KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1611-1633
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2022
At EUROCRYPT 2019, a new block cipher algorithm called BISON was proposed by Canteaut et al. which uses a novel structure named as Whitened Swap-Or-Not (WSN). Unlike the traditional wide trail strategy, the differential and linear properties of this algorithm can be easily determined. However, the encryption speed of the BISON algorithm is quite low due to a large number of iterative rounds needed to ensure certain security margins. Commonly, denoting by n is the data block length, this design requires 3n encryption rounds. Moreover, the block size n of BISON is always odd, which is not convenient for operations performed on a byte level. In order to overcome these issues, we propose a new block cipher, named DBISON, which more efficiently employs the ideas of double layers typical to the BISON-like construction. More precisely, DBISON divides the input into two parts of size n/2 bits and performs the round computations in parallel, which leads to an increased encryption speed. In particular, the data block length n of DBISON can be even, which gives certain additional implementation benefits over BISON. Furthermore, the resistance of DBISON against differential and linear attacks is also investigated. It is shown the maximal differential probability (MDP) is 1/2n-1 for n encryption rounds and that the maximal linear probability (MLP) is strictly less than 1/2n-1 when (n/2+3) iterative encryption rounds are used. These estimates are very close to the ideal values when n is close to 256.
토양수분은 가뭄, 홍수, 산불 및 산사태 등 자연재해 발생에 직간접적으로 영향을 미치기 때문에, 시·공간적으로 연속적인 토양수분 관측이 필요하다. 과거에는 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측 장비를 설치하여 토양수분의 변화를 관측하였으나, 이러한 지점관측의 경우 하나의 관측지점에서 토양수분을 관측하기 때문에 공간적인 토양수분 변화를 나타내지 못한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위하여 인공위성 이미지 자료를 이용한 토양수분 산정에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 SMOS (Soil Moisture and Ocean Salinity), SMAP (Soil Moisture Active Passive)와 같은 다양한 위성에서 관측된 토양수분은 낮은 공간해상도로 인한 불확실성이 커지는 단점이 있다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 광학위성영상과 달리 날씨의 영향을 받지 않으며 고해상도 이미지자료를 제공하는 Sentinel-1A/B 위성을 활용하여 토양수분을 관측하는 연구가 진행되고 있다. Sentinel-1은 10m의 높은 공간해상도를 제공하지만, 1~2주 주기로 영상취득이 가능하기 때문에 재방문시기와 같은 시간해상도 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 Sentinel-1A/B SAR 기반 후방산란계수와 농촌진흥청에서 제공하는 TDR 기반 토양수분 실측값을 이용하여 우리나라 토양수분 공간분포를 산정하였다. 산정된 Sentinel-1A/B 기반 토양수분과 토양수분자료동화기법을 연계하여 토양의 수리학적 매개변수를 추출하였으며, 추출된 매개변수와 기상자료를 이용하여 장기간(2001~2018) 일별 토양수분 공간분포를 산정하였다.
최근 AI 기술을 활용하는 모바일 앱이 늘고 있다. 개인용 모바일 환경에서는 메모리 용량의 제약으로 인해 대용량 데이터로 구성된 워크로드의 학습 시 극심한 성능 저하가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 현상을 규명하기 위해 AI 워크로드의 메모리 참조 트레이스를 추출하고 그 특성을 분석하였다. 그 결과 AI 워크로드는 메모리 쓰기 연산시 약한 시간지역성과 불규칙한 인기편향성 등으로 인해 잦은 스토리지 접근을 발생시켜 모바일 기기의 성능을 저하시킬 수 있음을 확인하였다. 이러한 분석을 토대로 본 논문에서는 AI 워크로드의 메모리 쓰기 연산을 영속 메모리 기반의 스왑 장치를 이용해서 효율적으로 관리할 수 있는 방안에 대해 논의하였다. 시뮬레이션을 통해 본 연구에서 제안한 구조가 기존의 모바일 시스템 대비 80% 이상 입출력 시간을 개선할 수 있음을 보였다.
현재 우리나라의 은행산업(銀行産業)은 상당규모의 부실채권(不實債權)을 보유하고 있는데, 이는 1980년 들어 구조적 불황(不況) 쇠퇴업종(衰退業種)의 부실기업체(不實企業體)들을 정부주도하(政府主導下)에 정리하는 과정에서 은행(銀行)이 이들 부채를 떠맡게 된 데에 주로 연유한다. 국내(國內) 비은행금융기관(非銀行金融機關)이나 국제금융기관(國際金融機關)에 비해 경쟁력이 취약한 국내은행(國內銀行)의 부실채권보유(不實債權保有)는 금후의 금융자유화(金融自由化)는 물론 금융국제화(金融國際化)를 추진하는 데 애로요인으로 작용하고 있다. 본고(本稿)에서는 먼저 주요 선진국(先進國)들의 대표적인 부실기업정리(不實企業整理)의 경험을 조사하여 각국의 상이한 금융시스템과 부실기업(不實企業) 정리(整理)패턴간의 연계성을 살펴보고, 과거 우리나라의 부실기업(不實企業) 정리사례(整理事例) 및 성과분석(成果分析)을 통하여 부실채권정리(不實債權整理)의 기본적 방향을 도출하였다. 이에 이어 최근 은행산업(銀行産業)의 부실채권(不實債權) 보유현황(保有現況) 및 경영실태(經營實態)에 대한 분석(分析)을 토대로 구체적인 정리방법과 그 실효성(實效性)에 관해 이론적으로 고찰해 보았다. 주지하는 바와 같이 부실채권정리(不實債權整理)를 제약하는 가장 큰 요인은 손실배분시(損失配分時) 첨예하게 대립되는 관련당사자간의 이해상충문제(利害相衝問題)이다. 경제적(經濟的) 손실(損失)을 최소화하는 부실채권정리의 기본방향(基本方向)은 사후적(事後的) 여신관리(與信管理)에 있어서 은행(銀行)의 수동적 자세를 유발시켜 온 정부(政府)의 직접적인 개입(介入)을 지양하고 부실채권의 내용을 가장 잘 파악하고 있는 관련채권은행(關聯債權銀行)이 주체가 되어 가급적 은행책임하(銀行責任下)에 부실채권(不實債權)을 정리하는 것이라 사료된다. 이를 위한 방법으로 본고(本稿)에서는 부실채권(不實債權)을 연체기간(延滯期間) 및 상환가능성(償還可能性) 등으로 구분하여 상대적으로 양질(良質)의 부실채권은 채무기업(債務企業)의 우선주(優先株)로 전환하는 방법을 모색해 보고, 매몰비용과 다름없는 불량한 부실채권(不實債權)에 대해서는 내부유보(內部留保)의 확충, 은행자산(銀行資産)의 재평가(再評價) 등을 통해 단계적으로 대손상각처리(貸損傷却處理)하는 방안을 고찰해 보았다. 특히 부채(負債)-주식(株式) 전환방법은 은행자산(銀行資産)의 유동성(流動性) 및 수익성(收益性)을 개선하는 데 도움을 줄 수 있으며, 채무기업(債務企業)도 당장의 채무상환압박(債務償還壓迫)의 해소로 재무구조(財務構造)의 강화를 기할 수 있다는 점에서 정책적(政策的) 차원(次元)에서 적극 검토할 필요가 있다고 사료된다.
본 연구는 채권시장과 금리시장의 지표를 이용한 외환시장 환율예측 모델을 만드는데 있어 어떤 인공지능 방법론이 가장 적합한지 밝혀내는데 그 목적이 있다. 채권시장의 대표 상품인 국고채와 통안채는 위험회피 상황이 올 때 대규모로 매도되어지고 그런 경우 환율이 상승하는 모습을 자주 보여주었고, 금리시장에서 통화 스왑 (Cross Currency Swap) 가격은 달러 유동성 문제가 생길 때 주로 하락하였으며, 그 움직임은 환율의 상승에 직간접적인 영향을 미쳐온 점 등을 고려하면, 채권시장과 금리시장에서 거래되는 상품의 가격과 움직임은 외환시장에도 직간접적인 영향을 주고 있으며, 세 시장 사이엔 상호 유기적이고 보완적인 관계가 있다고 볼 수 있다. 지금까지 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 사이의 관계와 연관성을 밝히는 연구는 있어왔으나, 과거 많은 환율예측 연구들이 주로 GDP, 경상수지 흑자/적자, 인플레이션 등 거시적인 지표를 기반으로 한 연구에 집중되어 왔으며, 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 인공지능을 활용하여 외환시장의 환율을 예측하는 적극적인 연구는 아직 진행되지 않았다. 본 연구는 채권시장 지표와 금리시장 지표를 기반으로, 비선형데이터 분석에 적합한 인공신경망(Artificial Neural Network) 모델과, 선형데이터 분석에 적합한 로지스틱 회귀분석 (Logistic regression), 그리고 비선형/선형데이터 분석에 활용 가능한 의사결정나무 (Decision Tree)를 각각 사용하여 환율예측 모델을 만들고 그 수익률을 비교하여 어떤 모델이 가장 외환시장 환율 예측을 하는데 적합한지 알려준다. 또한, 본 연구는 주식시장, 금리시장, 오일시장, 그리고 외환시장 환율 등 비선형적 시계열 데이터 분석에 많이 사용되어진 인공신경망 모델이 채권시장과 금리시장 지표를 기반으로 한 외환시장 환율예측 모델에 가장 적합한 방법론을 제공하고 있다는 것을 증명한다. 채권시장, 금리시장, 그리고 외환시장 간의 단순한 연관성을 밝히는 것을 넘어, 세 시장 간의 거래 신호를 포착하여 적극적인 상관관계를 밝히고 상호 유기적인 움직임을 증명하는 것은 단순히 외환시장 트레이더 들에게 새로운 트레이딩 모델을 제시하는 것뿐만 아니라 금융시장 전체의 효율성을 증가시키는데 기여할 것이라 기대한다.
모바일 서비스 산업에서 애플리케이션 개발자나 컨텐츠 공급자는 기술이전이 쉽기 때문에 진입장벽이 낮아 경쟁이 치열하다. 본 연구에서는 모바일 서비스 산업에서의 벤처기업들이 사용할 수 있는 성장 전략에 대해서 논의해보고자 한다. 벤처기업들은 치열한 경쟁에서 살아남기 위하여 다양한 전략을 사용하고 있으나, 기업의 특성상 활용할 수 있는 기업 내 자원이 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 창업 초기에 필요한 역량을 확보하기 위하여 기업 간에 네트워크를 형성하고 시너지를 창출한 전략을 네트워크 이론의 주요 요소(네트워크 구조, 네트워크 지배구조, 그리고 네트워크 내용)를 통하여 분석 하고자 한다. 분석 대상은 국내 벤처기업들을 지분교환방식으로 인수합병하고, 단기간에 거대 기업을 형성한 국내 벤처 옐로모바일이다. 특별히 옐로모바일이 지분교환방식 인수합병이라는 네트워크 지배구조를 통하여, 네트워크를 형성하는 기업의 수를 확대하고 나아가 자회사가 된 기업들 간의 시너지로 기존의 벤처기업들이 확보하기 어려웠던 자원들을 확보하여 성장의 기반을 마련한 과정에 대하여 분석하였다. 본 연구에서는 웹크롤링을 통하여 옐로모바일의 인수합병 및 기업 간의 시너지에 대한 신문기사를 수집하였다. 수집된 기사 및 공시자료 등을 중심으로 엘로모바일이 SMATO 전략에 따라 네트워크 구조를 확장, 지분교환방식이라는 공식적인 지배구조와 신뢰라는 비공식적인 지배구조를 통하여 네트워크 형성, 그리고 수평적 수직적 인수합병을 통하여 기업간의 시너지를 낸 네트워크의 내용에 대하여 심도있게 고찰하고자 한다.
실시간 운영체제는 효율적인 스케줄링, 최소화된 인터럽트 지연, 우선순위 역전현상 해결 등의 다양한 조건을 만족시킴과 동시에, 응용프로 그램이 정해진 기한 내에 수행되는 것을 보장하여야 한다. 따라서 실시간 운영체제는 상기 조건을 만족시킬 수 있도록 설계/개발되어야 한다. 대중적인 실시간 커널의 한 종류인 MicroC/OS-II에서는 우선순위 역전 현상에 대한 해결 기법으로 뮤텍스(Mutex)를 사용한 기본적인 우선순 위 상속(Basic Priority Inheritance) 프로토콜을 사용한다. 뮤텍스를 구현하려면 우선순위가 같은 여러 태스크를 사용할 수 있도록 커널이 지원 해야 하나 MicroC/OS-II 운영체제는 우선순위가 같은 여러 태스크의 동시 사용을 지원하지 않는다. 이를 해결하기 위해 추가적인 우선순위 예 약을 사용할 수밖에 없게 되고, 결과적으로 제한된 우선순위 자원을 낭비하게 된다. 본 논문에서는 MicroC/OS-II의 불필요한 우선순위 자원을 낭비하는 문제점을 해결할 수 있는 일시적 우선순위 교환 프로토콜(Temporary Priority Swapping Protocol; TPSP)을 설계 및 구현하여, 한정 된 자원 환경을 가진 임베디드 장비에 효율적으로 운용되도록 하는데 목적을 둔다.
고등학교 정보 과목의 주요한 교육 목표는 컴퓨터 과학에 대한 올바른 지식 습득 및 활용을 통한 창의적인 문제 해결력 향상에 있다. 이러한 교육 목표를 달성하기 위해서는 무엇보다도 정보 교과서의 내용이 정확하고 적절해야 한다. 그러나 현재의 정보 교과서에는 주기억 장치와 가상 메모리 관련 내용 중 정확성이 결여된 설명이 포함되어 있다. 교과서는 주기억 장치를 RAM과 ROM으로 분류하고 있으며, 가상 메모리를 주기억 장치보다 큰 프로그램을 실행하기 위해 보조기억 장치의 일부를 주기억 장치로 사용하는 것으로 설명하고 있다. 본 연구에서는 미국 대부분의 대학에서 교재로 사용되고 있는 컴퓨터 전문 서적과의 비교 분석을 통하여 정보 교과서에 존재하는 오류의 원인을 분석하고 개선 방안을 제시하고자 하였다. 연구 결과, 주기억 장치의 종류로 ROM을 포함시키는 것은 적절하지 않다는 것을 메모리 계층 구조를 통하여 보여주었다. 가상 메모리는 프로그래머의 편의를 위해 시스템이 제공하는 기술로 이를 통해 운영체제는 프로그램의 실행에 필요한 부분만을 보조기억 장치로부터 주기억 장치에 적재한다. 현재의 컴퓨터 시스템에서는 가상메모리를 사용하는 장점으로 주기억 장치보다 큰 프로그램을 실행할 수 있다는 점보다 다수의 프로그램이 주기억 장치를 공유하여 멀티태스킹을 효과적으로 지원한다는 점이 부각되어야 한다. 또한 가상 메모리는 고등학생의 인지 발달 수준에서 이해하기에는 복잡하고 어려운 개념이기 때문에 고등학교 교육과정에서는 다루지 않는 것이 바람직하다고 제안하였다.
Respiratory Syncytial virus (RSV) is an important cause of acute lower respiratory tract infections in human, with infants and young children being particularly susceptible. In the temperate zones, sharp annual outbreaks of RSV occur during the colder months, in both the northern and the southern hemisphere. RSV is unusual in that it can repeatedly reinfect individuals throughout life and infect babies in the presence of maternal antibody. RSV isolates can be divided into two subgroups, A and B, on the basis of their reactions with monoclonal antibodies, and the two subgroups are also distinct at the nucleotide sequence level. The specific diagnosis of RSV infection was best made by isolation of virus in tissue culture, identification of viral antigen, or by specific serologic procedures. Recently, rapid detection of RSV and analysis of RSV strain variation became possible by development of methods of reverse transcription and polymerase chain reaction amplification. In this study, to determine the genetic diversity of RSV found in Korea, 173 bp and 164 bp spanning selected regions of the RSV F and SH genes were enzymatically amplified and sequenced, respectively. Eight for F gene and three for SH gene were detected in 66 nasopharyngeal swap samples tested. Two major antigenic subgroups, A and B were confirmed from Korean samples (seven for subgroup A and one for subgroup B). At the nucleotide level of the F gene region, Korean subgroup A strains showed 95-99% homologies compared to the prototype A2 strain of subgroup A and 93-100% homologies among Korean subgroup A themselves. For the SH gene region, Korean subgroup A strain showed 97.5% homology compared to the prototype A2 strain of subgroup A, and Korean subgroup B strain showed 97% homology compared to the prototype 18537 strain of subgroup B. Most of base changes were transition and occured in codon position 3, which resulted in amino acid conservation. Using the maximum parsimony method, phylogenetic analysis indicated that Korean RSV strains formed a group with other RSV strains isolated from the United States, Canada, the Great Britain and Australia.
퀵정렬은 피벗값을 최좌측, 최우측, 중간 값 또는 랜덤하게 결정하는 방법을 적용하고 있다. 본 논문은 범위 중간값을 $P_0$피벗값으로 결정하고 계속적으로 양분하는 퀵정렬 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 길이가 $n$인 리스트 $A$의 $i$=1, $j$=$n$에서 최소값 $L$과 최대값 $H$를 탐색하여 초기 피벗 키 값으로 $P_0=(H+L)/2$로 설정하고 $i$=$j$ 또는 $i$>$j$가 될 때까지 $a[i]{\geq}P_0$, $a[j]<P_0$를 교환하는 방식을 적용하였다. 피벗값에 따라 값의 교환이 완료되면 리스트 $A_0$는2개의 부분리스트 $a[1]{\leq}A_1{\leq}a[j]$과 $a[i]{\leq}A_2{\leq}a[n]$으로 분할되며 이 경우 피벗 키는 $P_1=P_0/2$, $P_2=P_0+P_1$으로 설정된다. 이러한 과정을 분할된 리스트의 길이가2일 때까지 수행되며, 리스트 길이가 2이고, $a$[1]>$a$[2]이면 $a[1]{\leftrightarrow}a[2]$로 교환한다. 제안된 방법은 퀵정렬에 비해 빠르며, 최악의 경우 수행 복잡도 $O(n^2)$을 $O(n{\log}n)$으로 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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