스토리지 클래스 메모리(SCM)는 메모리와 스토리지의 장점을 동시에 가지고 있기 때문에 기존의 스토리지를 대체할 차세대 스토리지로 주목 받고 있다. 하지만 현재까지 제안된 SCM 전용 파일시스템은 데이터 일관성을 충분히 보장하지 않거나 혹은 보장될 경우, 과도한 일관성 유지 비용을 발생시키는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 보편적으로 사용하는 WAL(Write Ahead Logging) 방식의 일관성 유지 기법 대신 롤백-복구 방식을 이용하여, 블록내의 변경되는 데이터의 비율에 따라 로그 데이터 기록 방식을 변경하는 데이터 일관성 유지 기법을 제안한다. 본 기법은 데이터 일관성 손실 없이 로그 데이터의 크기를 줄여 데이터 쓰기 및 동기화 비용을 최소화시킬 수 있다. 제안한 기법을 평가하기 위해 리눅스 3.10.2 상에 구현하여 성능을 측정한 결과, 다른 일관성 유지기법에 비해 평균적으로 9배 정도의 데이터 쓰기 성능이 향상됨을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 SIFT 기술자를 이용한 얼굴 특징과 SVM 분류기로 표정인식을 수행하는 방법에 대하여 제안한다. 기존 SIFT 기술자는 물체 인식 분야에 있어 키포인트 검출 후, 검출된 키포인트에 대한 특징 기술자로써 주로 사용되나, 본 논문에서는 SIFT 기술자를 얼굴 표정인식의 특징벡터로써 적용하였다. 표정인식을 위한 특징은 키포인트 검출 과정 없이 얼굴영상을 서브 블록 영상으로 나누고 각 서브 블록 영상에 SIFT 기술자를 적용하여 계산되며, 표정분류는 SVM 알고리즘으로 수행된다. 성능평가는 기존의 LBP 및 LDP와 같은 이진패턴 특징기반의 표정인식 방법과 비교 수행되었으며, 실험에는 공인 CK 데이터베이스와 JAFFE 데이터베이스를 사용하였다. 실험결과, SIFT 기술자를 이용한 제안방법은 기존방법보다 CK 데이터베이스에서 6.06%의 향상된 인식결과를 보였으며, JAFFE 데이터베이스에서는 3.87%의 성능향상을 보였다.
본 논문에서는 내장형 리눅스를 이용한 RAID 시스템의 하드웨어 구현 방법을 제시하고 성능을 측정하여 본 시스템의 장단점을 제시한다. 파이버 채널 디스크와 호스트와의정합을 위하여 세 개리 파이버 채널 제어기를 포함하는 하드웨어를 설계 제작하였으며, 이하드웨어 위에 내장형 리눅스를 이식하고 RAID 소프트웨어를 구현하였다. RAID 기능을 위하여 SCSI 목표 모드 디바이스 드라이버와 목표 모드 SCSI 모듈을 구현하여 호스트 컴퓨터에게 SCSI 블록 디바이스를 제공한다. 또한 RAID의 기능을 위하여 리눅스의 Multi-device 모듈을 사용하였고, 높은 성능을 제공하기 위하여 Multi-device 모듈과 목표 모드 SCSI 모듈의 사이에서 연동하는 데이터 캐쉬 모듈을 구현하였다. 리눅스의 RAID 5 모듈을 수정하여, 읽기 성능을 대폭 향상시켰다. 벤치마크는 새로운 RAID 5모듈이 기존의방법보다 전체적인 성능에서 우수함을 보여준다.
Gadolinium chloride ($GdCl_{3}$) was known to block Kupffer cells and generally its toxicity study based on blocking these cells. Therefore, $GdCl_{3}$ frequently used to study toxic mechanisms of hepatotoxicants inducing injury through Kupffer cells. We also tried to investigate the effect of $GdCl_{3}\;on\;CCl_{4}$ toxicity, typical hepatotoxicants. Administration of $GdCl_{3}$ to mice significantly suppressed AST (asparatate amino transferase), ALT (alanine amino transferase) levels which were increased by $CCl_{4}$ treatment. However, $GdCl_{3}$ didn't inhibit the phagocytotic activity of Kupffer cells. Malondialdehyde (MDA) is a good indicator of the degree of lipid peroxidation. In this study, MDA increased by $GdCl_{3}$ administration not by $CCl_{4}$. To understand the toxicity of $GdCl_{3}$, we analyzed global gene expression profile of mice liver after acute $GdCl_{3}$ injection. Four hundred fifty two genes were differentially expressed with more than 2-fold in at least one time point among 3 hr, 6 hr, and 24 hr. Several genes involved in fibrogenesis regulation. Several types of pro-collagens (Col1a2, Col5a2, Col6a3, and Col13a1) and tissue inhibitor of metal-loproteinase1 (TIMP1) were up regulated during all the time points. Genes related to growth factors, chemokines, and oxidative stress, which were known to control fibrogenesis, were significantly changed. In addition, $GdCl_{3}$ induced abnormal regulation between lipid synthesis and degradation related genes. These data will provide the information about influence of $GdCl_{3}$ to hepatotoxicity.
눈이 내리는 영상에서 눈송이들에 의하여 영상의 질이 저하되고 영상 내에 존재하는 객체들을 명확히 탐지하기 위해서는 눈송이를 제거해야할 필요성이 있다. 이 연구에서는 지각 Generative Adversarial Network에 기반하여 단일 영상으로부터 눈송이를 제거하는 방법을 제시한다. 잔류 U-Net을 눈송이가 제거된 영상을 생성하는 생성기로 설계하였다. 다양한 크기의 눈송이를 처리하기 위하여 다양한 필터 커널의 인셉션 모듈을 설계하고 입력한 눈이 내리는 영상의 다양한 해상도 특징을 추출하기 위하여 적용되었다. 눈송이 제거 영상의 품질을 높이기 위해서 대립손실을 제외하고는, 지각적 손실과 총 변동 손실 함수를 적용하여 제설 이미지와의 유사도를 찾아갈 수 있도록 하였다. 합성 강설 이미지와 실제 강설 이미지를 대상으로 제안 네크워크의 제설 기능을 실험하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 합성 이미지와 강설 이미지 모든 분야에서 육안으로 관찰해본 결과 화질이 우수함을 보여주었고, 객관적 평가를 위하여 신호강도를 나타내는 PSNR과 구조변화를 측정하는 SSIM 인덱스를 비교하였으며, 제안 알고리즘이 지수 상으로도 가장 우수한 성능을 보여주었다.
산업현장에서의 안전사고 빈도가 높은 지게차 전복의 주요 원인인 과적을 방지하기 위해 개발된 앵커(anchor) 볼트 형태의 strain 게이지 센서의 초기 값 오차를 보정하는 방법을 제안하였다. Strain 게이지 센서의 초기 값 오차는 앵커 볼트의 물리적이고 기계적 오차와 환경적 문제에기인하는 것을 확인하였다. 이러한 원인들을 제조 공정에서 제거하는 것은 본 연구의 범위를 벗어나는 것이기 때문에 제반 원인들을 고려한 보정 값을 찾고, 이 보정 값으로 strain 게이지 센서부를 구성하는 ADC 모듈의 초기 값을 보정하는 방법을 적용하였다. 보정 값 도출을 위하여 선형 보간법을 채택하였다. 도출한 보정 값을 4개의 strain 게이지 센서에 적용하여 시험한 결과 4개의 센서 모두 실제 중량 값과의 차이가 5% 이내가 되는 것을 확인하였다. 아울러 초기 값 보정 전에는 센서들의 ADC 값과 적재 중량 실제 값의 상관성이 없었던 점도 동시에 해결할 수 있었다.
지능형 사이버 공격으로 인한 피해는 시스템 운영 중단과 정보 유출뿐만 아니라 엄청난 규모의 경제적 손실을 동반한다. 최근 사이버 공격은 공격 목표가 뚜렷하며, 고도화된 공격 도구와 기법을 활용하여 정확하게 공격 대상으로 침투한다. 이러한 지능적인 사이버 공격으로 인한 피해를 최소화하기 위해서는 사이버 공격이 공격 대상의 핵심 시스템까지 침입하지 못하도록 공격 초기 또는 과정에서 차단해야 한다. 최근에는 빅데이터나 인공지능 기술을 활용하여 사이버 공격 경로를 예측하고 위험 수준을 분석하는 보안 기술들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자동화 사이버 공격 경로 예측 시스템 개발을 위한 기초 메커니즘으로 공격 트리와 RFI 기법을 활용한 사이버 공격 경로 분석 방법을 제안한다. 공격 트리를 활용하여 공격 경로를 가시화하고 각 공격 단계에서 RFI 기법을 이용하여 다음 단계로 이동할 수 있는 경로를 판단한다. 향후에 제안한 방법을 기반으로 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용한 자동화된 사이버 공격 경로 예측 시스템의 메커니즘으로 활용할 수 있다.
This study investigates the recycling potential of demolition waste (DW) according to building structure, while considering economic aspects. For that, this study surveyed 1,034 residential buildings to collect reliable information on demolition waste generation rates (DWGRs). This study suggested a method for operational cost calculation for each stage and carried out an inventory analysis. The economic value of recycled DW materials was also calculated. And then, the recycling potential(RP) was calculated by building structures and waste types. RP by building structure was low (27-40%), and RP was found in the order of masonry-block, wooden, RC and concrete-brick. By type of DWs, the RP of aggregates was considerably lower than 7%, and DWs such as wood, plastics, and metals showed more than 100% RP. Considering the results of this study, In order to improve the RP of buildings and DWs, the diversification of products that recycled waste like aggregates (i.e., mortar, concrete, bricks, blocks, tiles) and the development of high value-added products are considered to be the most urgent problems. Based on the above RP results, this study proposed a more advanced method for life cycle assessment of buildings and demolition waste.
영상 감시 시스템은 광범위한 영역에서 쉽게 설치되고 녹화 장치 혹은 인터넷을 통한 클라우드 저장소에 영상 정보를 관리하는 중앙 관리 방식을 사용하고 있다. 이러한 시스템의 주요한 문제점은 저장 영상의 전송 과정과 저장 대해서 객관적으로 신뢰할 수 있는 방법이 제공되지 않고 있으며, 개인정보보호를 위한 장치 유무와 별개로 모든 권한을 서비스 제공자에게 위임한 상태에서 운영하고 있다는 점이다. 본 연구에서는 공개키 기반 암호화와 블록체인 기반의 키 관리 시스템을 조합한 아키텍처를 이용하여 민감한 정보를 사용자가 안전하게 보호할 수 있는 방안을 제시한다. 제안하는 아키텍처에서는 대칭키를 사용한 블록 암호화(block-cipher) 과정을 통해 영상 정보를 암호화하고, 이때 사용하는 대칭키를 사용자의 공개키로 암호화하여 블록체인의 레저(ledger)로 기록하는 기법을 사용한다. 영상 정보를 암호화하는 과정을 블록체인 네트워크의 특성(분산, 투명성, 데이터 변조 불가)을 활용하여 개인정보 영상의 생성부터 소멸까지 사용자가 추적이 가능하도록 한다.
통신인프라의 발달 등 1인 보유 네트워크 장비 개수가 점차 늘고 있다. 스마트폰과 같은 범용적인 장비들은 S/W 구현으로 도난/분실 방지 기능을 구현할 수 있다. 그러나, 이외 소형 장비들은 표준 통신 기술 규격이나 H/W 한계로 인한 장거리 통신 문제, 기능 부재(인증 및 보안성) 등 실용성이 부족하다. 본 연구는 LPWA 표준환경의 Lora 통신 프로토콜과 블록체인 기술을 결합한다. 도난 방지 및 보안 기능을 프로토콜에 추가하고, 블록체인 네트워크 구축을 위해 PBFT 합의 알고리즘을 적용했다. 테스트 결과, 안전성(인증 및 신뢰 네트워크)과 성능(블록체인 처리 성능)의 효율성을 확인했다. 본 연구는 4차 산업 융합연구로써 향후 휴대용 또는 소형 장치 도난 방지 제품 개발에 이바지하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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