네트워크 기술의 발달로 그 적용 영역 또한 다양해지면서 다양한 목적의 프로토콜이 개발되고 트래픽의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 따라서 기존의 전통적인 스위칭, 라우팅 방식으로는 네트워크 관리자가 망의 안정성과 보안 기준을 충족하기 어렵다. 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 이러한 문제를 해결하기 위해 제시된 새로운 네트워킹 패러다임이다. SDN은 네트워크 동작을 프로그래밍하여 효율적으로 네트워크를 관리할 수 있도록 한다. 이는 네트워크 관리자가 다양한 여러 양상의 공격에 대해서 유연한 대응을 할 수 있는 장점을 가진다. 본 논문에서는 SDN의 이러한 특성을 활용하여 SDN 구성 요소인 컨트롤러와 스위치를 통해 공격 정보를 수집하고 이를 기반으로 공격을 탐지하는 위협 레벨 관리 모듈, 공격 탐지 모듈, 패킷 통계 모듈, 플로우 규칙 생성기를 설계하여 프로그래밍하고 허니팟을 적용하여 지능형 공격자의 서비스 거부 공격(DoS)을 차단하는 방법을 제시한다. 제안 시스템에서 공격 패킷은 수정 가능한 플로우 규칙에 의해 허니팟으로 빠르게 전달될 수 있도록 하였으며, 공격 패킷을 전달받은 허니팟은 이를 기반으로 지능적 공격의 패턴을 분석하도록 하였다. 분석 결과에 따라 지능적 공격에 대응할 수 있도록 공격 탐지 모듈과 위협 레벨 관리 모듈을 조정한다. 제안 시스템을 실제로 구현하고 공격 패턴 및 공격 수준을 다양화한 지능적 공격을 수행하고 기존 시스템과 비교하여 공격 탐지율을 확인함으로써 제안 시스템의 성능과 실현 가능성을 보였다.
최근 4차 산업혁명의 진행과 함께 물류 산업계도 스마트물류 전환을 위해 노력하고 있으며 선행 조건인 물류정보화 확산을 위해 다양한 시도를 하고 있다. 이러한 가운데 블록체인 기술은 정보화 확산에 이바지할 기술로 여겨지며 다양한 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 국내 물류산업에 블록체인 기술 적용 가능성을 논하기 위해 블록체인 기술의 특성을 정의하고 관련 사례들을 검토하였으며 산업계를 대상으로 활용 가능성에 대한 설문조사를 수행하였다. 블록체인 기술은 업무 효율성 측면의 경제성, 신속성, 투명성과 부가가치 창출 측면의 확장성, 탈중개성, 신뢰성의 특징이 있는 것으로 정의할 수 있으며 물류산업과 연관이 있는 운송, 유통, 금융, 개인정보관리, 공공서비스 등의 분야에 대한 도입이 시도되고 있는 것을 확인하였다. 국내 물류 산업계를 대상으로 한 설문조사 결과 정보화 수준은 정보활용 단계에 진입한 것으로 파악되지만, 정보유출 우려로 정보의 공유와 활용에는 소극적인 것을 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 정보화 필요성에 대한 인식과 기대가 높아 향후 블록체인 기술의 도입을 계기로 물류산업 정보화 및 이에 기반한 스마트화가 한단계 발전할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.
연구목적: 연안건축 재료의 자외선 반사율과 투과율은 건물의 자외선 방출 및 방출의 주요 요인 중 하나이다. 이 연구에서는 건축 자재의 여러 종류의 자외선 스펙트럼 반사율이 측정되었으며 또한 표면 특성 중에 하나인 명도, 거칠기 및 색도와의 관계에 대해서도 검토 및 제안했다. 연구방법: 본 연구에서는 CIE 분류에 의거하여 자외선영역은 단파장 UV-C (10nm~280nm), 중파장 영역 UV-B (280-315 nm), 장파장 영역 UV-A (315-400nm), 가시광선 영역 (400nm~780nm)으로 정했으며, 연속적으로 측정하기 위하여 분광 광도계를 사용했다. 연구결과: 나무의 경우 반사율은 가시광선역 55-68 %, UV-A * 7-12 %, UV-B* 4-5 %로 나타났다. 벽타일은 가시광선역 18-40 %, UV-A* 8-20 %, UV-B* 7-8 % 로 나타났으며, 콘크리트는 가사광선역 37 %, UV-A* 28 %, UV-B* 19 %로 나타났다. 결론: 가시광선 반사율에 의해 자외선 반사율을 추정 할 수 있으며, 또한 자외선 차단을 할 때에는 용도에 따라 다양한 재료를 선택하는 것이 중요하다.
현재 국내에서 내진성능관리 실무에 사용되고 있는 내진성능관리-의사결정 지원기술은 개별시설물의 내진성능을 정성적인 지수 값에 근거한 내진보강 우선순위만을 결정하고 있어 내진보강이 되었음에도 불구하고 지진 시 도로가 정상적인 교통통행기능을 수행하지 못하는 상황이 발생하고 있다. 이러한 단점을 극복하고 도로망관점에서 내진성능관리를 수행할 수 있도록 의사결정에 필요한 다양한 판단자료를 제공할 수 있는 새로운 내진성능관리 의사결정지원 기술이 필요하다. 본 논문에서는 교량, 터널, 사면, 옹벽으로 구성된 포항시 도로망을 대상으로 "지진위험도평가"를 적용하여 정량적인 지진 전·후 직·간접 피해규모 산출, 내진보강 전후의 직·간접 피해규모 비교에 의한 내진보강효과 검토, 이를 통해 수행 할 수 있는 내진보강 우선순위 선정, 필요예산 계획, 방재도로선정 등의 다양한 의사결정 사항들을 제시하였다. 또한 지진 위험도평가 방법을 이용한 내진성능평가를 시각적으로 구현하여 의사결정자들이 직관적으로 의사결정을 수행할 수 있도록 지원하기위해 개발된 의사결정지원 소프트웨어를 소개하였다.
우리나라 원양산업은 대중성 수산물 공급 및 식량안보에 중요한 역할을 하고 있다. IMO를 비롯한 각국에서는 어선의 국제적으로 통일된 안전 기준 마련을 위하여 노력하였고, '1977년 어선안전 토레몰리노스 협약' 채택을 시작으로 '2012 케이프 타운 협정' 채택을 하였으나 발효 요건을 충족하지 못하고 있다. 그러나 2019 토레몰리노스 선언으로 협정의 발효가 가시화되었고, 우리나라도 협정 비준을 앞두고 있으며 원양어선이 협정의 적용 대상이 된다. 2012 케이프 타운 협정은 적용 대상 기준을 선체의 길이 또는 총톤수를 선택할 수 있고, 현존선에 대해서도 일부 적용이 된다. 현존선에 대한 영향을 확인하기 위하여 한국원양산업협회 회원으로 등록된 원양어선 188척을 대상으로 분석한 결과 총톤수 적용이 협정 비준에 미치는 영향이 적은 것으로 나타났다. 또한 Two-way VHF, Radar transponder 등 GMDSS 설비의 강제화 및 선원들의 안전 친숙화 등의 대한 법령 개정이 필요한 것으로 식별되었다. 산업계에서는 협정에서 요구하는 설비의 비치와 어선원의 안전 친숙화가 필요하다.
This study aims to establish the multi-reservoir operation system model in the Upper Mun River Basin which includes 5 main dams namely, Mun Bon (MB), Lamchae (LC), Lam Takhong (LTK), Lam Phraphoeng (LPP), and Lower Lam Chiengkrai (LLCK) Dams. The knowledge and AI technology were applied aiming to develop innovative prototype for SMART dam-reservoir operation in future. Two different sorts of reservoir operation system model namely, Fuzzy Logic (FL) and Constraint Programming (CP) as well as the development of rainfall and reservoir inflow prediction models using Machine Learning (ML) technique were made to help specify the right amount of daily reservoir releases for the Royal Irrigation Department (RID). The model could also provide the essential information particularly for the Office of National Water Resource of Thailand (ONWR) to determine the short-term and long-term water resource management plan and strengthen water security against flood and drought in this region. The simulated results of base case scenario for reservoir operation in the Upper Mun from 2008 to 2021 indicated that in the same circumstances, FL and CP models could specify the new release schemes to increase the reservoir water storages at the beginning of dry season of approximately 125.25 and 142.20 MCM per year. This means that supplying the agricultural water to farmers in dry season could be well managed. In other words, water scarcity problem could substantially be moderated at some extent in case of incapability to control the expansion of cultivated area size properly. Moreover, using AI technology to determine the new reservoir release schemes plays important role in reducing the actual volume of water shortfall in the basin although the drought situation at LTK and LLCK Dams were still existed in some periods of time. Meanwhile, considering the predicted inflow and hydrologic factors downstream of 5 main dams by FL model and minimizing the flood volume by CP model could ensure that flood risk was considerably minimized as a result of new release schemes.
정부는 건설산업의 생산성 혁신을 위해 BIM 기반 스마트 건설기술 활성화방안을 지속적으로 발표하고 있다. 설계단계에서는 BIM 데이터와 다른 첨단기술을 융합하여 설계 자동화와 최적화 수행을 목표로 한다. 국내 해저터널 사업인 남해 서면-여수 신덕 국도 건설공사 기본설계에서는 터널설계 프로세스에 따라 3D 공간정보를 이용한 터널설계 자동화 기술을 개발하여 BIM 기반의 설계를 수행하였다. 터널의 선형설계에 제너레이티브 디자인 기법을 사용하여 만 여건 이상의 케이스를 36시간 내에 도출하고, 설계자가 정의한 목적함수의 정량적 평가를 수행하여 설계자가 요구하는 조건의 최적 선형을 도출했다. AI 기반의 지반분류와 3D Geo Model을 구축하여 최적 선형의 경제성 및 안정성을 평가하였다. AI 기반의 지반분류는 시추 코어 1공당 약 30종의 지반분류를 수행하여 그 정밀도를 향상시켰고, 3D Geo Model의 경우 시공 중 추가되는 지반 데이터를 누적할 수 있다는 점에서 그 활용도를 기대할 수 있다. 3D 발파설계의 경우 Dynamo 상에서 노선상의 모든 보안물건을 검토하여 최적 장약량을 5분 만에 도출하고, 직관적이고 편리한 시공관리를 위해 3D 공간상에 설계 결과를 시각화함으로서 시공 중에 직접 활용할 수 있도록 했다.
본 논문에서는 IEEE 802.11b/g/n 규격의 2.4GHz 대역 통신 기반의 스마트 벽스위치를 제안한다. 4차 산업 시대로 진화하면서 스마트 홈 솔루션 개발이 활발히 진행 중이며 스마트 벽스위치에 대한 적용사례가 증가하고 있다. 가격 경쟁력을 통해 시장을 선점하고 있는 중국 제품은 대부분 블루투스와 지그비 통신 방식의 스위치를 사용하고 있다. 하지만, 지그비 통신은 저전력인데 반해 블루투스보다 통신속도가 늦고 별도의 허브를 통한 네트워크 구성이 추가적으로 요구되는 단점이 있다. 블루투스 방식은 와이파이 통신에 비해 통신 범위와 속도가 낮고 통신 대기시간이 비교적 길며 보안성이 취약한 것이 문제점이다. 본 연구에서는 와이파이 통신 기술을 적용한 IEEE 802.11b/g/n 스마트 벽스위치를 개발하였다. 또한, 2선식 구조를 통하여 건물 내 별도의 중선선 시공을 통한 추가 비용이 발생하지 않게 설계하였다. 연구의 결과물은 기존 벽스위치에 비해 30%이상 저렴하여 기술 경쟁력뿐만 아니라 가격 경쟁력에서도 시장을 선점할 수 있을 것으로 판단한다.
현재 일본에서는 사면 안정 문제에 있어서 파괴면상의 전단강도는 일반적으로 점착력의 경험적 예측에 기초를 두고 있으며, 그 점착력은 표토상부에서 가정한 활동 면까지 흙두께에 비례한다고 가정한다. 이 예측법은 안정해석 결과가 설계자에 의한 영향을 받지 않는다는 점이 이점이나, 이론적인 배경이 부족하고, 파괴면 상의 흙두께가 매우 두꺼운 경우에는 점착력이 과다평가되어 역으로 때때로 그로 인한 전단저항각이 과소평가되지기도 한다. 본 연구에서는 2007년 효고현의 자연사면 파괴사례를 대상으로 파괴면상의 현장전단응력의 효과를 고려한 일련의 직접전단시험을 실시하여 주의 깊게 조사하였다. 그 결과, 초기전단음력을 고려한 시험으로부터 구한 전단강도가 사면파괴의 역해석에 적용되었을 때의 안전률이 현장상황과 부합하고 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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