널 포인터 역참조 (Null Pointer Dereference) 취약점은 정상적인 메모리 주소를 저장한 포인터가 아닌 널 포인터를 참조할 때 발생하는 취약점이다. 그러므로, 서비스거부공격 (Denial-of-service)와 같은 공격에 악용되어 큰 피해를 줄 수 있기 때문에 식별하고 제거해야 할 중요한 취약점이다. 기존 연구에서는 기호실행과 같은 정적분석을 통해 취약점을 탐지하는 방법을 많이 제안하였다. 그러나 커널과 같은 복잡도가 높은 대형 프로그램을 검사할 때는 경로폭발 (path explosion)과 제약조건(constraint solver) 때문에 효율성이 제한되며 주어진 시간 내에 탐지하지 못할 수 있다. 또는 대형 프로그램 중 일부 함수들 혹은 라이브러리 함수를 탐지할 때 전체 프로그램의 상태를 알 수 없기 때문에 완전한 분석을 수행하지 못해 정확도가 높지 않은 경우가 있다. 본 논문에서는 소스코드가 없는 대규모 프로그램에서 특정한 일부 기능 검사 할 때 빠르고 정확하게 검사하기 위한 가벼운 취약점 탐지도구를 연구개발 하였다. 변수나 포인터를 기호로 표시하고 프로그램 실행을 에뮬레이션하여, 각 실행경로에서 데이터 의존성(data dependency) 분석과 휴리스틱 방법으로 널 포인터 역참조 취약점을 탐지한다. 기존 bap_toolkit과 실험하여 비교하였을 때 오탐율이 8% 높지만, 존재하는 취약점을 모두 탐지해냈다.
이 논문에서는 철근 절단 작업의 계획 문제를 동적 계획법으로 해결하여 근사 최적의 절단 계획을 생성하도록 하는 소프트웨어의 구현을 다룬다. 일반적으로 실제 절단 작업에 요구되는 제약사항을 반영하여 최적의 자재 절단문제의 해를 얻는 알고리듬의 설계가 필요하다. 하지만, 이것은 다중 규격의 1차원 자재 절단 문제를 풀어야 하는 것으로, 최적의 해를 얻는 선형계획법은 폭발적인 계산량과 기억용량의 한계로 적용하기 어렵다. 이러한 한계를 해결하기 위하여, 동적계획법에 근거하며 자재 절단 문제를 재구성하고, 휴리스틱을 적용하여 유한 범위의 조합 열에서도 근사 최적의 해를 찾을 수 있는 탐색 기법을 사용한 자재 절단 계획 알고리듬을 제시하였다. 그리고, 자동화된 철근 가공 산업용 소프트웨어는 작업 환경에 맞게 사용이 편리한 그래픽 화면과 사용자 인터페이스가 요구되는데, 공개 소프트웨어를 활용한 GUI 라이브러리 툴킷인 GTK+를 활용하여 이를 구현하였다. 개발된 소프트웨어는 철근 가공의 현장 지식을 바탕으로 휴리스틱 지식을 획득하여 동적계획법에 적용시킨 것으로, 지역 전통 산업과 첨단 IT 산업이 접목된 융합 IT를 시도한 사례 연구이다.
최근 기능 인력의 건설현장 기피 현상으로 인해 숙련된 기능을 지닌 인력 양성이 더욱 힘들어지고 있으며 이에 대한 해결책으로 건설장비의 자동화 및 정보화 기술이 대두되고 있다. 특히 주로 기계화로 시공이 수행되는 토공은 도로, 공항, 단지조성등과 같이 대부분의 토목 및 건축 공사에 필요한 가장 기본적인 작업이며 굴삭기는 이런 작업에서 범용으로 활용되어 이른바 '지능형' 굴삭기의 필요성 두드러지고 있다. 지능형 굴삭기는 기능공이 탑승하지 않은 채 원격 또는 자동으로 전반적인 토공 작업을 수행할 수 있는 굴삭기를 일컫는다. 본 연구는 지능형 굴삭기 개발을 위한 요소기술로서 굴삭 작업자의 노하우를 반영하여 자동적으로 굴삭기 이동경로를 생성하기 위한 방법론을 제시하는 것을 목적으로 하고 있다. 즉, 수학적인 최적화 관점에 국한하지 않고 현장에서 굴삭기 운전자의 주된 의사결정 요소로 파악된 이동거리, 자연배수 방향, 굴삭방향의 연속성의 중요도를 반영하여 최적의 이동경로를 생성시켰다. 굴삭기가 작업하는 전체 구간을 단위 셀로 나누고, 셀들에 의하여 생성된 네트워크와 셀간 이동비용을 입력값으로 하여 몇 가지 네트워크 탐색 알고리즘을 사용하여 소비용의 이동경로를 파악하도록 하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 실제 현장에서 굴삭기 운전자가 작업을 하기 위하여 의사결정을 하는 요소를 반영하여 굴삭기의 이동경로를 결정함으로 인해 현장 적용성을 높였다는 데 그 차별성과 의미가 있다.
본 연구에서는 소유효과(endowment effect)와 손실회피(loss aversion)성향에 기인한 판매자의 판매용의가격(willing-to-sell price: WTS)과 구매자의 지불용의가격(willing-to-pay price: WTP) 간의 차이에 관한 기존 연구를 최근 점점 더 소비자들이 경험하고 있는 새로운 유통경로인 온라인 경매라는 거래상황에서 재검증하였으며, 동시에 이러한 판매자와 구매자의 용의가격의 차이에 조절적 영향을 주는 요인으로, 이득(gain)과 손실(loss)에 대한 소비자들의 휴리스틱적인 성향과 관련된 기존 연구결과들을 바탕으로 하여, 제품 유형(product type)과 소비자가 가지고 있는 목적 지향성(goal orientation)이라는 추가적인 조절변수들의 효과를 살펴보았다. 실험결과, 기존연구와 마찬가지로 판매자들이 제시하는 용의가격(WTS)이 구매자들이 지불하고자 하는 용의가격(WTP)보다 높았으며, 이 두 가격의 차이는 거래되는 제품이 소비자의 입장에서 실용적인(utilitarian product) 가치를 갖는 제품일 때보다 쾌락적인(hedonic product) 가치를 갖는 제품일 때, 또한 거래에 참여한 소비자가 향상 목적(promotion goal)을 가지고 있을 때보다 예방 목적(prevention goal)을 가지고 있을 때 더욱 두드러지는 것으로 나타났다. 마지막으로, 본 연구결과의 이론적 및 실무적 시사점, 그리고 본 연구의 한계점 및 향후 연구방향에 대해서 논의하였다.
4차 산업혁명 기반의 무인화 및 인공지능 기술의 발전 속에 대한민국 육군은 미래첨단과학기술이 집약된 지상전투체계 ARMY TIGER 4.0을 추진 중이다. 이 체계는 AI 기반 초연결 지상전투체계를 중심으로 발전해나가고 있으며, 기동화, 지능화, 네트워크화를 핵심개념으로 한다. 이중 드론봇 전투체계는 기존의 드론과 로봇의 합성어로 무인전투체계를 포괄적으로 지칭한다. 이러한 추세 속에, 미래 전장은 무인화 및 인공지능 기반의 무기체계 활용이 증대될 것으로 예상된다. 특히 무인화로 전환하는 과도기에는 개별 무인체계 혹은 유·무인체계간 연결성을 보장하는 것이 상당히 중요한 문제이다. 본 논문에서는 효과적인 지휘통제 및 통신을 위한 Multiplexer 할당문제(MAP)를 소개하고, 수학적 모형을 제시함과 동시에 즉응적으로 모형의 해를 도출해줄 수 있는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 또한, 해당 MAP 모형의 최적해를 도출하여, 본 논문에서 제안한 휴리스틱 알고리즘의 해의 품질과 계산시간을 제시한다. 추가적으로, MAP에 대한 향후 연구방향에 대해서도 논의한다.
이 논문은 혁신성, 진취성, 위험감수성으로 대표되는 기업가정신이 일반인에 비해 투철한 기업가들의 인지편향이 사회적 네트워크에 따라 사업 기회 평가에 미치는 영향을 조사한 것이다. 끊임없이 요구되는 기업활동과 관련한 의사결정 시 기업가들은 자신의 지식과 경험 및 외부 전문가들의 조언을 참고하여 합리적인 판단을 하는 것이 일반적이나, 극심한 스트레스 상황 및 신속한 의사결정이 필요한 상황에서는 자신의 인지편향에 따라 휴리스틱(간편 추론법)에 종종 의존하게 된다. 특히, 기업의 성장과 영속성을 담보하기 위해 계획 중인 신사업 기회를 평가하고 선택하는 과정에서도 휴리스틱에 의한 의사결정을 한 나머지 실패하게 되는 사례를 우리는 많이 접하게 된다. 이 연구는 거듭된 성공 경험으로 형성된 기업가의 인지편향이 때로는 사업의 실패라는 부작용을 초래할 수 있다는 점에 착안하여, 기업가의 인지편향이 신사업 기회 평가에 미치는 영향을 규명하는 연구가 필요하다는 요구에서 진행하게 되었다. 그동안 대학생이나 창업을 희망하는 일반인을 대상으로 그들의 인지편향이 창업 및 기회 평가에 미치는 영향에 관한 논문은 다수 있지만, 기업가만을 대상으로 하여 사회적 네트워크와의 관계를 규명한 연구는 부족하다는 문제점이 있었다. 이 연구는 선행연구와는 달리 기업가들만을 대상으로 실증적인 조사를 시행하였으며, 사회적 네트워크와의 관계에 관한 연구도 함께 진행하였다. 연구를 위하여 중소/중견기업 기업가 150명을 대상으로 온라인 모바일 조사와 응답자의 자기기입식 설문지를 이용한 병행 조사 방법으로 설문조사를 실시하였다. 연구 결과, 독립변수인 기업가의 인지편향 중 과잉자신감과 통제 착각이 사업 기회 평가에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 조절 변수인 사회적 네트워크는 과잉자신감이 사업 기회 평가에 미치는 영향을 조절한다는 것이 확인되었다. 이 연구는 기업가들이 인지편향을 긍정적으로 활용할 수 있는 방법과 사회적 네트워크의 영향력을 알려줌으로써, 기업가들이 신사업 기회를 평가하고 선택하는 과정에서 인지편향이 어떠한 역할을 하는지와 기업가의 인지편향이 신사업 기회 평가와 관련한 구조적 관계를 사회적 네트워크가 조절하는 역할을 한다는 것을 보여주었고, 기업가들뿐만 아니라 기업가 교육 및 정책 결정에도 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
Objectives: The major objective of this paper is compare the exposure work hours and experieence of ill health symptoms among under and over employment and matched group. Workers with over employment have more exposed to hazards than that with under employment because that workers with over employment work more than those with ender employment. Methods: This study as heuristics one used the third Korean Working Conditions Survey done by Occupational Safety and Health Research Institute in 2011. The sample size is 50,023 economic active persons. Over and under employment were measured by matching method of preferred and actual work hours. The exposed work hours to hazards were measured according to 13 hazardous factors and the experience of ill health symptoms were scaled by the number of experienced 14 ill health symptoms. To compare the exposure and the symptoms experience were compared by mean difference test with F test. Results: The proportion of over employment in male employees is 32.1% and that in female employees is 29.3% and under employment rate is 11.2% in mae and 13.9% in female employees. There is significant difference of the rate of over and under emplyment among age groups, industrial sectors, occupational groups and the state of employment. The difference of the exposed work hours to hazards among under, over and matched group were statistically significant in all hazards by gender. The exposed work hours to hazards in over employment were more than those in under employment. The number of experienced symptoms in over employment is statistically significantly more than that in under employment. Conclusions: Workers with over employment may be vulnerable group in the criteria of hazard exposure and health status. The results have some implications and limitations because that this study is heuristic one. The mismatch of preferred and actual working hours may be unfavorable work condition that has impact on safety and health of workers. The impact mechanism may be investigated as future study, Because that this study used cross sectional survey data, some causal relationships cannot be evaluated.
본 본문에서는 다중 처리기 시스템에서 실시간 태스크를 정적으로 스케줄링하기 위한 새로운 기법을 제안한다. 태스크는 실행 시간과 마감시간을 지니고, 태스크 사이에는 선행 관계가 존재하며 이러한 사항을 태스크 그래프로 표현한다. 본 논문에서는 스케줄링을 위해 사용하는 처리기의 개수를 줄이면서 태스크들의 마감시간 지연의 총합을 최소화하는 스케줄을 생성하는 것에 목적을 둔다. 이 문제는 같은 단위로 측정할 수 없고 또한 서로 상충하는 두 가지 목적을 지닌 것이다. 그렇지만 기존 방법들은 마감시간 지연의 총합만을 최소화하려하거나 두 가지 목적을 하나의 기준으로 결합시킨 후 최적화하고자 한다. 본 논문에서는 두 개의 목적을 독립적으로 고려하며 최적화를 위하여 다목적 유전 알고리즘을 사용한다 태스크 스케줄링 문제에 적합한 문제 표현 전략, 우세 개념에 기초한 선택 연산, 그리고 교차 연산을 제시한다. 그리고 지역 개선 작업을 위해 세 개의 휴리스틱을 제안하였으며 이 것을 통해 유전 알고리즘의 수렴성을 높이고자 하였다. 성능 평가를 위해 기존에 알려진 유전 알고리즘과 4 개의 리스트 스케줄링 알고리즘과 비교한다. 평가 결과를 보면 제안한 기법이 180 개의 임의로 생성한 태스크 그래프 중에서 178 개에 대해 기존 5 개의 알고리즘과 유사하거나 더 나은 스케줄을 생성하였다.
진단 처방학습관리시스템은 차세대 개인화 교육 서비스 모델 중 하나로써, 단순한 이러닝 활용학습에서 벗어나 학생의 학력 및 학습 습관을 진단하고 처방하는 차세대 학습관리 시스템이다. 학생의 학업성취 진단결과에 따라 맞춤형 학습 콘텐츠를 제공하고, 개별화된 조언과 학습전략을 제시하여 학습습관을 관리하는 등의 개인화 서비스가 가능한 시스템이다. 최근 기술적으로 구현 가능한 차세대 교육 서비스 모델개발을 위한 가시적인 노력은 있지만 아직까지 효율적이고 효과적이면서도 사용경험의 극대화를 고려한 시스템의 사용성에 대한 연구는 미비하다. 사용성 평가는 Silius와 Tervakari(2002)의 웹사이트의 사용성에 대한 평가와 교육 시스템의 교육적 사용성 평가 도구가 있으며, 서영석(2007)의 교육적 사용성 고려한 웹기반 학습 사이트에 특화된 사용성 평가를 위한 전문가용 도구가 있다. 본 연구는 향후 전국적으로 도입될 가능성 있는 진단처방학습관리시스템의 교육적 사용성 평가를 위해 교육적 사용성 영역에 따라 개발된 전문가용 도구를 활용한 전문가 평가, 사용자를 통한 사용성 평가, 교사 및 담당 교육 연구사 인터뷰를 통한 문제점을 진단을 바탕으로 개선 방안을 연구하였다. 지금까지 대부분의 교육용 시스템은 효과성만을 강조하여 평가해 왔다. 그러나 본 연구는 학생이 시스템을 사용하는 과정에서의 사용 경험과 개인적 가치에 대해 조사하여 학생들의 교육적 효과성 뿐 아니라 사용자 중심의 사용 경험 극대화를 추구하는 관점에서 평가하고 그 개선점을 모색하는데 의의가 있다.
본 논문에서는 도로 영상으로부터 차량 번호판 영역을 분할하는 알고리즘을 제시한다. 차량의 번호판 영역이 다른 영역에 비해 차별되는 특정을 세 가지 측면으로 나누어, 1) 번호판의 내부 문자, 2) 번호판의 색상, 3) 번호판의 형태에 대해 분석한다. 전처리 과정에서는, 이와 같은 세 가지 측면을 고려하여 번호판의 내부 영역 및 크기를 판별할 수 있는 임계값들을 계산하며, 이를 위해 표본 영상에 대한 통계적 처리를 수행한다. 차량 영역 분할 알고리즘에서는 임계값들을 이용하여 입력영상 내부에서 번호판 영역이 강조되도록 영상을 이진화한다. 일정한 크기의 윈도우로 이진 영상(binary image) 전체를 탐색하여, 윈도우 내부 픽셀 값의 합이 높은 순으로 서로 중복이 없도록 후보 영역을 찾은 후, 간단한 휴리스틱을 이용하여 후보 영역들 중에서 번호판 영역을 선택한다. 이 알고리즘은 번호판의 변형 또는 색상 명암도에 차이가 있는 경우에 대해서 안정적이다. 또한 이 알고리즘은 복잡한 전처리 과정을 요구하지 않고, 적은 수의 표본 영상에 대한 통계 처리만으로도 228장의 실험 영상들에 대해 97.8% 정도의 높은 성공률을 보였다. 프로토타입 시스템을 구현한 결과는 512M 바이트 메모리를 장착한 3GHz 펜티엄4 PC에서 $1280{\times}960$ 해상도의 영상 1장당 평균 0.676초의 처리 속도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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