• 전자통신동향분석
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• 제17권3호통권75호
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• pp.15-22
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• 2002

본 고에서는 현재 개인용 보안장치로 가장 널리 사용되고 있는 스마트카드를 이용한 휴대단말기의 보안기술 동향에 대한 분석으로써, WAP 포럼에서의 WIM과 3GPP에서 논의되고 있는 USIM에 대한 기술과 향후 전망에 대해 기술하고자 한다.

• 한국도로학회:학술대회논문집
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• 한국도로학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.493-498
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• 2008

• 천문학논총
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• 제22권4호
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• pp.89-95
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• 2007

The warm ionized medium (WIM) outside classical H II regions is a fundamental gas-phase constituent of the Milky Way and other late-type spiral galaxies, and is traced by faint emission lines at optical wavelengths. We calculate the photoionization models of the WIM in the Galaxy by a stellar UV radiation with the effective temperature 35,000 K assuming not only spherical geometry but also plane parallel geometry, and compare the results with the observed emission line ratios. We also show the dependence of the emission line ratios on various gas-phase abundances. The emergent emission-line ratios are in agreement with the average-values of observed ratios of [S II] ${\lambda}6716/H{\alpha}$, [N II] ${\lambda}6583/H{\alpha}$, [O I] ${\lambda}6300/H{\alpha}$, [O III] ${\lambda}5007/H{\alpha}$, He I ${\lambda}5876/H{\alpha}$. However, their extreme values could not be explained with the photoionization models. It is also shown that the addition of all stellar radiation from the OB stars in the Hipparcos stellar catalog resembles that of an O7-O8 type star.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.739-740
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• 2023

코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.799-808
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• 2008

국내 교통 현실을 반영한 중(重)차량에 대한 하중 분석은 케이블 교량의 유지관리시 잔존수명 예측을 위한 피로하중모델 개발이나 교량의 설계시 해석에 필요한 활하중 모델 개발시 반드시 필요하다. 이에 본 연구에서는 강합성 사장교 상부구조 하면에 설치된 변형률 센서에서 측정한 신호를 이용하여 교량을 주행하고 있는 중차량의 하중정보를 얻기 위하여, 인공신경망 및 영향선을 이용한 차량하중분석시스템을 개발하였다. 인공신경망의 학습과 테스트를 위한 데이터 확보에 있어서 이론적인 수치 시뮬레이션을 통하지 않고, 실제 교량을 주행하는 임의 차량에 대해 직접 측정한 데이터를 이용하였다. 또한, 학습된 신경망의정확도를 검증하기 위하여 3종류의 시험재하차량을 반복 주행시켜 구한 값과 계량소에서 측정한 정적 값을 비교하였다. 교량의국부거동을 고려하기 위하여 가로보를 이용하였고, 인공신경망을 이용한 방법과 영향선을 이용한 방법의 분석결과를 비교한 결과, 인공신경망이론을 적용한 분석방법이 하중 판별의 정확도에 있어서는 영향선 분석방법보다 높은 정확도를 얻을 수 있었다.

• 정보보호학회지
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• 제10권2호
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• pp.11-20
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• 2000

WAP forum에서 제안한 WAP은 무선 인터넷을 위해 전세계적으로 가장 많이 사용되는 규격으로 무선 환경의 제약성을 고려하여 설계되었다 WAP은 다양한 응용 서비스의 보안을 위해 WTLS, WMLScript Crypto Library, WIM 그리고 WPKI에 대한 규격을 포함하지만 게이트웨이 모델을 사용함에 따른 구조적인 보안 결함을 가진다. 본 논문에서는 WAP보안을 위한 구성 요소들에 대해 검토하고 현재 WAP 보안의 문제점에 대해 논의한 후 그것을 해결하기 위한 WAP forum 의 보안 표준화 방향에 대해 고찰하고자 한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.232-236
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• 2001

본 논문에서는 WAP 포럼에서 제시하고 있는 무선 인터넷 솔루션인 WAP에서의 보안 메커니즘인 WTLS(Wireless Transport Layer Security), WIM (WAP Identity Module), WMLScript Crypto Library, WPKI(WAP Public Key Infrastructure)에 대해 살펴보고, WAP 게이트웨이를 사용하는 네트워크의 구조적 형태에서 발생되는 종단간 보안 서비스의 문제점에 대해 논의한 후 WAP 환경에서 종단간 보안 서비스를 제공할 수 있는 보안 시스템을 설계 및 구현하고자 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.152-167
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• 2018

고속축중기 시스템은 개별 차량의 통행속도 및 하중 정보를 수집할 수 있어 기존의 차량검지장비와 비교하여 다양한 활용이 가능하다. 그러나 고속축중기 원시 자료는 지점 검지 자료로 구간별 안전성 분석에 직접 적용하는 것은 한계가 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 고속축중기 자료 중 검지 시간, 검지 속도, 차량길이, 차량 종류, 차량 무게정보를 수집하여 대리안전척도로 이용한 상충률과 충격량을 산출하는 방법론을 제시하였다. 이를 통하여 고속도로 교통류 내의 추종관계 별 후미추돌 위험도를 분석하고 안전성을 평가하는 것이 가능할 것으로 판단되며 해당 구간 내 교통안전 위해차종 선별 및 계도 방안 모색에 기초연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제20권1호
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• pp.85-110
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• 2005

This paper aims at formulating various statistical models for the study of a ten year Weigh-in-Motion (WIM) data collected from various WIM stations in Hong Kong. In order to study the bridge live load model it is important to determine the mathematical distributions of different load affecting parameters such as gross vehicle weights, axle weights, axle spacings, average daily number of trucks etc. Each of the above parameters is analyzed by various stochastic processes in order to obtain the mathematical distributions and the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method is adopted to calculate the statistical parameters, expected values and standard deviations from the given samples of data. The Kolmogorov-Smirnov (K-S) method of approach is used to check the suitability of the statistical model selected for the particular parameter and the Monte Carlo method is used to simulate the distributions of maximum value stochastic processes of a series of given stochastic processes. Using the statistical analysis approach the maximum value of gross vehicle weight and axle weight in bridge design life has been determined and the distribution functions of these parameters are obtained under both free-flowing traffic and dense traffic status. The maximum value of bending moments and shears for wide range of simple spans are obtained by extrapolation. It has been observed that the obtained maximum values of the gross vehicle weight and axle weight from this study are very close to their legal limitations of Hong Kong which are 42 tonnes for gross weight and 10 tonnes for axle weight.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.1-6
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• 2020

도로이동 오염원 대기환경 빅데이터는 상시 교통량 조사장비인 AVC, VDS, WIM, DTG를 활용한 차종, 속도, 하중 등 실시간 교통류 데이터와 GIS를 활용한 도로형상(오르막, 내리막, 회전구간) 데이터를 연계한 교통류 데이터로 구성되어 있다. 또한, 일반적인 데이터와 달리 단위시간 당 데이터가 많이 발생하고, 다양한 포맷을 가지고 있다. 특히, 이들 상세 교통류 정보로 수집되는 대용량의 실시간 데이터들은 약 총 740만 건/시간 이상이 수집되어 저장 및 가공되기 때문에 효율적으로 데이터를 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 도로이동 오염뭔 대기환경 빅데이터 시각화를 위한 오픈소스 기반의 데이터 병렬처리 성능 최적화 연구를 수행한다.