본 논문에서는 불연속 네트워크(discontiguous network)의 라우팅 축약기능(summary) 알고리즘에 대한 방식의 효율화에 대해 고찰을 한다. 서로 다른 전체의 서브넷 정보를 업데이트하여 전송하는 것보다 네트워크 정보를 축약하여 축약된 업데이트 정보만 전송하면 라우팅 테이블의 축약으로 라우터의 자원의 효율화가 이루어 지며 네트워크 안정과 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 네트워크 설계과정에서 불연속적인 네트워크가 구성될 경우 네트워크 축약 기능으로 문제가 발생되며 근본적인 라우터의 효율화의 결과를 가져오지 못한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 자동 축약 알고리즘의 단점을 보완한 알고리즘으로, 이로 인해 라우팅 테이블의 안정성을 높이고 그 결과 네트워크 장비의 CPU Utilization을 기존 16.5%에서 6.5%까지 낮추어 효율화가 구현됨을 확인하였다.
최근 소프트웨어의 취약점을 찾기 위해 퍼징과 같은 자동화된 테스팅 방법을 이용한 많은 연구가 진행되고 있다. 퍼징은 소프트웨어의 입력을 특정 규칙에 따라 자동으로 변형시켜 소프트웨어의 오작동 여부를 탐지하고 그 결과로부터 취약점을 발견하는 것이다. 이 때 소프트웨어에 입력되는 입력 값, 즉 테스트 케이스에 따라 취약점을 발견할 수 있는 확률이 달라지기 때문에 취약점 발견 확률을 높이기 위해서는 테스트 케이스의 집합인 테스트 슈트 축약 문제를 해결하여야 한다. 이에 본 논문에서는 파일과 같은 대용량 테스트 케이스를 대상으로 효과적으로 테스트 슈트 축약 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존 연구에서 주로 사용되었던 커버리지와 중복도 이외에 새로운 척도인 테스트 케이스의 길이를 제시하고, 본 척도에 적합한 축약 알고리즘을 설계하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존 연구의 알고리즘보다 높은 크기와 길이 축약율을 나타냄을 보임으로써 제안하는 알고리즘의 효율성을 증명할 수 있었다.
전력산업의 구조개편에 따라 현재 전력시스템은 안전도의 위협수준에 가깝게 운영되어지도록 강요받고 있다. 이러한 시대적 흐름에 의해 안전도(security)해석에 대한 보다 빠르고 정확한 연구가 중요시 되고 있다. 본 연구는 전력시스템의 안전도 해석에 있어 상정사고(contingency)를 고려할 때 클러스터링 기법을 이용한 송전 네트워크의 축약 알고리즘을 제안한다. 또한 PC 클러스터 시스템을 이용한 병렬처리기법을 이용한 상정사고의 분할연산을 수행하고자 한다. IEEE 39 모선시스템을 통해 제안된 알고리즘을 평가할 것이다.
본 논문에서는 면 축약 방식을 이용하면서 3D 모델의 체적이 보존되는 메쉬 간략화 알고리즘을 제안하였다. 면 축약은 축약 대상 삼각형의 세 정점을 새로운 정점 하나로 모아 한 번에 4개의 면을 제거함으로써 에지 축약에 비해 빠른 간략화를 수행하는 방식이다. 어떤 방식이든 어느 면 또는 에지부터 축약할 것인가 하는 간략화 우선순위 척도가 매우 중요한데, 본 논문에서는 면 축약에 있어서 최근 제시되었던 한 방법의 문제점을 지적하고 이를 보완한 새로운 가중치 함수를 사용하여 축약 우선순위를 결정하였다. 또한 축약 대상 삼각형들을 대신할 새로운 한 정점을 결정하는데 있어서 체적이 보존되면서 삼각형 세 정점 주변의 곡률 차이 등을 반영할 수 있는 체적 기준점을 결정하는 새로운 방법을 제시하였다. 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제시한 방식이 체적을 보존하면서 기존의 다른 방식에 비해 뒤지지 않는 축약 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
최근 퍼징(Fuzzing, Fuzz Testing)이 소프트웨어의 취약점을 찾아내기 위한 방법으로 활발하게 사용되고 있다. 퍼징은 반복적으로 비정상적인 데이터를 무작위로 생성하여 대상 소프트웨어에 입력 값으로 전달해 오작동을 유도하고, 오작동의 원인을 분석하여 소프트웨어의 취약성을 찾아낸다. 퍼징에서 사용되는 입력 값인 테스트 케이스에 따라서 취약점 탐지율 및 탐지 시간이 결정된다. 따라서 어떻게, 어떤 테스트 케이스를 생성하여 퍼징을 실행 할 것인지가 퍼징 연구의 핵심이다. 퍼징을 위해 생성하는 테스트 케이스는 숫자가 굉장히 많기 때문에 최근에 테스트 케이스의 크기를 축약하여 퍼징 결과 분석을 위해 소요되는 시간을 줄이는 연구가 발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 테스트 케이스 축약에 이용되는 다양한 알고리즘들에 대해 소개하고, 그 각각을 비교 분석하여 향후 퍼징의 테스트 케이스 축약에 관한 연구에 기여하고자 한다.
전력계통 과도현상을 모의해석 하는 실시간 시뮬레이터의 경우 계통 요소들을 자세히 모델링하여 과도 현상을 모의해석 하는 것은 아주 높은 정도의 계산 부담을 치루어야 한다. 특히 이러한 시뮬레이터는 계통 크기의 제한을 가지므로 대규모 계통에 대한 과도현상 해석이 현실적으로 불가능하다. 이러한 이유로 시스템 해석시 중요하다고 여겨지는 부분만을 자세히 모델링하고 나머지 부분은 상대적으로 간단하게 표현하는 축약 계통의 가용이 요구되어진다. 본 논문에서는 국내에서 가장 널리 사용되는 PSS/E를 이용해 얻은 다이나믹 데이터를 축약계통 구성에 그대로 이용할 수 있는 지수를 개발하고 이를 K-Means 알고리즘에 적용시켜 coherent한 발전기 그룹을 식별하였다. 마지막으로 제안하는 방법의 타당성을 검토하기 위하여 IEEE New England 10기 39모선에 대한 계통 축약이 수행되었다.
모바일 기기를 활용한 홀터 모니터링으로 환자의 개인별 심전도 신호의 장주기 수집이 가능해졌다. 하지만 이에 따른 의사 결정 지원 도구 및 응용에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 장주기로 수집된 심전도 신호의 대표패턴을 추출하기 위한 축약 알고리즘을 제안한다. 그리고 추출된 대표패턴을 이용하여 유사한 환자의 목록을 제공하는 검색기를 소개한다. 사례분석을 통해 제안한 유사환자 검색기가 대표패턴을 통해 전문가의 임상활동을 간소화 하며, 유사한 환자의 목록을 제공하여 축적 데이터의 높은 활용 가능성을 제고함을 보였다. 또한, MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 이용한 평가에서, 축약 알고리즘이 64%의 레코드에 대해 단순화된 대표패턴을 제공하며, 부정맥 분류 결과를 평균 98% 축소함을 보였다.
3D 컴퓨터 그래픽스 분야에서 사용되는 표면모델은 일반적으로 매우 복잡하고 방대한 양의 다각형 조각들로 구성된다. 이러한 표면 모델들은 사실감을 높일 수 있지만 지나치게 많은 데이터 양으로 인해 많은 문제들을 야기시킬 수 있다. 따라서 모델의 원래 모양을 가능하면 유지하면서 방대한 양의 데이터를 효과적으로 감소시킬 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 지역표면의 기하학적 특성을 잘 보존할 수 있는 에지 비용함수를 제안한다. 또한 병합에 기반 한 반복적인 에지 축약을 기본 연산으로 하는 표면 간략화 알고리즘을 구현한다. 병합에 기반 한 축약방법은 메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 하여 실시간 데이터 전송을 요하는 응용 시스템에 매우 효과적으로 적용될 수 있다. 제안하는 알고리즘을 표면모델에 적용시켜 간략화를 수행 한 결과 기존의 알고리즘에 비해 높은 품질의 근사모델을 얻을 수 있었으며 원래 모델의 세부적인 모양을 잘 보존할 수 있었다.
본 논문은 HVDC시스템의 안정도와 제어 게인과의 상관관계를 다루고 있다. HVDC와 같은 시스템은 비선형적인 요소를 많이 가지고 있기 때문에 수학적인 알고리즘으로 안정도를 판별하고, 제어게인을 구하는 것이 매우 어렵기 때문에 축약된 모델링을 이용하여 제어 게인을 구하였고, 안정도를 분석하였다.
대부분의 3차원 모델을 가시화해주기 위한 시스템들은 삼각 메쉬를 기반으로 한 모델 표현법을 사용하고 있다. 이러한 시스템들은 복잡한 3차원 모델을 원격 엑세스할 때에는 모델을 가공하지 않으면 전송 및 랜더링시에 많은 제약이 따른다. 이러한 전송 시간과 랜더링 시간, 저장공간을 줄이기 위해 모델을 간략화하거나 압축하는 많은 기법들이 소개되어져 왔다. 본 논문에서는 메쉬 간략화를 위해 소개되어진 많은 다른 방법에서 사용한 에지 축약(Edge Collapse) 기반의 간략화 알고리즘을 제시한다. 기본적인 접근 방법으로는 기하학적인 메쉬 구성요소들 중에서 에지의 특성에 따라 제거 기준을 설정한 후 간략화해 나간다. 에지 축약을 위한 우선순위와 축약 이후 새로운 정점의 위치는 원본 모델을 참조하지 않고 간략화 단계의 모델에서 삼각형의 연결성(connectivity)과 정점의 위치만을 이용하여 계산하였다. 실제 이 방법은 방대한 다각형 메쉬를 간략화할 경우 메모리를 효율적으로 이용할 수 있으며, 처리 속도를 개선할 수 있다. 또한, 간략화이후에도 원본 모델의 위상(topology)을 유지할 수 있는 기법을 제시하고 있다. 세가지 모델에 대한 실험 결과에서 기하학적 에러(geometric error)를 최소화하였고, Heckbert가 제안한 방법(QSlim V2.0)과의 비교에서는 처리 속도가 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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