출입 보안 시스템은 감시, 로깅, 추적, 인증, 권한부여, 직원 위치 파악, 직원 출입관리, 출입문 관리 등 수많은 기능을 해야 하는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 관점지향 소프트웨어 개발 방법론(Aspect Oriented Programming: AOP)과 디자인 패턴을 적용해 국내 원자력 발전소의 출입 보안 시스템을 구축하였다. AOP를 이용하면 시스템의 비즈니스 로직과 보안 로직을 완전히 독립적으로 분리해서 시스템 구축이 가능하므로, 출입 보안 시스템의 각 기능별 모듈에 대하여 명확하게 그 역할을 구분해 줄 수 있는 장점이 있다. 이는 잦은 외부환경의 변화에 의한 시스템 변경을 유연하게 대처할 수 있게 하며 AOP의 본래의 장점인 코드 재사용성의 확대, 효율적인 기능 구현 등 이 가능해 진다. 이와 함께 디자인 패턴을 활용하면 일반적인 소프트웨어 개발에서 나타나는 복잡한 문제를 구조화 하여 설계 할 수 있어, 시스템의 안전성 또한 보장 받을 수 있다. 두 방법론의 장점을 활용하여, 그 기능이 복잡한 출입보안 시스템을 안정적으로 설계 구현 할 수 있다.
본 연구에서는 한국형 인공심장의 혈액주머니 내 혈액 유동에 대한 수치적 해석 결과를 제시하였다. 혈액 유동은 2차원 비정상 유동으로 가정하였으며. 이를 해석하기 위하여 유한요소 기반의 상용코드인 ADINA를 사용하였다. 액츄에이터와 혈액주머니사이의 강체-고체 접촉, 그리고 혈액주머니와 혈류 사이의 고체-유체 상호작용을 모두 계산에서 반영하였다. 본 연구에서는 혈액주머니의 형상설계 과정에서 제시되었던 3가지 모델에 대해서 계산을 수행하고 이들의 혈류역학적인 적합성을 분석하였다. 계산결과에 의하면 혈액주머니의 수축 시는 출구로의 강한 흐름과 입구 부분에서의 정체영역이 관찰되었다. 이완 시에는 외부로부터 입구로 강한 혈류가 유입되고 있으며, 닫힌 출구에서 부근에서는 재순환 영역이 발생한다. 수축 시 전단응력은 출구 모서리 부근에서 극한값들을 가지게 되며, 이완 시에는 주로 입구 모서리와 액츄에이터 접촉면에서 최소, 최고치를 보여주고 있다.
ALE 기반 RFID 미들웨어는 리더 장치로부터 EPC 데이터를 입력받아 내부적으로 URN 형태로 변환하고 이를 필터링, 그룹핑 등을 수행한 후 응용으로 전송한다. 한편, EPC 데이터의 경우 유형이 다양할 뿐만 아니라 향후 또 다른 새로운 형식의 EPC 데이터가 제안될 수도 있으므로 RFID 미들웨어는 다양한 유형의 EPC 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 EPCglobal의 ALE 표준 스펙을 기반으로 한 RFID 미들웨어에서 RFID 리더로부터 수집된 다양한 유형의 EPC 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 온톨로지 기반의 데이터 처리 방법을 제안한다. 즉, 다양한 유형의 EPC 데이터를 URN 형태로 효과적으로 변환하기 위하여 데이터 유형별 변환 규칙을 온톨로지로 구축한다. 그럼으로써 온톨로지의 재사용은 물론 새로운 유형의 EPC 데이터가 제안되어도 해당 EPC 데이터에 대한 온톨로지만 추가함으로써 미들웨어로 하여금 효과적으로 처리할 수 있도록 확장할 수 있다.
IT 기술의 발달에 따라, 컴퓨터 관련 범죄가 빠르게 급증하고 있으며 특히 최근에는 국내외에서 랜섬웨어감염에 대한 피해가 급격하게 늘어나고 있다. 기존의 보안 솔루션으로는 랜섬웨어 감염을 방지하기에는 역부족이며 나날이 발전하는 악성코드 및 랜섬웨어와 같은 위협을 방지하기 위해서는 딥러닝 기술을 결합하여 비정상 행위 및 이상 징후를 탐지하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 CNN-LSTM 모델 및 다양한 딥러닝 모델을 사용하여 사용자 비정상 행위를 탐지하는 기법을 제안했으며, 그중 제안하는 모델인 CNN-LSTM 모델의 경우 액 99%의 정확도로 사용자 비정상 행위를 탐지해내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 활용하여 사용자 비정상 행위의 랜섬웨어 특징점을 파악하여 랜섬웨어를 방지하는 시스템을 마련하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
FRP로 보강된 콘크리트 부재의 파괴형태는 콘크리트 압괴와 섬유 파단으로 정의되며, 설계방법에 따라 한계상태를 조금씩 다르게 정의하고 있다. FRP 보강재는 섬유에 따라 성능이 상이하기 때문에 사용상태와 극한상태의 성능을 예측하는 것이 상대적으로 까다롭다. 특히 많이 사용되고 있는 ACI 440의 기준은 주로 저탄성계수를 갖는 GFRP를 중심으로 개발되었기 때문에 다른 섬유에 대한 적용성이 충분히 검증되지 않은 상태이다. 또한 ACI440의 휨한계상태는 보강비에 따라 압괴와 파단이 동시에 발생하는 천이영역이 상대적으로 크기 때문에 균형보강비에서의 거동예측이 상대적으로 어렵고, 사용성 예측 방법이 하중조건에 따라 민감하기 때문에 상대적으로 복잡한 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 0.8~1.2 𝜌b의 보강비를 갖는 슬래브의 실험결과와 문헌고찰을 통하여 설계방법별 거동예측의 신뢰성과 편이성을 고찰하였다. 해석결과 Model Code의 모멘트 곡률식(LIM-MC) 간략식의 경우 FRP 보강구조물에도 충분히 적용할 수 있는 것으로 분석되었으며, EC2에 기반한 한계상태 설계법이 상대적로 극한강도설계법보다 신뢰성 있는 결과를 나타내었다.
HD 블랙박스에 포함되는 GPS 위치정보 저장방법은 특정한 표준을 가지지 않고 제조사마다 고유한 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 GPS 위치정보를 저장하기 위한 저장 공간의 한계성을 극복하고 이에 따른 화질저화를 유발하는 문제점을 해결하기 위하여, 숨겨진 필수영역을 이용한 HDTV 비디오 콘텐츠에 포함된 위치정보 은닉방법을 제안한다. HDTV 비디오 콘텐츠는 압축을 위하여 프레임 하단에 8-라인의 Border Extender가 반드시 필요하게 된다. 이는 현 위치정보를 은닉하는 공간으로 사용되며 화질열화를 방지하기 위하여 그레이스케일 블록 형태의 이미지로 삽입하였다. 제안 방법은 실제 HD블랙박스를 사용하여 확인되었으며, 기존의 부가영역을 사용한 ASCII 코드의 형식보다 해석이 어려우며 편집 재 압축할 경우 위치정보가 사라지는 보안효과가 있다. 따라서 제안방법은 페이스 북이나 유튜브 등과 같은 위치기반 동영상 서비스에도 적합하다.
본 논문은 매우 방대하고 복잡한 실시간 소프트웨어를 이해하기 위한 하나의 방법론과 도구의 개발 연구에 대하여 보고한다. 대부분 본 논문의 저자에 의하여 개발된 이 방법론과 도구는 ARSU(Architecture-based Real-time Software Understanding)과 SRE(Software Re/reverse-engineering Environment)이다. 재공학과정중에 실시간 소프트웨어의 이해한다는 것은 방대한 규모와 복잡성 때문에 일반적으로 매우 어려운 일이다. 그러나 이러한 어려움을 극복하기 위하여 본 논문에서는 architecture에 근거하여 구조적 ${\cdot}$ 기능적 ${\cdot}$ 행위적 측면에서 3차원적인 이해를 가능하게 한다. 이 방법을 통하여 실시간 소프트웨어를 점진적이며 체계적으로 재${\cdot}$역공학할 수 있게 한다. 첫째, 구조적인 관점은 부모-자식간의 관계에 기초한 상하 층충적으로 이루어진 소프트웨어의 전체적 구조, 그리고 명세와 알고리즘 뷰들을 통하여 관측할 수 있다. 여기에서 구조를 구성하는 기본단위는 SWU(Software Unit)이며 이 SWU는 특정 기준에 준하여 추출된다. 이 구조는 상하 또는 그 역방향으로 소프트웨어를 항해(navigation) 할 수 있게 한다. 이는 소프트웨어에 대한 개요와 상세에 관한 정보를 분리하여 상호간에 연관성이 있게 보여준다. 구조의 어떤 단계, 즉 어떤 추상화 단계에서라도 소프트웨어에 대한 기능적 ${\cdot}$ 행위적 대한 정보를 얻을 수 있게 한다. 둘째, 기능적 뷰는 자료와 제어의 흐름, 입력과 출력, 정의와 사용, 변수와 참조 등을 보여준다. 이 뷰의 각 사항들은 소프트웨어에 대한 특정 기능 정보를 제공하여 준다. 셋째, 행위적 뷰는 상태도, IEL(interleaved event list) 등을 들 수 있다. 이 뷰는 소프트웨어에 대한 실행시 동적 성질을 보여준다. 이 뷰들 외에도 각 측면과 뷰들을 위한 기능, 접속, 주석, 코드 등의 다수의 서류들이 제공된다. 본 연구의 가장 큰 장점은 구조를 항해하면서 여러 차원의 정보를 추상화하거나 세부적으로 확장할 수 있는 기능이다. 이러한 기능들은 이러한 실시간 소프트웨어를 이해 할 수 있는 토대를 마련해 준다. 그리고 이러한 장점은 재사용 가능한 요소를 체계적으로 식별하거나 검증할 수 있게 한다.
안드로이드 애플리케이션은 악성코드를 삽입한 후 재서명하여 배포하는 리패키징 공격에 취약하다. 이러한 공격을 통해 사용자의 사생활 정보나 개인정보 유출 등의 피해가 자주 발생하고 있는 실정이다. 모든 안드로이드 애플리케이션은 사용자가 직접 작성한 메소드와 API로 구성된다. 이중 플랫폼의 리소스에 접근하며 실제 애플리케이션의 기능적인 특징을 나타내는 것은 API이고, 사용자가 작성한 메소드 역시 API를 이용하며 기능적 특징을 나타낸다. 본 논문에서는 악성 애플리케이션이 주로 활용하는 민감한 API들을 분석 대상으로 하여 악성애플리케이션이 어떤 행위를 하고, 어떤 API 를 사용하는지 사전에 식별할 수 있는 분석 기법을 제안한다. 사용하는 API를 토대로 API의 특성정보를 기반으로 나이브 베이즈 분류 기법을 적용하여 비슷한 기능을 하는 API에 대해 기계 학습하도록 한다. 이렇게 학습된 결과를 토대로 악성 애플리케이션이 주로 사용하는 API를 분류하고, 애플리케이션의 악성 위험 정도에 대한 정량적 판단 기준을 제시한다. 따라서, 제안 기법은 모바일 애플리케이션의 취약점 정도를 정량적으로 제시해 줌으로써 모바일 애플리케이션 개발자들이 앱 보안성을 사전에 파악하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 무선진공청소기용 팬 모터 단품의 유량 및 소음성능을 향상시키기 위하여 무선청소기 유로를 통하여 공기를 흡입하는 임펠라에 대한 최적설계를 수행하였다. 우선, 팬 모터 단품, 특히 임펠라의 유동장을 분석하기 위하여 비정상, 비압축성 Reynolds averaged Navier-Stokes(RANS) 방정식을 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)에 기초하여 해석하였다. 예측한 유동장 정보를 입력값으로 Ffowcs-Williams and Hawkings(FW-H) 방정식을 사용하여 임펠라로부터 방사되는 소음을 수치적으로 예측하였다. 유량과 소음에 대한 수치해석 결과를 실험을 통해 측정한 팬 모터 단품의 P-Q 곡선과 음압 스펙트럼과 비교하여 사용한 수치방법의 유효성을 확인하였다. 수치해석결과로부터 임펠라 날개의 코드방향 중간부분의 급격한 곡률 변화로 인하여 강한 와류가 형성되는 것을 확인하였다. 와류는 유동에는 손실로 소음에는 소음원으로 작용하기 때문에 기존의 임펠라를 재설계하여 와류를 개선하고자 하였다. 2인자 반응표면방법을 사용하여 최대유량과 최소소음을 나타내는 입·출구 뒷젖힘각(sweep angle)을 결정하였다. 최종 선정된 설계안에 대한 추가 해석을 통하여 유량성능과 소음성능이 개선됨을 확인하였다.
바이러스 분리 및 검출 측면에서의 해양바이러스 연구는 높은 빈도의 돌연변이와 유전적 다양성 때문에 한계가 있어 왔다. 현재 해양바이러스를 검출하기 위해 사용되고 있는 방법 중 ELISA를 기반으로 하는 혈청학적 방법이 가장 보편적이다. 혈청학적 방법은 항체의 질과 고도로 정제된 정확한 항원을 요구한다. 최근에 바이러스 외피단백질을 항원으로 이용하고자하는 새로운 실험시스템이 yeast surface display (YSD)를 사용하여 개발되었다. 이 연구에서는 붉바리 신경괴사 바이러스(RGNNV)의 외피단백질 유전자를 YSD와 HA-tagging 시스템을 이용하여 발현시키고 정제하였다. 2개의 RGNNV 외피단백질 유전자 조각(RGNNV1 및 RGNNV2)을 염기서열 데이터베이스에 기초하여 합성하였고, 효모 발현 벡터인 pCTCON로 클로닝하였다. 효모 strain EBY100에서의 RGNNV 외피단백질의 발현은 발현벡터에 의해 코드되는 C-말단의 c-myc tags를 인지하는 형광표지된 항체를 이용하여 flow cytometry로 검출되었다. 발현된 RGNNV 외피단백질은 ${\beta}$-mercaptoethanol 처리 후 Aga1과 Aga2 사이의 이황화결합 절단에 의해 효모표면으로부터 분리되었다. Anti-HA 항체를 사용한 Western blots을 수행하였을 때 각 RGNNV 외피단백질이 정해진 크기에서 검출되는 것이 확인되었다. 이러한 결과는 YSD와 HA-tagging 시스템이 재조합 RGNNV 외피단백질의 발현과 정제에 적용가능함을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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