Wireless sensor networks are used to monitor and control areas in a variety of military and civilian areas such as battlefield surveillance, intrusion detection, disaster recovery, biological detection, and environmental monitoring. Since the sensor nodes are randomly placed in the area of interest, separation of the sensor network area may occur due to environmental obstacles or a sensor may not exist in some areas. Also, in the situation where the sensor node is placed in a non-relocatable place, some node may exhaust energy or physical hole of the sensor node may cause coverage hole. Coverage holes can affect the performance of the entire sensor network, such as reducing data reliability, changing network topologies, disconnecting data links, and degrading transmission load. It is possible to solve the problem that occurs in the coverage hole by finding a coverage hole in the sensor network and further arranging a new sensor node in the detected coverage hole. The existing coverage hole detection technique is based on the location of the sensor node, but it is inefficient to mount the GPS on the sensor node having limited resources, and performing other location information processing causes a lot of message transmission overhead. In this paper, we propose an Adjacent Matrix-based Hole Coverage Discovery(AMHCD) scheme based on connectivity of neighboring nodes. The method searches for whether the connectivity of the neighboring nodes constitutes a closed shape based on the adjacent matrix, and determines whether the node is an internal node or a boundary node. Therefore, the message overhead for the location information strokes does not occur and can be applied irrespective of the position information error.
본 연구는 2022년에 4학년을 대상으로 처음 초등학교에 적용된 7종의 2015 개정 과학과 검정 교과서의 '혼합물의 분리' 단원에 제시된 혼합물의 분리 사례를 네트워크 분석기법을 활용하여 그 구조를 분석하고 상호관계를 파악하고자 하였으며, 교사와 학생의 혼합물 개념에 관한 이해를 파악하고자 하였다. 이를 위해 검정 교과서에 제시된 혼합물의 분리 사례를 3차례에 걸친 클렌징 과정을 거쳐 최종적으로 96개의 키워드를 추출하였다. 또한 교사와 학생의 개념 이해를 분석하기 위하여 경기도 소재 초등학교에 재직 중인 교사 32명의 응답을 받았으며, 2022년에 검정 교과서로 혼합물의 분리 단원을 학습한 경기도 소재 4학년 92명의 설문을 분석에 활용하였다. 그 결과 고체의 경우 전체 96개의 사례 중 54개(56.3%)로 가장 높은 비율을 보였으며, 학생들의 발달 특성에 맞게 가장 많고 다양한 사례가 제시된 것을 파악할 수 있었다. 그 다음으로 생물, 액체, 기타 물체 및 물질, 기체 순이었다. 혼합물의 사례를 분석하여 추출된 96개의 키워드에 대한 네트워크 분석을 통해 이들의 구조와 상호관계를 도식화하였고, 각 키워드가 서로 혼합물의 사례로 관련성을 갖는 연결을 분석하였다. 교사는 교과서에 제시된 복잡한 혼합물의 분리 사례를 부분적이었지만 바르게 이해한 경우가 있었으나, 학생의 경우 대부분 인지하지 못하고 있었으며, 설문으로 제시한 7개의 분리 사례에 대한 교사와 학생의 개념 이해를 분석한 결과 혼합물의 분리에 대한 명확한 개념 이해를 바탕으로 한 것이 아니라 개별 사례의 특성별로 다르게 응답하는 경향을 보였다. 따라서 다소 추상적일 수 있는 혼합물의 분리 개념을 학생이 명확하게 인식할 수 있도록 교육과정과 학습자의 특성에 맞게 보다 명확한 사례를 제시할 필요가 있다고 판단하였다.
본 연구에서는 비용매 유도 상분리와 소결 공정을 혼용하여 기체 및 액체에 대하여 슈퍼플럭스 거동을 보이는 니켈 모세관 지지체를 성공적으로 제조하였다. 니켈 모세관 전구체는 니켈, 폴리술폰, DMAC, PEG를 이용하여 도프용액을 제조한 후 NIPS 공정에 의하여 제조된 후에, 다양한 소결온도에서 수소 분위기 조건에서 소결하여 니켈 모세관 지지체를 제조하였다. 최적의 니켈 모세관 지지체는 $950^{\circ}C$ 소결온도에서 얻어졌는데 외경 $722{\mu}m$, 내경 $550{\mu}m$, 두께 $94{\mu}m$이었다. 니켈 모세관 지지체 기공율은 26%, 평균 기공경은 $4{\mu}m$이었으며 3차원으로 서로 연결된 기공구조를 갖고 있었다. 그리고 파괴하중은 2.84 kgf, 파괴 연신율은 13%이었다. 니켈 모세관 지지체의 He, $N_2$, $O_2$, $CO_2$에 대한 단일 기체 투과도는 상온에서 각각 432,327, 281,119, 264,259, 193,143 GPU로 슈퍼플럭스 거동을 보였다. 이는 3차원적으로 서로 연결된 $4{\mu}m$ 크기 마크로기공을 통하여 viscous flow가 일어났기 때문에 나타나는 현상으로 설명되었다.
3.4 DDoS 사건과 농협 해킹사건 등으로 국가기관의 정보보호에 관한 중요성이 대두되고 있고, 정보보호 관련 법률이 국회에서 논의되고 있다. 하지만 국회사무처의 정보보호컨설팅 결과 61.2점으로 매우 낮게 평가 되었으며, H/W, S/W분야의 평가에서도 보안성이 취약한 것으로 나타났다. 본 논문은 입법지원 기관인 국회와 국회사무처의 네트워크와 컴퓨터 시스템 등에 대한 관리적, 기술적, 물리적 보안 요소에 대한 현황을 분석한다. 그리고 입법지원 기관이 갖추어야 할 네트워크와 시스템을 위한 물리적 네트워크 분리, DDoS 공격 대응, Virus 공격 대응, 해킹 공격 대응 및 중요 시스템 보안과 사이버침해대응센터를 위한 설계와 연구를 통해서 기밀성, 가용성, 무결성, 접근제어, 인증 등의 보안평가기준에 따라 분석을 한다. 본 연구를 통해 입법지원기관의 보안 강화를 위한 자료와 보안관련법 제정을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.
Hindi is the most widely spoken language in India, with more than 300 million speakers. As there is no separation between the characters of texts written in Hindi as there is in English, the Optical Character Recognition (OCR) systems developed for the Hindi language carry a very poor recognition rate. In this paper we propose an OCR for printed Hindi text in Devanagari script, using Artificial Neural Network (ANN), which improves its efficiency. One of the major reasons for the poor recognition rate is error in character segmentation. The presence of touching characters in the scanned documents further complicates the segmentation process, creating a major problem when designing an effective character segmentation technique. Preprocessing, character segmentation, feature extraction, and finally, classification and recognition are the major steps which are followed by a general OCR. The preprocessing tasks considered in the paper are conversion of gray scaled images to binary images, image rectification, and segmentation of the document's textual contents into paragraphs, lines, words, and then at the level of basic symbols. The basic symbols, obtained as the fundamental unit from the segmentation process, are recognized by the neural classifier. In this work, three feature extraction techniques-: histogram of projection based on mean distance, histogram of projection based on pixel value, and vertical zero crossing, have been used to improve the rate of recognition. These feature extraction techniques are powerful enough to extract features of even distorted characters/symbols. For development of the neural classifier, a back-propagation neural network with two hidden layers is used. The classifier is trained and tested for printed Hindi texts. A performance of approximately 90% correct recognition rate is achieved.
우리나라는 1995년 이동전화 가입자수가 백만명, 1998년 천만명을 돌파한 이래 비약적으로 증가하여 현재 우리나라는 인구대비 이동통신단말기의 보급률이 110%를 넘어섰다. 현재는 어린이나 학생 등 비경제 활동 인구들까지 이동통신 단말기를 사용하고 있다. 명백히 필수재가 된 이동통신 단말기는 그 보급대수가 냉장고, 세탁기, 진공청소기 및 승용차를 추월하고 있다. 그런데 이동통신의 생활화로 이동통신단말기와 서비스는 아주 중요한 필수재로 자리매김하였으나 단말기 대금과 서비스요금 을 비롯한 통신관련 비용은 가계의 큰 부담이 되고 있다. 그런데 공정한 경쟁을 통하여 소비자 후생 나아가 사회적 후생을 최대화 할 수 있도록 시장의 실패를 방지해야할 정부는 적시에 적절한 역할을 하지 못하고 있는 것으로 보인다. 이동통신전화가 상용화된 1990년대 초부터 현재까지의 이동통신정책중 이동통신망 공동이용, 번호이동, 단말기 유통과 이통서비스의 분리, 망중립성 확보는 주인-대리인문제(principal agent problem) 등 공공선택과 관련한 문제점들을 노정하고 있다.
현대의 네트워크를 이용한 IT산업은 폭발적으로 발전하여 기존에 오프라인으로 행해지던 작업들이 온라인상에서 행해지는 일이 빈번해지고 있고 인간관계까지 온라인상에서 이루어지는 경우가 많아지고 있다. 이에 따라 오프라인으로 이루어지던 침해 사고 같은 범죄가 온라인상에서도 빈번하게 이루어지고 있고 그 수도 나날이 증가하고 있기 때문에 보안 네트워크의 구축이 매우 중요해졌다. 이러한 노력의 일환으로 업무 망과 기관 망 간의 망 분리를 국가적으로 추진하고 있으나 이는 망 사용자 측면의 불편과 효율성 저하를 가져온다. 본 논문에서는 현재 많은 곳에서 추진 중인 네트워크 망 분리 사업에서 분리된 망을 제한적으로 연결시킬 수 있는 안전한 방안을 제시하고 그 중 NAT를 이용한 연결과 공유 스토리지를 이용한 연결 방법에 대해 테스트베드를 구현하고 실험한 결과를 보였다.
본 연구는 일일 인구이동에 의한 네트워크와 유동패턴을 통해 한국의 도시체계 변화를 고찰하였다. 일일 인구이동이 일상적인 통행패턴을 반영하므로, 도시간 연결관계에 의한 도시체계는 생활권의 관점으로 인식할 수 있다. 2012년 들어 도시간 인구이동이 증가하면서, 도시 네트워크의 연결체계를 비롯하여 출발지와 도착지로 구성되는 통행권의 수가 모두 증가하였다. 통행량의 분산에도 불구하고 서울을 중심으로 하는 수도권과 부산을 중심으로 하는 부산권의 공간범위는 확대되었다. 서울지향형 고속교통망이 구축된 강원도에서는 춘천을 중심으로 하는 소양강문화권과 영동지방의 생활권 분리가 심화되었다. 교통망의 접근성이 양호한 대전과 그 주변지역을 아우르는 생활권은 경기남부까지 확대되었다. 전남에 형성된 기존의 생활권은 광주의 중심성이 약화되면서 목포와 순천을 중심으로 서부와 동부에서 분절되었다. 생활권은 거시적으로 광역 행정경계와 대체로 일치하였지만, 도 경계를 넘어 다른 광역단체의 시군과 통합되는 사례가 증가하였다. 서울과 그 주변 도시간의 상호작용이 강화된 것은 서울을 중심으로 하는 세계도시-지역의 발전 가능성을 높여준다.
실내 환경에서 음성인식 기술을 이용한 무선 홈 네트워크 시스템 구현에 있어, 잡음과 실내 잔향음은 시스템 성능 저하의 주요 원인이다. 본 연구에서는 실내 인식환경에서 스펙트럼 엔트로피(Spectral entropy) 기반의 음성 구간검출법을 이용하여 잔향음(reverberation) 및 실내잡음에 강인한 음성인식 홈 네트워크 시스템을 구현하고자 한다. 스펙트럼 차감법(Spectral Subtraction)은 잔향으로 인해 왜곡된 신호를 스펙트럼 상에서 제거하여 잔향의 효과를 줄일 수 있고 음성신호와 독립적인 잡음을 제거 할 수 있다. 효과적인 스펙트럼 차감을 위해서는 음성과 비음성 구간의 정확한 구분이 수반되어야 하며 이를 위해서 엔트로피 기반의 음성 구간 검출법을 적용하여 성능을 향상시킨다. 모의 및 실내환경 실험 결과 Spectral entropy 기반의 음성 구간 검출법을 이용할 경우 실내 잔향 및 잡음환경에서 명령어 인식률의 향상이 증명되었다.
악성코드 감염, 외부침입 등으로 인한 금융회사의 고객정보 유출, 기타 금융사고 발생에 대한 위험으로부터 금융거래를 보호하기 위해 금융위원회에서는 "금융전산 보안강화 종합대책"에서 업무망과 인터넷망 분리에 의한 안전한 금융거래와 고객정보 보호대책의 가이드라인을 제시하고 금융전산망 분리를 의무화시켰다. 이에 각 금융회사는 회사별 IT전산 환경에 맞는 물리적, 논리적 망분리 방법을 선택하여 망분리 시스템을 구축하고 있다. 본 논문은 전통적 범용장비의 구성과 최근 발전중인 가상화 기술 중 하나인 Hyper Converged를 통한 통합형 HCI(Hyper Converged Infrastructure) 방식에 대한 비교 및 사례 연구로 논리적 망분리 구축을 위한 효율적인 인프라 구성 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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