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최상용 원광대학교 동양학연구소 2007 東洋學硏究 Vol.3 No.
중국의 道家·道敎 神仙 중에서 睡仙으로 추앙받고 있는 인물로는 단연 希夷陳搏(871?-989)을 꼽을 수 있다. 史料的으로 보아도 睡功과 관련한 거의 모든 기록에서 陳搏을 睡功法의 祖宗으로 삼는 경우가 대부분이다. 이러한 陳搏 睡功法의 秘意는 火龍員人·張三丰·李涵虛·吳天秩·江東亨·徐海印으로 도맥을 이어오며 大江西派를 중심으로 口傳되어 온 것으로 파악되고 있다. 특히 진단은 수공법을 통해 『無極圖』의 得竅(玄牝之門) → 煉己(煉精化氣와 煉氣化神) → 和合(五氣朝元) → 採藥(取坎塡離) → 脫胎(煉神還虛·復歸無樹)의 전과정을 睡功에 들 때마다 실천한 것으로 보인다. 이는 『無極圖』의 제1단계 및 2단계인 得竅와 煉己수련은 코와 입을 통한 호흡이 아닌 태식호흡을 통해 精·氣·神 三寶를 神으로 합일한 것에서도 알 수 있다. 또한 이렇게 합일된 神水를 오장육부에 순환케 하여 장부 간의 조화를 꾀하고, 이미 상단전인 니환궁의 聖胎에서 嬰兒로부터 성숙한 陽神은 구궁을 빠져나와 자유롭게 선계를 주유하였다는 사실만으로도 『無極圖』 의 최고과정인 脫胎에 이르렀음을 유추할 수 있다. 또한 대강서파의 수공법 요지는 '心息相依 大定眞空'의 효험인데, 이를 보다 세부적인 口訣로 구분하면 第一口訣은, '心息相依 神定虛空', 第二口訣은, '心息相忘, 神氣合一', 第三口訣은 '恍然而睡 大定前奏'로 나눌 수 있다. 在中國的道家·道敎神仙中, 希夷陳摶推仰以爲睡仙第一. 在史料上, 睡功關聯的記錄皆認爲睡功法的祖宗. 陳摶睡功法的秘意傳受了火龍眞人·張三丰·李涵虛·吳天秩·汪東亭·徐海印, 所以其道脈口傳了大江西派中心. 所謂『無極圖』的得竅(玄牝之門)→煉己(煉精化氣與煉氣化神)→和合(五氣朝元)→採藥(取坎塡離)→脫胎(煉神還虛與復歸無極)的全體過程工夫, 每睡功修練時則靜功手段以爲實踐. 可以看破, 『無極圖』的得竅與煉己修練合一于神通過胎息呼吸. 幷且這些合一的神水使循環五臟六腑, 調和臟腑間, 旣成熟從上丹田泥丸宮的嬰兒到出胎陽神, 而自由地周遊仙界事也得到了『無極圖』最高過程的脫胎. 大江西派的睡功要旨還能效驗的心息相依與大定眞空. 這個細部區分, 第一口訣是 ‘心息相依, 神定虛空’, 第二口訣是‘心息相忘, 神氣合一’, 第三口訣是‘恍然而睡, 大定前奏’.
Suricata를 이용한 대용량 네트워크 트래픽 수집성능분석
최상용,천은영,고대식 한국정보기술학회 2019 한국정보기술학회논문지 Vol.17 No.8
The effective monitoring is needed as recent advances in ICT technology are complicating systems connected to networks and networks. One of the effective monitoring methods for network situations is the emergence of visualization technology. However, in order to express the situation of a large, high-speed network, it is very important to collect and extract data in real time to express it. In this paper, we propose a collection system that can efficiently collect and extract network traffic from high-speed and high-capacity networks to effectively generate nodes and relations for visualization. The proposed system uses asynchronous parallel processing to handle all packets in the entire network without loss, and tests confirm that it is superior to the technology of collecting existing packets. Experimental results show that the CPU utilization is relatively higher than that of Tcpdump, but the packet loss rate is about 0.5%. 최근 ICT 기술의 발전으로 네트워크와 네트워크에 연결된 시스템이 복잡해지고 있으며, 이에 대한 효율적인 모니터링이 요구되고 있다. 네트워크 상황에 대한 효율적인 모니터링 방법의 하나로 시각화 기술이 등장하고 있다. 하지만 대규모, 고속 네트워크의 상황을 표현하기 위해서는 시각화를 위한 데이터를 실시간으로 수집하고 추출하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 고속, 대용량 네트워크에서 네트워크 트래픽을 효율적으로 수집하고 추출하여 시각화를 위한 노드와 노드 사이의 관계를 효과적으로 생성할 수 있는 수집시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 전체 네트워크의 모든 패킷을 손실 없이 처리하기 위해 비동기 병렬처리 방식을 사용하고 있으며, 실험을 통해 기존 패킷을 수집하는 기술보다 우수함을 검증한다. 실험결과, 제안한 수집 엔진이 CPU 사용량은 Tcpdump에 비하여 상대적으로 높은 사용률을 보이나, 약 0.5%의 패킷 손실률을 보이는 것을 확인할 수 있었다.