• 한국화재소방학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.35-39
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• 2012

본 논문에서는 정수기의 외부 및 내부에서 인위적으로 착화시켰을 때의 연소 확산 패턴을 분석하고, 소손된 정수기의 화재원인 규명을 위한 자료를 제공하는데 있다. 정수기의 연소 확산 속도는 외부에서 착화시켰을 때보다 내부에서 착화시켰을 때 화염의 진행은 빠른 것으로 분석되었다. 외부에서 착화되어 정수기가 반소 이상 되는데 소요되는 시간은 360 sec 정도이었고, 내부에서 착화시켰을 때는 180 sec 정도가 소요되었다. 즉, 내부에서 착화되면 발생된 열이 내부에 축적되었다가 일순간에 방사되기 때문에 연소가 빠른 것으로 판단된다. 외부에서 착화시켜 소손된 것은 균일한 탄화 패턴을 보이며, 바닥면에 탄화물은 순차적으로 퇴적되었다. 내부에서 착화시켜 소손된 것은 탄화면의 경계가 비교적 선명하였으며, 발화점을 기준으로 브이패턴을 형성하였다. 따라서 연소 패턴의 차이를 통해서 어느 쪽에서 화재가 진행되었는지를 판단할 수 있는 객관적 근거가 제시되었다. 정수기가 화염의 공격을 받아 반소될 때까지 내장된 퓨즈의 용단 및 전원 보호 장치의 작동 등은 발생하지 않았다. 또한 일반화염을 공격 받아 소손된 퓨즈는 금속 홀더 부분에서 탄화가 발생하는 것이 확인됨에 따라 사고원인 판정의 근거로 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권4호
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• pp.378-388
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• 2008

플래시 메모리는 전력 소모가 작고 충격과 진동에 강하며 크기가 작다는 특성 때문에 최근 노트북이나 UMPC(Ultra Mobile PC)와 같은 이동 컴퓨팅 시스템에서 하드디스크를 대체할 대용량 저장 매체로서 주목 받고 있다. 플래시 메모리에 기반한 저장 장치는 일반적으로 랜덤 읽기 성능이나 순차 읽기, 순차 쓰기 성능이 매우 좋은데 비해, 덮어쓰기가 불가능한 플래시 메모리의 물리적인 제약으로 인하여 소량의 랜덤 쓰기 성능은 떨어진다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 중요한 특징을 갖는 SSD(Solid State Disk) 아키텍처를 제안하였다. 첫 번째로 비휘발성 이면서도 SRAM과 동일한 인터페이스로 덮어쓰기가 가능한 작은 크기의 FRAM(Ferroelectric RAM)을 NAND 플래시 메모리와 함께 사용하여 소량 쓰기 오버헤드를 최소화하였다. 두 번째, 호스트 쓰기 요청들도 소량 랜덤 쓰기와 대량 순차 쓰기로 분류하여 각각에 대해 최적의 쓰기 버퍼 관리 방법을 적용하였다. 평가 보드 상에서 SSD 프로토타입을 구현하고 PC 사용 환경의 워크로드에 기반한 벤치마크를 이용하여 성능을 평가해 본 결과 랜덤 패턴을 보이는 워크로드에서는 하드디스크나 기존의 상용 SSD들에 비해 처리율(throughput) 측면에서 3배 이상의 성능을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.71-75
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• 2017

SNS 등의 보급으로 인해 Web 기반의 소비자 생성 데이터는 기하급수적으로 늘어나는 추세이다. 수많은 데이터 속에서 사용자의 관심에 맞는 콘텐츠를 정확히 추출하는 것은 여러 분야에서 중요하다. 특히 비즈니스 분야에서는 많은 사용자들 속에서 자신들에게 적합한 고객을 찾아 마케팅 정책을 수립하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 트위터의 팔로우-팔로잉 관계를 통해 각 계정에 관심이 있는 고객들을 중심으로 중요한 정보를 얻고자 한다. 현재 트위터의 팔로워 간의 관계는 사용자의 세부 관심 사항을 반영하지 않는다. 그러므로 본 연구에서는 팔로우들의 트윗에 대한 키워드 추출 방법을 사용하여 세부 관심 사항을 파악하려고 한다. 이를 위해 국내 상업 트위터 계정 2곳을 선정하여 팔로워로부터 수집한 텍스트 데이터의 마이닝 핵심 문구에 대한 순차 패턴 평가 지표를 적용한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.45-56
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• 2005

컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급격한 증가에 따라 네트워크 서비스 품질의 보장과 네트워크의 관리가 어려울 뿐만 아니라 네트워크 보안의 취약성으로 인하여 해킹 및 정보유출 등의 위협에 노출되어 있다. 특히 시스템 침입의 보안 위협에 대한 능동적인 대처 및 침입 이후에 동일하거나 유사한 유형의 사건 발생에 대해 실시간에 대응하는 것이 중요하므로 침임 탐지 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시스템 호출을 이용하여 이상 침입 탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해, 특징 선택과 가변 길이 데이터를 고정 길이 학습 패턴으로 변환 생성하는 문제를 해결하기 위한 사운덱스 알고리즘을 적용한 신경망 학습을 통하여 이상 침입 탐지의 연구를 하고자 한다. 즉, 가변 길이의 순차적인 시스템 호출 데이터를 사운덱스 알고리즘에 의한 고정 길이의 행위 패턴을 생성하여 역전파 알고리즘에 의해 신경망 학습을 수행하였다. 역전파 신경망 기법을 UNM의 Sendmail Data Set을 이용하여 시스템 호출의 이상 탐지에 적용하여 성능을 검증하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.351-356
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• 2011

본 논문에서는 애완동물의 생활 패턴과 습성을 연구하기 위해, 초음파, 온도, 습도와 조도 센서를 이용한 애완동물 위치추적 및 원격모니터링 시스템을 설계하였다. 애완동물의 위치를 파악하기 위해 초음파를 사용하여 거리 계산을 하였고, WSN(Wireless Sensor Network)을 이용하여 애완동물이 위치하는 장소의 온도, 습도와 조도 같은 센싱데이터들은 싱크모트로 전송하였다. 애완동물 모니터링 시스템에서는 수신된 센싱데이터들을 실시간으로 데이터베이스에 저장하고, 실제 공간에서 애완동물의 위치를 파악하였다. 송신모트들 사이의 간섭(interference) 문제는, 싱크모트의 비콘을 기준으로 송신모트들 간에 순차적으로 전송함으로써 해결하였다. 탐색된 위치를 시간별로 분석하여 애완동물의 이동패턴과 이동영역, 온도, 습도와 조도 등을 GUI(Graphical User Interface) 형태로 나타내는 애완동물 모니터링 시스템을 실험실 모델로 구현 및 실험하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.138-143
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• 2015

Boyer-Moore 알고리즘은 컴퓨터 및 인터넷 보안, 바이오 인포매틱스 등의 응용프로그램에서 널리 활용되는 패턴매칭 알고리즘이다. 이 알고리즘은 방대한 양의 입력 데이터에 존재하는 특정한 하나의 패턴을 실시간에 검색해야하는 높은 계산 요구량으로 인하여 병렬 처리 및 성능 최적화가 필수적이다. 본 논문에서는 GPU를 활용하여 BM 알고리즘을 병렬 최적화하는 방법론을 제안한다. 방법론에 따라 알고리즘 cascading 기법을 적용하여 실행시간에 소요되는 매핑 오버헤드를 최소화하고, 멀티스레딩 효과를 극대화하여 스레드들간의 부하 부산을 향상시킴으로써 순차실행 대비 최대 45배의 성능향상을 얻었다.

• 한국운동역학회지
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• 제19권1호
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• pp.27-36
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• 2009

본 연구에서는 수직점프시 몸통운동의 제약이 수직점프의 수행에 미치는 영향을 알아보기 위해 10명의 성인 남성을 대상으로 몸통을 자유롭게 사용한 일반적인 형태와 몸통동작을 제한한 형태의 수직점프를 비교, 분석하였다. 분석 결과 몸통동작을 제한한 경우 비 제약점프에 비해 10% 정도의 수행 손실이 있었는데, 이는 이지 순간의 중심 높이보다는 이 지속도의 차이에 의해 발생하였다. 몸통의 운동은 엉덩관절의 모멘트 파워를 증가시켜 추진의 초기 시점부터 지면반력의 증가에 기여하였는데 이러한 요인이 수행력 증가의 주요한 요인으로 작용하였다. 반면 몸통운동이 제한된 점프에서는 엉덩관절에서의 역학적 출력의 감소를 보상하는 측면에서 무릎관절의 역할이 증가하였으나 충분치 못하였다. 또한 몸통동작의 제한으로 엉덩관절 무릎관절 발목관절의 순차적인 신전패턴과는 상이하게 추진시점 직후 엉덩관절과 무릎관절이 동시에 신전하는 형태의 점프가 이루어져 협응패턴의 변화가 나타났다. 결국 본 연구의 결과 몸통의 적절한 사용은 수직점프의 수행 향상에 효과적으로 기여하는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.11-25
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• 2012

이 논문은 이진 삼차 재귀 신경망(Binary Third-order Recurrent Neural Networks: BTRNN)에 유전자 알고리즘을 적용하여 문맥-자유 문법을 추론하는 방법을 제안한다. BTRNN은 각 입력심볼에 대응되는 재귀 신경망들의 다층적 구조이고 외부의 스택과 결합된다. BTRNN의 매개변수들은 모두 이진수로 표현되며 상태 전이와 동시에 스택의 한 동작이 실행된다. 염색체로 표현된 BTRNN들에 유전자 알고리즘을 적용하여 긍정과 부정의 입력 패턴들의 문맥-자유 문법을 추론하는 최적의 BTRNN를 얻는다. 이 방법은 기존의 신경망 이용방법보다 적은 학습량과 적은 학습회수로 작거나 같은 상태 수를 갖는 BTRNN을 추론한다. 또한 문법 표현의 염색체 이용방법보다 parsing과정에서 결정적인 상태전이와 스택동작이 실행되므로 입력 패턴에 대한 인식처리 시간복잡도가 우수하다. 문맥-자유 문법의 비단말 심볼의 개수 p, 단말 심볼의 개수 q, 그리고 길이가 k인 문자열이 입력이 될 때, BTRNN의 최대 상태수가 m이라고 하면, BTRNN의 인식처리 병렬처리 시간은 O(k)이고 순차처리 시간은 O(km)이다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제37권2호
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• pp.205-212
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• 2013

기존 채팅 시스템은 일반적으로 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 목표 문장들 사이의 어휘 일치도에 기반을 둔 방법을 사용한다. 그러나 이러한 방법은 어휘 불일치 문제를 자주 일으킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 순차적으로 적용되는 3단계 문장 검색 방법을 제안한다. 첫 번째 단계는 어휘 수준에서 사용자 입력 문장과 목표 문장들 사이의 공통 키워드 열을 비교하는 것이다. 두 번째 단계는 의미 수준에서 사용자 입력 문장과 데이터베이스 내 문장들 사이의 문장 유형과 의미 표지를 비교하는 것이다. 마지막 단계는 미리 정의된 어휘-구문 패턴을 사용자 입력 문장과 매칭하는 것이다. 실험에서 제안된 방법은 단순 키워드 매칭 방법 보다 더 나은 응답 정확도와 사용자 만족도를 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1365-1373
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• 2019

Meltdown과 Spectre는 프로세서의 비순차 및 추측 실행의 취약점을 이용해 일반 사용자 권한으로 접근할 수 없는 메모리를 읽는 공격이다. 이 공격을 방지하기 위한 대응 패치가 공개되었으나, 적용 가능한 패치가 없는 오래된 시스템 등은 여전히 이 공격에 취약하다고 할 수 있다. 이 공격을 탐지하기 위한 연구가 이루어지고 있지만 대부분 동적 식별 방법을 제안하고 있다. 따라서 본 논문은 Meltdown과 Spectre 악성코드를 실행하지 않고 파일 상태에서 탐지가 가능한 시그니처를 제안한다. 이를 위해 GitHub에 등록된 13종의 악성코드에 대한 바이너리 패턴 분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 공격 파일 식별 방법을 제안하였으며, 실험결과 분석한 악성코드와 현재 악성코드 데이터베이스에 등록된 19개의 변종 악성코드를 100% 식별했고, 2,317개의 정상파일 중 0.94%(22건)의 오탐률을 보였다.