시맨틱 웹을 위한 하나의 보안연구로, 본 논문에서는, 온톨로지 계층 구조와 RDF 트리플 패턴에 기반한 RDF 접근 권한 명세 모델을 소개한다. 또한 권한 명세 모델을 승인된 접근 권한들에 대한 RDF 질의 유효성 검증 과정에 적용한다. RDF 트리플 패턴을 가지는 대표적 RDF 질의 언어인 SPARQL 또는 RQL 질의는 RDF 트리플 패턴 형식으로 명세된 접근 권한에 따라 실행 거부되거나 인가될 수 있다. 이러한 질의 유효성 검증 과정을 효율적으로 수행하기 위하여 RDF 포함 관계 추론에서의 주요한 권한 충돌 조건들을 분석한다. 다음으로 분석된 충돌조건과 Dewey 그래프 레이블링 기술을 활용하는 효율적 질의 유효성 검증 알고리즘을 제시한다. 실험을 통하여 제시된 검증 알고리즘이 합리적인 유효성 검증 시간과, 데이터와 접근권한들이 증가할 때 확장성을 가짐을 보인다.
암호 알고리즘의 구현 적합성 평가는 제품에 사용될 알고리즘이 설계자의 의도에 맞게 정확히 구현되어 있는지를 평가하는 것이다. 대표적인 구현 적합성 평가 시스템으로는 미국 NIST 주관의 암호 모듈 적합성 검증 프로그램(CMVP)을 들 수 있다. CMVP는 미 연방표준 FIPS에 포함된 암호 모듈의 구현 적합성을 평가하는 것이며, FIPS 내에는 스트림 암호가 없는 관계로 CMVP 세부 항목에 스트림 암호에 대한 검증도구는 포함되어 있지 않다. 본 논문에서는 CMVP에는 포함되어 있지 않아서 아직 구현 적합성 검증 기법이 알려지지 않고 있지만, 주로 무선 환경에서 표준으로 제정되어 널리 사용되고 있는 블루투스 표준 스트림 암호 E0와 제3세대 비동기식 이동통신 표준 스트림 암호 A5/3, WEP과 SSL/TLS 등에 사용되는 스트림 암호 RC4에 대한 구현 적합성 검증 방법을 제안하고, JAVA로 구현한 검증 도구를 보여준다.
크로마토그래피 공정 성능 검증의 한 항목인 담체의 수명 검증을 위해 자동화된 미니 크로마토그래피 시스템(MiniValChrom)을 개발하였다. 이 시스템은 크로마토그래피공정의 자동화된 반복수행, 크로마토그래피 각 step의 작동순서 및 공정조건의 자유로운 구성, on-line 실시간 모니터링 및 제어, 여러 담체 수명 검증법의 method file 저장기능 등을 갖추었다. MiniValChrom을 사용하여 BSA와 Cibacron Blue 3G-A를 각각 모델 단백질과 담체로 담체 수명 검증실험을 사례연구로 수행하였다. 담체 수명의 감소는 크로마토그래피 공정을 반복수행하면서 5 cycle 마다 변화하는 HETP값을 측정하여 HETP 값이 1 cm 이상 될 때까지 반복 수행함으로써 담체 수명을 결정할 수 있었다. 본 연구를 통해 개발된 MiniValChrom은 다른 검증 항목이나 multi-product 생산공장 내 크로마토그래피 공정 검증에도 유용하게 쓰일 수 있을 것으로 기대된다.
세포배양 유래 생물의약품 생산 공정에서 다양한 바이러스가 오염된 사례가 있기 때문에 바이러스 안전성 검증이 필수적이다. MVM은 동물 세포주와 동물 세포 배양 공정에 오염되는 대표적인 바이러스이다. 세포배양 유래 생물의약품의 MVM 안전성을 확보하기 위해, 세포주, 원료물질, 제조공정, 완제품에서 MVM을 정량적으로 검출하고, 제조공정에서 MVM 제거 검증을 위한 시험법으로 활용이 가능한 real-time PCR 시험법을 확립하였다. MVM에 특이적인 primer를 선별하였으며, 형광염료 SYBR Green I을 사용하여 MVM DNA 정량 검출 시험법을 최적화하였다. 세포배양 법에 의한 감염역가와 비교한 결과 real-time PCR 민감도는 $6{\times}10^{-2}TCID_{50}/mL$이었다. 확립된 시험법의 신뢰성(reliability)을 보증하기 위해 시험법 검증을 실시한 결과 특이성(specificity)과 재현성(reproducibility)이 우수함을 확인하였다. 확립된 real-time PCR을 생물의약품 제조공정 검증에 적용할 수 있는지 확인하기 위하여 인위적으로 MVM을 오염시킨 CHO 세포에서 MVM검출 시험을 실시한 결과 MVM을 감염시킨 CHO 세포와 세포배양 상청액에서 MVM을 정량적으로 검출할 수 있었다. 또한 바이러스 필터 공정에서 MVM제거 효과를 감염역가 시험법과 비교 검증한 결과 더 높은 민감도로 빠른 시간에 동일한 결과를 얻을 수 있었다. 위와 같은 결과에서 확립된 MVM real-time PCR시험법은 생물의약품 안전성 보증을 위한 세포주 검증, 생물의약품 생산 공정 검증, 바이러스 제거 공정 검증 등에서 감염역가 시험법을 대신할 수 있는 신속하고, 특이성과 민감성이 우수한 시험법임을 확인하였다.
Model verification and validation (V&V) is a current research topic to build computational models with high predictive capability by addressing the general concepts, processes and statistical techniques. The hypothesis test for validity check is one of the model validation techniques and gives a guideline to evaluate the validity of a computational model when limited experimental data only exist due to restricted test resources (e.g., time and budget). The hypothesis test for validity check mainly employ Type I error, the risk of rejecting the valid computational model, for the validity evaluation since quantification of Type II error is not feasible for model validation. However, Type II error, the risk of accepting invalid computational model, should be importantly considered for an engineered products having high risk on predicted results. This paper proposes a technique named as the response-adaptive experimental design to reduce Type II error by adaptively designing experimental conditions for the validation experiment. A tire tread block problem and a numerical example are employed to show the effectiveness of the response-adaptive experimental design for the validity evaluation.
본 논문은 미래의 소프크웨어 공장 수나 고장시간 예측 정확성을 얻기 위해, 뉴로-피지 시스템을 이용할 경우 최적의 검증 데이터 할당 비율에 대한 연구이다. 훈련 데이터가 주어졌을 때, 과소 적합과 과잉 적합을 회피하면서 최적의 일반화 능력을 얻기 취해 Early Stopping 방법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 훈련과 검증 데이터로 얼마나 많은 데이터를 할당갈 것인가는 시행착오법을 이용해 경험적으로 해를 구해야만 하며, 과다한 시간이 소요된다. 최적의 검증 데이터 양을 구하기 위해 규칙 수를 증가시키면서 다양한 검증 데이터 양을 할당하였다. 실험결과 최소의 검증 데이터로도 좋은 예측 능력을 보였다. 이 결과는 뉴로-퍼지 시스템을 소프트웨어 신뢰성 분야에 적용시 실질직언 지침을 제공할 수 있는 것이다.
유전자를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 집단화시켜서 유전자 집단의 기능을 분석하는데 이용되고 있다. 유전자들은 다양한 functional family에 속할 수 있기 때문에 각 유전자의 클러스터를 하나로 결정짓는 기존의 클러스터링 방법보다 퍼지 클러스터링 방법이 유전자 클러스터링에 더 적합하다. 본 논문에서는 피지 클러스터 결과를 효과적으로 검증할 수 있는 베이지안 검증 방법을 제안한다. 베이지안 검증 방법은 확률기반의 방법으로 주어진 데이타에 대해 가장 큰 사후확률을 가진 클러스터 분할을 선택한다. 먼저 본 논문에서 제안하는 베이지안 검증 방법과 기존의 대표적인 4가지 퍼지 클러스터 검증 방법들을 4가지 데이타에 대해 퍼지 c-means알고리즘을 대상으로 비교 평가한다. 그리고 발아효모 세포주기 발현 데이타를 클러스터링한 후, 제안하는 방법으로 그 결과를 검증하여 분석한다.
암호화폐 시장의 규모는 날이 갈수록 커져가고 있으며, 대표적인 암호화폐인 비트코인의 경우 시가총액이 500조를 넘어섰다. 이에 따라 암호화폐의 가격을 예측하려는 연구도 많이 이루어졌으며, 이들은 대부분 주식가격을 예측하는 방법론과 유사성을 띄는 연구들이다. 하지만 선행연구를 비춰 봤을 때 주식가격예측과 달리 암호화폐 가격 예측은 머신러닝의 정확도가 우위에 있는 사례가 많다는 점, 개념적으로 주식과 달리 암호화폐는 소유로 인한 수동적 소득이 없다는 점, 통계적으로 시가총액 대비 하루 거래량의 비율을 살펴봤을 때 암호화폐가 주식 대비 최소 3배이상 높다는 점이 도출되었다. 이를 통해 암호화폐 가격 예측 연구에는 주식 가격 예측과 다른 방법론이 적용되어야 함을 본 논문에서 주장하였다. 우리는 기존에 주가 딥러닝 예측에 사용되던 워크 포워드 검증를 응용한 역순 워크 포워드 검증을 제안하였다. 역순 워크 포워드 검증은 워크 포워드 검증과 달리 검증 데이터셋을 테스트 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞에 부분으로 고정시켜놓고, 훈련데이터를 훈련 데이터셋에 시계열상으로 바로 앞 부분부터 서서히 훈련 데이터셋의 크기를 늘려가면서 검증에 대한 정확도를 측정한다. 측정된 모든 검증 정확도 중 가장 높은 정확도를 보이는 훈련 데이터셋의 크기에 맞춰서 훈련 데이터를 절삭시킨 뒤 검증 데이터와 합쳐서 실험 데이터에 대한 정확도를 측정하였다. 분석모델로는 로지스틱 회귀분석과 SVM을 사용했으며, 우리가 제안한 역순 워크 포워드 검증의 신뢰성을 위해서 분석 모델 내부적으로도 L1, L2, rbf, poly등의 다양한 알고리즘과 정규화 파라미터를 적용하였다. 그 결과 모든 분석모델에서 기존 연구보다 향상된 정확도를 보임이 확인되었으며, 평균적으로도 1.23%p의 정확도 상승을 보였다. 선행연구를 통해 암호화폐 가격 예측의 정확도가 대부분 50%~60%사이에서 머무르는 걸 감안할 때 이는 상당한 정확도 개선이다.
본 연구는 경주시를 대상으로 수행한 선행연구를 바탕으로 도출된 최적의 지진 취약성 평가 모델을 타 지역에 적용하여 그 성능을 교차 검증(cross-validation)하고자 한다. 테스트 지역은 2017 포항지진(Pohang Earthquake)이 발생한 포항시이며, 선행연구와 동일한 영향인자 및 피해현황 관련 데이터셋을 구축하였다. 검증 데이터 셋은 무작위로 추출해 구축하였으며, 경주시의 랜덤 포레스트(random forest, RF) 기반의 모델에 적용하여 예측 정확도를 도출하였다. 경주시의 모델(success) 및 예측(prediction) 정확도는 100%, 94.9%이며, 포항시 검증 데이터 셋을 적용해 예측 정확도를 확인한 결과 70.4%로 나타났다.
공개키 기반 인증시스템에서 사용자의 실수로 비밀키가 노출되었거나 자격의 박탈, 유효기간 만료 등의 이유로 인증서를 폐지해야 할 경우가 있다. 이에 따라 각 사용자는 수신된 인증서의 유효성을 검증해야만 한다. 이 인증서 폐지 여부를 확인하는 방법으로는 CRL. Delta-CRL, OCSP 등의 방식이 개발되었다. 하지만 이 모든 방식에서의 인증서 유효성 검증은 실시간으로 처리해야 하트로 많은 통신량을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CRL관리의 문제점인 전송시점 차이에 따른 무결성 문제와 신시간 처리로 인한 서버와 네트웍의 과도한 트래픽 발생을 해결한 FM 부가방송(FM Subcarrier Broadcasting)을 이용한 인증시스템을 설계, 인증서 유효성 검증의 성능 향상을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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