최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.
The machine learning model can capture the dynamics of building systems with less inputs than the first principle based simulation model. The training data for developing a machine learning model are usually selected in a heuristic manner. In this study, the authors developed a machine learning model which can describe supply air temperature from an AHU in a real office building. For rational reduction of the training data, the progressive sampling method was used. It is found that even though the progressive sampling requires far less training data (n=60) than the offline regular sampling (n=1,799), the MBEs of both models are similar (2.6% vs. 5.4%). In addition, for the update of the machine learning model, the normalized mutual information (NMI) was applied. If the NMI between the simulation output and the measured data is less than 0.2, the model has to be updated. By the use of the NMI, the model can perform better prediction ($5.4%{\rightarrow}1.3%$).
볼륨 데이타에 대한 팔진트리와 같은 계층 자료구조를 사용하는 광선 추적법은 모든 광선이 계층구조를 순회하는 것으로 인한 중복된 계산을 포함하고 있으며, 좋은 화질의 영상을 얻기 위한 3차원 보간으로 인하여 많은 계산 비용을 요구한다. 본 논문은 볼륨 데이타의 계층구조에 대한 중복된 방문을 피하고, 오직 한 번만 계층구조를 방문하면서 효과적으로 광선의 리샘플링 지점을 결정하여 색상과 투병도를 구하는 볼륨 렌더링 알고리듬을 제안한다. 이 방법은 물체 순서로 광선 추적법을 수행하면서, 각 복셀 주위에서의 리샘플링 지점을 점진적으로 찾아가면서 각 슬라이스 상에서의 2차원 보간에 기반을 둔 리샘플링을 수행한다. 또한 물체 순서 렌더링에서는 조기 광선 종결과 같은 최적화 기법을 구현하기 힘든데, 영상공간에서의 동적 자료구조를 이용하여 이를 효과적으로 해결하였다 본 논문이 제안한 방법은 구현하기 쉽고 속도 향상을 위하여 추가적으로 요구되는 메모리가 매우 적기 때문에 광선 추적법과 쉬어 와핑 방법 사이의 성능 차이를 메워주는 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
Progressively censored variables sampling plans are proposed for the lot acceptance of parts whose life follows Weibull distribution with known shape parameter. Progressive type-II censoring gives us not only time to failure but also degradation information. So, one can construct more flexible and more cost effective sampling plans. Design parameters of our sampling plan are determined by using the usual two-point approach.
점토성-사질토에 분포하는 양이온 금속들과 석유를 효율적으로 회수하기 위한 방법으로 동전기법 연구를 제안하였다. 제안된 동전기법은 투수계수가 낮은 매질 속에 존재하는 중금속에 포함되어 있는 양이온 금속 또는 석유등의 회수를 위해, 양극탱크(Anode chamber)에서 발생하는 잉여가스의 압력을 이용해서 점토성-사질토 샘플에 재주입하여 회수하는 기법이다. 제안된 동전기법의 성능을 확인하기 위해 제작된 샘플은 총 7일간에 점진적으로 압력을 증가시켜 최종 30psi($2.11kgf/cm^2$)의 압력으로 압축과정을 거쳐 완성되었다. 압축 전 샘플 내에 구리링을 삽입하여, 실험 종료 후 구리링의 변화된 모습을 관찰하였다. 본 연구에서 사용된 모듈은 가압식 모듈과 비가압식 모듈이고, 각각의 실험 테스트는 24시간 동안 2V/cm의 전압 경사 조건으로 연속적인 처리 공정으로 진행하였다. 그 결과, 가압식 모듈의 효율이 비가입식 모듈보다 우수한 것으로 나타났다.
음함수 표면을 이용한 모델링 방법은 부드러운 곡면을 나타내기에 적합하며 날카로운 부분을 표현하기 위해서는 CSG 연산을 적용한다. 기존의 방식을 이용해서 얻은 매쉬에서는 흔히 음함수의 표면과 상당한 오차를 가지는 매쉬 첨점(vertex)을 얻거나 겹쳐지는 삼각형 또는 날카로운 부분의 표현이 안 되는 점 등의 문제가 나타난다. 본 논문에서는 타원체의 특성을 이용해서 타원체 기반 음함수 표면을 정확하게 샘플링하고 동시에 날카로운 부분을 효과적으로 표현할 수 있는 매쉬를 얻기 위한 폴리곤화 방법을 제안한다. 이러한 목표를 위해 타원체의 투사 특성과 표면 법선 벡터의 연속 특성을 이용해서 음함수 표면 위에 정확하게 위치하는 첨점(vertex)의 위치를 찾고 날카로운 부분을 효과적으로 표현하기 위해 점진적인 방법으로 정확한 첨점(vertex) 위치를 찾는 방법을 제안한다. 지금까지 약점으로 지적되어 왔던 음함수 표면 모델링의 시각화 절차를 이 방법을 통해 개선함으로써 음함수 표면 모델링 기법이 제공하는 다른 장점들을 적극 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
국내외의 여러 경제 분석에서도 드론 시장이 날로 성장할 것이라는 예측을 하고 있으며, 그중에서 완구 및 취미용 드론 시장의 성장이 점진적으로 확대가 될 것으로 예측되고있다. 시장의 성장으로 발생하는 경제적 순기능으로 드론의 기대가치는 높아져 가고 있으나, 관리 및 운용 미숙으로 발생하는 사고 또한 증가하고 있다. 완구용 드론의 성능 차이는 산업용 드론과 비교할 수 없을 정도로 낮지만, 일반 구매자는 그 성능의 여부를 알 수 없어 사용상에 사고를 유발할 수 있다. 본 연구에 사용된 완구용 드론은 KC와 CE 인증을 받고 국내에서 판매되고 있는 20종을 사용하였으며, 비행시간 및 조종 거리 측정에 사용되었다. 비행이 가능한 시간 범위는 최소 3분~최대 12분까지로 측정되었으며, 조종 가능한 거리는 최소 20m~최대 약 380m까지로 측정되었다. 따라서 완구용 드론의 전파출력에 대한 샘플링 검사를 통한 제품 안전성 확보가 필요하며, 한계 비행거리를 넘었을 때는 자동으로 고도를 낮추거나 호버링을 하는 알고리즘 탑재가 필요하다. 향후 연구 방향으로는 완구용 드론의 실제 고도 테스트와 충격량 테스트를 통한 완구용 드론의 안전기준 제정을 위한 자료 구축을 할 예정이다.
유기주석화합물의 사용금지와 새로운 방오도료제의 사용으로 한국의 연안 환경은 매우 많은 변화를 겪었다. 1998년도에 측정된 서남해안 갯벌이 있는 동일한 지역을(8지역) 기준으로 하여 유기주석화합물 및 새로운 방오도료제의 농도를 8지역에 주변까지 포함하여 총 39지점을 2006년도에 측정하였다. 2006년도의 TBT의 농도는 인천 (It1)을 제외한 대부분의 지역에서 1998년에 비해 상당히 감소되었다. 제부도(Jt2),목포(MOt4)그리고 순천(SUt3)에서는 검출한계 이하로 검출되었다. 이것은 2003년 한국내에서 TBT화합물의 사용금지에 기인한 결과로 예측 할 수 있다. 하지만 한국의 대부분의 샘플링 지역에서 새로운 방오도료제인 Irgarol 1051, Dichlofluanid과 Chlorothalonil이 검출되었다. 이 중 특히 Irgarol 1051은 한국 연안에서 높은 농도로 검출되었다. 제부도 (Jt4)에서는 Irgarol 1051이 159.45 ng $g^{-1}$(dry wt)로 검출되어 측정지점 중 가장 높게 검출이 되었다. 이 결과로 볼 때 2003년을 기점으로 한국 연안에서의 TBT화합물은 점진적으로 감소 추세에 있고, 새로운 방오도료제가 쉽게 검출됨을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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