PCI Express는 고속, 저전력 등의 특성으로 인하여 프로세서와 주변 I/O 장치들을 연결하는 업계 표준의 버스 기술이다. PCI Express는 최근 고성능 컴퓨터나 클러스터/클라우드 컴퓨팅 등의 분야에서 시스템 인터커넥션 네트워크로서 그 활용가능성을 검증하고 있는 추세이다. PCI Express가 시스템 인터커넥션 네트워크로서 활용가능하게 된 계기는 PCI Express에 NTB(non-transparent bridge) 기술이 도입되면서부터이다. NTB 기술은 물리적으로 두 PCI Express subsystem을 연결가능하도록 하지만, 필요할 경우 논리적인 격리(isolation)를 제공하는 특징이 있다. 또한, PGAS(partitioned global address space)와 같은 공유 주소 공간(shared address space) 프로그래밍 모델은 최근 멀티코어 프로세서의 보편화로 인하여 병렬컴퓨팅 프레임워크로 각광받고 있다. 따라서, 본 논문에서는 차세대 병렬컴퓨팅 플랫폼을 위하여 PCI Express 환경에서 OpenSHMEM을 구현하기 위한 초기 OpenSHMEM API를 설계 및 구현하였다. 본 연구에서 구현한 15가지 OpenSHMEM API의 정확성을 검증하기 위해서 Github의 openshmem-example 벤치마크의 수행을 통하여 확인하였다. 현재 시중에서는 PCI Express 기반 인터커넥션 네트워크는 가격이 매우 비싸고 아직 일반인이 사용하기 용이하도록 NIC형태로 널리 보급되지 않은 실정이다. 이러한 기술개발 초기단계에서 본 연구는 PCI Express 기반 interconnection network를 RDK(evaluation board) 수준에서 실제로 동작하는 실험환경을 구축하고, 여기에 추가로 최근 각광받는 OpenSHMEM software stack를 자체적으로 구현하였다는 데 의의가 있다.
최근 분산 컴퓨팅 환경은 급진적으로 광역화되고, 이질적이며, 연합형태의 광역 시스템 구조로 변화하고 있다. 이러한 환경은 네트워크상에 광범위한 서비스를 제공하는 통신 네트워크 기반에서 구현된 수많은 객체로 구성된다. 더욱, 지구상에 존재하는 모든 객체들은 이름이나 속성에 의해 중복된 특성을 갖는다. 이러한 같은 특성을 갖는 객체들은 중복 객체로 정의된다. 그러나 기존의 네이밍이나 트레이딩 메커니즘은 독립적인 위치 투명성이 결여로 중복된 객체들의 바인딩 서비스 지원이 불가능하다. 서로 다른 시스템 상에 존재하는 중복된 객체들이 동일한 서비스를 제공한다면, 각 시스템의 부하를 고려하여 클라이언트의 요청을 분산시킬 수 있다. 이러한 이유로 본 논문에서는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복된 객체들의 위치 관리뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템에 위치한 객체의 선정하여 동적 바인딩 서비스를 제공할 수 있는 새로운 모델을 설계하고 구현하였다. 이 모델은 네이밍 및 트래이딩 기능을 통합한 서비스에 의해 중복된 객체들에 대한 단일 객체 핸들을 얻는 부분과, 얻어진 객체핸들을 사용하여 위치 서비스에 의해 하나 이상의 컨택 주소를 얻는 부분으로 구성하였다. 주어진 모델로부터, 우리는 Naming/Trading 서비스와 위치 서비스에 의한 전체 바인딩 메커니즘의 처리과정을 나타내고, 통합 바인딩 서비스의 구성요소들에 대만 구조를 상세하게 기술하였다. 끝으로 우리의 모델을 구현하기 위해, 윈도우 운영체제와 Solaris 2.5/2.7에서 사용되는 CORBA 사양을 따르는 VisBroker 4.1과 자바 언어, SQL Server 2000 그리고 LSF를 이용하였다. 그리고 구현 환경과 구성요소에 대한 수행 화면을 보였다.ool)을 사용하더라도 단순 다중 쓰레드 모델보다 더 많은 수의 클라이언트를 수용할 수 있는 장점이 있다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구팀에서 수행중인 MoIM-Messge서버의 네트워크 모듈로 다중 쓰레드 소켓폴링 모델을 적용하였다.n rate compared with conventional face recognition algorithms. 아니라 실내에서도 발생하고 있었다. 정량한 8개 화합물 각각과 총 휘발성 유기화합물의 스피어만 상관계수는 벤젠을 제외하고는 모두 유의하였다. 이중 톨루엔과 크실렌은 총 휘발성 유기화합물과 좋은 상관성 (톨루엔 0.76, 크실렌, 0.87)을 나타내었다. 이 연구는 톨루엔과 크실렌이 총 휘발성 유기화합물의 좋은 지표를 사용될 있고, 톨루엔, 에틸벤젠, 크실렌 등 많은 휘발성 유기화합물의 발생원은 실외뿐 아니라 실내에도 있음을 나타내고 있다.>10)의 $[^{18}F]F_2$를 얻었다. 결론: $^{18}O(p,n)^{18}F$ 핵반응을 이용하여 친전자성 방사성동위원소 $[^{18}F]F_2$를 생산하였다. 표적 챔버는 알루미늄으로 제작하였으며 본 연구에서 연구된 $[^{18}F]F_2$가스는 친핵성 치환반응으로 방사성동위원소를 도입하기 어려운 다양한 방사성의 약품개발에 유용하게 이용될 수 있을 것이다.었으나 움직임 보정 후 영상을 이용하여 비교한 경우, 결합능 변화가 선조체 영역에서 국한되어 나타나며 그 유의성이 움직임 보정 전에 비하여 낮음을 알 수 있었다. 결론: 뇌활성화 과제 수행시에 동반되는 피험자의 머리 움직임에 의하여 도파민 유리가 과대평가되었으며 이는 이 연구에서 제안한 영상정합을 이용한 움직임 보정기법에 의해서 개선되
본 논문은 내장형 프로세서의 소비 전력을 줄이기 위한 저전력 TLB 구조를 제안하고자 한다. 제안된 TLB는 다수의 뱅크로 구성되어지며, 각각의 뱅크들은 하나의 블록 버퍼와 하나의 비교기를 포함한다. 블록 버퍼와 메인 뱅크는 특정 비트를 이용하여 선택적으로 접근이 가능하다. 그러므로 필터링 구조처럼 블록 버퍼에서 적중이 발생하면 메인 TLB 뱅크의 구동 소비 전력이 없고 단지 하나의 엔트리로 구성된 블록 버퍼에 의한 소비 전력만 발생함으로써 소비 전력을 효과적으로 줄일 수 있다. 또한 다른 계층적 구조와는 달리 이중 사이클에 대한 오버헤드가 1%로써 거의 무시 가능하다. 이에 반해 대표적인 계층 구조인 필터 구조의 경우 대략 5%이상 발생하게 되며, 제안된 구조와 동일한 구조를 가지지만 연속적 접근 판별 알고리즘을 사용하지 않은 동일한 구조의 블록 버퍼-뱅크 구조의 경우 15% 이상의 이중 사이클 오버헤드가 발생하게 된다. 이러한 이중 사이클은 프로세서의 성능 저하를 초래함으로써 데이터의 경우 특히 적용이 어려운 단점으로 지적되었다. 소비 전력의 감소 효과는 기존 완전 연관 구조에 비해 95%, 필터 구조에 비해 90%, 연속적 접근 판별 알고리즘 사용하지 않은 동일 구조에 비해 40%의 소비 전력 감소 효과를 얻을 수 있다.
3D CT를 이용하여 파노라마에서 얻어진 상악 매복 견치 위치 정보의 유용성을 평가하기 위해, 상악 견치 매복을 주소로 경북대학교병원에 내원한 환자를 대상으로 파노라마 방사선 사진과 3D CT에서의 매복 견치의 위치를 평가하였다. 대상은 25명(남자 7명, 여자 18명)으로 평균 나이는 10.9세(범위 : 8.2 - 15.7세)이며, 35개의 상악 매복 견치증례를 분석하여 다음의 결과를 얻었다. 첫째, 파노라마 방사선 사진은 확대되어 촬영되므로 3D CT의 계측치보다 상악 견치의 tooth length, crown width, vertical distance 그리고 lateral shift값에서 큰 값을 가졌다. 단, angulation to occlusal plane은 파노라마에서 더 작은 값으로 계측되었다. 둘째, 파노라마 방사선 사진상 상악 견치가 구개측으로 매복된 경우, angulation to occlusal plane은 3D CT보다 작게 측정되고 vertical distance는 더 크게 측정되었다. 셋째, 파노라마 방사선 사진에서 상악 매복 견치의 tooth length, crown width 그리고 순측으로 매복된 경우 상악 견치의 angulation to occlusal plane은 3D CT와 근접된 계측치를 가졌다. 또한 CT와 비교하였을 때, 치근 흡수 정도 평가에 대한 파노라마 방사선 사진의 감수성은 33.3%인 것으로 측정되었다. 파노라마 방사선 사진은 협측 매복견치의 위치는 실제와 유사하다고 생각되나 구개측 매복의 경우 3D CT보다 더 높게, 각도는 더 작게 나타나는 등 상당한 차이가 있어 CT를 이용한 추가적인 검사가 필요하다고 생각된다.
국내 외 해킹공격 전담 대응조직(CERTs)들은 침해사고 피해 최소화 및 사전예방을 위해 탐지패턴 기반의 보안장비 등을 활용하여 사이버공격에 대한 탐지 분석 대응(즉, 보안관제)을 수행하고 있다. 그러나 패턴기반의 보안관제체계는 해킹공격을 탐지 및 차단하기 위해 미리 정의된 탐지규칙에 근거하여 알려진 공격에 대해서만 대응이 가능하기 때문에 신 변종 공격에 대한 대응은 어려운 실정이다. 최근 국내 외에서는 기존 보안관제의 이러한 문제점을 극복하기 위해 다크넷이라는 기술을 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP주소의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 보안관제 수행을 위한 다크넷 트래픽 기반의 악성 URL 수집 및 분석방법을 제안한다. 제안방법은 국내 연구기관의 협력을 통해 확보한 8,192개(C클래스 32개)의 다크넷으로 유입된 전체 패킷을 수집하였으며, 정규표현식을 사용하여 패킷에 포함된 모든 URL을 추출하고 이에 대한 심층 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 대규모 네트워크에서 발생하고 있는 사이버 위협상황에 대한 신속 정확한 관측이 가능할 뿐만 아니라 추출한 악성 URL을 보안관제에 적용(보안장비 탐지패턴, DNS 싱크홀 등)함으로서 해킹공격에 대한 사이버위협 대응체계를 고도화하는데 목적을 둔다.
IPSec(Internet Protocol Security)은 IP(Internet Protocol)계층에서 패킷에 대해 무결성(Integrity), 기밀성(Confidentiality), 인증(Authentication), 접근제어(Access Control) 등의 보안 서비스를 제공하는 국제표준 프로토콜이다. 하지만 IPSec의 지나친 복잡성으로 시스템 구현이나 상호 호환의 어려움을 겪고 있는데, 이는 IKE의 복잡성에서 기인한다. 양단간의 신뢰성 있는 암호화키의 관리와 분배를 위해 사용되는 IKEv1(Internet Key Exchange Version 1)은 시스템의 복잡하고 DoS(Denial of Service) 공격에 취약하며 호스트에 Multiple IP 주소를 지원하지 않기 때문에 무선에서 사용이 불가능했다. 이를 극복하기 위해 개발된 것이 IKEv2 프로토콜로써 기존의 IKE의 페이스 개념을 계승하고 있고 동일한 ISAKMP(Internet Security Association and Key Management Protocol) 메시지 포맷을 사용하고 있지만, 기본적으로 Phase 1에서 교환되어야 하는 기본 메시지 개수가 6개에서 4개로 줄어들었고 인증방식도 기본의 4가지 방식에서 2가지 방식으로 줄었다. 또한 Dos(Daniel of Service) 공격에 잘 견디도록 설계되었다. 본 논문에서는 SSFnet(Scalable Simulation Framework Network Models)이라는 네트워크 보안 시뮬레이터를 이용하여 IKEv1과 IKEv2의 보안전송의 키 교환 지연값을 비교 분석하여 성능을 측정하고 그에 따른 문제점과 개선 방안에 대해 연구하였다.
본 연구에서는 축척과 갱신 주기가 상이한 이종의 공간 데이터 셋을 융합하기 위하여 사용자의 개입을 최소화하면서 다대다 관계에도 적용이 가능한 기하학적 방법론 기반의 면 객체 자동 매칭 방법을 제안하였다. 이를 위하여 첫째, 포함함수가 0.4 이상인 객체(노드)는 인접행렬에서 에지로 연결되었고, 이들 인접행렬의 곱을 반복적으로 수행하여 다대다 관계를 포함하는 후보 매칭 쌍을 선정하였다. 다대다 관계인 면 객체들은 알고리즘으로 생성된 convex hull로 단일 면 객체로 변환하였다. 기하학적 매칭을 위하여, 매칭 기준을 설정하고, 이들을 유사도 함수를 이용하여 유사도를 계산하였다. 다음으로 변환된 유사도와 CRITIC 방법으로 도출된 가중치를 선형 조합하여 형상 유사도를 계산하였다. 마지막으로 훈련자료에서 모든 가중치에 대한 정확도와 재현율을 나타낸 PR 곡선의 교차점인 EER로 임계값을 선정하고, 이 임계값을 기준으로 매칭 유무를 판별하였다. 제안된 방법을 수치지도와 도로명 주소기본도에 적용한 결과, 일부 다대다 관계에서 잘못 매칭되는 경우를 시각적으로 확인할 수 있었으나, 통계적 평가에서 정확도, 재현율, F-measure가 각각 0.951, 0.906, 0.928로 높게 나타났다. 이는 제안된 방법으로 이종의 공간 데이터 셋을 자동으로 매칭하는데 그 정확도가 높음을 의미한다. 그러나 일부 오류가 발생한 다대다 관계인 후보 매칭 쌍을 정확하게 정량화하기 위해서 포함함수나 매칭 기준에 대한 연구가 진행되어야 할 것이다.
본 논문은 정형화되지 않은 텍스트 라인들을 추출하기 위한 방법을 보여주고 있다. 텍스트 라인들은 각기 다른 각도로 구성되고, 심하게 굴곡이 있는 모양, 그리고 텍스트 라인내의 약간의 단어 사이의 공간이 생기게 된다. 그러한 텍스트 라인들은 포스터, 주소, 그리고 예술 문서 등에서 발견된다. 제안하는 방법은 기존의 직관적인 그룹핑 방법에 기반을 두고 있지만, 하나의 라인에서 발생하는 불충분한 특징점들과 모호한 회전 등을 극복하기 위한 방법을 개발하였다. 본 논문에서 텍스트 라인들은 몇 개의 연결된 성분들로 구성되고, 이 성분들은 하나의 문자 또는 연결된 문자들의 검은색 화소들의 집합이라고 가정하였다. 제안하는 방법은 반복적으로 증가되는 임계값과 가까운 성분들은 하나의 체인으로 병합하게 되고 확장되어 길어진 체인들은 라인의 원시 체인으로서 인지된다. 그때 원시 체인들은 텍스트 라인의 부분적 회전에 따라 좌우로 확장되어 진다. 텍스트 라인의 부분적인 회전은 원시 체인이 확장될 때, 체인들의 각 면에서 재구성될 것이다. 이러한 과정을 통해서 모든 텍스트 라인들이 구성되어 진다. 제안 방법은 로고와 슬로건에서 사용된 곡면으로 쓰여진 텍스트 라인들에 대해서 실험한 결과 직선 텍스트 라인은 98%, 곡선 텍스트 라인은 94%로서 높은 추출율을 보여주고 있다.
현재 Ubiquitous Sensor Network(USN) 연구에 있어서 이동성 지원은 중요한 기술로써 인식되고 있다. 이러한 이동성 기술 중에서 Mobile IPv6(MIPv6)와 Network Mobility(NEMO) Basic Support Protocol은 IETF의 표준화된 프로토콜로써, 인터넷상에서 이동성을 지원하기 위한 핵심 기술이다. 그러나 USN에 MIPv6와 NEMO Protocol을 수정 없이 적용할 경우에는 바인딩 메시지의 크기로 인해 Handoff 성능이 저하되게 된다. 이를 해결하기 위한 NEMO Protocol의 경량화에 대한 기존 연구는 Sequence Num.의 호환성 문제가 발생하며, 바인딩 메시지의 압축을 6LoWPAN 네트워크 구성과 주소 할당 방식에 최적화하지 못하였다. 본 논문에서는 6LoWPAN의 노드 기반 이동성과 네트워크 기반 이동성을 고려한 최적의 압축기법을 제안한다. 노드 기반 이동성은 32bytes Binding Update(BU)와 12bytes Binding ACK(BA) 메시지를 13bytes와 3bytes로 압축하였으며, 네트워크 기반 이동성은 40bytes BU와 12bytes BA를 13bytes와 3bytes로 압축하였다. 이는 기존 연구보다 각각 15bytes(NEMO-BU)와 1bytes(NEMO-BA)만큼 더 압축시킨 성능으로써, 센서 이동성의 Handoff 성능을 8.72% 향상시켰다.
2021년 7월 UNCTAD가 우리나라를 선진국으로 분류할 정도로 우리나라가 발전하는 성과가 있었다. 그러나 급변하는 글로벌 경제에 대응하기 위해서는 국내 산업생태계를 연구하여 끊임없이 변화시키고 성장을 위한 전략을 마련해야 한다. 그 중 하나가 기업간 네트워크를 강화하는 것이며, 본 연구는 기업 간 거래 데이터 구득이 가능한 자동차산업을 대상으로 공간적인 산업 네트워크를 분석하였다. 데이터는 295개의 기업 데이터(노드)와 607개의 거래 관계 데이터(링크)를 활용하였다. 기업의 주소지를 지오코딩하여 공간상 분포를 확인한 결과, 자동차산업 관련 기업은 수도권과 동남권에 집중 분포하고 있었다. 연결중심성, 매개중심성, 근접중심성, 위세중심성 등을 통해 노드의 중요도를 측정하고, 밀도, 거리, 커뮤니티 탐지, 동류성 및 이류성을 파악하여 네트워크 구조를 확인하였다. 그 결과, 4가지 노드 중요도에서 상위 15위 기업은 완성차기업 중에서는 현대자동차, 기아자동차, 한국지엠 3개의 기업이 공통적으로 포함되고, 상위 15위 기업은 주로 수도권에 입지하고 있다. 규모 면에서 연결중심성과 매개중심성은 대부분 종업원 수가 1,000명 이상인 큰 기업이고, 근접중심성과 위세중심성은 완성차기업을 제외하면 대개 종업원 수가 500명 이하인 기업이 상위 15위 안에 포함되었다. 전체적인 네트워크의 구조는 밀도는 0.01390522, 노드 간 평균거리는 3.422481로 나타났으며, 빠른탐욕알고리즘으로 커뮤니티 탐지를 실시한 결과, 최종적으로 11개의 커뮤니티가 도출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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