그래핀 나노플레이트렛(GNP)은 현시점에서 가장 산업화 적용에 가까운 그래핀으로 알려져 있다. 하지만 현재 GNP는 그 우수한 생산량에도 불구하고 응집현상과 물리화학적 불균질성으로 인해 복합재에서의 강화재로 사용되기에는 제한이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 GNP의 문제 해결을 위해 산업화 레벨의 대량생산 공정으로 확장 가능한 비공유 기능기화공정을 이용하여 GNP를 기능기화하였다. 본 기능기화 공정은 저렴한 물질로 알려진 멜라민을 사용하여 GNP의 응집현상을 방지하는 동시에 극성 용매내에서의 분산성을 향상시켰다. 뿐만 아니라 기능기화된 GNP의 분산성의 차이를 이용한 염석법 공정을 적용, GNP를 크기 별로 정제하였다. 이처럼 본 연구는 언급한 기능기화와 분리 공정을 기반으로 하여 GNP의 복합소재/부품 산업 응용을 위한 전략을 제시하였다.
데이터 공유 및 재사용은 필수가 되었다. 데이터 리포지터리는 이러한 데이터 공유 및 재사용을 위한 핵심 도구이다. 본 연구의 목적은 국립생태원이 구축 및 운영 중인 EcoBank의 서비스를 제안하기 위함이다. 연구 목적을 달성하기 위하여 re3data.org에 등록된 생태 분야 해외 데이터 리포지터리 123개 중 10개를 선정하여 조사 및 분석하였다. 분석 결과 3가지 서비스가 공통으로 도출되었다. 3가지 서비스는 첫째, 연구데이터 정책, 둘째, 연구데이터 품질 검토 그리고 연구데이터 관리 교육 및 워크숍으로 구성된다. 여기에 EcoBank의 글로벌한 데이터 공유를 위해서는 re3data.org와 같은 데이터 리포지터리 레지스트리에 등록을 해야 하며 리포지터리의 신뢰성 및 품질 확보를 위한 인증을 추진할 것을 제안해 본다.
최근 심층 신경망 (Deep Neural Networks, DNNs)는 모바일 및 임베디드 디바이스에 인간과 유사한 수준의 인공지능을 제공해 많은 응용에서 혁명을 가져왔다. 하지만, 이러한 DNN의 높은 추론 정확도는 큰 연산량을 요구하며, 따라서 기존의 사용되던 모델을 압축하거나 리소스가 제한적인 디바이스를 위해 작은 풋프린트를 가진 새로운 DNN 구조를 만드는 방법으로 DNN의 연산 오버헤드를 줄이기 위한 많은 노력들이 있어왔다. 이들 중 최근 작은 메모리 풋프린트를 갖는 모델 설계에서 주목받는 기법중 하나는 레이어 간에 패러미터를 공유하는 것이다. 하지만, 기존의 패러미터 공유 기법들은 ResNet과 같이 패러미터에 중복(redundancy)이 높은 것으로 알려진 깊은 심층 신경망에 적용되어왔다. 본 논문은 ShuffleNetV2와 같이 이미 패러미터 사용에 효율적인 구조를 갖는 소형 신경망에 적용할 수 있는 패러미터 공유 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 작은 크기의 템플릿과 레이어에 고유한 작은 패러미터를 결합하여 가중치를 생성한다. ImageNet과 CIFAR-100 데이터셋에 대한 우리의 실험 결과는 ShuffleNetV2의 패러미터를 15%-35% 감소시키면서도 기존의 패러미터 공유 방법과 pruning 방법에 대비 작은 정확도 감소만이 발생한다. 또한 우리는 제안된 방법이 최근의 임베디드 디바이스상에서 응답속도 및 에너지 소모량 측면에서 효율적임을 보여준다.
컴퓨터가 보급된 이래로 정보보안을 달성하기 위해 많은 노력이 이루어졌다. 그중 메모리 보호 기법에 대한 연구가 가장 많이 이루어졌지만, 컴퓨터의 성능 향상으로 기존 메모리 보호 기법의 문제들이 발견되었고 부채널 공격의 등장으로 새로운 방어기법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 JMP+RAND 기법을 이용해 페이지(Page)마다 5-8byte의 난수를 삽입하여 메모리 공유 기반 부채널 공격을 방어하고 기존 메모리 보호 기법도 보완하는 방법을 제안한다. 기존 부채널 공격들의 방어기법과 달리 JMP+RAND 기법은 정적 바이너리 재작성 기법(Static binary rewriting)과 연속된 jmp 명령어, 난수 값을 이용해 사전에 부채널 공격을 방어한다. 우리는 메모리 공유 기반 부채널 공격이 JMP+RAND 기법이 적용된 바이너리를 공격하는 데 걸리는 시간을 정량적으로 계산하였고 현실적인 시간 내에 공격할 수 없다는 것을 보여주었다. 최근 아키텍처는 분기 예측(Branch prediction)을 이용해 jmp 명령어의 분기처리가 매우 빠르고 정확하므로 JMP+RAND 기법의 오버헤드가 매우 낮다. 특히 특정 프로그램에만 난수 삽입이 가능하므로 클라우드 컴퓨팅 환경에서 메모리 중복제거 기능과 함께 사용하면 높은 효율성을 보일 수 있을 것으로 기대한다.
모든 분야에서 과학데이터의 생산 및 수집에 많은 비용과 시간이 소요되고 있으며, 또한 공유와 재활용 정도가 매우 낮은 실정이다. 학제간 연구를 지원하기 위해서는 대량으로 발생하고 있는 과학데이터가 체계적으로 보존 및 공유되어야 하며, 또한 반복할 수 없거나 반복하는데 많은 비용이 발생하는 실험 및 관찰 데이터의 보존과 재사용 및 활용 환경 구축이 필수적이다. 이에, 본 연구에서는 국가 과학데이터를 수집 저장 관리 공유 활용할 수 있는 서비스와 국가 R&D 관련 기관, 국제적인 과학기술 단체 및 기관과의 다양한 과학데이터 연동 인터페이스를 제안한다. 이를 통해, 현재 개발되어 있는 기존 과학 데이터베이스들의 활용성을 증대시키고 산업적 파급 효과가 높은 과학 데이터를 더욱 개발하여 국가 연구개발 활동을 지원하는 과학 데이터 인프라를 확충하는데 기여하고자 한다.
본 논문은 가변형 공유 버퍼 ATM 스위치의 구조 및 VLSI 구현에 관한 연구이다. 본 논문에서 설계한 단일 칩 공유 버퍼 ATM 스위치는 4ns접근속도의 가변형 파이프라인 방식 공유 버퍼를 내장하고 기존의 공유 버퍼 ATM 스위치들이 가지는 메모리 사이클 시간 제한을 해결한다. 내장 버퍼의 가변성을 이용하여 유연한 스위칭 성능을 지원하고 버퍼 메모리 제어와 주소 큐 제어의 독립성을 이용하여 포트 사이즈의 가변성을 제공한다. 제안된 ATM 스위치는 스위치 사이즈와 버퍼 사이즈의 가변성을 이용하여 복잡한 회로의 재설계 없이 용량 및 성능을 재구성할 수 있다. 0.6um CMOS 기술의 설계된 칩은 동작 주파수 800MHz, 640Mbps/port, 4 ${\times}$ 4 Switch Size를 지원한다.
본 연구에서는 공유 전동킥보드가 운영되고 있는 1기·2기 신도시 지역주민을 대상으로 SP조사를 수행하여 광역교통수단의 접근통행과 생활권통행의 공유 전동킥보드를 고려한 수단선택모형을 추정하였다. 연구결과 두 모형에서 공통적으로 통행시간과 통행비용이 음의 계수를 가지는 것으로 나타났으며 접근통행은 통행시간에, 생활권통행은 통행비용에 보다 민감한 것으로 분석되었다. 개인속성 및 가구속성에 따른 공유 전동킥보드 이용선호도를 살펴보면 40세 이하, 자전거 소유, 주로 이용하는 수단이 대중교통인 경우 긍정적인 영향을 보인 반면, 가구 월소득 300만원 미만, 개인 승용차 보유는 이용선호도에 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.
시스템의 요구사항이 복잡해짐에 따라, 분산 환경의 시스템간에 일부 기능 모듈을 컴포넌트로 개발하여 공유하는 형태로 시스템이 발전하고 있다. 그러나 컴포넌트는 특정 기술에 종속적이면서 상대적으로 연관도가 높아 동일한 환경에서의 재사용성은 뛰어나지만, 플랫폼과 구현 언어에 의존성이 강하여 상호운용의 문제가 발생한다. 이를 보완하기 위한 아키텍쳐 중 하나인 SOA는 구현 기술로부터의 독립성 및 유연성(Flexibility)이 높아 이기종 시스템간 통합 구축에 적합하다. 본 논문에서는 컴포넌트의 상호운용 능력을 높이기 위한 방안으로 SOA와 CBD를 이용한 웹서비스(Web Services) 모델을 제안하였다. 또한 기존 어플리케이션에 존재하는 컴포넌트를 래핑(Wrapping)하여 재사용 가능한 서비스를 생성하여 제공하고, 이기종 환경에서 재사용하는 구현 사례를 제시함으로써 높은 상호운용 능력이 있음을 보였다.
문제은행 시스템은 학습 평가를 위한 문제를 DB로 구성한 다음, 추후에 인터넷으로 검색하여 재 사용하게 하는 시스템이므로 교사 업무의 효율성 및 비용이 절감되며, 사용자에게 제공할 문제 정보들을 체계적으로 관리, 저장, 검색할 수 있는 환경을 제공한다. 하지만 기존에 구축되어 있는 문제 은행 시스템들의 데이터들은 컴퓨터가 그 의미를 처리할 수 없기 때문에 동의어, 유의어들에 대한 정확한 검색이 어렵고, 단순한 키워드 검색으로 인하여 학생들과 교사들은 수많은 불필요한 검색 결과 속에서 원하는 정보를 다시 재 검색해야 하는 시간 낭비를 초래하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 기반 기술인 OWL을 사용해서 문제은행 시스템의 온톨로지를 구성하고 개념 정의, 구조 및 관계를 명시한다. 그리고 온톨로지 기반위에 OWL 개체를 생성하고, SWRL에 정의된 규칙과 함께 추론 통해 시맨틱 검색을 가능하도록 하였다. 그 결과 데이터의 관계 및 의미 분석을 통한 향상된 검색 결과와 학습자와 교사가 다양하게 문제를 공유하고 재 사용함으로써 협업적 학습에 대한 효과를 기대할 수 있다.
본 논문은 멀티미디어 서버를 위한 버퍼링 시스템 설계를 위한 연구로서 버퍼공유기법과 슬롯어드레싱(Slot Addressing)기법을 이용하여 제한된 버퍼의 이용률을 극대화함으로써 멀티미디어 서버의 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 제안하였다. 또한, 한번 사용된 데이터블록에 대하여 재 참조 시간을 계산하고 후속 스트림이 재 사용할 수 있게 하여 멀티미디어 서버의 입출력 횟수를 줄임으로써 결과적으로 여유 대역폭을 이용하여 더 많은 사용자의 요구를 수용할 수 있는 버퍼링 시스템을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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