Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권4호
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pp.733-742
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2017
통계학에서 사용되어지고 있는 Gumbel 분포는 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 같은 분야에서 많이 응용되고 있다. 따라서 환경과학, 시스템 신뢰성, 수문학과 관련된 자료를 분석함에 있어서 분석에 사용되어지는 자료가 Gumbel 분포를 따르는지 확인하는 것은 매우 중요하다. 이를 확인하기 위해 본 논문에서는 새로운 두 가지의 Gumbel 분포의 적합도 검정통계량을 일반화된 로렌츠 곡선을 기반으로 하여 제안하였고, Anderson - Darling 검정, Cramer - vonMises 검정, 수정된 Anderson - Darling 검정과 비교하였다. 그 결과 새롭게 제안한 검정통계량은 기존의 검정방법에 비하여 우수한 것을 확인할 수 있었다. 또한 새롭게 제안한 변형된 표본 일반화된 로렌츠 곡선을 이용하여 두 가지의 새로운 적합도 검정 그래프 방법을 제안하였고, 새롭게 제안된 그래프를 통하여 손쉽게 데이터가 Gumbel 분포를 따르는지를 파악 할 수 있었다. 또한 호주 시드니의 연간 일 최대 강수량 자료를 사용하여 새롭게 제안한 검정 통계량과 그래프 방법을 이용하여 적용해 보았다.
비트코인과 같은 암호 화폐에 대한 관심이 증대됨에 따라 블록체인 기술은 뛰어난 보안성을 갖춘 분산 원장 플랫폼으로 다양한 응용분야에서 많은 주목을 받고 있다. 그러나 암호 화폐 채굴(Cryptomining) 과정에 대한 취약성으로 인해 타인에게 CPU와 같은 컴퓨터 자원을 몰래 갈취하는 공격인 Cryptojacking이 등장하였다. 그 중에서도 브라우저 기반 Cryptojacking은 사용자의 PC에 설치하는 동작 없이 단순히 웹 사이트를 방문하는 것만으로 공격이 수행된다는 점에서 그 심각성이 증대되고 있다. 현재까지의 Cryptojacking 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반으로 동작하기 때문에, 기존 Cryptomining 코드의 변형이나 새롭게 등장하는 Cryptomining 코드는 탐지하지 못하는 문제점이 존재한다. 이를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 알려지지 않은 Cryptojacking 공격에 대한 탐지를 위해 Headless 브라우저를 이용하여 탐지대상 사이트의 공격 여부를 확인하는 동적 Cryptojacking 사이트 탐지 방안을 제안한다. 제안하는 동적 분석 기반 Cryptojacking 탐지 시스템은 기존 시그니처 기반 Cryptojacking 탐지 시스템에서 탐지하지 못하는 새로운 Cryptojacking 사이트를 탐지 할 수 있으며, Cryptomining 코드를 우회하여 호출하거나 난독화하더라도 이를 탐지하는 것이 가능하다.
사출성형에 관한 연구는 오랜 역사를 가지고 있으며 공정 시뮬레이션을 위한 상용화된 CAE 프로그램을 포함하여 많은 연구가 진행되는 분야중의 하나이다. 그러나 다양한 고분자 재료의 성질, 금형의 복잡한 형상 및 성형조컨 둥의 변화로 인해 금형설계 및 제작 그리고 사출성형시 상당한 어려움을 겪게 된다. 사출성형 공정에서는 금형온도, 플라스틱 재료, 냉각수, 보압과 사출압 등의 여러 가지 공정변수가 있어 현장전문가의 경험에 의해 사출금형의 제작이 이루어지는 경우가 보통이다 이와 같은 경험에 의한 금형 제작은 상당한 납기지연과 노동집약적인 방식으로 흘러가게 된다. 금형 제작시 가장 고려해야 될 사항 중의 하나는 사출성형품의 수축이다. 사출성형에서 광음수지는 냉각, 고화하면서 수축하는데 성형품 치수를 유지하기 위해서는 수축하는만큼 금형의 치수를 보정하여야 한다. 이 수축률은 사용수지의 종류와 성형품 크기, 살두께 등에 따라 다르다. 또 동일한 수지일 경우에도 성형조건에 따라 변화하고 특히 배향성을 가진 수지는 유동방향에 따라서도 변화가 있다. 즉, 금형의 온도가 높으면 수축률은 증가하고 사출압력이 높으면 감소한다. 또한 살두께가 두껍고 길이가 길 때 수축률은 증가한다 방향성이 있는 수지는 유동방향에 대하여 지각방향에서 가장 적다. 특히 방향성이 현저한 HDP에서는 유동방향에 따라 수축차가 크므로 성형할 때 변형을 일으키는 경우가 많다. 일반적으로 PE, PP. PA와 같은 결정성 수지는 PS, SAM, ABS 등의 비결정성 수지보다 수축률이 크다. 본 연구에서는 한조산업사에서 제작한 '클랠프 척' 금형 제작과정에서 성형품의 수축으로 인한 금형의 치수보정에 있어서의 문제점을 유동해석 전용 CAE 프로그램인 C-mold를 사용하여 해석하고 평가하였다. 그리하여 현장 전문가가 경험적으로 여러 번의 시행착오를 거쳐 완성된 금형을 제작하던 기존의 방법보다 체계적이고 합리적이며 또한 신속하게 문제를 해결함으로써 궁극적으로 금형설계 및 제작기간을 단축하고자 한다.
최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있으며, 일반적으로 영상 데이터는 전송하는 과정에서 잡음이 발생한다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 훼손된 영상을 네 개의 영역으로 세분화하고 각 화소들의 잡음 종류를 추정하여 salt and pepper 잡음과 AWGN으로 나누어 처리하는 스위칭 필터를 제안하였다. 국부 마스크의 중심화소가 salt and pepper 잡음에 훼손된 경우, 세분화된 영역의 히스토그램 확률 가중치 마스크를 이용하여 처리하였으며, AWGN으로 훼손된 경우, 세분화된 영역의 분산을 이용하여 각 영역의 분산에 따라 가중치를 다르게 적용하여 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 제안한 필터의 성능 평가를 위해 PSNR을 이용하여 기존의 방법들과 비교하였다.
자연은 끊임없이 신비한 산물들을 대량생산해내는 만물의 공장이며, 그 산물들은 끊임없이 변화하고 있다. 또한 자연은 인간이 살아가는 환경을 둘러싼 미적 아이디어를 끊임없이 제공한다. 그러므로 인간은 자연을 대상으로 시각적 관찰을 통해 표현하고자 하는 자연스런 충동에 따른 조형을 추구하게 된다. 자연에 대해 인간이 얻을 수 있는 미적 체험은 그 대상에 대하여 시각적으로 연구할 때, 연상에 따른 형상들을 의식적으로 떠올릴 수 있게 해주는 미학적 변형의 원천인 것이다. 수없이 변화된 자연물과 마찬가지로 의식적으로 경험되는 인 공의 산업 생산물은 자연물과 구조적, 형태적 질을 공유하며 조형적 균형을 위한 의미를 갖게 된다. 자연을 관찰하여 질서나 원리를 통해 디자인에 적용시키고자한 시도는 바우하우스 이후 디자인의 한 방법으로서 부분적으로 실천되어 왔지만, 자연에 대한 연구과정이 서로 분산된 영역에서 진행되어왔다. 최근에 이르러서 이러한 연구는 관련 분야간에 복합되는 입장에서 매우 중요시되고 있다. 따라서 자연유기체의 다양한 범주들을 본 연구에서는 단지 부분적으로 제품디자인 측면에서 고찰하지만, 종합적으로 디자인학적 조형성과 자연유기체의 조형학적 접근은 기본적으로 중요한 것이라 생각하여 본 소고에서 고찰해 보고자 한다.
Vitellogenin은 어류의 난황 단백질의 전구체 물질로서 암컷 혈청에서 발견되는 단백질이며, 외부에서 에스트로겐이나 내분비계장애물질에 노출된 경우에는 수컷이나 미성숙한 암컷에서도 이의 합성이 촉진되는 것으로 보고되었다. 따라서 수컷에서 유도되는 vitellogenin은 외인성 에스트로겐 물질에 노출되었음을 암시하는 중요한 지표로 인정되고 있다. Vitellogenin에 대한 항체를 생산하기 위하여 잉어의 vitellogenin 서열 중의 일부분에 대한 peptide를 합성한 후 그 합성 peptide에 대한 항체를 제작하였다. 그리고 $17{\beta}$-estradiol을 주입한 잉어의 혈청에서 DE-52 이온 교환 크로마토그래피를 사용하여 vitellogenin을 정제한 후 이에 대한 항체를 제작하였다. 본 연구에서는 상기의 합성 vitellogenin peptide에 대하여 제작한 다클론 항체와 vitellogenin 단백질에 대한 다클론 항체가 추후 에스트로겐의 지표로 사용될 수 있는 지를 조사하고자 항체의 반응성을 조사하였다. 정제하여 얻은 vitellogenin에 대한 다클론 항체는 Western blotting 시 $17{\beta}$-estradiol을 주입한 잉어의 혈청과 암컷 잉어의 혈청에 있는 vitellogenin과 반응한 반면에 vitellogenin peptide에 대한 다클론 항체는 이들과 반응하지 않았다. 이는 공유결합적으로 많은 변형이 일어난 vitellogenin 단백질은 vitellogenin 합성 펩타이드에 대한 항체로는 검출되지 않음을 나타낸다.
음성 신호의 피치주기 검출 알고리즘은 음성 인식, 화자 식별 등의 다양한 음성 신호 처리 분야에 적용되고 있으며, 시간영역과 주파수영역에서 많은 연구가 진행되고 있다. 피치주기 검출 알고리즘의 하나인 AMDF(average magnitude difference function)는 연산속도가 빠른 장점이 있지만, 피치주기 검출을 위한 valley점 선정에 있어서 알고리즘이 복잡해지는 문제점이 발생한다. 또한 이러한 피치주기 검출 알고리즘이 실생활에 응용되기 위해서는 다양한 환경에서 발생하는 소음으로부터 강인한 특성을 가져야 한다. 따라서, 본 논문에서는 변형된 AMDF 알고리즘을 이용하여 피치주기 검출을 위한 전체 최소 valley점 선정을 보다 용이하게 하였으며, 테스트 신호로써 지하철 등과 같은 소음환경에서의 음성신호를 사용하였다.
이미지 분류 문제는 인간 수준의 성능을 보이지만 일반적인 인식 문제는 어려운 점들이 남아있다. 실내 환경은 다양한 정보를 담고 있어 정보 처리의 양을 효율적으로 줄일 필요성이 있다. 정보의 양을 효율적으로 줄일 수 있도록 대상 객체의 위치 측정을 위한 변분 추론, 변분 베이지안 등의 방법이 소개되었지만, 모든 경우에 대한 주변(marginal) 확률 분포를 구하기 어렵기 때문에 현실적으로 계산하기 어렵다. 본 연구에서는 공간 변형 네트워크(Spatial Transformer Networks)을 응용하여 능동 시각을 이용한 이미지-텍스트 통합 인지 체계를 제안한다. 이 체계는 주어진 텍스트 정보를 바탕으로 이미지의 일부를 효율적으로 샘플링 하도록 학습한다. 이를 통해 전통적인 방법으로 해결하기 어려운 문제를 상당한 격차로 성능을 향상 시킬 수 있다는 것을 보인다. 제안하는 모델을 통해 샘플링 된 이미지를 정성적으로 분석하여 이 모델이 가지는 특성도 함께 살펴본다.
압입 방식으로서 경량화된 부품이 매우 균질한 정밀도로 생산이 되며 프레스의 기술이 향상되고 있다. 압입 방식으로 조립하였을 시 핀과 구멍사이에는 압축력에 의한 변형력이 발생되고 접촉면이 손상을 입는다. 따라서 본 연구에서는 CATIA 프로그램을 이용하여 3D 모델링하였으며, ANSYS 프로그램을 통하여 압입 접촉된 평면에서 손상평가를 하였다. 해석결과, 핀이 들어갈 때 PCB판에 작용하는 하중은 약 21.3N인 것으로 확인되었으며, PCB판이 Pin에서 빠져나올 때의 하중은 약 19.24N으로 나타났다. 또한 구조 해석결과, Pin 1이 본 연구 모델의 모든 부품들 중에서 가장 최대응력이 많이 발생하므로, 대표적으로 Pin 1의 최대 등가응력이 192.96MPa로 나타났다. 압입 접촉 손상 특성을 규명하고 본 연구결과를 실제의 압입 공정의 설계에 응용함으로서 그 파손을 방지하고 내구성을 평가할 수 있다고 사료된다.
단백질체학에서 특정 조건 하에서 단백질의 기능 이상 및 구조 변형 유무를 규명하고 질병 과정을 추적하는 것은 중요한 연구이다. 일반적으로 단백질의 발현량 변화 분석에는 통계적 방법이 많이 사용되고 있으며 단백질 상용 이미지 분석 소프트웨어에서 제공하는 그래픽을 이용한 방법들도 있으나, 이 방법들은 많은 조직 내에 존재하는 수많은 단백질을 수동으로 비교해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 데이터베이스와 데이터마이닝 기법을 이용하여 OLAP 데이터 큐브와 Discovery-driven 탐색의 응용 방법을 제안한다. 데이터 큐브의 특성을 이용함에 의해서, 질병에 의해 발현량이 변하는 단백질 뿐 아니라 임상적 특성과 단백질의 영향 관계를 분석하는 것이 가능하다. 데이터 큐브에서 단백질의 발현량 변화 분석에 적합한 데이터 큐브의 척도와Discovery-driven 탐색을 위한 예외 지표를 제안하고, 특히 In-exception을 계산하는데 있어서의 계산량 감소 방안을 제시한다. 실험을 통해 폐암 2-DE 데이터에서 데이터 큐브와 Discovery-driven 방법이 유용함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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