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이강산다정,황혜경,Lee, Kangsan-Dajeong,Hwang, Hyekyong 한국도서관·정보학회 2020 한국도서관정보학회지 Vol.51 No.4
본 연구는 국가연구개발사업 성과로 발생한 최종보고서 기재항목 기준을 마련하여 데이터베이스 품질 향상과 관리 효율성 제고에 기여하고자 한다. 이를 위하여 과학기술정보통신부의 49개 산하기관에서 제출한 최종보고서를 수집하고 기관별 샘플을 선정하였다. 과학기술기본법 시행규칙의 최종보고서·요약서 서식과 대조하여 구성요소와 기재항목을 정립하고, 국가연구개발정보표준과 연계현황을 분석하여 최종보고서의 고유항목을 도출하였다. 기재항목은 중요도에 따라서 주요, 선택으로 구분하고 기재항목의 기입 위치를 제안하였다. 이와 같이 최종보고서 기재항목의 표준화가 진행되면, 데이터베이스 구축 시 메타데이터 추출 자동화와 보고서 메타데이터의 품질 향상을 기대해볼 수 있다. The purpose of this study is to contribute to improving the efficiency of managing the database of the reports arising from the results of National R&D projects. To that end, the reports submitted by 49 agencies under the Ministry of Science and ICT were collected, and samples were selected for each institution. The samples and form of the final report and summary of the Enforcement Rule of the Framework Act on Science and Technology were compared, and the components and items to be entered were established. The final report's unique items were derived from the analysis of the state of connection with the National R&D information standard. The items to be entered are classified into major and optional according to their importance, and the location of the entry to be entered is suggested. If standardization of the elements and items is advanced as planned, it is expected to automate metadata extraction and improve the quality of report metadata when building a database.
이강산(Kangsan Lee),최진무(Jinmu Choi),조창현(Chang-Hyeon Joh) 대한지리학회 2015 대한지리학회지 Vol.50 No.5
본 연구에서는 소형 무인항공기를 이용하여 해안 지형을 항공촬영 한 연구결과를 바탕으로 해안선 추출 및 변화량을 분석하였다. 해안지역의 경우 해양-육지간의 지속적인 상호작용으로 변화속도가 매우 빠르고, 연구자의 직접적인 관찰이 제한되는 경우가 많아 원격탐사 자료를 이용한 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 전통적인 원격탐사 방법은 시공간의 제약, 높은 운용비용 등이 한계점으로 지적되어 왔다. 이에 새로운 원격탐사 플랫폼인 무인항공기를 이용하여 해안선을 추출하였다. 촬영된 영상으로부터 이미지 프로세싱을 통해 해안선을 추출하였고, 조위차에 따른 해안선의 변화를 관찰하였다. 본 연구에서 활용한 소형 무인항공기와 소형 디지털 카메라는 기존 원격탐사 플랫폼과 비교하여 경제성에서 장점이 있다. 최근 무인항공기는 여러 분야에서 다양한 목적으로 연구가 진행되고 있는 바, 지리학 분야에서도 공간정보 구축의 플랫폼으로서 지역연구 등 다양한 활용이 가능할 것으로 판단된다. In a coastal area, a plenty of research has adopted remotely sensed data. This is because longterm interaction between land and ocean makes continuous geographical changes in a broad extent and unaccessible areas. However, conventional remote sensing platforms such as satellite or airplane has several disadvantages including limited temporal resolution and high operational costs. Hence, this study uses a UAV system to detect a coastline and its movement. Result of coastline detection shows how the coastline moves in a day. Time-series coastlines were derived from UAV aerial images through digital image processing. There is a drawback in the stability of UAV compared to the conventional remote sensing platform, but the advantage appears on the economical efficiency. Since the latest studies shows an improvement of UAV for a variety of purposes in many fields, a UAV can also be utilized for regional study and spatial data acquisition platform. geography can also utilize a UAV as a spatial data acquisition platform for regional study.
이강산(Kangsan Lee),김철민(Cholmin Kim),이성욱(Seonguck Lee),홍만표(Manpyo Hong) 한국정보과학회 2006 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.12 No.6
최근 자동화된 공격기법에 의한 인프라 피해 사례가 급증하면서 효율적 대응 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 패킷을 통한 네트워크 서비스의 취약성을 공격하는 웜의 전파 메커니즘은 빠른 전파 속도로 인해 네트워크 대역폭 및 노드 가용성에 심각한 피해를 일으키고 있다. 이전 웜 탐지 기법들은 주로 시그너처 기반의 미시적 접근방식이 주를 이루었으나 높은 오탐지율과 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 특징에 기인한 거시적 접근 방식이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 패킷 마킹을 통해 웜 행동 사이클과 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 웜 탐지 모델은 기존 모델들이 지닌 확장성의 한계를 분산된 호스트들의 협업적 대응으로 해결할 수있을 뿐만 아니라, 웜 탐지에 필수적인 감염 정보만을 처리함으로써 개별 호스트의 프로세싱 오버헤드를 감소시킬 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안하는 탐지 모델 적용 시 조기 탐지 결과로 인해 웜의 감염 속도가 시간의 경과에 따라 감소되는 현상과 호스트 간의 협업적 대응에 의해 전체 호스트의 면역성이 증가되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명하였다. Recently, many researches on detecting and responding worms due to the fatal infrastructural damages explosively damaged by automated attack tools, particularly worms. Network service vulnerability exploiting worms have high propagation velocity, exhaust network bandwidth and even disrupt the Internet. Previous worm researches focused on signature-based approaches however these days, approaches based on behavioral features of worms are more highlighted because of their low false positive rate and the attainability of early detection. In this paper, we propose a Distributed Worm Detection Model based on packet marking. The proposed model detects Worm Cycle and Infection Chain among which the behavior features of worms. Moreover, it supports high scalability and feasibility because of its distributed reacting mechanism and low processing overhead. We virtually implement worm propagation environment and evaluate the effectiveness of detecting and responding worm propagation.
정비 자료 디지털 변환을 위한 영상 인식 알고리듬 : CNN and FCN
이강산(Kangsan Lee),나주원(Juwon Na),손종덕(Jongduk Sohn),손석만(Sukman Sohn),이승철(Seungchul Lee) 한국소음진동공학회 2020 한국소음진동공학회 논문집 Vol.30 No.2
Tabulated data has been widely used to facilitate systematic and intuitive management. In particular, tabular images that contain a few simple symbols are useful for maintaining mechanical systems. Several companies have accumulated tabular images as their property. Although these images are valuable as they can be used to solve difficult problems using data-based methods, such as deep learning, they still remain unavailable because it is expensive to digitize them. For these reasons, we propose a model comprised of a convolutional neural network (CNN) and fully convolutional network (FCN) to digitize tabular images. We used some ResNet components as they are well-suited to the characteristics of tabular image data. A training set for each model was constructed by writing symbols in blank tables and then augmenting them. As a result, the trained CNN and FCN models exhibited 99.2 % and 97.7 % accuracy in 4.75 s and 0.132 s of inference time, respectively.