본 연구에서는 비압축성 Navier-Stokes 방정식을 적용한 ISPH 기법을 이용하여 3차원 유동 수치해석 모델을 개발하였다. 수치해석을 위해 MATLAB을 사용하여 ISPH 프로그램을 구현하였다. ISPH의 커널 함수로 piecewise cubic spline 함수를 사용하였다. 벽 경계조건으로 고정 가상 입자를 사용하였으며, 가상 밀도를 적용하여 자유 표면 경계 부근의 입자들을 결정하였다. 수치해석 모델과 코드의 정도를 확인하기 위해 $T_{500}$ 시험, 슬럼프 플로우 시험, L-box 시험의 수치해석 결과와 실험 결과를 비교하였다. 수치해석 결과 고유동 콘크리트의 점성계수 및 항복응력 변화에 따른 유동 현상의 특성을 잘 묘사하였으며, 기존의 실험값과 비교적 잘 일치함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 직접적인 접근이 어려운 demilitarized zone (DMZ)의 산불 피해 지역을 파악하기 위하여, 고해상도 위성영상 및 머신러닝 기반의 감독 분류 기법을 이용하였다. 고해상도 위성 영상은 Sentinel-2 A/B를 이용하였으며, SVM 감독분류 기법을 기반으로 토지피복도를 산출하였다. DMZ 산불 피해 지역을 분류하기 위한 최적의 조합을 찾기 위하여 SVM 내에 다양한 커널과 밴드 조합에 따른 감독 분류를 진행하고 오차 행렬을 통해 정확도를 평가하였다. 또한, 2020년, 2021년은 위성영상 자료 기반의 산불 탐지 결과와 산불 연보의 피해 지역 면적 간의 비교를 통한 검증을 수행하였다. 이후, 현재 피해 면적 자료가 없는 2022년의 산불 피해 지역을 탐지함으로써 신뢰할 만한 수준의 결과를 신속적으로 파악하고자 하였다.
빙하 이동속도는 빙하역학 연구에 가장 기초가 되는 관측치로 기후 변화에 따른 해수면 상승 등을 예측하는데 매우 중요한 지시자이다. 본 연구에서는 SAR 오프셋트래킹 기법을 통해 동남극 테라노바 만에 위치한 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도를 관측하였다. 이를 위하여 연구지역에 대하여 2021년 7월 9일과 2021년 8월 6일에 촬영한 국내 KOMPSAT-5 SAR 위성영상을 획득하였다. 선행 연구를 통하여 제안한 다중변위커널을 활용한 오프셋트래킹 기법은 해상도와 정밀도를 모두 만족하는 최적의 결과를 얻는 기법이다. 하지만 커널 크기에 따라 오프셋트래킹을 반복하여 수행하기 때문에 매우 집약적인 연산 능력과 시간이 필요하게 된다. 따라서 본 연구에서는 전략적으로 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 방법을 고안하였다. coarse-to-fine 오프셋트래킹을 통하여 일반적인 오프셋트래킹 결과보다 해상도는 유지되고 정밀도는 향상(특히, 비행방향으로 약 4배)된 결과를 획득할 수 있다. 이 기법을 활용하여 Campbell Glacier에 대한 2차원 이동속도 영상을 생성하였다. 2차원 이동속도 영상을 분석한 결과 Campbell Glacier의 지반선(grounding line)은 대략 위도 -74.56N 부근에 존재하는 것으로 관측할 수 있었다. 이 연구에서 분석된 Campbell Glacier Tongue의 흐름속도(185-237 m/yr)는 1988-1989년의 흐름속도(140-240 m/yr)에 비하여 증가하였다. 그리고 2010-2012년의 흐름속도(181-268 m/yr)에 비하여 지반선 부근에서 이동속도는 유사하였지만 Campbell Glacier Tongue의 끝부분에서의 이동속도는 감소한 것을 확인할 수 있었다. 하지만 이는 본 연구의 연구 결과는 28일 동안 발생한 빙하의 이동속도를 연간 속도로 환산한 것이기 때문에 발생하는 오차일 가능성이 있다. 향후 정확한 비교를 위해서는 시계열적으로 자료를 확장하여 연간 속도를 정확하게 계산하는 과정이 필요할 것이다. 이 연구를 통해 최초로 국내 X-밴드 SAR 위성인 KOMPSAT-5 위성 영상을 활용하여 빙하의 2차원 이동속도를 관측하였으며, KOMPSAT-5 영상의 coarse-to-fine SAR 오프셋트래킹 기법이 빙하의 2차원 이동속도 관측에 매우 유용함을 확인할 수 있었다.
SecuROS(Secure & Reliable Operating System) 시스템은 FreeBSD 4.3 운영체제 커널에 접근 제어, 사용자 인증, 감사 추적, 암호화 파일 시스템, 신뢰 채널 등의 보안 기능을 추가 구현하여 시스템에 발생 가능한 해킹을 방지하고 차단하는 시스템을 말한다. 본 논문에서는 SecuROS의 핵심 기술 중에 하나인 접근제어 기법을 기술하고, 해당 접근제어 정책인 DAC, MAC, RBAC의 구현 내용을 소개하며, 접근제어 정책의 적용에 따른 보안성과 성능 시험을 위한 도구 및 방법을 나타낸다. 기존의 운영체제 환경과 새로운 접근제어 정책을 적용한 환경 사이의 보안성 및 성능의 상관 관계를 기술한다.
클러스터링은 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 클러스터들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 클러스터링의 주요 쟁점은 고차원 데이터를 효율적으로 클러스터링하는 것과 최적화 문제를 해결하는 것이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machines)기반의 새로운 유사도 측정법과 효율적으로 클러스터의 개수를 생성하는 방법을 제안한다. 고차원의 데이터는 커널 함수를 이용해 Feature Space로 매핑시킨 후 이웃하는 클러스터와의 유사도를 측정한다. 이미 생성된 클러스터들은 측정된 유사도 값과 Δd 임계값에 의해서 원하는 클러스터의 개수를 얻을 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 6개의 UCI Machine Learning Repository의 데이터를 사용한 결과, 제시된 클러스터의 개수와 기존의 연구와 비교하여 향상된 응집도를 얻을 수 있었다.
스마트폰은 사용자가 필요한 응용프로그램(이하 앱)을 선택하여 설치할 수 있어서 그 활용도가 점차 확대되고 있다. 앱에 따라서 계정정보, 금융정보 등 민감한 정보가 저장되며, 반드시 안전하게 암호화되어야 한다. 안드로이드는 리눅스 커널 기반으로 메모리와 스토리지에 대한 보안을 수행하지만 루팅 공격으로 인하여 보안이 무력화될 수 있다. 본 논문에서는 안드로이드에 사용되는 보안 기법을 분석하여 문제점을 지적하였다. 문제점을 바탕으로 상용 앱 분석을 통해 취약점을 보인 후, 대응 방안을 제시한다.
SVDD(support vector data description)는 가장 주요한 one-class 서포트 벡터 학습 방법론 중 하나로 비정상 물체에서 정상 데이터를 구분하기 위해서 특정 공간에서 정의된 구를 이용하는 전략을 쓰는 방법론이다. 본 논문에서는 SVDD를 이용해서 노이즈가 섞인 비정상 데이터를 노이즈가 제거된 정상 데이터로 복원하는 방법에 대해서 논한다. 그리고 고해상 도의 학습 데이터를 이용하여 저해상도로 주어진 시험 데이터 이미지를 고해상도의 이미지로 복원하는 문제에 적용함으로써 본 논문의 방법론이 어떻게 실용적으로 적용될 수 있는지에 대해서 다룬다.
증권 시스템의 저지연(Low Latency)을 최소화하고 처리 속도 향상을 위해 다양한 기술(Socket Direct Protocol, TCP/IP Offload Engine)이 도입되고 있다. 그러나 고가의 네트워크 장비 지원으로는 속도 개선에 한계가 있으며, 도입 효과 또한 낮은 것이 현실이다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 주식 체결 시스템의 저지연 극복을 위한 SPT(Safe Proper Time) 전송 방식을 제안한다. 이 제안 기법은 커널에 대한 이해를 기반으로 CPU 오버헤드를 줄이기 위해 CPI(Cycle Per Instruction)를 최소화하고, 데이터 전송의 적시성을 만족하는 전송 방식이다.
본 논문에서는 장시간 실행이 예상되는 결함 허용 프로세스를 위한 검사점 및 복구 도구를 제시한다. 제시한 도구의 기본 개념은 프로세스의 실행 상태를 주기적으로 저장함으로써 시스템 결항으로 인해 실행이 정지되었을 경우, 결함이 발생하기 전의 실행 상태를 복구하여 계속 실행시키는 것이다. 제시한 도구에서는 검사점 및 복구를 위하여 결함 허용 프로세스의 소스 코드를 수정할 필요가 없다. 이를 위하여 결함 허용 프로세스를 위한 파일명과 검사점 주기를 사용자가 직접 지정하도록 설계하고, 두 개의 시스템 호출(Save, recover)을 추가하였다. 마지막으로 제시한 기법의 타당성을 검토하기 위하여 리눅스 환경(커널 2.4.18)에서 구현하였다.
통신망과 저장장치의 발달에 따라 내부 사용자에 의한 중요 정보 자산의 외부 유출이 증가하고 있으므로 이에 대한 보안을 강화해야할 필요성이 증대되고 있다. 제안한 파일유출 모니터링시스템은 클라이언트에서 파일이 저장매체에 저장/복사되거나 파일이 종이문서로 인쇄되어 외부로 유출되는 경우에 로그를 발생시켜 서버에서 이를 모니터링한다. 모니터링 방법은 커널 레벨에서 I/O Manager에 의해 발생하는 IRP의 필터링과 Win32 API 후킹 기법을 사용하였다. 특히 파일을 저장매체에 저장하는 경우, 네트워크 공유를 통하여 파일을 저장하는 경우 및 파일의 인쇄를 통하여 유출하는 경우에 로그를 발생시키고 모니터링하는 방법을 구현하였다. 모니터링시스템은 윈도우즈 2000 및 XP 실험환경에서 파일의 복사와 인쇄 시 로그가 $100\%$ 발생되고 모니터링 기능이 수행됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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