자바의 동적 클래스 로딩은 실행 시간에 소프트웨어 컴포넌트를 동적으로 로딩하기 위한 강력한 메커니즘이다. 다른 시스템에서도 동적 료딩과 링킹을 제공하지만 지연 로딩, 타입 안전 링크, 사용자 정의 클래스 로딩 정책, 그리고 나중 이름공간 둥은 자바가 가진 중요한 특징이다. 자바에서 클래스 로딩의 핵심은 타입 안전에 대한 확신이다. 하지만 자바 가상머신에서 타입 안전에 대한 메커니즘은 매우 복잡하고 또 정확성에 대한 접근이 명확하지 않아서 지금까지 많은 버그가 발생되었고 따라서 타입 안전에 문제가 되어왔다. 본 논문은 간단한 자바 소스 코드를 이용하여 동적인 클래스 로더의 동작을 분석하여 도식화하고, 연산적 의미론으로 추상화하여 이전에 제시되었던 타입 안전에 대한 문제를 분석한다.
본 논문에서는 순환 신경망을 이용하여 동영상에서의 배경과 전경을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 순환 신경망은 일련의 순차적인 입력에 대해서 내부의 루프(loop)를 통해 이전 입력에 의한 정보를 지속할 수 있도록 구성되는 신경망을 말한다. 순환 신경망의 여러 구조들 가운데, 우리는 장기적인 관계에도 반응할 수 있도록 장단기 기억 신경망(Long short-term memory networks, LSTM)을 사용했다. 그리고 동영상에서의 시간적인 연결 뿐 아니라 공간적인 연관성도 배경과 전경을 판단하는 것에 영향을 미치기 때문에, 공간적 순환 신경망을 적용하여 내부 신경망(hidden layer)들의 정보가 공간적으로 전달될 수 있도록 신경망을 구성하였다. 제안하는 알고리즘은 기본적인 배경차분 동영상에 대해 기존 알고리즘들과 비교할만한 결과를 보인다.
프로그래머들이 코딩을 할 때 발생하는 빈번한 실수는 많은 시간적 비용을 낭비할 수 있고 작은 실수가 전체 코드에 치명적인 에러를 유발하기도 한다. 이러한 문제점은 프로그래머들이 코드를 작성할 때 전체적인 알고리즘을 얼마나 잘 이해하는지와 이전 코드에 대한 이해력과 연관이 있다. 만약 코드에 대한 이해가 어렵다면 정교하고 간결한 코드를 작성하는데 무리가 있을 것이다. 기존 코드에 대한 난이도를 평가하는 방법은 자가평가 등을 통해 이루어져 왔다. 사람 내부 변화를 직접 측정하면 더 객관적인 평가가 가능할 것이다. 본 논문은 이런 문제들을 해결하고자 동공 추적이 가능한 아이트래커와 뇌파 측정이 가능한 EEG장비를 이용하여 습득한 생체 데이터를 통해 프로그래머들의 프로그램 난이도 예측 모델을 개발하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 보안 강화를 위해 WOL(Wake On LAN) 기능을 출입문 제어시스템에 탑재하여 RFID 카드를 소지한 사용자만이 컴퓨터에 일차적으로 접근 가능한 전략을 제안한다. 이러한 전략은 컴퓨터 사용을 위해 단순히 비밀번호를 이용해 로그온 하는 기존의 방법과 비교해 사전에 자신의 RFID 카드를 이용한 물리보안 인증 단계를 전처리 과정으로 포함함으로써 컴퓨터 보안이 한층 강화되었다고 볼 수 있다. 뿐만 아니라 출입문 제어시스템에 탑재된 WOL 기능에 의해 사용자가 자신의 컴퓨터에 실질적으로 접근하기 이전에 일부 부팅과정에 완료됨에 따라 사용자가 컴퓨터 부팅 과정동안 기다려야하는 대기시간을 줄임으로써 업무효율을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 RFID 리더기와 라즈베리파이(Rasqberry Pi)사용해 WOL 기능을 탑재한 출입문 제어시스템을 직접 구현하고 실제 컴퓨팅 환경을 구현해 실험을 실시하였다.
본 논문에서는 무선 CORBA에서 MS구조의 근사 신뢰도계정을 제안하였다. 기존의 정확한 계정 방법은 마코프모델을 적용하여 복잡도가 높은 반면, 제안하는 방법은 단말의 이동에 따른 핸드오프 이전의 정상상태와 핸드오프상태 중에서 시스템의 성능향상과 부품의 고장률이 향상된 것을 고려하여 핸드오프상태를 계정에서 제외하여 복잡도를 줄였다. 제안하는 근사 신뢰도계정이 정확한 신뢰도 계정과 비교한 결과 편차는 1/1000정도 이었다. 그러나 이 편차는 시스템의 동작시간이 길어질수록 점점 줄어드는 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 초기 부호책을 구하는 방법으로 가장 널리 쓰이는 이분 미소분리 방법의 탐색시간을 줄이기 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 학습벡터가 소속되는 부호벡터를 찾기 위하여 기존의 방법과 같이 모든 부호벡터와의 거리오차를 계산하지 않고, 이전에 소속된 클래스에서 미소분리된 부호벡터와의 거리오차 만을 비교하여 학습벡터의 소속 여부를 결정함으로써 계산량을 크게 줄일 수 있다. 제안된 방법으로 생성된 초기 부호책과 기존의 이분 미소분리 방법으로 생성된 초기 부호책을 사용하여 K-means 알고리즘을 수행한 결과 초기 부호책의 성능 차이는 거의 없었지만, 계산량은 현저하게 감소되었다.
본 논문에서는 하천 인근의 재난 방지를 위한 효율적인 재난감지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 영상처리를 기반으로 임계값을 자동으로 변경시켜 물과 물이 아닌 영역을 분리한다. 수위감지 알고리즘을 단순 물의 색상 정보만을 이용해 분석한다면, 야간 저조도, 폭우와 같은 상황 등에서 알고리즘 성능이 저하될 우려가 있다, 이를 해결하기 위해서 물의 색상 정보뿐 아니라 물의 흔들림 정도도 함께 고려하여 물의 영역을 찾아낸다. 또한 보다 안정적인 수위 분포를 분석하기 위해서 시간과 공간에 대한 필터링을 추가하여 빗물, 물결, 카메라의 화이트 노이즈 등 다양한 노이즈에 보다 안정적으로 수위 분포를 분석한다. 본 논문에서 제안하는 수위감지 알고리즘을 적용한다면, 센서, 목자판 인식 등 이전의 수위계측 방식보다 성능, 비용 면에서 모두 우수할 것으로 예측된다.
가스터빈 엔진은 민간 항공분야와 방위 무기의 발달과 더불어 성능이 향상되어 왔고, 그 역할도 증대하였다. 성능 향상과 역할 증대에 따라 처리하여야 할 일의 양과 그 속도가 증가하게 되면서 엔진 제어 난이도도 증가하고 제어기법도 향상되고 있다. 이에, 전자공학의 발달에 힘입어 전자식 엔진 제어기가 엔진제어의 임무를 수행하게 되었고, 근래에는 기체의 무게감소와 신뢰성 향상이라는 이중 이익을 위해 FADEC(Full Authority Digital Engine Controller)엔진 제어기까지 등장, 사용되고 있다. 가스터빈 엔진의 제어는 일반적으로 비선형 시스템에 관한 모델링 단계와 성능 해석결과를 이용한 보상기 설계 및 제어 단계의 3부분으로 크게 분류된다. FADEC이란 개념이 정착되기 이전에는 통상적인 제어 법칙인 PID(Proportional Integral Derivative) 방법이 사용되었으나, 시스템의 복잡화와 다변화에 의하여 modern control 개념이 고려된 새로운 제어 방법이 사용되기 시작하였다. 본 논문에서는 엔진 제어에 실제적으로 이용할 수 있는 제안된 제어 법칙을 이용하여 실제 엔진 모델에 적용하여 시뮬레이션 함으로써 새로운 제어 법칙이 엔진 제어에 적용 가능함을 보이고자 한다.
최근 세계적으로 환경 규제가 강화되면서 수송기계 산업 등의 경량화 소재 개발이 관심을 모으고 있다. 특히 금속재료 중 밀도가 낮고, 비강도 기계적 가공성이 우수한 마그네슘은 경량소재로써 많은 각광을 받고 있다. 그러나 상업적으로 널리 사용되는 Mg-Al계 합금은 $Mg_{17}Al_{12}$상이 형성되어 고온 기계적 특성이 저하된다. 따라서 본 연구에서는 마그네슘의 강도 개선을 위한 원소로써 고용강화 원소로 많이 쓰이는 Zn와 고온에서 안정한 $Mg_2Sn$이 형성되는 Sn을 첨가한 Mg-Zn-Sn합금을 선택하여 시효온도에 따른 기계적 특성과 석출물을 관찰하였다. 실험 이전에 열역학적 분석을 바탕으로 Mg-Zn-Sn합금의 Zn함량 변화에 따른 상태도 계산 및 석출량 변화와 석출온도를 도출하였다. 도출된 석출온도를 바탕으로 Mg-Zn-Sn합금을 용체화 처리하고 시효시간에 따른 경도 변화와 미세구조를 관찰하였다. 또한 기계적 특성을 평가하기 위해 인장시험을 실시하였고 XRD, 주사전자현미경을 이용하여 석출상을 확인하였다.
본 논문에서는 화재의 움직임 정보에 기반하여 역동적인 화재를 감지하는 기법을 제안한다. 우선 감시 카메라와 같은 고정형 감시 장치로부터 얻어진 색 정보를 분리하기 쉬운 좌표계로 변환하고 이전에 수집된 데이터들로부터 얻어진 사전 정보로부터 화염 영역을 추출한다. 또한 화염 영역의 가장자리가 움직임이 매우 크다는 사실에 기반하여 광흐름 벡터로 얻어진 시간적 분산값을 이용한 움직임 모델을 생성한다. 화염 영역은 움직임 모델과 결합되며 오탐을 걸러내기 위해 충분한 양의 화재 영역이 중첩될 때 최종적으로 화재를 판별한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실험 결과에서 우수한 탐지 능력을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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