본 논문은 ISO/IEC 29192-2 경량 암호 표준으로 지정된 초경량 블록암호 알고리듬 PRESENT의 하드웨어 구현에 대해 기술한다. PRESENT 암호 프로세서는 80, 128비트의 마스터키 길이와 ECB, CBC, OFB, CTR의 4가지 운영모드를 지원하도록 설계되었다. 마스터키 레지스터를 갖는 on-the-fly 키 스케줄러가 포함되어 있으며, 저장된 마스터키를 사용하여 평문/암호문 블록의 연속적인 암호/복호화 처리가 가능하다. 경량화 구현을 위해 80, 128 비트의 키 스케줄링 회로가 공유되도록 최적화하였다. 라운드 블록을 64 비트의 데이터 패스로 설계하여 암호/복호화의 라운드 변환이 한 클록 사이클에 처리되도록 하였다. PRESENT 암호 프로세서를 Virtex5 FPGA로 구현하여 정상 동작함을 확인하였다. $0.18{\mu}m$ 공정의 CMOS 셀 라이브러리로 합성을 한 결과, 8,100 gate equivalents(GE)로 구현되었으며, 최대 454 MHz의 클록 주파수로 동작하여 908 Mbps의 처리율을 갖는 것으로 평가되었다.
빅 데이터가 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 빅 데이터를 구성하는 요소 기술 중에서 이번 연구는 오픈소스를 기반으로 하는 데이터 시각화와 R을 주요 주제로 한다. 데이터 시각화는 웹 사용자의 직관적 활용이 가능하도록 하는 대화식 그래픽 처리 기술이며, R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 이번 연구에서 이 두 가지 기술 요소를 연계하여 공간정보를 포함하는 공공 오픈데이터의 시각화를 주요기능으로 하는 웹 기반 응용 사례를 시험적으로 구현하였다. 별도의 소프트웨어 설치 작업을 요구하지 않는 이 응용 모델은 사용자가 직접 데이터를 구축하지 않고 필요한 자료를 오픈데이터에서 구하고, R에 대한 충분한 지식이 없어도 R의 시각화 처리 기능을 이용할 수 있도록 한다. 이 서비스에 접속한 웹 사용자는 다양한 시각화 기능을 이용하여 가공한 처리 결과를 의사결정 도구로 이용할 수 있다. 향후 R의 공간통계 분석기능과 복합 연산 기능의 제공과 함께 빅 데이터 연계를 통한 다양하고 실무적인 응용 모델 개발을 통하여 공간정보 활용 분야의 확대에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 능동 위상 배열 안테나를 가지는 SAR(Synthetic Aperture Radar)용 X-대역 T/R(Transmit/Receive) 모듈을 설계, 제작하였다. T/R 모듈은 X-대역에서 800 MHz 이상 대역폭을 가지며 이중 편파 운용이 가능하다. 송신 출력 7 W 이상에 잡음지수 3.9 dB 이하를 가진다. 위상과 이득은 6비트 위상변위기와 6비트 디지털 감쇠기에 의해 각각 제어된다. 게다가 제작된 T/R 모듈은 방향성 결합기와 전력분배기로 연결되는 성능 점검/보정 포트를 가진다. LTCC 다층 기판을 사용하여 고직접화 T/R 모듈이 가능하게 하였다. 모든 동작 주파수 대역에서 수신시 RMS 이득 오차는 최대 0.8 dB 이하이고, 송/수신시 RMS 위상 오차는 최대 $4^{\circ}$ 이하로 측정되었고, 또한 시험 결과 T/R 모듈은 요구되는 전기적인 성능을 만족하였다. 이 구조는 능동 위상 배열 SAR용 안테나에 적용될 수 있음을 확인하였다.
Hur, Yeoun;Tae, Sookil;Koh, Yun-Joo;Hong, Sung-Hyun;Yoon, Young Ho;Jang, Haejong;Kim, Sooji;Kim, Kyeong Ho;Kang, Seung Woo;Lee, Youngshin;Han, Sang Beom
Mass Spectrometry Letters
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제5권2호
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pp.42-48
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2014
A specific and sensitive liquid chromatography-electrospray ionization tandem mass spectrometry method (LC-ESI-MS/MS) was developed and validated for the simultaneous quantification of porphyrins (coproporphyrin, pentacarboxylporphyrin, hexacarboxylporphyrin, heptacarboxylporphyrin, and uroporphyrin) in human plasma and urine. Acidified plasma samples and urine samples were prepared by using liquid-liquid extraction using ethyl acetate and protein precipitation with acetonitrile, respectively. The separation was achieved onto a Synergi Fusion RP column ($150mm{\times}2.0mm$, $4{\mu}m$) with a gradient elution of mobile phase A (0.1% formic acid in 2 mmol/L ammonium acetate, v/v) and mobile phase B (20% methanol in acetonitrile, v/v) at a flow rate of $450{\mu}L$/min. Porphyrins and the internal standard (IS), coproporphyrin I-$^{15}N_4$, were detected by a tandem mass spectrometer equipped with an electrospray ion source operating in positive ion mode. Multiple reaction monitoring (MRM) transitions of the protonated precursor ions and the related product ions were optimized to increase selectivity and sensitivity. The proposed method was validated by assessing selectivity, linearity, limit of quantification (LOQ), precision, accuracy, recovery, and stability. The calibration curves were obtained in the range of 0.1-100 nmol/L and the LOQs were estimated as 0.1 nmol/L for all porphyrins. Results obtained from the validation study of porphyrins showed good accuracy, precision, recovery, and stability. Finally, the proposed method was successfully applied to clinical studies on the autism spectrum disorder (ASD) diagnosis of 203 Korean children.
인터넷 컴퓨팅 환경의 변화, 새로운 서비스 출현, 그리고 지능화되어 가는 해커들의 다양한 공격으로 인한 규칙 기반 침입탐지시스템의 한계점을 극복하기 위해 기계학습 및 딥러닝 기술을 활용한 네트워크 이상 검출(NAD: Network Anomaly Detection)에 대한 관심이 집중되고 있다. NAD를 위한 대부분의 기존 기계학습 및 딥러닝 기술은 '정상'과 '공격'으로 레이블링된 훈련용 데이터 셋을 학습하는 지도학습 방법을 사용한다. 본 논문에서는 공격의 징후가 없는 일상의 네트워크에서 수집할 수 있는 레이블링이 필요 없는 데이터 셋을 이용하는 비지도학습 오토 엔코더(AE: AutoEncoder)를 활용한 NAD 적용 가능성을 제시한다. AE 성능을 검증하기 위해 NSL-KDD 훈련 및 시험 데이터 셋을 사용해 정확도, 정밀도, 재현율, f1-점수, 그리고 ROC AUC (Receiver Operating Characteristic Area Under Curve) 값을 보인다. 특히 이들 성능지표를 대상으로 AE의 층수, 규제 강도, 그리고 디노이징 효과 등을 분석하여 레퍼런스 모델을 제시하였다. AE의 훈련 데이터 셋에 대한 재생오류 82-th 백분위수를 기준 값으로 KDDTest+와 KDDTest-21 시험 데이터 셋에 대해 90.4%와 89% f1-점수를 각각 보였다.
현재 공간해상도 약 1 m 의 고해상도 X-band SAR 위성인 독일의 TerraSAR-X와 TanDEM-X, 이탈리아의 COSMO-SkyMed가 성공적으로 발사되어 운용되고 있으며 분석 결과 우수한 성능을 보이고 있다. 국내에서도 최고 공간해상도 약 1 m 의 X-band SAR 위성인 KOMPSAT-5가 향후 발사될 예정이다. 이러한 고해상도 SAR 영상 활용이 가능해짐에 따라 SAR Interferometry(InSAR) 기술을 이용한 도심지역 모니터링이 더욱 관심을 받고 있다. 하지만 기존의 InSAR 위상 시뮬레이션 알고리즘은 도심지역에 분포하는 빌딩과 같은 인공구조물 객체에 의해 나타나는 layover 현상과 빌딩 벽면에서 산란되는 신호를 충분히 고려하지 못한다. 본 연구에서는 기존 알고리즘의 한계점을 극복하기 위하여 LIDAR DSM을 이용한 정밀 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상 시뮬레이션 알고리즘을 개발하였다. 대전 지역에서 획득된 TerraSAR-X spotlight 영상과 비교 분석을 통해 개발된 알고리즘의 타당성 분석을 수행하였다. 시뮬레이션 결과로 생성된 InSAR 위상과 SAR 반사강도 영상은 실제 TerraSAR-X spotlight SAR 자료로부터 생성된 결과와 매우 유사하였다. 이러한 결과는 향후 고해상도 SAR 영상을 이용한 도심지역 변화 및 변위탐지 모니터링 연구에 활용될 것이다.
수도권에는 1일 약 2000만 건의 대중교통카드 전수자료가 생성되고 있으며, 이 자료를 이용하여 시설운영 및 정책방안을 개선하고 도출하려는 시도가 다양해지고 있다. 본 연구는 교통카드에서 생성되는 동적인 수요변화의 예측 가능성을 모형화하는 시도로서 동적 통행수요배정모형을 구축하는 것이 목적이다. 버스의 경우 승객 이동상황이 카드태그(tag)를 통해 비교적 정확하게 파악되므로, 본 연구에서는 버스를 제외한 수도권 도시철도에 대해, 7개 운송기관이 운영하는 노선을 대상으로 적용되는 모형 및 알고리즘을 구축하였다. 구축된 모형은 교통카드자료의 Big Data 속성에 적합하게 연속 시간형 모형으로 구축되었으며, 승객의 경로선택행태를 효과적으로 나타내기 위하여 환승 횟수 증가에 따른 인지파라메타를 구성하였다. 수도권 도시철도 약 800만 쌍에 대하여 모델링한 결과, 연속형 시간기반 모형의 장점이 반영되어 어떤 시간 시점에서도 동적 수요를 분석할 수 있는 특성을 파악하였다. 특히 기존 철도운영기관의 목측조사자료와 비교한 혼잡도 변화를 파악할 때, 모형에서 도출된 혼잡도와 운영기관이 제시한 혼잡도 간에 유사한 추세를 보이고 있어 높은 신뢰도를 보여주고 있다. 본 연구는 철도기관에 한정한 모형으로 향후, 버스-도시철도와 통합된 모형체계 구축과 같은 연구가 필요할 것으로 파악된다.
무기체계를 개발할 때, 개발 목적에 맞는 장비의 기능과 성능을 구현하는 것도 중요하지만, 개발 후 장비가 얼마나 신뢰성을 가지고 공백이 없이 운용유지를 할 수 있는지 매우 중요하다. 그렇기 때문에 장비의 신뢰성을 높이기 위하여 다양한 활동을 수행한다. 개발 시 높은 스펙의 부품을 사용하고, 분석을 통하여 신뢰도를 검증하며, 개발 시제품을 이용하여 시험을 통해 장비의 부족한 부분은 보강하고 개선하여 신뢰성을 강화시키기 위한 활동을 한다. 그러나 최근에는 급변하는 외부 정세 및 기술 등에 의하여 개발 일정이 단축되고, 비용 등의 문제로 인하여 충분한 신뢰성 성장활동을 수행하지 못하는 경우가 발생하고 있다. 분석적인 방법(신뢰도 분석, FMECA 등)으로만 신뢰성 활동을 하는 사업들이 그 예이다. 본 논문에서는 FMECA와 초가속수명시험(HALT)을 통하여 분석과 시험이라는 방법을 같은 장비에 각각 수행했을 때, 도출된 신뢰성 성장 활동 내용과, 그로 인한 설계변경/검토 결과가 두 방법에서 어떠한 차이를 보이는지 비교/분석하고, 신뢰성 성장 활동을 강화하기 위한 방안을 제시하고자 한다. 개발 초기부터 분석을 통한 신뢰성 성장활동 및 초기 시제 제작 완료 시 시험을 통한 신뢰성 성장활동을 모두 수행해야 한다고 분석되었다.
최근, 대용량의 태양광전원이 연계된 배전계통은 기존의 단방향과 달리 양방향의 조류가 발생하고, 태양광전원의 연계위치 및 고장위치에 따라 사고전류의 크기와 방향이 변하여, 보호기기간의 협조시간차가 충분히 확보되지 않는 문제점이 발생할 수 있다. 또한, 태양광전원을 고려하지 않은 기존의 보호기기 정정치를 그대로 적용하고 있어 보호기기간의 협조시간차를 확보하기 어려운 상황이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 태양광전원이 연계된 선로에서 고려할 수 있는 3가지 Case의 보호기기 정정치 운용모드를 제시하고, 이를 바탕으로 태양광전원의 용량에 따른 최적의 보호협조 시간을 도출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 한편, 이를 바탕으로 보호협조 전용소프트웨어인 Off-DAS를 이용하여, 태양광전원이 연계된 배전계통을 모델링하고, 보호기기(변전소 계전기, 리클로저(Recloser), 고객계전기, 태양광전원 고객계전기)간의 협조시간차 특성을 분석한다. 실 계통을 대상으로 시뮬레이션을 수행한 결과, 본 논문에서 제시한 보호기기의 정정치 운용 모드와 정정치 산정 방식이 태양광 전원이 연계된 배전계통 보호기기간의 협조시간을 안정적으로 확보할 수 있음을 알 수 있었다.
유비쿼터스 시대가 도래하면서 거대한 양의 컴퓨팅 서비스 및 장치들은 언제 어디서나 사용자의 요구에 반응하게 된다. 더불어 사용자 특성에 따른 기호에 맞는 개인화된 서비스가 요구된다. 사람의 위치 이동에 따른 동적인 다양한 서비스 제공을 위해서는 사용자의 개입을 최소화하여야 한다. 그리고 사용자 관심 여부에 맞춘 서비스 장치 및 동자 모드들이 자동적으로 결정되어야 할 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 요구에 가장 근접한 맞춤형 서비스의 제공을 위하여 다음의 네 가지 단계로 분산 지능형 에이전트 기술을 제안한다. 첫째, 유비쿼터스 환경의 인프라구조인 스마트한 공간을 가상의 시뮬레이터로 설계하여 물리적 자원 및 컴퓨팅 객체 환경을 모델링 한다. 둘째, 분산된 에이전트들의 상호협력을 통한 서비스 목적 달성을 위해서 FIPA 표준안에 따르는 멀티 에이전트 기반 구조를 이용한 지능형 에이전트 기술을 연구한다. 셋째, 에이전트간의 메시지 통신을 이용하여 서비스 적용이 가능한 스마트 공간으로의 사용자의 위치 이동에 따른 이기종 환경에서의 자율적인 서비스 발견 및 구성 방안을 제안한다. 넷째, 휴대가 손쉬운 이동 장비에 사용자의 프로파일 정보를 저장함으로써 언제, 어디에서나 에이전트의 모니터링을 통한 개인화 서비스 방법을 연구한다. 따라서 일반적인 자동화된 서비스 구동 이상의 개인 특성에 맞는 고품질의 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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