이 연구는 대학도서관 사서들이 업무수행 과정에서 받고 있는 직무스트레스를 보다 정확하게 측정할 수 있는 척도를 개발하고자, 실증연구를 통하여 기존의 국내 외 대표적 직무스트레스 척도를 분석하여 종합하고, 질적 연구방법 중 심층면접법을 도입하여 대학도서관 사서가 가지고 있는 특징적인 스트레스 요인을 추적하였다. 또한 두 척도를 종합한 직무스트레스 척도의 신뢰도와 타당도에 대한 분석을 실행하였다. 그 결과 '동료관계 갈등요인', '상하관계 갈등요인', '업무보상 평가요인', '감정노동 요인', '물리적 환경요인', '고용안정성', '심리적 직무요구요인', '의사결정 및 책임요인', '업무복잡성 요인', '업무경계 갈등요인', 그리고 '신체적 직무요구요인' 등 11개 요인, 46개 문항으로 구성된 사서를 위한 직무스트레스 척도가 개발되었다.
제어기 설계에서 이득여유와 위상여유는 견실성 및 안정도 판별의 중요한 척도로 사용되며, 그 중 위상여유는 시스템의 성능지수와 관련된다. 이와 같은 이유로 이득여유와 위상여유의 안정도를 고려한 제어기의 설계방법이 연구되어지고 있다. 근래 Weng Khuen Ho와 Chang Chieh Hang이 제안한 설계방법은 복잡한 계산을 필요로 하는 arctan 함수를 1차 선형함수로 근사화 하여 복잡도를 감소시키면서도 원하는 이득여유와 위상여유를 만족시키는 제어기의 파라미터를 찾았다. 하지만 이 방법은 실제의 arctan 함수를 사용하는 것이 아니라 근사화된 수식을 사용함으로써 오차가 수반되어 원하는 설계조건을 만족 하지 못한다. 따라서 본 논문은 이러한 오차를 최소화하기 위해서 최적화 알고리즘을 이용한 이득여유와 위상여유를 보상하는 PID 제어기를 설계하였다.
사회관계망 분석에 있어서 매개중심도는 네트워크를 구성하는 노드들의 상대적인 중요도를 파악하기 위한 척도로서 오랫동안 사용되어 왔다. 그러나 이러한 매개중심도를 계산하기 위한 계산 복잡도가 높기 때문에 대규모 사회관계망에서는 매개중심도를 계산하기란 쉽지 않은 문제이다. 본 논문에서는 네트워크를 구성하는 각각의 노드들마다 자신의 지역정보를 활용하여 구성한 네트워크에서 매개중심도를 산출함으로써 시간복잡도를 줄이는 한편 지역정보 기반의 네트워크의 특징을 분석함으로써 매개중심도를 더 빠르게 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 소셜 네트워크에서의 실험을 통하여 제안 알고리즘이 기존 알고리즘에 비해 매개중심도를 더 빠르게 산출함을 보인다.
네트워크는 공학이나 자연과학은 물론이고 사회과학의 여러 분야를 연구하는데 중요하게 사용되는 모델이다. 이런 네트워크를 좀 더 쉽게 분석하기 위해서는 시각적으로 네트워크의 특징을 잘 나타내는 것이 필요하다. 이러한 그래프 레이아웃 연구는 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 많이 연구되고 있다. 그 중에서 요즘 새롭게 부각되고 있는 척도 없는(Scale-free) 네트워크는 다양한 분야에서 복잡한 현상들을 분석하고 이해하는데 유용하게 쓰이고 있다. 이 네트워크의 특징은 링크의 수(Degree)가 멱함수(power law) 분포를 보이고, 다수의 링크를 가지는 허브가 존재함이 알려졌다. 따라서 척도 없는 네트워크에서는 허브를 시각적으로 잘 표현하는 것이 중요하지만 기존의 그래프 레이아웃 알고리즘은 클러스터를 잘 표현하는 정도이다. 그래서 본 논문에서는 척도 없는 네트워크를 잘 표현하는 그래프 레이아웃 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘에서 허브들 간에 작용하는 허브성 척력이 거리에 반비례하고, 허브들의 degree가 a배 증가하면, 허브사이에 작용하는 척력의 크기는 ${\alpha}^{\gamma}({\gamma}$는 연결선 지수)배가 된다. 또한, 전체 노드수와 전체 링크수에 따라 적용되는 힘의 크기를 조정하는 계수를 두어서 네트워크의 규모에 관계없이 허브성 척력이 적용되는 특성이 있다. 제안한 알고리즘이 허브를 잘 표현하는 그래프 레이아웃 알고리즘인지를 기존의 방식과 실험을 통해서 비교하였다. 실험의 절차는 먼저 네트워크에 허브가 존재하는지를 식별한다. 허브의 존재를 식별하기 위한 방법은 연결선 지수를 확인하고, 연결선 지수의 값이 2와 3사이에 있으면 허브가 존재하는 척도 없는 네트워크로 판단한다. 다음은 이 네트워크의 레이아웃 작성에 제안한 알고리즘을 사용한다. 그 결과, 제안한 그래프 레이아웃 알고리즘이 기존의 Noack등의 클러스터중심의 알고리즘에 비해서 척도 없는 네트워크의 허브를 확실히 잘 보여주고 있음을 확인할 수 있었다.
교과서에 쓰인 과학 용어 네트워크를 구축하여, 네트워크의 구조, 관련 정보 및 연관 관계를 분석하기 위하여 핵심용어를 도출하였다. 본 연구에서는 과학, 생물1 및 생물2 교과서 각 과목별로 출판사 세 곳을 선정하고 각각의 교과서에서 추출한 용어들을 노드로, 한 문장 안에 있는 과학 용어를 링크로 연결하여 네트워크를 구축하였다. 모든 교과서의 과학 용어 네트워크는 척도 없는(scale-free) 네트워크의 특성을 보여주었다. 복잡한 (complex) 네트워크에서 가중치가 낮은 것부터 제거하는 방법인 k-core 알고리즘을 적용하여 핵심 (core) 네트워크를 구축하였는데, 몇 개의 모듈이 연결되는 형태를 보여주었다. 과학교과서의 경우에는 물리, 화학, 생물, 지구과학 분야별로 크게 네 개의 모듈을 형성하였고, 생물1과 생물2 교과서는 각단원별로 용어들이 모여 있는 특성을 지닌 네트워크를 나타냈다. 본 연구에서 복잡한 네트워크에서 핵심네트워크를 구축하여 유용한 정보를 도출할 수 있는 가능성을 제시하였다.
고 품질의 소프트웨어를 개발하기 위해서는 소프트웨어 내에 잠재된 결점을 제거하기 위한 품질관리계획이 요구된다. 이를 위해 결점 제거 프로필을 적절히 기술해야만 한다. 기존의 유조와 도관 모델은 결점이 제거되고 도피하는 결점을 계산하는데 복잡한 과정을 수행한다. 또한 어느 단계에서 삽입된 결점이 제거되고 도피하였으며, 단계별 결점 발견율이 얼마인지를 상세히 알고 있어야만 한다. 이러한 복잡한 과정을 단순화하기위해 본 논문은 결점필터링 개념에 기반하여 모델을 제시하였다. 제시된 모델은 임의의 단계에서 제거와 도피한 결점이 어느 단계에서 삽입된 결점에 관련되어 있는지 고려할 필요가 없어 결점을 보다 간략히 기술할 수 있는 장점이 있다. 또한, 결점 제거 품질척도와 생산성 척도의 함수에 기반하여 결점제거에 요구되는 노력 추정 모델을 제시하였다.
본 논문에서는 D-정책을 갖는 이산시간 BMAP/G/1 대기행렬의 이탈시점 및 임의시점 고객수 분포와 체재시간 분포를 분석하였다. 서로 상관성을 갖는 집단고객(패킷)들이 이산시간 마코비안 도착과정을 따라 시스템에 도착하고, 서버는 도착한 고객들의 서비스시간의 총합이 일량 임곗값을 초과하였을 때 재가동을 시작하여 시스템에 남은 고객이 없을 때까지 서비스한다. 시스템의 안정상태 고객수 분포와 체재시간 분포를 변환 벡터 형태로 유도하고 성능척도로서 평균값을 계산하였다. 수치 예제를 통해 복잡한 형태의 수식으로 나타나는 결과들을 계산하여 얻을 수 있음을 확인하고, 시뮬레이션 결과와 비교하여 이론값의 타당성을 검증하였다. 본 연구의 결과는 다양한 산업 분야에서 유사하게 작동하는 복잡계 시스템의 주요 성능척도들을 구하고 여러 가지 최적화 문제를 분석하는 데 사용할 수 있다.
해쉬함수는 데이터와 명령에 대한 위변조를 방지와 같은 무결성 제공하거나 서명이나 키 분배 등 다양한 보안 프로토콜에서 서명 및 인증, 키 분배 목적으로 많이 사용되는 일방향성 함수(one-way function)다. 2005년 Wang에 의해 암호학적 취약성이 발견되기까지 해쉬함수로는 SHA-1이 많이 사용 되었다. SHA-1의 안전성에 문제가 생기게 되자 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 암호학적으로 안전한 새로운 해쉬함수 개발 필요성을 느껴 2007년 11월에 공개적으로 새로운 해쉬함수에 대한 공모를 시작했으며, SHA-3로 명명된 새로운 해쉬함수는 2012년 최종 선정될 예정이다. 현재 제안된 SHA-3 함수들에 대한 암호학적인 특성과 하드웨어로 구현했을 때의 하드웨어 복잡도, 소프트웨어로 구현했을 때의 성능 등에 대한 평가가 이뤄지고 있다. 하지만 하드웨어로 구현된 해쉬함수의 중요한 특성 평가 척도(metrics)인 소비 전력 특성에 대한 연구는 활발히 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 제안된 SHA-3 해쉬함수를 하드웨어로 구현했을 경우의 소비 전력 특성을 분석하고 소비전력 특성 분석 결과를 토대로 SHA-3 해쉬함수 중에서 새로운 SHA-3 해쉬함수로 선정될 확률이 높은 Luffa 함수에 대한 저전력 구조를 제안한다. 제안된 저전력 구조는 기존의 Luffa 하드웨어보다 약 10% 정도 적은 전력을 소비함을 보인다.
최근 복잡한 3차원 모델의 활용 범위가 확대됨에 따라 메쉬 모델의 간략화에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 모델 간략화 과정에서 널리 사용되는 모델의 정점에 대한 위치 정보에 근거한 기하 정보 기반의 간략화 방법에 모델의 속성 정보를 동시에 이용한 새로운 간략화 방법을 제시한다. 대부분의 3차원 메쉬 모델의 정보에는 기하 정보뿐만 아니라 모델의 색상, 질감, 그리고 곡률 등과 같은 속성 정보가 포함되며, 기존의 간략화 방법은 통상적으로 기하학적 정보나 속성 정보를 개별적으로 적용하여 메쉬를 간략화 한다. 본 논문에서 제시된 간략화 방법은 모델의 기하학 정보와 속성 정보를 동시에 적용하여 메쉬 간략화를 수행하였다. 특히 본 논문에서는 메쉬의 간략화에 상대적으로 수행 시간과 충실도에 장점을 지닌 이차 오차 척도(quadric error metric)를 확장하여 일반적인 기하학적 정보에 속성 정보를 추가하였다. 따라서, 제안된 메쉬 간략화 방법은 기하 정보기반으로 간략화를 수행하는 이차 오차 척도에 속성 정보가 추가된 간단한 이차식으로 확장하여 표현할 수 있다. 이는 기하 정보만을 이용하였을 때의 이차식의 공간 차수를 m=0으로 두었을 때 추가된 속성 정보의 특성에 따라 차수를 확장 함(m>0)으로서 계산이 가능하다. 실험 결과, 제안된 방법에 의한 모델의 간략화 결과를 원 모델과 비교 시 기하 정보만을 이용한 기존의 간략화 방법의 수행 결과에 비하여 모델의 전체적인 외형 등 특성 정보의 충실도가 높다는 것을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는, 고속의 인터넷 백본 링크상에서 네트워크 공격의 징후를 트래픽 측정에 의하여 탐지해 내기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여, 인터넷 백본상에서 나타나는 정상 및 공격 트래픽의 패턴을 분석하였고. 이러한 트래픽 특성을 활용하여 네트워크 공격 감지를 위한 두가지 트래픽 척도를 도출하였다. 이들은 평균 파워 스펙트럼과 패킷수 대 트래픽양 비율이다. 그리고, 이들 트래픽 척도들을 집합된 트래픽 수준에서 측정함으로써 네트워크 공격 징후 감지를 위한 방법론을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 네트워크 공격 징후를 매우 잘 감지해내고 있음을 보여준다. 제안된 방법은 개별 플로우 또는 개별 패킷들에 기반을 둔 기존의 방법들과 달리, 집합된 트래픽 수준에서 운영되므로 계산의 복잡성을 현저히 줄일수있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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