고고도 장기체공 태양광 무인기는 성층권에서 태양광을 에너지원으로 장기간 비행하며 임무를 수행하는 무인기를 의미하며 고고도에서 장기적으로 임무 수행이 가능하여 지역적으로 통신위성 대체, 군사적 목적으로 임시 통신망 구축, 지상 촬영을 통한 감시 정찰 기능 등으로 사용할 수 있다. 이런 임무특성상 임무 수행 가용시간을 분석하는 것은 무인기를 상용화하는 데 매우 중요한 요소이다. 하지만 고고도에서 태양광 전력의 획득은 운용 위도와 계절에 영향을 받고 여러 요소가 복합적으로 작용하여 가용일수의 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 고고도 장기체공 무인기의 설계 파라미터를 바탕으로 가용시간의 분석 모델 및 로직을 제시하고 태양광 획득 조건에 따른 고고도 장기체공 태양광 무인기의 가용시간을 분석하였다.
생산현장에서 장비에서 발생하는 데이터들을 관리하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이러한 데이터에 대한 체계적 관리는 제한적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 장비에서 발생하는 데이터의 수집을 편리하게 하고 유실 데이터의 처리를 원활하게 하며, 유지보수와 시스템의 확장성이 편리한 새로운 미들웨어 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문의 결과를 활용하면 장비와 기계로부터 얻은 데이터를 데이터베이스에 저장하고 이를 통하여 효율적으로 장비 상황을 실시간 모니터링 할 수 있다. 또한 XML 데이터로 저장함으로써 다른 시스템에서도 쉽게 재 사용할 수 있도록 상호 운용성을 강화할 수 있다. 특히, SAP(Systems, Applications and Products in Data Processing)과의 연계를 편리하게 할 수 있으며 간소화된 비즈니스로직의 구현으로 시스템을 경량화하여 백업 시스템의 확장성 및 유지 보수 특성을 강화시킨다.
웹 서비스 조합 분야는 단일 서비스를 재사용하여 가치 있는 서비스를 생성하기 위해 등장했으며, 최근에는 차세대 웹 서비스인 시멘틱 웹을 구현하기 위해 IOPE를 기반으로 단순 검색 및 조합 대신에 규칙이나 AI를 통한 검색 및 조합 방법이 제안되고 있다. 또한 보다 효율적인 모듈화를 위해 기존의 객체지향 프로그래밍 방식보다는 관점지향 프로그래밍 방식이 도입되고 있다. 본 논문에서는 시멘틱 웹을 위해 관점지향 프로그래밍(Aspect-Oriented Programming, AOP) 및 리플렉션(Reflection)을 적용한 동적 웹 서비스 조합 및 실행 기법을 설계한다. 제안하는 기법은 웹 서비스의 메타 데이터를 동적으로 획득하기 위해 리플렉션 기법을 사용하고 아울러 동적으로 웹 서비스를 조합하기 위해 AOP 기반 접근방식을 통해 바이트 코드를 생성한다. 또한 리플렉션을 이용한 동적 프록시 객체를 통해 조합된 웹 서비스를 실행하는 방식을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 비즈니스 로직 계층과 사용자 뷰 계층 측면에서 조합된 웹 서비스를 검색하는 것에 대한 실험을 수행한다.
오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술은 다양한 분야에서 활용 목적에 맞게 분류, 회기 작업을 수행하며 광범위하게 활용되고 있으며, 연구 또한 활발하게 진행 중인 분야이다. 특히 보안 분야에서는 예기치 않는 위협을 탐지해야 하며, 모델 훈련과정에 알려진 위협 정보를 추가하지 않아도 위협을 탐지할 수 있는 비 지도학습 기반의 이상 탐지 기법이 유망한 방법이다. 하지만 AI 판단에 대한 해석 가능성을 제공하는 선행 연구 대부분은 지도학습을 대상으로 설계되었기에 학습 방법이 근본적으로 다른 비 지도학습 모델에 적용하기는 어려우며, Vision 중심의 AI 매커니즘 해석연구들은 이미지로 표현되지 않는 보안 분야에 적용하기에 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 침해공격의 원본인 최적화 Reference를 탐색하고 이와 비교함으로써 탐지된 이상에 대한 해석 가능성을 제공하는 기법을 활용한다. 본 논문에서는 산출된 Reference를 기반으로 실존 데이터에서 가장 가까운 데이터를 탐색하는 로직을 추가 제안함으로써 실존 데이터를 기반으로 이상 징후에 대한 더욱 직관적인 해석을 제공하고 보안 분야에서의 효과적인 이상 탐지모델 활용을 도모하고자 한다.
인도네시아 수마트라 지진해일(2004년)과 동일본 대지진(2011년)으로 인해 해당지역에서 막대한 인적·물적 피해가 발생하였으며, 지진해일에 대한 사람들의 경각심은 더욱 커지게 된 계기가 되었다. 반면 우리나라는 지진이 빈번하게 발생하는 국가에 비해 상대적으로 지진해일에 대해 안전하다는 국민들의 인식이 강한 것이 사실이다. 하지만 최근 우리나라에서 크고 작은 지진이 발생(2016년 경주 지진, 2017년 포항 지진 등)함에 따라 국민들은 지진 및 지진해일 안전에 대한 경각심이 높아지고 있다. 또한 한반도 주변에서 지진은 끊임없이 발생하고 있으며, 과거 우리나라는 지진해일로 인한 인명 및 재산피해가 기록된 사례도 존재한다(Cho, 2018). 본 연구에서는 원자력 발전소에서 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 지진해일 수치모형 실험을 통해 계산된 지진해일고 결과값에 대해 적절한 확률분포 모형을 개발한 후 각 지진해일 시나리오의 연초과 확률을 분석함으로써, 확률론적 지진해일 재해도 분석(PTHA : Probabilistic Tsunami Hazard Analysis)을 실시하는 것이다. 최종적으로는 연구대상지역의 지진해일 안전성 평가에 기여할 수 있는 검증된 자료를 제공한다. PTHA 분석은 미국(Park and Cox, 2016), 인도네시아(Horspool et al., 2014), 남유럽(Lorito et al., 2014), 일본(Japan Society of Civil Engineers, 2016) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 먼저, 역사 지진해일 및 우리나라 근해에서 발생가능한 지진원(단층매개변수) 조사, 그리고 지진해일 수치모형실험 case 선정을 위한 파향선추적모형(wave ray-tracing) 수행, 마지막으로 지진해일고의 불확실성을 고려하기 위한 로직트리(Logic-Tree)기법 적용 시 사용하게 될 지진해일 단층매개변수 선정을 위한 지진해일 수치모형 실험 등을 수행한다.
우리나라 동해 연안에 영향을 미쳤던 역사지진들과 일본에서 진행된 동해에서의 대규모지진에 관한 조사검토회에서 2014년에 보고된 동해 동연부와 남해 남연부 측에 있는 60개의 지진공백역들에 대한 단층매개변수들이 공개되어있어 수치실험을 통해 지진해일의 재해도를 분석하고 있다. 하지만 이러한 단층매개변수 값들에 대한 불확실성이 존재하기에 이를 대비한 지진해일 대책을 세울 필요가 있다. 단층매개변수의 불확실성을 고려하는 방법 중 한 가지는 해당 변수들을 조정하여 Case 모델들을 다양화하는 것이다. 이 때 매개변수의 변동에 대한 기준이 필요하기에 단층매개변수에 대한 민감도 분석이 진행되어야 한다. 본 연구의 최종목표는 지진해일에 대한 위험성에 대비하기 위해 선정된 연구지역에 대하여 단층매개변수들을 조정한 경우별 모델들을 사용한 수치모형 실험을 실행한 후 도출된 지진해일 처오름높이 및 처내림높이 결과를 분석하여 각 단층매개 변수의 지진해일에 대한 민감도를 결정하는 것이며, 최종적으로 확률론적 지진해일 재해도분석(Probabilistic Tsunami Hazard Analysys : PTHA)을 실시할 때 기준이 되는 로직트리를 작성할 때 명확한 근거를 제시한다. 단층매개변수의 민감도 분석은 일본(Goda et al., 2014), 미국(Sepúlveda and Liu, 2016), 뉴질랜드(D. Burbridge et al., 2015) 등에서 연구가 활발하게 이루어졌으며 현재도 활발한 연구가 진행되고 있다. 민감도 분석 과정은 먼저 역사 지진해일과 우리나라 근해에 영향을 미칠 수 있는 지진해일의 단층매개변수 조사한 후 파향선추적모형(wave ray-tracing)의 결과를 정리하여 대상 지역에 영향을 미치는 단층을 선정하고, 선정한 단층들의 단층매개변수 값을 일정한 기준을 두고 조정하여 실시한 지진해일 수치모형 실험에서 계산한 결과값을 분석하여 민감도를 결정한다.
사물인터넷은 통신 네트워크 기술과 센서를 활용하여 시공간의 제약 없이 사람과 사물을 유기적으로 연결하고, 실시간으로 데이터를 송수신할 수 있는 기술이다. 전 산업 분야에서 활용되고 있는 사물인터넷은 디바이스의 크기, 메모리 용량, 데이터 전송 성능 등 스토리지 할당 측면의 제약사항을 가지고 있어 제한적인 배터리 용량을 효과적으로 활용할 수 있도록 전력 소모량을 관리하는 것이 중요하다. 종래 연구에서는 주로 암호 모듈의 보안 알고리즘을 경량화하여 전력 효율을 개선한 대신 보안성이 열화되는 문제가 있다. 본 연구에서는 사물인터넷 환경에서 고성능의 보안 알고리즘을 활용할 수 있는 저전력 보안 아키텍처를 제안한다. 이는 무결성 검사를 수행하는 작은 로직을 추가하여 검사 결과에 따라 위협탐지가 필요한 경우에만 보안 모듈을 실행시켜 저전력 환경에서 상대적으로 복잡도가 높은 보안 모듈을 활용해 높은 보안성과 전력 효율성을 제공할 수 있다.
소프트웨어 버스마크란 프로그램의 소스 코드가 없는 상태에서도 바이너리 파일로부터 추출 가능한 소프트웨어에 내재된 고유한 특징을 의미한다. 사람의 유전자처럼 유사도를 수치로 계산할 수 있기 때문에 소프트웨어 도용과 복제 여부를 판단하는데 사용할 수 있다. 본 논문에서는 유니티를 이용하여 개발된 안드로이드 애플리케이션에 대한 새로운 버스마크 기법을 제안한다. 유니티 기반 안드로이드 애플리케이션은 C# 언어를 이용하여 코드를 작성하며 프로그램의 핵심 로직은 DLL 모듈에 포함되기 때문에 일반적인 안드로이드 애플리케이션과는 다른 방법으로 접근해야 한다. 본 논문에서 제안한 유니티 버스마크 추출 및 비교 시스템을 구현하여 신뢰도와 강인도를 평가하였다. 평가 결과에 의해서 유니티 버스마크 기법은 유니티 기반으로 제작된 안드로이드 애플리케이션의 코드 도용이나 불법 복제를 예방하는데 효과가 있을 것으로 기대한다.
An Ant Colony Optimization Algorithm(ACO) is one of the frequently used algorithms to solve the Traveling Salesman Problem(TSP). Since the ACO searches for the optimal value by updating the pheromone, it is difficult to consider the distance between the nodes and other variables other than the amount of the pheromone. In this study, fuzzy logic is added to ACO, which can help in making decision with multiple variables. The improved algorithm improves computation complexity and increases computation time when other variables besides distance and pheromone are added. Therefore, using the algorithm improved by the fuzzy logic, it is possible to solve TSP with many variables accurately and quickly. Existing ACO have been applied only to pheromone as a criterion for decision making, and other variables are excluded. However, when applying the fuzzy logic, it is possible to apply the algorithm to various situations because it is easy to judge which way is safe and fast by not only searching for the road but also adding other variables such as accident risk and road congestion. Adding a variable to an existing algorithm, it takes a long time to calculate each corresponding variable. However, when the improved algorithm is used, the result of calculating the fuzzy logic reduces the computation time to obtain the optimum value.
본 논문에서는 주파수 오차 및 위상 오차가 존재하는 텔레메트리 시스템에 적용하기 위한 FLL-assisted-PLL 기반의 시각 동기 알고리즘을 제안한다. 텔레메트리 시스템은 분산 획득 장치들로부터 상태 정보를 계측하여 비행 상태를 분석할 수 있는 데이터를 생성하며, 각 상태 정보를 오차 없이 수집하기 위해서는 마스터와 슬레이브간의 정밀한 시각 동기가 필요하다. 이때, 마스터의 시각펄스에는 외부 및 내부 요소로 인하여 발생할 수 있는 주파수 및 위상 변화가 존재하므로 지속적으로 텔레메트리 데이터를 제공하기 위해서 정밀 시각 동기를 유지할 수 있는 방법이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 고속 시각동기가 가능할 뿐만 아니라 넓은 범용성, 높은 시각 동기 정밀도를 갖는 FLL-assisted-PLL 기반의 시각 동기 알고리즘을 제안하고 구현을 통해 타당성을 검증하였다. 이때 이론적인 성능 검증을 위하여 파이썬 기반의 시뮬레이션을 수행하였으며, 실제 텔레메트리 시스템에 적용하기 위해 FPGA 내에 VHDL 로직을 구현하여 주파수 오차 및 위상 오차에 따른 성능 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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