Zn의 생화학적 역할을 연구하기 위하여, 간단한 모델시스템을 설정하였다. 즉, Zn가 리간드인 $OH_2나 NH_3$와 배위결합을 이루거나 carboxypeptidase A (CPA)의 기질에 해당하는 펩티드의 O=C-와 배위결합을 할 때, 그 기하학적 구조 및 net atomic charge의 변화를 조사하였다. Double Zeta basis set를 사용한 ab initio HF-SCF 계산에 의하면, Zn는 이들 리간드의 O-H, N-H, O=C-를 매우 polar하게 만든다. 특히, 펩티드의 탄소는 친전자성이 매우 증가하여, nucleophile의 공격을 용이하게 받을 수 있을 것으로 예측되었다. 또한, CPA에서 Zn 주위에 있는 리간드의 분자배위 상태를 조사하기 위하여, CPA+glycyltyrosine complex에 관한 molecular mechanics방법을 적용하였다. 이 결과를 X-ray 결과와 비교하였을 때, Zn는 4배위 결합 이외에 물분자도 관여할 것으로 예측된다.
양자 컴퓨터의 계산 능력을 고려하여 설계된 양자 내성 암호 NTRU는 수학적으로 안전한 암호 조건을 만족하지만 하드웨어 구현 과정에서는 전력 분석 공격과 같은 부채널 공격 특성을 고려해야 한다. 본 논문에서는 NTRU의 복호화 과정 중 발생하는 전력 신호를 분석할 경우 개인 키가 노출될 가능성이 있음을 검증한다. 개인 키를 복구하는 데에는 단순 전력 분석 공격(Simple Power Analysis, SPA), 상관 전력 분석 공격(Correlation Power Analysis, CPA)과 차분 딥러닝 분석 공격(Differential Deep Learning Analysis, DDLA)을 모두 적용할 수 있었다. 이러한 전력 부채널 공격에 대응하기 위한 기본적인 대응책으로 셔플링 기법이 있으나 보다 효과적인 방법을 제안한다. 제안 방식은 인덱스별로 곱셈(multiplication)후 누산(accumulation)을 하는 것이 아니라 계수별로 누산 후 덧셈만 하도록 함으로써 곱셈 연산에 대한 전력 정보가 누출되지 않도록 하여 CPA 및 DDLA 공격을 방어할 수 있다.
목적: 유리화 동결액의 조성조절과 냉각속도 증진을 통한 동결보호제의 농도를 낮추는 전략을 통해 세포에 미치는 독성을 감소시켜 유리화 동결 및 융해 후 생쥐 배아의 생존율 및 발생률을 증진시키고, 궁극적으로 배아의 유리화 동결법을 개선하고자 하였다. 연구방법: 생쥐 배아와 포배기를 그리드를 이용한 유리화 동결법을 이용하여 동결/융해하였다. 동결액 내 ethylene glycol와 dimethylsulphoxide (DMSO)의 농도와 당의 농도를 조절하여 생쥐 배아의 융해 후 생존율과 발생률을 관찰하였고, 냉각속도의 증가와 동결억제제의 농도와의 상관관계를 포배기의 융해 후 생존율과 발생률에 따라 비교하였다. 또한 융해 후 배아를 대리모에 이식하여 산자를 생산함으로 냉각속도의 효율성을 알아보았다. 결과: EG를 단독으로 사용한 동결보존액 보다는 DMSO와 혼합된 동결보존액의 사용이 보다 유리하다는 결과를 얻을 수 있었다. 슬러시 질소에 의한 냉각속도의 증가가 동결보존의 대상의 상해를 줄여 유리화 동결의 효율성을 증진시키는 것으로 생각된다. 결론: 혼합된 동결보호제를 사용하였을 때 생쥐 배아의 유리화 동결 후 생존과 발생률이 증진되었다. 슬러시 질소를 이용한 유리화 동결의 도입은 냉각속도의 증가를 통해 기존 유리화 동결방법의 효율을 증진시켜 생존율과 융해후 발생률, 임신율 증진에 기여하였다. 또한 냉각속도의 증진은 유리화 동결의 필수요건인 고농도의 동결억제제에 대한 노출을 감소시킬 수 있었다. 이러한 노력은 생식력의 보전을 위한 유리화 동결법의 효율 향상에 기여할 것이다.
발전소의 제어 시스템은 제어 기간이 길어짐에 따라 제어 기기의 운전 특성이 변화하므로 최초 설계 및 운전때의 성능과는 다른 제어 특성을 나타낸다. 따라서 주기적으로 제어 성능을 평가하고 평가 결과에 따라서 제어 기기의 성능 개선 작업과 제어 시스템의 제어기 상수 최적화 등의 작업을 통하여 제어 성능을 최적으로 유지하여 제어 목적을 달성하도록 하여야한다. 제어성능 평가기법은 제어 목표 값에 대한 추종성을 평가하는 Set Print Analysis 방법을 주로 사용한다. 평가 지표는 Integral Absolute Error(IAE)와 같은 Error Integral 값과 Minimum Variance방법이 실용적으로 사용된다. 본 논문에서는 Non-Minimum Phase 특성으로 인하여 초기 운전 모드에서 정상 운전 모듈로의 원활한 전환이 어려운 수위 제어 시스템에서 제어 전환을 위한 최적 제어기 상수를 구하기 위하여 CPA 방법을 적용하였다. 일반적으로 제어성 평가는 설정치 변화에 대한 추종성을 평가하지만 본 논문에서는 제어 전환 시의 제어성 평가를 통하여 최적의 제어 전환 상수를 구하고자 하였다. 적용 결과, CPA기법은 설정시 추종성뿐만 아니라 제어 과도에서의 제어 전환 변수의 주종성에 적용하여 제어 전환을 최적화하는데도 유용함을 확인하였다.
생산자는 제품의 생산이나 판매에 소요되는 비용보다 낮은 가격으로 제품을 판매하지 않을 것이며, 신규시장의 진입에 따른 불활실성과 기타 영업비용의 지출로 인해 어느 정도 수익이 감소할 경우도 있다. 또한 CRM은 제품의 수익성을 논하는 것이 아니고, 수요자의 필요성을 만족시키기 위해 수요자와 관계를 발전시키고 궁극적으로 이윤을 창출하게 하는 분야이다. 그러므로 Customer Profitability Analysis(CPA)의 궁극적인 목표는 각 개인의 수익성을 평가하기 위하여 개인별 수입과 비용을 추적하는 것이 된다. 전력시장의 경우 경쟁체제로 변하고 있으며 전력사업자는 기존 고객을 어떻게 유지하고 이탈을 방지하느냐가 중요한 이슈로 떠오를 전망이다, 따라서 민간부분 경쟁 강화 등에 대비하여 기존 고객유지를 위한 서비스강화와 고객에게 맞춤형 서비스를 제공하여 수익성을 확보해야 한다. 본 논문은 CPA의 궁극적인 목표를 전력산업에 반영하여 전력사업자의 수익을 위한 전력서비자의 수익 성분석에 대한 방법론을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 자율운항선박의 원격 관제 및 제어하는 과정에서 원격 운항자에게 사전 충돌 위험 정보를 제공하기 위해 선박자동식별시스템(AIS, Automatic Identification System)의 항적 정보를 토대로 자율운항선박의 운항 경로 상에 잠재된 충돌 위험 영역을 예측하기 위한 기초 연구를 수행하였다. 자율운항선박의 운항 경로 상에 근접한 타선의 AIS 정보에는 기본적으로 선박의 위치, 속도, 침로에 대한 정보가 반영되어 있으므로, 이러한 정보를 토대로 일정 시간 동안 운항 경로를 예측할 수 있다. 그리고 예측한 정보를 기반으로 대표적 충돌 위험 지수인 최근접점(CPA, Closest Point of Approach)과 최근접점 거리(DCPA, Distance to CPA) 정보를 활용하여 충돌 위험 영역을 2차원 공간상에서 예측하였다. 제안된 방법은 실제 AIS 항적 데이터를 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하여 초기 결과를 검증하였다.
최근의 극초단 펄스의 개발의 대부분은 주로 고체 이득매질을 이용하여 근적외선 영역에서 이루어지고 있다 그러나 가시광선인 500~700 nm 파장대역에서는 특성이 좋은 고체 이득매질의 개발이 이루어지지 않아, 가시광선 영역의 극초단 펄스의 개발에 대한 연구는 최근에는 거의 이루어지지 않고 있다. 현재로서 가능한 방법은 티타늄 사파이어 레이저를 이용하여 극초단 펄스를 발생시키고, 이를 CPA(Chirped Pulse Amplification)방법으로 증폭한 다음에 이의 제2고조파 펄스를 얻고, 이를 다시 광파라메트릭 방법으로 가시광선 파장영역의 극초단 펄스를 얻는 방법이 있는데, 이는 대규모의 설비 및 장치를 필요로 한다. (중략)
Zn(NO$_3$)$_2$ 수용액과 urea[CO(NH$_2$)$_2$]를 이용한 침전법과 Self-Assembled Monolayers(SAMs)를 이용한 microcontact printing 방법으로 미세 패턴화된 ZnO 박막을 Al/si0$_2$/si 기판 위에 제조하였다. Zn(NO$_3$)$_2$와 urea를 혼합하여 제조한 Zn(OH)$_2$ 박막은 침전온도와 urea 량이 증가할수록 Zn(OH)$_2$의 침전량이 증가하였고 Zn(NO$_3$)$_2$와 urea의 반응 시간이 증가함에 따라, Zn(OH)$_2$ 박막의 두께와 입자 크기가 증가하였다. Zn(NO$_3$)$_2$와 urea의 혼합비를 1 : 8, 용액의 침전 온도를 오일 bath내에서 8$0^{\circ}C$, 반응시간을 1시간으로 하여 Al/SiO$_2$/Si 기판 위에 침전된 Zn(OH)$_2$ 박막을 $600^{\circ}C$에서 1시간 동안 열처리하여, 미세 패턴을 형성하기 위한 균질한 크기의 ZnO 박막을 제조할 수 있었다. Microcontact printing방법으로 소수성과 친수성 SAMs인 Octadecylphosphonic Acid(OPA)와 2-Carboxyethylphosphonic Acid(CPA)를 각각 Al/SiO$_2$/Si 기판 위에 선택적으로 흡착한 후에 친수성 SAM인 CPA위에 Zn(OH)$_2$를 침전시켜 미세 패턴화된 ZnO 박막을 제조할 수 있었다
쓰레기매립지 침출수는 중금속과 난분해성 유기물질을 고농도로 함유하고 있어 기존의 생물학적 방법은 처리효율이 낮고, 화학적 산화법은 비용이 많이드는 처리하기가 어려운 폐수이다. 본 연구에서는 기존의 처리방법을 막분리공정으로의 대체가능성을 조사하기 위해 김포 수도권매립지의 침출수를 대상으로 Nanofiltration막인 MPF-34, XU-45와 역삼투막인 Desal-CA, LSY-CPA, SW-30, UOP-CA의 분리특성을 평막실험장치를 사용하여 조사하였다.
IoT 장비의 발달로 딥러닝 가속기의 필요성이 증대됨에 따라 이에 탑재되는 딥러닝 가속기의 구현 및 안전성 검증에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 Usenix 2019에 발표된 딥러닝 네트워크 복원 논문의 한계점을 극복한 내부 비밀정보 신규 부채널 분석 방법론에 대해 제안한다. 기존 연구에서 네트워크 내부 가중치의 범위를 제한하며 32비트 가중치의 16비트만 복원한 단점이 있다, 제안하는 신규 가중치 복원 방법으로 상관전력분석을 이용하여 IEEE754 32비트 단정밀도 가중치를 99% 정확도로 복원할 수 있음을 보인다. 또한 특정 입력값에 대해서만 활성함수 복원이 가능한 기존 연구의 제약을 극복하고, 딥러닝을 이용한 신규 활성함수 복원 방법으로 입력값에 대한 조건 없이 99% 정확도로 활성함수를 복원한다. 이를 통해 기존 연구가 가지는 한계점들을 극복했을 뿐만 아니라 제안하는 신규 방법론이 효과적이라는 것을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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