of a representative semisubmersible platform (SSP) equipped with an ATHP is created, and the equations of motion are formulated accordingly. Two optimization strategies (i.e., J1 and J2 optimizations) are developed to determine the optimum design parameters of ATHP. The control effectiveness of the optimized ATHP is then examined in the frequency domain by comparing to those without control and controlled by the conventional THP. Moreover, parametric analyses are systematically performed to evaluate the influences of the pre-specified frequency ratio, damping ratio, heave plate sizes, peak periods and wave heights on the performance of ATHP. Furthermore, a Simulink model is also developed to examine the control performance of ATHP in the time domain. It is demonstrated that the proposed ATHP could adaptively adjust the optimum inertance-to-mass ratio by tracking the dominant wave frequencies in real time, and the proposed system shows better control performance than the conventional THP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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