최근 우리나라는 카드3사의 개인정보 유출 등으로 보안 산업에 대한 관심이 높아지고 있다. 경영자들은 개인정보 유출 등 보안 사고에 의한 피해가 어떠한 재무적 위험보다도 더 위험한 요소로 인식하고 있다. 지식정보보안 산업은 과거 물리보안 및 네트워크 보안에서 최근에는 사회 안전 및 시설보안 등 융합 산업 보안으로 진화하고 있다. 관심분야도 방화벽이나 Anti-virus 등에서 스마트폰보안 및 지능형영상보안 등 융합보안 산업으로 변해가고 있다. 융합보안은 시설경비나 출입통제 중심에서 최근에는 공공기관 및 대기업을 중심으로 수요가 확대되고 있다. 금융, 교육, 유통, 국방, 의료, 자동차산업에 이르기까지 범위가 빠르게 증가하고 있다. 융합보안시장은 지능형차량 보안, U-헬스케어 보안, 금융 보안, 스마트 그리드 보안, 주력산업 보안 등 다양한 분야에서 제품 및 서비스가 개발되고 있으며 시장이 확대되고 있다. 지식정보보안 산업의 발전을 위해 시장중심의 인재를 육성하고 학계와 연계하여 교육과 정의 신설 및 강화가 요구된다. 글로벌 기업과의 경쟁력 강화를 위해 교육의 질적 수준을 향상시키고 동시에 대국민 보안의식을 높이기 위한 노력이 병행되어야 할 것이다.
패류를 이용한 오염하천의 수질개선 가능성을 확인하고자 CROM기술을 응용한 S-CROM기법을 개발하고 현장에 직접 적용하였다. 실험은 하천에 형성된 소형 보에서 실시하고 자연유속을 그대로 이용하였으며, 패류의 섭식활동을 위해 현장의 퇴적물을 첨가하였다. 실험은 처리조를 현장수(대조군), 현장수+퇴적물(대조군), 현장수+퇴적물+패류 30개체 (D1), 현장수+퇴적물+패류 60개체 (D2) 등 4가지로 구성하고, 유속은 450mL $min^{-1}$, 시료채취는 12시간(주, 야)간격으로 실시하였다. 환경요인으로는 현장에서 직접 수온, pH, DO, 전기전도도, 탁도 등을 측정하였고 시료를 채취하여 Chl-$\alpha$, SS, TN, TP, $NO_2$-N, $NO_3$-N, $NO_4$-N, $PO_4$-P, BOD, 식물플랑크톤 등을 분석하였다. 실험결과 유기물 제어능은 패류밀도와 처리시간에 따라 차이를 보였는데, 최대효과는 운영 2일째, 낮 동안 그리고 고밀도 처리군에서 나타났으며, 부유물질 (57%)과 조류(72%)의 감소를 보였다. 고농도의 암모니아와 인산을 배출하였던 CROM(김 등, 2009)보다 뚜렷하게 낮은 수준을 보였으며, 패류의 밀도효과는 유의하지 않았다. 비록 S-CROM이 CROM에 비하여 낮은 제어율을 보였으나 이는 상대적으로 낮은 패류밀도 및 빠른 유속 등이 원인으로 판단되었다. 따라서 S-CROM를 이용한 하천의 유기물 제어는 하천환경과 패류밀도를 적절하게 조합한다면 높은 수질개선 효과를 기대할 수 있을 것으로 사료되었다.
코로나19가 확산되면서 비대면 활동이 요구되었고, 서비스로봇의 활용 분야는 점차 증가되고 있다. 본 논문은 뉴스 빅데이터 분석시스템인 빅카인즈를 활용하여 최근 3년(2018.10~2021.9)간 '서비스로봇 AND 비대면' 키워드가 포함된 키워드 검색을 통하여 코로나19 전후에 서비스로봇의 사용 증가 추세와 비대면과의 연관성을 분석하였다. 그 결과 1차(2018.10~2019.9) 기간에 키워드 빈도수 0건, 2차(2019.10~2020.9) 기간에 52건, 3차(2020.10~2021.9) 기간에는 112건으로 2차 기간에 비하여 115% 증가하였다. 2~3차 기간에 관계도 키워드 트렌드 연관어 분석에서 공통으로 거론되는 키워드로는 코로나19, 인공지능, 산업통상자원부, LG전자이었으며, 코로나19의 가중치가 제일 크게 나타나 분석 키워드에 연관성이 가장 큰 것을 확인할 수 있었다. 코로나19의 확산으로 비대면이 요구되고 정보통신 기술의 발전으로 서비스로봇은 그 활용 분야가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따른 비대면 경제를 이끌 서비스 로봇의 상용화를 위하여 안전, 성능 분야의 표준화 및 전문성이 요구되는 인력양성이 시급한 실정이다.
현대에는 급속한 산업화와 인구 증가로 인해 도시들이 더욱 복잡해지고 있다. 특히 도심은 택지개발, 재건축, 철거 등으로 인해 빠르게 변화하는 지역에 해당한다. 따라서 자율주행에 필요한 정밀도로지도와 같은 다양한 목적을 위해 빠른 정보 갱신이 필요하다. 우리나라의 경우 기존 지도 제작 과정을 통해 지도를 제작하면 정확한 공간정보를 생성할 수 있으나 대상 지역이 넓은 경우 시간과 비용이 많이 든다는 한계가 있다. 지도 요소 중 하나인 도로는 인류 문명을 위한 많은 다양한 자원을 제공하는 중추이자 필수적인 수단에 해당한다. 따라서 도로 정보를 정확하고 신속하게 갱신하는 것이 중요하다. 이 목표를 달성하기 위해 본 연구는 Semantic Segmentation 알고리즘인 LinkNet, D-LinkNet 및 NL-LinkNet을 사용하여 광주광역시 도시철도 2호선 공사 현장을 촬영한 드론 정사영상에서 도로를 추출한 다음 성능이 가장 높은 모델에 하이퍼 파라미터 최적화를 적용하였다. 그 결과, 사전 훈련된 ResNet-34를 Encoder로 사용한 LinkNet 모델이 85.125 mIoU를 달성했다. 향후 연구 방향으로 최신 Semantic Segmentation 알고리즘 또는 준지도 학습 기반 Semantic Segmentation 기법을 사용하는 연구의 결과와의 비교 분석이 수행될 것이다. 본 연구의 결과는 기존 지도 갱신 프로세스의 속도를 개선하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 예상된다.
컴퓨터 및 네트워크 기술이 발전하고 이에 대한 의존도가 증가함에 따라 컴퓨터의 결함은 인적 물적 손실뿐만 아니라 조직의 경쟁력을 약화시키는 결과를 초래하게 되어 정보사회의 역기능으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 침입탐지시스템(Intrusion Detection System : IDS)은 불법적인 침입에 의한 시스템 결함으로부터 컴퓨터를 보호하기 위해 침입을 탐지하고 이에 대한 적절한 조치를 취하는 역할을 수행한다. 최근까지 IDS에 대한 다양한 기법과 모델들이 개발되고 있으나 컴퓨터 통신망의 복잡성, 대상 시스템의 원초적 취약성, 정보 보호에 대한 이해 부족 및 새로운 불법 침입 기법의 개발 등으로 기존의 어떤 기법 또는 모델도 완전하지 못한 실정이다. 본 논문에서는 동질형 호스트들로 구성된 정보시스템에 적합한 침입탐지시스템을 제안하고, 이를 설계하고 프로토타입을 구현하여 그 타당성을 보인다. 제안한 침입탐지시스템은 여러 동질형 컴퓨터에 단위 센서 침입탐지시스템을 설치하고, 분산된 단위 센서 침입탐지시스템들 중 어느 하나가 프로세스에 의해 발생된 시스템 호출 순서 중 비정상적인 시스템 호출을 탐지한 경우 이를 다른 센서 침입탐지시스템들과 서로 동적으로 공유하여 전체 정보시스템에 대한 새로운 침입에 대하여 효율적으로 탐지할 수 있게 한다.
코로나 19가 사회 전반은 물론 도서관에도 영향을 주고 있다. 특히, 대학도서관은 대학에서 제공하는 대부분의 수업이 비대면으로 전환되고, 도서관 이용이 제한됨에 따라 역할과 서비스에 많은 변화가 일어나고 있다. 코로나 19로 인한 이용자의 정보이용 및 커뮤니케이션 행태의 변화는 대학도서관이 갖고 있는 인적·물적 자원의 새로운 활용과 서비스 개발을 위한 기회가 될 수 있다. 그러나, 반대로 지금의 변화에 적절히 대응하지 못한다면 대학도서관에 또 다른 위기를 초래할 수 있다. 따라서, 코로나 19의 영향에 대한 철저한 파악과 분석, 그리고 대응방안 마련이 필요하다. 대학도서관의 코로나 19 영향과 대응방안, 그리고 대학도서관의 인식을 조사한 결과, 대부분의 대학도서관이 코로나 19에 적절히 대응하고 있는 것으로 조사되었다. 그러나, 코로나 19에 따른 대학도서관의 현재와 미래에 대한 인식을 조사한 결과, 부정적인 영향을 미칠 것이라는 응답이 높게 나타났다, 이는 코로나 19로 야기된 변화가 대학도서관에 위기와 불안감의 요인이 되고 있다는 의미로 해석된다. 따라서, 대학도서관계의 공동의 노력을 통해 현재 상황에 대한 대처는 물론 포스트 코로나 시대 대학도서관의 새로운 역할과 서비스, 그리고 방향성이 제시될 필요가 있다.
본 연구는 구직자 훈련 프로그램 만족도가 취업률과 같은 객관적인 취업 성과에 미치는 영향을 실증하는데 있다. 또한 구직자 훈련 프로그램 만족도와 취업률 간의 관계가 조절되는 경계조건을 규명하기 위하여 NCS 수준을 조절변수로 고려하여 분석하였다. 연구 모형의 분석을 위해 이용된 자료는 HRD-Net에서 제공하는 2016년도 광주지역 구직자 훈련 프로그램 중에서 취업률 정보가 제공되어 있는 513개의 훈련 프로그램이다. 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 연구 모형에 포함된 주요 변인들의 특성을 살펴보면, 훈련 프로그램의 총합 만족도 점수는 4.46을 보여주고 있다. 훈련 프로그램의 NCS 수준은 2~6수준에 분포되어 있었으며, 3수준과 4수준이 각각 45.4%와 36.4% 순으로 가장 많았고 평균은 3.32로 나타났다. 둘째, 훈련 프로그램에 대한 만족도는 취업률 측정 시점에 관계없이 취업률에 유의한 영향이 없는 것으로 나타났으나, 훈련 프로그램 만족도와 취업률간의 관계는 NCS 수준에 따라 조절되는 상호작용 효과(interaction effect)가 유의하게 도출되었다. 이는 훈련 프로그램 만족도가 취업률에 미치는 주효과(main effect)는 유의하지 않았지만, NCS 수준이 높은 경우에는 훈련 프로그램 만족도가 취업률에 유의한 영향을 미친다고 볼 수 있다. 이상의 결과를 토대로 훈련 프로그램 만족도에 기초한 훈련 프로그램의 질 관리 및 만족도 활용의 정교화 필요성에 대한 시사점을 제공하였으며, 궁극적으로 만족도가 취업률 향상과 연계시킬 수 있는 방안을 제언하였다.
도시의 인구 집중과 무분별한 개발은 대기오염, 열섬현상과 같은 다양한 환경 문제들을 유발하며, 자연재해로 인한 피해 상황을 악화시키는 등 인재의 원인이 되고 있다. 도심 수목은 이러한 도시 문제들의 해결방안으로 제시되어왔으며, 실제로 환경 개선 기능을 제공하는 등 중요한 역할들을 수행한다. 이에 따라 수목이 도시 환경에 미치는 영향을 파악하기 위해 도심 수목에서 개별목에 대한 정량적인 측정 및 분석이 요구된다. 그러나 도심 수목의 복잡성 및 다양성은 단일 수목 탐지 정확도를 낮추는 문제점이 존재한다. 따라서 본 연구는 수목 개체에 대해 효과적인 탐지가 가능한 고해상도 항공영상 및 object detection에서 뛰어난 성능을 발휘한 You Only Look Once Version 5 (YOLOv5) 모델을 사용하여 도심 수목을 효과적으로 탐지하는 연구를 진행하였다. 수목 AI 학습 데이터셋의 구축을 위한 라벨링 가이드라인을 생성하고 이를 기준으로 동작구 수목에 대해 box annotation을 수행하였다. 구축된 데이터셋으로부터 다양한 scale의 YOLOv5 모델들을 테스트하고 최적의 모델을 채택하여 효율적인 도심 수목 탐지를 수행한 결과, mean Average Precision (mAP) 0.663의 유의미한 결과를 도출하였다.
버킷 림프종(Burkitt's lymphoma)은 B-세포에서 발생하는 비호지킨 림프종의 한 형태로, 빠른 성장과 면역계 장애와 관련된 특성으로 인해 약물이 투여되지 않으면 생존율이 감소하거나 나쁜 예후로 이어질 수 있다. Food and Drug Administration (FDA) 승인된 약물의 최적 활용, 안전한 약물을 병용하는 방법은 시간과 비용 절감을 가능하게 한다. 이 접근법은 새로운 치료법 개발을 하기 보다는 기존에 FDA 승인된 약물을 적응증이 다른 환자에게 빠르게 접근할 수 있는 가능성을 제공한다. 이 연구는 BTK를 표적으로 하는 이브루티닙(Ibrutinib)과 EGFR/HER2를 표적으로 하는 라파티닙(Lapatinib) 병용 치료 전략의 잠재력을 확인하였다. 버킷 림프종의 잘 알려진 Ramos 및 Daudi 세포주가 이 연구에 활용되어 이 병합 치료의 영향을 밝히는 역할을 하였다. 이브루티닙과 라파티닙의 병용치료가 단일 약물 대비 세포 증식을 상당히 억제하는 것을 보여주었다. 또한 병용 치료가 세포 사멸을 유도하고 S 및 G2/M 단계에서 세포주기 중단을 유발하는 것을 관찰하였다. 이 접근법은 약물 개발 일정을 간소화하는 데 그치지 않고 이미 존재하는 자원의 활용을 극대화하는 것을 의미한다.
To verify the sex steroids which are involved in oocyte maturation of the blacktip grouper, $Epinephelus$$fasciatus$, we incubated vitellogenic oocytes (0.41 and 0.50 mm in average diameter) in the presence of exogenous steroid precursor ($[^3H]17{\alpha}$-hydroxyprogesterone). Steroids were extracted, separated and identified by thin layer chromatography. The major metabolites produced were androstenedione, estradiol-$17{\beta}$, estrone and progestogens. Progestogen metabolites in the oocytes of 0.50 mm were more abundant than those of 0.41 mm. Also, we investigated the $in$$vitro$ effects of human chorionic gonadotropin (HCG; 5, 50 and 500 $IU/m{\ell}$), $17{\alpha},20{\beta}$-dihydroxy-4-pregnen-3-one ($17{\alpha}20{\beta}P$) and $17{\alpha},20{\beta}$-trihydroxy-4-pregnen-3-one ($17{\alpha}20{\beta}21P$; 5, 50 and 500 $ng/m{\ell}$, respectively) on oocyte maturation. In the oocytes of 0.41 mm, treatment with 50 IU HCG stimulated GVBD ($55.30{\pm}1.20%$) compared with controls ($32.41{\pm}3.13%$, $p$<0.05). In the oocytes of 0.50 mm, treatment of $17{\alpha}20{\beta}P$ (50 and 500 $ng/m{\ell}$) stimulated GVBD ($50.13{\pm}2.52$ and $51.77{\pm}5.91%$, respectively) compared with controls ($36.81{\pm}2.89%$, $p$<0.05). Treatment with 500 IU HCG also stimulated GVBD ($49.59{\pm}5.15%$) compared with controls ($p$<0.05). Taken together, these results suggested that both HCG and $17{\alpha}20{\beta}P$ were effective on in vitro oocyte maturation and $17{\alpha}20{\beta}P$ may act as a maturation inducing hormone in blacktip grouper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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