고로슬래그는 콘크리트의 염소이온침투 저항성능 개선 목적으로 가장 널리 활용되는 혼화재이나, 해수에 노출된 고로슬래그 혼입 콘크리트의 장기거동 및 상변이에 대한 보고는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 열역학 모델링을 통해 해수에 노출된 슬래그 시멘트의 장기 상변이를 모사하였다. 모델링 결과 슬래그 혼입은 해수에 노출되었을 때 상변이가 쉽게 일어나지 않는 안정적인 상을 생성시킬 것으로 예측되었다. 해수에 노출되었을 때 ettringite 생성으로 인해 포틀랜드 시멘트 및 슬래그 시멘트에서 모두 팽창이 일어날 것으로 예측되었으나, 슬래그 시멘트에서는 brucite가 덜 생기는 것을 확인하였다. 공극률은 슬래그 혼입 시멘트의 경우 더 높았으나, 염소 흡착능이 높은 알루미네이트 수화물이 슬래그 시멘트에서 더 활발히 생성되는 것을 확인하였다. 따라서 슬래그 혼입을 통해 해양 환경에서 사용되는 콘크리트의 내구성능을 크게 증진시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 실제 환경에서의 연속 음성 강화를 위한 딥러닝 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합한 빔포머를 제안한다. 기존 빔포밍 시스템은 컴퓨터에서 음성과 잡음을 완전히 겹친 방식으로 혼합하여 생성된 사전 분할 오디오 신호를 사용하여 대부분 평가되었다. 하지만 실제 환경에서는 시간 축으로 음성 발화가 띄엄띄엄 발성되기 때문에, 음성이 없는 잡음 신호가 시스템에 입력되면 기존 빔포밍 알고리듬의 성능이 저하된다. 이러한 효과를 경감하기 위하여, 심층 학습 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합하였다. 잡음 환경에서 온라인 빔포밍 알고리듬을 평가하기 위해 연속 음성 강화 세트를 구성하였다. 평가 세트는 CHiME3 평가 세트에서 추출한 음성 발화와 CHiME3 배경 잡음 및 MUSDB에서 추출한 연속 재생되는 배경음악을 혼합하여 구성되었다. 음성인식기로는 Kaldi 기반 툴킷 및 구글 웹 음성인식기를 사용하였다. 제안한 온라인 빔포밍 알고리듬 과 스펙트럼 감산이 베이스라인 빔포밍 알고리듬에 비해 성능 향상을 보임을 확인하였다.
A-PET is a quad-head PET scanner developed for use in small-animal imaging. The dimensions of its volumetric field of view (FOV) are $46.1{\times}46.1{\times}46.1mm^3$ and the gap between the detector modules has been minimized in order to provide a highly sensitive system. However, such a small FOV together with the quad-head geometry causes image quality degradation. The main factor related to image degradation for the quad-head PET is the mispositioning of events caused by the penetration effect in the detector. In this paper, we propose a precise method for modelling the system at the high spatial resolution of the A-PET using a LOR (line of response) based ML-EM (maximum likelihood expectation maximization) that allows for penetration effects. The proposed system model provides the detection probability of every possible ray-path via crystal sampling methods. For the ray-path sampling, the sub-LORs are defined by connecting the sampling points of the crystal pair. We incorporate the detection probability of each sub-LOR into the model by calculating the penetration effect. For comparison, we used a standard LOR-based model and a Monte Carlo-based modeling approach, and evaluated the reconstructed images using both the National Electrical Manufacturers Association NU 4-2008 standards and the Geant4 Application for Tomographic Emission simulation toolkit (GATE). An average full width at half maximum (FWHM) at different locations of 1.77 mm and 1.79 mm are obtained using the proposed system model and standard LOR system model, which does not include penetration effects, respectively. The standard deviation of the uniform region in the NEMA image quality phantom is 2.14% for the proposed method and 14.3% for the LOR system model, indicating that the proposed model out-performs the standard LOR-based model.
클라우드 컴퓨팅 서비스의 표준화 작업을 위해 클라우드 컴퓨팅 서비스에 대한 유즈 케이스와 요구사항 연구가 이루어지고 있지만 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영 방법에 대한 연구 자체는 미비하다. 본 논문은 IaaS 클라우드 컴퓨팅 환경의 운영 방법을 기존의 통합보안관리시스템과 연계하여 제안한다. CloudStack 2.2.4 테스트베드를 활용하여 IaaS 클라우드 컴퓨팅 환경을 구축한 SWU-IaaS 클라우드 구조를 먼저 제안한다. 이러한 SWU-IaaS 클라우드 운영을 통해 IaaS 클라우드의 계층적인 구조와 구성요소들에 대한 속성 및 기능을 도출한다. 아울러 IaaS 클라우드 서비스를 정상(normal)적인 상태와 비정상(abnormal)적인 상태로 구분하여 각각의 시나리오를 제시한 후 통합보안 관리시스템으로부터 전달되는 보안 이벤트에 대하여 IaaS 클라우드 서비스의 운영 시나리오를 제안한다.
The size of observation data in astronomy has been increasing exponentially with the advents of wide-field optical telescopes. This means the needs of changes to the way used for large-scale astronomy data analysis. The complexity of analysis tools and the lack of extensibility of computing environments, however, lead to the difficulty and inefficiency of dealing with the huge observation data. To address this problem, this paper proposes a workflow execution system for analyzing large-scale astronomy data efficiently. The proposed system is composed of two parts: 1) a workflow execution manager and its RESTful endpoints that can automate and control data analysis tasks based on workflow templates and 2) an elastic resource manager as an underlying mechanism that can dynamically add/remove virtualized computing resources (i.e., virtual machines) according to the analysis requests. To realize our workflow execution system, we implement it on a testbed using OpenStack IaaS (Infrastructure as a Service) toolkit and HTCondor workload manager. We also exhaustively perform a broad range of experiments with different resource allocation patterns, system loads, etc. to show the effectiveness of the proposed system. The results show that the resource allocation mechanism works properly according to the number of queued and running tasks, resulting in improving resource utilization, and the workflow execution manager can handle more than 1,000 concurrent requests within a second with reasonable average response times. We finally describe a case study of data reduction system as an example application of our workflow execution system.
최근, 양자컴퓨터를 활용하기 위한 연구개발이 다양한 분야에서 활발하게 이루어지고 있다. 양자컴퓨터는 양자 얽힘, 양자중첩과 같은 다양한 양자역학의 현상과 특성을 활용하여 연산을 수행하기 때문에 기존 컴퓨팅 환경에 비해 아주 복잡한 연산과정을 거치게 된다. 이러한 양자컴퓨터를 구동하기 위해서는 연산에 활용되는 양자게이트의 구성뿐만 아니라 큐비트의 종류, 배치, 연결성 등 물리적인 양자컴퓨터의 요소를 반영한 알고리즘이 구성되어야 한다. 따라서 양자컴퓨터 구성요소들의 상호간 영향을 포함한 구성 정보를 직관적으로 파악할 수 있는 회로 시각화가 필요하다. 본 논문에서는 양자컴퓨터를 구성하는 양자칩 정보와 양자컴퓨팅 회로 데이터를 3D로 시각화하여 직관적으로 데이터를 관측하고 활용할 수 있도록 시각화 하여 직관적인 정보를 분석할 수 있는 방법을 제안한다.
19세기 이후 다양한 분야의 과학기술이 거듭 성장하면서 의료분야에서도 보다 혁신적인 기술들이 높은 수준에까지 발전하고 있다. 융복합 기술의 촉진으로 인하여 실버계층을 위한 환자만족도 증진 시스템이 국내 메디컬 프로세스에 도입되고 있지만 기존 대형병원을 중심으로 한정적인 운용성을 유지하고 있으며, 서비스 시스템의 환경 여건 및 높은 경제적 비용으로 인하여 중소병원에서의 활용이 불가피한 실정이다. 그로인해 환자 만족도의 취약성 및 실버계층에 대한 서비스 접근성이 낮아지는 현상이 발생하게 된다. 본 논문에서는 HTK(Hidden Markov Model Toolkit)를 이용하여 일반 사용자는 물론 실버 계층과 같은 취약 계층까지 메디컬 서비스에 대한 사용자 접근성을 높일 수 있도록 하고 중소병원에서의 효율적인 환자 만족 서비스 관리가 가능하도록 하는 안드로이드 기반의 저비용 스마트 진료 정보서비스 시스템(Smart Medical treatment Information Service System)설계 기법을 제안한다.
프로그램에서 취약점이 발생하면 그에 대한 정보가 문서화되어 공개된다. 그러나 일부 취약점의 경우 발생한 원인과 그 소스코드를 공개하지 않는다. 이러한 정보가 없는 상황에서 취약점을 찾기 위해서는 바이너리 수준에서 코드를 분석해야 한다. 본 논문에서는 Out-of-bounds Read 취약점 유형을 바이너리 수준에서 찾는 것을 목표로 한다. 바이너리에서 취약점을 탐지하는 기존의 연구는 주로 동적 분석을 이용한 도구로 발표되었다. 동적 분석의 경우 프로그램 실행 정보를 바탕으로 취약점을 정확하게 탐지할 수 있지만, 모든 실행 경로를 탐지하지 못할 가능성이 있다. 모든 프로그램 경로를 분석하기 위해서는 정적 분석을 사용해야 한다. 기존의 정적 도구의 경우 소스코드 기반의 도구들이며, 바이너리에 수준의 정적 도구는 찾기 어렵다. 본 논문에서는 바이너리 정적 분석을 통해 취약점을 탐지하며, 메모리 구조를 모델링하는 방법으로 Heap, Stack, Global 영역의 취약점을 탐지한다. 실험 결과 기존의 탐지도구인 BAP_toolkit과 비교하였을 때 탐지 정확도 및 분석 시간에서 의미 있는 결과를 얻었다.
이 논문에서는 철근 절단 작업의 계획 문제를 동적 계획법으로 해결하여 근사 최적의 절단 계획을 생성하도록 하는 소프트웨어의 구현을 다룬다. 일반적으로 실제 절단 작업에 요구되는 제약사항을 반영하여 최적의 자재 절단문제의 해를 얻는 알고리듬의 설계가 필요하다. 하지만, 이것은 다중 규격의 1차원 자재 절단 문제를 풀어야 하는 것으로, 최적의 해를 얻는 선형계획법은 폭발적인 계산량과 기억용량의 한계로 적용하기 어렵다. 이러한 한계를 해결하기 위하여, 동적계획법에 근거하며 자재 절단 문제를 재구성하고, 휴리스틱을 적용하여 유한 범위의 조합 열에서도 근사 최적의 해를 찾을 수 있는 탐색 기법을 사용한 자재 절단 계획 알고리듬을 제시하였다. 그리고, 자동화된 철근 가공 산업용 소프트웨어는 작업 환경에 맞게 사용이 편리한 그래픽 화면과 사용자 인터페이스가 요구되는데, 공개 소프트웨어를 활용한 GUI 라이브러리 툴킷인 GTK+를 활용하여 이를 구현하였다. 개발된 소프트웨어는 철근 가공의 현장 지식을 바탕으로 휴리스틱 지식을 획득하여 동적계획법에 적용시킨 것으로, 지역 전통 산업과 첨단 IT 산업이 접목된 융합 IT를 시도한 사례 연구이다.
2019년 발생한 인천광역시 붉은 수돗물 사태로 급수구역에 포함된 26만 1천 세대, 63만 5천 명이 직·간접적인 피해를 입은 바 있다. 경제적 피해액으로 추정할 경우 최소 1,280억 원 이상으로 보고된 바 있으며, 이와 같은 상수관망의 수질사고 확산은 장기간 동안 시민의 건강과 생활환경 수준을 저하시킨다. 따라서 상수도시스템의 수질사고확산 모델링 및 방지기술을 통한 수질안전성의 재확인이 필요하며, 이것은 상수도시스템의 지속가능성을 높여 국민이 체감하는 물 환경 수준 제고에 기여가 가능하다. 관망 내 수질해석을 직접적으로 수행하는 모델은 국외적으로 다양하게 개발(PODDS, EPANET-MSX, EPANET2.2 등)된 바 있으나 검·보정을 위한 수질측정 자료 부족 등으로 적용이 제한적이라는 한계가 현재에도 존재한다. 이를 보완하기 위해 수질자료에 비해 그 양이 많고 획득방법이 상대적으로 수월한 수리학적 계측자료 및 해석결과를 활용한 관로 내 체류시간 등을 활용한 연구가 수행된 바 있다. 그러나 이와 같은 수리학적 해석 결과를 활용하는 경우에도 계측자료를 기반으로 한 수리학적 검·보정은 필수적이라 할 수 있다. 본 연구에서는 관로 내 체류시간에 직접적인 영향을 미치는 유량 및 유속자료를 중심으로 수리학적 관망해석의 결과를 최적 검·보정하는 방법론을 제안하였다. 기존 상수관망 수리해석의 검·보정은 일부 지점에서 수압을 측정하고, 수리해석 결과로 도출되는 해당 지점의 수압이 실측된 결과와 유사하도록 관로의 유속계수를 적절히 보정하는 형태로 진행되었다. 그러나 본 연구에서는 관로유량과 유속자료의 목적함수 내 가중치를 수압자료보다 크게 설정하여 체류시간 중심의 검·보정이 수행될 수 있도록 하였으며, 검·보정 대상인자 역시 대수용가의 수요량, 수요패턴, 그리고 관로유속계수로 확장된 모형을 구축하였다. 최적화 기법으로는 메타휴리스틱 기법중 하나인 화음탐색법을 활용하였다. EPANET 2.2 Toolkit과 Visual Basic .Net을 연계하여 프로그래밍하였으며, 개발된 모형을 실제 지방상수도 시스템에 적용하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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