19 research outputs found

    말 마취후 근병의 마취중 예측을 위한 임상병리학적 평가

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    학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :수의학과 수의내과(임상병리)학전공,1999.Maste

    서울경마공원 서러브렛 경주마 연쇄상구균 상부호흡기감염병의 임상병리학적 및 면역학적 특성

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    Thesis(doctoral)--서울대학교 대학원 :수의학과 수의내과학(임상병리)전공,2006.Docto

    의료인의 원격의료 경험에 대한 질적사례연구

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    학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 보건학과(보건정책관리학전공), 2011.8. 양봉민.Maste

    내장형 시스템을 위한 압축 자바 클래스 파일 설계

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    학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :전기·컴퓨터공학부,2002.Maste

    주변차량 위치 파악을 위한 차량간 통신 시스템 및 좌표 추정 알고리즘

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    학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 전기·컴퓨터공학부, 2013. 2. 서승우.차량의 주행성 및 안정성 등을 향상시키는데 있어서 주변 상황을 정확히 인지하기 위한 기술은 필수적이다. 하지만 차량에 장착된 센서는 정확도, 탐지 범위, 음영지역의 존재 등의 한계가 있다. 한편, 2013년까지 북미에서 차량간 통신 장비의 의무장착 의무화 여부를 확정하기로 하였으며 미 고속도로 교통 안전 관리부는 연구 결과 향후 80%의 사고가 차량간 통신에 영향을 받을 것 으로 예측하였다[1]. 주변 상황을 인지하는데 있어서 통신을 활용하여 측정된 데이터를 교환하는 경우 차량에 장착된 센서의 음역지역을 제거하고 감지 범 위를 확대하며 측정 정확도를 향상시키는 효과를 얻을 수 있다. 하지만 기존 연구들은 모든 차량이 통신 가능하다는 가정 혹은 센서에 대한 정확한 정보, 측정값과 상태의 정확한 확률 관계 등을 필요로하여 실재 구현이 어렵다. 여러 차량에서 측정한 데이터를 융합하기 위해서는 시공간 적인 좌표를 일치시켜야 한다.이과정에서차량에장착된GPS에의한오차가누적되는문제점이있다. 또한 기존의 기법들은 같은 차량을 감지한 데이터들을 클러스터링 하는 과정 에서 주변 차량의 수를 알아야하거나 많은 반복을 필요로 하는 등의 문제가 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 각 차량에 이종의 장비 가 장착되어 있으며 통신이 불가한 차량이 혼재되어 있고 주변 차량 상황이 빠르게 변화한다는 전제 하에 연구를 진행하였다. 본 논문은 통신을 기반으로 측정값을 공유하여 주변 차량의 좌표를 추정하는 알고리즘을 제안하며 그를 위한 시스템 구성 및 전처리 과정을 포함한 측정데이터 공유 메커니즘을 제 시한다. 메커니즘에 포함된 클러스터링과정에서 차량 환경을 반영하여 계산 시간을 단축시키는 방법을 제안하였고 데이터 융합 알고리즘에서 각 데이터의 가중치를 추정하는 과정과 같은 차량에서 측정된 데이터들이 공통으로 가지 고 있는 GPS에러 등을 생쇄하는 과정을 포함하였다. 제시한 시스템은 실험 을 통하여 실효성을 확인하였으며 알고리즘의 성능은 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.초록 i 제 1 장 서 론 1 1.1 제안하는 좌표 추정 알고리즘의이점 . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2 논문의 구성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 제 2 장 배경이론 5 2.1 차량 무선 통신 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.2 GPS 및 GPS 보정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.3 클러스터링 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.4 추정 기법 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 제 3 장 시스템 개요 10 제 4 장 로컬맵 구성 알고리즘 13 4.1 데이터 공유 메커니즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 4.1.1 GPS 보정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 4.1.2 좌표 변환 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 4.1.3 차량간 통신 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.1.4 시간 동기화 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4.1.5 데이터 클러스터링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4.2 좌표 추정 및 로컬맵 구성 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.2.1 데이터의 가중값 추정 및 위치 좌표 가추정 . . . . . . . . 23 4.2.2 데이터 평행이동 및 위치좌표 재추정 . . . . . . . . . . . 26 제 5 장 시뮬레이션 및 실험 결과 29 5.1 시뮬레이션 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.1.1 클러스터링 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.1.2 좌표추정 알고리즘 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.2 실험 결과 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.2.1 GPS 보정 성능 및 GPS 오차 특성 . . . . . . . . . . . . . 32 5.2.2 차량 통신 성능 측정 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 5.2.3 응용 제품 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 제 6 장 결 론 39 참고문헌 40 Abstract 44Maste

    The Study on the Cultural-industry District and its Innovative System

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    1990년대 이후 지역산업의 재구조화과정은 대부분 구산업이 신산업으로 대체되어 가는 과정으로서 - 즉 기존 시스템이 존재하는 지역을 변화시키는 과정으로서 - '새로움'을 받아들이고 이를 변혁에 활용할 수 있는 여지가 확고해야만 한다. 이것이 다름 아닌 '창의적이고 혁신적인 지역환경'의 핵심구성요소라 할 수 있을 것이다. 이러한 산업의 재구조화와 연결되면서 점점 부각되고 있는 국가적 역할, 그 중에서도 이해당사자들간의 조정능력, 갈등구조 관리, 결과물의 관리 등 정부의 거버넌스적 기능에 대한 고려가 새롭게 주목되고 있다. 본 논문에서는 집적지의 이론적 접근을 거래비용, 네트워크, 혁신의 세가지 개념으로 정리하고 각 이론들의 역사적 고찰에 대한 미흡을 최근 첨단문화산업단지(쉐필드 CIQ와 실리콘앨리)를 사례로 하여 보충하려 한다. 쉐필드와 실리콘앨리는 1990년대이후 산업이 첨단컨텐츠로 이행하고, 그 과정에서 집적지의 복합화기능은 비공식적인 사회관계를 토대로 활성화될 뿐만 아니라 국가의 개입으로 이루어지고 있다. CIQ나 실리콘앨리의 갈등과정은 지역의 모든 관계자의 이해관계가 복합적으로 얽혀있는 과정이었고 결국 이러한 문제를 조정하고 해결할 거버넌스적 기능을 가진 주체의 등장이 주요한 특징이라고 볼 수 있다. 그러나 기존의 혁신성의 이론적 내용 속에서 국가 역할의 비중 증대와 그 역할의 변화 즉, 관리와 조정기능이 혁신과 병행되어서 이루어지고 있는 국가개입의 모습이 산업의 재구조화과정에 제대로 반영되지 못하고 있다는 것이 필자의 소견이다. 이에 따라 지역사회 경쟁력의 기반인 혁신성의 개념도 비공식적 외부환경 요인으로부터 국가적 개입의 차원으로까지 확대되어야 함을 첨단문화산업과 지역발전사례를 통해 제시하며, 이를 토대로 혁신체제에 관한 구체적인 개념화작업이 필요함을 보이는 것이 본 논문의 주요목적이라 하겠다

    초고층 건물 예비구조설계를 위한 대안 평가시스템

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    학위논문(석사)--서울대학교 대학원 :건축학과,2001.Maste

    A Study on the Automated Technique of Checking the Security Settings of Cloud Infrastructure

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    학위논문(석사)--아주대학교 정보통신대학원 :사이버보안,2021. 2클라우드 서비스 시장 규모는 빠른 성장세를 보이고 있다. 하지만 국내 클라우드 환경의 보안 점검의 경우 클라우드 환경과 서비스를 고려하지 않은 항목들이 다수 존재한다. 대부분의 기업들은 클라우드 인증 및 도입에 따라 보안 및 관리되어야 하는 대상과 서비스들이 많은 클라우드 서비스 환경에 대한 이해부족으로 클라우드 서비스에 대한 보안수준 향상을 위해 클라우드 서비스 보안점검 컨설팅을 진행하는 경우가 많다. 하지만 내부 보안점검 및 컨설팅 등은 시간과 비용 그리고 사람의 의존도가 높은 수동 프로세스로 진행된다. 따라서 기존 방식의 큰 문제점인 시간과 비용을 감소시킬 수 있는 방안으로 업무 프로세스 자동화를 적용하거나 개선한다면 클라우드 보안점검 업무에 대한 생산성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 이는 사람의 의존도를 줄이기 위해서 불필요한 반복적인 작업을 줄이고 보안 활동에 집중하여 효율성을 높일 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 클라우드 서비스 환경 보안에 대한 사전 연구와 자동화 분석 방식을 적용하기 위해 기존 분석 방식 연구 및 프로세스를 분리하고 자동화 방식을 적용한 클라우드 서비스 보안 RPA 시스템을 제안하였다. 또한 클라우드 인프라 OS환경을 확인해야 하는 항목들의 경우 클라우드 서비스 이용에 따라 점검하는 것이 불가능 하거나 N/A 처리가 되는 내용들이 많기 때문에 클라우드 서비스 환경 변화의 특성에 따라 고려해야 할 상황들과 많은 부분들을 검토해볼 필요가 있다. 우선 클라우드 서비스 환경에 적합한 기술연구와 자동화 시스템 설계 및 구현을 통해 기존 수행방식의 한계점을 극복하고, 빠르게 전환되는 클라우드 환경에서 효율적인 보안 점검 프로세스 적용을 위한 자동화 방식을 증명하기 위해서 보안 점검 방식에 대한 업무 프로세스 개선 방향과 사람이 단순·반복적으로 처리해야 할 업무와 생산성 있는 업무를 분할하여 효율적인 보안 점검 환경 제공에 대한 기틀을 마련하고 국내 클라우드 서비스 환경에서 보안점검에 대한 문제점과 미비한 부분들을 보완하여 클라우드 보안 체크리스트 항목 개선이 필요한 내용과 자동화 프로세스 구현 및 실험을 통해 클라우드 인프라의 보안 설정 확인 자동화 기법에 관한 연구를 진행하였다. 클라우드 인프라의 보안 설정 점검에 대하여 자동화를 적용하는 방식은 전혀 새로운 방법이 아니며, 다른 분야에서 활용되고 있다. 이는 보안에 대한 연구를 새로운 기술보다는 보다 효율적인 방법에 대한 연구가 필요하다는 것을 알 수 있다. 본 연구가 향후 클라우드 기술적 보안점검 부분에서 참고 및 가이드로써 활용 되어 다양하게 활동하고 있는 컨설턴트, 담당자, 학생 등을 대상으로 조금이나마 도움이 될 것을 기대한다.제 1 장 서론 1 제 1 절 연구의 배경 및 목적 1 제 2 절 연구의 범위 및 방법 2 제 2 장 클라우드 보안 관련 연구 3 제 1 절 클라우드와 가상화 기술 3 1. 도커 컨테이너 4 2. 컨테이너 보안 4 제 2 절 클라우드 보안문제 4 제 3 절 클라우드 보안인증 6 1. 국내 클라우드 보안 인증제도 6 2. 국외 클라우드 보안 인증제도 7 제 4 절 클라우드 보안점검 7 1. 점검 절차 8 2. 점검 및 분석 방법 9 제 3 장 클라우드 자동화 및 기술적 점검 분석 12 제 1 절 RPA 12 1. RPA 필요성 12 2. 점검프로세스 13 제 2 절 CCE 취약점 점검 분석 13 1. CCE 점검 환경 14 2. CCE 항목 분석 15 제 3 절 CVE 취약점 점검 분석 18 1. CVE 점검 환경 18 2. CVE 항목 분석 19 제 4 절 자동화 점검 프로세스 분석 20 1. 보안점검 프로세스 20 2. 프로세스 고려사항 22 제 4 장 제안 시스템 23 제 1 절 시스템의 기본 구성 23 1. 운용 및 추출 24 2. 식별 및 분류 26 3. 분석 및 결과 27 4. 통합 및 백업 29 제 5 장 구현 및 실험 31 제 6 장 결론 39 42Maste

    Dynamic Inventory Model with Imperfect Inspection and Reverse Logistics

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