본문의 연구목적은 디자인 교육의 도형 기초 다자인 과정에서 다양한 지식차원의 교육콘텐츠에 대한 플립러닝 수업모델의 효율성을 테스트하고, 도형 기초 다자인 과정을 대상으로 한 플립러닝 수업방안 및 의견을 제시함으로써 교육효과를 높이는 데 있다. 블룸의 교육목표 분류학의 지식차원을 사용하여 도형 기초 다자인 과정의 교육내용을 분류하고, 120명의 학생을 4개의 실험조로 나눈 다음, 다양한 지식차원과정 콘텐츠의 플립러닝 학습을 각각 진행하고, 수업 전에 실시한 테스트와 수업 이후 실시한 테스트를 통해 실험데이터를 얻어 분석을 진행하였다. 그 중 사실성과 개념성 지식 수업의 경우 자기주도적 학습, 절차성과 메타인지 부류의 지식수업에서의 플립러닝 수업방식은 학습의 적극성을 유발하여 학습효율을 높일 수 있다. 연구결과와 학생의 피드백을 근거로 도형 기초 다자인 과정 콘텐츠의 분류방법 및 도형 기초 다자인 과정 플립러닝모델에 대한 수업전략을 제시하였다.
최근 데이터베이스의 크기가 점차 증가하고 있다. 기업에서는 데이터베이스 관리의 어려움으로 인하여 클라우드 형태로 아웃소싱하고 있으며, 이때 클라우드 서비스업체에 의해 관리되는 데이터베이스의 보안은 매우 중요하다. 데이터베이스 내의 중요 정보를 보호하기 위해서는 암호화하는 것이 최선의 방법이지만, 일단 암호화되고 난 후에는 더 이상 검색하기 어려워진다. 암호화된 데이터베이스에서의 검색 성능은 암호화 방법과 검색 방법에 의해 좌우된다. 본 논문에서는 가변길이의 키워드 인덱스와 블룸필터를 사용하여, 클라우드 서비스업체의 관리하의 데이터베이스에 대한 암호화 방법 및 효율적인 검색 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법이 데이터베이스 암호화 및 관련 응용분야에 유용하게 사용될 수 있음을 보인다.
최근 클라우드 컴퓨팅 환경의 보급과 함께 스토리지의 데이터양이 급증함에 따라 그에 따른 스토리지 저장 비용이 빠르게 증가하고 있다. 더불어, 사용자들의 다양한 서비스 및 데이터 요청으로 클라우드 스토리지의 부하 또한 급증하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산 파일 시스템을 통한 저비용 고성능 스토리지 환경을 제공하고자 하는 기존의 연구가 있었으나, 이에는 데이터 병렬처리, 임의위치 접근처리, 빈번한 작은 워크로드 접근처리 등의 취약점이 존재한다. 최근에는 캐싱 기술을 이용하여 이를 개선하려는 연구가 주목받고 있다. 본 논문에서는 분산 파일 시스템 환경에서 병렬 캐싱, 분산 캐싱과 공유 자원을 고려한 데이터 병렬 전송방법을 제공하는 CHPC(Cloud storage High-Performance Caching) 구조를 제안하며, 또한 이를 기존의 방법들과 비교 평가하여 스토리지 부하를 최적화하는 방법을 제시한다. 더불어, 제안 기법이 기존 클라우드 시스템에 비하여 스토리지 서버의 디스크 입출력 감소, 서버로 데이터의 요청이 집중되어 발생하는 병목현상 방지, 각 클라이언트의 중복되는 페이지 캐시 제거, 데이터 전송률 향상의 장점을 가짐을 보인다.
효과적인 데이터베이스 수업방법을 모색하기 위하여 상황학습 이론을 교수 학습에 적용하여 효과를 분석하여 보았다. 이를 위해 관련 선행연구를 분석하고 데이터베이스 핵심 내용을 블룸의 교육목표 분류 기준에 의해 분석하였다. 그리고 데이터베이스 교육 내용을 기본 지식 단계와 기능 및 확장지식 단계로 분류하는 전략을 제시하였다. 이와 같은 연구를 바탕으로 실험, 통제 집단을 선정하였으며 데이터베이스 교수학습 효과의 기준을 지식 및 기술과 태도영역으로 설정하였다. 그리고 실제 교육과정을 구성하여 교수학습을 전개하여 다음과 같은 결과를 도출하였다. 적용결과는 상황학습을 적용하여 데이터베이스 교육을 받은 학습 집단이 DB개념, DB 조작, DB테이블 작성에 대해 높은 성취도를 나타내었으며 기능 중심의 데이터베이스 교육을 받은 학습 집단보다 긍정적 태도를 나타냈다. 또한, 향후에는 데이터베이스 및 컴퓨터과학 영역에 대하여 상황학습 이외의 다양한 교수학습 방법을 적용, 분석해야 할 것이다.
본 논문에서는 기기 간 직접(device-to-device) 통신 시스템에서 근접한 디바이스의 모바일 어플리케이션 및 서비스를 발견하기 위한 디스커버리 프로토콜을 제안한다. 기기 간 직접통신 기술을 기반으로 모바일 소셜네트워크, 모바일 마케팅 등의 근접 기반 어플리케이션을 실현할 수 있다. 이를 위해 우선적으로 주변에 있는 수많은 디바이스에서 원하는 어플리케이션을 찾아내는 디스커버리 프로토콜의 설계가 필수적이다. 기반 시설이 없는 에드혹 망에서 디스커버리 프로토콜을 구현하기 위해서는 디바이스 내부의 어플리케이션 정보를 축약해서 디스커버리 코드를 생성하고 이를 주기적으로 방송하는 방법을 쓸 수 있다. 본 논문에서는 해시함수 및 블룸필터(Bloom filter)를 이용하여 디스커버리 프로토콜을 설계하고 이의 성능을 수학적으로 분석한다.
시그니처 기반 필터링(Signature based filtering)은 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 방법으로, 침입방지 시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그니처라 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 그러나 시그니처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷의 지연현상이 발생한다. 고성능 침입방지 시스템을 위해서는 보다 효율적인 패턴 매칭 알고리즘이 필요하며, 패턴 매칭의 수행 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분은 처리해야 하는 패킷이 도착했을 때, 해당 패킷의 데이터를 룰의 시그니처와 비교하는 횟수를 줄이는데 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 침입방지 시스템의 개발을 위해 기존의 제안된 시그니처 해싱 기반의 침입방지 시스템에 패킷 분류를 위한 다차원 검색을 튜플 공간이라는 이차원 공간을 이용하여 검색하는 튜플 공간 패킷 분류 알고리즘과 블룸 필터를 적용한 패턴 매칭 방법을 제안한다.
Few studies of large blooms over 700 mm thick among those used for the forging of raw materials have been reported. The cooling rate difference between the surface and the center of a large bloom is large, and the degradation of the mechanical properties is likely in cases involving excessively coarse precipitates resulted from the slow cooling rate of a large bloom after casting. Therefore, a schematic investigation of the growth behaviors of precipitates while varying their locations in blooms is necessary. The dissolution behaviors of precipitates were investigated by simulating a reheating process during which the bloom is heated to a high temperature. The segregation behavior of the as-cast large bloom was also investigated. Reheating specimens were obtained after an isothermal heat treatment at $1150^{\circ}C$ with various holding times to simulate the reheating process, with the samples undergoing a subsequent water quenching step. The precipitates were extracted using an electrolytic extractor and a particle size analysis was conducted with the aid of SEM, EDS, and TEM. In the present work, Al oxide, MnS and Nb carbide were mainly observed.
블록체인은 자본 거래나 보안 데이터의 안전한 전송을 위한 플랫폼으로 그 가치가 높아지고 있다. 아울러 블록체인은 동영상, 음악, 사진과 같은 대용량의 데이터를 안전하게 저장하고, 거래 내용이나 서비스 이용 명세 등을 안전하게 관리할 수 있는 새로운 플랫폼으로서의 가능성을 가지고 있다. 블록 내 대용량 미디어 데이터를 저장할 수 없기에 분산저장 시스템(IPFS)과 음원 시그니처 데이터의 해시 정보를 이용하여 블록 내 음원 정보를 저장하고, 저장된 음원 데이터를 검색하는 속도에 관한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 기존 연구가 제시했던 검색 속도를 향상시킬 수 있는 블룸필터를 이용한 음원 시그니처 인덱싱 방법을 제안한다. 실험 결과 기존 검색성능(O(n))보다 향상된 검색 성능 (O(1))을 달성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 IP 히스토리 정보를 이용하여 기존의 연결된 flow와 새로 도착한 flow를 다른 우선순위로 서비스하여 특정 서브넷을 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격으로부터 보호하는 방어 시스템을 제안한다. DDoS 공격은 일반적으로 네트워크 노드 혹은 링크의 리소스가 제한되어 있으며 네트워크 리소스에 대한 사용자의 수요가 실제 네트워크 노드 혹은 링크의 용량을 초과하는 경우에 발생하게 된다. 제안된 방어 시스템은 두 단계로 나뉘어서 작동하게 되는데, 첫 번째 단계에서는 접속을 시도하는 외부 IP에 대해 샘플링기법을 사용하여 모니터링 하는 IP주소의 개수를 줄이고, 두 번째 단계에서는 정상적인 IP의 목록을 관리하고 DDoS 공격이 발생하였을 때 IP 목록에 기반해 기존의 연결된 flow와 새로 도착한 flow를 구별함으로써 기존의 연결된 flow에 대해서 지속적이고 정상적인 서비스를 제공한다. 제안된 DDoS 방어 시스템의 성능은 시뮬레이션을 통해 평가한다.
트랜잭셔널 메모리는 트랜잭션 처리를 위한 병렬 프로그래밍 패러다임을 크게 바꾸었으며, 하드웨어 및 소프트웨어 방식에 따라 STM, HTM, HyTM으로 구분된다. 그러나, 기존 연구들은 모든 워크로드에 대해 획일적인 재시도 정책을 제공하는 문제점이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 멀티코어 환경에서 샘플링 기반 유연한 재시도 정책을 이용한 하이브리드 트랜잭셔널 메모리 기법을 제안한다. 첫째, 제안하는 기법은 트랜잭션의 특성을 파악하여 HTM 혹은 STM을 선택하여 수행하거나, 블룸필터를 이용하여 동시에 HTM과 STM을 수행한다. 둘째, 제안하는 기법은 각 워크로드 내의 트랜잭션의 특성을 반영한 유연한 HTM 재시도 정책을 제공한다. 마지막으로 STAMP를 이용한 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 연구에 비해 10~20%의 성능 향상이 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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