범용성이란 측면은 프로세서의 설계 과정 중 기능 검증의 중요도를 크게 부각시킨다. 따라서 본 논문은 기존 시뮬레이션 방법과 병행하여 기능 검증의 효율성을 높일 수 있는 효율적인 랜덤 벡터 기능 검증 방법을 제시한다. 본 기능 검증 방법은 내장형 제어 RISC 코어에 적합하며 실제 연세대학교와 삼성전자가 공동 개발한 32비트 프로세서인 CalmRISCTM-32의 코어 기능 검증에 적용하여 효율성을 확인한 바 있다. 본 기능 검증 방법은 클락 기반의 명령어 수준 시뮬레이터를 개발하여 이를 참조 모델로 삼고 랜덤 벡터로 이루어진 워크로드에 대해 HDL 시뮬레이션 결과와 비교함으로써 오류 검출을 수행하며 일반적인 테스트 벡터로써 발견하기 어려운 오류 유형을 보완하는 동시에 설계자에게 새로운 오류 유형의 기준을 제시하는 효과를 지닌다.
일반적으로 알려진 믿음과는 달리 다양한 컴퓨팅 장치의 메인 메모리로 사용되는 DRAM은 전원이 차단되더라도 저장하고 있던 데이터가 곧바로 사라지지 않고, 대신 어느 정도의 시간 동안 데이터를 유지하게 된다. 특히 DRAM을 냉각시키면 그 데이터 유지 시간이 더 길어진다는 사실 역시 알려져 있다. Cold Boot Attack이란 이러한 DRAM의 데이터 유지 성질을 이용하여, 전원이 차단된 DRAM으로부터 암호 알고리즘의 키와 같은 민감한 정보를 복구해내는 부채널 공격 방법의 일종이다. 본 논문에서는 대칭붕괴모델을 가정한 Cold Boot Attack 방법을 이용하여 전원이 차단된 DRAM으로부터 추출된 AES 키 비트열로부터 원래의 AES 키를 복구하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 추출된 AES 키 비트열의 랜덤성을 테스트하는 방법을 사용하여 후보 키 공간의 크기를 줄이는 방법을 사용한다.
In this paper, we propose an antirandom pattern-based test method considering power consumption to compensate for the problem that the fault coverage through random test decreases or the test time increases significantly when the DUT circuit structure is complex or large. In the proposed method, a group unit test pattern generation process and rearrangement process are added to improve the problems of long calculation time and high-power consumption, which are disadvantages of the previous antirandom test.
본 세계적으로 출생률이 줄고 기대 수명이 늘어나 고령화 사회가 되어감에 따라 고령 인구의 건강 관리를 위한 시스템이 필요하다. 그 중 실내 건강 관리를 위한 스마트 홈 캐어 서비스를 위해서는 재실 여부 및 활동 유형에 관한 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 캐어 서비스를 위해 실내 온습도, CO2, 미세먼지 값과UWB 레이더 측위를 통해 재실 여부 뿐만 아니라 활동 유형을 분류하는 랜덤 포레스트 모델을 제안한다. 실험은 실내 온습도, CO2, 미세먼지를 측정하는 센서 3개와 UWB Radar 2개를 사용하여 2초 간격으로 실내 환경 및 재실자의 측위 데이터를 측정한다. 측정된 데이터는 이상치와 결측치를 보정 처리한 후 80%의 트레이닝 셋 데이터와 20%의 테스트 셋 데이터로 이분하며 랜덤 포레스트 모델을 적용하여 중요도 상위 변수 목록, 정확도, 민감도, 특이도, T1 스코어를 평가한다.
본 논문에서는 VLSI 회로의 내장 자체 테스트(Built-In Self-Test)를 위한 효율적인 공간 응답 압축기의 설계 방식을 제안한다. 제안하는 공간 압축기의 설계 방식은 테스트 대상 회로의 구조와는 독립적으로 적용할 수 있다. 기존의 공간 응답 압축기는 하드웨어 오버헤드(hardware overheads)가 크고, 고장 응답을 비고장 응답으로 변환시키는 에일리어싱(aliasing)에 의해 고장 검출률(fault coverage)을 감소시켰으나, 제안하는 방식에 의해 설계된 공간 응답 압축기는 기존의 방법에 비해 하드웨어 오버헤드가 작고, 고장 검출률을 감소시키지 않는다. 또한, 제안하는 방식은 일반적인 N-입력 논리 게이트로 확장이 가능하여 테스트 대상 회로의 출력 시퀸스에 따른 가장 효율적인 공간 응답 압축기를 설계할 수 있다. 제안한 설계 방식은 SUN SPARC Workstation 상에서 C 언어를 사용하여 구현하며, ISCAS'85 벤치마크 회로를 대상으로 선형 피드백 시프트 레지스터(Linear Feedback Shift Registers)에 의해 생성된 의사 랜덤(pseudo random)패턴을 입력원으로 사용하여 시뮬레이션을 수행하므로써 그 타당성과 효율성을 입증한다.
본 연구는 디지털 오디오 데이터의 전송 및 배포과정에서 필요한 워터마크기술에 관한 것이 다. 삽입 방법은 일종의 확산 스펙트럼 방식으로 특정 Key 에 의해 생성된 의사난수신호를 인간의 가청주파수모델과 오디오 신호의 특성에 따라 조작 한 후 삽입하게 된다. 이러한 주파수 조작은 데이터 은닉의 inaudibility 와 audio compression에의 견고성을 위하여 필요 한 사항이다. 워터마크 추출과정에서는 일정한 길이의 오디오 신호 앙상블 평균을 구하고, 이 신호와 워터마크와의 상호 상관함수를 구하여 워터마크의 삽입 유무를 판단하게 된다. 알고리즘의 테스트 결과 본 기술은 오디오 압축 및 오디오 조작에 강인한 것으로 나타났다.
Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.
ELV(; End of Life Vehicles)를 비롯한 최근 환경 동향은 자동차 전장 모듈에 대하여 다양한 무연 솔더 적용을 요구하고 있다. 특히 자동차 엔진룸과 트랜스미션은 가동 중 고온 및 진동의 지속적인 영향을 받기 때문에 이와 유사한 환경에서의 신뢰성 연구가 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 Sn3.5Ag, Sn0.7Cu, Sn5.0Sb 솔더 조성에 대하여 복합환경 조건하에서 접합부 신뢰성을 평가하였다. 복합환경을 구현하기 위하여 $-40{\sim}150^{\circ}C$ 범위의 온도 사이클과 랜덤 진동을 동시에 인가하였으며, 진동 가속도 3G, 진동주파수는 10~1000Hz 로 설정하여 자동차 환경을 충족하였다. 복합시험의 1 cycle 은 20 시간이며, 총 120 시간의 시험 동안 진동의 영향 및 진동과 고온이 동시에 작용하였을 경우의 영향에 대해 비교하였다. 테스트 모듈 제작을 위해 450 um 의 솔더볼이 적용되었으며, 각 조성의 솔더볼을 이용하여 BGA test chip 제작하였고, 제작된 BGA test chip 은 다시 daisy chain PCB 위에 실장 및 리플로우 공정을 통해 접합되었다. 테스트 동안 In-situ 로 저항의 변화를 관찰하여 파단의 유무를 판단하였고 전자주사현미경을 통해 파괴 기전을 평가하였다. 복합시험 시간에 따른 전단강도를 측정하였으며, 각 조성에 대하여 상이한 전단강도 변화를 관찰하였다. 계면 IMC 형상은 전단강도 변화에 영향을 주었으며, 특히 높은 온도가 IMC 성장을 촉진시켜 전단강도 감소에 영향을 주었다. 본 복합환경 시험 조건에서는 Sn0.7Cu 가 가장 안정적이었으며, 파단면을 관찰한 결과 연성파괴 모드가 관찰되었다.
연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
소프트웨어 제품의 품질을 높이는데는 소프트웨어 개발프로세스 중심과 제품 중심의 2가지 접근방법이 있다 CMM, ISO 9000 패밀리나 ISO/IEC 12207, SPICE 등이 프로세스의 인증을 통해서 소프트웨어 품질을 향상시키려는 시도라고 할 수 있다. 그렇지만 ‘좋은’ 프로세스만으로는 ‘좋은’ 제품의 품질을 보장하기가 어렵다. 최근 독립적인 제3자에 의한 소프트웨어 제품의 품질을 평가하기 위한 필요가 점점 증가하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 제품의 품질을 평가하는데 SQC 기법을 응용하여 평가프로세스의 효율을 기하고 평가결과의 객관성을 확보하는 방안을 다룬다. 랜덤추출법에 의한 테스트 케이스를 선정하는 방법을 소개하고 소프트웨어 제품의 품질에 대한 적합성 기준을 선정하는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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