• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권5호
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• pp.101-106
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• 2020

컴퓨터가 보급된 이래로 정보보안을 달성하기 위해 많은 노력이 이루어졌다. 그중 메모리 보호 기법에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌지만, 컴퓨터의 성능 향상으로 기존 메모리 보호 기법의 문제들이 발견되었고 부채널 공격의 등장으로 새로운 방어기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 JMP+RAND 기법을 이용해 페이지(Page)마다 5-8byte의 난수를 삽입하여 메모리 공유 기반 부채널 공격을 방어하고 기존 메모리 보호 기법도 보완하는 방법을 제안한다. 기존 부채널 공격들의 방어기법과 달리 JMP+RAND 기법은 정적 바이너리 재작성 기법(Static binary rewriting)과 연속된 jmp 명령어, 난수 값을 이용해 사전에 부채널 공격을 방어한다. 우리는 메모리 공유 기반 부채널 공격이 JMP+RAND 기법이 적용된 바이너리를 공격하는 데 걸리는 시간을 정량적으로 계산하였고 현실적인 시간 내에 공격할 수 없다는 것을 보여주었다. 최근 아키텍처는 분기 예측(Branch prediction)을 이용해 jmp 명령어의 분기처리가 매우 빠르고 정확하므로 JMP+RAND 기법의 오버헤드가 매우 낮다. 특히 특정 프로그램에만 난수 삽입이 가능하므로 클라우드 컴퓨팅 환경에서 메모리 중복제거 기능과 함께 사용하면 높은 효율성을 보일 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권5호
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• pp.791-800
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• 2009

최근 서비스 지향 아키텍처 (Service Oriented Architecture SOA) 기반의 애플리케이션 개발에 맞게 비즈니스 프로세스의 유연성을 확보하고 재사용을 증진시키기 위하여 비즈니스 프로세스 패밀리 모델 (Business Process Family Model: BPFM)이 제시되었다. BPFM은 소프트웨어 프로덕트 라인 방법의 가변성 분석 기법을 사용하여 비즈니스 프로세스 군 (family)에서 나타날 수 있는 가변성을 분석하여 이를 명시적으로 표현하고 있는 모델이다. BPFM으로부터 여러 개의 비즈니스 프로세스 모델 (Business Process Model: BPM)을 개발하기 위해서는 가변성 결정 및 가지치기(Decision and Pruning) 과정을 거쳐야 한다. 이 때 가변성 사이에는 서로 협력적 또는 배타적인 관계를 가질 수 있고 이는 가변성 결정과 가지치기에 영향을 미치게 되는데, 현재 제시된 BPFM에는 이러한 바인딩 정보에 대해서 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스 군에서 식별될 수 있는 가변성들 사이의 의존관계 유형을 분석하고 이러한 가변성 정보를 독립된 의존관계 분석모델로 표현하는 방법을 제시한다. 또한 추출된 모델을 기반으로 하나의 가변성 결정으로부터 영향을 받는 다른 가변성들을 추적하여 선결정 처리 할 수 있는 방법을 제공한다. 본 방법을 이용함으로써 가변성 결정회수를 줄일 수 있고, 또한 잘못된 가변성 결정으로 인한 BPM의 기능 불일치를 해소할 수 있음을 사례연구를 통해 보인다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권4호
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• pp.275-288
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• 2006

빠른 디자인 공간 탐색 (Design space exploration)은 응용 프로그램의 동작을 구현하기 위한 임베디드 시스템을 디자인하는데 매우 중요하다. Time-to-market이 디자인의 주관심사가 되어감에 따라 ASIP(Application specific instruction-set processor)에 기반한 접근 방식이 디자인 방법론적으로 중요한 대안이 되고 있다. 이러한 접근 방식에서는 타깃 프로세서의 ISA(Instruction set architecture)를 코드 크기와 실행 속도 측면에서 응용 프로그램에 가장 적합하도록 변경한다. 본 논문의 목적은 우리의 새로운 재겨냥성 컴파일러를 소개하고, 많이 알려진 디지털 신호 처리용 응용 프로그램을 위한 ASIP 기반 디자인 공간 탐색에서 컴파일러가 어떻게 활용될 수 있는지 설명하고자 하는 것이다. 새롭게 개발된 재겨냥성 컴파일러는 이전의 재겨냥성 컴파일러의 기능을 제공할 뿐만 아니라 application 프로그램의 특징을 시각화하고 application 프로그램의 프로파일된 결과를 제공하므로 application의 성능을 증가시키기 위해 어떤 명령어들을 넣어야 하는지를 결정하는데 도움을 준다. 재겨냥성 컴파일러의 ADL(Architecture description language)를 이용하여 타깃 프로세서의 초기 RISC-style ISA을 기술하고, 컴파일러가 응용 프로그램을 위한 어셈블리 코드를 더 최적화할 수 있도록 응용 프로그램에 특화된 명령어를 ISA에 점진적으로 추가해 나간다. AC3 오디오 codec을 위한 실험 결과로부터 우리는 32%의 성능 증가와 20%의 프로그램 크기 감소를 얻을 수 있는 6개의 새로운 특화 명령어를 빠르게 찾을 수 있었다. 따라서 우리는 고성능의 재겨냥성 컴파일러는 특정 응용 프로그램을 위한 새로운 ASIP의 빠른 디자인을 하기 위한 중요한 핵심이라는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제32권6호
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• pp.34-39
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• 2018

본 논문에서는 최초로 음파 소화기를 이용한 자동 화재진압 기능을 가진 안전 스토브 아키텍처를 제안하고 개발하였다. 화재가 발생하면 화재 센서와 연동된 마이크로컨트롤러가 화재를 감지하고 음파 소화기를 구동하여 화재를 진압하는 구조를 가진다. 음파 소화기는 스피커와 콜리메이터로 구성되며, 오디오 증폭기를 포함하는 구동모듈에 의해 구동된다. 스토브를 둘러싸는 인클로저를 사용해 거리에 따른 음파의 확산을 막아 음파의 감쇠를 줄일 수 있었다. 이때, 사용된 음파의 주파수는 50 Hz이며, 음압은 소화기로 부터 0.5 m 거리에서 93 dBA로 측정되었다. 7 cc 및 14 cc의 가연성 액체에서 발생한 화염에 대해 진화에 소요되는 시간은 각각 최대 8 s와 15 s로, 각각 자연소화 시간의 24%와 42%에 해당한다. 제안된 안전 스토브는 기존 안전 스토브와 비교하여 무해하고 잔여물질이 남지 않기 때문에, 다양한 가전기기에 적용되어 원활한 초기 화재 진압 및 화재 확산 방지에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제9권12호
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• pp.387-402
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• 2020

기존의 자동차 개발은 주로 정확성(Correctness) 및 안전성(Safety) 확보에 초점을 맞추어 왔으며, 이에 반해 보안성(Security)은 비교적 소홀하게 다루어져 왔다. 하지만 최근 자동차의 인터넷 연결성이 높아짐에 따라 자동차 해킹 사례가 증가하면서, 유엔유럽경제위원회(United Nations Economic Commission for Europe, UNECE)와 같은 국제기관은 자동차 개발에 대한 보안성을 확보하기 위해 사이버보안 규제를 준비하고 있다. 다른 IT 제품과 마찬가지로 자동차 사이버보안 규제에서 또한 개발 초기부터 보안성을 고려하는 "보안 내재화(Security by Design)"의 개념을 강조한다. 특히 자동차 개발은 생명주기가 길고 공급망이 복잡하기 때문에 개발 이후에 아키텍처를 변경하는 것이 매우 어려우므로, 자동차 개발에 있어 보안 내재화는 기존 IT 제품에 비해 훨씬 더 중요시된다. 그러나 문제는 아직 자동차 개발 과정에 보안을 내재화하는 구체적인 방법론이 제시되지 못하고 있다는 것이다. 이에 본 논문에서는 자동차 보안 내재화를 위한 구체적인 방법론을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법론을 통해 자동차 제조사는 자동차 개발 과정에 있어 기능 안전성과 보안성의 측면을 동시에 고려할 수 있으며, 다가오는 UNECE 자동차 사이버보안 규제에 대한 인증에도 대응할 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제9권12호
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• pp.291-306
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• 2020

오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.

• Asia Marketing Journal
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• 제10권3호
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• pp.103-125
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• 2008

2006년 손해보험시장의 선도브랜드였던 LG화재는 LIG손해보험으로 기업브랜드명을 변경하면서 적극적 사회공헌활동을 토대로 고객과 사회에 희망을 주는 일등보험금융그룹으로서의 기업이미지를 성공적으로 구축하고 있다. 2004년에 실시되었던 기업브랜드에 대한 소비자조사 결과에서 LG화재는 경영성과에 대비하여 브랜드파워가 상대적으로 낮게 형성되어 있는 것으로 나타나, 브랜드 경쟁력 강화를 위해 브랜드 자산구축전략을 수립할 필요성이 대두되었다. 계열분리에 따라 LG화재는 새로운 기업브랜드 도입을 계획하고, 중장기적인 기업브랜드 자산구축전략의 일환으로 2004년부터 기업브랜드교체를 위한 준비단계에 돌입하였다. 일등보험금융그룹으로서의 규모감과 LG의 계승/발전이라는 의미를 함께 담아 기존의 긍정적 이미지 자산이 전이될 수 있는 방향으로 LG화재에 대한 기업브랜드 교체전략을 수립하고자 하였다. LG화재는 LIG 손해보험이라는 새로운 기업 브랜드를 통해 '삶의 소중함을 함께 가꿔나가는 동반자'로서 고객에게 보험의 새로운 가치를 제공하고자 하였다. 이를 위한 LG화재는 3가지 내부 공유가치를 설정하였다. 먼저, LG화재 브랜드의 기업비전과 공유가치를 담은 "브랜드 지향가치"를 설정하고, 브랜드 가치에 대한 소비자 공감을 획득하기 위해 "브랜드 전달가치"를 설정하고, 그리고 마케팅 커뮤니케이션을 통해 소비자 인식 속에 형성시키고자 하는 "목표이미지"를 설정하였다. LG화재는 새로운 브랜드가치를 고객들에게 전달하기 위해, "LIG손해보험"이라는 새로운 기업브랜드와 신규 하위브랜드를 개발하기로 했다. 또한 효과적인 기업브랜드 관리를 위해, 기업브랜드 목표의 수립과 브랜드모니터링 기능을 한 부서에서 통합적으로 관리하도록 하였다. 또한 브랜드 자산구축에 대한 목표관리를 위해 브랜드 측정모델을 개발하고 브랜드 평가에 활용하였다. LIG손해보험은 통합적 브랜드 커뮤니케이션을 통해 목표 브랜드이미지를 소비자의 마음속에 심고자 노력했고, 그 결과 기업브랜드의 성공적 교체라는 목표를 실현할 수 있었다. 새로운 기업브랜드를 런칭한 이후, 2006년 5월에 실시한 온라인 서베이의 결과에서 LIG손해보험을 LG화재의 새이름인 것으로 정확하게 인지하고 있는 경우가 88.9%로 나타나, 새로운 CI를 성공적으로 소비자들에게 인식시켰다는 평가를 받았다. LIG손해보험은 성공적으로 구축된 브랜드인지도를 바탕으로, "고객과 사회에 희망을 주는 기업"이라는 기업 이미지를 정립하고자 한다. 이를 위해 LIG손해보험은 '고객과 함께 성장하며 삶의 소중함을 가꿔나간다'라는 긍정적 브랜드-소비자관계를 구축할 수 있도록, 다양한 사회공헌사업을 계획/전개하고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
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• pp.17-18
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• 2007

데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.191-207
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• 2021

오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.148-155
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• 2002

다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding