미래 사회로 접어들면서, 건강한 삶의 증대를 위한 노력은 현대인들의 주요 관심 분야이다. 특히, ICT 기술과 경쟁력 있는 의료산업 환경을 융합하여 건강한 삶을 위한 기술 개발은 차세대 성장 동력으로 자리잡고 있다. 따라서, 본 논문에서는 건강 검진 프로세스에서 검진 결과에 대한 인공지능 기반의 데이터 분석을 적용하여 종합 판정의 신뢰성을 향상시킬 수 있는 지식 베이스 모델링을 구축하는 연구를 수행하였다. 이를 위해, 딥러닝 분석을 통한 알고리즘을 설계하여 검사 결과지수를 산출, 검증하고, 판정 지식을 통한 종합 검진 정보를 제공하는 모델링을 연구하였다. 제안한 모델링의 적용을 통해, 국민 건강에 대한 빅데이터 분석, 활용이 가능하여 의료비 절감 및 건강 증대의 효과를 기대할 수 있다.
현대의 네트워크는 다목적의 기능을 수행할 수 있도록 이기종 장비들까지를 포함하여 복합적으로 구성된다. 복합적 구성의 네트워크 관리에 적합한 NETCONF가 제안 되었지만 현재까지도 프로토콜의 각 계층에 몇몇 문제가 존재한다. 본 논문에서는 NETCONF가 가지고 있는 문제점 중에서 다른 연구들에서는 많이 다루지 않는 분야인 다수의 관리자가 존재할 때 네트워크 장비 설정 데이터의 갱신을 효율적으로 할 수 있는 기법을 제안한다. 오퍼레이션 계층의 연산에 데이터 종속성 선행 검사를 추가하여 효율적으로 개선하고 네트워크 장비 설정 정보 변경을 위한 XML 문서를 관리할 자료구조도 수정하여 효율정인 장비 설정 갱신이 가능하도록 개선한다. 제안한 기법을 구현하고 실험을 수행한 결과 기존 NETCONF보다 개선 기법을 적용한 NETCONF가 전반적인 성능 향상을 이루었음을 확인하였다.
전문가의 침입 분석 지식을 기반으로 한 Misuse IDS는 침입 탐지 비율은 우수하지만 도한 오경보를 생성하여 관리 효율성이 낮다. 우리는 패킷 정보 중심의 사례 기반 학습을 Misuse IDS와 결합하여 그 행동 특성에 따라 오경보를 줄이는 모형을 제안하고 실험하였다. 또 기존의 IBL(교stance Based Learner)을 개선한 XIBL(Extended Instance Based Learner)을 이용하여 Snort의 alarm을 패킷 수준에서 역 추적 분석하여, 그 alarm이 실제로 보내질 가치가 있는지를 검사한다. 실험 결과 진성경보와 오경보 사이에는 XIBL의 행동상 분명한 차이가 드러나며, 네트워크 상의 공격이 비록 여러 패킷의 결합된 형태로 나타나지만, 개별 패킷에 대한 정상/비정상 의사 결정도 Misuse IDS와 결합하면 전체 시스템의 성능을 향상하는 데에 기여할 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad-Hoc Network)는 기지국에 의존하지 않으면서 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 또, 현재 동적인 주소할당을 위해 주로 사용되는 DHCP나 메시지를 전달을 위해 라우터를 사용하지 않고 통신에 참가하는 노드가 라우터 역할을 제공함으로써 네트워크를 구성한다. 이동 애드혹 네트워크를 위해서 현재 여러 라우팅 프로토콜이 제안되었지만, 이들은 모두 근원지에서 목적지까지의 최적화 또는 최단 경로를 찾기 위한 라우팅 프로토콜만을 기술하고 있으며 네트워크 형성 이전에 노드의 설정이 되어 있다고 가정하고 있다. 이를 보완하기 위해서 MANETConf[1] 및 예언 주소 할당 알고리즘[2] 등이 제안되고 있다. 특히 [1]에서는 단일 계층 구조에서의 노드 주소 할당 및 중복성 회피를 위한 방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 [1]에서 제안하는 방안을 수정 및 보완함으로써 이동 애드혹 네트워크에 참가하는 노드가 보다 효율적으로 주소를 설정할 수 있는 노드 설정 프로토콜을 제안한다. 특히, 새로이 제안되는 방안은 새로운 노드가 네트워크에 진입했을 때 교환하는 메시지 수를 줄임으로써 네트워크 내의 오버헤드를 현저하게 줄였다. 또, 2 계층 네트워크 구조를 기반으로 하기 때문에 주소 중복성 문제를 용이하게 해결한다.
본 논문은 분산 실시간 시스템에서 실시간 동적 알고리즘으로 메시지를 스케줄링하기 위한 개선된 접근법을 제안한다. EDF(Earliest Deadline First) 스케줄링 정책에서 메시지의 중간 종료시한을 계산하기 위한 방법을 제시하고, 이는 우선순위 할당을 위해 사용하는 슬랙값을 조정하는데 사용된다 수정된 슬랙값으로 메시지의 우선순위값은 보다 정확하게 결정될 수 있으며, 결과적으로 메시지의 스케줄가능성 효율을 증가시킬 수 있다. 개선된 EDF 스케줄링 정책을 적용함으로써, 전송 메시지의 최악의 응답시간을 줄일 수 있었고, 메시지 전송의 실시간적 보장성 문제를 개선하였다. 또한, 개선된 EDF 스케줄링 정책을 기반으로 전송되는 메시지 집합에 대한 스케줄 가능성을 검사하기 위해 간단한 분석 방법을 제공하고 시뮬레이션을 통해 이전의 DM(Deadline Monotonic)과 기존의 EDF을 적용한 예와 비교함으로써, 본 연구 결과의 효율성을 보였다.
비즈니스 오퍼레이션의 핵심기능인 워크플로우는 비즈니스 프로세스(process)에서 공통적으로 나타나는 업무 절차의 핵심적인 요소와 이 요소들 간의 관계를 모델화한 것이다. 본 연구에서는 최근 우리 주변에서 쉽게 접하게 되는 건강진단 프로세스에서, 어떻게 워크플로우를 활용할 수 있을 가하는 방법에 초점을 맞추고 있다. 특히, RFID(Radio Frequency Identification) 태그가 부착된 PDA(Personal Digital Assistance)를 피검사자에게 제공하여 건강진단 프로세스의 완벽한 자동화를 실현하도록 하고 있다. 이를 위하여, 논문에서는 유비쿼터스 환경에서의 건강진단 프로세스를 실현하기 위한 소프트웨어 아키텍처의 설계와 아울러, 클래스의 구조 설계, 주요 메시지의 정의, 그리고 검사간 라우팅 알고리즘 등 구체적인 설계내용을 제안하고 있다. 다시말해, 건강진단 응용의 환경 및 서비스 시나리오에 대한 분석을 토대로, 자바와 같은 객체지향언어 환경에서 워크플로우 엔진과 건강진단 응용에 대한 소프트웨어 설계를 제안하고 있다. 본 연구의 결과는 도우미 중심적인 건강진단 프로세스의 무인화를 가능하게 하고, 나아가 많은 건강진단 센터들이 유비쿼터스 기반의 건강진단 프로세스를 현실화할 수 있을 것으로 사료된다.
임베디드 소프트웨어는 탑재될 하드웨어 아키텍처에 매우 의존적이기 때문에 플랫폼 특성을 고려한 소프트웨어 설계가 이루어져야 한다. 본 연구에서는 MPSoC(Multi Processor System On Chip)용 플랫폼에 탑재될 임베디드 소프트웨어의 PIM(Platform Independent Model)을 PSM(Platform Specific Model)에 매핑하기 위한 기법을 제안하고, 매핑 결과에 대한 시뮬레이션을 통해 매핑 기법의 유효성을 검사하였다. 제안하는 방법은 UML(Unified Modeling Language) 기반의 객체지향 모델로부터 태스크를 도출하여 이 기종의 하드웨어 컴포넌트로 구성된 MPSoC 플랫폼에 할당하기 위한 것으로써, 할당의 정확성 및 신속성과 소프트웨어 병렬성을 극대화 할 수 있는 장점을 제공한다.
본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
카메라를 통한 객체의 움직임 검출은 불필요한 잡음이나 조명의 변화에 따라 정확한 움직임을 검출하는 것은 어렵다. 또한 객체의 유입 후 일정시간 동안 움직임이 없을 경우에는 배경으로 인식될 수도 있다. 따라서 실시간으로 입력되는 영상에서 정확한 객체를 추출하고 움직임을 검출할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 객체의 정확한 움직임을 검출하기 위한 방법은 시간에 따라 변화하는 배경영상의 일부를 교체하고, 객체가 유입된 시점에서 객체의 영역을 추출하기 위하여 그물형 픽셀검사를 통하여 객체의 윤곽점을 추출한다. 추출된 윤곽점은 객체의 사각영역인 최소블록의 생성과 객체의 움직임을 빠르게 검출하기 위한 가변 탐색블록을 생성하여 정확한 객체의 움직임을 검출한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 95% 이상의 높은 정확도를 보였다.
3 차원 산포 볼륨 데이터의 모델링(3-D Scattered Data Modeling)은 지질구조 조사, 환경가시화, 초음파 검사 등의 분야에 사용된다. 이러한 분야에 사용되는 데이터는 마칭큐브 알고리즘에서 사용하는 규칙적인 데이터와는 다르게 일반적으로 불규칙적으로 흩어진 데이터이다. 이 논문에서는 우선 불규칙적으로 흩어진 데이터에 적합한 사면체를 영역(domain)으로 하는 볼륨 모델링 기법에 대하여 고찰한다. 다음에 사면체 영역 결정에 애매성이 발생하였을 때 점근선 판정기(asymptotic decider critrion)로 애매성을 해결하는 방법을 제안하고 수식을 구한다. 마지막으로 제안한 방법을 이용하여 간단한 가시화 시스템을 구현하여 구 판정기(sphere criterion)와 비교한다. 사면체의 영역을 결정하는데 있어서 구 판 정기는 점의 좌표만을 이용하나 점근선 판정기는 점의 좌표와 그 점이 가지고 있는 함수 값을 이용하므로 보다 정확한 영역 분할이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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