OMG 그룹에서 제안하고 있는 DDS(Data Distribution Service) 미들웨어에서 디스커버리 프로토콜은 미들웨어 간의 상호 운용성 지원을 위한 기본 요소이다. DDS 미들웨어가 적용되는 대부분의 환경에서는 다수의 노드에서 생성된 참여자를 찾기 위해 한꺼번에 많은 수의 디스커버리 정보가 교환되기 때문에 노드 및 네트워크의 성능에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 DDS 미들웨어 개발 후에 시험이 되어야 하는 디스커버리 기능의 검증과 성능 측정을 위한 응용을 설계하고 이를 구현하였다. 디스커버리 시험 응용은 디스커버리 시험 전체를 관리하는 제어 응용, DDS 미들웨어를 통하여 DDS 개체를 생성하고 이들간의 정보교환을 담당하는 DDS 응용, 그리고 DDS 응용을 통제하고 실행 결과를 수집하여 제어 응용으로 전송하는 데몬 서버로 구성된다. 구현된 디스커버리 시험 응용은 디스커버리 기능 검증 및 성능 정보의 수집을 프로세서 간의 통신을 통하여 효과적으로 수행한다. 또한, DDS 응용의 동작 권한을 제어 응용이 위치한 노드에 집중시킴으로써 많은 수의 노드에서 시험이 필요한 환경에 적합하도록 설계되었다.
이 연구의 목적은 국가중요무형문화재 제92호 '강선영류 태평무' 교육을 체계적으로 보완하여 보편적 학습설계를 위한 구성주의 관점의 인지적 도제 학습의 적용가능성을 모색하는 것이다. 이를 위하여 전통무용 교육전문가 10명을 선정하여 개방형 설문과 포커스 그룹 인터뷰 실시를 통해 의견을 수렴하였으며, 순환적 과정을 통해 모형 개발을 실행하고 형성적 순환에 중점을 두는 설계기반연구(DBR)를 수행하였다. 그 결과 전통적 도제에서의 교육적 한계점을 밝히고, 도제 원리의 특수성을 검토하여 구성주의 관점의 인지적 도제학습 관점에 기초한 한국 전통무용의 보편적 학습설계를 새롭게 개발하였다.
초등학교 5학년 학생들을 대상으로 독서부진요인을 알아보기 위한 측정도구를 개발하는데 목적이 있다. 연구방법으로는 질적 양적 연구를 모두 실행하는 혼합연구방법을 선택하였으며, 연구 대상자는 5학년 학생 1,320명으로, 1단계 질적 연구에서는 포커스그룹 인터뷰와 문헌연구를 수행하였다. 2단계 양적 연구에서는 질적 연구에서 도출된 내용을 근거로 예비문항을 개발하여 구조화된 질문지를 제작하였다. 3단계 양적 연구에서는 측정도구의 신뢰성과 타당성을 확보하기 위하여 소수의 학생을 대상으로 2회의 예비조사를 실시하였다. 결과로는 4개 평가영역, 12개 평가항목, 44개 평가내용으로 구성하였다.
본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.
이 논문은 북한 해킹 그룹이 최근 유포하고 있는 악성코드 CHM 과 RokRAT 에 대해 연구하고 대응하는 목적으로 작성되었다. 악성코드 CHM 은 chm 파일 실행 시 도움말 창을 생성하여 내부 악성 스크립트가 동작하는 방식이다. 악성코드 RokRAT 은 윈도우에 기본 탑재된 lnk 파일을 pdf 아이콘으로 위장하여 사람들에게 유포하는 방식을 사용하였다. 이는 다양한 형식의 파일을 통해 유포되는 만큼 사용자가 보안 위협에 대한 경각심을 가지고 스스로 예방하고 대처할 수 있어야 한다는 결론을 내리고 있다.
본 논문은 dynamic voltage scaling (DVS)를 지원하는 휴대장치를 대상으로 하여 응용프로그램 특성에 따라 실행 중에 전력관리 기법이 다르게 적용되는 적응형 전력관리 기법에 대하여 소개한다. 본 논문의 전력관리 기법은 멀티태스킹 시스템에서 실행되는 soft real-time 프로그램의 memory subsystem 과 프로세서의 실행 시간(run time) 및 유휴 시간(idle time)을 고려하여 프로그램 실행 중에 최적의 DVS가 적용될 수 있도록 하여 전력을 관리한다. 세부적인 전력 및 실행시간 프로파일 정보를 이용할 수 있도록 adaptive power manager(APM)를 개발하여 운영체제에 연동시켰고, Post-pass 최적화기는 APM을 위한 적응형 API를 프로그램의 실행이미지에 삽입하여 실행 중 DVS가 적용되는 코드영역을 표시한다. APM은 프로그램 실행 중에 cache miss 수 등을 측정하는 CPU의 pertormance counter들을 관찰한다. Performance counter들의 값을 바탕으로 CPU와 memory 중심의 코드 영역을 구분하여 프로세서의 유휴 시간에 대한 분석을 수행하고, 표시된 코드영역들에 대한 최적정 전압과 동작 클락을 결정하여 시스템에 반영한다. 제안하는 기법의 효과를 보이기 위하여 Intel의 XScale 프로세서 상에서 동작하는 Windows CE에 본 기법을 구현하였고, 실험을 통하여 본 논문에서 제시하는 기법이 영상이나 음성 데이타를 해독하는 프로그램과 같이 정기적으로 비슷한 일을 수행하는 프로그램에서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이
정보 통신 기술의 발달로 인해 매년 신종/변종 악성코드가 급격히 증가하고 있으며 최근 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 형태의 악성코드가 확산되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 운영체제 환경에 관계없이 활용 가능하며 악성행위와 관련된 라이브러리 호출 정보를 나타내는 문자열 정보를 기반으로 한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 공격자는 기존 코드를 활용하거나 자동화된 제작 도구를 사용하여 악성코드를 손쉽게 제작할 수 있으며 생성된 악성코드는 기존 악성코드와 유사한 방식으로 동작하게 된다. 악성 코드에서 추출 할 수 있는 대부분의 문자열은 악성 동작과 밀접한 관련이 있는 정보로 구성되어 있기 때문에 텍스트 마이닝 기반 방식을 활용하여 데이터 특징에 가중치를 부여해 악성코드 분석을 위한 효과적인 Feature로 가공한다. 가공된 데이터를 기반으로 악성여부 탐지와 악성 그룹분류에 대한 실험을 수행하기 위해 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해 모델을 구축한다. 데이터는 Windows 및 Linux 운영체제에 사용되는 파일 모두에 대해 비교 및 검증하였으며 악성탐지에서는 약93.5%의 정확도와 그룹분류에서는 약 90%의 정확도를 도출하였다. 제안된 기법은 악성 그룹을 분류시 각 그룹에 대한 모델을 구축할 필요가 없기 때문에 단일 모델로서 비교적 간단하고 빠르며 운영체제와 독립적이므로 광범위한 응용 분야를 가진다. 또한 문자열 정보는 정적분석을 통해 추출되므로 코드를 직접 실행하는 분석 방법에 비해 신속하게 처리가능하다.
목적: 본 연구는 말기 암 환자에서의 정맥 내 수액요법에 대한 인식정도를 환자, 가족, 및 일반인에 따라 파악하고 체계적인 교육 프로그램을 개발하고자 시도 되었다. 방법: 자료는 2007년 6월부터 12월까지 일개 대학병원의 호스피스 병동에 입원한 환자 22명, 가족 100명과 호스피스 입원 경험이 없는 일반인 101명을 대상으로 본 연구자가 개발한 설문지를 통하여 수집 되였다. 자료분석은 SAS 프로그램을 이용하여 대상자의 일반적 특성은 평균과 표준편차로, 인식도는 문항별 빈도와 백분율로 분석하였다. 결과: 결과는 다음과 같다. 1. 윤리적 관점에서 수액요법을 받으면 더 오랫동안 그리고 의식이 온전하게 살수 있다. 라는 관점이 세 그룹 모두에서 45% 이상이 그렇다고 대답하였다. 또한 수액요법의 선택에 대해서는 세 그룹 모두에서 의료진에게 60% 이상의 의존도를 보였다. 2. 정서적 관점에서 수액요법을 하는 것이 도리이고 의무라고 세 그룹 모두에서 50% 이상에서 대답하였다. 3. 문화적 관점에서 수액요법을 하지 않게 되면 고통과 불안을 느낄 것 이라고 세 그룹 모두에서 80% 이상 대답하였다. 4. 본 연구자는 윤리적 관점, 정서적 관점, 문화적 관점에서 파악된 인식의 정도를 바탕으로 하여 환자와 가족을 위한 교육을 시행할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하였다. 결론: 본 연구는 우리나라에서 최초로 시행된 말기 암환자에서의 정맥 내 수액요법에 대한 인식을 조사한 것으로 연구 결과 같은 문항에서도 환자, 가족, 일반인의 인식정도가 다르며, 반 이상의 대상자에게 적절한 교육과 대화가 필요함을 인지하였다. 이를 통해 임상에서도 각 환자마다 정맥 내 수액요법에 대한 인식정도를 파악하여 의료 상황과 맞는 개별적 교육과 상담을 실행하여야 함을 알 수 있다.
본 연구는 고등학생을 대상으로 한 '건강한 커플관계'교육이 관계형성능력과 결혼 가치관에 미치는 영향을 알아보는데 목적이 있다. 연구 목적 달성을 위해 연구자가 개발한 '건강한 커플관계'교육을 2018년 9월 1일부터 11월 3일까지 8주간 두 개의 고등학교 수업에 각각 실행한 후 그 효과를 분석하였고 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 고등학생을 위한 '건강한 커플관계'교육은 가정과의 교과역량인 관계형성능력을 향상시키는데 효과가 있었다. A그룹(S고등학교)은 '의사소통', '갈등해결' 영역과 '관계형성능력' 전체의 점수에서 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다. 인원수가 적어 Wilcoxon 부호-서열 검증을 실시한 B그룹(세종시 캠퍼스형 공동 교육과정)은 '관계형성능력'의 전체 및 하위 영역(의사소통, 자기이해, 갈등해결, 공감)의 점수가 통계적으로 유의하지는 않았지만 모두 향상되었다. 둘째, 고등학생을 위한 '건강한 커플관계' 교육은 고등학생의 결혼 가치관에 일부 긍정적인 영향을 미쳤다. A그룹(S고등학교)에서는 '결혼 가치관'이 유의미하게 긍정적으로 변화하였지만, B그룹(세종시 캠퍼스형 공동 교육과정)에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 결론적으로 '건강한 커플관계'교육은 고등학생들이 건강한 커플관계 형성을 위한 지식과 기술을 습득하고 자신의 삶과 연결하여 깊이 있게 탐구해 봄으로써 가정과 교과역량인 '관계형성능력'을 함양하고 결혼에 대한 이해의 폭을 넓혀 긍정적인 가치관을 형성하는데 도움을 줄 수 있다.
오늘날 3D 다이내믹 시뮬레이션은 많은 산업들과 밀접한 관계를 가지고 있다. 과거에는 자동차 충돌, 건축물 분야에서 주로 사용되었으나 최근에는 영화나 게임 분야에도 물리 시뮬레이션이 중요한 역할을 하고 있다. 일반적으로 3D 물체를 사실적으로 표현하기 위해서는 많은 수학적 연산이 필요하기 때문에 기존의 CPU 기반의 응용 프로그램들은 이러한 많은 연산량을 실시간으로 처리하는데 무리가 있다. 최근 그래픽 하드웨어의 발전과 아키텍쳐의 개선으로 GPU는 기존의 렌더링 연산뿐만 아니라 범용 목적의 연산 기능을 제공하고 있고 이러한 GPU를 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 GPU를 이용한 천 시뮬레이션 수행시 수행 성능을 최적화하기 위하여, GPU 셰이더의 실행 환경 변화에 따른 천 시뮬레이션 알고리즘의 수행 성능의 변화를 분석하였다. GPU를 이용한 천 시뮬레이션은 GLSL 4.3의 Compute shader를 사용하여 스프링 중심 알고리즘과 노드 중심 알고리즘을 PC기반으로 구현하였고, GLSL Compute shader의 다양한 워크 그룹 (Work Group) 크기와 차원 분배에 따른 연산 속도의 변화를 비교 분석하였다. 실험은 5,000 프레임까지 10회 반복 수행하여 FPS(Frame Per Second)의 평균을 구하여 진행하였다. 실행결과, 노드 중심의 알고리즘이 오히려 스프링 중심의 알고리즘 보다 빠른 수행속도를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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