nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
최근 범세계적으로 환경 오염에 대한 사회적 관심이 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 특히, 실내외 환경 요소 측정과 데이터 관리를 편리하고 효과적으로 할 수 있는 서비스 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에 따라, 실내외에서 환경 요소를 측정할 수 있는 센서들이 개발되어 왔다. 그러나, 센서는 독립적인 모듈로 구성되어 있기 때문에, 각 센서에서 출력되는 데이터 인터페이스가 서로 다르다. 본 연구에서는, 이 문제를 해결하기 위해 블루투스를 사용하는 스마트폰과 All-in-One 센서 디바이스 보드간 저전력 근거리 무선 통신에 적합한 전용 프로토콜을 제안하고, 블루투스를 통한 사용자 스마트폰과 인터페이스의 성능을 측정하기 위한 검증 프로그램을 개발하여 제안된 전용 프로토콜에 대한 성능을 분석한다. 또한, 제안된 프로토콜을 사용하는 스마트폰 앱을 구현하여 사용자가 요구하는 구체적인 서비스를 제시한다.

Social issues for environmental pollution are continuously increasing globally. Especially, Users require services to measure environmental factors in indoor and outdoor and manage related data effectively and conveniently. According to this demand, sensors that can measure environmental factors in indoor and outdoor have been developed. However, since one sensor is composed of independent module, the interface of output data from each sensor is different. To solve the problem, we propose a customized protocol for low-power short-range wireless communication between smartphone using Bluetooth and All-in-One sensor device board and analyze the performance of the proposed customized protocol by developing program for performance verification of interface with user smartphone through Bluetooth. In addition, we implement a smartphone application using proposed protocol.

(게재일: 2018.02.28)
대부분의 동양화 작품에는 작가의 정보를 압축시켜 하나의 그림으로 표현한 낙관이 존재하고 이러한 낙관은 작품의 제목이나 작가의 이름 등 다양한 정보를 포함하고 있다. 따라서 동양화를 수집하거나 즐기는 사람들에게 낙관은 동양화에 대한 중요한 정보를 제공하는 단서 역할을 한다. 하지만 낙관에 있는 글자들은 대부분 어려운 한자나 간자 혹은 다양한 모양으로 변형되어 있어 일반인들이 쉽게 해석하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 낙관의 정보를 손쉽게 확인할 수 있도록 안드로이드 기반의 낙관 검색 애플리케이션을 개발하였다. 해당 애플리케이션은 촬영한 낙관 이미지를 분석하여 서버에 전송해 서버 내의 데이터베이스에서 촬영한 낙관 사진과 가장 유사한 낙관 후보에 대한 정보를 검색하는 알고리즘을 적용하였다. 또한 제안하는 알고리즘의 성능 분석을 위해서 촬영된 낙관 사진과 170개의 낙관 데이터 후보 중에서 정확하게 낙관을 찾아내는지에 대한 여부와 제공되는 낙관의 순위를 바탕으로 알고리즘의 정확도를 비교 및 분석하였다. 정확도 분석 실험 결과 본 애플리케이션의 검색 알고리즘의 정확도는 약 90%로 확인되었으며 추후 알고리즘의 최적화와 멀티쓰레딩 알고리즘의 보완을 통해 빅 데이터 환경에서 자동으로 이미지를 분석 및 검색하는 플랫폼으로의 발전이 가능할 것으로 기대한다.

In oriental paintings, there is Luo-kuan that expressed in a single picture by compressing the artist's information. Such Luo-kuan includes various information such as the title of the work or the name of the artist. Therefore, information about Luo-kuan is considered important to those who collect or enjoy oriental paintings. However, most of the letters in the Luo-kuan are difficult kanji, kanzai, or various shapes, so it is difficult for the ordinary people to interpret. In this paper, we developed an Luo-kuan search application to easily check the information of the Luo-kuan. The application uses a search algorithm that analyzes the captured Luo-kuan image and sends it to the server to output information about the Luo-kuan candidates that are most similar to the Luo-kuan images taken from the database in the server. We also compared and analyzed the accuracy of the algorithm based on 170 Luo-kuan data in order to find out the ranking of the Luo-kuan that matched the Luo-kuan among the candidates. Accuracy Analysis Experimental Results The accuracy of the search algorithm of this application is confirmed to be about 90%, and it is anticipated that it will be possible to develop a platform to automatically analyze and search images in a big data environment by supplementing the optimizing algorithm and multi-threading algorithm.

(게재일: 2018.02.28)
현재 업계에서 사용 중인 대부분의 탈지제는 중온 및 고온에서 사용하는 제품이 많으며, 거품의 발생 또한 많으므로 소포제를 넣지 않고서는 사용이 불가능한 약품이 대부분이다. 탈지제 거품의 발생은 탈지제의 세정력을 높이기 위해 주로 사용되는 음이온성 계면활성제의 특성에 의해 나타나게 되는데, 본 연구에서는 음이온성 계면활성제를 사용하지 않음으로 기포의 발생을 억제하고, 동시에 상온에서 사용할 수 있는 약품을 개발함으로써 생산 공정에서의 원가절감과 신뢰성 및 양산성의 향상을 도모하는데 그 목적이 있다.


(게재일: 2018.06.13)
전기화학적 양극산화법에 의해 형성하는 TiO2 나노튜브층은 넓은 비표면적과 규칙적인 구조를 가지고 있어 광촉매, 태양 전지, 생체재료 분야 등 다양한 분야에서의 응용이 되고 있으며, 국내 외 많은 연구가 보고 되고 있다. 특히, 나노튜브 층의 성장 거동에 미치는 인자로는 용액의 pH, 점도 등의 전해질의 물성, 인가전압, 시간 등이 있으며, 그에 대해 많은 연구가 이루어졌고 보고되고 있다. 최근 들어, 앞서 설명한 인자 이외에 양극산화에 사용되는 기판의 특성(미세구조, 결정구조, 결함, 첨가 원소 등)이 나노튜브층 성장거동에 영향을 미친다고 보고되었다. 따라서 본 연구에서는 전이금속으로 이루어진 Ti합금을 이용하여 첨가되는 합금원소가 산화막 성장 거동과 형태에 미치는 영향에 대해 조사 하였다. 본 연구에서는 Ti-Ni, Ti-Fe, Ti-Co 3종류 합금을 고진공 아크용해법으로 제조 하였으며, 에서 24시간 균질화 열처리를 하였다. 모든 합금은 최종 두께 2mm가지 냉간압연 하였으며, 양극산화는 동일한 조건에서 하였다. 생성된 나노튜브층의 표면 및 단면은 FE-SEM을 통해 관찰 하였다.


(게재일: 2018.06.13)
산화물 반도체 기반 박막 트랜지스터가 국내에서 본격적으로 연구 개발 된 지 10년 만에 대면적 OLED TV에 적용되었다. 전기적인 신뢰성뿐만 아니라, 광학적 신뢰성도 검증되어, 앞으로 산업계에서 그 적용 확대가 기대되고 있는 상황이다. 그렇지만, 향후 큰 성장이 예상되는 고해상도 플렉시블 디스플레이에 적용 가능한 높은 수준의 전기적 특성뿐만 아니라, 저온공정도 만족시킬 수 있는 박막 트랜지스터 개발이 필요한 실정이다. 이러한 측면에서 LTPS, 유기물 박막 트랜지스터에 비해, 산화물 박막 트랜지스터는 250도 이하의 저온공정에서도 고이동도 및 고신뢰성을 확보할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있을 것이다. 본 강연에서는 플렉시블 기판에 적용 가능한 산화물 박막 트랜지스터 기술 및 개발 동향에 대해 발표할 예정이다.


(게재일: 2018.06.13)
'무왕길을 찾아 떠나는 여행' 프로그램 참여자를 중심으로 탐방 인식과 만족도에 관한 연구결과는 다음과 같다. 본 프로그램에 참여하게 된 동기는 대부분 자녀교육이 단초가 된 것으로 나타났다. 탐방시설 이용에 따른 지원 및 개선사항으로 걷는 길에 대한 안전성 확보와 안내시설물 보강 및 재정비에 대한 요구가 많았다. 탐방로 프로그램 운영관리에 대한 항목에서는 프로그램 내용이 충실하게 된 점을 높이 샀다. 그러나 최근 발굴된 정원 유적 등의 결과를 담지 못한 점에 대해 아쉽다는 의견이 많았다. 따라서 백제 정원유적으로 확실히 되는 왕궁리 산 80-1번지를 중심으로 내부 프로그램을 보강할 필요성이 있다. 그리고 백제문화권이 보유하고 있는 역사문화 및 환경의 가치를 보존하여 지역역사와 정원문화를 체험하는 교육을 진행해야 한다. 일상에 지친 사람들에게 여유를 찾게 하는 무왕길 탐방 프로그램은 짧은 도보여행을 통해 자아성찰과 자연과의 접촉 그리고 건강관리 측면에 있어 그 중요성을 재인식시키는 계기가 될 것으로 생각한다.

The following results could be obtained from the research on awareness and satisfaction of the tourists who joined the program 'A Journey in Search of King Mu's Road'. With regard to awareness of the site tour program, tourists replied that they participated in the program mainly because of their interest in education for their children. They expressed great needs for the municipal government office to maintain walkways, signboards and guide maps as well as to reinforce safety facilities as a measure to increase satisfaction with the site tour on the part of visitors and tourists. In terms of satisfaction with operation and management of the site tour program, the contents of the program were highly appreciated while it turned out necessary to rediscover garden culture resources and to develop and operate an expanded internal tour course for tourists to look around inside the relics by utilizing the recently excavated Baekje historical resources. As a consequence, it might be expected possible to experience and educate the local history and garden culture thanks to the historical culture and environmental values that have been preserved in the Baekje cultural circles. Moreover, the importance of walking trips will be recognized for its effects to allow those who get tired from daily life to come into contact with nature, practice self-reflection and care for their health as well.

(게재일: 2018.12.31)
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 실시간 엔터프라이즈 워크플로우 관리 시스템을 구현하는데 있어서 반드시 수반되어야 하는 워크플로우 모델링 방법론으로서 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 클라우드 서비스 배치모델을 기반으로 하는 클라우드 워크플로우 아키텍처, 즉 조직 수준 클라우드 배치모델, 커뮤니티 수준 클라우드 배치모델, 공적 수준 클라우드 배치모델, 혼합형 클라우드 배치모델 등으로 분류되는 클라우드 배치모델에 따른 클라우드 워크플로우 아키텍처를 지원하는 것을 목적으로 한다. 이 모델은 전통적으로 엔터프라이즈 워크플로우의 대표적인 정형적 모델링 기법인 정보제어넷 모델링 방법론을 클라우드 배치모델과 연계할 수 있도록 확장시킨 수학적 그래프 모델이다. 결론적으로, 본 논문에서는 제안된 정보제어넷 기반 클라우드 워크플로우 모델을 적용할 수 있는 클라우드 워크플로우 아키텍처와 그에 따른 클라우드 워크플로우 서비스를 설계함으로써 제안된 모델의 적용가능성을 검증한다.

This paper proposes a cloud workflow model theoretically supported by the information control net modeling methodology as a cloud workflow modeling methodology that is mandatory in implementing realtime enterprise workflow management systems running with cloud computing environments. The eventual goal of the cloud workflow model proposed in this paper is to support those cloud workflow architectures reflecting the types of cloud deployment models such as private, community, public, and hybrid cloud deployment models. Moreover, the proposed model is a mathematical graph model that is extended from the information control net modeling methodology used in conventional enterprise workflow modeling, and it aims to theoretically couple this methodology with the cloud deployment models. Finally, this paper tries to verify the feasibility of the proposed model by building a possible cloud workflow architecture and its cloud workflow services on a realtime enterpeise cloud workflow management system.

(게재일: 2018.06.30)
본 논문은 DNN(Deep Neural Network)와 슈퍼픽셀을 이용한 실내 공간 인식 알고리즘을 제안한다. 영상으로부터 실내 공간 인식을 위해 우선 영상 분할을 위한 세그멘테이션 프로세스가 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 적당한 크기로 나눌 수 있는 슈퍼 픽셀 알고리즘을 이용해 세그멘테이션을 수행한다. 각 세그먼트를 인식하기 위해 세그먼트마다 제안하는 방법을 이용하여 특징을 추출한다. 추출된 특징들을 DNN을 이용하여 학습하고, 학습으로부터 추출된 DNN모델을 이용하여 각 세그먼트를 인식한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법과 기존의 알고리즘과의 성능 비교 분석을 한다.

In this paper, we propose an indoor-space recognition using DNN and super-pixel. In order to recognize the indoor space from the image, segmentation process is required for dividing an image Super-pixel is performed algorithm which can be divided into appropriate sizes. In order to recognize each segment, features are extracted using a proposed method. Extracted features are learned using DNN, and each segment is recognized using the DNN model. Experimental results show the performance comparison between the proposed method and existing algorithms.

(게재일: 2018.06.30)
코드 재사용 공격은 프로그램 메모리상에 존재하는 실행 가능한 코드 조각을 조합하고, 이를 연속적으로 실행함으로써 스택에 직접 코드를 주입하지 않고도 임의의 코드를 실행시킬 수 있는 공격 기법이다. 코드 재사용 공격의 대표적인 종류로는 ROP(Return-Oriented Programming) 공격이 있으며, ROP 공격에 대응하기 위한 여러 방어기법들이 제시되어왔다. 그러나 기존의 방법들은 특정 규칙을 기반으로 공격을 탐지하는 Rule-base 방식을 사용하기 때문에 사전에 정의한 규칙에 해당되지 않는 ROP 공격은 탐지할 수 없다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 사용하여 ROP 공격 코드에 사용되는 명령어 패턴을 학습하고, 이를 통해 ROP 공격을 탐지하는 방법을 소개한다. 또한 정상 코드와 ROP 공격 코드 판별에 대한 False Positive Ratio, False Negative Ratio, Accuracy를 측정함으로써 제안한 방법이 효과적으로 ROP 공격을 탐지함을 보인다.

A code reuse attack is an attack technique that can execute arbitrary code without injecting code directly into the stack by combining executable code fragments existing in program memory and executing them continuously. ROP(Return-Oriented Programming) attack is typical type of code reuse attack and serveral defense techniques have been proposed to deal with this. However, since existing methods use Rule-based method to detect attacks based on specific rules, there is a limitation that ROP attacks that do not correspond to previously defined rules can not be detected. In this paper, we introduce a method to detect ROP attack by learning command pattern used in ROP attack code using RNN(Recurrent Neural Network). We also show that the proposed method effectively detects ROP attacks by measuring False Positive Ratio, False Negative Ratio, and Accuracy for normal code and ROP attack code discrimination.

(게재일: 2018.06.30)
Copy move frogery(CMF) 위조를 검출하는 기술은 블록(block) 기반 방식과 특징점(keypoint) 기반 방식으로 구분 된다. 블록 기반 방법은 위조 검출 과정에서 조사해야 하는 블록의 수가 많기 때문에 높은 계산 비용이 발생한다. 또한 위조되는 영역이 기하학적 변환을 거친 경우 위조 검출에 실패하는 단점이 있다. 반대로 특징점 기반 접근법은 블록 기반 방식의 단점을 극복 할 순 있지만 CMF 위조가 이미지의 낮은 엔트로피 영역에서 발생하는 경우 검출 할 수 없다는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 특징점 기반 방식과 블록 기반 방식을 융합하여 이미지의 모든 영역에서 CMF 위조를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 우선 전체 이미지를 대상으로 특징점 기반 위조 검출을 수행한다. 그 후 위조 검사가 이루어지지 않은 영역을 선별하여 블록 기반 위조 검사를 다시 수행한다. 따라서 제안하는 위조 검출 기술은 이미지의 모든 영역에서 발생하는 CMF 위조를 검출하는 것을 가능하게 해준다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존은 방법보다 우수한 위조 검출 성능을 보이는 것을 확인하였다.

The methods for detecting copy move frogery (CMF) are divided into two categories, block-based methods and keypoint-based methods. Block-based methods have a high computational cost because a large number of blocks should be examined for CMF detection. In addition, the forgery detection may fail if a tampered region undergoes geometric transformation. On the contrary, keypoint-based methods can overcome the disadvantages of the block-based approach, but it can not detect a tampered region if the CMF forgery occurs in the low entropy region of the image. Therefore, in this paper, we propose a method to detect CMF forgery in all areas of image by combining keypoint-based and block-based methods. The proposed method first performs keypoint-based CMF detection on the entire image. Then, the areas for which the forgery check is not performed are selected and the block-based CMF detection is performed for them. Therefore, the proposed CMF detection method makes it possible to detect CMF forgery occurring in all areas of the image. Experimental results show that the proposed method achieves better forgery detection performance than conventional methods.

(게재일: 2018.08.31)
세계적으로 생물자원 연구데이터는 그 자체로 중요할 뿐만 아니라, 공유되고 활용되어야 한다. 본 논문에서는 명확한 기준 없이 각각의 연구목적과 특성에 따라 개별적으로 구축, 관리되고 있는 생물자원 연구데이터를 공동 활용 할 수 있도록 정보시스템의 구축 단계부터 적용 가능한 데이터 참조모델을 제시한다. 이를 위해 기존 관련 정보시스템의 데이터 모델을 국내외 표준 및 데이터 관리 정책을 기반으로 확장하여 개별 정보시스템에서 공동 활용 할 수 있는 데이터 참조모델을 개발하고 그 적용 절차를 제안한다. 또한, 제안하는 데이터 참조모델의 우수성을 입증하기 위하여 Krogstie의 데이터모델 평가모형을 적용하여 품질수준을 검증하고 국내외 표준들과의 데이터 공유수준을 비교한다. 실험 결과 기존 데이터 모델보다 데이터를 자원, 대상, 활동, 성과의 4단계로 분류하고 엔티티 도출 및 관계를 정의한 데이터 참조모델에서 데이터의 품질과 공유수준이 높게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.

The biological resources research data around the world are not only very critical themselves but should be shared and utilized. Up to now, the biological resources have been compiled and managed individually depending on the purpose and characteristics of the study without any clear standard. So, in this study, the data reference model would be suggested which is applicable in the phase ranging from the start of the construction of the information system and which can be commonly used. For this purpose, the data model of the related information system would be expanded based on the domestic and foreign standards and data control policy so that the data reference model which can be commonly applicable to individual information system would be developed and its application procedure would be suggested. In addition, for the purpose of proving the excellence of the suggested data reference model, the quality level would be verified by applying the Korgstie's data model evaluation model and its level of data sharing with the domestic and foreign standards would be compared. The test results of this model showed that this model is better than the conventional data model in classifying the data into 4 levels of resources, target, activities and performances and that it has higher quality and sharing level of data in the data reference model which defines the derivation and relation of entity.

(게재일: 2018.08.31)
컴퓨팅 기술은 가상화와 분산처리 기술을 기반으로 인터넷을 통해 IT자원을 사용한 만큼의 요금을 지불하는 클라우드 컴퓨팅 기술로 발전되고 있다. pc의 성능도 고성능 서버에서나 사용되었던 데이터베이스 운용이나 업무처리를 수행할 수 있는 단계로 발전하였다. 이에 따라 정보시스템을 업무의 지속성 유지를 위해 pc에서 정보 시스템이 운용되도록 설계하였다. pc를 이용한 정보시스템은 업무의 지속성을 유지할 수 있지만 데이터에 대한 정보보호는 매우 미흡한 환경이다. 본 논문은 pc를 이용한 정보시스템에서 정보보호의 이론적 내용을 고찰하고 데이터를 안전성 있게 보호할 수 있도록 파이썬을 활용한 정보보호 시스템 설계를 연구하였다.


(게재일: 2018.07.13)
본 논문에서는 다수의 센서 노드로 구성된 Internet of Things (IoT) 환경에서 새로운 환경에 대해 적응하는데 걸리는 시간을 줄이기 위한 새로운 스케줄링 기법을 제안한다. IoT 환경에서는 데이터 수집 및 전송 패턴이 사전에 정의되어 있지 않기 때문에 기존 정적인 Packet scheduling 기법으로는 한계가 있다. Q-learning은 네트워크 환경에 대한 사전지식 없이도 반복적 학습을 통해 Scheduling policy를 확립할 수 있다. 본 논문에서는 기존 Q-learning 스케줄링 기법을 기반으로 각 큐의 패킷 도착률에 대한 bound 값을 이용해 Q-table과 Reward table을 초기화 하는 새로운 Q-learning 스케줄링 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과 기존 기법에 비해 변화하는 패킷 도착률 및 서비스 요구조건에 적응하는데 걸리는 시간이 감소하였다.


(게재일: 2018.07.13)
본 논문에서는 입시상담을 위한 챗봇 시스템을 텍스트 유사도 기반으로 개발하였다. 텍스트를 인지하여 답변을 제공해 주는 방식이며 실시간을 요하는 데이터들은 크롤링한 데이터를 가공을 한 후 사용자에게 대답을 해주고 사용자가 답변에 얼마나 좋은 정보인지 체크하여 그에 맞는 답변을 내어 준다. 사용자의 텍스트를 인식하는 것은 텍스트 유사도를 이용하여 정확하게 인지하고 사용자의 질문과 답변을 서버 DB에 저장을 하여 비슷한 질문이 있을 경우 저장된 답변과 평점을 이용하여 답변을 제공한다.


(게재일: 2018.07.13)
작업 순서 결정 문제의 목표는 다양한 작업들에 대한 최적의 처리 순서를 결정하여 총 처리시간이나 납기 지연과 관련된 지표들을 최소화하는 것이다. 나아가, 실제 생산 현장에서는 작업 처리 순서를 결정할 때, 긴급도나 고객과의 관계 등과 같은 요인을 고려하여 일부 작업들을 특정 시간 내에 완료해야 할 수 있으며, 이 같은 제약 조건을 완료 시간 제약이라 한다. 본 논문에서는 완료 시간 제약을 갖는 작업 순서 결정 문제의 개념과 특성에 대해 살펴보고, 이러한 문제를 풀이하기 위한 알고리즘 개발에 후보 순위 접근법을 적용할 것을 제안한다.


(게재일: 2018.07.13)
전문대학의 프로그래밍 수업에서 시험효과를 이용하여 학습자의 집중도를 높이고 긴장감을 유발하며 학업 성취도를 높일 수 있는 실시간 학업성취도 테스트와 피드백 방안을 제안한다. SNS와 간단한 필기구를 활용한 시험으로 교수자는 수업 전과 후의 학습자의 성취도의 변화를 쉽게 파악하며 학습자는 실시간으로 SNS를 통해 피드백을 받을 수 있다.


(게재일: 2018.07.13)
임베디드 기기는 시퀀스 제어 기능과 수치연산 기능을 활용하여 제어 프로그램에 따라 산업현장의 기기 등 다양한 자동화 시스템에 활용된다. 현재 임베디드 기기는 기업의 산업현장, 원전, 대중교통 같은 국가기반시설에서 제어 시스템으로 활용되고 있다. 따라서 임베디드 기기를 대상으로 하는 공격은 큰 경제적 손실과 사회적 손실을 야기할 수 있다. 임베디드 기기를 대상으로 하는 공격은 대부분 데이터, 코드 변조로서 제어 프로그램을 대상으로 이루어진다. 산업 자동화 임베디드 기기의 제어 프로그램은 일반적인 프로그래밍 언어와 달리 회로 구조를 표현하기 위하여 설계되었고, 대부분의 산업 자동화 제어 프로그램은 그래픽 기반 언어인 LAD로 설계되어있어 정적분석이 용이하지 않다. 이러한 특징으로 인하여 산업 자동화 제어 프로그램에 대한 취약점 분석 및 보안 관련 연구는 정형 검증, 실시간 모니터링 수준에 그친다. 또한 사전에 취약점을 탐지하고 공격에 대한 대비가 가능한 산업 자동화 제어 프로그램 정적분석 연구는 매우 저조한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 산업 자동화 임베디드 프로그램에 대한 정적분석 효율성 증대를 위하여 회로 구조를 표현하기 위해 설계된 산업 자동화 제어 프로그램을 논리식으로 표현하기 위한 방법을 제시한다. 또한 다양한 제조사의 산업 자동화 제어 프로그램을 통합적으로 분석하기 위하여 LLVM IR을 활용한 중간어 변환 기술을 제안한다. LLVM IR을 활용함으로서 동적 분석에 대한 통합분석이 가능하다. 본 연구에서는 해당 방법에 대한 검증을 위하여 S 사(社)의 제어 프로그램을 대상으로 하여 논리식 형태의 중간어로 변환하는 프로그램의 시제품을 개발하였다.

Utilizing sequence control and numerical computing, embedded devices are used in a variety of automated systems, including those at industrial sites, in accordance with their control program. Since embedded devices are used as a control system in corporate industrial complexes, nuclear power plants and public transport infrastructure nowadays, deliberate attacks on them can cause significant economic and social damages. Most attacks aimed at embedded devices are data-coded, code-modulated, and control-programmed. The control programs for industry-automated embedded devices are designed to represent circuit structures, unlike common programming languages, and most industrial automation control programs are designed with a graphical language, LAD, which is difficult to process static analysis. Because of these characteristics, the vulnerability analysis and security related studies for industry automation control programs have only progressed up to the formal verification, real-time monitoring levels. Furthermore, the static analysis of industrial automation control programs, which can detect vulnerabilities in advance and prepare for attacks, stays poorly researched. Therefore, this study suggests a method to present a discussion on an industry automation control program designed to represent the circuit structure to increase the efficiency of static analysis of embedded industrial automation programs. It also proposes a medium term translation technology exploiting LLVM IR to comprehensively analyze the industrial automation control programs of various manufacturers. By using LLVM IR, it is possible to perform integrated analysis on dynamic analysis. In this study, a prototype program that converts to a logical expression type of medium language was developed with regards to the S company's control program in order to verify our method.

(게재일: 2018.03.31)
본 연구는 Deep Neural Network(DNN)을 이용하여 광주-기아 챔피언스 필드의 일일 관중 수를 예측함으로써 이를 통해 구단과 관련기업의 마케팅 자료제공 및 구장 내 부대시설의 재고관리에 자료로 쓰임을 목적으로 수행 되었다. 본 연구에서는 Artificial Neural Network(ANN)의 종류인 DNN 모델을 이용하였으며 DNN 모델의 과적합을 막기 위해 Dropout과 Batch normalization 적용한 모델을 바탕으로 총 4종류를 설계하였다. 각각 10개의 DNN을 만들어 예측값의 Root Mean Square Error(RMSE)와 Mean Absolute Percentage Error(MAPE)의 평균값을 낸 모델과 예측값의 평균으로 RMSE와 MAPE를 평가한 Ensemble 모델을 만들었다. 모델의 학습 데이터는 2008년부터 2017년까지의 관중 수 데이터를 수집하여 수집된 데이터의 80%를 무작위로 선정하였으며, 나머지 20%는 테스트 데이터로 사용하였다. 총 100회의 데이터 선정, 모델구성 그리고 학습 및 예측을 한 결과 Ensemble 모델은 DNN 모델의 예측력이 가장 우수하게 나왔으며, 다중선형회귀 모델 대비 RMSE는 15.17%, MAPE는 14.34% 높은 예측력을 보이고 있다.

In this paper, we used the Deep Neural Network (DNN) to predict the number of daily spectators of Gwangju - KIA Champions Field in order to provide marketing data for the team and related businesses and for managing the inventories of the facilities in the stadium. In this study, the DNN model, which is based on an artificial neural network (ANN), was used, and four kinds of DNN model were designed along with dropout and batch normalization model to prevent overfitting. Each of four models consists of 10 DNNs, and we added extra models with ensemble model. Each model was evaluated by Root Mean Square Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The learning data from the model randomly selected 80% of the collected data from 2008 to 2017, and the other 20% were used as test data. With the result of 100 data selection, model configuration, and learning and prediction, we concluded that the predictive power of the DNN model with ensemble model is the best, and RMSE and MAPE are 15.17% and 14.34% higher, correspondingly, than the prediction value of the multiple linear regression model.

(게재일: 2018.03.31)
기관 또는 조직은 비즈니스 시스템의 규모가 커지면서 이들과 관련된 서로 다른 시스템에서 다양한 대량의 데이터들이 생성되고 있다. 이와 같이 비즈니스 환경에서 서로 다른 시스템에서 데이터를 보다 스마트하게 처리하여 효율성을 높일 수 있는 방법이 필요하다. 이를 위한 가장 기본적인 접근 방법 중 하나는 DataLake와 같이 데이터를 정확하게 설명하고 전체 비즈니스에 대한 가장 중요한 데이터를 나타낼 수 있는 단일 도메인 모델을 만드는 것이다. DataLake의 장점을 구현하기 위해서는 다양하게 요구되어진 기능들을 어떤 구조로, 어떻게 작동 할 것인지에 대한 DataLake의 구성 요소들을 정의하는 게 중요하며, DataLake의 구성 요소들에 의해서 데이터 흐름에 따른 라이프 사이클을 갖게 된다. 또한 데이터 획득 시점에서 DataLake로 유입되는 동안 메타 데이터는 데이터 추적 가능성, 데이터 계보 및 라이프 사이클 전반의 데이터 민감도에 기반 한 보안 측면과 함께 캡처 및 관리되어야 하며, 이러한 이유로 Abyss Storage Cluster 기반의 DataLake Framework를 설계하였다.

As an organization or organization grows in size, many different types of data are being generated in different systems. There is a need for a way to improve efficiency by processing data smarter in different systems. Just like DataLake, we are creating a single domain model that accurately describes the data and can represent the most important data for the entire business. In order to realize the benefits of a DataLake, it is import to know how a DataLake may be expected to work and what components architecturally may help to build a fully functional DataLake. DataLake components have a life cycle according to the data flow. And while th data flows into a DataLake from the point of acquisition, its meta-data is captured and managed along with data traceability, data lineage, and security aspects based on data sensitivity across its life cycle. According to this reason, we have designed the DataLake Framework based on Abyss Storage Cluster.

(게재일: 2018.03.31)
조류인플루엔자는 전염 속도가 매우 빠르고 양계농장을 중심으로 생산자들과 소비자들에게 심각한 영향을 끼친다. 그중에서도 2016년 말에 전국적으로 발생한 조류인플루엔자는 좁은 공간에 밀집시켜 사육하는 산란계 농장에 큰 피해를 주었다. 이에 따라 달걀과 달걀을 재료로 하는 가공식품의 가격이 급등하였고 언론은 많은 속보성 뉴스기사를 게재하였다. 본 연구는 사회이슈를 반영한 온라인 뉴스기사의 키워드 변화와 달걀가격 변동과의 상관관계를 알아보고자 하였다. 이를 위하여 2016년 11월부터 14주 동안 한국에서 발생한 조류인플루엔자 관련 온라인 뉴스기사 682건과 같은 기간의 달걀가격 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과는 사회이슈를 반영하는 뉴스기사의 키워드와 실물가격과의 관계를 이해하는 데 기여할 것으로 기대한다.

Avian influenza (AI) is notorious for its rapid infection rate, and has a serious impact on consumers and producers alike, especially in poultry farms. The AI outbreak, which occurred nationwide at the end of 2016, devastated the livestock farming industries. As a result, the prices of eggs and egg products had skyrocketed, and the event was reported by the media with heavy emphasis. The purpose of this study was to investigate the correlation between the egg price fluctuation and the keyword changes in online news articles reflecting social issues. To this end, we analyzed 682 cases of AI-related online news articles for fourteen weeks from November 2016 in South Korea. The results of this study are expected to contribute to understanding the relationship between the actual price of eggs and the keywords from news articles related to social issues.

(게재일: 2018.03.31)