정보화 사회에서 우수한 S/ W 인력을 양성하기 위해 알고리즘의 조기 교육은 매우 중요하다. 그러나 초등학생에게 알고리즘을 교육하는 것은 큰 도전인데 왜냐하면 텍스트형태의 컴퓨터 알고리즘이 어떻게 동작하는 지를 어린 학생들이 이해하기가 매우 어렵기 때문이다. 애니메이션을 활용한 수업 통해 알고리즘 수업을 실시한다면 학생들이 좀 더 쉽게 알고리즘을 시각화 할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서는 초등학교에서 기초적인 자료구조와 알고리즘을 교육하는데 있어서 알고리즘 시각화의 교육적 효과를 평가하고자 한다. 이를 위해 '알고리즘 시각화 팩터'라는 새로운 측정도구를 정의하고 알고리즘 교육요소 즉, 스택, 큐, 버블정렬, 힙정렬, BFS, 및 DFS에 대해 텍스트 기반과 애니메니션 기반의 강의 자료를 각각 개발하였다. 다양한 학생 그룹에 대해 실험을 하고 평가를 하였다. 폭넓은 실험을 통해 애니메이션 기반의 강의 자료를 사용한 그룹의 평균 점수가 텍스트기반의 강의 자료를 사용한 그룹에 대해 22.2% 이상 더 높은 점수 결과를 보였다.
압전 액추에이터(Piezoelectric actuator)는 빠른 응답 특성, 넓은 대역폭, 우수한 반복 정밀도, 그리고 높은 분해능의 특성으로 인하여 다양한 산업분야에서 폭넓게 사용되고 있다. 하지만, 압전 액추에이터에는 히스테리시스 효과(Hysteresis effect)가 발생되는 단점이 있으며, 이는 시스템의 성능을 저하시키는 주요한 원인으로 알려져 있다. Generalized Prandtl-Ishlinskii(GPI) model을 이용한 기존 연구에서는 히스테리시스 효과를 제거하기 위하여 히스테리시스를 수리적으로 모델링하고, 그 결과로부터 역 히스테리시스를 도출하였다. 하지만 모델링된 변수 값에 따라서는 역 히스테리시스 루프를 형성하지 못하는 치명적 문제점이 발생된다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Inverse Generalized Prandtl-Ishlinskii(IGPI) model을 이용하여 역 히스테리시스를 직접 모델링하는 방법을 제안하였다. 또한 모델링 정밀도는 다양한 입력신호를 이용한 실험 결과를 기반으로 검증하였다.
본 논문에서는 VHDL '87 및 '93 LRM의 전체 사양을 지원하며 VHDL-to-C 사상의 전처리 과정을 수행하는 VHDL 컴파일러 전반부의 설계 및 구현에 대해서 논한다. VHDL 컴파일러 전반부는 I)VHDL의 계층적 구조체, 선언 영역 및 가시성, 다중 정의 및 동형 이의어, 병행적 다중 스택 구조를 표현하기 위해서 분석 터미널 데이터에 심볼 트리를 구성하였으며, 2) VHDL 고유의 객체, 타입 및 서브타입, 속성과 연산자 등을 나타내기 위한 구조체 및 지원 함수를 설계하였고, 3) VHDL의 병행문/순차문, 행위/구조 기술, 동기 메커니즘 등을 분석하여 VHDL-to-C 사상에 필요한 어의 정보를 구축하고, 4) VHDL 분석 과정에서 어의 데이터의 저장 및 검색이 효과적으로 이루어 지도록 어의 토큰 정의 및 어의 전파 기능 등을 설계하였다. Validation suite를 이용한 실험에서 VHDL 컴파일러 전반부는 LRM 전체 사양을 분석할 수 있음을 확인하였고, VHDL의 계층성/가시성/병행성/어의 검사 등을 효과적으로 처리하기 위해 설계 및 구현된 심볼 트리와 어의 토큰 등의 분석 데이터 모델에 대한 성능 분석 실험에서 VHDL컴파일러 전반부는20- 30%의 개선 효과를보였다.
본 논문은 페이스트재킹(Pastejacking) 공격 방식을 분석하고, 효과적으로 방어할 수 있는 방법인 클립 토스터를 제안한다. 컴퓨터 프로그래밍을 할 때 깃허브(GitHub), 스택 오버플로(Stack Overflow) 혹은 블로그의 코드를 복사하여 붙여넣기 하는 경우가 많다. 페이스트재킹은 사용자가 웹에 게시된 코드를 복사할 때 클립보드에 악성 데이터가 주입되는 공격으로 사용자가 의도하지 않은 악성 명령어를 실행시킬 수 있으며 위험한 코드 스니펫이 소프트웨어 내에 삽입되어 보안 위협이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 개발자의 단말기와 프로그램 코드의 보안성 모두를 위협하는 페이스트재킹을 방어하기 위해 사용자에게 보안 위협 상황을 시각화하여 경고하는 방안인 클립 토스터를 제안한다. 클립 토스터는 보안 위협 알림을 시각화하고 사용자 동작에 방해 없이 사용자가 공격 여부를 효과적으로 탐지 및 대응할 수 있다.
안전밸브의 배출물질을 처리하는 플레어시스템(Flare system) 중 녹아웃드럼(Knockout drum)은 안전에 있어 핵심설비이나 설치기준이 명확하지 않아 사업장 및 규제기관이 수용 가능한 기준 검토가 필요한 실정이었다. 녹아웃드럼의 국내·외 기준과 선행연구 미비점을 조사하여 대량방출 범위, 중간녹아웃드럼 설치위치, 방출물질 조성 영향에 대하여 우선 연구를 수행하였으며, 연구결과 공정모사(Simulation)조건에서 7,500kg/hr 미만의 소량방출은 기·액 분리가 완전하게 되었고 대량 방출은 중간 녹아웃드럼을 추가하였으나 분리효과가 적게 나타났다. 그러나 응축물질 조성을 증가(몰분율 10%)한 경우 대량방출에서 기·액 분리효과가 상승하는 것으로 조사되었으며, 녹아웃드럼을 공정설비에 인접 설치한 것보다는 스택에 인접 설치한 경우에 기·액 분리효과가 더 크게 분석되었다.
RFID(Radio Frequency IDentification)리더는 영역 내에 있는 다수의 태그를 인식할 때 데이터간의 충돌이 발생하는데 이러한 충돌은 리더의 태그인식 시간을 지연시키는 원인이 된다. 리더의 태그인식 시간의 지연을 방지하는 프로토콜은 대표적으로 QT(Query Tree)알고리즘을 사용하는데 본 논문에서는 충돌비트위치를 이용하여 개선된 QT-MTC(Query Tree with Multi-Tag Cognition)알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 충돌이 일어난 비트 수와 충돌이 발생한 비트 위치를 스택에 저장하여 트리를 순회하는 횟수를 줄였고, 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있도록 설계되었다. 성능분석 결과 QT 프로토콜에 비교하여 제안알고리즘은 연속된 태그 비트에 대해 높은 성능개선효과를 보였다.
환경 플랫폼에서 로봇이 주변 환경과 효과적으로 결합되어 주어진 임무를 수행하기 위해서는 로봇의 위치화(Localizatioin) 및 내비게이션(Navigation) 기능이 필수적이다. 본 논문에서는 우선, 로봇 플랫폼용 고성능 센서 노드로 이루어진 무선 네트워크를 구성하여 다양한 센서 데이터의 고속 연산 및 전송이 가능하도록 하고 특히, 로봇의 위치화 기능을 구현한다. 저비용, 저전력 특징의 직비(ZigBee) 기반 센서 노드를 32 비트급 마이크로컨트롤러 중심으로 구성함으로써 다양한 센서 데이터의 실시간 처리 및 로봇 위치화 성능을 향상시킨다. Atmel사의 RUM(Router Under MAC)을 이용하여 32 비트급 직비 스택을 개발하고 이를 활용함으로써 고속의 센서 데이터 처리 및 위치화 기능이 가능한 고성능 센서노드를 구현하고 실제 실험을 통하여 성능을 확인한다.
Qis 이미지 스프래드쉬트(Qis Image Spreadsheet) 환경은 다차원 멀티미디어 데이터집합(multi-dimensional multimedia datasets)의 조직적인 비쥬얼라이제이션(visualization)을 수행하는데 매우 효과적이다. Qis는 실시간에 재구성 가능한 셀(cell)단위 스트래드쉬트이며 각 셀은 프레임스택 (framestack)으로 구성된다. 이러한 동적 재구성으로 인하여, Qis는 많은 양의 멀티미디어 데이터들을 집약적으로 압축하고 3차원 자료구조로 빠르게 구성할 수 있을 뿐 아니라 효과적으로 관리할 수 있다. 다차원 멀티미디어데이타 응용실험을 통해서도, Qis가 각 프레임 (frame)의 빠른 랜더링(rendering), 2D 및 3D그래픽 디스플레이, 다차원 데이터집합의 분석 등을 수행할 수 있는 상호작용이 우수한 비쥬얼 툴(interactive visual browsing tool)임을 입증하였다.
최근 인터넷 서비스 기반의 데이터는 대용량화되고 있으며 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 구글 플랫폼, Apache Hadoop과 같은 플랫폼 기술이 각광받고 있다. 이러한 플랫폼에서는 분산 프로그래밍을 위한 기법으로 MapReduce가 수행되며, 이 과정에서 각 태스크의 결과를 전달하기 위한 네트워크 I/O의 부하 문제가 발생한다. 본 논문에서는 구글 플랫폼, Hadoop과 같은 대규모 PC 클러스터상의 분산 컴퓨팅 환경에서 네트워킹 부하를 경감하고 성능을 향상시키는 방안으로 TIPC(Transparent Inter-Process Communication)의 적용을 제안한다. TIPC는 경량화된 연결설정 및 스택 크기, 계층적 주소체계로 인해 TCP보다 가볍고 CPU 부하가 적은 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Hadoop 기반 분산 컴퓨팅 환경의 특징을 분석하여 그와 유사한 실험환경을 모델화하고 다양한 프로토콜의 비교실험을 수행하였다. 실험결과 평균 전송률에서 CUBIC-TCP, SCTP와 비교해 TIPC의 성능이 가장 우수하였으며, TIPC는 CPU 점유율 측면에서 TCP와 비교해 최대 15%의 낮은 CPU 점유율을 보였다.
코드 재사용 공격은 프로그램 메모리상에 존재하는 실행 가능한 코드 조각을 조합하고, 이를 연속적으로 실행함으로써 스택에 직접 코드를 주입하지 않고도 임의의 코드를 실행시킬 수 있는 공격 기법이다. 코드 재사용 공격의 대표적인 종류로는 ROP(Return-Oriented Programming) 공격이 있으며, ROP 공격에 대응하기 위한 여러 방어기법들이 제시되어왔다. 그러나 기존의 방법들은 특정 규칙을 기반으로 공격을 탐지하는 Rule-base 방식을 사용하기 때문에 사전에 정의한 규칙에 해당되지 않는 ROP 공격은 탐지할 수 없다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 RNN(Recurrent Neural Network)을 사용하여 ROP 공격 코드에 사용되는 명령어 패턴을 학습하고, 이를 통해 ROP 공격을 탐지하는 방법을 소개한다. 또한 정상 코드와 ROP 공격 코드 판별에 대한 False Positive Ratio, False Negative Ratio, Accuracy를 측정함으로써 제안한 방법이 효과적으로 ROP 공격을 탐지함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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