본 논문에서는 기존의 Fuzzy C-Means, Nearest Neighborring Classification, FMMCNN, Fuzzy -ART등에서 사용하였던 정형에 근거한 분류에서 유기될 수 있던 판단 오류를 최소화하기 위해 단 한가지의 형태적 특징을 갖고 있는 정형에 의존하지 않고 분류를 수행하는 방법을 제안하고i파 한다. 이를 위해 본 논문에서는 주어진 학습 데이터로 학습하는 과정에서 볼록 다면체를 적응적으로 생성하고 다면체의 구조를 수정하는 퍼지 신경회로망을 설계하였다. 따라서, 본 방법은 순차적으로 입력되는 데이터를 분류하여 패턴 유형들을 생성하는 기능을 갖게된다. 본 방법의 유용성을 증명하기 위해, Hyperbox를 정형으로 하는 FMMCNN과의 다양한 시뮬레이션 비교를 수행하였다.
본 논문에서는 획의 일부분이 손상된 숫자(broken digit)나 붙은 숫자(touching digits)와 같은 비정형 숫자들이 포함된 필기체 숫자 열을 인식할 수 있는 방법에 대하여 제안하였다. 비정형 숫자들은 분류(pre-segmentation) 단계에서 숫자들의 구조적인 특징 정보를 이용하여 정형인 개별 숫자(isolated digit)로부터 획의 일부분이 손상된 숫자 또는 붙은 숫자들로 분류된다. 획의 일부분이 분리된 숫자의 결합 및 붙은 숫자들의 분할 단계를 거쳐 인식을 시도하였다. 제안된 방법의 타당성을 증명하기 위하여 NIST SDl9 데이터베이스를 이용하여 시뮬레이션 해 보았다.
산업자동화 분야에는 특수목적 마이크로콘트롤러인 PLC가 널리 사용된다. PLC 프로그램 분석과 검증을 위한 연구에서 우선적으로 해야 할 일은 PLC 프로그래밍 언어의 의미구조를 정형적으로 제시하는 것이다. 본 논문은 PLC 프로그래밍에 널리 사용하는 LD 언어의 의미구조를 정의한다. LD 언어는 그래픽 언어이기 때문에 먼저 텍스트 언어 Symbolic LD로 구문구조를 정형화한 다음에, Symbolic LD에 대한 의미구조를 정의할 수가 있다. 본 논문은 Symbolic LD의 의미구조를 자연 의미구조 기법으로 정의하고, 증명 보조기 Coq을 이용하여 정형화하였다.
프로그래밍 언어의 구문 구조(syntax)와 메타이론을 정형화(formalization)하고 관련된 명세(specification)의 증명을 자동화(automatization)하는 과정에서 일어날 수 있는 모든 종류의 변수 묶기(variable binding)를 정형적(formal)으로 구현, 해결하는 방식을 개략적으로 소개한다. 또한 함수언어(functional language)의 기본으로 사용되는 Lambda calculus와 연계해서 POPLmark Challenge와 관련된 시도들의 공통점, 차이점 및 각각의 특성을 증명보조 툴인 Coq에서 구현된 간단한 예제들을 통해 보여준다.
안전성에 대한 이상적인 평가방법은 운영체제내의 모든 가능한 연산을 대상으로 실행 결과의 안정성 여부를 검사하는 것이다. 하지만 이는 현실적으로 불가능하다. 그러나 정형기법을 사용할 경우 운영체제 동작논리상의 안전성 보장 여부를 이론적으로 증명할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 보안커널의 안정성 검증방법에 대하여 논하고, 정형검증의 대표적인 도구들에 대하여 비교분석을 수행하였다. 그리고 보안커널에 기반한 다중레벨 접근통제모델인 수정된 BLP(Bell & LaPadula) 모델을 검증하기에 적합한 PVS(Prototype Verification System) 검증도구를 선정하였다. 마지막으로 PVS 검증도구를 활용하여 정형명세를 작성하고, 작성된 정형명세의 검증을 통하여 수정된 BLP 모델이 안전한 보안모델이라는 것을 검증하였다.
정형적 개발 방법론은 소프트웨어를 정확하고 체계적으로 개발하기 위하여 사용되며 시스템을 정형 명세 언어를 사용하여 맹세하고 이를 구현할 때까지 점진적으로 시스템을 구체화하는 방법으로 개발한다. VDM은 정형 명세 언어의 하나로서 set, sequence, map의 수학적 추상적 자료구조를 사용하여 시스템을 명세하는데 대부분의 프로그래밍 언어는 이런 자료구조를 가지고 있지 않다. 그러므로 이들 자료구조들의 변환이 필요하며 VDM의 수학적 자료구조들은 프로그래밍 언어의 자료구조인 연결 리스트로 변환 할 수 있다. 본 논문에서는 VDM의 set, sequence, map의 자료구조를 프로그래밍 언어의 자료구조인 연결 리스트로 변환하는 방법과 그 변환의 타당성을 수학적으로 증명하였다.
제안기법은 도래하는 클라우드 환경에서 원격의료 시스템을 위한 PACS에서 전송되는 의료정보의 정형데이터와 비정형 데이터의 안전한 전달을 위해 제안한다. 정형데이터는 의료영상과 같은 민감한 데이터로 AES암호화해 전달하고 비정형데이터는 의료이미지의 일부에서 비식별화를위해 암호화된 모자이크 비식별화기법을 이용해 전달한다. 암호화키의 안전성 평가를 위해 사이즈를 증가해가며 실험한 결과 128비트의 크기가 196, 256의크기로 암호화해도 128키와 큰 차이를 보이지 않음을 증명하였다.
정보통신과 인터넷 기술의 발전으로 실생활에서 정보의 이용이 용이해 지면서, 쉽게 정보를 얻기 위한 정보에 대한 공유와 검색에 관련한 기술이 발전하게 되었다. 그 결과로 정보는 쉽게 얻을 수 있게 되었지만, 개인정보 유출, 악의적인 시스템 파괴 등 역기능 빠른 속도로 늘어나고 있다. 이에 따라 국제적으로 정보보호의 중요성대 대두 되고 보안에 대한 필요성이 극대화 되었으며, 시스템 보안성의 신뢰도를 일관성 있게 평가하기위하여 공통평가기준이 제정되었다. 특히, 높은 신뢰도를 요구하는 보안기능에 대해서는 수학적, 논리적 기반의 명확한 명세와 엄밀한 증명을 수행하는 정형기법을 사용한 경우에만 고등급을 획득할 수 있다. 본고에서는 공통평가기준과 정형기법의 상관관계를 설명하고, 고등급 평가에 관련된 국외 동향을 기술한 후, 간단한 예를 들어 보안정책모델의 정형화 방법에 대하여 기술하였다.
종자결정성장법은 단결정형 YBCO 초전도체를 제조하기에 매우 유용한 방법이다. 이 방법은 YBCO 성형체 위에 Sm123나 Nd123 종자를 올려놓고 용융 열처리하여 초전도 결정을 특정한 방위로 성장하게 하는 방법이다. 그러나 이 공정의 단점은 초전도체의 결정성장속도가 매우 느리기 때문에 전체공정시간이 길다는 것이다. 이를 개선하고자 본 연구에서는 성형체 위에 같은 결정방위를 갖는 여러 개의 종자들을 동시에 올려 놓고 열처리하여 단결정형 초전도체의 제조시간을 단축하고자 하였다. 이 공정을 다중종자결정성법이라 명명하였으며, 이 공정의 적용으로 공정시간을 상당히 단축할 수 있음을 증명하였다. 본 연구에서는 초전도체의 결정 성장과정, 종자의 갯수와 공정시간의 관계, 종자에서 생성, 성장된 결정들이 만드는 결정입계특성 동에 대해 논의하였다.
최근 줄기세포에 대한 생물학적 지식의 발전으로 인해 이를 실제 환자의 치료에 적용시키기 위한 다양한 노력들이 이루어지고 있다. 중간엽 줄기세포는 골수 흡인물로부터 처음 발견되었으나 현재는 지방, 피부, 근육, 제대혈 등 다양한 조직으로부터 추출될 수 있는 다능성 기질세포로 이해되고 있다. 그동안 중간엽 줄기세포의 골형성능은 여러 실험 및 동물 연구를 통해 증명되었으며 골결손, 골괴사, 불유합 등의 어려운 임상 상황에서 일부 성공적인 골재생 결과들이 보고되고 있다. 하지만 아직까지 각 질환별 적응증이나 표준화된 적용법이 마련되어 있지 않으며 효능 및 안전성에 대한 객관적 증거가 부족한 상태이다. 중간엽 줄기세포를 이용한 골재생은 앞으로 더욱 확대될 가능성이 높으나 표준적인 치료로 인정받기 위해서는 아직 해결되어야 할 과제들 또한 남아 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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