침몰 선박이 발생하는 경우, 선박의 사고에 대한 원인분석과 사고수습을 위하여 선박의 정확한 항적이 요구된다. 선박의 항적은 육상의 시스템에서도 수집될 수 있으나, 레이더, AIS 등 시스템 권역이 미치지 않는 경우, 선박 자체에 저장된 항적에 의존된다. 우선, 선박사고에서 항적은 사고 분석의 핵심 키가 되는데, 침수되는 선박의 경우, 항적을 저장한 항해장비가 침수되어 부식이 되므로 장비활용이 어렵게 만든다. 최근 사고 선박의 메모리칩을 이용하여 항적을 추출하는 연구가 진행되고 있어, 항적을 추출할 수 있는 가능성이 존재하나, 침수 선박으로 부식이 많이 된 상태에서 인양이 되면 칩자체 복구가 거의 불가능하다. 따라서 부식이 심하게 일어나기 전의 침수 선박의 인양 시점이 언제인지 또는 침수된 선박의 항해 장비 취득 시점이 언제인지는 해양분야 과학 수사에 매우 중요한 요소가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 침수된 선박의 항해장비와 같은 유사한 칩들을 침수시키는 시험을 수행하였고, 그 시험환경 및 결과 들을 공개 하고자 한다.
세월호 등 기존 선박사고에서 볼 수 있듯이, 사고 선박 항적에 대한 데이터가 일부분이라도 수집되지 않는 경우, 특히 해당 사건발생구간인 경우, 사고분석이 어려운 상황이 발생될 수 있다. 따라서 선박사고가 발생하는 경우, 선박의 사고에 대한 원인분석과 사고수습을 위하여 선박의 정확한 선박의 항적이 요구된다. 선박의 항적은 육상의 시스템에서도 수집될 수 있고, 선박에 탑재된 항해장비에 의해서도 수집된다. 육상에서는 육상에 구축한 레이더, 선박이 송신하는 AIS, V-PASS 등 육상에서 수신데이터로부터 관제시스템에서 수집하는데, 음영구역 등 송수신 권역이 미치지 않는 경우는 데이터 수집이 어렵게 된다. 선박 자체에 저장된 항적은 주로 장비 제조사에 의존되는데, V-PASS 장비의 경우 해경이 모든 어선에 설치하도록 하여, 자료수집이 비교적 쉬운 편이다. 하지만, 현재 저장하고 송신하는 프로토콜 규격(TTA)을 보면, 30초 주기로 이루어져 선박사고에서 사고 분석에 정밀하지 못한 점이 과학수사 현업에서 문제가 되어 왔다. 따라서 본 논문에서는 사고 분석의 정확성을 제공하기 위하여 무선 채널 상의 부하를 증가시키지 않고, 어선에 탑재된 V-PASS 단말 장비의 저장주기를 변경하는 구조를 분석하고 개선하는 방안을 제공하고자 한다. 이러한 개선을 적용한 시스템으로 실험한 결과 선박의 항적이 좀 더 정밀하고 정확한 자료가 수집되어, 선박사고에 대한 원인분석에 도움이 될 수 있으리라 판단된다.
중국 어선의 국내 NLL 침범하여 이루어지는 불법 조업이 최근 가을 성어기에 특히 늘어나고 있다. 불법 조업 어선의 단속 또한 해경에서 단속정으로 수행하지만 난폭성으로 쉽지않은 현실이다. 우리 관할 해역에서 단속 수위를 높여도 불법 조업어선이 지능화 및 난폭화 되어지고 있으며, 치어와 산란기 어종 등 금어기에도 조업하여 어민의 불만이 심각해지고 있다. 또한 불법조업 현장은 연평도 뿐만 아니라 서해, 동해 등 여러 지역으로 확산되고 있어 국가 차원에서 대응책마련이 필요하다. 대응책을 위하여, 이러한 불법조업시 법적 제제를 위한 증거를 제시하기 위하여 침범한 중국 어선의 항해장비로 식별된 조업 위치, 항적에 대한 증거와 통계 데이터가 필요하다. 이에 본 연구에서는 이러한 증거 수집을 위하여 단속한 중국 어선이 탑재하고 있는 항해장비의 종류를 분석하고자 한다. 특히 중국 어선이 탑재하는 장비는 자국내에 판매되는 항해장비의 종류와 제조회사 그리고 장비의 모델에 대하여 우선 파악하며, 특정 업체 장비에 대한 항해장비에 대한 포렌식을 처리하는 사례적인 모델을 제시하고자 한다. 또한 중국 어선이 탑재한 항해 장비에 대한 포렌식을 위한 국내 단속 시스템 측면에서 어떠한 정보가 수집 되어야 하고 분석되어야 하는지를 검토하고자 한다.
키오스크 도입은 인건비 절감 효과를 누리면서 일상생활의 필수요소로 자리매김하고 있지만, 디지털 격차에 따른 고령층 등 약자에 대한 사회문제도 야기해 왔다. 본 연구는 고령층의 셀프서비스 키오스크 사용 중에 발생하는 심리적 경험인 그림자노동 지각 관점에서 키오스크 사용갈등에 연관성이 높은 요인들을 파악하고자 하였다. 고령층 159명의 설문 분석 결과, 고령층 이용자의 기술스트레스 및 주관적 규범은 사용갈등과 유의한 연관성이 있음을 밝혔으며, 그림자노동 지각정도는 이들 관계에서 부분 매개효과를 가지고 있었다. 또한 사용경험은 기술스트레스의 그림자노동지각에 대한 관계를 완화시키는 조절효과를 보였다. 본 연구의 결과는 고령층의 디지털 그림자노동 이슈에 대한 이해를 높이고, 디지털 기술 배려 및 디지털 포용 관점에서 연구적 시사점을 제공한다.
The stratospheric drones are developed to perform missions such as weather observation, communication relay, surveillance, and reconnaissance at 18km to 20km, where climate change is minimal and there is no worry about a collision with aircraft. It uses solar panels for daytime flights and energy stored in batteries for night flights, providing many advantages over existing satellites. The electrical and power systems essential for stratospheric drone flight must ensure reliability, efficiency, and lightness by selecting the optimal circuit topology. Therefore, it is necessary to analyze the circuit topology of various types of multi-level inverters with high redundancy that can ensure the reliability and efficiency of the motor driving power required for stable long-term flight of stratospheric drones. By quantifying the switch element voltage drop and the number and weight of inverter components for each topology, we evaluate efficiency and lightness and propose the most suitable circuit topology for stratospheric drones.
군에서 군인들의 체력 관리와 전투력 향상을 위한 필수적인 요소로서, 군인들의 운동 능력, 체력, 건강 수준을 효과적으로 측정하고 모니터링하는 중요성을 강조한다. 체력의 효과적인 측정이 관리의 핵심이며, 이는 현대경영학의 원칙과 일치하고 있다. 특히, 전장의 동적인 변화에 대비하기 위해서는 강인한 체력을 가진 군인을 양성하는 것이 중요하다. 이 연구에서는 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 고객 분석 및 클러스터링 방법을 전자상거래에서 검증된 방법으로 소개하며, 이를 기반으로 머신러닝 알고리즘이 적용된 AI 고객 분석 방법을 군인 체력 평가에 적용하기 위해, RSC(Reveal, Sustainable, Control) 분석 모형을 도입하여 군인 체력을 효과적으로 분류하고 모니터링하는 방법을 검토하였다. RFM 기법을 적용한 RSC 분석 모형을 통해 군인 체력을 계량화하고 모델링함으로써 지속적인 발전을 도모하고 체력 관리의 효과를 높일 수 있는 전략을 모색하였다. 이러한 방법을 통해 군인의 체력을 향상하고 유지하는데 있어서 AI 고객 분석 기법을 응용한 RSC 클러스터링 분석방법을 도출하였다.
영상 콘텐츠를 사용자에게 추천하기 위해서는 메타데이터가 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 하지만 이러한 메타데이터는 영상 콘텐츠 제공자에 의해 수동적으로 생성되고 있다. 본 논문에서는 기존 수동으로 직접 메타데이터를 입력하는 방식에서 자동으로 메타데이터를 생성하는 방법을 연구하였다. 기존 연구에서 감정 태그를 추출하는 방법에 추가로 영화 오디오를 통한 장르와 제작국가에 대한 메타데이터 자동 생성 방법에 대해 연구를 진행하였다. 전이학습 모델인 ResNet34 인공 신경망 모델을 이용하여 오디오의 스펙트로그램으로부터 장르를 추출하고, 영화 속 화자의 음성을 음성인식을 통해 언어를 감지하였다. 이를 통해 메타데이터를 생성 인공지능을 통해 자동 생성 가능성을 확인할 수 있었다.
Solute carrier 40A1 (SLC40A1) encodes ferroportin, which is the only known transmembrane protein that exports elemental iron from mammalian cells and is essential for iron homeostasis. Mutations in SLC40A1 are associated with iron-overload disorders. In addition to ferroportin diseases, SLC40A1 expression is downregulated in various cancer types. Despite the clinical significance of the SLC40A1 transporter, only a few studies have investigated genetic variants in SLC40A1. The present study was performed to identify genetic variations in the SLC40A1 promoter and functionally characterize each variant using in vitro assays. We investigated four haplotypes and five variants in the SLC40A1 promoter. We observed that haplotype 3 (H3) had significantly lower promoter activity than H1, whereas the activity of H4 was significantly higher than that of H1. Luciferase activity of H2 was comparable to that of H1. In addition, four variants of SLC40A1, c.-1355G>C, c.-662C>T, c.-98G>C, and c.-8C>G, showed significantly increased luciferase activity compared to the wild type (WT), whereas c.-750G>A showed significantly decreased luciferase activity compared to the WT. Three transcription factors, cAMP response element-binding protein-1 (CREB-1), chicken ovalbumin upstream promoter transcription factor 1, and hepatic leukemia factor (HLF), were predicted to bind to the promoter regions of SLC40A1 near c.-662C>T, c.-98G>C, and c.-8C>G, respectively. Among these, CREB1 and HLF bound more strongly to the variant sequences than to the WT and functioned as activators of SLC40A1 transcription. Collectively, our findings indicate that the two SLC40A1 promoter haplotypes affect SLC40A1 transcription, which is regulated by CREB-1 and HLF.
To detect and prevent structural damage caused by various loads on marine structures and ships, structural health monitoring procedure is essential. Estimating loads acting on the structures which are measured by sensors that are mounted properly are crucial for structural health monitoring. However, attaching an excessive number of sensors to the structure without consideration can be inefficient due to the high costs involved and the potential for inducing structural instability. In this study, we introduce a method to determine the optimal number of sensors and their optimized locations for strain measurement sensors, allowing for accurate load estimation throughout the structure using model expansion method. To estimate the loads exerted on the entire structure with minimal sensors, we construct a strain-load interpolation matrix using the strain mode shapes of the finite element (FE) model and select the optimal sensor locations by applying D-Optimal Design and the row exchange algorithm. Finally, we estimate the loads exerted on the entire structure using the model expansion method. To validate the proposed method, we compare the results obtained by applying the optimal sensor placement and model expansion method to an FE model subjected to arbitrary loads with the loads exerted on the entire FE model, demonstrating efficiency and accuracy.
정보보호는 기업의 운영과 고객의 신뢰를 보장하는 필수요소이며 침해사고 예방을 통해 불확실한 피해를 완화시킬 수 있기 때문에 적절한 정보보호 대책의 선택과 적정투자 수준을 결정하는 것이 중요하다. 본 연구는 다양한 산업군에 속해있는 기업에서 정보보호 대책 투자에 활용할 수 있는 예산 범위에서 구성할 수 있는 최적의 정보보호 대책 포트폴리오 구성뿐만 아니라, 각 대책의 적절한 투자 수준에 대한 의사결정 지원 모델을 제시한다. 이를 위하여 산업군별 침해사고 유형 통계를 분석하고 유전자 알고리즘을 활용하여 최적 정보보호 대책 투자 포트폴리오를 도출한다. 도출된 모델을 기존 유전자 알고리즘을 이용한 정보보호 대책 투자 최적화 모델과 비교하고 기업 대상 설문 조사를 통하여 실제 사례를 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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