Recently, with the ever-increasing complexity of industrial robot systems, it has been greatly attention to adopt a multi-core based motion controller with high cost-performance ratio. In this paper, we propose a software architecture that aims to utilize the computing power of multi-core processors. The key concept of our architecture is to use shared memory for the interplay between threads running on separate processor cores. And then, we have integrated our proposed architecture with an industrial standard compliant IDE for automatic code generation of motion runtime. For the performance evaluation, we constructed a test-bed consisting of a motion controller with Preempt-RT Linux based dual-core industrial PC and a 3-axis industrial robot platform. The experimental results show that the actuation time difference between axes is 10 ns in average and bounded up to 689 ns under $1000{\mu}s$ control period, which can come up with real-time performance for industrial robot.
소프트웨어의 오류에 대한 통계를 보면 구현단계보다 분석과 설계 단계에 더 중요하고 많은 오류가 유입된다. 따라서 소프트웨어의 분석 및 설계 작업의 결과인 디자인 모델이 요구에 맞게 설계되었는지, 또는 구조적으로 적합한지 잘 점검할 필요가 있다. 이 논문에서는 객체지향 설계 방법으로 사용되고 있는 UML로 표현된 설계 모델을 효과적으로 테스트할 수 있는 방법에 대해 논의하였다. UML 모델을 이루는 각 요소들에 대한 제약조건을 OCL(Object Constraint Language)로 기술하고 카테고리 분할 방법을 이용하여 UML모델을 테스트하기 위한 데이터를 생성하는 방법을 제안하였다. 생성된 테스트 데이터를 이용하여 객체지향으로 설계된 모델뿐만 아니라 개발된 시스템의 기능 테스트를 수행할 수 있다.
최근의 사이버 공격은 보안패치가 발표되기 이전의 보안취약점을 악용하는 제로 데이(Zero Day) 공격, 웹 사이트를 대상으로 한 공격이 주를 이루고 있다. 이러한 공격은 소프트웨어 자체에 내장된 보안취약점을 이용하는 것이 대부분으로, 특히나 소스코드의 보안취약점을 이용한 사이버 공격은 보안장비로는 대응이 어려운 특성을 가진다. 따라서 이러한 공격을 예방하기 위해 소프트웨어를 구현하는 단계에서부터 보안취약점을 배제 시켜야한다. 본 논문에서는 구현단계에서부터 보안위협을 해소하는 Secure Coding 가이드 지원 도구를 설계하고자 한다.
개발단계에서의 보안취약점 제거는 운영단계에서 실행하는 것보다 훨씬 더 효율적이고 효과적으로 적용될 수 있다. 소프트웨어에 내재된 보안취약점이 사이버 침해사고의 주요 원인이 되고 있어서 소스코드 수준에서의 보안취약점을 최소화하기 위한 일환으로 시큐어코딩이 주목받고 있다. 소프트웨어 개발과정에서 보안취약점을 제거하는 것이 보다 효과적이면서도 근본적인 해결책이 될 수 있다. 본 논문에서는 개인 단체 조직에서 모바일 시큐어코딩 적용에 따른 보안수준을 평가하기 위한 모바일 시큐어코딩 자가평가(Mobile-Secure Coding Self Assessment) 방법을 연구 제안한다.
수십년간 매우 많은 소프트웨어 결함 예측 모델에 관한 연구들이 수행되었으며, 그들 중 기계학습 기법을 사용한 모델들이 가장 좋은 성능을 보였다. 딥러닝 기법은 기계학습 분야에서 가장 각광받는 기술이 되었지만 결함 예측 모델의 분류기로 사용된 연구는 거의 없었다. 몇몇 연구들은 모델의 입력 소스나 구문 데이터로부터 시맨틱 정보를 얻어내는데 딥러닝을 사용하였다. 본 논문은 3개 이상의 은닉층을 갖는 MLP를 이용하여 모델 구조와 하이퍼 파라미터를 변경하여 여러 모델들을 제작하였다. 모델 평가 실험 결과 MLP 기반 딥러닝 모델들은 기존 결함 예측 모델들과 Accuracy는 비슷한 성능을 보였으나 AUC는 유의미하게 더 우수한 성능을 보였다. 또한 또다른 딥러닝 모델인 CNN 모델보다도 더 나은 성능을 보였다.
국내 무기체계 연구개발과정에서 소프트웨어 신뢰성이 중요한 요소로 여겨지고 있다. 그래서 무기체계 소프트웨어 연구개발 절차에는 소프트웨어 신뢰성 향상을 위한 활동들이 포함되어 있다. 하지만 개발절차에 포함된 활동은 소스 코드 정적 및 동적 분석으로 국제 표준에서 요구하는 활동과 다소 차이가 존재한다. 소프트웨어 신뢰성 관련 국제 표준인 IEEE std 1633-2016에서는 소프트웨어 신뢰성 확보를 위한 프로세스를 정의하고 있으며, 이들 가운데 소프트웨어 신뢰성 추정을 필수 활동이라고 이야기하고 있다. 소프트웨어 신뢰성 추정은 시험단계의 결함을 기반으로 통계 모델을 활용해 현재 시점의 소프트웨어 신뢰성을 추정하는 활동이다. 추정한 모델을 기반으로 소프트웨어 고장률을 추정할 수 있으며, 목표 고장률과의 비교를 통해 시험 종료 여부를 결정할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 무기체계 소프트웨어 개발 과정에 소프트웨어 신뢰성 추정 모델을 적용하였다. 그 결과 목표한 소프트웨어 신뢰성을 달성하기 위해 지속적인 시험이 진행되었으며, 정량적인 소프트웨어의 신뢰성을 확인 할 수 있었다. 본 연구를 기반으로 무기체계 소프트웨어의 개발 과정에서 국제 표준에서 제시한 소프트웨어 신뢰성 공학 프로세스를 반영하는 노력이 지속적으로 이루어지기를 기대한다.
In the era of the forth Industrial Revolution, open source code and open source hardware have gained much attention. In particular, 3D printing technology is expanding into the realms of classical science, technology and our daily lives. Relatedly, in the present study, we demonstrate the manufacture of a nano-LC MALDI spotter robot using 3D printing technology. The parts of the spotter robot were either made using a 3D printer or purchased as 3D printer parts from the 3D printer online market, so that anyone can make the robot without a deep knowledge of engineering or electronics, i.e., DIY (do-it-yourself) product. In the nano-LC MALDI spotter, the nano-LC eluent and MALDI matrix were mixed in a T-union and discharged from the capillary outlet. The eluent and matrix mixture could be spotted onto the movable MALDI plate. The MALDI plate was designed to translate in a two-dimensional space (xy plane), which was enabled by the movements of two stepper motors. In the paper, all computer-aided design (CAD) files for the parts and operation software are provided to help the reader manufacture their own spotter robot.
This paper presents a systematic procedure for three-dimensional noise analysis of an axial-flow fan by using computational aero-acoustics based on Ffowcs Williams-Hawkings equation. Flow-fields of a basic fan model are simulated by solving three-dimensional, unsteady, Reynolds-averaged Navier-Stokes equations using the commercial code ANSYS CFX 11.0. Starting with steady flow results, unsteady flow analysis is performed to extract the fluctuating pressures in the time domain at specified local points on the blade surface of the axial flow fan. The perturbed density wave by rotating blades reaches at the observer position, which is simulated by an in-house noise prediction software based on Ffowcs Williams-Hawkings equation. The detailed far-field noise signatures from the axial-flow fan are analyzed in terms of source types, field characteristics, and interpolation schemes.
소프트웨어 산업이 발달됨에 따라, 텍스트 위주의 정보보다는 시각적 정보의 요구가 점차적으로 증가하게 되었다. 이로 인해, 실세계에 존재하는 다양한 원시 정보를 사용자가 원하는 시각적인 설계 표현으로 나타내기 위해 자동화된 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 추상 정보를 의미 분석을 통해 파싱을 하고, 시각화 구조의 매핑을 통해 시각적 언어를 추출하는 방법론 및 툴에 대해 논한다. 이 툴은 정규 규칙을 사용하여 관계적 구조로 표현하고, 이를 시각화 구조로 매핑하여 시각 정보를 제공한다. 원시코드의 추상 정보를 시각 정보로 변환하는 제안 툴인 VOLS(Visual Object Layout System)는 문서를 시각화하여 사용자에게 이해성을 향상시키며, 기존 원시코드의 유지보스 측면에서 사용자에게 도움을 제공한다.
프로그램 코드의 유사도 측정에 대한 방법은 여러 가지 존재하고 있으며 유사도 측정 프로그램도 많이 존재한다. 이런 프로그램 유사도 측정 도구는 중소규모 소프트웨어 프로젝트에 많이 사용되고 있으나, 실제 대규모 소프트웨어의 유사도 검사를 위해서 사용하기에는 한계가 존재한다. 지금까지 대규모 소프트웨어의 유사도를 측정할 수 있는 객관적 방법이 거의 제시되지 않고 있어, 본 논문에서는 대규모 소프트웨어의 소스코드를 요약하여 서로 다른 프로그램의 유사도를 측정하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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