BITSE is a project of balloon-borne experiments for a next-generation solar coronagraph developed by a collaboration with KASI and NASA. The coronagraph is built to observe the linearly polarized brightness of solar corona with a polarization camera, a filter wheel, and an aperture door. For the observation, the coronagraph is supported by the power distribution unit (PDU), a pointing system WASP (Wallops Arc-Second Pointer), telemetry & telecommand system SIP (Support Instrument Package) which are developed at NASA's Goddard Space Flight Center, Wallops Flight Facility, and Columbia Scientific Balloon Facility. The BITSE Command and Data Handling (C&DH) system used a cost-off-the-shelf electronics to process all data sent and received by the coronagraph, including the support system operation by RS232/422, USB3, Ethernet, and digital and analog signals. The flight software is developed using the core Flight System (cFS) which is a reusable software framework and set of reusable software applications which take advantage of a rich heritage of successful space mission of NASA. The flight software can process encoding and decoding data, control the subsystems, and provide observation autonomy. We developed a python-based testing framework to improve software reliability. The flight software development is one of the crucial contributions of KASI and an important milestone for the next project which is developing a solar coronagraph to be installed at International Space Station.
지금까지는 Pollard의 Rho 알고리즘이 대칭키의 암호를 해독하는 이산대수 문제에 대해 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘은 거인걸음 보폭 m=⌈${\sqrt{p}}$⌉개의 데이터를 저장해야 하는 단점과 더불어 O(${\sqrt{p}}$) 수행 복잡도를 보다 감소시킬 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 이산대수의 사이클 검출을 위한 Nivasch의 스택 법의 데이터 갱신 횟수를 73% 이상 감소시키는 배열법을 제안하였다. 제안된 방법은 배열을 적용하였으며, (xi<0.5xi-1)∩(xi<0.5(p-1))인 경우에 한해 배열 값을 갱신하는 방법을 적용하였다. 제안된 방법은 스택법과 동일한 모듈러 연산횟수를 보였지만 스택 법에 비해 이진탐색 법을 적용하여 배열 갱신 횟수와 탐색 시간을 획기적으로 감소시켰다.
본 연구는, 플러그인 가상악기의 접근성 평가 연구의 후속 연구로, 플러그인 가상악기 SI-Bass Guitar의 접근성을 평가하고 접근방법을 연구하기 위한 목적이 있다. 본 연구는 센스리더를 사용하는 시각장애인이 SI-Bass Guitar를 사용하여 국가직무능력표준의 [가상악기 에디팅하기] 업무를 키보드만으로 수행할 수 있는지를 평가하는 기본 접근성과 Cakewalk 단축키 등록 기능, MIDI 기능, 센스리더 기능을 활용한 확장된 접근성이 평가되었고, 업무수행을 위한 작업 방법이 모색되었다. 접근성 평가결과, SI-Bass Guitar는 기본 접근성이 없어, 센스리더의 마우스&위치기억 기능을 사용해야만 [가상악기 에디팅하기] 작업을 수행할 수 있는 것으로 나타났다. 이 결과를 바탕으로, 시각장애인이 SI-Bass Guitar를 사용하는 방법이 소개되었고, 접근성 확보를 위한 몇가지 방안이 제안되었다.
컴퓨터 그래픽스, 가상현실 및 증강현실 기술이 발전됨에 따라, 이들 기술을 기반으로 하는 다양한 응용 분야에서 3차원 공간에서의 객체 선택 및 조작 등의 3차원 인터랙션 기능들이 요구되고 있다. 본 논문은 고가의 데스크탑용 3차원 마우스 기능을 시뮬레이션 할 수 있는 비전 기반의 3차원 인터랙션 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 3색 LED를 이용하여 특수하게 제작된 인터랙션 도구를 포함하며, 비디오 시퀀스로부터 LED의 위치 및 색상을 인식하여 다양한 마우스 이벤트와 6 자유도(Degree Of Freedom)의 인터랙션을 지원한다. 제안 도구는 고가이며 숙련된 조작을 필요로 하는 기존의 3차원 마우스에 비하여 직관적이고 편리하여 별도의 학습이나 훈련 없이 사용될 수 있다. 본 논문에서는 제안 프레임워크를 구성하는 3색 LED를 이용한 포인터 제작 방법, 포인터의 3차원 위치 및 방향 계산법, 비디오 영상에서의 LED 색상분석 기법에 대하여 설명한다. 또한, 계산된 3차원 위치 및 방향에 대한 오차 측정 결과를 보임으로써 제안 도구의 정확성 및 유용성을 검증한다.
버퍼 오버플로우 공격은 Code Red나 SQL Stammer와 같은 최근의 웜의 발발에서 알 수 있는 것과 같이 가장 강력하고 치명적인 형태의 악성 코드 공격이다. 버퍼 오버플로우 공격은 일반적으로 시스템에 비정상적인 증상들을 유발한다. 버퍼 오버플로우 공격에 대한 기존의 대처방안들은 심각한 성능 저하를 초래하거나, 다양한 형태의 버퍼 오버플로우 공격을 모두 방지하지 못했으며, 특히 일반적으로 사용되는 소프트웨어 패치를 사용하는 방법은 버퍼 오버플로우 입의 확산을 효과적으로 차단하지 못한다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 적은 하드웨어 비용과 성능 저하만으로 거의 모든 악성 코드 공격을 탐지하고 피해를 복구할 수 있도록 하는 복귀 주소 포인터 스택 (Return Address Pointer Stack: RAPS) 과 변조 복구 버퍼 (Corruption Recovery Buffer: CRB)라는 마이크로 구조 기술들을 제안한다. 버퍼 오버플로우 공격으로 인한 비정상적인 증상들은 RAPS를 통해 프로세스 실행 중 메모리 참조의 안전성을 점검함으로써 쉽게 탐지될 수 있으며, 이는 그러한 공격들에 의한 잠재적인 데이타 흑은 제어 변조를 피하는 것을 가능하게 한다. 안전 점검 장치의 사용으로 인한 하드웨어 비용과 성능 손실은 거의 발생하지 않는다. 또한, RAPS에 비해 더욱 강도 높은 방법인 CRB를 이용하여 보안 수준을 더욱 향상시킬 수 있다. 변조 복구 버퍼는 안전 점검 장치와 결합되어 버퍼 오버플로우 공격에 의해 발생했을 가능성이 있는 의심스러운 쓰기들을 저장함으로써 공격이 탐지되는 경우 메모리의 상태를 공격 이전의 상태로 복구시킬 수 있다. SPEC CPU2000 벤치마크 중에서 선정한 프로그램들에 대해 상세한 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 마이크로구조 기술들의 효율성을 평가할 수 있다. 실험 결과는 안전 점검 장치를 사용하여 공격으로 인한 복귀 주소 변조로부터 스택 영역을 방어하는 것이 시스템의 이상 증상들을 상당 부분 감소시킬 수 있다는 것을 보여준다. 또한, 1KB 크기의 작은 변조 복구 버퍼를 안전 점검 장치와 함께 사용할 경우 스택 스매싱 공격으로 인해 발생하는 추가적인 데이타 변조들까지 막아낼 수가 있는데, 이로 인한 성능 저하는 2% 미만에 불과하다.
최근 3차원 지상 레이저 스캐너의 성능이 고도로 향상됨에 따라 취득된 측점들로 구성된 포인트 클라우드의 용량도 급격히 증가하고 있다. 본 연구는 3차원 지상 레이저 스캐너로부터 취득한 대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 측점을 질의하기 위한 선행 연구의 파일 참조 옥트리 방식을 개선하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 메인 메모리에 구현된 옥트리의 리프 노드에는 첫 번째 측점의 파일 포인터만을 저장하였다. 아울러 동일한 리프 노드에 속하는 측점들이 연속적으로 기록되도록 포인트 클라우드 파일을 재구성하였다. 약 3억 개의 측점으로 구성된 포인트 클라우드로부터 옥트리를 생성하고 일련의 측점 주위로 일정 반경 안에 존재하는 측점들에 대한 질의 시간을 측정하였다. 결과적으로 옥트리의 생성 시간, 저장과 복원 시간, 질의 시간 및 메모리 사용량 등 모든 면에서 제안한 방식이 기존 방식에 비하여 향상된 성능을 나타내었다. 특히 질의 속도는 2배 이상, 메모리 효율성은 4배 이상 증가하였다. 따라서 본 연구는 선행 연구의 방식을 명백히 향상시켰다고 판단할 수 있다. 아울러 메인 메모리의 크기를 크게 상회하는 초대용량 포인트 클라우드로부터 옥트리를 구성하고 측점을 질의하는 것이 가능할 것으로 판단된다.
유두체의 기능을 탐색하기 위하여 외과 수술에 의하여 유두체를 떼어버린 개를 마련하고 수술전에서부터 수술후에 걸쳐 다음의 세가지 실험을 실시하여 그 성적을 비교하였다. 첫째 실험에서는 먹이 먹는 개의 혀에 전기 충격을 가한다음 이어서 동물이 다시 먹이 그릇에 접근하기까지의 시간을 측정하여 동물이 무서움을 타는정도를 짐작하였으며, 둘째 실험에서는 높은 소리 (12,000 cps, 100 db)를 한 시간 동안 동물에게 들려 스트레스로 삼고 혈액 호산구 수의 변동을 추적하여 스트레스에 대한 반응의 지표로 삼았다. 셋째 실험에서는 아침과 저녁 일정한 시간에 항문 온도를 반복 측정하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 1. 유두체 제거후의 동물이 유두체 제거전 보다 무서움을 더 혹은 덜 탄다는 증거는 없었다(제 1 표). 2. 유두체가 제거된 후에도 스트레스에 대한 반응은 유두체 제거전과 같은 정도로 현저히 나타나나 스트레스에서의 회복과정은 유두체 제거전에 비하여 유두체 제거후에 유의하게 지연되었다(제 1 도). 3. 유두체가 제거된 동물의 체온은 유두체 제거전에 비하여 떨어지는데 그 정도는 미약하나 통계적으로 유의한 차이를 나타내었다(제 2 표).
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 LBS, 즉 u-LBS는 실세계의 수많은 객체가 위치정보와 밀접히 연관된 대용량 데이타를 대상으로 한다. 특히, 사용자의 위치 정보와 관련하여 검색하려고 하는 객체인 POI에 대한 빠른 검색이 중요하다. 따라서 u-LBS에서 POI의 효율적인 검색을 위한 인덱스 구조에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 u-LBS에서 정적 POI를 대상으로 이를 효율적으로 검색하기 위한 DGR-Tree를 제시한다. DGR-Tree는 변형된 R-Tree를 기본 인덱스로 하고 동적 레벨 그리드를 보조 인덱스로 사용하는 구조이다. DGR-Tree는 점 데이타에 적합하도록 최적화하고 있으며 리프 노드 간 겹침 문제를 해결한다. DGR-Tree에서 동적 레벨 그리드는 점 데이타의 밀집도에 따라 동적으로 구성되며, 각 셀은 DGR-Tree의 리프 노드와 연계를 위한 포인터를 저장하여 리프 노드를 직접 접근하도록 함으로써 인덱스 접근 성능을 향상시킨다. 또한, 본 논문에서는 DGR-Tree를 위한 KNN 검색 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘에서는 KNN 검색 시 후보 셀에 빠르게 접근하기 위하여 동적 레벨 그 리드를 활용하며, 후보를 노드별로 구분하여 저장함으로써 후보 리스트 내에서의 정렬 비용을 감소시킨다. 마지막으로 실험을 통해 DGR-Tree의 우수성을 입증하였다.
Dhali, A.;Mehla, R.K.;Sirohi, S.K.;Mech, A.;Karunakaran, M.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제19권12호
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pp.1742-1748
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2006
The experiment was conducted on 264 crossbred Karan-Fries (Holstein Friesian${\times}$Tharparkar) cows, over one year to explore the possibility of using milk urea (MU) concentration and milk protein content to monitor feeding adequacy under farm condition and to investigate the effects of different animal factors and season on MU concentration. Individual noon (1200 to 1300 h) milk samples were collected once in every month and analysed for urea and protein contents. Representative feed samples were also collected on the same day of milk collection and were analysed for CP content. A significant positive association (p<0.01) between MU concentration and milk yield was observed. MU concentrations (mg/dl) were found to be significantly (p<0.01) higher and lower in first lactation (44.8${\pm}$0.7) and in early lactation stage (40.7${\pm}$0.5), respectively. Average MU values were found to be significantly (p<0.01) higher in winter (50.7${\pm}$0.3) and lower in summer (32.9${\pm}$0.6). During the investigation, of the total MU observations, 50.3% were within the range of 30 to 50 mg/dl, 21.4% were <30 mg/dl and only 7.5% were >60 mg/dl. MU concentration was found to be associated significantly (p<0.05) with CP content of forages rather than concentrate. A close positive association (p<0.01) between MU level and daily milk protein (DMP) yield was observed during the investigation. The regression equation, DMP yield (g) = -24.6+33.5 daily milk yield (kg) +0.9 MU (mg/dl) was developed to establish the reference level of DMP yield. The result indicates that the effect of parity and stage of lactation may be ignored while interpreting MU values. However, reference MU values may be standardised separately for high milk yielders as level of milk yield contributes significantly to the variation of MU. The study revealed that the MU values together with DMP yield and milk protein content could be used as a potential non-invasive pointer to monitor feeding adequacy in dairy cows under farm conditions.
데이터 스트림에 대한 기존의 패턴 분석 알고리즘은 대부분 속도 향상과 효율적인 메모리 사용에 대하여 연구되어 왔다. 그러나 기존의 연구들은 새로운 패턴을 가진 데이터 스트림이 입력되었을 경우, 이 전에 분석된 패턴을 버리고 다시 패턴을 분석하여야 한다. 이러한 방법은 데이터의 실시간적인 패턴 분석을 필요로 하는 실제 환경에서는 많은 속도와 계산 비용이 소모된다. 본 논문에서는 끊임없이 입력되는 데이터 스트림의 패턴을 실시간으로 분석하는 방법을 제안한다. 이 것은 먼저 빠르게 패턴을 분석하고 그 다음부터는 이전에 분석된 패턴을 효율적으로 갱신하여 실시간적인 패턴을 얻어내는 방법이다. 데이터 스트림이 입력되면 시간 기반 윈도우로 나누어 여러 개의 순차들을 생성한다. 그리고 생성된 순차들의 정보는 해시 테이블에 입력되어 정해진 개수의 순차가 해시 테이블에 채워질 때마다 해시 테이블에서 패턴을 분석해 낸다. 이렇게 분석된 패턴은 패턴 트리를 형성하게 되고, 이 후에 새로 분석된 패턴들은 이 패턴 트리 안의 패턴 별로 갱신하여 현재 패턴을 유지하게 된다. 새로운 패턴 추가를 위해 패턴을 분석할 때 이전에 이미 발견된 패턴이 Suffix로 나올 수 있다. 그러면 패턴 트리에서 이 전 패턴으로의 포인터를 생성하여 중복되는 패턴 분석으로 인한 계산 시간의 낭비를 방지한다. 그리고 FIFO방법을 사용하여 오랫동안 입력이 안 된 패턴을 손쉽게 제거한다. 패턴이 조금씩 바뀌는 데이터 스트림 환경에서 RSP-DS가 기존의 알고리즘보다 우수하다는 것을 성능 평가를 통하여 증명하였다. 또한 패턴 분석을 수행할 데이터 순차의 개수와 자주 등장하는 데이터를 판별하는 기준을 조절하여 성능의 변화를 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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