전자펌프(Electromagnetic)는 액체금속의 도전성을 이용하는 것으로 종래의 기계식에 비해 회전부가 없고 기밀을 요하는 패킹장치 등이 없어 보수가 필요없을 뿐 아니라 동작시 유도전압 조정기를 이용하여 유량제어를 쉽게 할 수 있는 등 많은 장점이 있다. 따라서 신뢰성과 안전성이 요구되는 고속증식로, 인공위성과 같이 액체금속을 냉각재로 사용한는 시스템의 펌프에는 물론 알루미늄, 납, 수은 등과 같이 산업계에서 많이 쓰이는 용융금속의 수송에도 대단히 중요한 장치이다. 그러나 전자펌프는 구조상 2차측(액체금속)과 펌프닥트등에서의 손실이 대단히 클 뿐 아니라 전자펌프의 이용 특성상 높은 온도에서 사용해야 하므로 절연 및 내열재료 특성에도 아직 연구되어야 할 과제가 많다. 본 난에서는 이러한 관점에 입각하여 전자펌프의 기본원리를 기술하고 국내외의 연구현황 및 전망을 고찰하여 보고자 한다.
안정 동위원소는 원자력, 정밀전자, 제약 및 의료 분야 등에서 다양하게 사용되고 있다(그림1 참고). 원자로의 핵반응 조절을 위해 chemical shim으로 사용되는 B-10과 low activation 내부식성 재료인 감손 아연(Zn depleted in Zn-64)은 원자력 분야에서 사용되는 대표적인 안정 동위원소이다. 정밀 전자 분야에서 low alpha lead (LAL: Pb-210이 제거된 납)는 고집적 반도체 패킹 시 soft error를 줄이는 솔더 물질로 사용되고 있고, Si-28 은 열전도도가 높은 새로운 반도체 소재로 부각되고 있다. (중략)
본 논문에서는 TMIV 부호화 과정에서 개선된 압축성능을 위해 딥러닝을 이용한 초해상화 기술을 적용하는 방식을 제안한다. 제안 방식에서는 TMIV 인코더에서 아틀라스 생성한 후, 해당 아틀라스의 패킹된 뷰들을 downsampling하여 뷰들이 축소된 아틀라스를 생성하는 방식을 사용한다. 생성된 아틀라스는 기존의 방식 그대로 VVC를 이용하여 부복호화를 한다. 복호화된 아틀라스를 렌더링을 위해 뷰로 만드는 과정 중에 딥러닝을 이용한 초해상화 기술을 적용하여 줄어든 뷰들을 원래의 크기로 복원시킨다. 제안 기술을 통해 복원된 뷰의 화질을 유지시킨 채 많은 비트율을 감소시킬 수 있음이 확인된다.
본 논문에서는 다해상도 피라미드 피처 맵 압축 손상 보상 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 패킹된 C-레이어 피처 맵을 비디오 코덱으로 압축할 때, 저해상도 계층의 원본 피처 맵과 복원된 피처 맵 간의 차분 값을 구해 이를 고해상도 계층의 피처 맵에 더해줌으로써 부호화 과정에서 발생하는 오차를 보상하는 방법이다. 본 논문에서 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위하여 OpenImageV6 데이터셋 중 1000 장에 대해 객체 검출 성능을 평가하였다. 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 방법은 C-레이어 피처 맵 압축 방법 대비 bpp 와 mAP 의 BD-rate 관점에서 35.10%의 성능 향상을 보인다.
MPEG 비디오 그룹은 제한된 3D 공간 내에서 움직임 시차(motion parallax)를 제공하면서 원하는 시점(view)을 렌더링(rendering)하기 위한 표준으로 TMIV(Test Model for Immersive Video)라는 테스트 모델과 함께 효율적인 몰입형 비디오의 부호화를 위한 MIV(MPEG Immersive Video) 표준을 개발하고 있다. 몰입감 있는 시각적 경험을 제공하기 위해서는 많은 수의 시점 비디오가 필요하기 때문에 방대한 양의 비디오를 고효율로 압축하는 것이 불가피하다. TMIV 는 여러 개의 입력 시점 비디오를 소수의 아틀라스(atlas) 비디오로 변환하여 부호화되는 화소수를 줄이게 된다. 아틀라스는 선택된 소수의 기본 시점(basic view) 비디오와 기본 시점으로부터 합성할 수 없는 나머지 추가 시점(additional view) 비디오의 영역들을 패치(patch)로 만들어 패킹(packing)한 비디오이다. 본 논문에서는 아틀라스 비디오의 보다 효율적인 부호화를 위해서 패치 내에 생기는 작은 홀(hole)들을 채우는 기법을 제안한다. 제안기법은 기존 TMIV8.0 에 비해 1.2%의 BD-rate 이 향상된 성능을 보인다.
본 논문에서는 IoT 취약점 탐지 시스템과 취약점 데이터베이스 구축 방안을 제안한다. 동적 웹페이지 제어기술 기반의 크롤링 기법으로 펌웨어를 수집한 후, 패킹된 펌웨어 파일을 Binwalk, FMK를 활용하여 추출하고 Qemu 에뮬레이팅 기반의 실제 서비스를 실행시키는 시스템을 구현하여 펌웨어 취약점을 탐지할 수 있는 환경을 구축한다. 구축된 시스템을 통하여 수집, 추출, 에뮬레이팅 과정에서 생성된 데이터와 연계되어 탐지된 취약점 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스를 제안한다. 제안된 시스템과 데이터베이스를 통하여 IoT 기기 펌웨어의 취약점을 탐지하고 예방을 할 수 있을 것이라 기대한다.
MIV(MPEG Immersive Video) 표준은 제한된 3D 공간의 다양한 위치의 뷰(view)들을 효율적으로 압축하여 사용자에게 임의의 위치 및 방향에 대한 6 자유도(6DoF)의 몰입감을 제공한다. MIV 의 참조 소프트웨어인 TMIV(Test Model for Immersive Video)에서는 몰입감을 제공하기 위한 여러 시점의 입력 뷰들 간의 중복 영역을 제거하고 남은 영역들을 패치(patch)로 만들어 패킹(packing)한 아틀라스(atlas)를 생성하고 이를 압축 전송한다. 아틀라스 영상은 일반적인 영상 달리 많은 불연속성을 포함하고 있으며 이는 부호화 효율을 크게 저하시키다 본 논문에서는 아틀라스 영상의 부호화 손실을 줄이기 위한 신경망 기반의 후처리 필터링 기법을 제시한다. 제안기법은 기존의 TMIV 와 비교하여 아틀라스의 복원 화질 향상을 보여준다.
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.
본 논문에서는 데스크탑 사용자가 손쉽게 웹 애플리케이션을 설치하고 실행하기 위한 원클릭 배포방식을 소개한다. 먼저 기존 웹 애플리케이션의 배포 방식의 현황 및 문제점을 제시하고, 이를 해결하기 위한 웹 애플리케이션의 패킹 및 실행 메커니즘과 관련 구성 요소를 소개한 뒤, 구현 결과와 향후 과제를 제시한다.
지구물질로 이루어진 공극 구조와 이를 채우고 있는 유체의 상호작용에 대한 이해는 지표 및 지구내부의 다양한 지질학적 현상의 설명에 필수적이다. 본 연구에서는 지구물질과 유체의 상호작용을 보다 잘 이해하기 위해, 비표면적과 공극률이 다공성 매질의 공극 구조를 설명하는 매개변수에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 입자의 지름과 공극률을 다양하게 하여 동일한 크기의 구형의 입자로 이루어진 다공성 매질에 대한 삼차원 공극 구조를 무작위 패킹 시뮬레이션으로 얻었고, 이에 대해 구성 엔트로피와 삼차원 상자집계 프랙탈 차원 분석을 하였다 구성 엔트로피 분석 결과, 엔트로피 길이는 비표면적이 2.4에서 $8.3mm^2/mm^3$으로 증가할 때 0.8에서 0.2 mm로 감소하고, 최대 구성 엔트로피는 공극률이 0.33 에서 0.46으로 증가할수록 0.94에서 0.99로 증가하는 뚜렷한 경향을 보인다. 구성 엔트로피와 공극률의 관계로부터 구성 엔트로피가 맨틀 용융체의 탄성과 점성도를 설명하는 변수로 사용될 수 있음을 제시한다. 삼차원 상자집계 프랙탈 차원은 비표면적이 같을 때 공극률이 증가함에 따라 증가하고, 비표면적이 2.4에서 $8.3mm^2/mm^3$으로 증가할 때 2.65에서 2.98로 증가한다. 이러한 삼차원 상자집계 프랙탈 차원과 비표면적, 공극률의 관계로부터 삼차원 상자집계 프랙탈 차원이 지진파 감쇠와 맨틀용융체를 포함한 다양한 지질매체의 구조와 무질서도를 설명하는 변수로 사용될 수 있음을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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