수치해석 기법의 강건성은 다양한 모델링 조건에서 계산 성능이 유지되는 것을 의미하며, 새로운 해석기법 또는 수치코드는 벤치마크 테스트를 통해 강건성이 평가될 필요가 있다. TOUGH-FLAC 모델링 기법은 국내외적으로 이산화탄소 지중저장, 사용후핵연료 지층처분, 지열 개발 등 다양한 분야에 적용되었으며, 실험 계측자료, 다른 수치코드들과의 결과 비교를 통해 모델링 유효성이 분석되었다. 본 연구에서는 해석해를 갖는 열-수리-역학적 복합거동 문제를 토대로 TOUGH-FLAC 기법의 벤치마크 테스트를 수행하였다. 적용된 해석해는 완전히 포화된 지반에 점열원 작용 시 주변매질의 온도, 간극수압, 역학적 거동과 관계되며, 해석해와 수치모사 결과를 비교하여 TOUGH-FLAC 기법의 강건성이 평가되었다. 또한, 열-수리-역학 해석의 연계항, 유체 상변화, 시간증분이 복합거동 계산에 미치는 영향을 조사하였다.
임베디드 시스템은 오늘날 우리 일상에서 널리 사용되고 있고 그 중요성은 더욱 증대되고 있다. 이에 비례하여 임베디드 시스템의 복잡도와 이를 개발하려는 노력 또한 더욱 더 증가하고 있다. 하드웨어와 소프트웨어로 구성되어 있는 임베디드 시스템의 이질적인 특성은 시스템 개발 및 통합 시에 에러를 야기하는 주원인이 된다. 그 중에서도, 하드웨어와 소프트웨어 간의 인터페이스에서 발생하는 에러가 시스템 에러의 13%를 차지하고 있으며 이 비율은 더욱 증가하는 추세이다. 우리는 하드웨어와 소프트웨어 동시설계를 위한 실제적인 인터페이스 동시 검증 기법을 제안하고 이를 지원하는 도구를 구현하였다. 먼저, 이 논문은 하드웨어와 소프트웨어간의 상호작용을 기술할 수 있는 인터페이스 명세를 정의한다. 이 명세 방법은 하드웨어와 소프트웨어 서로간의 특성을 잘 표현할 수 있고, 소프트웨어 명세로부터 하드웨어 명세로의 변환이 가능하여 전체 시스템이 소프트웨어의 입장에서 기술될 수 있도록 한다. 둘째, 작성된 하드웨어 설계와 소프트웨어 설계에 대해 명시된 인터페이스의 의미대로 동작하는지를 검증하는 기법을 제시한다. 주어진 명세로부터 소프트웨어의 동작을 가정하고 이를 하드웨어 설계로 모델링하여 하드웨어 인터페이스에 대한 모델검증을 수행하고, 그 후 소프트웨어의 동작에 대해 검증을 수행하는 가정-보증 추론(assume-guarantee reasoning) 방식의 검증을 수행한다. 마지막으로 기존의 검증 연구들이 저수준의 인터페이스를 추상화하여 현실적 적용이 힘들었던 반면 우리는 디바이스 API, 디바이스 드라이버, 디바이스 컨트롤러 등의 저수준의 인터페이스 코드들을 자동으로 생성하여 검증된 하드웨어와 소프트웨어 코드가 바로 통합되어 시스템을 구축할 수 있는 실제적인 해결책을 제시한다.
본 연구에서는 상용 해석코드인 LS-DYNA 상에서 선택된 금속과 암석을 대상으로 파괴인성시험 과정을 모델링하였다. 이 시험은 각봉의 3점 휨 시험을 토대로 한 것이다. 이 시험을 수행하는 데에는 비교적 긴 시간이 소요되므로 해석과정에서는 Newmark 법을 사용하는 묵시적 해석법을 채택하였다. 본 해석을 통해 얻은 응력확대계수의 값은 금속과 암석의 경우에 각기 $73MPa.m^{0.5}$과 $0.3MPa.m^{0.5}$이었다. 암석 재료모델의 파괴인성 값이 이렇게 작게 나타난 것은 작성된 재료모델이 암석의 특징적인 성질인 취성을 잘 표현하고 있다는 의미이다.
위성항법 시스템은 민간 분야뿐만 아니라 군의 다양한 무기체계에서 위치 및 시각 동기화 등의 중요한 정보를 제공하는 역할을 수행하고 있으며 활용분야와 의존도가 높아지고 있다. 이에 따라, 위성항법 장치를 활용하는 무기체계에 대응하기 위해 전자파를 방사하여 위성항법장치를 기만하고자 하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 위성항법 기만신호는 수신기에 전파 교란신호를 방사하여 항법을 하지 못하도록 하거나 허위 위치와 속도로 오인하도록 유도하는 기술을 의미한다. 그 중 스푸핑 기술은 기만하고자 하는 수신기에서 수신하고 있는 코드 위상/도플러 주파수/항법 메시지와 동기되어 위성항법 신호 대신 기만신호를 획득하고 추적할 수 있도록 신호를 송신해주는 것이다. 본 논문에서는 SDR 수신기를 이용하여 GPS L1 C/A 기만신호에 의한 수신기 추적 알고리즘 영향성을 분석하고 기만 신호에 대한 효과도를 분석하였다.
본 논문에서는 업데이트 기록에 기반한 모듈단위 포인터 분석 알고리즘을 제안한다. 여기서 모듈이란 상호 재귀적인 함수들의 집합을 의미하며, 모듈단위 분석이란 한 모듈을 분석 시에 다른 모듈의 소스코드가 필요하지 않는 분석을 의미한다. 일반적으로 이러한 형태의 분석은 분석 대상 모듈의 호출 문맥을 알 수 없는 상태에서 분석을 수행하여야 하기 때문에, 프로그램의 흐름 또는 호출 문맥에 관련하여 분석의 정확도를 잃을 수 있다. 본 논문에서는 업데이트 기록이라 이름지어진 모듈단위 분석 공간을 고안하여, 프로그램 문맥과 흐름에 민감한 정확도를 가지는 모듈단위 포인터 분석 방법을 제안한다. 업데이트 기록은 함수의 호출 문맥에 독립적으로 메모리 상태를 요약할 수 있을 뿐만 아니라, 메모리 반응이 일어난 순서에 관한 정보를 유지할 수 있다. 업데이트 기록의 이러한 특성은 모듈단위 분석을 정형화하는데 효과적으로 사용되었을 뿐만 아니라, 분석의 정확도를 높이기 위해 죽은 메모리 반응 또는 관련된 별칭 문맥을 구분하는 데에도 효과적으로 사용될 수 있었다.
소프트웨어 재공학은 기존 시스템의 유지보수 문제에 대한 해결책으로 많은 연구가 이루어지고 있다. 재공 학은 역공학과 순공학을 통해 기존 시스댐에 대한 소프트웨어 개발을 의미하며, 기존 시스템의 소프트웨어에서 클래스를 추출하여 시스템의 이해를 높일 뿐만 아니라 소프트웨어 유지보수를 향상시키는데 적용된다 이를 위해 사용되는 중요한 개념으로 "합성"은 서로 다른 컴퍼넌트틀로부터 필요한 기능을 가져와 재구성하는 것이다. 또한, 정보 저장소에 저장된 클래스와 클러스터들은 고수준에서 재사용되기 위해 제공되는 시스템의 주요 컴퍼넌트들과 그들간의 구조적인 관계를 가진다. 이들은 그 각각으로 하나의 아키텍쳐를 구성하여 향후 동적 정보로 참조된다. 따라서, 기존의 객체지향 원시코드를 논리적으로 표현함으로써 추출기와 검색기, 합성기에 의해 클래스가 생성되며 클래스와 클러스터 정보는 각각 최적화(optimization)를 통해 정련화된 정보를 추출해 낸다. 이러한 정보틀은정보저장소에 저장되며,클래스간의 관계성에 의한클러스터를하나의 새로운아키텍쳐로써 생성한 다. 또한, 이 정보는 향후 실행 가능한 코드로써 사용되어진다. 본 논문에서 제시한 툴은 재공학을 기반으로 객체지향 정보를 분석하고 합성 방법론을 수행하여 새로운 정보로써 사용자에게 제시된다. 또한, 새로운 코드와 재구축된 고수준의 합성 클래스는 재사용을 높이고, 기존 소프트웨어에 대한 고수준의 이해성과 유지보수성을 제공한다.
전자우편은 인터넷을 이용하는 사용자들에게 중요한 커뮤니케이션의 역할을 담당하고 있다. 하지만, 원하지 않는 광고 정보를 포함한 스팸 메일, 악성코드 형태를 포함한 바이러스 메일 등 대부분이 불필요한 자료들로 인해 전자우편이 가지는 본연의 의미와는 무색하게 사용되고 있어 근본적인 측면에서 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 방안에 대한 연구가 시급하다. 본 연구에서 전자우편 발송자는 SMS(Short Message Service) 방식으로 별도의 비밀 정보를 전달받고 이를 통해 Domainkey 방식에서 사용하는 개인키/공개키 쌍을 생성하도록 하였으며 기존의 PGP 방식과도 접목하여 전자우편 송신자에 대한 인증 및 메시지에 대한 암복호화 기능을 수행하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 메일 발송 과정에서 발신자에 대한 인증 과정을 수행하므로 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 기법이다.
본 연구에서는 코딩없이 인공지능 학습 모델을 개발할 수 있는 클라우드 기반의 버텍스 AI 플렛폼을 이용하여 비전문가인 일반인들이 손쉽게 인공지능 학습 모델을 개발하였고 임상적 적용가능성을 확인하였다. 학습용 데이터는 캐글 사이트에 공개된 총9개 치과 질환, 2,999장 치근병 X선 영상을 사용하였고, 무작위로 학습, 검증 및 테스트 데이터 이미지를 분류하였다. 버텍스 AI의 기본 학습모델 워크플로우에서 학습 파이프라인을 사용하여 하이퍼 파라미터 조정작업을 통해 영상분류, 멀티레이블 학습을 수행하였다. Auto ML을 수행한 결과 AUC가 0.967, 정밀도는 95.6%, 재현율은 95.2%로 나타났으며, 학습된 인공지능 모델이 임상적 진단에 충분한 의미가 있음을 확인하였다.
본 연구는 대용량 위성영상의 신속한 무감독 분류를 위해 k-means 군집화 알고리즘을 병렬처리하는 방법을 소개한다. K-means 군집화 알고리즘은 대표적인 무감독분류 알고리즘으로서 주로 감독분류의 전처리 단계로 활용되지만 연산 집약적이고 사용자의 개입이 적어 병렬처리의 효과를 분명하게 나타낼 수 있다. 병렬처리 코드는 OpenMP 기반의 멀티쓰레딩을 이용하여 구현하였다. 실험은 1대의 PC에서 시행하였으며 이 PC의 CPU에는 8개의 멀티코어가 집적되어 있다. 실험 영상으로는 7개 밴드로 구성한 30m 해상도의 LANDSAT 8 OLI 영상과 8개 밴드로 구성한 10m 해상도의 Sentinel-2A 영상을 사용하였다. 각각 10개 군집을 사용하여 순차처리 및 병렬처리를 수행한 결과 병렬처리가 순차처리에 비해 6배 내외의 속도를 나타내었다. 순차처리와 병렬처리 결과의 일치성 평가를 위해 각 군집의 중심값과 분류된 화소의 수를 비교하고 분류 결과 영상간 차분을 수행하였고 결과로 모든 정보가 일치하였다. 본 연구는 병렬처리를 통해 대용량 위성영상의 처리 속도를 상당히 향상시킬 수 있음을 입증하고 있다는 점에서 의미가 있다고 판단된다. 아울러 OpenMP 기반의 멀티쓰레드를 이용하면 비교적 쉽게 병렬처리를 구현할 수 있지만 false sharing의 발생을 억제하도록 코드를 설계하는데 주의를 기울여야 함도 확인할 수 있었다.
국내 외 해킹공격 전담 대응조직(CERTs)들은 침해사고 피해 최소화 및 사전예방을 위해 탐지패턴 기반의 보안장비 등을 활용하여 사이버공격에 대한 탐지 분석 대응(즉, 보안관제)을 수행하고 있다. 그러나 패턴기반의 보안관제체계는 해킹공격을 탐지 및 차단하기 위해 미리 정의된 탐지규칙에 근거하여 알려진 공격에 대해서만 대응이 가능하기 때문에 신 변종 공격에 대한 대응은 어려운 실정이다. 최근 국내 외에서는 기존 보안관제의 이러한 문제점을 극복하기 위해 다크넷이라는 기술을 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP주소의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 보안관제 수행을 위한 다크넷 트래픽 기반의 악성 URL 수집 및 분석방법을 제안한다. 제안방법은 국내 연구기관의 협력을 통해 확보한 8,192개(C클래스 32개)의 다크넷으로 유입된 전체 패킷을 수집하였으며, 정규표현식을 사용하여 패킷에 포함된 모든 URL을 추출하고 이에 대한 심층 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 대규모 네트워크에서 발생하고 있는 사이버 위협상황에 대한 신속 정확한 관측이 가능할 뿐만 아니라 추출한 악성 URL을 보안관제에 적용(보안장비 탐지패턴, DNS 싱크홀 등)함으로서 해킹공격에 대한 사이버위협 대응체계를 고도화하는데 목적을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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