최근 안전한 소프트웨어 개발을 위해 소프트웨어의 소스코드를 분석하여 보안취약점의 원인이 되는 소프트웨어 보안약점을 식별해 주는 정적분석 도구가 많이 활용되고 있다. 최적의 정적분석 도구를 선택하기 위해서는 도구가 보유한 보안약점 규칙 및 분석기능이 중요한 요소가 된다. 따라서, 본 논문은 정적분석 도구가 보유한 규칙 및 분석 성능을 평가하기 위해 개발한 시험코드를 제시하고자 한다. 시험코드는 SQL 삽입 등 43개 보안약점이 존재하는 소스코드로 정적분석 도구가 보유한 보안약점 규칙과 이를 기반으로 한 도구의 분석기능의 적절성을 평가하기 위해 사용될 수 있다.
산업발전과 기술의 대형화. 고도화 등으로 인하여 매년 방대한 양리 정보가 처리되고 있다 정보화를 이루기 위해서는 대부분 종이로 기록뇌어 내려오던 정보를 컴퓨터에 저장하여 적기적소에 사용할 수 있어야 한다. 문자인식을 위한 신경망의 학습에 있어서 출력 값을 재사용하는 신경망모델로는 순환신경망이 있다. 그러나 이러한 방법들의 대부분은 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴의 분류에 있어서는 효과적으로 적락되지 않는다. 이에 본 연구에서는 오프라인 필기체문자와 같은 정적인 패턴을 효과적으로 분류하기 위한 새로운 형태의 순환신경망을 제안한다. 본 논문은 Jordan과 Elman Model을 확장 결합한 새로운 J-도(Jordan-Elman) 신경망 모델을 사용하여 숫자 및 필기체 문자와 같은 정적인 패턴의 인식에서 기존의 신경망보다 성능이 향상되었음을 보여준다.
본 논문에서는 인터럽트의 기록과 재현을 통해 소프트웨어의 실행을 동일하게 재현하는 리코드-리플레이(record-replay) 기법을 제안한다. 전통적인 리코드-리플레이 방법에서는 경합(race) 현상을 대표적인 비결정적 요인으로 간주하여 임계영역으로의 진입/진출, 공유 메모리 접근, 메시지 교환 등을 기록하고 동일한 순서(order)로 재현하는 방법을 다루어 왔다. 하지만, 인터럽트 역시 프로그램의 실행에 영향을 끼칠 수 있는 중요한 비결정적 요인이며, 게다가 인터럽트의 경우 발생 순서는 물론 정확한 발생 시점을 재현하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 프로세서 하드웨어가 제공하는 성능 카운터와 디버깅 기능을 이용하여 인터럽트의 발생 시점을 정확하게 기록하고 재현하는 방법을 제안한다.
반도체 및 디스플레이 산업에 사용되는 진공펌프의 효율이 증대됨에 따른 성능 평가 기술의 향상 과 미세 유량을 조절 및 측정할 수 있는 시스템의 개발이 요구되고 있다. 유량 시스템 중 소닉노즐은 기체 유량 측정 표준기로 사용되고 있다. 또한 유량 측정에 있어서 사용상의 편리성, 이동성, 재현성 등 여러 가지의 장점을 가지고 있어 산업 현장에서 많이 사용되고 있다. 본 연구는 소닉노즐을 넓은 유량 범위에서 사용할 수 있도록 소닉노즐의 유출계수 교정을 목적으로 한다. ISO 9300에서 제시한 사양에 맞추어 목 직경 0.03 mm와 0.2 mm 그리고 1.6 mm의 소닉노즐을 제작하였다. 한국표준과학연구원에서 진공용 유량측정 장치로 개발된 정적형 유량계를 이용하여 제작된 3 종의 소닉노즐 유출계수를 확장불확도 3% 이내로 교정하였다. 교정된 소닉노즐의 유량 측정범위는 약 0.6~90, 000 cc/min 범위를 갖는 것으로 나타났으며, 사용유동 조건에 해당되는 레이놀드 수(Reynolds number) 범위는 26~75, 700 으로 확인되었다. 이러한 결과는 교정된 소닉노즐을 이용하여 진공공정에서 필요한 극 미세 유량의 정밀측정을 가능하게한 새로운 연구결과로 판단된다. 교정된 소닉노즐을 이용하여 진공펌프의 배기속도 측정결과는 기 구축된 정적법을 이용한 배기속도 측정결과와 3% 이내의 오차범위내로 매우 잘 일치함을 보였다. 교정된 소닉노즐은 향후 반도체 및 디스플레이 공정에 사용되는 다양한 진공펌프들의 배기속도를 현장에서 간단하게 평가할 수 있는 '현장 성능평가 장치'에 활용할 예정이며, 현재 공정현장에서 배기속도 측정에 널리 사용 중인 MFC를 대체할 수 있을 것으로 예상된다.
악성코드를 분석하는 기존 기법인 정적분석은 빠르고 효율적으로 악성코드를 탐지할 수 있지만 난독화된 파일에 취약한 반면,, 동적분석은 난독화된 파일에 적합하지만 느리고 비용이 많이 든다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 두 분석 기법의 단점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 활용한 난독화에 강한 정적분석 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 원본 코드 및 난독화된 파일을 grayscale 이미지로 변환하여 데이터셋을 구축하고 AutoEncoder 를 사전학습시켜 encoder 가 원본 파일과 난독화된 파일로부터 원본 파일의 특징을 추출할 수 있도록 한 이후, encoder 의 output 을 fully connected layer 의 입력으로 넣고 전이학습시켜 악성코드를 탐지하도록 하였다. 본 연구에서는 제안한 방법론은 난독화된 파일에서 악성코드를 탐지하는 성능을 F1 score 기준 14.17% 포인트 향상시켰고, 난독화된 파일과 원본 파일을 전체를 합친 데이터셋에서도 악성코드 탐지 성능을 F1 score 기준 7.22% 포인트 향상시켰다.
이 연구의 목적은 중공원형 철근콘크리트 교각의 횡방향철근에 따른 지진거동을 파악하고 합리적이면서 경제적인 내진 설계기준의 개발을 위한 자료를 제공하는데 있다. 3개의 중공원형 교각 실험체에 일정 축하중 하에서 횡방향 반복하중을 가하는 준정적 실험을 수행하였다. 정확하고 올바른 성능평가를 위하여 신뢰성 있는 비선형 유한요소해석 프로그램을 사용하였다. 이용된 해석기법은 조사된 실험체에 대하여 하중단계에 따라 내진성능을 비교적 정확하게 예측하였다. 실험적, 해석적 결과로부터 중공원형 철근콘크리트 교각의 설계와 시공 실무를 향상하기 위한 내진상세를 제시하였다.
본 연구는 휨연결재와 횡방향 프레스트레스력으로 보강된 PSC(Prestressed Concrete) 분절 거더의 정적 거동 성능을 검증하는데 목적이 있다. 동일 제원과 재료를 적용하며 일체거더와 횡방향으로 보강되지 않은 분절거더와 3개의 횡방향으로 보강된 분절거더를 사용하여 중앙 경간의 처짐과 중앙 경간 및 연결부에서의 변형률을 측정하였다. 실험결과를 바탕으로 거더의 정적 휨성능을 평가 검증 하고 기존의 연속 거더와 횡구속이 안된 분절 거더의 성능을 비교 분석하였다.
국내 일반 국도상의 교량을 분석한 결과 형상비가 2.5 내외로서 휨-전단 파괴 거동이 예측되는 교각이 다수 존재하는 것으로 나타났으나 기존의 교각 내진 특성 연구는 주로 휨 파괴 거동을 보이는 교각에 대해 수행되어 왔다. 본 연구에서는 휨-전단 복합모드가 작용하여 파괴에 이를 가능성이 많은 형상비 2.5 내외인 기존 교각을 대상모델로 선정하고 실물크기 모형 및 축소모형 시험체를 제작하여 준정적 실험(quasi static test)을 수행하였다. 실험결과로부터 상사효과(scale effect)가 교각 내진 성능평가에 미치는 영향을 분석하였고, 또한 비내진 상세인 실험대상 교량에 대해 역량스펙트럼법을 이용하여 내진성능을 평가하였다.
이 연구의 목적은 결합원형띠철근을 갖는 철근콘크리트 교각의 내진성능을 파악하는데 있다. 3개의 인터락킹 교각 실험체에 일정 축하중 하에서 횡방향 반복하중을 가하는 준정적 실험을 수행하였다. 사용된 프로그램은 철근콘크리트 구조물의 해석을 위한 RCAHEST이다. 사용된 해석기법은 조사된 실험체에 대하여 하중단계에 따라 성능을 비교적 정확하게 예측하였다. 실험적, 해석적 결과로부터 결합원형띠철근을 갖는 철근콘크리트 교각의 설계와 시공 실무를 향상하기 위한 상세를 제시하였다.
이 연구의 목적은 중공 프리캐스트 세그먼트 PSC 교각의 성능을 파악하는데 있다. 제안된 중공 프리캐스트 교각 시스템은 현장에서의 작업을 줄이고 공사기간의 단축을 가져올 수 있다. 공사기간의 단축은 교통차단이나 교통우회가 필요한 공사의 안전성과 경제성에 직결된다. 2개의 중공 프리캐스트 세그먼트 PSC 교각 실험체에 일정 축하중 하에서 횡방향 반복하중을 가하는 준정적 실험을 수행하였다. 사용된 프로그램은 철근콘크리트 구조물의 해석을 위한 RCAHEST이다. 제안된 해석기법은 조사된 실험체에 대하여 하중단계에 따라 성능을 비교적 정확하게 예측하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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