본 논문에서는 CELP 부호화기의 계산량을 줄이면서도 고음질의 음성을 합성할 수 있는 코드북 구조를 제안한다. 제안한 코드북 구조는 불규칙 코드북과 희박 중첩형 코드북 두 개의 코드북의 합으로 여기 신호를 표현한다. codebook I에서 잔류신호와 오차가 적은 여기신호열을 구한 후, 이 여기신호열에 codebook II의 여기신호열을 합하여 최적의 여기신호열을 구한다. 또한 이로 인한 전송비트수의 증가를 막기위해 홀수 프레임에서는 두 개 코드북의 index를, 짝수 프레임에서는 codebook I의 여기신호열은 그대로 사용하고 codebook II에서만 검색하여 전송하는 방법을 사용하였다. 이러한 2중 코드북 구조는 두 개의 여신호열의 합으로 표현되고 각각의 서로 다른 코드북 이득을 사용하기 때문에 정확한 이득을 표현할 수 있어 기존의 개선 알고리듬보다 더 나은 음질을 제공할 수 있다. 검색시간이 빠르고, 본 코드북 구조를 갖는 4.8kbps CELP형 부호화기를 설계하여 컴퓨터 모의 실험한 결과, 같은 전송률을 갖는 DoD CELP 부호화기보다 segSNR가 0.53dB 더 높게 나타났다.
오늘날 인터넷 기술의 발전과 대중화와 함께 다양한 악성코드가 빠르게 제작, 유포되고 있다. 최근 빠르게 증가하는 악성코드를 신속하게 대응하기 위해 자동화된 분석 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자동화된 악성코드 분석 결과로 생성되는 데이터는 안티바이러스 업체나 관련 기관 등에서 알려지지 않은 악성코드에 대응할 수 있는 시그니처를 생성하는데 활용된다. 따라서 저장되는 악성코드 분석 결과는 악성코드 사이의 행위와 특성 관계가 고려되어 저장되어야 한다. 즉, 자동화된 악성코드 분석 결과를 효율적으로 저장할 수 있는 DB 설계가 필요하다. 본 논문에서는 악성코드의 대부분을 차지하는 PE를 대상으로 자동화된 악성코드 분석 결과를 효율적으로 저장할 수 있는 DB 설계를 제안하고자 한다.
사이버 테러 형 범죄인 DDoS를 줄이기 위해 ISP에서 이용하는 방법은 제한적이며, 악성코드의 근본적인 원인에 대하여 연구하고 유포지를 수집하여 원인을 규명하기 위한 사례는 찾아보기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 DDoS 공격에 대한 악성코드의 근원과 누가 유포하였는지에 대한 조사를 지원하는 악성코드 유포지 수집(MCSP) 시스템을 개발하였다. 감염된 좀비 PC의 자료나 파일을 수집하여 악성코드 유포지에 대한 조사에 도움을 주는 스크립트에 대하여 MCSP 시스템을 사용하는 것은 감염된 PC의 근원적인 정보를 확인하는데 도움을 줄 것이다.
영상 자료는 일반적으로 많은 정보량을 가지기 때문에 저장 공간과 전송 시간의 문제 등이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 영상 압축 기법이 사용되며 그 방법 중의 하나로 벡터 양자화가 있다. 벡터 양자화는 압축률은 높지만 시간이 많이 걸리는데, 전체 처리 시간 중에서도 영상의 각 블록에 해당하는 코드벡터를 찾기 위해 주어진 코드북을 탐색하는 단계에 소요되는 시간이 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 코드북 탐색에 소요되는 시간을 줄여 벡터 양자화를 빠르게 하기 위한 방법으로 삼각 부등식을 이용하는 빠른 코드북 탐색법을 제안한다. 제안된 방법은 삼각 부등식을 이용해 구한 하한값을 기준으로 불필요한 계산을 줄여서 탐색 속도를 증가시킨다. 제안된 방법의 평가를 의해 100장의 256$\times$256, 256 레벨 흑백 영상을 사용하였고, 기존의 전체 탐색 방법에 비해 배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
세계적으로 스마트폰 이용인구가 증가함에 따라 모바일 악성코드를 통한 정보유출이 빈번히 발생되고 있다. 유출된 정보는 금전적 이득을 얻기 위해 악의적으로 사용되고 있으며, 피해 사례는 지속적으로 증가하고 있다. 제안하는 모바일 악성코드 탐지 모듈은 모바일 사용자의 정보유출을 방지하기 위해 Signature 방법을 사용한다. 또한, 새로운 애플리케이션의 설치 전과 설치 후의 정보를 DB로 저장하여 악성코드 감염 여부를 모니터링한다. 정보유출을 방지하기 위한 모바일 악성코드 탐지 모듈은 사용자의 정보를 안전하게 보호하여 신뢰할 수 있는 스마트폰 사용 환경을 마련해준다.
앞으로 4 차 산업혁명 시대에 많은 인공지능 관련 소프트웨어 및 데이터 기반 소프트웨어가 개발이 필수적이다. 문제는 이런 소프트웨어 관련 품질을 고려하지 않고 있다. 또한 많은 Python 관련 공개 소프트웨어에 대해 품질 보장이 불가능하다. 이를 위해, 코드 가시화 메커니즘, 인공지능 관련 코드 품질을 높이기 위해 AI 관련 Python 코드 복잡도 기반 고품질화 및 코드 가시화 메커니즘을 제안한다. 또한 기존의 복잡도를 측정하는 품질 메트릭스 중 하나인 McCabe's Cyclomatic 복잡도의 개선을 제안한다. 기존의 복잡도 공식에 응집도, 결합도를 가중치로 적용하여 개선된 복잡도를 계산한다. 소프트웨어의 내부 구조 및 관계와 복잡도 정보를 가시화하여 소프트웨어의 품질 향상에 기여한다.
컴파일러는 사용자가 작성한 소스 코드로부터 타겟 머신에서 동작하는 코드로 변환하기 위해 사용되는 프로그램으로 컴파일러의 구현은 몇 가지 단계로 구성된다. 그 단계 중 하나에 속하는 최적화 단계는 사용자에 의해 작성된 코드를 실행 시간, 메모리 사용량, 에너지 소모 등을 줄이기 위해 코드를 효율적으로 사용하고자 적용되는 단계이다. 그렇지만 이러한 컴파일러 최적화 기법은 사용자가 의도하지 않은 결과를 만들어 프로그램의 보안성을 낮추기도 한다. 이에 본 논문에서는 관련 연구 내용을 살펴보고 정리하고자 한다.
본 연구에서는 자바 코드로부터 UML 클래스 다이어그램을 추출하는 역공학방법을 제시하였다. 파서를 이용하여 자바 코드로부터 AST를 생성하고 이를 순회하면서 클래스다이어그램 생성에 필요한 정보를 추출하였다. 이를 위해 구조정보와 관계정보를 정의하였는데, 구조정보에서는 클래스 몸체를 구성하는 정보를 표현하였다. 관계정보에서는 클래스들 간의 연관관계를 결정하기 위해 필요한 정보를 표현하였으며, 얻어진 관계정보를 통해 연관관계를 유추하는 방법을 제시하였다. 특히 클래스들간의 연관관계를 추출하기 위한 규칙들을 정의하고, 이를 통해 얻어진 관계정보를 이용하여 연관관계를 유출하는 과정을 설명하였다.
상업적인 유한요소 코드들은 오늘날 업계에서 공학 문제들을 해결하기 위해 널리 사용되고 있다. 이러한 코드들의 광범위한 사용으로 점점 많은 초보자들이 예전에 해결하지 못했던 여러 문제 들을 해결하기 위해 이러한 코드들을 이용하게 되었다. 그러나 기술부족이나 잘못된 사용으로 인하여 분석 결과가 잘못되었다는 것이 시험부서 또는 기술 . 설계부서에서 곧잘 드러나게 된다. 이 글에서는 구조 해석자가 유한요소 분석 모델을 만드는 과정에서 범할 수 있는 실수들에 대 해서 제언하고자 한다.
배낭 문제는 조합 최적화 문제로서, 다항 시간(polynomial time)에 풀리지 않는 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 DNA 컴퓨팅 기법과 GA 등을 사용하여 해결하였다. 하지만 기존의 방법들은 DNA의 정확한 특성을 고려하지 않아, 실제 실험과의 결과 차이가 발생하고 있다. 본 논문에서는 DNA 컴퓨팅 실험 과정에서 발생하는 DNA 조작 오류를 최소화하고, 보다 정확한 예측을 위해 함수 언어인 Haskell을 이용한 코드 최적화 DNA-Haskell을 제안한다. 코드 최적화 DNA-Haskell은 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 DNA 컴퓨팅 방법보다 실험적 오류를 최소화하였으며, 또한 적합한 해를 빠른 시간 내에 찾을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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