악성코드를 유포할 때 프로그램 코드만으로 악성코드의 유무를 확인할 수 없도록 조치하여 분석을 지연시키는 방식을 사용하는 방향으로 발전하고 있다. 악성코드를 실행하지 않고 코드와 구조만으로 분석하는 정적 분석으로는 악성코드를 판별할 수 없어 코드를 직접 실행해 분석하는 동적 분석을 이용해야 한다. 본 논문에서는 난독화된 비정상적인 코드를 직접 실행한 동적 분석데이터와 일반적이지 않은 섹션들의 정보를 추출한 정적 분석데이터를 이용해 동적-정적 분석 데이터와 딥러닝 모델을 통해 난독화 및 패킹된 악성코드를 탐지하는 기법을 제안한다.
화물 선박의 전복사고가 매해 발생하고 있음에도 화물을 측정하지 않고 서류에 의존하는 방식으로 화물을 선적하고 있습니다. 우리는 사고의 원인을 사전에 차단할 수 있는 자동 계측 시스템을 연구하였습니다. 본 논문의 시스템은 LiDAR 센서를 이용하여 비규격 화물이 멈추지 않고 자동 계측되어 인력과 시간의 소요를 줄이고 산출된 체적과 3D 모델을 제공합니다. 게다가 화물 차량에 실린 화물을 내리지 않고도 화물의 체적을 산출할 수 있어 항만의 효율성을 향상할 수 있을 것으로 기대합니다.
본 논문에서는 험지 환경에서 순찰하는 모바일 로봇의 이동 가능성(traversability)을 수행하기 위해 로봇에 탑재되는 Jetson AGX Orin에서의 실시간 Semantic Segmentation을 달성하는 것을 목표로 하였다. 험지 환경을 위한 OFFSEG 모델을 활용하였으며, 다운샘플링, 파라미터 최적화 등 각종 경량화 기술을 적용하여 지연 시간을 단축시켰다. 또한 현장과 유사한 환경에서의 테스트를 통해 처리 시간을 목표로 하는 100ms에 근접한 시간으로 단축할 수 있었다.
해상 무선 통신에서 신호 다중 경로로 인하여 장거리 데이터 통신에 어려움이 있을 수 있다. 이를 해소하기 위하여 채널 등화 기술을 사용할 수 있다. 제안하는 채널 등화 기술은 비터비 알고리즘을 이용한 시퀀스 신호 검출로 구현의 복잡도를 낮추기 위하여 결정 피드백 방식을 이용하여 트랠리스 상태의 개수를 줄였다. 16QAM과 심볼 속도 76.8kHz의 신호에 대하여 10usec와 30usec 지연 시간 차이를 갖는 2-way 신호 경로의 채널 모델에 대한 컴퓨터 모의 시험을 수행하였다. 제안한 등화 기술을 사용할 경우 고려한 다중 신호 경로에 대하여 수신 오류율에서 error flow가 관찰되지 않는 것을 확인하였다.
본 논문은 재진입 비행체의 TAEM 구간 유도와 제어에 관하여 기술 하였다. TAEM 구간은 공기의 밀도와 비행체의 속도의 범위가 큰 특징을 가지고 있으며, 이들 조건하에 TAEM 구간의 유도를 위한 궤적과 비행체의 상태값을 최적화하였다. 최적화된 상태값은 7가지의 상태이며, 상태값은 Down-range, Cross-range, 비행체의 고도, 속도, 경로각, 방위각, 그리고 비행 거리이다. 최적화 연산을 수행하기 위하여 DIDO 프로그램을 사용하였다. 재진입 비행체의 제어를 위하여 인공 신경망을 이용한 되먹임 선형화 제어법을 사용하였다. 비행체의 동역학 모델은 역전파 모델을 통하여 근사화 되고, 근사화된 동역학 모델과 지연된 제어 입력, 플랜트 출력으로부터 새로운 제어 입력을 생성하게 된다. 이를 이용하여 본 논문에서는 앞서 최적화된 7가지의 상태값을 추종하는 결과를 보였다.
Bum-Hoi, Kim;Hyuk-Sang, Jung;Ran, Won;Ji-Ho, Park;Chul-Hun, Kang;Nak-Won, Sohn
대한한의학회지
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제23권3호
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pp.74-84
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2002
목적 : 본 실험에서는 gerbil을 이용한 전뇌허혈 동물모델에서 뇌허혈손상 직후 지연성 뇌손상에 대한 대황의 방어효과와 Apoptosis 과정중의 Bax와 Bcl-2 단백질에 대한 조절작용을 관찰하고, TUNEL 염색법을 통하여 대황이 gerbil hippocampus CAl영역의 pyramidal neuron의 세포사에 미치는 영향과 PCl2세포를 이용한 세포배양 모델에서의 대황의 신경방어 효과를 관찰하였다. 방법 : Mongolian gerbil의 총경동맥을 5분간 폐색하여 가역성 전뇌허혈을 유발시킨 후 대황의 전탕액을 하루에 한번 경구 투여하였다. 대황의 신경 보호 효과는 수술 7일 후에 cresyl violet으로 염색하여, 살아있는 신경 세포의 수를 세어 측정하였다. 또, 수술 3일 후에는 면역조직화학적 방범을 통하여 Bax. Bcl-2단백질의 발현과 대황의 신경보호 효과와의 관련성을 알아보았다. 결과: 가역적 전뇌허혈이 일어난 동물군의 경우 hippocampus의 CAl 영역에서 살아있는 신경세포의 수는 $51.0{\pm}2.5개{\;}/mm$에 불과하였으나, 그에 비해 수술 후 7일간 대황을 투여한 동물군은 $106.2{\pm}2.5개{\;}/mm$로 살아 있는 신경세포수가 크게 증가하였다. Apoptosis를 촉진하는 단백질인 Bax의 발현은 3일간 대황을 투여한 동물군의 경우 hippocampus의 CAl 영역에서 현저하게 저해되었고, Apoptosis를 억제하는 Bcl-2 단백질의 발현은 변화가 없었다. TUNEL assay를 통하여 살펴본 결과 대황 투여군의 apoptotic 신경세포사가 감소하였으며 이는 Bax protein의 발현과 유사한 양상을 나타내었다. 결론:대황이 Bax 단백질의 발현을 억제하여 상대적으로 Bax/Bcl-2 자연적 세포사를 억제하여 Mogolian gerbil의 가역성 전뇌허혈 모델에서 신경보호효과를 나타내는 것으로 사료된다.
가상화는 다중의 온라인 서비스를 소규모의 컴퓨팅 자원에 배치하는 혁신적인 접근방식이다. 가상화된 서버 환경은 가상머신 (virtual machine: VM)으로 불리는 플랫폼의 다중 성능사이에 공유되는 컴퓨팅 자원들을 허용한다. 서버 가상화를 통해 응용 서버는 가상머신 으로 인캡슐 되었으며 CPU나 메모리 자원 풀에 API와 함께 재배치되었다. 네트워킹과 보안은 네트워크 가상화라는 새로운 소프트웨어 추상화 계층으로 이동하기 시작했으며, 가상 네트워크를 생성함으로써 여러 응용에 대하여 네트워킹과 보안을 빠르게 배치할 수 있게 되었다. SRN은 추계적 페트리 네트의 확장형으로 시스템 분석을 위한 함축된 모델링 기능을 제공한다. 본 논문에서는, 가상 스위치를 기반으로 한 네트워크 가상화 SRN 모델을 개발하고 모델에서 관심 있는 성능지표인 스위칭 지연과 처리율에 대한 수치결과를 가상 스위치 용량과 실행 중인 가상머신 수에 따라 구한다. 이들 성능지표는 SRN 모델에서 적절한 보상율을 제공하는 함수의 기댓값으로 표현되어 그 해가 구해진다.
궤도형 차량의 이동구조는 에너지 소비 측면에서 단점이 있지만 접지압의 감소로 인한 평지 및 야지험지에서도 원활한 주행이 가능한 장점으로 인해 농업분야의 플랫폼에서 많이 사용된다. 곡식을 베는 일과 탈곡하는 일을 한 번에 하는 콤바인도 이러한 무한궤도형 이동구조를 사용한다. 또한 궤도형 차량의 방향전환 및 주행속도 변환은 좌 우 궤도의 회전 속도를 다르게 하여 동시에 제어하기 때문에 정교한 주행 성능을 위해서는 궤도형 차량의 기구학 모델을 고려한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 직교형 포장에서 Round harvesting 기법 기반으로 궤도형 차량의 기구학 모델 및 포장정보를 고려한 자율주행 콤바인 경로계획 알고리즘을 개발하고자 하였다. 이를 위해 Labview 기반의 궤도형 차량 시뮬레이션을 구축하여 실제 포장정보를 이용해 생성 된 경로의 적용 가능성을 구명하고자 하였다. 자율주행 콤바인 경로 계획은 콤바인의 길이, 너비, 회전 시 좌 우 궤도의 속도 비, 직진 속도와 회전 속도 비, 회전 각도, 포장의 외부 경계선, 작업 겹침 량, 회경 횟수를 이용하여 좌현 새머리 선회를 포함한 내부 왕복작업 경로를 생성하며 외부 회경 횟수는 2~3회를 가정하였다. 자율주행 시뮬레이션은 차체와 궤도 자체의 미끄러짐과 작동기 지연시간을 단순화 한 궤도형 기구학 모델형태로 구성하였다. 추종 알고리즘은 선견 거리법을 사용하였으며, 측면 변이값과 방향 오차의 선형조합을 이용하여 조향변수를 정의하고 퍼지로직기반으로 좌 우 궤도 속도를 7 단계화하여 조향장치를 모델링하였다. 실험결과 개발 된 경로생성 알고리즘은 실제 취득 된 포장 외부 경계 GPS 위 경도를 이용해 자동으로 생성이 가능하며 간략화 된 콤바인 시뮬레이션에서 직진주행 RMS 위치 오차는 0.05 m, 선회구간에서 직진 구간 진입 시 RMS 위치 오차는 0.11 m, 직진 구간 RMSE 방향 오차는 3.2 deg로 콤바인 예취부 간격인 30 cm보다 작은 위치 오차를 보이며 생성된 경로 전체 추종이 가능함을 나타내었다.
시스템과 네트워크 클라이언트의 제한된 리소스를 이용하여 다수의 사용자가 참여 가능하고 사용자의 QoS를 만족시키는 분산 가상 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 분산 가상 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 증가에 따른 네트워크 트래픽 증가 문제, 네트워크 지연으로 발생하는 클라이언트간의 동기화 문제, 가상 환경 렌더링에 따른 시스템 부하 등의 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 3인칭 시점의 가상 댄싱 공간을 구성하여 아바타간의 상호 작용을 지원하고 사용자가 느끼는 화질에 따라 네트워크를 통해 전송되는 데이타의 양을 달리하는 계층적 QoS 모델을 제안한다. 계층적 QoS 모델은 화면을 보는 사용자의 시점에 기반하여 가상 댄싱 공간에서 보여지는 아바타의 화질을 조절하는 Visual QoS와 아바타의 영향 범위 및 아바타간의 거리에 의해 사용자에게 들리는 소리의 크기를 조절하는 Audio QoS로 구성된다. 이 기법의 효율성을 검증하고자 Sun사의 JMF와 Java3D를 이용하여 사용자의 실영상과 3D CG 아바타가 참여하는 가상 댄싱 공간을 구현한다. 본 논문에서 제안한 계층적 QoS 모델이 다수의 아바타가 참여하고 아바타의 밀집도가 높은 가상 댄싱 공간을 효과적으로 지원할 수 있다는 것을 TIE 시스템의 성능 실험과 시뮬레이션을 통해 확인한다.
경험적 직교함수(EOF)분석법과 다중회귀법에 기초하여 지연상관된 광역규모 예측인자로부터 3개월 이전에 계절 강수량을 예측할 수 있는 슈퍼앙상블 모델이 개발되었다. 이 모델의 예측성이 교차검증법에 의해 평가되었다. 관측값과 예측값사이의 상관계수는 봄철에 0.73, 여름철에 0.61, 가을철에 0.69, 겨울철에 0.75로 나타났다. 이러한 값은 유의수준 ${\alpha}$=0.00에서 유의한 값이다. 수퍼 앙상블 방법의 범주형 예측성이 3개 범주로 나누어진 사례에 대해서 평가되었다. 3개 범주는 계절 누적강수량의 상위 33.3%를 과우해, 하위 33.3%를 소우해, 그 나머지를 평년해로 구분하였다. 범주형 예측의 적중률은 계절에 따라 42%에서 74%로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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