매크로 프로그램에 의한 피해는 꾸준히 보고되어 왔다. 최근 코로나 19로 인해 마스크 품귀 현상이 발생하여 매크로 프로그램을 이용한 구매가 사회적 이슈로 떠오르면서 매크로에 대하여 법적 처벌을 하는 등 매크로에 대한 관심이 부각되고 있다. 본 논문에서는 매크로 프로그램을 효과적으로 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 매크로 탐지를 위해 access.log의 다양한 필드를 분석하고, 이 중 매크로 식별에 효과가 있는 필드를 추출하여 매크로를 탐지한다. 제안하는 기술의 효과성 검증을 위해 매크로의 공통적인 기능이 포함된 매크로 프로그램을 직접 제작하고, 실제 구매 웹사이트와 유사한 판매 사이트를 제작하여 실험을 통해 제안하는 방법이 매크로를 효과적으로 탐지하는 것을 보인다.
대규모 병렬 컴퓨터에서 메시지를 가진 한 노드에서 다른 모든 노드들로 그 메시지를 전달하는 방송은 데이터의 복제, 신호 처리와 같은 다양한 응용프로그램에서 이용되는 중요한 통신 패턴이다. 매크로-스타 그래프는 스타 그래프를 기본 모듈로 가지면서 스타 그래프가 갖는 노드 대칭성, 최대 고장 허용도, 계층적 분할 성질을 갖고, 스타 그래프보다 망 비용이 개선된 상호 연결망으로 최근에 제안되었다. 본 논문에서는 매크로-스타 그래프의 계층적 분할 성질과 기본 모듈을 이용한 매크로-스타 그래프에서의 일-대-다 방송알고리즘을 제안한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.481-491
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2010
수강하는 학생 개개인이 응답한 여러 개의 파일을 한 파일에 모은 다음 이 자료를 가지고 난수생성, 표본추출 과정과 방법, 모수와 통계량을 비교하는 프로그램을 엑셀 매크로로 작성하였다. 모집단에서 일부분의 표본을 추출하여 모수와 통계량의 차이를 비교하는 등 자료의 생성, 분석, 결과의 해석을 빠른 시간내에 해결하여 학생들이 흥미를 가지고 수업에 참여하도록 유도한다. 엑셀에서는 난수발생시 중복된 값이 발생하는데 본 연구에서는 비주얼베이직 매크로로 비복원추출 프로그램을 작성하여 활용한다.
현재 대형 조선소에서는 선박에 사용하고 있는 수많은 부재들을 고가이고, 고급인력을 필요로 하는 WORK-STATION에서 구동되는 대형의 선박전용 프로그램 등에 의하여 부재생성 및 네스팅을 하고 있다 그러나 중소형 조선소의 경제적, 기술적인 사정으로 고가의 장비와 고급인력의 확보가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 널리 보급되어 있는 PC에서 사용 가능한 파라매트의 매크로에 의한 부재생성과 부재의 스트리핑 프로그램을 개발하였다. 본 논문의 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, 파라매트릭 매크로기법을 이용하여 빠르고 정확하게 스티프너를 생성하기 위하여 라이브러리를 구축하고, 생성된 스티프너를 확인할 수 있는 프로그램을 개발하였다. 둘째, 스티프너들을 강재의 효율이 좋게 배치하기 위하여 AUTO, INSERT, DELETE, MOVE 기능이 포함된 자동배치 프로그램을 개발하였다. 셋째, 구축된 부재외형들을 라이브러리에 등록하고, 생성된 부재와 강재에 배치된 부재들의 관리를 위하여 데이터베이스 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램에 의하여 중소형 조선소에서도 컴퓨터에 의한 정확한 부재의 생성과 부재의 자동배치에 의하여 강재수율을 높일 수 있을 것으로 사료된다.
MS 엑셀 프로그램은 사업 영역의 다양한 분야에서 활용되고 있는 스프레드시트 프로그램이다. MS 엑셀 프로그램은 대부분의 PC 에서 이용 가능하기 때문에 학생들을 위한 교육적인 목적으로 도 널리 이용되는데, 과학과 공학 분야에서는 주로 수치해석과 공식의 응용 등에 주로 사용된다. 본 논문에서는 기계공학의 필수 과목인 정역학을 교육함에 있어 필수 공식을 활용하기 위한 MS 엑셀 프로그램의 교육사례를 소개한다. 또한, 엑셀 응용 프로그램에 대한 깊은 이해를 위하여 매크로와 비주얼 베이직을 이용하여 응용 프로그램을 개발하는 과정에 대해서도 기술한다. 학생들은 MS 엑셀 프로그램의 기본 함수를 이용하여 정역학 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 매크로와 비주얼 베이직을 이용하여 복잡한 문제를 체계적으로 푸는 방법을 습득하고, 응용프로그램을 작성할 수 있었다.
비디오 데이터를 이용한 응용 프로그램을 개발하기위해서 비디오 데이터베이슬ㄹ 구축하고자하는 경우에는 비디오의 내용(Content)에 따라 자동으로 장면 변화를 검출(Scene Change Detection)하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MPEG-1 형식으로 저장된 비디오 데이터에 대하여 장면의 변화를 자동적으로 검출할 수 있는 방법을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 보인다. 제안한 검출 방법에서는 B 프레임의 각 매크로 블록들에 대하여 시간적으로 과거 B 프레임의 대응되는 매크로블록의 타입과 비교를 하고, 이런 각 매크로블록들에 대한 비교 결과의 합이 입계치보다 큰 경우에 장면이 변한 것으로 판단한다. 제안한 방법에서는 입력 비디오 스트림에서 B 프레임의 매크로블록층 정보만을 이용하여 I프레임과 P 프레임의 장면 변화 검출도 가능하므로 정교한 검출이 가능하다. 또한 이런 검출 방법은 단순히 한 B 프레임안의 매크로 블록개수만을 조사하여 장면 변화여부를 검출하는 기존의 방법에 대하여 각 매크로블록의 타입 정보뿐만 아니라 위치 정보도 이용하기 때문에 장면 변화 검출이 견고하다. MPEG-1 형식으로 부호화한 뉴스 및 영화 비디오 데이터에 대한 실험에 의하면, 본 논문에서 제안한 검출 방법은 95% 이상의 정확성을 보임을 알 수있다. 본 논문에서 제안한 MPEG-1 비디오 장면변화검출방법은 MPEG-1 형식의 비디오 데이터를 이용한 디지털 라이브러리 등의 구축등에 유용하게 사용될수 있을 것이다.
초장력 스프레드시트 기능의 엑셀 프로그램에서 자료를 통계적으로 분석하는 데이터분석 메뉴는 엑셀 2000 이후 수정 보완 되고 있지 않으며 그 활용도도 매우 저조하다. 본 연구에서는 엑셀 통계분석 메뉴 활용도 향상을 위하여 사용빈도가 높은 분산분석의 엑셀 메뉴 실행 결과와 계산식에 의한 이론 결과를 비교하고 고차원 분석 매크로를 개발하였다. 실자료를 엑셀 라이터분석 메뉴를 적용하여 얻은 결과와 계산식에 의한 이론 결과는 요인이 한개인 일원배치법이나 두개인 이원배치 법에서 모두 정확히 일치하였다. 즉 엑셀 데이터분석 메뉴의 신뢰성이 검증되었다. 고차원적인 분산분석법인 블록화된 분산분석 결과를 제공하는 매크로 및 일원분산분석법에서 평균 차이 있는 그룹들을 찾아내는 다중비교 분석방법 매크로를 엑셀 함수를 이용하여 개발하였다.
대형 조선소에서는 선박에 사용하고 있는 수많은 부재들은 고가이고, 고급기술을 필요로 하는 WORK-STAT10N급에서 구동되는 선박전용프로그램 등에 의하여 부재생성 및 네스팅을 하고 있다. 그러나 중소형 조선소의 경제적, 기술적인 사정으로 고가의 장비와 고급인력의 확보가 어려운 실정이다. 따라서 본 연구에서는 널리 보급되어 있는 PC에서 사용 가능한 파라메트릭 매크로에 의한 부재생성과 부재의 네스팅 프로그램을 개발하였다.
일반적으로 프리스트레스트 콘크리트 박스거더교량의 설계에서는 단순화된 단면에 대하여 탄성이론에 근거하여 설계를 수행하고 있다. 이러한 단순화에 따른 제약조건을 개선하기 위해서 본 연구에서는 변단면의 프리스트레스트 콘크리트 박스거더교량을 해석하기 위한 매크로요소를 사용하였다. 해석프로그램에서 재료 비선형모델을 사용하여 극한하중 해석이 가능하도록 하였다. 또한, 교량의 장기거동을 예측하기 위해서 재료의 시간의존적 해석모델을 프로그램에 적용하여 교량의 장기 거동해석을 수행할 수 있게 하였다. 따라서, 재료비선형 모델과 시간의존 해석을 포함하는 비선형 매크로요소는 임의의 형상을 가진 프리스트레스트 박스거더 교량의 실제적인 거동해석에 유용하게 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근에 베이지안 통계학은 경제 경영 그리고 의학 뿐 만 아니라 공학 등의 많은 분야에서 그 응용의 정도가 급속히 증가하는 추세이다. 그러나 베이지안 추론 또는 법칙들이 이론적으로 간단하지만 많은 경우 계산상에 어려움 때문에 실제 적용에 어려움이 있다 이러한 상황을 극복하기 위해 간단한 통계 패키지 프로그램인 미니텝을 이용한 여러 가지 적용 방법을 알아본다. 또한 미니탭 매크로의 사용을 원활히 적용함으로써 보다 발전적으로 베이지안 통계 계산을 용이하게 할 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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