본 논문에서는 시간지원 데이터를 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리한 저장 구조를 기반으로 하는 네 가지 데이터 이동 방법을 제안하였다. 제안한 데이터 이동 방법은 시간단위에 의한 이동 방법, LST-GET(Least valid Start Time-Greatest valid End Time)에 의한 이동 방법, AST-AET(Average valid Start Time-Average valid End Time)에 의한 이동 방법, 그리고 Min-Overlap에 의한 이동 방법이 있다. 각각의 이동 방법에서는 세그먼트의 경계값, 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전 등을 정의하였다. 제안한 이동 방법에 대해서 사용자 질의에 대한 평균 응답 시간을 측정하였다. 실험결과, LLT(Long Lived Tuples)가 없는 경우에는 LST-GET에 의한 이동 방법, 그리고 AST-AET에 의한 이동 방법이 시간단위에 의한 이동 방법보다 성능이 우수하였다. LLT가 있는 경우에는 LST-GET에 의한 이동 방법의 성능이 저하되었다. AST-AET에 의한 이동 방법은 시간단위에 의한 이동 방법과 LST-GET에 의한 이동 방법보다 질의에 대한 성능이 우수하였다. Min-Overlap에 의한 이동 방법은 질의에 대한 평균 응답 시간에서 AST-AET에 의한 이동 방법과 비슷한 결과를 보였고, 공간 이용율 측면에서는 AST-AET에 의한 이동 방법보다 효율적이었다.
소켓 프로그래밍(socket programming) 인터페이스를 지원하는 C/C++, perl, python 과 같은 언어들은 폴링(polling) 기능을 갖는 select() 함수를 제공한다. 이 select()함수를 이용할 경우, 단일 쓰레드(또는 프로세스)로 다중의 클라이언트 요청을 처리할 수 있다. 최근 네트워크 프로그래밍 분야에서 주목받는 자바 언어의 경우, 최신 JDK 1.4 의 비동기 입출력 패키지에서 select()함수를 제공하고 있으나, JDK 1.3을 포함한 그 이하의 버전에서는 아직까지 이 함수를 제공하지 않고 있다. 일반적으로 다중 쓰레드를 이용하여 소켓서버 응용프로그램을 개발할 경우, 코드가 단순해지고 응답이 빠른 장점이 있는 반면에 네트워크 연결이 증가할수록 다수의 쓰레드를 관리하는 일이 CPU에 큰 부담이 된다. 반면에 소켓폴링(socket polling)을 사용할 경우, 이러한 연결 유지에 대한 부담이 줄어드는 대신, 다중 쓰레드를 이용하는 방법에 비하여 구현이 어렵다. 본 논문에서는 다양한 시뮬레이션 환경에서 세가지 소켓 프로그래밍 모델에 대하여 그 성능을 비교평가 하였다. 이 세가지 모델은 단순 다중 쓰레드 모델(typical multi-thread model), 단일 쓰레드 소켓폴링 모델(socket polling with single-thread model), 다중 쓰레드 소켓폴링 모델(socket polling with multi-threadmodel)이다. 본 논문에서는 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 제안하고 JDK 1.3.1을 이용하여 구현하였다. 이 모델의 경우 복잡한 구조에도 불구하고 단순 다중 쓰레드 모델와 유사하거나 더 나은 성능을 보여주었다. 또한 동일한 용량의 쓰레드 풀(thread pool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.
기후변화에 따라 강우 패턴이 변화하며, 집중호우 발생 빈도의 증가가 예상된다. 이로 인해 저수지 상류에서 유실된 토사는 저수지로 유입하여 정수 처리비용 증가, 1차생산성 감소, 어류폐사, 하천경관 악화 등 다양한 문제를 유발한다. 따라서 위와 같은 탁수 피해 저감을 위해 과학적인 모니터링과 예측, 저수지 운영과 관리기술 개발 등의 대응이 요구된다. 본 연구에서는 극한 탁수사상 발생시 대응 기술의 일환으로 저수지 탁수예측 모델의 신뢰도 향상을 위해, 기존 탁수예측 모형인 CE-QUAL-W2(이하 W2)의 탁수 예측 알고리즘을 개선하고 소양강댐 저수지에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 최근 W2모델 3.72 버전까지 출시되었으나, 모델은 단순 침강속도만 고려하여 저수지 밀도 특성을 반영하지 못하고, TSS 모의시 독립침강을 가정하여 응집 침강 및 장기탁수 예측에 취약한 한계점을 가지고 있다. 따라서, 과거 연구내용을 바탕으로 수온에 따른 점성계수 변화(Stoke's), 다중 부유 입자별 침강속도 고려 기능을 추가하였으며, 새롭게 점착성유사의 응집 침강을 고려할 수 있는 기능을 추가하여 모델을 개선하였다. 모델에 점착성 유사 모의 전략은 입자 크기 $63{\mu}m$를 기준으로 비점착성유사(NCS)와 점착성유사(CS)로 구분하고, 비점착성유사는 독립침강, 점착성 유사는 응집침강을 가정하였다. 응집 후 중간 입경의 추정은 Gailani et al(1991)의 식을 사용하였으며, 침강속도 계산 공식은 Hwang and Mehta(1989)식을 적용하였다. 수정된 모델은 소양강댐 운영이후 최대 탁수사상이 발생했던 2006년을 대상으로 기존 탁수해석 결과와 수정된 모델의 모의결과를 실측값과 비교 분석 하였다. Stoke's 식 적용시 기존의 모의결과 대비 AME 평균 23%, RMSE 평균 18%가 개선되는 것으로 나타났으며, Hwang and Metha식 적용시에 SS 모의값이 전반적으로 과소평가되는 것으로 나타났다. 또한, 실측 방류 탁수 농도와 모의값을 비교하여 평가 하였으며, 모의기간인 Julian Day 173~365(192일) 동안 모의 결과의 총 TSS 부하량은 실측값의 약 80%수준을 보였으며, TSS 방류 부하기준 Stoke's 식 적용시 기존 모의대비 오차가 1.3% 개선되는 것으로 나타났다.
최근 디지털 데이터의 양이 급격하게 증가함에 따라 대용량 저장 공간의 필요해지고 있다. RAID는 이러한 대용량 저장 공간을 관리할 수 있는 시스템이다. Windows에서 제공하는 저장소 공간은 소프트웨어 RAID의 일종이다. 저장소 공간은 Windows 8, Windows Server 2012 버전부터 지원되었으며 해당 기능에 대한 분석이 기존에 이루어져 있지 않다. 저장소 공간을 이용한 시스템을 분석하기 위해서는 저장소 공간 기능에 대한 분석과 가상 디스크 재구성 방법에 대한 연구가 이루어져야 한다. 본 논문에서는 기존 RAID의 레이아웃에 대해 간단히 설명하고 소프트웨어 RAID인 저장소 공간의 구성 방식과 메타데이터를 설명하고 구성 방식별로 가상 디스크의 재구성 방법을 제시하고 실험을 통해 이를 검증하였다.
최근 네트워크 및 하드웨어 기술이 발전하여 블록체인 기술과 보안을 융합하는 연구가 활발히 진행되고 여러 네트워크 기술에 적용되고 있다. 기존의 블록체인을 활용한 기술을 분석하고 제한된 환경에서 비공개 블록체인을 활용한 파일의 무결성을 검증하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 비공개 블록체인 플랫폼인 하이퍼레저 패브릭의 체인코드로 작성하고 비공개 블록체인 통합 관리 플랫폼인 하이퍼레저 익스플로러를 통해 파일의 무결성 검증을 확인할 수 있다. 제안한 모델의 성능을 개발자 관점과 사용자 관점에서 분석했다. 블록체인 플랫폼을 실행하기 위한 다양한 모듈의 버전에 따른 호환성 문제가 존재하고 체인코드 상태와 그룹 등 제한된 요소만 확인이 가능하다는 결과를 얻었다.
그간 디지털 포렌식의 활성 시스템 분석 분야의 한 화두는 물리 메모리 이미지 분석이었다. 물리 메모리 분석은 프로세스를 은닉을 하더라도 그 데이터를 물리 메모리에서 확인할 수 있고 메모리에 존재하는 사용자의 행위를 발견할 수 있어 분석 결과의 신뢰성을 높이는 등 디지털 포렌식 분석에 큰 도움이 되고 있다. 하지만 메모리 분석 기술 대부분이 윈도우 운영체제 환경에 초점이 맞추어져 있다. 이는 분석 대상의 다양성을 고려하였을 때 타 운영체제에 대한 메모리 분석이 필요하게 되었음을 의미한다. Mac OS X는 윈도우에 이어 두 번째로 높은 점유율을 가진 운영체제로 부팅 시 커널 이미지를 물리 메모리에 로딩하면서 운영체제가 구동하고 주요 정보를 커널이 관리한다. 본 논문은 Mac OS X의 커널 이미지가 저장하고 있는 심볼 정보를 이용한 물리 메모리 분석 방법을 제안하고, 제안한 내용을 토대로 물리 메모리 이미지에서 프로세스 정보와 마운트된 장치 정보, 커널 버전 정보, 외부 커널 모듈정보(KEXT)와 시스템 콜 목록 정보의 추출 방법을 보인다. 추가적으로 사례 분석을 통해 물리 메모리 분석의 효용성을 입증한다.
스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.
건설 엔지니어링은 과학기술과 지식을 접목하여 고부가가치와 일자리를 창출하는 대표적인 산업이지만 그 중요성이 저평가 되고 있다. 국토교통부의 자료에 의하면 엔지니어링 산업의 부가가치율(65.3 %)과 고용유발계수(14명 고용/10억 원)은 제조업의 3배 이상이다. 특히 시공 이전의 프로젝트 관리·기본설계 등 전방가치사슬은 총사업비의 10~15 % 미만임에도 불구하고 인프라 시설의 전체 가격과 품질을 좌우한다. 본 연구에서는 인프라 엔지니어링 플랫폼을 프로젝트 단위가 아니라 엔터프라이즈 수준의 플랫폼으로 개발하기 위하여 필요한 프레임워크, 도로 설계 업무 분류, 설계 지원 모듈 및 데이터베이스 구축 방향에 대하여 제시하고, 이를 바탕으로 클라우드 기반의 설계 플랫폼의 초기 버전을 개발하였다. 개발된 설계 플랫폼은 시간/공간 제약 없는 웹 기반 설계 업무환경을 제공하고, 해외사업 수주 및 경쟁력 확보에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
양식장에서 양식어의 생육 정보인 크기 및 무게의 관리는 가장 기본적인 목표이다. 본 연구에서는 육상 양식장에서 입식 또는 분조 시점부터 출하 시점까지를 epoch로 정의하고, 총 3 epoch에 대하여 생육데이터를 시계열 관점에서 분석하고자 한다. 양식장에서 시간 흐름에 따라 발생하는 양식어의 크기 및 무게 등의 생육 정보를 수질 환경 정보, 급이 정보와 비교 분석하고, 분석 결과를 이용하여 모델을 제시한다. 본 연구에서는 현장에서 획득된 데이터를 이용하여 크기 및 무게에 대하여 Box-Jenkins 방법을 이용하여 선형, 지수, 로그 회귀분석 모델을 제시한다.
일반적으로 수자원가용량이라 하면 지표·지하·토양 등에 있는 모든 수자원의 양이라 할 수 있다. 정확한 수자원가용량의 평가를 위해서는 강수, 기온 등의 기상 예측의 정확도 확보가 우선되어야 하며, 지표 하에 보이지 않는 수자원의 양을 정확히 평가할 수 있어야 한다. 한국건설기술연구원은 2012년부터 세계기상기구(WMO, World Meteorological Organization)에서 수자원평가 부문 리더 역할을 수행하면서 회원국들에게 수자원가용량평가를 위한 '동적수자원평가시스템'의 개발을 제안하여 추진하였다. 그 결과, 동적수자원평가시스템(Dynamic Water resources Assessment Tool, DWAT)이 2017년 12월에 개발되었고, 2019년 5월에는 WMO 웹사이트 (https://public.wmo.int/en/water/dynamic-water-resources-assessment-tool)를 통해 193개 회원국에 보급되기 시작하였다. DWAT은 전 세계가 무료로 이용할 수 있는 수자원평가 도구로, 지하수, 용수이용 뿐만 아니라 지표수를 고려한 수자원계획 및 관리를 위해 중⋅소규모 하천 유역에 적용될 수 있다. 특히, 논 지역의 유출특성을 모의할 수 있는 모듈을 탑재하였으며, 고위도 및 고산지대의 수문학적 특성을 반영할 수 있는 융설 모듈이 포함되었고, 매개변수 최적화 기능도 포함되었다. WMO는 수자원분야 주요사업 중 하나인 "전지구 수문현황 및 전망 시스템(HYDROSOS, global HYDROlogical Status and Outlook System)" 사업을 추진하고 있다. 본 사업은 전지구 기상예보를 활용하여 주요 지점의 자연 유출량에 대한 현황과 예보를 수행하는 것을 목표로 한다. 2019년 6월 제18차 WMO 총회에서는 수자원분야 주요 사업인 HYDROSOS의 시범사업을 DWAT이 지원하는 것으로 의결되었다. 따라서 이러한 DWAT의 활용을 통해 대한민국의 수자원 평가 실무와 관련된 기술이 WMO 회원국에 지속적으로 보급될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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