목적: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어를 사용해 본 경험자와 무경험자에 의한 두 종류 캐드 소프트웨어의 사용자 편의성 및 만족도를 평가하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 치과 임플란트 캐드 소프트웨어에 경험이 있는 20명의 치기공사와 캐드 소프트웨어를 사용해보지 않은 12명의 경북대학교 치과대학 학생에게 두 종류의 캐드 소프트웨어(ExoCad, Deltanine)를 이용하여 임플란트 맞춤 지대주(implant custom abutment)를 디자인하도록 하였다. 그리고 구조화된 설문지(1단계: 기본 정보 및 파일 불러오기, 2단계: 지대주 디자인 전 조건 설정, 3단계: 지대주 디자인 설정, 4단계: 전체적인 만족도)를 작성하도록 하였다. 수집된 자료의 통계분석은 Mann-Whitney U test를 사용하였다(${\alpha}=.05$). 결과: 4단계로 나누어 진 21개 문항에 대해 평가된 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 디자인 편의성과 만족도는 1단계의 두 문항에서 모두 Exocad 소프트웨어에서 유의하게 높았습니다. 2단계 및 3단계의 경우 경험이 있는 참가자는 Deltanine 소프트웨어가 훨씬 뛰어나다고 평가했습니다. 4단계에서는 두 문항 모두 Exocad 소프트웨어에서 높은 평가를 받았습니다. 결론: 2 종류 치과 임플란트 캐드 소프트웨어의 편의성 및 만족도 조사에서 Exocad 소프트웨어가 전체적으로 높은 평가를 받았다. 하지만 디자인 과정 중 핵심인 2, 3단계에서 유경험자는 Deltanine 소프트웨어를 높게 평가하였다. 따라서 그외 부분을 보강하면 Deltanine 소프트웨어는 임상에서 널리 사용될 수 있을 것이다.
모바일 앱은 사용자의 편의를 위해 개인정보에 접근할 수 있는 권한을 자주 요청한다. 하지만 이에 따라 모바일 앱을 이용하는 동안 허용되지 않은 개인정보가 유출되는 문제가 많이 발생했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 구글 앱스토어에 등록된 앱은 개인정보 처리방침에 사용자의 개인정보를 앱에서 어떻게 활용하는지 명시하도록 했다. 하지만 앱이 수행하는 개인정보 수집 및 처리 과정이 개인정보 처리방침에 정확히 공개되어 있는지 확인하기 어려우며, 모바일 앱 사용자가 앱이 접근할 수 있는 개인정보에 대해 알기 위해서는 개인정보 처리방침에 의존해야만 한다. 본 연구에서는 개인정보 처리방침과 모바일 앱을 분석하여 개인정보 처리방침의 신뢰성을 확인하는 시스템을 제시한다. 먼저 개인정보 처리방침의 텍스트를 추출 및 분석하여 모바일 앱이 어떤 개인정보를 이용할 수 있다고 공개하는지 확인한다. 이후 안드로이드 정적 분석을 통해 앱이 접근할 수 있는 개인정보 분류를 확인하고, 두 결과를 비교하여 개인정보 처리방침을 신뢰할 수 있는지 분석한다. 실험을 위해 구글 앱스토어에 등록된 약 13,000개 안드로이드 앱의 패키지 파일과 부가정보를 수집한 뒤 분석할 수 있는 앱을 선정하기 위해 4가지 조건에 따라 전처리를 진행했다. 선정한 앱을 대상으로 텍스트 분석과 모바일 앱 분석을 진행하고, 이를 비교하여 모바일 앱은 개인정보 처리방침에 공개한 것보다 더욱 많은 개인정보에 접근할 수 있음을 증명한다.
최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
Windows 운영체제는 다양한 데이터를 타임스탬프와 함께 로깅한다. 타임스탬프 변조는 안티포렌식의 한 행위로 용의자가 범행과 관련된 데이터의 타임스탬프 조작을 통해 흔적을 숨겨 분석관이 사건의 상황 재현을 어렵게 하여 수사를 지연시키거나 중요한 디지털 증거 획득을 실패하게 만든다. 따라서 이를 대처하기 위해 타임스탬프 변조를 탐지하는 여러 기법이 개발되었다. 그러나 만일 용의자가 타임스탬프 패턴을 인지하고 정교하게 시간을 조작하거나 변조 탐지에 활용되는 시스템 아티팩트를 변경한다면 탐지가 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 용의자가 파일의 타임스탬프를 조작하더라도 저장장치의 속도에 비례하여 1초 미만의 단위값까지를 고려한 정교한 변경이 어려움에 착안하여, 타임스탬프 변조를 탐지할 수 있는 기법을 설계하고자 한다. 설계한 탐지 기법에서는 우선 변조가 의심스러운 파일의 타임스탬프를 확인하여 해당 파일의 쓰기시간을 확인한다. 그다음 확인된 시간을 저장장치의 성능을 고려하여 시간 내에 기록된 파일 크기와 대조한다. 마지막으로 특정 시간에 파일이 쓰인 총용량을 구하고 저장장치의 최대 입출력 성능과 비교하여 파일의 변조 여부를 탐지한다.
본 논문은 이전 연구에서 구현된 OnePIC 앱의 실행 성능과 저장 성능을 분석하여 OnePIC 앱의 실용성을 검증한다. OnePIC 앱은 다양한 초점을 가진 사진들을 촬영한 후, 원하는 초점의 사진을 얻을 수 있는 카메라 앱이다. 본 논문은 성능평가를 위해 거리별 다초점 촬영 시간과 객체별 다초점 촬영 시간을 세부적으로 분석하였다. 성능평가는 실제 스마트폰에서 실측하는 방식으로 진행되었다. 거리별 다초점 촬영 시간은 5장에 0.84초, 객체 감지 시간은 객체 개수와 관계없이 0.19초, 객체별 다초점 촬영 시간은 5장에 4.84초 정도로 측정되었다. 다초점 사진을 한 장에 저장한 All-in-JPEG 파일 크기와 각각 JPEG 파일로 저장한 경우를 비교한 결과, All-in-JPEG 파일 크기가 미묘하게 줄어 저장공간의 큰 이득은 없었다. 그렇지만 All-in-JPEG은 다초점 촬영된 사진들의 관리 면에서 매우 용이하다. 결론적으로 본 논문의 성능평가 결과, OnePIC 앱은 촬영 시간과 사진의 저장 크기 및 관리 면에서 실용적인 것으로 판단된다.
목적: 일반적으로 총의치는 환자의 구내에서 제거 시 물에 담가 보관하도록 설명하는데, 수중에서의 총의치의 보관이 상온의 공기중에서 총의치를 보관하는 것과 비교해 체적 안정성에 장점이 있는지에 대한 연구는 부족하다. 본 연구는 의치의 올바른 보관 방법을 규정하는 데에 참고가 될 수 있도록, 수중에서 보관하는 경우와 공기중에 보관하는 경우에 의치상의체적 변화량과 양상을 평가하는 것을 목적으로 한다. 재료 및 방법: 초경석고로 제작한 주모형을 디지털 스캔하여, computer-aided design (CAD) 소프트웨어를 이용해 총의치 의치상을 디자인하고, 3D printing 기법을 이용하여 상악과 하악 각 6개의 시편을 제작하였다. 이를 매몰한 후 열중합 방식으로 온성하여 제작한 레진의치상을 상악과 하악 각 3개씩 그룹 A와 그룹 B로 나누었다. 그룹 A는 상온의 공기중에서 보관되었고, 그룹 B는 상온의 물에 담가 보관하며 24시간 간격으로 28일 동안 스캔하여 stereolithogrphy (SLA) 파일로 저장하였다. 이를 분석하여 한달 간의 체적변화를 측정하였고, best-fit 알고리즘을 이용하여 중첩시켜 3차원 비교 컬러맵을 이용하여 의치상 인상면의 변화 양상을 관찰하였다. 측정한 값은 Kruskal-Wallis test를 이용하여 분석하였다. 결과: 보관방법에 상관없이 총 체적에는 유의한 변화가 없었으나, 공기 중에서 보관한 의치상의 경우 상악 구개부와 하악 구치부 설측 변연에서 조직과 멀어지는 방향으로, 상악 결절부와 하악 후구치 삼각 융기 부위에서는 조직을 압박하는 방향으로 통계적으로 유의한 변화를 보였다. 결론: 수중에서의 의치 보관은 공기중에서의 의치 보관에 비해 의치상 인상면의 변화가 적게 나타났다.
Screw-in effect는 니켈-티타늄 전동 파일을 사용한 근관형성시 나타나는 현상으로 근관형성을 어렵게 한다. 이 연구의 목적은 다양한 니켈-티타늄 전동 파일들 사이의 screw-in effect를 비교하고자 하는 것이다. 본 연구에서는 여섯 가지의 다른 니켈-티타늄 전동 파일 기구들, 즉, $K3^{TM}$ (SybronEndo, Glendora, CA USA), $M_{two}$(VDW GmbH, Munchen, Germany), 삭제능이 있는 첨단을 가진 것과 삭제능이 없는 첨단을 가진 NRT (Mani Inc., Shioya-gun, Japan), ProFile$^{(R)}$ (Dentsply-Maillefer, Ballaigues, Switzerland), 그리고 ProTaper$^{(R)}$ (Dentsply-Maillefer, Ballaigues, Switzerland)가 사용되었다. 기구가 동일한 경사도와 크기를 가지게 하기 위해, 각 기구는 경사도 0.06, size 20을 선택하였으며, ProTaper$^{(R)}$의 경우에는 이와 유사한 S2를 사용하였다. 각 기구당 10개씩 총 60개의 투명레진 블록의 모조 단일 만곡근관(REF A0177, Dentsply-Maillefer, Ballaiguez, Switzerland)에서, 전동파일의 회전속도는 분당 300회전으로 하고, 단일 pecking 동작이 되게 하여 기구조작을 하였다. 장치를 고안하여 일정한 힘의 pecking 동작을 재현하고 screw-in effect의 힘을 측정하였다. 고안한 장치의 dynamometer가 근관형성 과정동안 screw-in force를 측정하였고, 기록된 data는 고안된 소프트웨어를 이용하여 컴퓨터에 저장되었다. 데이터는 one-way ANOVA로 통계처리를 하였고, Tukey's multiple range test를 사용하여 95% 수준에서 유의성을 검정하였다. ProTaper$^{(R)}$가 가장 큰 screw-in effect를 나타내었다(p < 0.001). $K3^{TM}$는 $M_{two}$와 ProFile$^{(R)}$ 보다 큰 screw-in effect를 나타내었다(p < 0.001). 그러나 $M_{two}$, NRT와 ProFile$^{(R)}$ 사이에서는 유의한 차이가 나타나지 않았고(p > 0.05), 삭제능이 있는 첨단을 가진 NRT와 삭제능을 가지지 않는 첨단을 가진 NRT 사이에도 유의한 차이를 나타내지 않았다. 이상의 연구결과를 통해 볼 때, 실험에 사용된 수종의 Ni-Ti 전동파일들 사이에서 screw-in effect의 차이가 나타날 것으로 보이며. 특히, Ni-Ti 전동파일의 radial lands와 rake angle이 screw-in effect의 차이를 나타낼 수 있을 것으로 생각된다.
지난 수년간 KISTI는 EDISON이라는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼을 통해 사용자들이 다양한 계산과학공학 분야에서 제공된 사이언스 애플리케이션에 대한 시뮬레이션을 수행할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 일반적으로 이러한 시뮬레이션은 대규모 계산을 수반하므로 대용량의 출력 데이터를 생산해 낸다. 온라인 플랫폼에서 이러한 시뮬레이션을 수행 할 때 발생하는 중요한 문제 중 하나는 많은 사용자가 동일한 (또는 거의 변하지 않는) 입력 매개 변수 또는 파일을 사용하여 시뮬레이션 요청 (또는 작업)을 플랫폼에 동시에 제출함으로써 플랫폼에 상당한 부담을 준다는 점이다. 다시 말해, 동일한 컴퓨팅 작업으로 인해 중복 컴퓨팅 및 스토리지 리소스가 빠른 속도로 소모된다는 점이다. 이와 같은 동일한 시뮬레이션 요청으로 인한 과도한 자원 사용 문제를 극복하기 위해, 본 논문은 실행 메타 데이터, 즉 프로비넌스를 기반으로 시뮬레이션 데이터를 효율적으로 관리하기 위한 IceSheet라는 새로운 프레임 워크를 제안한다. IceSheet 프레임워크는 시뮬레이션 실행과 관련된 프로비넌스를 수집하여 저장한다. 수집된 프로비넌스 정보는 중복 시뮬레이션 요청을 제외할 뿐만 아니라 오픈소스 검색 엔진인 ElasticSearch를 통해 기존 시뮬레이션 결과를 검색하는 데도 사용된다. 특히 본 논문은 IceSheet 프레임워크에서 저장된 시뮬레이션 결과를 검색하고 재사용할 수 있는 핵심 구성 요소에 대해 자세히 설명한다. 우리는 온라인 시뮬레이션 실행 플랫폼과 함께 연동하는 검색 엔진을 기반으로 제안된 프레임워크의 프로토타입을 구현하였다. 플랫폼에서 수집된 실제 시뮬레이션 실행 프로비넌스를 기반으로 제안된 프레임워크의 성능 평가를 수행하였다. 플랫폼과 완벽히 연동된 IceSheet 프레임워크는 사용자로 하여금 선택된 시뮬레이션 소프트웨어에 대해 과거에 입력된 매개 변수 값을 빠르게 검색하고 동일한 입력 매개 변수 값이 존재하는 경우 기존의 결과를 곧바로 반환할 수 있도록 할 것으로 기대된다. 따라서 제안된 프레임워크를 통해 이전에 실행된 시뮬레이션과 동일한 요청에 대해 중복 자원 소모를 없애고 실행 시간을 크게 단축시키는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
탄성파 속도분석법은 일괄식 속도분석법과 대화식 속도 분석등 두 가지가 있다. 일괄식 속도분석법에서는 각 속도 분석점마다 셈블런스 컨투어, 슈퍼게더 및 중합 패널등을 일괄 작성하여 도면화 시킨 후 분석자가 그 도면을 보고 속도 함수를 결정하는 방법이다. 과거 유행한 전산처리 소프트웨어들이 이 방법을 사용하고 있다. 그러나 이 방법은 도면 분석시 아주 많은 수작업이 필요하고 속도분석 결과도 정밀치 못하다는 단점이 있다. 최근에는 워크스테이션의 고속 그래픽 기능을 이용한 대화식 속도분석 기술이 개발되었다. 그런데 이들 프로그램은 기존 일괄식 속도분석법과 대동소이한 내용을 그래픽 화면으로 처리할 수 있도록 함으로써 종이 절약 외에는 특별히 나아진 것이 없다. 프로그램의 주 기능은 속도 스펙트럼에서 속도점 노드를 선택하는 것이며, 입력자료에 있을 수 있는 잡음을 제거하여 다시 속도 스펙트럼을 수정하는 기능은 없다. 잡음의 제거없이 계산한 부정확한 속도 스펙트럼을 이용해서 속도 함수를 선정한다면 정밀 속도분석은 불가능할 것이다. 방대한 탄성파 탐사자료에 대한 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해서는 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 통합된 반복적 대화식 속도분석 프로그램이 필요하다. 분석 구간의 속도와 뮤트함수를 변화시켰을 때 그로부터 얻어지는 셈블런스와 동보정 및 중합을 검토하고 이러한 수정과 검토를 신속히 반복할 수 있도록 함으로써 정확한 속도분석이 가능하기 때문이다. 여기에서는 속도분석을 신속 정확하게 수행하기 위해 속도 분석과 밀접한 관련이 있는 전산처리 공정들 즉, 슈퍼게더 조립, 셈블런스 계산, 동보정, 뮤트, 중합등을 동시에 지원하는 대화식 속도분석 프로그램 xva를 작성하였다. 대화식 속도분석에서는 분석 구간의 트레이스들을 고속으로 참조해야 하는데 이를 위해 간단한 트레이스 인덱스 파일을 설계하여 사용하였다. 직접파와 굴절파등 천부 잡음을 제거하기 위한 효과적인 수단인 뮤트 함수 영역 변환법을 새로 고안하였으며, 본 프로그램은 이 기법을 이용하고 있다. 본 영 역 변환법은 기존 알려진 역동보정법과 같이 정밀 전산처리가 가능할 뿐만 아니라 동보정과 역동보정시 발생하는 자료의 내삽 오차가 없으며 계산 시간이 크게 단축되기 때문에 정밀 대화식 속도 분석에 사용 가능하다. 프로그램 xva는 28개의 소스 파일로 구성된 패키지인데 줄 수는 12,029, 단어 수는 34,990, 글자 수는 304,073이다. 프로그램 xva는 X-Window와 Motif 환경하에서 작동한다. 프로그램 메뉴는 Motif 표준 스타일에 따라 작성하였는 바 그 사용법을 간략히 기술하였다. 본 프로그램이 완성됨으로 인하여 정밀 탄성파 속도 분석이 가능하게 되었고 그 결과 가스층의 존재 여부를 직접 확인할 수 있는 AVO(Amplitude Versus Offset)단면도등의 제작에 활용할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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