일반적으로 디지털 시스템에서 시스템의 제어부 설계를 위해 FSM이 많이 사용된다. FSM은 제어흐름(Control Flow)으로부터 생성된 상태 다이어그램에 기반하여 구현된다. 설계자는 상태 다이어그램을 이용하여, HDL로 FSM을 설계하고 검증한다. FSM의 상태의 수가 증가할수록, FSM을 검증하거나 변경하는 작업은 매우 복잡해지고 오류가 많이 발생하며 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 레지스터 전송 수준에서 제어흐름중심으로 하드웨어를 기술하는 언어인 Cycle-C를 제안한다. Cycle-C는 제어 흐름에 시간 정보를 더하여 FSM을 기술한다. Cycle-C로 표현된 FSM은 합성 가능한 VHDL 코드로 자동으로 변환된다. 실험에서는, 인터페이스 회로들에 대한 FSM을 비교 예제로 삼았다. Cycle-C를 이용한 설계와 설계자가 직접 RTL VHDL로 설계한 것은 비슷한 면적을 보였다. Cycle-C를 이용하면 설계자가 직접 기술한 RTL VHDL 행수의 약 10~50%만으로 동일한 동작에 대한 기술을 할 수 있었다.
본 연구는 옥트리로 색인한 대용량 3차원 포인트 클라우드를 다중코어를 이용하여 병렬로 탐색함으로써 탐색 속도를 향상시키는 것을 목표로 한다. 특히 주어진 좌표로부터 일정 반경 내에 존재하는 포인트를 병렬로 탐색하기 위하여 다수의 리프 노드에 동시에 접근하는 방식을 개발하는 것에 초점을 두었다. 이를 위하여, 탐색 부하를 각 코어에 분배하는 과정에서 코드 중 for 루틴을 OpenMP에 의하여 자동으로 나누는 방식과 공간적 분할을 고려하는 방식 등 두 가지 병렬 탐색 방식을 제안하였다. 병렬 및 비병렬 탐색 방식을 평가하기 위하여 지상 레이저 스캐너로 취득한 약 1800만개의 3차원 포인트로부터 옥트리를 생성하고 8개 코어가 집적된 CPU가 1개 장착된 시스템에 적용하였다. 결과적으로 두 가지 병렬 탐색 방식 모두 비병렬 탐색 방식보다 수배의 성능 향상 효과를 나타내었으며, 두 병렬 방식은 탐색 반경에 따라 서로 경합하는 양상을 나타내었다. 향후 코어별 탐색 부하 분배 방식을 개선하여 병렬 탐색 속도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
항공기 비행제어시스템의 개발기간, 비용 및 위험도를 최소화시키기 위해서는 비행제어 법칙의 적용 및 시험을 효율적으로 수행할 수 있는 통합개발 도구와 Rapid Prototyping 프로세스가 요구된다. 본 논문에서는 Matlab/Simulink 환경을 통해 생성한 제어법칙 자동코드와 비행동역학 해석프로그램(HETLAS: HElicopter Trim, Linearization and Simulation)과의 연동 절차를 개발하여 시뮬레이션 평가를 효율적으로 수행할 수 있는 환경의 구축에 대해 기술하였다. 또한, 본 연구를 통해 제어법칙의 다양한 모드의 조종사 시뮬레이션 평가를 위해 HETLAS를 이용한 데스크탑 시뮬레이션 환경을 개발하고 조종성 시뮬레이터 및 HILS(Hardware In the Loop Simulation) 시험 환경과 효율적으로 연동하여 시험할 수 있는 절차를 개발하였다. 비행제어법칙 개발과정에서 HETLAS를 중심으로 한 해석/시험 환경을 개발함으로써 반복적인 제어법칙의 설계/해석 및 시험 절차를 효율적으로 수행할 수 있도록 하였다.
지문분류는 대규모 자동지문식별시스템에서 지문을 카테고리별로 나누어 매칭시간을 줄이는데 유용하다. 지문을 5가지 클래스로 분류하는 헨리시스템을 기반으로 신경망이나 SYM(Support Vector Machines) 등과 같은 다양한 패턴분류 기법들이 지문분류에 널리 사용되고 있다. 특히 최근에는 높은 분류 성능을 보이는 SVM 분류기를 이용한 연구가 활발하다. 이진분류기인 SVM을 지문분류문제에 적용하기 위해서 본 논문에서는 새로운 분류기 결합모델인 다중결정템플릿(Multiple Decision Templates, MuDTs)을 제안한다. 이 방법은 클래스 구분이 모호한 지문영상들의 분류에서 단일 결합모델들의 한계를 극복하기 위해, 하나의 지문클래스로부터 서로 다른 특성을 갖는 클러스터들을 추출하여 각 클러스터에 적합한 결합모델을 생성한다. NIST Database4 데이타로부터 추출한 핑거코드에 대해 실험한 결과, 5클래스와 4클래스 분류문제에 대하여 각각 $90.4\%$와 $94.9\%$의 분류성능(거부율 $1.8\%$)을 획득하였다.
기업의 웹 기반 인트라넷 시스템은 객체지향 언어로 개발되고, 데이터의 관리는 RDBMS를 이용하여 구축된다. 두 시스템은 이질적 패러다임에 기인하여 모델의 불일치성을 발생시킨다. 이 문제를 해결하고자 사용되는 ORM 프레임워크는 RDB의 테이블과 객체지향 언어의 객체를 매핑하는 구조로 응용프로그램의 개발이 복잡하고, 변경에 유연하지 못하여 기업형 인트라넷 시스템의 개발 및 유지보수에 어려움을 준다. 본 연구에서는 기존 ORM 프레임워크의 복잡성을 해소하고, 변경에 유연하여 기업의 인트라넷 시스템에 적합한 퍼시스턴스 프레임워크를 제안한다. 제안한 퍼시스턴스 프레임워크는 테이블의 엔티티와 객체를 매핑하는 매핑 메타정보가 불필요하고, 소스코드를 자동 생성하여 개발 및 유지보수의 편의성을 제공하고, 변경에 유연하다. 제안 프레임워크는 Hibernate, iBATIS와의 테스트 결과 iBATIS와는 처리속도가 비슷했으나 iBATIS는 대용량 데이터 처리시 문제를 나타냈으며, Hibernate보다 약 3배 빠른 속도를 보였다.
본 논문에서는 무선 인터넷 서비스를 보다 원활하게 제공하기 위해서 HTML Filter의 설계 및 개발을 제안한다. HTML Filter는 HTML로 작성된 웹 문서를 WAP 환경에 맞는 휴대용 무선 장비에 적합한 WML 문서로 자동으로 변환한다. HTML Filter는 HTML 프로그램을 토큰 단위로 구분하는 "HTML 어휘 분석기", 어휘 분석 단계에서 만들어진 토큰들을 받아 들여서 프로그램의 문법적 구조를 분석하는 "HTML 구문 분석기", HTML 프로그램의 의미를 보다 효율적으로 표현할 수 있는 중간언어인 "HTML 추상구문트리", 그리고 중간언어인 추상구문트리를 WML 프로그램으로 변환하는 "목적 코드 WML 생성기"로 구성되어 있다. 기존의 컴파일러 개발 기술을 이용하여 제안된 번역 방식은 기존의 방식보다 개발하기 쉽고 효율적이어서 다른 무선 언어 변환 방식에도 응용할 수 있을 것으로 본다.
국제해사기구(IMO)에서는 해상에서 빈번히 발생되는 선박의 사고방지를 위한 노력의 일환으로 그동안 특별한 규정이 없었던 건화물선(Dry Cargo ship)의 안정성에 관한 설계 기준을 수립하고 1992년 2월 1일부터 건화물선의 손상복원력 계산은 확률이론을 적용하여 수행하도록 하는 새로운 규정을 삽입하였다. 새로운 규정에 의하여 길이 l00m 이상의 Ro-Ro 선을 포함한 모든 건화물선에 대한 손상복원력 평가는 반드시 수행되어야 한다. 확률이론을 이용한 새로운 방법은 기존의 결정론적 방법과는 달리 계산의 복잡성, 반복성 등으로 인하여 전산 프로그램의 이용없이는 불가능하므로 프로그램 개발을 반드시 필요로 한다. 본 연구에서는 외국에서 도입되는 시스템에 대응하는 국내 자체의 전산코드 확보를 염두에 두어 새로운 규정을 해석하고 그에 따른 프로그램을 개발하였다. 특히 격자모델을 이용한 손상조합의 자동생성기법을 개발하므로써 간편한 입력체계를 실현하여 효율성과 정확성의 향상을 이루었다. 개발된 프로그램의 검증을 위하여 시험선박에 대한 예제를 수행하고 외국의 결과와 비교 분석하였다.
최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.
본 논문에서는 C/C++ 기반 이산 사건 시스템 명세(DEVS) 시뮬레이션에서 전송 메시지 변경을 탐지하는 기법을 제안한다. 모델 인스턴스가 생성한 메시지가 다른 모델 인스턴스로 전달될 때, 메시지가 수신자 중 일부가 이를 수정할 수도 있다. 이러한 변경은 시뮬레이션 결과를 오염시킬 수 있으며, 오염된 시뮬레이션 결과는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 제안 기법에서는 모든 모델 인스턴스가 전송 메시지의 사본을 저장한다. 전송 메시지가 삭제되기 전, 인스턴스는 저장된 메시지와 전송 메시지를 비교한다. 변경이 탐지되면 현재 시뮬레이션 실행을 중단시킨다. 모든 절차는 시뮬레이터 인스턴스에 의해 자동으로 수행된다. 그러므로 제안 기법은 개발자에게 시큐어 코딩을 준수하거나 특정 코드를 추가하도록 강요하지 않는다. 제안 기법의 성능을 기존 DEVS 시뮬레이터와 비교한다.
본 논문에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 기반으로 하는 Deep Learning 모델을 구축하여 인간의 습관적 특성을 고려한 악성 도메인 탐지 방법을 제시한다. DGA(Domain Generation Algorithm) 악성 도메인은 인간의 습관적인 실수를 악용하여 심각한 보안 위협을 초래한다. 타이포스쿼팅을 통한 악성 도메인의 변화와 은폐 기술에 신속히 대응하고, 정확하게 탐지하여 보안 위협을 최소화하는 것이 목표이다. LSTM 기반 Deep Learning 모델은 악성코드별 특징을 분석하고 학습하여, 생성된 도메인을 악성 또는 양성으로 자동 분류한다. ROC 곡선과 AUC 정확도를 기준으로 모델의 성능 평가 결과, 99.21% 이상 뛰어난 탐지 정확도를 나타냈다. 이 모델을 활용하여 악성 도메인을 실시간 탐지할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 사이버 보안 분야에 응용할 수 있다. 본 논문은 사용자 보호와 사이버 공격으로부터 안전한 사이버 환경 조성을 위한 새로운 접근 방식을 제안하고 탐구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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