본 논문은 리눅스 커널 운영체제에서 커널 개발자의 실수나 의도하지 않은 오류 및 시스템 오류로 인하여 발생되는 시스템 정지 현상을 줄이기 위한 커널 하드닝 기능을 설계한다. 본 논문에서 제안하는 커널 하드닝 기능은 문제가 발생한 커널 부분을 수행 중인 프로세스에 대한 동작을 정지시키는 기능과 오류가 발생한 코드에 대한 변수 값이나 주소 값이 가진 특정한 값을 복구시키는 기능을 가진다. 커널 하드닝 기능에서 문제가 있는 모든 프로세스를 무조건 복구하는 것이 아니라 복구 가능성을 판별하여, 복구 가능한 프로세스에 대해서만 복구 될 수 있도록 한다. 또한 오류가 발생한 커널 코드에 대해서 복구 가능한 경우에는ASSERT() 함수에서 복구가 가능하도록 설계하였다.
본 논문은 리눅스 커널 네트워크 모듈에서 커널 개발자의 실수나 의도하지 않은 오류 등으로 인하여 발생되는 시스템 정지 현상 또는 시스템 패닉 현상을 줄이기 위한 커널 하드닝 설계 내용을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 네트워크 모듈 내의 커널 하드닝 기능은 문제가 발생한 리눅스 네트워크 모듈을 수행 중인 프로세스에 있어서 문제가 발생한 코드의 주소 형태와 값 형태에 따라 복구를 하도록 하는 것이다. 값과 주소에 대한 잘못된 수행으로 시스템이 정지되는 현상을 줄임으로써 안정적인 네트워크 기능 동작을 보장한다. 오류가 발생한 커널 코드에 대해서 복구 가능한 경우에는 ASERT() 함수에서 복구가 가능하도록 설계되었다.
이 논문에서는 B2B 시스템에서 사용할 수 있는 XML. 기반의 키 복구 설계에 대해 소개한다. 이 키 복구는 시스템 내에서 사용되는 전자서명과 암호화를 W3C(World Wide Web Consortium)에서 최근 정의하고 있는 XML 전자서명 (XML Digital Signature)과 XML 암호화(XML Encryption)를 사용한다. 서명이나 암호화한 결과 값이 XML 문서 형태로 구성되고 시스템 전반에 사용되는 메시지들이 또한 모두 XML 문서 형태로 구성됨으로 기존의 XML 응용 및 XML 기반의 전자상거래 플랫폼에 투명하게 접목이 가능하다. 또한, 키 복구 방식으로는 키 위탁방식을 사용하며 기업에서 사용할 수 있도록 설계되고 구현되었다. 이 키 복구는 회사 내의 키 복구 서버로부터의 키 복구는 물론, 거래가 있는 다른 회사의 키 복구 서버에 대해 그 거래에 해당하는 문서의 키 복구 요청도 가능한 것이 그 특징이다
이 논문은 산업용 방사선영상을 비선형왜곡의 영향으로부터 복구하는 방법을 제시한다. 비선형 형태의 모델을 구현하기 위해 역자승법칙과 비어의 법칙에 근거한 해석적 방법을 고안한다. 방사선 선원과의 위치설정에 따른 다양성에 기인한 기하학적 영향이 디지털화된 영상에 반영된다. 각도, 위치, 흡수상수, 길이, 너비 및 화소수 산출 등과 같은 파라미터 값으로 표현하는 모델관련 특성을 샘플영상과 일치하도록 모델 내에 수식적으로 규정하였다. 모델과 최근접한 영상으로의 복구를 위한 탄젠트 기울기 기반 보정기법을 고안하였다. 이 방식을 강판튜브 방사선영상에 적용하여 영상을 복구한 결과가 제시되고 논의된다.
웜홀 네트웍에서 교착상태의 복구를 기반으로 하는 라우팅 알고리즘은 간단한 하드웨어 구조와 높은 라우팅 적응성으로 인해 관심을 이끌었다. 진보적인 교착상태 복구 방안들은 교착상태에 속한 패킷들을 삭제하는 대신에 소수 전용 리소스들을 통해 전송한다. 교착상태에 속한 패킷은 타임아웃에 의해 선정하는데 다양한 트래픽 형태 및 패킷 길이를 고려하여 가장 바람직한 성능을 가져오는 제한 시간 값을 결정하기는 매우 어려운 일이다. 본질적으로, 타임아웃을 사용하는 현재의 방법들은 네트웍 부하가 심하거나 메시지 길이가 긴 경우에 교착상태의 존재를 잘못 판단할 가능성이 크다. 또한 교착상태가 발생할 경우, 하나 이상의 메시지가 교착상태로 판단되어 복구를 위해 마련된 자원을 과포화시킬 수 있다. 본 논문에서는 타임아웃을 사용하지 않고 보다 정확히 교착상태를 발견하는 방안을 제시한다. 제안한 방안은 교착 상태를 잘못 판단하는 확률을 현저히 낮출 수 있다. 또한 순환 구조를 이루는 대기 상태의 메시지들 중에서 하나만을 교착상태라고 선언함으로써 복구에 따른 부담을 감소시킨다.
산사태지(山沙汰地)에서의 자연적인 식생착생(植生着生) 및 식생회복과정(植生回復過程)을 구명(究明)하기 위하여 경기도(京畿道) 용인(龍仁) 화성군지역(華城郡地域)에서 산사태지(山沙汰地) 복구공사시행지(復舊工事施行地)(14개소)와 복구공사시행지(復舊工事施行地)(14개소)를 대상(對象)으로 1993년과 1994년에 식생조사(植生調査) 수행(遂行)하였다. 산사태지(山沙汰地)에서는 총 61종(種)의 식생(植生)이 출현하였으며, 초기식생침엽은 주로 참싸리새, 쑥, 고사리, 망초, 산딸기, 국수나무 등에 의해 이루어지고 있었다. 종다양도(種多樣度)와 균재도(均在度)는 복구공사비시행지(復舊工事非施行地)가 복구공사시행지(復舊工事施行地)에서보다 높았으며, 또한 주변식생과의 유사도지수(類似度指數)에 있어서도 복구공사비시행지(復舊工事非施行地)가 복구공사시행지(復舊工事施行地)에서보다 높게 나타났고, 천이도지수(遷移度指數)에 있어서는 두 처리지에서 비슷한 값을 보였으므로 복구공사시비행지(復舊工事非施行地)에서는 주변식생의 영향을 많이 받는 것으로 판단된다. 따라서 산사태지(山沙汰地)의 식생회복녹화(植生回復綠化)에는 초기착생력(初期着生力)이 크고 적응력(適應力)이 큰 참싸리, 새, 억새, 쑥, 고사리, 산딸기, 망초, 국수나무 등과 같은 자생종(自生種)의 활용(活用)이 도입초종(導入草種)의 이용보다 효과적일 것이다.
지구온난화로 인한 홍수빈도 및 강우강도의 증가로 홍수피해의 규모는 더욱 증가하고 있다. 그리고 방재대책도 발생한 피해에 대한 복구를 주된 정책으로 하던 소극적 자세에서 벗어나 과학적 공학적 접근을 통해 재해에 대응할 수 있는 기술을 개발하는 적극적 홍수방어 체계를 구축하고 있다. 또한, 설계빈도의 무조건적인 상향조정에 따른 확정론적인 방법에 의존하기 보다는 추계학적 방법을 도입한 수문량 확충 및 매개변수의 불확실성 분석이 필요성이 대두되고 있는 실정이다. 일반적으로 수공구조물의 설계 시에는 설계홍수량을 사용하는데 이는 홍수특성, 홍수발생빈도, 홍수발생 가능성 등을 수공구조물의 규모와 파괴 시 예상되는 피해 정도에 따라 요구되는 안전성을 함께 고려해 수공구조물의 설계기준으로 활용된다. 설계홍수량은 지속시간과 재현기간을 사전에 지정하여 빈도분석을 통해 설계강우량을 산정하고 이를 강우-유출 분석을 함으로써 산정된다. 설계강우량은 빈도분석을 위해 선택된 강우형태에 따른 수문학적 무작위성을 포함하고 있다. 따라서 시간적 변동을 고려한 적절한 강우양상 형태의 선택은 수문학적으로 안전한 수공구조물의 설계 및 평가에 매우 큰 영향을 미친다. 현재의 경우는 강우형태에 대한 선택이 경험에 의해 임의로 이루어지므로, 토목공학자는 여러 가지 발생 가능한 강우형태에 따른 시간적 분포에 대해 고려해야 한다. 본 연구에서는 Huff분위에 따른 무차원 누가 강우곡선을 이용해 강우변동양상 생성을 위한 제약조건을 log-ratio 변환을 이용해 극복하였으며, 결과의 통계 특성치를 Johnson 분포를 통해 표준정규분포로 변환시켰다. 무작위 변수 발생 후 강우양상별 표준정규값의 상관행렬을 이용하여 상관성이 있는 무작위변수로 변환하였다. 얻어진 상관성을 갖는 무작위변수는 log-ratio 역변환을 통해 상관성을 갖는 변수로 재변환해서 무차원화된 강우곡선을 얻을 수 있었다.
머신러닝의 한 종류인 딥러닝은 각 학습 과정을 진행할 때, 가중치를 변경하면서 학습을 수행한다. 딥러닝을 수행할때 대표적으로 사용되는 Tensor Flow나 Keras의 경우 학습이 종료된 결과를 그래프 형태로 제공한다. 이에 과다학습으로 인한 퇴화 현상 또는 가중치의 잘못된 설정으로 인해 학습 결과에 오류가 발생하는 경우, 해당 학습 결과를 폐기해야한다. 이에 기존 기술은 학습 결과를 롤백하는 기능을 제공하고 있지만, 롤백 기능은 최대 5회 이내의 결과로 제한된다. 또한, 딥러닝의 모든 과정을 기록하고 있는 것이 아니기 때문에 값을 추적하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 MLOps의 개념을 적용한 기술이 존재하지만. 해당 기술에서는 이전 시점으로 롤백하는 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 기존 기술의 문제점을 해결하기 위해 학습 과정의 중간 값을 블록체인으로 관리하여 학습 중간 과정을 기록하고, 오류가 발생할 경우 롤백할 수 있는 시스템을 구성한다. 블록체인의 기능 수행을 위해서 딥러닝 과정 및 학습 결과 롤백은 Smart Contract를 작성하여 동작하도록 설계하였다. 성능평가는 기존의 딥러닝 방식의 롤백 기능을 평가하였을 때, 제안방식은 100%의 복구율을 가지는 것에 비교하여 기존 기법에서는 6회 이후에 복구율이 감소되어 50회일 때 10%까지 감소하는 것을 확인하였다. 또한, 이더리움 블록체인의 Smart Contract를 사용할 때, 블록 1회 생성 시 157만원의 금액이 지속적으로 소모되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 2차원 물체영상으로부터 면을 분할하고 분할된 면의 형태에 대한 정보를 추출하는 새로운 면 분할 및 표현 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 사용된 signature기법은 물체나 면의 중심을 구하고 중심점으로부터 반시계방향으로 360도 회전하면서 중심점과 경계선까지의 거리 D를 회전각도 ${\theta}$의 함수로 표현하는 방법으로, 물체영상에 적용했을 때 면의 위치에 따라 signature영역에서 하나의 회전각도에 대응하여 2개 이상의 거리값을 갖는 구간들이 존재하게 되며, 이들 거리값들은 각 구간 내에서 면의 개수 만큼의 폐곡선을 형성한다. 이와 같은 특징을 이용하여 면을 분할할 수 있으며, 분할된 면으로부터 꼭지점의 수, 모서리의 수, 오목특성 등과 같은 면의 특성을 얻을 수 있다. 제안된 알고리즘은 면의 일부분이 손실된 경우에도 curve fitting방법을 적용하여 손실된 부분을 용이하게 복구할 수 있다는 장점을 갖는다.
분산 시스템에 결함 내성 기능을 제공하는 기법의 하나인, 검사점을 이용한 회복 기법을 효율 적으로 구현하기 위해서는 최적화된 검사점 설정 구간의 선택이 매우 중요한 문제로 인식되고 있다. 본 논문은 분산 시스템내의 각 프로세스 적절한 검사점 설정 구간을 프로세스의 연산 중에서 동적으로 스케 쥴링 하는 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 시스템내에의 각 프로세스가 현 검사점 구간 동안으 검사점 설정 비용과 가능한 롤백 회복 비용을 비교 평가하고, 다음 검사점 설정을 위한 적절한 구간을 계산한다. 대부분의 기존 기법들과는 달리 제안된 기법은 검사점과 롤백 두 가지 비용 모두를 최소화는 구간 값 을 선택하여 , 현 검사점 구간 동안의 통신 형태를 고려한 구간 값을 선택한다. 또한 검사점 설정 구간 선 택을 위한 별도의 통신비용의 요구되지 않으며, 제안된 기법의 기존의 검사점 조정 기법들과 쉽게 통합되어 사용될수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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