최근 NIST에서는 암호학적 난수발생기의 핵심 요소인 엔트로피 소스의 안전성을 평가하기 위한 방법을 다루고 있는 SP 800-90B 문서의 두 번째 수정안과 이를 Python으로 구현한 코드를 제공하였다. SP 800-90B에서의 엔트로피 소스에 대한 안전성 평가는 엔트로피 소스의 출력 표본 수열로부터 도출한 여러 가지 추정량(estimator)에 기반 하여 최소 엔트로피를 추정하는 과정이다. 최소 엔트로피 추정 과정은 IID 트랙과 non-IID 트랙으로 대별되어 진행된다. IID 트랙의 경우 MCV 추정량만을 사용하여 속도 측면에서 무리가 없다. 반면 non-IID 트랙에서는 MCV를 포함한 총 10 가지의 추정량을 적용해 최소 엔트로피를 추정하게 된다. NIST의 코드에서 non-IID 트랙의 1 회 구동 시간은 약 20 분이 소요되고, 사용되는 메모리는 5.5 GB를 넘긴다. 이는 다양한 잡음원으로 반복적인 평가를 수행해야 하는 평가 기관 또는 여러 환경에서 실험을 수행해야 하는 개발자나 연구자 입장에서는 NIST에서 제공한 Python 코드를 이용하는 것이 불편할 수 있으며, 환경에 따라 실행이 불가할 수도 있다. 본 논문에서는 SP 800-90B의 최소 엔트로피 추정 방법에 대한 고속 구현과 효율적인 메모리 사용 기법을 제시한다. 주요 연구 결과로 MultiMCW 추정 방법에 C++ 코드의 장점을 적용한 고속화 방법, MultiMMC 추정 방법의 데이터 저장 방식을 재구성하여 메모리 사용량을 현저하게 감소시킴과 동시에 고속화한 방법, LZ78Y 추정 방법에 데이터 저장 방식의 재구성을 통한 고속화 기법 등을 제안한다. 우리의 개선된 방법이 종합적으로 적용된 C++ 코드는 NIST에서 제공한 기존의 Python 코드와 비교할 때, 속도는 14 배 빠르고 메모리 사용량은 1/13로 감소하는 효과를 보인다.
최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.
휴 폐광산 토양에 안정적인 식생도입 시 고농도의 중금속에 의한 독성과 열악한 물리화학적 토양조건은 주요 제한 인자가 됨은 주지의 사실이다. 중금속의 안정화를 목적으로 도입되는 식물의 안정적인 활착을 위해서는 중금속 급성 독성의 경감 및 토양의 물리화학적 특성의 개량이 필수적이라 할 수 있다. 본 연구는 쑥과 잔디를 이용하여 중금속 오염 토양의 안정화할 때 토양개량제로 돈분퇴비 ($75{\sim}225$ Mg/ha)와 도시하수슬러지 ($150{\sim}450$ Mg/ha)의 처리효과를 살펴보고자 포트 (pot) 실험을 수행하였다. 광산토양에 개량제를 처리한 모든 처리구에서 대조구에 비해 쑥과 잔디의 초기 생존율 및 생장량이 크게 증가하였고, 퇴비보다는 슬러지 처리구에서 생육개선 효과가 높았다. 중금속의 식물 체내로의 흡수이행에 있어서는 쑥과 잔디 모두 지상부보다는 지하부에 중금속이 축적되는 양상을 보였고, 슬러지 처리 토양에서 재배된 쑥과 잔디의 체내 중금속 농도가 낮은 것으로 나타나 개량제간 중금속의 생물학적 유효도에 미치는 영향이 다름을 확인할 수 있었다. 토양 개량제 처리에 의해 카드뮴, 아연, 구리 모두 생물학적 유효도가 낮은 형태로 이행하는 것으로 나타났다. 토양 중 중금속의 존재형태에 있어 식물재배 전후의 변화를 측정한 결과 재배 후 토양에서 대체적으로 잔류상 형태, 산화물결합 형태, 및 치환성 형태 함량은 고르게 감소하였고, 유기물결합 형태 함량은 증가한 것으로 조사되었다. 특히 아연의 유기물결합 형태의 비율은 쑥의 경우 7.84% 에서 13.58%, 잔디의 경우 7.84% 에서 14.16% 으로 증가하여 중금속에 대한 유효도가 낮아지는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 퇴비, 슬러지 등의 토양개량제 처리가 그 자체로서 토양중 중금속의 안정화 효과가 있음은 물론 식물안정화를 위해 도입되는 식물의 생육 개선에 효과가 있음을 확인할 수 있었다.
Hybrid rockets have lately attracted attention as a strong candidate of small, low cost, safe and reliable launch vehicles. A significant topic is that the first commercially sponsored space ship, SpaceShipOne vehicle chose a hybrid rocket. The main factors for the choice were safety of operation, system cost, quick turnaround, and thrust termination. In Japan, five universities including Hokkaido University and three private companies organized "Hybrid Rocket Research Group" from 1998 to 2002. Their main purpose was to downsize the cost and scale of rocket experiments. In 2002, UNISEC (University Space Engineering Consortium) and HASTIC (Hokkaido Aerospace Science and Technology Incubation Center) took over the educational and R&D rocket activities respectively and the research group dissolved. In 2008, JAXA/ISAS and eleven universities formed "Hybrid Rocket Research Working Group" as a subcommittee of the Steering Committee for Space Engineering in ISAS. Their goal is to demonstrate technical feasibility of lowcost and high frequency launches of nano/micro satellites into sun-synchronous orbits. Hybrid rockets use a combination of solid and liquid propellants. Usually the fuel is in a solid phase. A serious problem of hybrid rockets is the low regression rate of the solid fuel. In single port hybrids the low regression rate below 1 mm/s causes large L/D exceeding a hundred and small fuel loading ratio falling below 0.3. Multi-port hybrids are a typical solution to solve this problem. However, this solution is not the mainstream in Japan. Another approach is to use high regression rate fuels. For example, a fuel regression rate of 4 mm/s decreases L/D to around 10 and increases the loading ratio to around 0.75. Liquefying fuels such as paraffins are strong candidates for high regression fuels and subject of active research in Japan too. Nakagawa et al. in Tokai University employed EVA (Ethylene Vinyl Acetate) to modify viscosity of paraffin based fuels and investigated the effect of viscosity on regression rates. Wada et al. in Akita University employed LTP (Low melting ThermoPlastic) as another candidate of liquefying fuels and demonstrated high regression rates comparable to paraffin fuels. Hori et al. in JAXA/ISAS employed glycidylazide-poly(ethylene glycol) (GAP-PEG) copolymers as high regression rate fuels and modified the combustion characteristics by changing the PEG mixing ratio. Regression rate improvement by changing internal ballistics is another stream of research. The author proposed a new fuel configuration named "CAMUI" in 1998. CAMUI comes from an abbreviation of "cascaded multistage impinging-jet" meaning the distinctive flow field. A CAMUI type fuel grain consists of several cylindrical fuel blocks with two ports in axial direction. The port alignment shifts 90 degrees with each other to make jets out of ports impinge on the upstream end face of the downstream fuel block, resulting in intense heat transfer to the fuel. Yuasa et al. in Tokyo Metropolitan University employed swirling injection method and improved regression rates more than three times higher. However, regression rate distribution along the axis is not uniform due to the decay of the swirl strength. Aso et al. in Kyushu University employed multi-swirl injection to solve this problem. Combinations of swirling injection and paraffin based fuel have been tried and some results show very high regression rates exceeding ten times of conventional one. High fuel regression rates by new fuel, new internal ballistics, or combination of them require faster fuel-oxidizer mixing to maintain combustion efficiency. Nakagawa et al. succeeded to improve combustion efficiency of a paraffin-based fuel from 77% to 96% by a baffle plate. Another effective approach some researchers are trying is to use an aft-chamber to increase residence time. Better understanding of the new flow fields is necessary to reveal basic mechanisms of regression enhancement. Yuasa et al. visualized the combustion field in a swirling injection type motor. Nakagawa et al. observed boundary layer combustion of wax-based fuels. To understand detailed flow structures in swirling flow type hybrids, Sawada et al. (Tohoku Univ.), Teramoto et al. (Univ. of Tokyo), Shimada et al. (ISAS), and Tsuboi et al. (Kyushu Inst. Tech.) are trying to simulate the flow field numerically. Main challenges are turbulent reaction, stiffness due to low Mach number flow, fuel regression model, and other non-steady phenomena. Oshima et al. in Hokkaido University simulated CAMUI type flow fields and discussed correspondence relation between regression distribution of a burning surface and the vortex structure over the surface.
본시험은 두과 녹비작물의 다양화를 위하여 크림손클로버의 단파 및 혼파 시 생산성과 벼 이용효과를 구명하기 위하여 수행하였다. 시험포장은 국립식량과학원에 위치한 신흥통 (식양질)에서 2007년 10월부터 2008년 10월까지 수행하였다. 파종량은 10a당 크림손클로버 2, 3, 4 kg 및 헤어리베치 5 kg 단파와 크림손클로버 (CC) 2 kg + 보리 7 kg, CC 3 kg + 보리 7 kg, CC 4 kg +보리 7 kg 및 CC2 kg + 헤어리베치 5 kg의 혼파구로 구성하였다. 크림손클로버 단파 시 biomass가 적어 잡초 (둑새풀)의 발생량은 혼파보다 많았으며 질소생산성은 낮았다. 혼파는 단파에 비하여 biomass와 질소생산성이 높았으며 혼파중에는 CC2 + 헤어리베치 5 kg이 가장 높았다. 이들을 이용하여 벼 재배 시 벼 초장, 경수 및 토양 암모니아태 질소의 함량도 혼파구에서 약간 양호한 경향을 보였다. 크림손클로버 단파 시에는 관행 쌀수량 522 kg $10a^{-1}$에 비하여 모두 유의적으로 낮았으나 혼파 처리구에서는 크림손클로버 2 kg + 헤어리베치 5 kg구가 관행과 수량차이가 없었다. 크림손클로버 이용 벼 재배 후 토양공극률은 단파에서는 다소 낮아졌으나 혼파구에서는 공극률이 증가되고 용적밀도가 감소하는 경향이었다. 크림손클로버를 답리작에서 녹비로 이용 벼 재배 시에는 단파보다 혼파가 유리하며 보리와 혼파보다는 헤어리베치와 혼파하는 것이 화학비료 대체로 친환경 쌀 생산에 유리할 것으로 판단되었다.
줄기세포를 기반으로 한 세포치료제는 생체 이식시 생착률이 낮아서 치료효과를 기대하기 어렵다. 이를 극복하기 위하여 줄기세포를 탑재할 수 있는 다양한 세포담체들이 개발되어 활용되고 있다. 이렇게 개발된 세포담체를 3-dimentional (3D) 프린팅하여 스캐폴드를 만들 경우, 환자의 손상부위 맞춤형 이식재를 제작할 수 있을 뿐만 아니라, 줄기세포를 탑재하여 손상부위를 기계적으로 보완하는 동시에 세포치료제로서의 효과도 얻을 수 있다. Polycaprolactone (PCL)은 저렴할 뿐 아니라 현재 가장 널리 쓰이고 있는 3D 프린팅 소재이기 때문에, PCL을 프린팅하여 세포담체로 활용할 경우 빠르고 경제적인 기술발전을 도모할 수 있다. 하지만 PCL 소재는 세포담체로서의 성능이 우수하지 못하여, 극히 일부의 세포만이 PCL 표면에서 생존한다. 본 연구에서는 이를 극복하기 위해서 PCL 소재에 세포의 탑재능력을 극대화되는 조건을 찾고자 하였다. PCL의 표면에 플라즈마를 처리하는 조건, PCL 표면을 콜라겐 코팅처리, PCL의 3D 프린팅 형상, 세포배양방법 변경 등 다양한 조건을 바탕으로 하여 PCL 소재에 인간 중간엽줄기세포의 세포탑재능력을 확인하였다. 세포탑재능력을 향상시킨다고 알려진 콜라겐 코팅과 플라즈마 처리를 적용하여, 플라즈마 처리 후 3% 콜라겐 코팅을 하였을 때 세포탑재능력이 가장 우수함을 확인하였고, 세포탑재능력에 영향을 줄 수 있는 세포배양방법과 스캐폴드의 구조변화를 적용하여, spheroid 세포배양시 기존의 단일세포배양법보다 탑재능력이 우수함을 확인하였으며, 스캐폴드의 구조는 세포탑재능력에 영향을 주지 못함을 확인하였다. 이를 바탕으로 PCL 소재를 세포 담체로 활용한 다양한 연구를 시도하고자 한다.
본 연구는 배 전정지를 사용하여 제조온도와 가열시간별로 바이오차를 제조하여 최적의 바이오차 제조조건을 확립하고 바이오차 시용이 작물 생육과 토양이화학성에 미치는 영향을 구명하기 위하여 수행하였다. 제조온도($300^{\circ}C$, $500^{\circ}C$, $700^{\circ}C$), 가열시간(2, 3, 4 시간)별로 전기로에서 바이오차를 제조하여 성분변화를 조사하였다. 바이오차 제조온도가 높을수록 pH, 칼륨, 마그네슘, 양이온교환용량(CEC)은 증가하였고 이러한 성분변화는 $500^{\circ}C$에서 급격히 일어났다. 하지만 제조온도가 증가할수록 회분함량이 증가하고 전탄소(T-C) 함량과 수율은 감소하여 제한요인으로 작용하였다. 또한 가열시간에 따른 성분변화는 크게 나타나지 않아 가열시간보다는 제조온도에 따라 바이오차의 성분변화가 큰 것으로 나타났다. 따라서 바이오차 성분변화 및 회분, 수율을 고려하여 배 전정지 바이오차 제조조건은 $500^{\circ}C$, 2시간으로 설정하는 것이 바람직할 것으로 생각되었다. 농가 자가제조용 바이오차의 제조조건을확립하기 위해 드럼형 제조장치를 사용하여 배 전정지 바이오차를 대량으로 제조하였을 때에서도 전기로를 사용하여 제조한 바이오차와 주요 성분이 대등함을 확인할 수 있었으며, 이를 사용하여 배추와 토마토를 재배하면서 바이오차의 시용효과를 조사한 결과 무시용 대비 토양의 pH, 유기물(OM), 전탄소(T-C) 함량이 증가하고 EC, NO3-N가 감소하였다. 또한 바이오차 시용시 토양의 용적밀도가 낮아지고 공극률 및 입단율은 높아지는 경향을 보여 토양 물리성이 개선되는 효과가 나타났다. 바이오차를 연용한 결과 바이오차 시용으로 배추 생육 미 및 수량이 증가하였으며, 토마토는 바이오차 연용으로 상품과의 갯수 및 수량이 증가하였다. 드럼형 제조장치를 사용하여 농업부산물 바이오차를 농가에서 자가제조하여 사용할 경우 생산비 절감과 동시에 시설재배지 토양 이화학성 개선에 효과가 있어 친환경 농가의 토양관리에 활용도가 클 것으로 생각된다.
더덕은 한국과 중국에서 주로 재배되는 약용작물로 낮은 발아율과 고온에 취약한 문제점을 지니고 있어 하절기 육묘에 어려움이 있다. 저온처리는 종자의 휴면을 타파하고 발아율을 향상시키는데 효과적이다. 차광재배는 식물체가 받는 태양광을 조절함으로써 고온과 강한 광에 의한 피해를 줄일 수 있다. 본 연구는 더덕의 발아를 위한 적정 저온처리 기간과 육묘기간 중 차광 수준을 조사하기 위해 수행되었다. 저온처리는 4℃에서 0(control), 1, 2, 3, 그리고 4주간 수행되었다. 차광 시험은 더덕을 0(무처리), 45, 그리고 75% 차광 수준에서 45일간 육묘하였다. 일주일간의 저온처리는 더덕의 발아세를 유의하게 향상시켰다. 45% 차광처리에서 더덕 묘의 초장, 엽면적, 그리고 생체중과 건물중은 유의적으로 증가되었다. 총 뿌리 길이, 뿌리의 표면적과 근단 수 등의 지하부 생육은 45%와 75% 차광처리에서 무처리에 비해 향상되었다. 묘소질 지표인 충실도와 DQI는 45% 차광처리에서 가장 우수하였다. 따라서 더덕은 4℃에서 일주일간 저온처리를 거친 후 파종하고, 하절기 육묘 시 45% 차광처리를 통해 안정적인 육묘가 가능할 것이다.
Plasma disruption in tokamak experiments is a challenging issue that causes damage to the device. Reliable prediction methods are needed, but the lack of full understanding of plasma disruption limits the effectiveness of physics-driven methods. Data-driven methods based on supervised learning are commonly used, and they rely on labelled training data. However, manual labelling of disruption precursors is a time-consuming and challenging task, as some precursors are difficult to accurately identify. The mainstream labelling methods assume that the precursor onset occurs at a fixed time before disruption, which leads to mislabeled samples and suboptimal prediction performance. In this paper, we present disruption prediction methods based on anomaly detection to address these issues, demonstrating good prediction performance on J-TEXT and EAST. By evaluating precursor onset times using different anomaly detection algorithms, it is found that labelling methods can be improved since the onset times of different shots are not necessarily the same. The study optimizes precursor labelling using the onset times inferred by the anomaly detection predictor and test the optimized labels on supervised learning disruption predictors. The results on J-TEXT and EAST show that the models trained on the optimized labels outperform those trained on fixed onset time labels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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