최근 인간 유전체 연구에 대한 관심이 증대되어 유전자원 정보에 대한 효율적 활용을 위한 정보 수집 및 관리 활동이 지속적으로 이루어지고 있다. 그러나 현재까지 연구된 보건의료분야 표준 코드체계들은 유전자원 정보 식별을 위한 적합한 표현방법을 고려하지 않아 유전자원 정보관리에 적용하기 어려운 문제점을 갖고 있으며, 현재 사용되는 식별체계 또한 기관에 따라 자체적으로 운영되고 있는 것이 현실이다. 따라서 이 논문에서는 보건의료 정보 관리에 적용되는 국내 외 표준 코드체계를 분석하고 유전자원 표준 코드체계 설계를 위한 정보 요구사항 및 기본방향을 제시하였다.
최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.
멜로디를 바탕으로 코드 악보를 생성해주는 작업은 음악의 채보 및 편곡과 직결되는 중요한 악보 작업이다. 하지만 자연스러운 코드악보 생성을 위해서는 풍부한 화성학적 배경 지식이 요구되기 때문에 음악 입문자들이 수행하기에는 큰 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멜로디 악보를 입력받아 자동으로 코드 악보를 생성하는 프로그램 'ACGP(Automatic Chord Generating Program)'를 개발하였다. ACGP는 유전알고리즘에 기반을 두어 다양한 화성학적 요인들과 사용자가 원하는 곡의 분위기를 효율적으로 고려할 수 있으며 이를 통해 더욱 화성학적으로 안정된 완성도 높은 코드 악보를 생성할 수 있다. 또한 편리한 사용자 인터페이스를 통하여 음악에 처음 접하는 비전문가들도 손쉽게 작업할 수 있도록 구현되었다. 또한 ACGP로 생성된 코드악보와 일반적으로 통용되는 코드악보를 비교 분석함으로 써 프로그램의 적절성을 입증하였다.
본 논문에서는 실수코드 유전 알고리즘(RCGA)과 인공신경망(ANN)을 이용하여 항공기용 터보 축엔진의 결함 진단에 관한 연구를 수행하였다. 인공신경망만을 이용하여 엔진의 결함을 판단 할 경우 많은 학습데이터 때문에 지역 최소점으로 수렴하는 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 전역 최소점을 찾는 능력이 뛰어난 실수코드 유전 알고리즘을 사용하였다. 5% 이내의 RMS 결함오차로 높은 결함 예측 신뢰도를 가짐을 확인하였다.
코드 난독화 기법 중의 하나인 인라인(Inline)은 코드의 복사를 통하여 함수의 호출 구조를 파괴하여서 코드의 복원과 이해를 어렵게 만든다. 하지만 적절한 전략 없이 인라인 기법을 적용하게 되면, 프로그램 성능이 저하되며 난독화의 결과도 기대 이하일 가능성이 존재한다. 따라서 지나친 성능의 저하를 막으면서 결과적으로 코드의 복원과 이해를 최대한 어렵게 하기 위한 인라인 수행 전략이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 정적 함수 호출 그래프를 기반으로 인라인의 적용 여부를 유전 알고리즘을 사용하여 결정하도록 한다. 그리고 인라인 전후의 효용을 보여주기 위하여 정보이론 및 제어 흐름의 복잡도에 기반하여 전체 프로그램의 복잡도를 정의하였다. 마지막으로 해당 기법의 효용을 실험을 통해 보였다.
본 논문에서는 유전정보 DNA 표준 코드인 [UC;AG]를 64괘로 분석했다. 인간의 유전정보를 담고 있는 DNA는 인산과 당에 A(아데닌) C(시토신) G(구아닌) T(티민) 등 네 종류의 염기가 30억쌍 이어 붙여진 형태이다. DNA 표준 코드를 64괘로 나타내고, 이 코드를 Kronecker product를 이용하여 $16{\times}4$행렬로 나타냈다. 이 $16{\times}4$ 행렬은 이중나선의 중복성을 가지고 있으며, 이 중복성을 제거하면 RNA코드 $4{\times}4$ 행렬을 얻는다. $16{\times}4$행렬은 Kronecker product를 이용하여 소 행렬로 분해되었다. DNA 이중나선을 행렬로 표시하고 유전정보 괘 배열 코드를 분석하였으며 그 예를 예 5, 6에 나타냈다.
저전력 환경에서의 메모리 집적도가 증가함에 따라 메모리는 soft error에 매우 민감해졌다. 오류 정정 코드는 일반적으로 양산 이후 메모리의 soft error를 수정하기 위해서 사용된다. 본 논문에서는 새로운 저전력 오류 정정 코드의 설계방법을 제안한다. 오류 정정 코드의 전력소비는 parity check 행렬의 선택을 통해 최소화 될 수 있다. 따라서 오류 정정 코드의 설계는 비선형 최적화 문제로 포함되는데 우리는 다양한 유전 연산자를 포함하는 유전자 알고리즘을 이용하여 이 문제를 해결한다. 제안하는 방법을 Hamming code와 Hsiao code에 적용하여 그 효율성을 입증하였다.
유전 프로그래밍 기법을 이용하여 완성된 프로그램 코드를 생성하는 연구는 최근까지 실용적으로 사용할 만한 결과를 만들지 못하고 있다. 우리는 완성된 프로그램 코드를 만들지 않고, 특정 기능을 갖는 함수 코드를 자동 생성하는 연구에 중점을 두었다. 실제 구현을 위한 시스템을 설계하고 타당성을 검토 하였다.
다중스레드 모델은 데이터플로우 모델의 내부적인 병렬성, 비동기적 자필 가용성과 폰 노이만 모델의 실행 지역성을 결합하여 병렬처리 시스템의 성능을 향상시켰다. 이 모델은 프로그램의 실행을 위하여 컴파일러에 의해 생성된 스레드를 수행하며, 스레드의 생성 방법에 따라 자원 활용 빈도나 동기화 빈도와 같은 스레드의 질이 결정되는 특징이 있다. 하지만 다중스레드 모델은 실행 모델이 특정 플랫폼에 제한되는 단점을 가지고 있다. 이에 반해 자바는 플랫폼에 독립적인 특징을 가지고 있어 다중스레드 모델의 스레드 코드를 실행 단위인 자바 언어로 변환하면 다중스레드 모델의 특징을 여러 플랫폼에서 수정 없이 사용할 수 있게 된다. 자바는 원시 언어를 중간 언어 형태의 바이트코드로 변환하여 각 아키텍처에 맞게 설계된 자바 가상 머신이 설치된 시스템에서 자바 언어를 수행한다. 이러한 자바 언어의 바이트코드는 번역기의 중간 언어와 같은 역할을 수행하고, 이때 자바 가상 머신은 번역기의 후위부와 같은 역할을 한다. 스레드 코드에서 번역된 자바 바이트코드는 다양한 플랫폼에서 실행될 수 있다는 장점은 있지만 신뢰할 수 없다는 만점이 있다. 또한 자바 언어 자체의 문제에 의해 안전하지 못한 코드가 생성 될 수도 있다. 본 논문은 다중스레드 코드가 플랫폼에 독립적인 특성을 갖출 수 있도록 다중스레드 코드를 자바 가상 머신에서 실행 가능하도록 한다. 또한 번역시에 자바에서 발생할 수 있는 문제들을 고려하여 안전한 바이트코드를 생성한다. 즉, 다중스레드 모델의 스레드 코드를 플랫폼에 독립적이고 외부 공격으로부터 안전한 자바 바이트코드로 변환하는 번역기를 선계, 구현한다.구센타와 병원간에 임상정보와 유전체 분석정보의 공유가 필수적으로 발생하게 됨으로, 유전체 정보와 임상정보의 통합은 미래 의료환경에 필수기능이 될 것이다. 3) 각 생명공학 연구소에서 사용하는 첨단 분석 장비와 생명공학 정보시스템의 자동 연계가 필요하다. 현재 국내에는 전국적인 초고속정보망이 가동되어 웹을 기반으로 하는 생명정보의 공유는 기술적으로 문제가 될 수 없으나 임상정보의 유전체연구에 그리고 유전체연구정보의 임상활용은 다양한 문제를 내포하고 있다. 이에 영상을 포함한 환자정보의 유전체연구센터와 병원정보시스템과의 효율적인 연계통합 운영을 위해 국내에서는 초기 도입단계에 있는 국제적인 보건의료정보의 표준인 Health Level 7 (textural information 공유), DICOM (image 및 wave 공유), 관련 ISO표준, WHO의 ICD9/10 (질병분류), LOINC (검사 및 관련용어), SNOMED International (의학용어) 등을 활용하여야 한다.matrix. The prediction system gives about 50% of sensitivity and 98% of specificity, Based on the PID matrix, we develop a system providing several interaction information-finding services in the Internet. The system, named PreDIN (Prediction-oriented Database of Interaction Network) provides interacting domain finding
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[게시일 2004년 10월 1일]
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