본 연구는 황가원림이 중국 고전원림을 집대성한 산물임을 상정하고 황가원림에 연출된 경관 특성을 분석한 연구이다. 이화원에는 아름다운 경관을 감상하고자 한 황제의 욕망을 위해 다양한 경관연출기법이 적용되었는데 이에 따른 경관 특성은 다음과 같이 정리할 수 있다. 첫째, 이화원은 차경, 주경, 배경, 대경, 협경, 분경, 광경, 누경, 첨경 등 다양한 조망처리기법을 통해 다양한 원림경관을 형성하고 있다. 둘째, 남북의 중축선을 기준으로 한 건축물을 대칭구도 및 장랑구조, 시각생리를 고려한 경점의 배치를 통해 경관 감상에 집중할 수 있도록 하였다. 셋째, 중국 각지의 명승지 경관을 이화원의 고유한 지형적 특성에 맞게 도입하는 명경이식기법을 활용하였다. 이화원에는 항주와 기창원, 소주의 산당가의 경관이 재현 이식되어 공통적으로 강남지역의 경관이 이식되어 있음을 확인하였다. 이상의 3가지 기법들은 원림 내에 공간감을 살리고, 풍부한 경관을 연출할 뿐 아니라 유람객의 시선을 자연스럽게 유도하고 집중시키는 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 소프트웨어에 내장된 취약점의 패턴을 인식하여 찾아내는 딥러닝 기반 취약점 탐색 기술에 대해 소개한다. 특정 소프트웨어의 소스 코드 혹은 바이너리 코드를 분석하여 취약점을 찾아내는 여러 기법들을 살펴본 다음, 딥러닝 기반 바이너리 취약점 탐색 기술의 향후 연구 방향을 조망하고자 한다.
본 논문에서 여러 종류의 퍼저들을 주기적으로 동기화하여 효율적으로 퍼징을 수행하는 협업 퍼징 기법 연구들을 소개한다. 정적으로 효율적인 퍼저의 조합을 찾거나 동적으로 각 퍼저에 리소스를 효율적으로 할당하는 협업 퍼징 기법들 3가지를 정리하고, 향후 연구 방향을 조망하고자 한다.
별서(別墅)란 '본채와 나누어져 있는 별도의 장소에 거처할 곳'을 만든 것을 의미한다. 경상남도의 별서 건축물인 정자의 평면형태를 조사한 결과, 다른 지방과 달리 모든 형태(중심형, 편심형, 분리형, 무실형)들이 모두 고르게 나타나는 것이 특징이었다. 또한 별서의 가장 대표적인 입지유형은 "강변에 절벽이 있는 언덕 위"라고 할 수 있다. 경남지방의 별서는 수경(水景)과 더불어 바위경관(암경 巖景)이 중요한 특징을 나타내는 역할을 한다. 별서의 수경관 구조는 하천이나 계류와 연계된 "폭포+소+급류"의 구조가 가장 대표적이다. 별서의 바위경관은 인위적으로 석가산을 쌓거나 돌을 배치하기보다 자연에 있는 암반과 바위, 대(臺)를 이용하는 경우가 훨씬 많다. 경남지방의 별서는 주로 원경(遠景)과 다경(多景)을 경관처리기법으로 사용하였으며, 별서의 평균조망거리는 5.6km이다.
본 논문에서는 특정 코드를 분석하여 해당 코드를 작성한 저자가 누구인지 식별할 수 있는 머신 러닝 기반 코드 저자 식별 기술에 대해 소개한다. 먼저 소스 코드를 분석하여 저자를 확인하는 기법들에 알아볼 것이다. 또한 저자를 식별할 수 있는 정보가 다소 소실된 바이너리 코드를 분석하여 저자를 확인하는 기법을 살펴본 다음, 저자 식별 기법의 향후 연구 방향에 대해 탐색하고자 한다.
최근의 생물학 연구를 위한 기기의 자동화 및 고속화는 생물학 관련 정보량의 급증을 가져오고 있다. 예를 들어, DNA chip에서 얻어지는 마이크로어레이(microarray)는 수천 종류의 유전자의 발현량을 동시에 측정한다. 이러한 기술들은 생물의 세포나 조직에서 일어나는 일련의 다양한 현상을 전체적으로 조망하는 관점에서 관찰할 수 있는 기회를 제공하고 있으며, 이를 통한 생명공학의 전반적인 발전이 기대되고 있다. 따라서 대량의 생물학 관련 정보의 분석이나 데이터 마이닝이 행해지고 있으며 이를 위한 대표적인 기법들로는 각종 클러스터링(clustering) 및 신경망 계열의 모델 등이 있다. 본 논문에서는 확률그래프모델의 하나인 베이지안망(Bayesian network)을 생물정보분석에 이용한다. 구체적으로 유전자 발현패턴과 약물의 활성패턴 및 암 종류 사이의 확률적 관계를 모델링한다. 이러한 모델은 NCI60 dataset(http://discover.nci.nih.gov)에서 베이지안망을 학습함으로써 구성된다. 분석의 대상이 되는 데이터가 sparse하기 때문에 발생하는 어려움들을 해결하기 위한 기법들이 제시되며 학습된 모델에 대한 검증은 이미 생물학적으로 확인되어 있는 사실과의 비교를 통해 이루어진다. 학습된 베이지안망 모델은 각각의 유전자 간, 혹은 유전자와 처리된 약물 간의 실제 생물학적 관계를 다수 표현하며, 이는 제시되는 방법이 생물학적으로 유의미한 가설을 데이터 분석을 통해 효율적으로 생성하는데 유용하게 활용될 수 있음을 보인다.
이미지 압축은 디지털 이미지를 데이터 압축을 적용하는 과정이다. 이산여현변환은 시간 도메인에서 주파수 도메인으로 변환하는 기술이며, 이미지 압축에 널리 사용된다. 먼저, 이미지는 $8{\times}8$ 픽셀 블록으로 분리한다. 위에서 아래로 왼쪽에서 오른쪽으로 처리하면서 DCT 각 블록에 적용한다. 각각의 블록은 양자화를 통해 압축된다. 이미지를 구성하는 압축된 블록 배열의 공간은 크게 줄어든다. IDCT를 통해 이미지를 재구성 한다. 본 연구에서는 이산여현변환 기법을 이용하여 이미지 압축/복원의 전처리 과정을 조망하는 것이 목적이다.
제천지역의 다양한도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 래이어 벡터 파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
다양한 도시의 형태를 입체적으로 조망해 볼 수 있도록 하기 위하여 입체 지형조감도를 작성하였고, 이를 시공간에서 동영상으로 보여주기 위하여 3차원 시뮬레이션을 실시할 수 있도록 하였다. 입체 조감도의 제작은 투시기법을 이용한 이미지 제작 기법을 이용하였으며, 그 기본재료가 되는 영상들은 다음과 같이 준비하도록 하였다. 준비영상으로는 우리나라 아리랑 위성의 EOC 영상을 이용하도록 하였으며, 국립지리원에서 국가기본도로 제작한 1/5,000 수치지도의 등고선으로부터 추출하여 임의로 오차가 보정된 DEM 생성과 1/1,000 수지지도의 도로 레이어 벡터파일로 제작된 도로선을 분류하여 대상지의 3차원 영상 위에 중첩시켜 처리하는 것으로 하였다. 특히 이번 연구에 사용한 도심지역의 도로망 구성 데이터는 새주소 부여를 위해 제작된 1/1,000축척의 간선도로를 최대한 이용함으로서 새주소에서 사용하게 될 주소체계와의 연계성을 크게 염두에 두어 제작하도록 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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