인터넷 기반 멀티캐스트는 일대다 또는 다대다 통신을 위한 차세대 중요한 서비스로 주목받고 있다. 멀티캐스트는 네트워크 또는 애플리케이션 레벨에서 서비스할 수 있다. IP 멀티캐스트는 소스노드에서 라우터로 데이터그램을 보내면 라우터가 이를 복제하여 수신노드들에게 전달해 주는 네트워크레벨 서비스로 네트워크 자원을 효율적 사용할 수 있다. 그러나 네트워크에 IP 멀티캐스트 라우터가 설치되어야 하는 등 여러 문제로 인해 널리 사용되지 못하고 있다. 따라서 대안으로 애플리케이션 레벨에서의 오버레이 멀티캐스트가 주목 받고 있다. 오버레이 멀티캐스트는 종단 호스트가 라우터 처럼 동작하는 것으로 비록 IP 멀티캐스트에 비해서 링크 사용율과 지연값이 높아질 수 있지만, IP 멀티캐스트의 현실적인 적용의 어려움을 해결할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구는 완전 연결된 네트워크에서 탐욕 알고리즘을 이용하여 MDST(소스 노드에서 다른 모든 각각의 노드까지 최단 경로를 갖는 신장트리)와 MST(네트워크 상의 모든 링크에 주어진 가중치의 합이 최소가 되는 신장트리)를 목적으로 하는 오베레이 멀티캐스트 트리를 구현하는 알고리즘을 제시하고, 실험에 의해 MDST 와 MST 를 비교 분석 하고자 한다.
항산화 활성이 우수한 붉나무 수피 추출물을 대상으로 항산화 활성을 팜유와 돈지를 기질로 하여 Rancimat 방법으로 확인하였고, 클로로포름 추출물을 column chromatography, thin layer chromatography 및 NMR 등을 통하여 물질을 분리, 동정하였다. 또한 이들 분리물을 각종 유지에 첨가하여 상업용 항산화제와 그 활성을 비교하였다. 붉나무 수피로 부터 80% 메탄올을 추출용매로 사용하여 얻은 추출물은 높은 항산화 활성과 추출 수율이 높았고 용매 분획시 클로로포름 분획물이 돈지와 팜유에서 가장 높은 항산화 활성을 나타내었다. 붉나무 수피에서 항산화 활성을 나타내는 물질로 회분 R18-9-3-2-4-2가 단일물질로 분리되었고 이 물질의 AI는 돈지와 팜유에서 각각 13.01과 3.06으로 매우 높은 항산화 활성을 나타내었다. 단일물질로 분리된 R18-9-3-2-4-2는 $^1H-NMR,\;^{13}C-NMR$에 의해 methyl gallate로 동정되었으며, $^1H-NMR,\;^{13}C-NMR$ 분석 결과 methyl gallate 표준물질과 일치하는 것을 확인하였다. 획분 R18-9-3-2-4-2과 methyl gallate(authentic)는 ${\alpha}-,\;{\delta}-tocopherol$, BHA, BHT보다 돈지와 팜유에서 강한 항산화 활성을 나타내었다. 이상의 결과로부터 붉나무 수피 에탄올 추출물의 클로로포름 분획물에서 분리한 물질은 현재 항산화제로 사용 중인 BHA, BHT, tocopherol 보다 그 항산화 효과가 우수하여 새로운 천연 항산화제로서의 가능성이 있다고 평가되었다.
오늘날 정보사회에서는 정보에 대한 가치를 인식하고, 이를 위한 정보의 활용과 수집이 중요해지고 있다. 얼굴 표정은 그림 하나가 수천개의 단어를 표현할 수 있듯이 수천 개의 정보를 지니고 있다. 이에 주목하여 최근 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하여 지능형 서비스를 제공하기 위한 시도가 MIT Media Lab을 필두로 활발하게 이루어지고 있다. 전통적으로 기존 연구에서는 인공신경망, 중회귀분석 등의 기법을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구가 이루어져 왔다. 하지만 중회귀모형은 예측 정확도가 떨어지고, 인공신경망은 성능은 뛰어나지만 기법 자체가 지닌 과적합화 문제로 인해 한계를 지닌다. 본 연구는 사람들의 자극에 대한 반응으로서 나타나는 얼굴 표정을 통해 감정을 추론해내는 지능형 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존 얼굴 표정을 통한 지능형 감정판단모형을 개선하기 위하여, Support Vector Regression(이하 SVR) 기법을 적용하는 새로운 모형을 제시한다. SVR은 기존 Support Vector Machine이 가진 뛰어난 예측 능력을 바탕으로, 회귀문제 영역을 해결하기 위해 확장된 것이다. 본 연구의 제안 모형의 목적은 사람의 얼굴 표정으로부터 쾌/불쾌 수준 그리고 몰입도를 판단할 수 있도록 설계되는 것이다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 자극영상을 제공했을 때 나타나는 얼굴 반응들을 수집했고, 이를 기반으로 얼굴 특징점을 도출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 통계적 유의변수를 추출 후 학습용과 검증용 데이터로 구분하여 SVR 모형을 통해 학습시키고, 평가되도록 하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 실제 데이터셋을 기반으로 제안모형을 적용해 본 결과, 매우 우수한 예측 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 아울러, 중회귀분석이나 인공신경망 기법과 비교했을 때에도 본 연구에서 제안한 SVR 모형이 쾌/불쾌 수준 및 몰입도 모두에서 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 이는 얼굴 표정에 기반한 감정판단모형으로서 SVR이 상당히 효과적인 수단이 될 수 있다는 점을 알 수 있었다.
Czochralski(CZ) 성장공정은 LED 기판용 고품질의 사파이어 단결정을 성장시키기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 본 연구에서는 300 mm 길이의 사파이어 단결정 위한 유도 가열방식의 CZ 성장공정을 FEM으로 수치적 해석하였다. 또한 도가니의 형상 및 상부 단열재 보강 등 hot zone 구조를 변경하고, 결정의 온도 변화를 분석하였다. 본 연구의 결과, 고-액 계면의 높이는 성장 속도의 균형이 이루어져 초기에 80 mm 부터 중기 이후 40 mm 정도까지 감소하였다. 또한 CZ 성장로의 최적 입력 전력은 도가니 형상 변경 및 상부 단열재 보강에 의한 보상효과로 기존 300 mm 용 CZ 성장로 조건과 유사하다. 그리고 Hot zone 구조를 변경한 CZ 성장로를 이용해 성장시킨 결정의 온도는 기존 보다 약 10 K 정도 상승 되는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 도출된 결과를 CZ 성장공정에 적용하여 300 mm 길이를 갖는 c-축 사파이어 단결정을 성공적으로 성장시킬 수 있었고, 단결정 성장공정에 대한 시뮬레이션 분석기법의 타당성 및 유용성을 확인하였다.
이벤트 기반 서비스 기술은 실시간으로 발생하는 이벤트를 감지하고 분석하여 이에 대한 반응으로 서비스가 연동되는 기술로, 실시간 기업 환경 구축이나 유비쿼터스 서비스 환경 구축을 위한 핵심 기반 기술이다. 실시간 기업 환경에서 요구되고 있는 기업 내 업무 프로세스에서 발생하는 다양한 정보를 실시간 모니터링, 분석하여 변화에 대한 신속한 대응을 제공하거나, 유비쿼터스 서비스 환경에서 상황에 맞게 적시에 맞춤형서비스를 제공하기 위해서는 이벤트 기반의 서비스 기술이 요구된다. 최근 이벤트 중심의 비즈니스 프로세스로 복합 이벤트 처리(CEP : Complex Event Processing) 방식이 사용된다. 복합 이벤트 처리 방식은 여러 이벤트 소스로부터 발생한 이벤트를 대상으로 이벤트들의 영향을 분석하여 대응되는 액션을 처리하는 방식으로 가장 핵심이 되는 기술은 어떻게 사용자에게 의미있는 이벤트(복합 이벤트)를 검출하는가이다. 기존의 연구에서는 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하지 않아도 부분적으로 발생하는 이벤트에 대해 계속적으로 연산을 수행하여 많은 연산과 많은 메모리를 소비하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 대용량의 스트림 데이터에서 발생한 모든 이벤트를 처리하지 않고 응용 계층에서 등록한 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트가 발생하면, 복합 이벤트를 처리하는 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 먼저 비트맵 인덱스를 이용하여 이벤트의 발생 유/무를 관리한다. 또한 복합 이벤트 질이의 마지막 이벤트를 트리거 이벤트로 정의하며, 이 트리거 이벤트가 발생하는 시점을 통해 이벤트의 발생을 표시한 비트맵 인덱스에 복합 이벤트를 구성하는 모든 이벤트의 발생 유/무를 검사하여 모든 이벤트가 발생하였다면, 연산을 수행할 수 있도록 제안한다. 제안하는 기법은 실험을 통해 복합 이벤트를 구성하는 이벤트의 검사를 매번 수행하지 않고 모든 이벤트가 발생하였을 때에만 연산을 수행함으로 불필요한 연산을 방지하고, 처리하는 이벤트의 수를 감소시켜 연산의 효율성을 증가 시켰다.
최근 몇 년 동안 기업이 수행하는 비즈니스 활동에서 생성된 데이터를 기반으로 하는 기술이 비즈니스 성공의 열쇠로 부상함에 따라 대체 데이터에 대한 저장, 관리 및 검색 기술에 대한 필요성이 대두되었다. 기존 빅 데이터 플랫폼 시스템은 대체 데이터인 비정형 데이터를 처리하기 위해 실시간으로 생성된 대량의 데이터를 지체 없이 로드하고 중복 데이터 발생 시 서로 다른 스토리지의 중복 제거 시스템을 활용하여 스토리지 공간을 효율적으로 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터의 특성을 고려하여 쿠쿠 해싱 필터 기법의 유사도를 이용한 다중 계층 분산 데이터 중복 제거 프로세스 시스템을 제안한다. 가상 머신 간의 유사성을 쿠쿠 해시로 적용함으로써 개별 스토리지 노드는 중복 제거 효율성으로 성능을 향상시키고 다중 레이어 쿠쿠 필터를 적용하여 처리 시간을 줄일 수 있다. 실험 결과 제안한 방법은 기존 블룸 필터를 이용한 중복 제거 기법에 의해 8.9%의 처리 시간 단축과 중복 제거율이 10.3% 높아짐을 확인하였다.
SSL의 취약점을 이용한 공격 기법인 BEAST를 발표했던 Juliano Rizzo와 Thai Duong이 새로운 공격 기법인 CRIME(Compression Ration Info-leak Made Easy)을 발표하였다. CRIME 공격은 암호화된 데이터에 대한 비밀 정보를 찾아내기 위해 데이터가 압축 및 암호화되는 방법의 취약점을 이용한 공격이다. 공격자는 이 공격법을 반복하여 데이터를 복호화할 수 있고, HTTP 세션의 쿠기 데이터를 복원할 수 있다. 공격자는 SPDY 및 SSL/TLS의 압축 함수를 대상으로 하는 이 보안 취약점을 이용하여 다양한 길이의 입력 데이터를 선택함으로써 암호화된 데이터의 길이를 확인할 수 있다. TLS 프로토콜은 두 통신자(서버 및 클라이언트) 사이에서 발생하는 데이터 통신의 무결성을 보장하고 두 대상에 대한 인증 수단을 제공하고 있으며, 최근 몇 년 동안 이들을 대상으로 TLS 메커니즘의 몇몇 특성들을 이용한 다양한 공격들이 수행되고 연구되었다. 본 논문에서는 CRIME 및 SSL/TLS에 대한 다양한 공격 기법들과 이들에 대한 대응 및 구현 방안에 대하여 논의하며, 실용적인 관점에서 SSL/TLS 공격 대응 방안의 방향을 제시한다.
최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.
The orientational and dynamic behavior of liquid crystal molecules on the alignment layer surfaces of liquid crystal display (LCD) devices is crucial to their performance, but there are only a few methods of experimentally elucidating the interactions between the liquid crystals and the alignment layers. Inspired by the natural and technical similarities between membrane proteins in lipid bilayers and liquid crystals in LCDs, we employed solid-state NMR methodologies originally developed for the study of membrane proteins in lipid bilayers for the in-situ analysis of liquid crystal display panels. In this article, we present a home-built 500 MHz narrowbore (NB) The orientational and dynamic behavior of liquid crystal molecules on the alignment layer surfaces of liquid crystal display (LCD) devices is crucial to their performance, but there are only a few methods of experimentally elucidating the interactions between the liquid crystals and the alignment layers. Inspired by the natural and technical similarities between membrane proteins in lipid bilayers and liquid crystals in LCDs, we employed solid-state NMR methodologies originally developed for the study of membrane proteins in lipid bilayers for the in-situ analysis of liquid crystal display panels. In this article, we present a home-built 500 MHz narrowbore (NB) $^{19}F-^{13}C$ double resonance solid-state NMR probe with a flat-square coil and the first application of this probe for the in-situ analysis of LCD panel samples. double resonance solid-state NMR probe with a flat-square coil and the first application of this probe for the in-situ analysis of LCD panel samples.
Purpose - Most of the amendments to the law on the improvement of the distribution structure of mobile communication terminal equipment, the fully self-sufficient system of terminals, and the separated disclosure system on the terminals are aimed at securing transparency of the distribution structure by eliminating or reducing handset subsidies. This study investigates what items are important for the purchase of mobile phones in various and rapidly changing mobile phone markets from the consumer's point of view and tries to make a strategic suggestion for future mobile distribution strategies. Research design, data, and methodology - The procedure of this study takes place in four steps. In step 1, only the SF type respondents selected for this study were extracted through MBTI analysis. In step 2, they were divided into three hierarchies for the AHP analysis and each element was arranged. In step 3, the AHP analysis was converted to a Fuzzy-AHP number using the trigonometric centroid method. This was to eliminate the ambiguity of the response by converting into a fuzzy number even if data consistency was maintained with CI value below 0.1. In step 4, the number of converted 2-layer and 3-layer was combined to derive the priority when the final handset is selected. Results - First, the highest importance among the four items in the second tier was the terminal function item, followed by brand, price, and design item. Second, in the third tier, the highest importance was level of after-sales service, followed by device price, processing speed, ease of use, usefulness, and rate system. Third, the arithmetic average of the determinant of the fuzzy function showed that processing speed, ease of use and usefulness in the function item, level of after-sales service in the brand item, and device price in the price item were the five most important factors among 16 choice factors. Conclusions - First, there will be a change in the consumption patterns of consumers who have compared distributors and dealers to purchase handsets with more subsidies. Second, it is highly likely that people will purchase new handsets only when they need to change their devices because they can not receive subsidies by switching phone brands any more.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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