본 연구에서 제안하는 혼합 방법(hybrid method)은 흐름이 우세한 영역에서의 전송 문제를 정확하고 효과적으로 해결하기 위하여 개발된 것으로 오일러-라그란쥐적 방법과는 달리 전방추적에 의하여 이송 과정이 수행되므로 보간 기법이 불필요하고 무작위 행보에 의한 라그란쥐적 방법과 달리 유한 차분법에 의하여 확산 과정이 수행되므로 많은 입자가 요구되지도 않는다. 한 점에 순간적으로 부하되는 오염원과 연속적으로 부하되는 오염원에 대한 이론적인 해와 비교하여 확산 계수와 무관하게 상당히 만족할 만한 결과를 얻었다. 현 방법은 또한 2차원 상에서 주변 5격자로부터 보간하는 오일러-라그란쥐적 방법과 무작위 행보로 입자 추적하는 순수 라그란쥐적 방법과 비교하여 정확성은 물론 계산 시간에 있어서도 상당히 월등한 방법임이 입증되었다.
최근 정보통신의 발달과 함께 인터넷에 접속하는 사용자 수와 그에 따른 비디오 데이터의 전송량이 늘어나는 추세이다. 이렇게 늘어나는 많은 비디오 데이터를 관리하고 분석하기 위해서 최근에는 딥 러닝 기법을 많이 활용하게 된다. 일반적으로 비디오 데이터에 딥 러닝 모델을 학습할 때 컴퓨터 자원의 한계로 인해 전체 비디오 프레임에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택하는 방법을 많이 사용한다. 하지만 학습에 사용되는 비디오 데이터는 항상 시간 축에 따라 같은 문맥을 담고 있는 Trimmed 비디오라고 가정할 수가 없다. 만약 같지 않은 문맥을 지닌 Untrimmed 비디오에서 균등한 간격 또는 무작위로 프레임을 선택해서 사용하게 된다면 비디오의 범주와 관련이 없는 프레임이 샘플링 될 가능성이 있기 때문에 모델의 학습 및 최적화에 전혀 도움이 되지 않는다. 이를 해결하기 위해 우리는 각 비디오 프레임에서 심층 특징을 추출하여 평균값을 계산하고 이와 각 추출된 심층특징들과 코사인 유사도를 계산해서 얻은 유사도 점수를 바탕으로 Untrimmed 비디오에서 의미 있는 비디오 프레임을 추출하는 기법을 제안한다. 그리고 Untrimmed 비디오로 구성된 데이터셋으로 유명한 ActivityNet 데이터셋에 대해서 대표적인 2가지 프레임 샘플링 방식(균등한 간격, 무작위)과 비교하여 우리가 제안하는 기법이 Untrimmed 비디오에서 효과적으로 비디오의 범주에 해당하는 의미 있는 프레임 추출이 가능함을 보일 것이다. 우리가 실험에 사용한 코드는 https://github.com/titania7777/VideoFrameSampler에서 확인할 수 있다.
탄성파 탐사를 통해 취득된 자료는 적절한 자료처리 및 해석 과정을 거쳐 석유, 가스 자원의 부존여부를 파악하는데 활용할 수 있다. 자원의 부존여부를 지시하는 탄성파 속성은 진폭 정보로부터 도출되며, 이 때 탄성파 고유 감쇠를 표현하는 Q 값은 탄화수소 지시자로서 유용하게 사용된다. 따라서, Q 값을 산출하는 기법의 정확성이 자원 부존여부를 파악하는데 매우 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 수치모형실험을 통해 탄성파 감쇠를 표현하는 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. 실제 현장자료를 모사하기 위해 무작위 잡음을 추가한 자료에 대하여 스펙트럼 진폭 비교법과 최대 주파수 이동법을 이용하여 Q 값을 산출하고 오차율을 분석하였다. Q 값을 산출한 결과 무작위 잡음을 추가하여 신호대 잡음비가 90 dB 일 때는 두 가지 방법 모두 비교적 정확한 값을 산출하였으나, 무작위 잡음의 크기가 증가할 경우 최대 주파수 이동법이 스펙트럼 진폭 비교법 보다 정확한 결과를 도출함을 알 수 있었다.
배경 : 최근까지 이루어진 천식의 침치료 무작위 대조군 연구들에 의한 결과는 뚜렷한 효과를 보여주지 못하고 있다. 이러한 요인의 하나로 적절한 피험자 수를 정하기 위한 예비 임상시험의 부재가 거론되고 있다. 따라서 천식에 대한 침치료의 본 임상시험에 앞서 이의 실행 가능성 및 규모를 예측하는 예비임상시험이 필요한 상황이다. 목적 : 예비임상시험을 통해 서양의학적 치료를 받고 있는 천식환자들에 대한 침치료의 부가적 효과를 검증하기 위한 본 임상시험의 실현 가능성을 예측하기 위함. 방법 : 본 시험은 무작위 단일 맹검 대조군 평행 설계 예비 임상시험이다. 1차 평가변수는 최대 호기량 검사기로 집에서 아침, 저녁으로 매일 측정한 수치로 구해진 최대 호기 유속 일중 변동률의 1주간 평균치 변화이며 2차 평가변수는 의료기관에서 시행하는 폐기능 검사, 기준시점 호흡곤란 지수, 호흡곤란 변화에 대한 지수, 천식환자들의 삶의 질 평가를 위한 설문 등이다. 피험자 수는 총 45명으로 선정 및 제외기준을 통해서 참여하게 되며 1주간의 최대 호기 유속 기저치 평가 기간을 거친 후 진짜침 처치 군, 가짜침 처치 군, 대기군 세 군에 각각 무작위로 15명씩 할당된다. 모든 피험자에게 기존의 천식관련 약물의 사용을 허용하며, 진짜침 처치군 및 가짜침 처치군은 주 3회 4주간 해당 처치를 받고 2주 후에 각 평가 항목에 대하여 추적, 관찰하게 된다. 대기군은 기존의 천식관리를 유지하면서 2주마다 방문하여 총 6주간 평가를 받고 진짜침 처치를 4주간 받게 된다. 고찰 : 본 연구는 국내에서 최초로 이루어지는 천식에 대한 침 무작위 대조군 예비 임상시험으로 향후 적절한 피험자 수와 실행가능성을 예측할 수 있으리라 기대된다.
본 논문에서는 직교성의 특성을 가진 Walsh code 영상과 무작위 위상 영상을 이용하여 계층적인 영상의 암호화 및 복호화로 영상 정보의 수준에 따른 효율적인 정보보호와, 암호화의 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 제안한 암호화 과정은 각각의 원 영상과 무작위 위상 영상을 곱한 영상을 푸리에 변환 후, Walsh code 영상과 이진 무작위 위상영상을 곱한 영상에 확산시켜 암호화한다. 복호화 키는 암호화 과정에 사용된 Walsh code 영상을 정보의 수준에 따라 더함으로써 계층적인 복호화 키를 생성한다. 그러므로 하나의 복호화 키로도 정보 보호의 수준에 따라 각 암호화 영상을 복호화할 수 있다. 또한 이진 무작위 위상과 무작위 위상 영상은 암호화 영상을 백색 잡음의 패턴과 유사하여 암호화 수준이 높은 장점을 가진다. 컴퓨터 실험과 고찰을 통하여 암호화의 적합함을 확인하였다.
이 논문은 무작위수 생성을 위한 페레즈 함수와 같이 재귀적으로 정의된 부 페레즈 함수에 대하여 논한다. 페레즈 함수와 같이 두 개의 인자함수를 쓰는 대신, 부 페레즈 함수들은 한 개의 인자함수만을 이용하여 정의된다. 따라서 당연히 그 출력효율은 페레즈 함수에 비하여 낮고, 점근적으로 최적효율을 내지도 않는다. 그러나, O(n logn)의 시간복잡도를 갖는 페레즈 함수에 비하여, 부 페레즈 함수들은 선형시간, 즉 O(n)의 시간에 실행된다. 더구나, 이 함수들은 하나의 인자함수를 쓰기 때문만이 아니라 꼬리재귀함수로서 간단한 반복수행에 의해 구현되어 페레즈 함수보다 더 적은 메모리로 구현될 수 있다. 그럼에도, 이 함수들은 널리 알려진 선형시간 알고리즘인 폰 노이만 방법보다 출력효율이 최대 두 배 이상 높다. 따라서, 이 방법들은 모바일 기기와 같은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 폰 노이만 방법 대신 이용될 수 있다. 이 논문에서는 이러한 부 페레즈 함수들의 실행시간과 정확한 출력효율을 분석하여, 페레즈 함수를 비롯한 다른 무작위수 생성을 위한 방법들과 비교한다. 그리고, 부 페레즈 함수들의 구현에 대하여 논한다.
이 연구에서는 메탄 하이드레이트 부존 지역의 속도 분포를 구하기 위해서 무작위 불균질 모델을 개발하였다. P 파 물리검층 자료는 von Karman 유형의 자기상관함수와 비가우스 확률 분포를 가진다. 속도 분포는 수백 m/s의 차이가 나는 두 개의 정점(peak)들을 갖는다. 이중모드 속도 분포를 가진 무작위 불균질 매질의 모델은 normal spectral-based generation 방법에 의해 만들어진, 가우스 속도 분포를 갖는 매질의 사상을 통해 만들어졌다. 또한 타원 자기상관 함수를 이용하여 무작위 매질에 자기상관 길이의 이방성을 첨가하였다. 유사 P 파 속도 검층기록은 현장자료의 특징을 잘 구현해냈다. 이 모델을 두 개의 탄성파 전파 수치 모형에 적용하였다. 두 개의 다른 주파수 대역의 송신신호들에 의해 만들어진 합성 반사 단면도들을 통해 이중모드 분포를 가진 무작위 모델의 속도 변화가 파의 산란에 영향을 줌으로써 BSR의 주파수 의존성의 원인이 됨을 알 수 있다. 합성 시추공간 단면도는 현장자료에서 보여지는 심한 감쇠가 산란에 의한 부가적인 진폭 감쇠에 의한 것임을 보여주고 있다. 결론적으로 이중모드 분포를 가진 무작위 불균질성은 하이드레이트 부존층 모델링의 핵심이고, 이를 통해 하이드레이트 부존 지역의 탄성파 단면도들에서 관찰되는 주파수 의존성과 산란현상에 대해 설명할 수 있다.
최근 IoT 기술이 꾸준하게 발전되면서 의료 시스템, 스마트 TV 시계 등에서 많이 활용되고 있다. 소프트웨어 개발의 66%가 메모리 공격에 취약한 C 언어를 통해 개발되고 C 언어를 사용하는 IoT 기기에 위협적으로 작용한다. 스택스매싱 오버플로 공격은 사용자가 정의한 버퍼 크기보다 큰 값을 삽입하여 반환 주소가 저장된 영역을 덮어쓰게 하여 프로그램이 정상적으로 동작하지 못하게 한다. 메모리 가용량이 적은 IoT 기기는 스택스매싱 오버플로 공격에 취약하다. 또한, 기존의 백신 프로그램을 그대로 적용하게 되면 IoT 기기가 정상적으로 동작하지 못한다. 연구에서는 IoT 기기에 대한 스택스매싱 오버플로 공격을 방어하기 위해 여러 탐지 방법 중 카나리아를 사용하여 각각 무작위 값, 체크썸, DSLR(무작위 저장 위치)로 조건을 설정했다. 2개의 카나리아를 버퍼 내에 배치하여 하나는 버퍼의 끝인 반환 주소 앞에 배치하고 나머지 하나는 버퍼 내 무작위 위치에 저장했다. 이는 고정된 위치에 저장된 카나리아 값은 공격자가 위치를 예측하기 쉬우므로 무작위한 위치에 카나리아를 저장하여 공격자가 카나리아의 위치를 예측하기 어렵게 했다. 탐지 프로그램 실행 후 스택스매싱 오버플로 공격이 발생 후 각 조건을 만족하게 되면 프로그램이 종료된다. 설정한 조건을 각각 조합하여 8가지 경우의 수를 만들었고 이를 테스트했다. 이를 통해 IoT 기기에는 다중 조건을 사용한 탐지 방법보다 DSLR을 이용한 탐지 방법을 사용하는 것이 더 효율적이라는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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