NAND 플래시 메모리는 기존의 HDD 보다 빠른 접근 속도, 저전력 소비, 진동에 대한 내성 등의 이점을 바탕으로 PDA를 비롯한 여러 모바일 장치부터, 임베디드 시스템, PC에 이르기까지 사용 영역이 넓어지고 있다. DiskSim을 비롯한 HDD 시뮬레이터들이 다양하게 개발되어 왔으며, 이를 바탕으로 소프트웨어 또는 하드웨어에 대한 개선점을 찾아냄으로써 유용하게 사용되었다. 하지만 NAND 플래시 메모리나, SSD에 대해서는 리눅스 기반의 몇 개의 시뮬레이터만이 개발되었으며, 실제 스토리지 장치나 PC등이 사용되는 운영체제가 윈도우즈인 것을 고려하면 윈도우즈 기반의 NAND Flash 시뮬레이터가 꼭 필요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서 개발한 NAND Flash FTL 성능 분석을 위한 시뮬레이터인 NFSim은 윈도우즈 운영체제에서 구동되는 시뮬레이터로, NAND 플래시 메모리 모델 및 FTL 알고리즘들은 각각 윈도우즈 드라이버 모델 및 클래스로 제작되어 확장성이 용이하고, 각 알고리즘의 성능을 측정한 데이터는 그래프를 통해 표시되므로, 별도의 툴을 사용할 필요가 없다.
본 논문에서는 머신러닝 기반의 악성코드 분류에 있어 오버피팅 문제를 비롯하여 실제로 실행되지 않는 코드가 APK에 포함되는 문제 등을 해결하기 위해 모든 API들의 연관성을 통해 그룹화하며, 제어 흐름 분석을 통해 실제로 실행되는 코드에 대한 분석을 수행하는 툴을 개발하였다. 툴은 약 1,500라인으로 이루어진 자바 기반의 소프트웨어로, 전체 API에 대한 빈도 분석을 수행하거나 생성된 제어 흐름 그래프를 바탕으로 빈도 분석을 수행한다. 툴을 이용하여 모든 버전에서의 총 39032개의 메서드에 대해 4972개의 그룹으로 축소할 수 있으며, 클래스를 포함한 결과로는 총 12123개의 그룹으로 축소할 수 있다. 결과 분석을 위해서 본 논문에서는 총 7개의 패밀리에서 7,000개의 APK를 랜덤으로 수집하였으며, 수집된 APK를 이용하여 feature를 축소하는 기법을 검증하였다. 또한, 추출된 데이터에서 빈도가 20% 이상으로 나타난 API만을 선별하여 feature를 더욱 축소하여 최종적으로 263개의 feature로 축소하였다.
기업의 신속한 의사결정 및 전략적 정책 결정을 위해 빅데이터에 대한 고도 분석이 필수적으로 요구됨에 따라 대량의 데이터를 복수의 노드에 분산하여 처리하는 하둡 또는 스파크와 같은 분산 처리 플랫폼이 주목을 받고 있다. 최근 공개된 Spark SQL은 Spark 환경에서 SQL 기반의 분산 처리 기법을 지원하고 있으나, 기계학습이나 그래프 처리와 같은 반복적 처리가 요구되는 고도 분석 분야에서는 효율적 처리가 불가능한 문제가 있다. 따라서 본 논문은 이러한 문제점을 바탕으로 Spark 환경에서 고도 분석 지원을 위한 SQL 기반의 빅데이터 최적처리 엔진설계와 처리 프레임워크를 제안한다. 복수의 조건과 다수의 조인, 집계, 소팅 연산이 필요한 복합 SQL 질의를 분산/병행적으로 처리할 수 있는 최적화 엔진과 관계형 연산을 지원하는 기계학습 최적화하기 위한 프레임워크를 설계한다.
본 연구는 선박 추진시스템 설계를 위한 제품정보관리(Product Data Management, PDM) 시스템의 구현 사례를 소개하였다. 객체 지향 모델링 언어(Unified Modeling Language, UML)를 이용하여 중소형 선박 추진성능 추정 시스템을 설계하였으며, 프로펠러의 3차원 디지털 모크업(Digital Mock-Up, DMU)을 중심으로 제품정보를 구축하였다. 또한 설계 과정에 필요한 모델링 및 시뮬레이션(Modeling & Simulation, M&S) 기술을 PDM 시스템과 통합하기 위한 방안을 제안하고, 추진기 및 축계 설계 검증 모델을 동시에 구현하였다. 시스템 개발에는 Open Scene Graph(OSG) 라이브러리 및 객체 지향 시스템 개발 도구를 사용하였다. 최종적으로는, 설계 검증용 M&S 소프트웨어와 PDM 시스템을 연동한 구현 사례를 보임으로써 추진성능 추진 시스템의 개발환경 구축 방안을 제시하였다.
도어락 스위치(Door-lock switch)는 드럼세탁기, 식기 세척기 등 회전이나 열이 발생되어 작동 할 때 임의로 열지 못하도록 하는 가전제품에 쓰이는 도어 안전잠금장치로 드럼세탁기에서는 없어서는 안 되는 중요한 부품 중의 하나이다. 드럼 세탁기 도어는 소비자가 사용 할 때 느낌을 가지는 부분으로 항상 안전성과 동시에 감성이 뒤따르는 부품이기도 하다. 본 논문은 드럼세탁기의 도어에 감성과 관련된 요소들을 조사하였으며, 도어락 스위치의 기구적인 구조들을 파악한 뒤 드럼세탁기에 장착하였을 때 열림력, 닫힘력을 측정할 수 있는 지그와 소프트웨어를 제작하고 측정한 힘의 그래프를 분석하여 사용자에 의해 평가한 후, 드럼세탁기 도어락 스위치의 구조에 따른 감성에 차이점을 찾아보고 시스템의 사용을 검증하였다.
컨셉넷은 일반상식을 노드(개념)와 에지(관계)로 표현해 놓은 그래프 형태의 지식 베이스이다. 완전한 지식 베이스를 구축하는 것은 매우 어려운 문제이기 때문에 지식 베이스는 미완결된 형태의 데이터를 담고 있는 경우가 많다. 불완전한 지식을 담고 있는 지식 베이스로부터의 추론 결과는 신뢰하기 어렵기 때문에 지식의 완결성을 높이기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 신경 텐서망을 이용하여 컨셉넷의 지식 미완결성 문제를 완화해 보고자 한다. 컨셉넷에서 추출한 사실주장(assertion)을 이용하여 신경 텐서망을 학습시킨다. 학습된 신경 텐서망은 두 개의 개념 정보를 입력으로 받고, 그 두 개념이 특정 관계로 연결될 수 있는지를 나타내는 점수값을 출력한다. 이와 같이 신경 텐서망은 노드들의 연결 차수(degree)를 높여, 컨셉넷의 완결성을 증대시킬 수 있다. 본 연구에서 학습시킨 신경 텐서망은 평가데이터에 대해서 약 87.7%의 정확도를 보였다. 또한 컨셉넷에 연결이 없는 노드 쌍에 대하여 85.01%의 정확도로 새로운 관계를 예측할 수 있었다.
스토리는 인물들 간의 갈등의 전개와 해소의 흐름에 의해 형성된다. 갈등의 설정, 전개, 해결의 흐름이 스토리이다. 인물 면적은 인물의 감정 또는 상태, 인물 간 관계인물과 환경과의 관계를 묘사하는 중요한 표현 기법이다. 본 논문은 인물 면적의 변화 그래프로부터 갈등의 전환 지점을 검출하는 방법을 제안하는 것이 목적이다. 이를 위해 인물 면적을 계산하여 영화의 인물 면적 변화 그래프를 생성하는 방법과 인물 면적 변화 그래프로부터 갈등 전환 장면을 검출하는 방법을 제시한다. 제안하는 방법의 성능을 검증하기 위해 7개의 영화에 대해 갈등 전환 장면을 추출하는 실험을 진행하여 정확도 73.57%, 재현율 77.26%의 성능 평가 결과를 얻었다. 이를 통해 인물 면적에 기반하여 갈등 전환 장면을 추출하는 것이 가능하다는 것을 증명하였다.
인공지능 기술의 확산으로 인해 과학기술 분야에서도 연구 데이터의 확보, 저장 및 활용이 중요시 되고 있는 상황이다. 연구 데이터를 확보하기 위해 전자문서 형태의 연구논문으로부터 그래프, 표와 같은 유의미한 객체를 추출하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 경험적 방법론을 이용하는 기존의 연구들은 문서의 편집 특성을 일반화하여 객체들을 추출하기 때문에 다수의 이질적인 형태를 갖는 전자문서들을 대상으로 연구결과를 적용하는데는 한계가 있다. 본 논문은 경험적 방법론의 경직성을 극복하고 이질적인 전자문서들로부터 목표 객체들을 효과적으로 추출하기 위해 심층 학습 기반의 객체 추출 시스템을 제안한다. 텐서플로우 객체 탐지 API의 Faster R-CNN 알고리즘을 기반으로 새로운 학습 모델을 생성했으며 심층 학습과 평가를 위해 총 100여 편의 연구논문들을 대상으로 목표 객체들을 데이터화했다. 마지막으로 성능평가를 통해 제안한 시스템이 경험적 방법론을 적용한 비교 대상에 비해 약 5.2% 높은 성능을 보임을 확인하였다.
하루가 다르게 방대한 데이터가 생겨나고, 데이터를 반영한 정책지원이나 콘텐츠들이 증가하면서 데이터에 대한 중요성이 주목받고 있다. 데이터의 시각화 측면에서 모든 데이터를 살펴보는 것에 제약이 따르기 때문에, 시각화의 기술적인 요소뿐만 아니라 데이터를 요약하고, 이해하기 쉽도록 돕는 시각화의 방법론적 요소가 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 많이 사용되는 디자인 중심의 인포그래픽을 개선하고 데이터 중심의 인포그래픽을 제안하기 위해 데이터 시각화의 표현 방법을 정리하고, 시각화의 방법을 Tableau Public을 활용하여 데이터 분석 및 인포그래픽 제작사례를 제시고자 한다. 인포그래픽 제작을 위해 광주광역시 버스 이용자 데이터가 사용되었고, 분석결과 정류소 사용 총 승객수는 일반 승객수와는 유사한 결과를 보이지만 환승역 이용 승객, 청소년 승차 환승 승객수에 따른 정류소와는 차이를 보였다. 그래프 유형에 따라 시각적인 결과는 다르게 도출되었다. 데이터 중심의 인포그래픽 시각화는 기존의 인포그래픽의 시각적인 역할만 강조한 것에 비해 데이터를 효율적으로 전달하는 것을 물론 과학적 연구를 위한 도구로 활용될 것으로 기대한다.
자연어 표현에는 인물, 조직, 장소, 제품 등의 다양한 개체들이 존재한다. 이러한 개체는 다양한 의미를 가질 수 있다. 이러한 개체가 갖는 중의성 문제는 자연어 처리 분야에 있어 매우 도전적인 과제이다. 개체 링킹(Entity Linking)이란 텍스트에 등장한 개체명을 지식베이스 내의 적절한 개체로 연결해주는 작업이다. 개체 링킹을 위한 대표적인 방법론인 짝 연결 접근법(Pairwise based method)은 한 문장에서 등장한 개체가 두 개 이상일 경우 서로의 연관성을 이용해 개체 링킹을 하는 방법이다. 이 방법은 동일 문장에서 등장하는 개체들 간의 상호의존성(interdependence)만을 고려하고 있어 포괄적인 상호의존성(Global interdependence)이 부족하다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 개체 링킹을 위해 RDF 형태의 지식베이스 정보를 바탕으로 Word2vec을 활용한 Entity2vec 모델을 생성하였다. 그리고 생성된 모델을 사용하여 각 개체에 대한 랭킹을 하였다. 본 논문에서는 짝 연결 접근법의 한계점을 보완하기 위해 포괄적인 상호의존성을 바탕으로 짝 연결 접근법을 고안하고 구현 및 실험을 통해 기존의 짝 연결 접근법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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