기업에서는 급속한 컴퓨터 환경 변화 및 사용자 요구 증가 등의 요구들에 대응하기 위하여 많은 시간과 비용을 들여 기 개발되어 운영중인 시스템을 유지보수 한다. 하지만 대부분 임시적인 이러한 작업들은 많은 코드의 중복과 최적화 되지 않은 시스템 구조를 산출하여 결국에는 전체적인 성능 저하를 가져오는 등의 문제를 발생시키게 된다. 또한 초기 개발 후 다른 개발자에 의해 작성된 코드는 개발관련 문서의 분실 및 부족, 기존 시스템 개발자의 부재 등의 문제로 코드의 이해와 재사용의 어려움 등의 한계점을 갖게 되었다. 이번 연구는 이러한 코드 재사용의 한계를 극복하기 위하여 객체단위를 재사용 할 수 잇는 객체지향 기반의 Refactoring 프로세스를 제시하고, 이를 D사에서 개발한 윈도우 시스템 개발 도구인 D2D에 적용한다. 또한 이의 과정에서 얻어진 시스템 성능 향상과 개발 및 유지보수 비용의 감소, 구조와 클래스들의 최적화 등의 실제적인 효과 증대 사례를 보인다.
운영 체제의 코어에 Intel PT가 포함된 경우, 크래시 발생 시 디버거는 프로그램 상태를 검사할 수 있을 뿐만 아니라 크래시를 발생시킨 제어 플로우를 재구성할 수 있다. 또한, 커널 패닉 및 기타 시스템 정지와 같은 상황을 디버그하기 위해 실행 트레이스 범위를 전체 시스템으로 확장할 수도 있다. 2세대 PT인 WinIPT 라이브러리는 Windows 10 (버전 1809/Redstone 5)에서 제공하는 IOCTL 및 레지스트리 메커니즘을 통해 프로세스 별 및 코어 별 트레이스를 실행할 수 있는 추가 코드가 포함된 Intel PT 드라이버를 포함하고 있다. 즉 기존 1세대 PT에서 비정규화된 방식으로만 제한적인 접근이 가능했던 PT 트레이스 정보를 2세대 PT에서는 운영 체제에서 제공하는 IOCTL 및 레지스트리 메커니즘을 통해 프로세스 별 및 코어 별 트레이스를 실행할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1/2세대 PT를 이용하여 윈도우 환경에서 PT 데이터 패킷의 수집 저장 디코딩 및 악성코드 검출을 위한 방법을 비교 설명하였다.
지금까지 오랜 시간 동안 범용 프로세서는 개발자에게 버그 수정을 할 수 있는 도구들을 제공하기 위해 전용 하드웨어/소프트웨어 트레이싱 모듈을 제공했다. 전용 하드웨어 트레이서는 성능 분석 및 디버깅에 모두 사용되는 막대한 양의 데이터를 로그로 실시간으로 생성한다. 프로세서 트레이스 (PT)는 CPU에서 실행되는 분기를 추적하는 Intel CPU를 위한 새로운 하드웨어 기반 추적 기능으로 최소한의 노력으로 모든 실행 코드의 제어 흐름을 재구성할 수 있다. 이러한 하드웨어 트레이스 기능들은 운영체제에 통합되어 프로파일 링 및 디버깅 메커니즘과의 긴밀한 통합이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 PT가 제공하는 기능을 이용하여 실시간 트레이스 및 악성코드 검출을 위한 기본 데이터를 제공하는 확장된 PT 디코더 구조를 제안하였다.
본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.
원활한 작전 수행을 통한 국방력의 강화를 위해 전술네트워크의 기능은 필수적이다. 전시 상황에서 다양한 전술, 전략은 수많은 정보들을 근거로 한다. 이를 위해 정찰기를 비롯한 다양한 정보 수집 장치 및 자원들이 방대한 양의 정보 수집을 위해 사용되고, 이들 대다수는 전술네트워크를 통해 정보를 전달한다. 채널의 사용 여부를 판단하여 상황에 따라 경쟁 기반으로 채널에 접속을 하는 국방전술네트워크 환경에서, 매우 높은 이동성을 갖는 정찰기 등 고속 이동 노드는 불필요한 채널 점유로 인하여 잠재적인 성능 열화 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 채널 예약 시점을 정하는 경쟁 윈도우(Contention Window)의 크기를 경험적으로 학습시켜 네트워크 처리량을 증가시키는 Learning-Backoff 방식의 무전 채널 접속 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 고속 이동 노드의 수가 많아짐에 따라 더욱 좋은 성능을 보이고 있으며, 정찰기 4대가 운영되는 특정 작전 시나리오에 적용하였을 경우 처리량이 최대 25% 증가한다.
다양한 변조 기법을 사용하여 저피탐 능력을 갖춘 신호원들이 증가하면서, 신호의 변조 방식을 분류하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 최근 신호 간섭이나 잡음 환경에서 수신 신호 분류의 성능 개선을 위하여 전처리 과정으로 FFT를 이용하는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법이 제안되었다. 하지만 윈도우가 고정되는 FFT의 특성상 탐지 신호의 시간에 따른 변화를 정확히 분류해내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 높은 해상도를 가지고 또한 다양한 유형의 신호를 시간 및 주파수 영역에서 동시에 표현할 수 있는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 전처리 과정으로 사용하는 CNN 모델을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 웨이블릿 변환 방식이 FFT 변환 방식에 비해 정확도와 학습 속도 측면에서 SNR 변화에 무관하게 우수한 성능을 보이고, 특히 낮은 SNR일 때 더욱 큰 차이를 보임을 입증하였다.
PIPO는 ICISC'20에서 발표된 최신 국산 경량 블록암호로, 리소스가 제한된 IoT 상에서 구현하기 용이하도록 경량화 되어있다는 특징이 있다. 본 논문에서는 자바스크립트(Javascript), 웹어셈블리(WebAssembly)와 같은 웹 기반 언어를 사용하여 PIPO 64/128비트, 64/256비트를 구현하였다. PIPO의 비트슬라이스(BitSlice)와 TLU를 구현하여 성능평가를 진행하였으며 for문을 사용하여 작성한 일반 루프(Looped)와 for문을 풀어 작성한 루프 풀기(Unrolled)도 구현하여 성능을 비교했다. Google Chrome, Mozilla Firefox, Opera, Microsoft Edge와 같은 다양한 웹 브라우저와 윈도우즈, Linux, Mac, iOS, 안드로이드와 같은 OS별 다양한 환경에서 성능평가를 수행한다. 또한 C언어로 구현된 PIPO와 성능 비교도 수행하였다. 이는 웹상에서의 PIPO 블록암호 적용을 위한 지표로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 인터넷 상에서 애플리케이션 공유과 데이터 접근을 수행할 수 있는 씬-클라이언트 프레임워크를 설계할 것이며, 관련 기술로 X 윈도우 시스템, 가상 서버, CODA 파일 시스템, MPI(Message Passing Interface)를 활용하고자 한다. 우리는 네트워크 연결이 중단되더라도 서버 상에서 실행되던 애플리케이션을 로컬 상에서 실행할 수 있음은 물론 서버 상의 작업 수행으로 생성된 데이터에 클라이언트가 최적으로 접근할 수 있는 씬-클라이언트 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한 네트워크가 복원되었을 때 로컬 상의 작업 내역이 서버에 효과적으로 반영될 수 있어야 할 것이다. 이러한 씬-클라이언트 프레임워크를 설계하기 위하여 본 논문에서는 기존의 시스템에 분산 Pseudo 서버, CODA 파일 시스템 기술을 접목시킬 것이며, 보다 효율적인 작업 수행, 관리를 위해 MPI를 활용할 것이다. 이를 통하여 네트워크 독립적인 씬-클라이언트 작업 환경을 구축할 수 있고 서버의 병목현상을 지양함으로써 다수의 사용자에게 확장성 있는 애플리케이션 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이를 구현함에 있어 기반이 되는 씬-클라이언트 프레임워크의 설계 방안에 대해 논의하고자 한다.
본 연구에서는 Sentinel-1 synthetic aperture radar 영상을 활용하여 딥러닝 모델인 Swin Transformer로 국내 농업용 저수지의 수표면적을 모니터링 하는 방법을 제시한다. Google Earth Engine 플랫폼을 이용하여 70만톤 급, 90만톤급, 150만톤급 저수지 7개소에 대한 2017년부터 2021년 데이터셋을 구축하였다. 저수지 4개소에 대한 영상 1,283장에 대해서 셔플링(suffling) 및 5-폴드(fold) 교차검증 기법을 적용하여 모델을 학습하였다. 시험평가 결과 모델의 윈도우 크기를 12로 설정한 Swin Transformer Large 모델은 각 폴드에서 평균적으로 99.54%의 정확도와 95.15%의 mean intersection over union (mIoU)을 기록하여 우수한 의미론적 분할 성능을 보여주었다. 최고 성능을 보여준 모델을 나머지 3개소 저수지 데이터셋에 적용하여 성능을 검증한 결과, 모든 저수지에서 정확도 99% 및 mIoU 94% 이상을 달성함을 확인했다. 이러한 결과는 Swint Transformer 모델이 국내의 농업용 저수지의 수표면적 모니터링에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
공간정보의 효율적 공유를 위해 인터넷 기반 GIS소프트웨어 개발 및 응용과 관련된 연구가 활발히 진행 중에 있다. 여러 인터넷 GIS의 기본적인 요구사항 및 현재까지 개발모델과 문제점을 살펴보고, 표준 인터넷 기술을 기반으로 최근 웹 기술 표준 동향을 포함한, OpenGIS상호 운용성이 지원되는 인터넷 GIS기본 구조를 제시하고자 한다. 표준화될 인터넷 GIS 속도 향상과 TCP/IP상의 보안문제가 해결되어야 하고, OpenGIS에서 구성하고 있는 공간 데이터 공유를 위한 표준 사양을 준수할 뿐 아니라 클라이언트/서버의 부하가 최적화된 구조여야한다. 특히 웹 중심의 각종 인터넷 기술들, 즉 HTTP NG. XML, SSL등의 표준 기술이 함께 적용되어야 한다. 새로운 인프라구조는 GIS D/B에 포함된 확장된 (Enhanced) HTTP/MAP 서버와 클라이언트로 구성된다. MAP클라이언트는 MIME-TYPE 에 따라 GIS데이터를 표시할 수 있는 윈도우 환경으로 변환되며 GIS 데이터셋은 XML을 기반으로 하는 MapML(Mapping Makup Language)를 통해 형식을 정한다. 클라이언트가 MapML 토큐먼트를 통해 정의된 구획의 레이어와 벡터 데이터를 요청하고, Map서버는GIS D/B에서 WKB 혹은 소위 VML 형태로 추출하여 클라이언트로 보내주게 된다. 주어진 구획은 MapML로 정의된 속성들을 통해 각종 부가 정보를 열람할 수 있다. MAP은 HTTP와 같은 형태로 동작하므로 전자인증, 암호화를 통한 GIS정보 보안, 클라이언트와 서버 부하의 효율적인 분배 XML을 통한 다양한 GIS속성표현이 가능하다. 본 구조는 Apache +Amiya + Crass D/B+ MapML 환경에서 구현되고 있다.팔일 전송 기법을 각각 제시하고 실험을 통해 이들의 특성을 비교분석하였다.미에서 uronic acid 함량이 두 배 이상으로 나타났다. 흑미의 uronic acid 함량이 가장 많이 용출된 분획은 sodium hydroxide 부분으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해 볼때 사산(死産)은 모성(母
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[게시일 2004년 10월 1일]
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