시스템의 모델링 과정에서 발생될 수 있는 불확실성(uncertainty) 혹은 미지의 가반중량을 비롯한 외란에 의해 발생되는 불확실성 등을 갖고있는 로봇의 강건 추적제어기 설계를 위해 가변구조시스템(variable structure system) 이론을 적용하였다. 시스템 방정식과 연계하여 슬라이딩 모드가 존재하기 위한 조건을 구했으며, 입력 에 대한 불확실성은 매칭조건(matching condition)을 가정하여 다루었다. 기존의 방법에 비해 제어기 설계과정이 간단 명료하며 요구되는 궤적에 대한 추적제어 효과 또한 매우 우수함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 입증하였다.
공력탄성학적 안정성 해석에 있어서 모델링 오차 및 구조 불확도에 의해 결과의 정확도는 떨어질 수 있다. 따라서, 이러한 모델링 오차 및 구조 불확도를 고려한 공탄성 안정성 경계를 예측할 필요가 있다. 이러한 모델링 오차 및 불확도를 고려한 공탄성 안정성 예측을 위해 강건 공탄성 해석이 제안되었다. 본 연구에서는 ${\mu}$ 해석기법과 모달접근법과 MSA를 사용한 조종날개의 공탄성 모델로 부터 강건 공탄성 모델링과 해석을 수행하였다. 강건 공탄성 해석 프로그램이 개발되었고, 기존의 공탄성 해석 결과와 비교/검증하였다.
본 연구에서는 다구찌방법을 이용하여 고분자 전해질 연료전지 스택 가스켓의 강건설계를 수행하였다. 스택의 조립과정 시 발생하는 조립오차(잡음인자)를 고려한다. 이러한 잡음인자를 포함한 연구는 연료전지 스택의 안전성 확보와 성능향상을 위해 필요하다. 잡음인자의 영향이 둔감하도록 설계하기 위하여 다구찌의 강건설계 방법을 적용하였다. 가스켓 해석의 경우 하중과 변위의 초탄성 거동을 표현하기 위하여 Mooney-Rivlin의 변형률에너지 함수를 사용하였다. 또한, 단축 및 등가 이축 인장 시험을 통해 초탄성 거동의 해석에 필요한 물성을 구하였으며, 비선형 초탄성 해석을 수행하고 강건설계를 수행 하였다. PEMFC 스택의 강건설계를 통하여 구조적 신뢰성을 확보하게 되었다.
일반적으로 음성은 시간함수로 표현되며 음성인식에서 표준모델을 모델링하는 것은 매우 중요한 문제이다. 음절 단어, 연속음성을 발성할 때 자음과 모음에 따라 발성시간에 차이가 있으며 이를 잘 모델링하는 것 또한 음성인식에서는 중요한 문제라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 강건한 음향모델을 학습하기 위해 시간의 변화와 상태분할과정에서의 모델의 변화를 고려하여 다양한 구조의 초기모델을 작성하였다. 각 초기모델에 의한 HM-Net 문맥의존 음향모델은 음소결정트리 기반 SSS 알고리즘(PDT-SSS)을 이용하였다. PDT-SSS 알고리즘은 미지의 문맥정보를 해결하기 위해 문맥방향과 시간방향으로 목표 상태수에 도달할 때까지 상태분할을 수행하여 모델을 작성하는 방법이다. 음성의 시간변이를 고려한 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 설정한 각 모델의 구조에 대한 유효성을 확인하기 위해 국어공학센터의 452 단어를 대상으로 음소와 단어인식 실험을 수행한 결과. 음소인식의 경우 상태수 2000개에서 2상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 11.4% 향상된 인식성능과 39.2초의 인식시간을 단축할 수 있었다. 또한 단어인식의 경우 상태수 2000개에서 1상태 구조의 모델에 비해 4상태 구조가 약 5% 향상된 인식성능과 4상태 구조에서 한 단어를 인식하는데 평균 0.8초가 소요되었다. 따라서 강건한 문맥의존 음향모델을 작성하기 위해 수행한 초기모델의 구조에 관한 연구가 향후 음성인식 시스템을 구축하는데 유효함을 확인할 수 있었다.
생체네트워크는 여러 종류의 환경 변화에 매우 강건하다고 알려져 있지만 그 메커니즘은 아직 밝혀지지 않고 있다. 본 논문에서는 랜덤 네트워크에 비해 생체네트워크에 되먹임 루프가 매우 많이 존재한다는 구조적 특징을 발견하고 그것이 네트워크의 강건성에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 이를 위해 불리언 네트워크 모델을 이용하여 네트워크 강건성을 적절하게 측정하는 방법을 정의하고 많은 불리언 네트워크에 대해서 시뮬레이션하였다. 그 결과, 불리언 네트워크에서 되먹임 루프의 개수가 증가하면 고정점 끌개의 개수는 거의 변화가 없지만 유한순환 끌개의 개수는 크게 줄어든다는 사실을 밝혔다. 또한, 되먹임 루프의 개수가 증가함에 따라 고정점 끌개로 수렴하는 거대한 끌개 영역이 생성됨을 보였다. 이러한 사실들은 매우 많은 수의 되먹임 루프가 네트워크의 강건성을 높이는 데 중요한 요인임을 설명한다.
연합학습은 원본 데이터를 공유하지 않고 모델을 학습할 수 있는 각광받는 프라이버시를 위한 학습방법론이다. 이를 위해 참여자의 데이터를 수집하는 대신, 데이터를 인공지능 모델 학습의 요소들(가중치, 기울기 등)로 변환한 뒤, 이를 공유한다. 이러한 강점에 더해 기존 연합학습을 개선하는 방법론들이 추가적으로 연구되고 있다. 기존 연합학습은 모델 가중치를 평균내는 것으로 참여자 간에 동일한 모델 구조를 강요하기 때문에, 참여자 별로 자신의 환경에 알맞은 모델 구조를 사용하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 지식 증류 기반의 연합학습 방법(Knowledge Distillation-based Federated Learning)으로 서로 다른 모델 구조를 가질 수 있도록(Model Heterogenousity) 하는 방법이 제시되고 있다. 연합학습은 여러 참여자가 연합하기 때문에 일부 악의적인 참여자로 인한 모델 포이즈닝 공격에 취약하다. 수많은 연구들이 기존 가중치를 기반으로한 연합학습에서의 위협을 연구하였지만, 지식 증류 기반의 연합학습에서는 이러한 위협에 대한 조사가 부족하다. 본 연구에서는 최초로 지식 증류 기반의 연합학습에서의 모델 성능 하락 공격에 대한 위협을 실체화하고자 한다. 이를 위해 우리는 GMA(Gaussian-based Model Poisoning Attack)과 SMA(Sign-Flip based Model Poisoning Attack)을 제안한다. 결과적으로 우리가 제안한 공격 방법은 실험에서 최신 학습 기법에 대해 평균적으로 모델 정확도를 83.43%에서 무작위 추론에 가깝게 떨어뜨리는 것으로 공격 성능을 입증하였다. 우리는 지식 증류 기반의 연합학습의 강건성을 평가하기 위해, 새로운 공격 방법을 제안하였고, 이를통해 현재 지식 증류 기반의 연합학습이 악의적인 공격자에 의한 모델 성능 하락 공격에 취약한 것을 보였다. 우리는 방대한 실험을 통해 제안하는 방법의 성능을 입증하고, 결과적으로 강건성을 높이기 위한 많은 방어 연구가 필요함을 시사한다.
최근 웹 서비스 기반 서비스 지향 구조는 네트워크 상에 분산된 다양한 애플리케이션을 효과적으로 통합하기 위한 방법으로 널리 활용되고 있다. 서비스 지향 구조에서 BPEL은 비즈니스 프로세스 모델 언어로, 다양한 서비스들을 통합하는 방법을 제시하고 있다. 현재 이러한 BPEL을 이용한 서비스 통합 및 조합에 관해 많은 연구가 진행되고 있으며 서비스들 간의 호환성을 검증하려는 노력, 비즈니스 프로세스의 식별과 추적에 관한 몇몇 연구가 진행되었다. 그러나 다양한 서비스의 조합으로 인해 발생하는 문제를 해결하려는 연구는 부족하다. 특히 조합된 서비스가 얼마나 신뢰할 수 있는지, 예외 상황에 대해 얼마나 강건하게 대처할 수 있는지 평가하고자 하는 노력은 거의 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 BPEL을 이용한 서비스 조합에 있어서 조합된 서비스의 강건성을 테스트하기 위한 방법과 이 방법을 지원하기 위한 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 논문의 방법은 BPEL 프로세스와 참여하는 다양한 서비스를 분석하고, 분석된 정보를 바탕으로 실제 서비스들에서 발생 가능한 다양한 예외 상황을 발생시키는 가상의 환경을 구축하여 강건성 테스트를 수행한다. 이는 BPEL 프로세스로 표현된 서비스 조합이 얼마나 예외 상황에 강건하게 대처하는지 검증하는 방법이다.
Design of experiments is utilized for exploring the design space and for building response surface models in order to facilitate the effective solution of multi-objective optimization problems. Response surface models provide an efficient means to rapidly model the trade-off among many conflicting goals. In robust design, it is important not only to achieve robust design objectives but also to maintain the robustness of design feasibility under the effects of variations, called uncertainties. However, the evaluation of feasibility robustness often needs a computationally intensive process. To reduce the computational burden associated with the probabilistic feasibility evaluation, the first-order Taylor series expansions are used to derive individual mean and variance of constraints. For robust design applications, these constraint response surface models are used efficiently and effectively to calculate variances of constraints due to uncertainties. Robust optimization of automotive seat is used to illustrate the approach.
본 연구는 공급사슬 회복탄력성 선행요인들과 공급사슬 회복탄력성, 기업 경영성과 간의 관계에 대하여 분석하는 것이다. 공급사슬 회복탄력성의 선행요인으로 공급사슬통합, 위험관리활동, 가시성을 선정하였으며, 이들 요인들이 공급사슬 회복탄력성으로서 민첩성과 강건성에 미치는 영향, 민첩성과 강건성 요인이 기업 경영성과에 미치는 영향을 연구하는 것이다. 이를 위하여 우리나라의 제조 기업체를 대상으로 설문조사를 시행하였으며, 총 124부의 설문지를 연구에 활용하였다. 연구가설의 검정결과 공급사슬통합, 위험관리활동, 가시성은 민첩성과 강건성에 정(+)의 유의한 영향을 미친다. 그리고 민첩성은 기업 경영성과에 정(+)의 유의한 영향을 미친다. 그러나 강건성은 기업 경영성과에 정(+)의 영향을 미치지만 유의하지는 않았다. 이러한 연구가설 검정을 통해 중소 제조 기업들이 공급사슬 회복탄력성을 확보하기 위해서는 공급사슬통합, 위험관리활동, 가시성 역량을 확보할 필요성이 있다. 또한 민첩성과 가시성 역량은 기업 경영성과로 연결될 수 있음을 확인하였다. 그리고 공급사슬 회복탄력성의 선행요인들과 공급사슬 회복탄력성, 기업 경영성과 간의 전체적인 관계 구조에 대하여 제시하였다.
본 논문에서는 이동 에드-혹 네트워크에서 조합가중치 클러스터링 알고리즘을 적용하여 강건하고 신뢰성 있는 클러스터 기반의 그룹 멀티캐스트 방식을 제안한다. 에드-혹 네트워크는 고정된 통신 하부 구조의 도움 없이 이동 단말기로만 구성된 무선 네트워크이다. 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인하여 에드-혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 강건하고, 간단하면서 에너지 소비를 최소화하여야 한다. WCGM(Weighted Cluster Group Multicast)방식은 조합 가중치 다중 클러스터 기반 구조를 이용하고 기존의 FGMP(Forwarding Group Multicast Protocol)방식의 장점인 제한적인 플러딩에 의한 데이터 전달방식은 유지하면서 클러스터 헤드 선출 시 조합가중치를 적용한다. 이것은 안정적이며 강건한 데이터 전달 구조를 가지기 때문에 데이터 전달 구조를 유지하기 위한 오버헤드(Overhead)와 데이터 전달을 위한 오버헤드를 모두 줄이는 효과를 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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