출입 보안 시스템에서 과다한 이벤트 발생으로 인해 네트워크가 마비되는 경우가 종종 발생된다. 이때 이벤트 발생 원인을 분석하고 이를 대처하기 위해서는 많은 시간이 소요되며 그 시간동안 ACU와 출입보안 서버와의 연결이 끊어지게 되어 출입 현황 및 출입자 정보의 갱신 등을 실시간으로 처리할 수 없게 된다. 본 논문에서는 이벤트에 의한 정보폭주를 방지하기 위하여 분류알고리즘을 제안하였다.
최근 발생하는 정보보안 사고는 정보통신기술의 발전과 더불어 전파속도나 그 피해규모 역시 빠른 속도로 증가하고 있다. 또한 미래 환경이 산업융합의 시대로 발전함에 따라 가상의 사이버 환경이 물리적인 환경까지 확장되면서 다양한 형태의 새로운 보안 위협이 발생하고 있다. 새롭게 대두되는 보안 위협을 해결하기 위해서는 전통적인 기술 위주의 단편화된 보안인재를 넘어서, 기술적 보호와 물리적 보호를 관리적 관점에서 아우를 수 있는 다차원적 보안역량을 가진 보안전문인력이 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 기술위주의 단편화된 정보보호 교육을 넘어서 산업융합 환경에 맞는 보안전문인력을 양성하기 위하여 직업분류체계별로 특색 있는 정보보호 교과목을 도출하고 이를 이용하여 각 직업군간의 이동시 추가로 교육이 필요한 교과목에 대한 분석을 실시하고자 한다. 본 연구결과는 기술적 관점의 정보보호 교과목과 경영 관리적 관점의 정보보호 교과목의 조화로운 융합을 통해 산업융합 환경에 어울리는 다차원적 보안인력을 육성하고, 정보보호 직업군간의 이동 시 각 직업군별 핵심 지식을 효과적으로 습득할 수 있는 교육훈련과정을 개발하는 데에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.
목 적: 전이성 뇌종양 환자에서 전뇌조사를 시행받은 160명의 환자를 대상으로 원발 종양 가중치에 따른 생존율을 후향적으로 분석해보고자 하였다. 대상 및 방법: 2002년부터 2008년 사이에 인하대병원에서 전이성 뇌종양으로 진단받은 암환자들 중 전뇌 조사 방사선 치료 30 Gy를 받은 160명의 환자를 대상으로 후향적으로 분석하였다. 원발성 종양이 유방암인 경우는 20명, 폐암인 경우는 103명이었다. 160명의 환자 중 척수 연수막 전이(leptomeningeal seeding) 환자를 제외한, 142명의 환자를 대상으로 예후 인자 및 Recursive Partitioning Aanalysis (RPA) 분류에 따른 생존율, 중앙생존기간과, RPA 분류에 원발 종양의 종류에 따라 가중치를 둔 새로운 Weighted Partitioning Analysis (WPA) 분류에 따른 생존율과 중앙생존기간을 분석하였고 RPA분류와 비교 분석하였다. 결 과: RPA분류에 의한 중앙생존기간은 분류 I (8명), 분류 II (76명), 분류 III (58명)가 각각 20.0개월, 10.0개월, 3.0개월이었으며(p=0.003), WPA 분류의 경우에는 분류 I (3명), 분류 II (9명), 분류 III (70명), 분류 IV (60명)가 각각 36개월, 23.7개월, 10.9개월, 8.6개월로(p=0.001) RPA 분류보다 더 우위성을 보였다. 결 론: 새로운 예후 지표인 WPA 분류가 기존의 RPA 분류보다 전이성 뇌종양 환자에서 치료 방침을 결정함에 있어 도움을 줄 것으로 생각된다.
터널의 설계에 있어서 RMR 분류방법은 암반을 분류하고 암반등급에 따른 지보패턴을 결정하기 위하여 널리 사용하여 왔다. 하지만 이러한 RMR 분류방법은 현장상태를 고려하여야만 구할 수 있는 변수들을 사용하고 암반을 분류하는 기술자의 경험적 판단에 의존될 수 밖에 없다. RMR 암반분류 방법을 설계단계에서 활용할 때 RMR의 평가요소들을 모두 고려하는 것은 실무적으로 불가능하다. 따라서 설계시 정량적인 요소만을 사용하여 RMR 분류 가능성을 확인하기 위하여 판별분석을 수행하였다. 정량적 데이터인 암석강도 혹은 RQD는 RMR 값과의 상관계수가 높으며, 기존 암반분류기준을 살펴볼 때 암석강도와 RQD는 암반분류를 위한 중요한 요소이다. 기존의 RMR 암반분류 방법을 통한 암반분류와 두 가지 변수만을 고려한 판별분석을 수행한 암반분류 결과 암석강도를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.8%, RQD를 독립변수로 사용한 판별분석시 74.3%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 암석강도와 RQD를 함께 고려한 판별분석을 하였을 때 82.5%의 정확도로 RMR 암반분류가 가능하였다. 기존의 사례분석에서 RMR 전체 요소를 통하여 수행된 설계단계의 전체 적중률은 40.3% 정도 수준임을 감안할 때 설계단계에서는 암석강도와 RQD 만으로도 충분한 RMR 암반분류가 가능할 것이다.
산업분류(Industrial Classification)는 산업활동의 종류를 체계적으로 구분한 것으로서, 모든 국가는 국가별 일정한 분류 방법에 의해 체계화된 표준산업분류(Standard Industrial Classification)를 운용하고 있다. 이를 바탕으로 자국의 산업활동과 관련한 통계조사를 통해 산업현황을 분석하거나, 관련 정책 수립에 활용하며, 또 국가 간 비교에도 이용하고 있다. 국제적으로는 2차 산업혁명 이후, 국가 간 경제 산업교류가 활발해지면서 국제적인 표준산업분류 기준의 필요성이 대두됨에 따라 유엔통계처(UNSD)는 영국의 경제학자 콜린 클라크가 1940년 산업을 1차(원시산업) 2차(가공산업) 3차(서비스산업)로 구분한 산업 3분류를 기초로 하여 1948년에 국제표준산업분류(ISIC)를 제정하였고, 대부분의 국가가 이를 원용하고 있다. 이러한 국제표준산업 분류(ISIC)와 각국의 표준산업분류는 제정 이후, 수차례 개정을 거쳐 현재에 이르고 있는데, 이들 표준산업분류가 거의 예외 없이 2000년대에 들어 대폭적인 개정이 이루어지고 있고, 그 개정 사유가 신생산업의 출현으로 인한 산업구조 변화를 반영하기 위한 것이라는 것과 그 개정 내용이 주로 3차산업 영역의 대분류 항목을 신설 세분하거나, 1 2차산업 영역 소속의 산업들이 3차산업 영역으로 소속 이동하는 형태라는 공통적 현상을 보이고 있다. 이에 본 연구는 이러한 공통적 현상의 발생 원인을 체계적으로 규명하고, 현 분류체계들의 문제점을 분석한 후, 서비스경제 관점에서의 새로운 산업분류체계의 방향을 고찰하고, 새로운 분류체계의 개념적 모델을 제안하였다. 향후 연구를 통해 본 제안 모델을 검증하고 신 분류체계 연구를 활성화할 필요가 있다.
일시 출입자로 분류된 핵의학과 출입 환경미화원은 주기적으로 타과와 업무순환을 하고, 또한 작업 시간과 환경 등의 변화가 많기 때문에 관리하기에 어려운 점이 있으며 따라서 이들의 분류를 명확히 할 필요가 있다. 이에 본 논문에서는 핵의학과에서 근무하는 환경미화원의 피폭 상황을 분석하여 일시 출입자로 분류된 조건의 타당성에 대하여 검토해 보고 작업 환경의 변화 및 근무 시간의 조절이 필요한가를 알아보았다. 우선 먼저 PET실과 혈액 검사실에서 근무하는 환경미화원과 감마 카메라실에서 근무하는 환경 미화원 2명을 대상으로 한 달간 근무 시간 중에 OSL을 각각 착용시켜 개인 피폭 선량을 측정하였다. 둘째로 survey meter를 이용하여 두 명의 환경미화원의 작업 환경, 근무 형태에 따라 시간대 별로 핵의학과 내 14개 구역을 선정, 총 10회 공간 선량률을 측정한 결과 이들의 피폭 선량은 연간 1mSv를 초과하지 않았으며, survey meter를 이용하여 조사한 결과 또한 연간 1 mSv를 초과하지 않을 것으로 추정되지만 그 수치가 1 mSv에 근접하였다. 따라서 일시 출입자로써의 분류를 좀 더 명확히 하기 위해서는 PET 안정실과 같은 피폭이 상대적으로 많은 구역에서의 노출 확률을 줄이기 위하여 이들에게 방사선 관리 구역내 교육을 실시하고, 또한 근무시간 및 근무 형태를 적절히 변경한다면 이들의 피폭 선량은 확연히 줄어들 것으로 사료된다.
망막색소변성(RP: Retinitis Pigmentosa)이란 가장 흔한 유전성 망막질환이다. 정상적인 사회활동을 영위하던 사람들이 이 질병으로 시력이 손상되면서 좌절과 고통을 겪는다. 또한 국가적 차원에서 이들의 경제활동이 끊김에 따라 경제활동 인구 감소에 따른 손실 또한 크다고 하겠다. 이에 망막색소변성 질환에 대한 임상 예후 정보를 제공할 수 있는 연구기반이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 망막색소변성 데이터에 대한 패턴 분류를 통해 예후 예측이 가능함을 제안한다. 기존에는 주로 SPSS등을 활용한 통계 처리 결과가 데이터 분석에 적용되었다. 그러나 본 연구에서는 기계학습과 자동 패턴 분류를 실험하였다. SVM(Support Vector Machine)과 여러 다양한 패턴분류기들을 실험을 위해 사용하였다. 제안한 방법은 SVM 분류기에 의하여 RP 데이터가 자동적으로 분류된 결과를 바탕으로 예후 예측이 가능함을 확인하였다.
본 연구는 스마트폰 과의존을 진단하고 예측하기 위하여 할 수 있는 분류분석 방법과 스마트폰 과의존 분류율에 영향을 미치는 중요변수를 규명하고자 시도되었다. 이를 위해 인공지능의 방법인 기계학습 분석 기법 중 의사결정트리, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신의 분류율을 비교하였다. 자료는 한국정보화진흥원에서 제공한 '2018년 스마트폰 과의존 실태조사'에 응답한 25,465명의 데이터였고, R 통계패키지(ver. 3.6.2)를 사용하여 분석하였다. 분석한 결과, 3가지 분류분석 기법은 정분류율이 유사하게 나타났으며, 모델에 대한 과적합 문제가 발생되지 않았다. 3가지 분류분석 방법 중 서포트벡터머신의 분류율이 가장 높게 나타났고, 다음으로 의사결정트리 기법, 랜덤포레스트 기법 순이었다. 스마트폰 이용 유형 중 분류율에 영향을 미치는 상위 3개 변수는 생활서비스형, 정보검색형, 여가추구형이었다.
본 논문에서는 인물 기반의 비디오 요약 방법으로써 비디오 내 음성정보를 이용하여 화자 인식 기법을 통한 등장인물 중심의 요약 기법을 제안한다. 먼저, 얼굴 영역을 포함하는 장면을 중심으로 비디오로부터 배우의 대사에 해당하는 음성 정보를 분리하고, 화자 인식 기법을 수행하여 등장인물 별로 분류하였다. 화자인식 기법은 각 화자별로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 값을 추출하고 GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 분류한다. 본 논문에서는 4명의 등장인물에 대해 GMM을 학습시키고 4명 중 1명을 검출하는 실험을 통해 학습된 GMM 분류기가 실험 비디오에 대해 0.138 정도의 오분류율을 보임을 확인하였다.
1985년 10월부터 1987년 7월까지 남한 18개 장소에서 채집된 애기박쥐과(Vespertilionidae)에 속하는 Myotis 4종, Myotis formosus tsuensis, Myotis Macrodactylus, Myotis daubentonii ussuriensis 및 Myotis nattereri bombinus에 대하여 외부 및 내부골격(두개골, 하악골 및 상완골)의 형태를 이용하여 분류학적인 검토를 하였다. 그 중, 한국 및 동부 시베리아에 분포는 Myotis nattereri에 속하는 집단은, M. nattereri amurensis인지, 또는 일본산 M. nattereri bombinus와 같은 아종인지 그 분류학적 위치가 분명치 않았다. 본 연구에서는 한국산 및 일본산 M. nattereri에 속하는 개체들에 대한 상세한 검토를 통하여 Wallin(1969)이 보고한 바와 같이 M. nattereri amurensis가 M. nattereri bombinus의 synonym임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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