최근 들어, 모바일 단말의 폭발적인 보급 더불어 단말 내의 중요정보가 외부 저장 매체로 불법적으로 유출되는 보안 위협이 증가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 단말 내 중요정보의 외부 저장 매체로의 유출 방지 기법을 설계 및 구현한다. 이 기법은 파일의 임의위치에서 시그니처를 샘플링하고 이를 이용하여 유출 탐지, 차단 기능을 수행한다. 시그니처 샘플링 과정은 대상 파일을 일정 크기의 추출 윈도우로 구분한 후 이 영역 내에서 임의의 위치에서 1개 이상의 시그니처를 추출한다. 그리고, 가장 효과적인 샘플링을 수행하기 위하여 전체 샘플링, 이항분포 샘플링, 동적 샘플링의 다양한 추출 방식을 구현 및 시뮬레이션을 수행 한다. 제안된 기법은 파일의 임의 위치에서 시그니처를 샘플링하여 공격자의 시그니처 예측성을 낮출 수 있고 원본 데이터에 대한 변형 없이 유출 방지기능을 효과적으로 구현할 수 있다는 장점을 가진다. 따라서, 사용자 편의성이 중시되고 비교적 저 사양의 시스템인 모바일 단말에서 효과적으로 유출방지 기능을 구현할 수 있는 기법이다.
심전도(electrocardiogram, ECG)는 심박동의 속도와 규칙성, 심실의 크기와 위치, 심장 손상 여부를 측정하는 데 사용되며, 모든 심장질환의 원인을 찾아낼 수 있다. ECG-KIT를 이용하여 획득한 ECG 신호는 ECG 신호에 잡음을 포함하기 때문에 딥러닝에 적용하기 위해서는 ECG 신호에서 잡음을 제거해야만 한다. 본 논문에서는, ECG 신호에 포함된 잡음은 Digital FIR 해밍 창함수를 이용한 저역통과 필터를 사용하여 제거하였다. LSTM의 딥러닝 모델을 사용하여 3가지 활성화 함수인 sigmoid(), ReLU(), tanh() 에 대한 성능 평가를 비교했을 때, 오차가 가장 작은 활성화 함수는 tanh() 함수 임을 확인하였고, batch size가 작은 경우가 큰 경우보다 시간이 많이 소요되었다. 또한 GRU 모델의 성능 평가의 결과가 LSTM 모델보다 우수한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 DSP(TMS320F2812)를 사용하여 단상 역률개선을 디지털로 설계하였다. 이러한 승압형 역률개선 컨버터를 디지털로 구현하기 위하여 DSP는 컨버터의 입력전압과 인덕터전류, 컨버터의 출력전압이 필요하며 이를 DSP 내부에 있는 12비트 A/D변환기로 구현하였다. 승압을 위한 스위칭소자인 FET가 ON/OFF 될 때 심한 고주파 노이즈와 스위칭 리플이 발생한다. DSP에 의해 구현시 어느 시점에서 A/D 변환을 시작할지 결정하는 것은 대단히 중요하며 스위칭 노이즈가 발생하지 않는 곳에서 A/D 변환을 할 필요가 있다. PWM의 시비율(duty ratio)은 약 5 %에서 95 %까지 가변적이기 때문에 A/D 변환의 고정된 시작점을 찾을 수는 없다. 따라서 본 논문에서는 25 us 마다 PWM의 ON/OFF 폭을 미리 예측한 후 타이머를 이용하여 A/D 변환을 하도록 하였다. 실험 결과들로부터 광범위한 입력전압에 대하여 약 0.99의 역률과 80 Vdc 출력 전압에 대한 리플이 약 5 Vpp임을 확인하였다. 또한 윈도우즈 Xp 환경 하에서 수행되는 응용프로그램을 작성하여 원격에서 단상 PFC 컨버터의 각종 파라미터들과 전압 및 전류 제어기의 이득들을 모니터링하며 원격제어가 가능함을 보여 상용화의 가능성과 유용성을 제시하였다.
기존 TCP 기술은 송${\cdot}$수신측에 각각 고정된 크기의 버퍼를 할당하기 때문에 높은 대역폭(High-Bandwidth) 및 큰 전송지연(High Delay)을 가진 통신에는 적합하지 못하다. 따라서 종단간의 TCP 처리량을 개선하기 위해 통신망 상황에 따라 자동으로 TCP 버퍼를 조절하려는 시도가 있어왔다. ATBT(Automatic TCP Buffer Tuning)에서 송신측은 현재의 혼잡 제어 윈도우(CWND)의 값에 따라 송신 버퍼 크기를 조절하고 수신측은 운영체제가 정해ens 최대 크기의 TCP 버퍼 값으로 수신 버퍼 크기를 고정한다. DRS(Dynamic Right Sizing) 에서는 이전에 수신한 TCP 데이터의 두 배를 현재 송신할 TCP 데이터라고 예측함으써, TCP 수신측은 단순히 이에 따라 수신 버퍼 크기를 동적으로 변화시킨다. 그렇지만 TCP 세그먼트의 손실 가능성으로 인해 정확히 두 배로 버퍼 크기를 변화시킬 필요는 없다. 따라서 우리가 제안한 패킷 손실률에 기반한 효율적인 TCP 버퍼 조절 알고리즘(TBT-PLR:TCP Buffer Tuning Algorithm based on Packet Loss Ratio)은 TCP 송신측에는 ATBT 방법을 TCP 수신측에는 TBT-PLR 방법을 적용하였다. 실제 TCP 성능을 테스트하기 위해서 리눅스 커널 2.4.18을 수정하여 구현하였으며 기존의 고정된 크기의 TCP 버퍼를 가진 경우와 버퍼 크기가 동적으로 변하는 TBT-PLR을 적용한 경우를 비교하였다. 결과적으로, TCP 연결들간의 균형있는 메모리 사용으로 인해 성능 향상을 얻을 수 있었다.
현재 초고속 인터넷 사용자가 급증하고 있고, 광대역 네트워크 인프라의 구축이 늘어나고 있다. 하지만, 지금 사용하고 있는 TCP 혼잡 제어 알고리즘은 협대역 네트워크 환경에 적합하여, 광대역 네트워크의 트래픽 전송에 있어서 효율성이 낯은 상태이다. 이런 문제점을 개선하기 위해 광대역 네트워크에 적합하도록 개선된 혼잡 제어 알고리즘을 적용한 TCP가 요구되고 있다. 본 논문에서는 광대역 네트워크를 충분히 활용할 수 있도록 개선된 TCP 혼잡 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 수신측에서 송신측에 보내는 ACK 정보 및 RTT 변화와 특성을 이용하여 가용한 대역폭을 예측함으로써 가용한 혼잡 윈도우 크기를 조정하고 대량의 패킷 손실을 최소화한다. 또한, 혼잡 회피 단계에서의 기존 TCP 알고리즘을 개선함으로써 가용한 대역폭을 빠르게 활용할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 제안된 알고리즘 성능을 평가하기 위하여 ns-2를 이용하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 시뮬레이션 결과 광대역 네트워크 환경에서 제안된 알고리즘이 기존 $HSTCP^{[2]}$보다 전송률이 향상되어 가용 대역폭 활용률을 높였을 뿐만 아니라 공정성과 RTT 공정성도 개선하였음을 보였다.
본 논문에서는 물리 기반 가상 환경에서 참조 동작을 추적하는 캐릭터 동작을 생성할 때 캐릭터 동작에 대한 최적화와 함께 참조 동작에 대한 타임 워핑(time warping)을 동시에 수행할 수 있는 새로운 온라인 궤적 최적화(trajectory optimization) 기법을 제안한다. 일반적으로 참조 동작에 대한 샘플링 시간이 균일한 간격으로 고정되어 있는 기존의 물리 기반 캐릭터 애니메이션 기법과는 달리, 본 논문에서 제안하는 방법은 캐릭터 동작의 물리적 변화와 함께 샘플링 시간의 변화를 동시에 최적화 시킴으로써 외력에 대해 더욱 효과적으로 대응할 수 있는 참조 동작에 대한 최적의 타임 워핑을 찾아낸다. 이를 위해, 전신 캐릭터(full-body character)의 동역학과 함께 참조 동작에 대한 샘플링 시간의 변화를 함께 고려한 최적 제어 문제(optimal control problem)를 정형화하고 이 문제를 실행 시간에 시간 축을 따라 이동하는 고정된 크기의 시간 윈도우에 대해 반복적으로 풂으로써 캐릭터 동작과 샘플링 시간에 대한 최적 제어 정책(optimal control policy)을 생성하는 모델예측제어(model predictive control) 프레임워크를 제안한다. 실험을 통해, 제안된 프레임워크가 하나의 참조 동작만으로 외력에 대해 강인하게 반응하는 동작을 생성하고, 배경 음악에 따라 리드미컬한 동작을 생성하는데 효과적임을 보여준다.
안전한 도로주행을 위하여 설치된 도로시설물들은 주야간에도 식별할 수 있도록 제작되었으나, 기상악화 시 제 기능을 발휘하지 못하고 있다. 최근에는 원거리에서도 명확하게 인식할 수 있는 전기전자기술로 제작하고 있으나, 이들은 고장이 빈번하여 수시로 교체해야 하므로 교통정온화와 유지관리에 많은 문제점들이 나타나고 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위하여 교통사고가 빈번한 지역에 반영구적으로 이용할 수 있는 LED 표시등을 설치하고, 이를 시스템과 연계하여 유지 관리할 수 있는 모니터링시스템을 개발하였다. 이를 위하여 시스템은 윈도우 운영체계 기반으로 하였고, 무선통신망과 연결하여 P.C에서 운용될 수 있도록 개발하였다. 그 결과 현장에 설치된 LED 표시등의 배터리 상태정보를 실시간으로 분석을 할 수 있었고, 그 수명주기를 예측함으로서 효율적으로 관리할 수 있었다.
초박형 유리(Ultra-Thin Glass, UTG)는 디스플레이 보호용 커버 윈도우로 폴더블(foldable) 디스플레이에 사용되고 있으며, 향후에는 롤러블(rollable) 디스플레이나 다양한 플렉시블(flexible) 전자기기에 확대 적용될 것으로 예상되고 있다. 폴더블 디스플레이의 경우, 사용자들에 의해 굽힘과 터치 펜에 의해 충격을 받게 되고, 이 외에도 낙하 등 다른 외부충격에 쉽게 노출되어 있다. 초박형 유리는 100 ㎛ 이하로 두께가 얇고 취성하여 여러 외부 충격에 의해 쉽게 균열이나 파단이 발생할 수 있고, 이러한 균열이나 파단은 폴더블 디스플레이에 심각한 신뢰성 문제를 야기한다. 따라서, 본 연구에서는 초박형 유리의 내충격 신뢰성을 평가하는 펜 낙하 실험을 유한 요소 모델로 구성하고, 초박형 유리의 내충격 신뢰성을 향상시키기 위한 기계적 모델링을 진행하였다. 초박형 유리층 상부 혹은 하부에 보강층을 삽입했을 때, 펜 낙하에 의해 초박형 유리층에 작용하는 응력 메커니즘을 분석하였고, 그에 따라 신뢰성 향상을 위한 최적의 구조를 제시하였다. 또한 초박형 유리의 강도에 따른 최대 펜 낙하 높이를 예측할 수 있도록 펜 낙하 높이에 따라 초박형 유리층에 작용하는 최대 주 응력 값을 분석하였다.
자동 음악 채보는 주어진 오디오에서 음표 정보를 추출하는 태스크로, 이 연구에서는 피아노 음악의 자동음악 채보 모델에서 지연 시간을 줄이는 방법을 소개한다. 신경망 기반 채보 모델이 피아노 채보에도 적용되어 높은 정확도를 기록하였고 이를 이용한 실시간 구현도 소개된 바 있지만, 채보를 위한 지연 시간이 길어 인터랙티브 시나리오에서 활용하기에 한계가 있었다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구는 Fast Fourier Transformation(FFT)에서 윈도우 크기와 홉 크기를 줄이거나 합성곱 레이어의 커널 크기를 수정하고 시간 축에서 레이블을 이동하여 모델이 시작을 더 일찍 예측하도록 훈련하는 등 피아노 전사를 위한 신경망의 내재적 지연 시간을 줄이는 몇 가지 기술을 제안한다. 실험 결과, 이러한 접근 방식을 결합하면 높은 전사 정확도를 유지하면서 지연 시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다. 기존 모델은 160 ms의 지연 시간을 가지고 음표 F1 점수는 93.43 %였으나 제안한 방법을 적용하면 96 ms와 64 ms의 지연 시간 동안 각각 92.67 %와 90.51 %의 F1 점수를 달성할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 피아노 교육을 위한 실시간 피드백 제공 등 다양한 인터랙티브 시나리오를 위한 자동 채보 모델에 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 미국에서 개발되어 IBSNAT(International Benchmark Site Network for Agrotechnology Transfer) 사업에 의해 국제적으로 널리 보급된 DSSAT 패키지(CERES-Rice 모형)의 최근 윈도우 버전(DSSAT v4)을 국내에 도입하여, 우리나라 벼 품종과 기상요소, 그리고 국립농업과학원의 정밀농업토양자료 등을 적용하여, 출수생태형별 품종유전모수를 추정한 후, GCM 기후시나리오에 따른 벼 생육 및 생산량의 변동을 시뮬레이션 방법으로 평가하였다. 온도가 상승함에 따라 출수 기간은 단축하는 것으로 조사되었다. 온도가 $2^{\circ}C$ 상승하였을 때는 7~8일 단축되는 것으로 모의되었고, $5.2^{\circ}C$ 상승하는 UKMO 기후시나리오를 적용하면 최대 16~18일 단축되는 것으로 추정되었다. 출수 기간은 출수생태형의 구분 없이 온도 상승에 따라 비슷하게 단축되는 것으로 분석되었지만, 벼 등숙 기간의 변화는 출수생태형에 따라 다른 경향을 나타내었다. 즉, 생육 기간이 길은 중만생종의 출수 기간은 온도 상승 정도에 따라 14~18일 짧아졌는데 반하여, 생육 기간이 짧은 조생종의 경우에는 1~3일 짧아져, 단축 정도가 상대적으로 적은 것으로 조사되었다. 온도가 30년 평년 기후(1971~2000년)보다 $2^{\circ}C$와 $3^{\circ}C$ 상승하는 조건에서, 전국적인 평균 벼 수량은 평년 기후에 의해 추정된 것보다 각각 4.5%와 8.2% 감소하는 것으로 전망되었고, $CO_2$ 배증에 따라 온도 상승을 가장 높게 예측하는 UKMO 전지구 기후변화모델을 적용하여, 전국적으로 벼 수량을 모의하였을 때는 평년기후에 적용하여 추정한 수량보다 전국 평균 14.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 온난화로 인한 등숙 기간의 단축뿐 아니라 고온에서의 임실율 저하, 그리고 야간고온에 의한 호흡손실 때문인 것으로 판단된다. 따라서 지역별 정밀농업기후 추정과 이에 근거한 최적 품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육 기간의 조절 등 온난화 대응기술의 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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