This paper proposes a new computational aeroacoustics method for an axial fan analysis. The major aeroacoustic noise source of an outdoor air-conditioner is the axial fan. It was revealed that the dominant noise source is the aerodynamic interactions between the rotating blade and stationary orifice. Many researches were focused on the fan only case. However, it does not fit to a real outdoor unit of air-conditioner. Especially, the inlet part of the axial fan of real system case is complex and not uniform. So, in order to identify the dominant noise source of axial fan, full outdoor unit analysis is important. Transient CFD analysis of full system was performed by commercial CFD code - SC/Tetra. Dominant noise source of the system was calculated by commercial CFN code - FlowNoise. The results show that not only BPF peaks but also broadband noise are similar to the measured data.
Domain analysis is the process of analyzing related software systems in a domain to find their common and variable parts. In the case of device drivers, they are highly suitable for domain analysis because device drivers of the same domain are implemented similarly for each device and each system that they support. Considering this characteristic, this paper introduces a new approach to the domain analysis of device drivers. Our method uses a code clone detection technique to extract similarity among device drivers of the same domain. To examine the applicability of our method, we investigated whole device drivers of a Linux source. Results showed that many reusable similar codes can be discerned by the code clone detection method. We also investigated if our method is applicable to other kernel sources. However, the results show that the code clone detection method is not useful for the domain analysis of all kernel sources. That is, the applicability of the code clone detection method to domain analysis is a peculiar feature of device drivers.
구조해석은 대기업뿐 만 아니라 중소 중견기업에서도 제품 납품을 위한 인증절차의 강화 및 개념설계에서 상세설계로 진행되는 프로세스에서의 시간 단축을 위해 시험과 함께 필수 절차로 활용되고 있다. 적은 비용으로 활용이 가능한 오픈소스 솔버는 자동으로 전처리 데이터를 생성해주는 상용 솔버와 다르게 격자와 같은 입력데이터가 문제가 있을 경우 계산단계에서 오류나 실패하는 경우가 빈번하게 발생할 수 있기 때문에 비 전문가가 활용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 구조해석 오픈소스 솔버(Caculix, Code_Aster)를 이용하여 사용자가 손쉽게 기계적 구조 문제의 분석에 활용이 가능한 전 후 처리기를 개발하였다. 특히, 3D 모델, 격자, 시뮬레이션 조건, 결과 정보 분석 등의 각 단계에서 오픈소스 솔버에 따라서 상이한 형태의 데이터를 분석하고 그에 맞는 정확한 정보를 추출 및 생성하는 알고리즘을 개발하여 적용하였다. 또한, 오픈소스 솔버의 계산 정확도를 높이고 오류를 방지하기 위하여 솔버 특성에 맞는 격자를 생성해주고 격자 모델의 자동 힐링 기능을 개발하였다. 마지막으로 해당 시스템의 정확성을 검증하기 위하여 사용소프트웨어와 비교한 검증 결과와 활용 결과를 설명한다.
사물 인터넷 시장 규모의 급격한 성장에 따라 임베디드 시스템에서 가장 많이 쓰이는 언어인 C/C++ 언어의 사용도 증가하고 있다. C/C++ 언어의 코드 품질을 향상시키고 개발 비용을 절감시키기 위해 소프트웨어 개발 전반부에서 수행 가능한 소프트웨어 검증기법인 정적 분석을 사용하는 것이 좋다. 많은 프로그램들이 정적 분석을 사용하여 소프트웨어의 안전성을 검증하고 있으며 많은 정적 분석 도구들이 사용 및 연구되고 있다. 본 논문에서는 Clang 정적 분석도구를 사용하여 검증된 시험 코드에 대한 보안 약점 검출 성능을 확인한다. 또한 소스 코드 난독화 기법인 구획 난독화, 데이터 난독화, 제어 흐름 난독화 기법이 각각 적용된 시험 코드에 대한 정적 분석 결과와 원본 시험 코드에 대한 정적 분석 결과를 비교하여 소스 코드 난독화 기법에 따른 Clang 정적 분석 도구의 성능 영향을 분석한다.
이 논문은 한국어 정보원의 구조를 분석하고 기본문자의 출현확율에 따른 KS몰스코오드를 재구성하여 전송속도및 효율을 14%이상 향상시키고 또 앞서 일부 제안된 바 있는 △parameter의 효과와 그것에 의한 한글의 단음절의 자동 식별방법 및 코오드의 개선및 data entry의 합리화에 미치는 영향에 대해서 기술하였다. 아울러 단음절의 자동식별은 13∼16%의 효율을 향상시킨다는 것도 명백히 하였다.
Superstructures and isolation systems of seismically isolated buildings located close to active faults may observe increased seismic demands resulting from long-period and high-amplitude velocity and displacement pulses existent in near-fault ground motions as their fundamental periods may be close to or coincident with these near-fault pulse periods. In order to take these effects into account, the 1997 Uniform Building Code (UBC97) has specified near-source factors that scale up the design spectrum depending on the closest distance to the fault, the soil type at the site, and the properties of the seismic source. Although UBC97 has been superseded by the 2015 International Building Code in the U.S.A., UBC97 near-source factors are still frequently referred in the design of seismically isolated buildings around the world. Therefore it is deemed necessary and thus set as the aim of this study to assess the necessity and the adequacy of near-source factors for seismically isolated buildings. Benchmark buildings of different heights with isolation systems of different properties are used in comparing seismic responses obtained via time history analyses using a large number of historical earthquakes with those obtained from spectral analyses using the amplified spectrums established through UBC97 near-source factors. Results show that near-source factors are necessary but inadequate for superstructure responses and somewhat unconservative for base displacement response.
This paper introduces a new point depletion-based source term calculation code named BESNA (Bateman Equation Solver for Nuclear Applications), which is aimed to estimate nuclide inventories and source terms from spent nuclear fuels. The BESNA code employs a new modified CE/CM (Constant Extrapolation - Constant Midpoint) predictor-corrector scheme in depletion calculations for improving computational efficiency. In this modified CE/CM scheme, the decay components leading to the large norm of the depletion matrix are excluded in the corrector, and hence the corrector calculation involves only the reaction components, which can be efficiently solved with the Talyor Expansion Method (TEM). The numerical test shows that the new scheme substantially reduces computing time without loss of accuracy in comparison with the conventional scheme using CRAM (Chebyshev Rational Approximation Method), especially when the substep calculations are applied. The depletion calculation and source term estimation capability of BESNA are verified and validated through several problems, where results from BESNA are compared with those calculated by other codes as well as measured data. The analysis results show the computational efficiency of the new modified scheme and the reliability of BESNA in both isotopic predictions and source term estimations.
소스 코드의 보안 취약점을 탐지하는 전통적인 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 만약 보안 취약점 유형들에 대한 좋은 품질의 데이터가 있다면, 이와 머신러닝 기술을 활용해 효과적으로 문제를 해결할 수 있을 것이다. 이에 본 논문은 정적 프로그램 분석에 머신러닝 기술을 활용하여 소스 코드에서 보안 취약점을 탐지하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 가능성을 보인다. 메소드 단위의 코드 조각의 의미를 해석하여 메소드의 이름을 예측하는 code2vec 모델을 사용하고, 모델을 생성하고 검증 및 평가를 하기 위한 데이터로 흔히 발생할 수 있는 보안 취약점을 모아놓은 Juliet Test Suite를 사용하였다. 모델 평가 결과 약 97.3%의 정밀도와 약 98.6%의 재현율로 매우 희망적인 결과를 확인하였고 오픈 소스 프로젝트의 취약점을 탐지함으로써 가능성을 보였다. 향후 연구를 통해 다른 취약점 유형과 다양한 언어로 작성된 소스 코드에 대해서 대응함으로써 기존의 분석 도구들을 대체할 수 있을 것이다.
잘못된 메모리 접근으로부터 발생되는 오류는 C언어로 작성된 프로그램에서 가장 빈번하게 발생하는 오류이다. 이러한 오류를 자동으로 검출하기 위한 기존의 상용화 도구 및 연구결과는 수행시간에 테스트 대상 프로그램에 가해지는 부가적인 오버헤드가 매우 크거나 검출할 수 있는 메모리 접근오류의 종류가 제한적이다. 본 논문에서는 기존연구의 한계점을 개선한 새로운 메모리 접근오류 검출기법을 제안하고 실험을 통해 기존연구와의 비교분석을 수행하였다. 본 논문은 C언어 기반 프로그램의 소스코드 분석기법에 기반하고 있으며, 테스트 대상 프로그램에 할당된 동적 메모리 블록의 주소 범위에 대해 컬러링 기법을 적용한다. 본 논문에서 제안하는 오류검출기법은 기존의 바이너리 코드 분석기법에 비해 다양한 형태의 메모리 접근오류를 검출할 수 있으며, 테스트 대상 프로그램의 수행시간에 요구되는 메타데이터의 유지 및 갱신연산에 따른 공간 및 성능오버헤드가 기존의 소스코드 분석기법에 비해 개선되었다. 또한 본 논문에서 제안하는 기법은 테스트 대상 프로그램과 공유 라이브러리간의 호환성 문제를 일으키지 않으며, 메모리 할당함수의 내부 메커니즘을 변경하지 않는 특징을 갖고 있다.
최근 다양한 형태의 악성코드 등장으로 인해 기존의 정적 분석은 많은 한계를 노출하고 있다. 정적분석은 (악성)코드를 실제로 실행하지 않고 원시 코드나 목적 코드를 가지고 코드나 프로그램의 구조를 분석하는 것을 의미한다. 한편 정보보안 분야에서의 동적 분석이란 일반적으로 (악성)코드를 직접 실행하여 분석하는 형태로 프로그램의 실행 플로우를 파악하기 위해 (악성)코드의 실행 전후 상태를 비교·조사하여 분석하는 형태를 의미한다. 그러나 동적 분석을 위해서는 막대한 양의 데이터와 로그를 분석해야 하며 모든 실행 플로우를 실제로 저장하기도 어려웠다. 본 논문에서는 윈도우 환경(윈도우 10 R5 이상)에서 2세대 PT를 기반으로 악성코드 탐지 및 실시간 다중 동적 분석을 수행하는 시스템의 전처리기 구조를 제안하였고 이를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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