고속 flash ADC를 위하여, Successive Selection Encoder (SSE)라고 명명된 새로운 형태의 TC-to-BC encoder를 제안한다. 기존의 fat tree encoder가 OR 논리에 의하여 동작되는데 반하여, 제안된 SSE는 MUX 논리에 의하여 입력 TC 신호 들 중에서 직접 출력 BC 신호를 선택한다. 제안한 SSE의 구현을 위하여, Logical Effort 방법과 Hynix 0.25um 제조 공정에 의한 실험을 바탕으로 효율적인 SSE의 구현 구조를 정하였다. 이론적 모델과 실험 결과를 보면, SSE가 fat tree encoder에 비하여 (1) one-out-of-n 신호를 발생할 필요가 없고, (2) 사용되는 게이트 수는 약 1/3로 감소하며, (3) 동작속도는 2배 이상 빨라진다. 제안된 SSE는 고속 ADC에 적합한 TC-to-BC encoder로 사용될 수 있다.
최근 코로나19 상황으로 인한 비대면 교육의 확산으로 온라인 교수·학습 및 평가 도구에 대한 관심이 높아지고 있다. 도구의 효과적인 활용을 위해서는 학습자의 정의적, 인지적 변인 간의 구조적 영향력과 인과 관계에 대한 규명이 필요하다. 본 연구는 '온라인 저지'를 활용하는 프로그래밍 교육에서 도구의 활용 횟수, 자기효능감, 몰입, 컴퓨팅 사고력, 논리적 사고력으로 구성된 연구 모형과 경쟁 모형을 설정하고, 모형의 적합도와 경로 분석을 실시하였다. 분석 결과, '도구의 활용 횟수 → 자기효능감 → 몰입 → 논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'에 이르는 인과 관계를 규명하였고, 도구의 활용 횟수가 학습 동기를 거쳐 사고력에 영향을 미치는 경로 상에 '자기효능감 → 몰입'의 이중 매개 효과, 또는 '몰입'의 단독 매개 효과를 확인하는 동시에 '몰입 → 자기효능감'의 이중 매개 변인으로는 도구의 활용 횟수가 사고력으로 발현되지 않음을 확인하였다. 한편, 동일한 경로 상에 '논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'의 경로는 규명되었으나, '컴퓨팅 사고력 → 논리적 사고력'의 경로는 규명되지 않았다.
본 연구에서는 화학 개념을 설명하기 위해 과학 교과서에 사용된 비유에 대한 학생들의 이해도를 조사하고, 비유의 제한점으로 인해 유발될 수 있는 오개념을 분석한 후, 개념 이해도에 영향을 미치는 요인에 대해 살펴보았다. 물질의 세 가지 상태, 부피와 압력 사이의 관계, 분자 운동, 상태 변화와 에너지에 대한 비유와 개념 이해 검사, 장독립성 검사, 논리적 사고력 검사를 실시하였다. 분석 결과 절반의 학생들이 교과서의 의도와 다르게 비유를 이해하고 있었으며, 개념 이해도는 그 개념을 설명하는 비유에 대한 이해도 뿐 아니라, 장독립성, 논리적 사고력, 사전 과학 성취도와 유의미한 정적 상관이 있었다. 개념 이해도에 미치는 각 변인의 직 간접적인 효과를 분석한 결과, 사전 과학 성취도의 직접적 영향이 유의미하였으며, 장독립성과 논리적 사고력은 사전 과학 성취도와 비유 이해를 통해 간접적으로 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 과학교육에서 비유 사용의 제한점과 그 함의에 대하여 논의하였다.
높은 가용성, 확장성, 시스템 성능의 요구를 만족시키기 위해 SAN(Storage Area Network)이 등장했다. SAN을 보다 효과적으로 활용할 수 있도록 대부분의 SAN 운영체제들은 SAN에 부착된 물리적 저장장치들을 가상적으로 하나의 커다란 볼륨으로 보이게 하는 저장장치 가상화 개념을 지원한다. 저장장치 가상화의 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 논리볼륨 관리자이다. 논리볼륨 관리자는 논리 주소를 물리 주소로 매핑시킴으로서 저장장치 가상화를 실현한다. 이 논문에서는 논리볼륨 관리자를 위한 효율적이고 유연한 매핑 기법을 설계하고 구현한다. 더불어 유연한 매핑을 돕기 위해 자유공간 관리 기법 또한 설계하고 구현한다. 이 논문의 매핑 기법은 특정 시점의 볼륨이미지를 유지할 수 있는 스냅샷과 시스템을 정지시키지 않고 SAN에 디스크를 추가 또는 삭제할 수 있는 온라인 재구성 기능을 지원한다.
시조를 문으로 짜여진 text라고 보고, 그 짜임 (textuality)을 1) 각 장의 수사적 표현 2) 각 장끼리의 연결성 3) 각 장의 통사적 짜임의 측면에서 고시조와 현대시조를 살펴보았다. 고시조에 있어서 1)은 논리 정연한 문장으로 되어 있고 논리를 방해할 수 있는 수식어를 극도로 배제하고 있음을 알았다. 2)는 각 장끼리의 응집성 혹은 응결성을 확보하여 확실한 연결을 이루고 있음을 알았다. 3)은 통사적으로 안정된 짜임을 갖고 있어 3장 6구의 형식을 취하고 있음을 알았다. 현대시조에 있어서 1)은 수식어를 남용하여 정연한 논리로서의 시조가되지 못 할 뿐더러 3장 구성까지도 만들어지지 않는 경우가 있었다. 2)는 각 장끼리의 연결성이 애매하여 장과 장끼리의 유기적 결합이 이루어지지 않는 경우가 있었다. 3)은 3장 6구를 이루는 통사적 짜임을 몰각하여 시조형식을 파괴하는 경우가 있었다. 이와 같은 현대시조의 경향은 현대시조의 존립근거를 위태롭게 만든다고 생각한다.
최근 무선 멀티인터페이스 지원을 위한 무선 멀티네트워킹 기술 연구가 활발히 진행 중이다. 관련 연구로써 IETF NetExt WG 에서 Proxy Mobile IPv6 기반 멀티인터페이스 지원 기술에 대한 표준 기술이 현재 논의 중이다. PMIPv6 프로토콜은 멀티인터페이스 이동노드가 PMIPv6 도메인에서 접속 시 멀티인터페이스 기반 동시 접속 및 인터페이스 사이에서의 핸드오버 지원을 위한 기능은 제공하나 플로우 이동성 기능은 제공하지 못한다. 따라서 본 논문은 멀티인터페이스 이동노드가 PMIPv6 도메인에 접속하는 시나리오를 가정하고 플로우 이동성을 제공하기 위해 논리인터페이스 설계 및 논리인터페이스 기반 Home Network Prefix 변환 기법을 제안한다. 이 기법은 단대 단끈 김 없이 PMIPv6 도메인내에서 플로우 이동성 서비스를 수행할 수 있다.
개별적으로 이동하는 노드들과 그룹으로 이동하는 노드들로 함께 구성된 애드 혹 네트워크에서 멀티케스트 어플리케이션을 수행하는 노드들은 비슷한 이동 특성을 갖는 그룹에 속하는 경우가 많다. 그룹 이동성은 확장성을 향상시키고, 프로토콜 오버헤드를 줄이는 좋은 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 이질적 그룹 이동성을 갖는 네트워크에서 동일한 그룹 이동성을 갖는 노드들을 다중 인터페이스의 단일 개체로 간주하여 멀티캐스트 트리를 구성하는 멀티캐스트 구조를 제안한다. 논리적 협업 개제 기반 멀티캐스트 구조의 적용은 비계층적 멀티캐스트 구조를 유지하면서 계층적 멀티캐스트 구조로부터 얻을 수 있는 확장성, 멀티캐스트 트리 단순화, 프로토콜 오버헤드 감소 등을 수용하며, 임의의 노드가 입출력 인터페이스 역할을 함으로서 데이터 포워딩 부하를 여러 노드로 분산시켜 전력 소비의 집중현상을 막을 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 다중 인터페이스를 갖는 논리적 협업 개체 기반의 멀티캐스트 프로토콜이 효율적인 데이터 전송과 프로토콜의 확장성을 제공하는 것을 볼 수 있다.
퍼지 논리를 이용한 추론은 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 또한 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 하지만 신경 망의 변형인 신경 논리 망을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경 논리 망을 기반으로 하는 추론 망을 확장하여 퍼지 추론 망을 구성하고 기존의 추론 망에서 사용되는 전파규칙을 보완하여 적용하고자 한다. 퍼지 추론 망에서 퍼지 규칙의 결론부에 해당하는 명제의 믿음 값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해, 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교 평가하였다. 실험결과 퍼지 추론 망의 크기가 확장될수록, 그리고 탐색 경험의 횟수가 증가할수록 순차적인 탐색전략보다 우선순위에 의한 탐색전략이 탐색 비용면에서 효율성이 더욱 증가함을 알 수 있었다.
최근 고성능의 SSD(Solid State Drive)가 등장하면서 단일노드의 입출력 성능이 대폭 상향되었다. 이에 SSD를 기반으로 하는 차세대 저장장치 플랫폼이 주목을 받게 되었고, 고속 연산이 필요한 서버 또는 데이터 센터 등에서 SSD 기반 저장장치를 구축하는 시도가 증가하고 있다. 그러나 SSD는 단위용량당 비용이 고가이기 때문에, SSD 기반 저장장치를 구성하기에는 아직 어려움이 있다. 따라서, 본 논문은 저가와 큰 용량이 장점인 HDD(Hard Disk Drive)와 SSD가 통합된 저장장치에서 파일을 관리하는 소프트웨어 HyPLVM(Hybrid Priority Logical Volume Manager)을 소개한다. HyPLVM은 사용자가 접근하는 파일, 디렉터리를 분석하여 파일에 우선순위를 부여하고, 이 우선순위 값에 따라 높으면 SSD에, 낮으면 HDD에 저장되도록 관리한다. 이로써, 접근빈도가 많은 파일에 한에서 SSD로 구성된 저장장치와 버금가는 입출력 성능을 산출하면서 저장장치 구축비용을 절감한다.
TTCN-3(Testing & Test Control Notation Version 3)은 2001년 ETSI에서 표준화한 국제 표준 테스트 언어이다. TTCN-3은 프로토콜 적합성 시험에 일반적으로 사용하고, 특정 부분의 모듈이나, CORBA 기반의 플랫폼 및 API 시험 등에 적용이 가능하다. 또한 적합성 시험뿐만 아니라 연동 시험, 반복 시험, 플랫폼 시험 등의 다양한 시험에 적용이 가능하다. IEC61850 은 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템에서 SAS(Substation Automation System)를 위해 제안된 프로토콜이다. 본 논문에서는 TTCN-3 적합성 시험 언어를 이용하여 IEC 61850 상호 연동성 시험기를 Windows 환경에서 구현하였다. SUT(System Under Test)로는 리눅스 운영체제 기반의 IEC61850 Server Simulator를 사용하였다. 본 논문에서 시험한 적합성 시험 항목은 "IEC61850 - Part10" 문서의 테스트 항목들 중 "Server, Logical device, Logical node, and data model"의 Positive test case_Srv5 항목을 시험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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