일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.
이 연구에서는 지진하중을 받는 빌딩구조물에 대한 복합구조제어시스템의 최적설계방법을 제시한다. 복합구조제어시스템의 설계는 구조물의 부재뿐만 아니라 수동제어시스템 및 능동제어시스템의 용량 및 위치 최적화 과정으로 정의된다. 최적설계는 이 연구에서 제안된 다단계 목표계획법(Multi-Stage Goal Programming)을 이용하여 최적화문제를 정식화하고 목표갱신 유전자알고리즘(Goal-Updating Genetic Algorithm을 적용하여 합리적인 최적화를 진행해가는 과정으로 구성된다. 다단계 목표계획법에서는 구조물의 층간 상대변위와 제어시스템의 용량에 대한 설계목표를 여러 단계로 선정하고, 각 물리량과 설계목표간의 정규화된 거리 합으로서 목적함수를 정의한다. 목표갱신 유전자알고리즘은 각 단계별 설계목표를 만족하는 최적해를 검색하고, 현 단계의 모든 설계목표를 만족하는 최적해가 존재할 경우 설계목표를 순차적으로 갱신함으로써 보다 상위수준의 설계목표로 접근해 나아간다. 지진하중을 받는 9층의 빌딩구조물에 대한 수치 예를 통하여 복합구조제어시스템의 통합최적설계 과정을 기술하였고, 구조부재, 수동 및 능동제어시스템이 균등분포된 구조물과 최적 설계결과를 비교하여 제시하는 방법의 효율성을 검증하였다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.243-249
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1999
구매 의사 결정 과정에서 구매자는 상품 정보와 가격 정보를 필요로 한다. 웹상의 판매자 위주의 시장으로부터 필요한 정보를 수집하려면, 구매자는 매번 구매 때마다 판매자의 사이트를 검색해야 한다. 심지어 구매자가 거래하고 있는 판매자로부터 과거에 구매한 경험이 있는 아이템을 구매하는 경우에도 마찬가지이다. 현재의 전자상거래 환경에서는, 이렇게 기억을 활용하지 않고(memory-less) 검색에만 의존하는 구매자의 행태가 일반적이다. 이 현상을 조직의 구매 경험이 구성원들에게 공유되어야 하는 기업 구매자의 경우에 있어서는 대단히 낭비적인 요소로 작용될 것이다. 구매자 에이전트에게 기억 능력을 부여하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트가 갖고 있는 정보간의 일관성을 유지해 주어야 할 필요가 있다. 최소의 노력으로 일관성을 유지하려면, 구매자 에이전트와 판매자 에이전트간에 체계적인 갱신 프로토콜이 필요하다. 본 연구에서는 6가지의 프로토콜(Instantaneous Pull, Periodic Pull, Instantaneous Push, Periodic Push, Instantaneous Solicited Push, Periodic Solicited Push)을 비교하고, 에이전트의 아키텍처와 KQML/XML에 기반 한 메시지 구조를 제시한다. 이들 프로토콜의 상황에 따른 수행 성능 평가가 진행 중이며, 이러한 상황에 적응할 수 있는 에이전트의 프로토타입이 현재 개발 중이다.
2006년에 Haddad와 Krishnan, Soliman은 HMIPv6의 지역적 바인딩 갱신을 보호하기 위한 표준안으로서 Cryptographically Generated Address 기반의 보안 프로토콜을 제안하였다. 비록 이 프로토콜이 공개키 기반의 강력한 메시지 인증과 바인딩 갱신키 교환을 제공하고 HMIPv6와 유기적인 연동이 가능하지만 Router solicitation 메시지를 악용한 서비스 거부 공격과 후속 바인딩 갱신 과정에서 악의적인 사용자에 의한 방향전환 공격에 취약한 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선한다. 또한, 개선된 프로토콜을 보안성과 성능을 중심으로 면밀히 분석하고, 이 두 가지 척도를 종합적으로 고려할 때 기존 프로토콜에 비해 우수하다는 것을 보인다.
기존의 디렉토리 일관성 기법에서는 독점 수정된 상태(exclusively-modified state) 데이터의 읽기 과정에서 흠 노드로의 데이터 갱신을 함께 수행한다. 그러나 이주 데이터(migratory data)는 한 프로세서에 의해 읽힌 뒤 곧이어 다른 프로세서에 의해 다시 변경되므로 흠 노드로의 데이터 갱신이 전혀 무의미하게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 프로토콜을 개선하여 이와 같이 불필요한 흠 노드 갱신을 줄이는 개선된 방법을 제안하고 병렬 컴퓨터 시뮬레이터를 통해 프로토콜의 성능을 측정하였다. 실험을 통해 이주 데이터의 빈도가 높은 병렬 프로그램에서 제안된 기법이 캐쉬 일관성 트래픽과 네트워크 지연 시간이 크게 개선됨을 알 수 있었다.
MIPv6의 경로 최적화 모드는 이동노드와 대응노드사이의 직접적인 통신을 위해 제안되었다. 그러나 경로 최적화 모드는 뛰어난 효율성에도 불구하고 다양한 보안위협을 초래하였고, 그 결과 바인딩 갱신 과정을 보호하기 위한 보안 프로토콜들이 개발되었다. 특히, 2005년도에 강현선과 박창섭이 제안한 Kang-Park 프로토콜은 홈에이전트 중심의 독창적인 보안 프록시 구조를 바탕으로 이동노드의 연산 부담을 최소화하는 동시에 보안성을 강화하였다. 이러한 장점에도 불구하고 Kang-Park 프로토콜은 보안성과 효율성측면에서 문제점을 드러내었다. 본 논문에서는 강력한 CoA 유효성 검증과 이른 바인딩 갱신 기법을 통해 Kang-Park 프로토콜의 문제점을 개선한다. 또한, 기존 프로토콜들과의 비교를 통해서 개선 프로토콜이 우수함을 보인다.
신경회로망의 학습은 신경사이의 연결강도 갱신과정으로 이루어진다. 이때, 학습계수를 잘못 설정하였을 경우, 과도한 학습 횟수를 요하거나, 올바른 학습을 수행하지 못하게 된다. 패턴분류에 자주 이용되는 코호넨 신경회로망의 경우 고정된 학습계수를 사용하여 연결강도를 일률적으로 갱신하는 방식을 취함으로서 학습효율을 저하시키는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 코호넨 신경회로망의 학습효율을 향상시키기 위하여 학습계수를 입력벡터와 연결강도 벡터의 차에 따라 가변적으로 적응하는 자율학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 검증을 위하여 온라인 필기체의 표준 획 분류에 적용하였다. 그 결과 약 1.44~3.65% 정도의 학습 효율이 향상됨을 고찰하였다.
이 논문에서는 동적이고 규모가 큰 그룹에 대해서 한명의 그룹 관리자가 존재하면서, 특별히 새로운 그룹키가 갱신될 때마다 새로운 정보를 받기 힘든 구성원, 즉 스테이트리스 리시버(stateless receiver)에게 적합한 방법을 제안한다. 이 방법은 구성원에게 각각 한 개씩 주어지는 개인키를 전송하는 메시지를 제외한 다른 모든 메시지들에는 암호화 과정이 요구되지 않는다. 즉, 갱신된 그룹키를 공유하기 위해 필요한 계산은 단지 O($log_2$n) 번의 해쉬함수 계산과 배타적 논리합(XOR)을 수행하는 것이며, 그룹키를 갱신하기 위해 필요한 정보는 암호화될 필요없는 멀티캐스트 메시지와 그룹에 추가될 때 그룹 관리자로부터 받은 초기값이다. 또한 제안하는 방법은 새롭게 추가된 사람이 이전의 그룹키에 대한 어떠한 정보도 알 수 없으며(후방보호 : Backward Secrecy), 삭제되는 사람 역시 이후의 새로운 그룹키에 대한 정보를 알 수 없다(전방보호 : Forward Secrecy). 또한 제안된 방법에 게시판이 이용된다면, 각 그룹의 구성원은 어떠한 멀티캐스트 메시지없이 단지 자신의 초기 개인키만으로 필요한 모든 노드키들을 계산할 수 있다.
회복기법은 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 고가용성을 위해 매우 중요하게 고려되고 있다. 일반적으로 데이터베이스 클러스터의 회복기법은 노드의 오류가 발생한 경우 로컬 로그와는 별도로 클러스터 로그를 생성하며, 이를 기반으로 해당 노드에서의 회복과정을 수행한다. 그러나, 기존의 기법은 하나의 레코드를 위해 다수의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 증가되고, 전송비용이 증가된다. 이는 회복노드에서 하나의 레코드에 대해 여러 번의 불필요한 연산을 실행하여 회복시간이 증가되고, 전체적인 시스템의 부하를 증가시키는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 비공유 공간 데이터베이스 클러스터에서 최신버전의 클러스터 로그를 이용한 회복기법을 제안한다. 제안기법에서의 최신버전의 클러스터 로그는 레코드의 변경사항과 실제 데이터를 가리키는 포인터 정보로 구성되고, 하나의 갱신정보를 유지함으로써 클러스터 로그의 크기가 감소하며, 전송비용이 감소한다. 회복노드에서는 하나의 레코드에 대해 한번의 갱신연산만 실행하므로 빠른 회복이 가능하며, 시스템의 가용성을 향상시킨다.
본 논문에서는 다해상도 영상에서 움직이는 다중 객체의 추적 방법을 다룬다. 일반적으로 객체 추적 알고리즘은 움직임 탐지, 정합, 갱신의 처리 단계로 구성되어 있다. 특히 다중객체 추적일 경우, 정합 과정은 매우 중요하다. 일반적인 시각 시스템에서는 대상 객체가 강체(rigid object)라고 가정하면 이러한 정합 과정은 비교적 쉽게 구현될 수 있다. 그러나 다해상도 영상에서는 한 위치에서 다른 위치로 움직일 때 그 영역의 형태 및 크기가 변형 되기 때문에 정합이 쉽게 이루어지지 않는다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 다해상도 영상에서의 정합방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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