본 논문은 평균 객체 전송 지연 시간에 대한 기존의 모델들을 하나의 프레임워크로 통합하고 실제 계산 경험을 통해 결과를 분석하는 것을 목표로 한다. 해석적 객체 전송 지연 시간 모델은 다중 패킷 손실과 작은 혼잡제어 윈도우로 인해 빠른 재전송이 불가능한 멀티홉 무선 네트워크를 위시한 사물 인터넷(IoT) 환경을 가정한다. 이 모델은 또한 초기 혼잡 윈도우 크기와 하나의 혼잡 윈도우에서의 다중 패킷 손실을 고려한다. 성능평가에 의하면, 전송 객체 크기와 패킷 손실률이 작은 경우 평균 객체 전송 지연의 하한값과 상한값은 거의 동일하다. 그러나 패킷 손실률이 커지면 초기 혼잡 윈도우의 크기와 왕복 시간이 평균 객체 전송 지연의 상·하한값에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 최신의 공격 유형을 잘 분류해 내고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이터 마이닝 기법을 이용한 공격 탐지 모델 생성 방법들을 소개하고, 다양한 실험을 통해 탐지율 및 탐지 시간 측면에서 이 모델들의 성능을 비교한다. 이러한 탐지 모델을 생성하는데 중요한 요소로 데이터, 속성, 탐지 알고리즘을 꼽을 수 있는데, 실제 네트워크에서 수집된 NetFlow 데이터와 대량의 KDD Cup 1999 데이터를 사용하였다. 또한 탐지 알고리즘으로서 단일 지도/비지도학습 데이터 마이닝 기법 및 결합된 방법을 이용하여 탐지 모델을 생성, 비교 실험하였다. 시험 결과, 결합된 지도학습 알고리즘을 사용한 경우 모델링 시간은 길었지만 가장 탐지율이 높았고, 모든 경우 탐지 시간이 1초 내외로 실시간 탐지 가능성을 입증할 수 있었다. 또한 새로운 공격에 대한 이상탐지 결과로도 92$\%$ 이상의 탐지율을 보임으로 탐지 가능성을 입증할 수 있었고, SOM 기법을 사용하는 경우에는 새로운 공격이 기존 어느 공격에 유사한 특성을 갖는지에 대한 부과적인 정보도 제공하였다.
최근 정보통신기술의 발달로 인한 각종 모바일 기기와 스마트 기기를 통해 소셜 네트워크 서비스가 많이 대중화 되고 있다. SNS는 오프라인에 존재하는 사회적 관계망이 온라인으로 이동한 친목기반 인맥 형성 서비스이다. SNS는 온라인 커뮤니티와 혼동되어 사용되기도 하지만 차이점이 있다. 이러한 기기들로부터 수집된 정보를 모델링하는 알고리즘으로는 연관성, 군집화, 신경망, 결정 나무 등의 다양한 기법이 제안되고 있다. 이러한 기법들을 활용하여 여러 가지 방대한 자료를 효과적으로 사용 하는데 연구할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 특히 군집화에서 좋은 성능으로 평가받는 EM 알고리즘에 대해서 페이스북 인사이트 데이터를 이용하여 군집화를 수행한 결과를 기반으로 알고리즘의 성능을 평가하였다. 이를 통하여 EM알고리즘에 따른 성능의 변화와 남호주 주립도서관 의 실험데이터의 적용결과를 기반으로 분석하였다.
부표는 항구나 해양의 위험물을 표시하기 위하여 체인에 의해 묶여진 부양물체이며, 크게 이동형과 고정형 부표로 나눌 수 있다. 해양 생태환경의 관찰과 연안지역 주변을 관찰 요구를 충족하기 위하여 스마트 부표들이 개발되었다. 스마트 부표들은 GPS, CDMA, ZigBee과 같은 무선 네트워크 시스템을 가진다. GPS 기술을 사용하면 부표의 위치나 주변 환경에 대한 추적이나 관찰을 할 수 있다. 그러나 고정 부표에 사용되는 GPS 시스템은 비싼 비용과 많은 양의 전력을 소모한다. 많은 부표들은 ZigBee를 사용하여 전력소비를 급격하게 줄인다. 본 논문에서는 적은 데이터 전송과 적은 전력소모를 가진 추적가능 부표 시스템을 소개한다. 제안하는 프로토콜은 시스템의 변경없이 비정상적인 움직임을 찾고 추적 가능한 정보 모을 수 있는 장점을 가진다. 2개의 추가적인 비트와 가입요청 메시지들이 추적 가능한 부표시스템에 사용된다. 제안하는 프로토콜은 페트리넷으로 모델링하였고 도달 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 기 운영되고 있는 도시부 대중교통을 대상으로 노선의 운행빈도 설계 문제의 모델링 및 해법 개발을 위한 방법론을 제시하였다. 개발된 운행빈도 모형은 이중구조 모형으로서 상위 운영자 모형은 이용 가능한 총 차량 대수제약과 최소/최대 운행빈도 제약 하에 비용과 수익을 모두 포함한 순비용을 최소화하는 비선형 최적화 모형이고, 하위 사용자 모형은 가변수요와 용량제약으로 인한 노선의 혼잡, 그리고 노선 간환승에 따른 지체를 고려한 확률적 사용자 평형수단/경로선택 모형이다. 모형의 해법으로는 상위 모형의 경우 목적함수의 그레디언트를 기반으로 하는 "그레디언트 투사 해법"을 제안하였고, 하위모형의 경우는 기존의 "반복조정해법"을 활용하였다. 또한, 구축된 모형과 해법을 소규모 예제네트워크에 적용하여 그 수렴성과 도출된 해를 분석하였다. 본 논문의 운행빈도 설계방법론은 노선의 운영 효율성을 진단 평가하고, 투입 차량대수 제약 하에 대중교통 운영 효율을 개선하는 방안을 마련하는 데 있어 이론적인 토대로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 정보통신산업이 급속도로 발전함에 따라 Internet을 이용하여 각종 정보를 쉽게 얻을 수 있게 되어 수자원 분야에도 정보의 공유와 자료의 통합이 활발히 이루어지고 있다. 또한 재해정보를 효율적이고 직관적으로 표현하기 위해서 방재업무에 GIS를 도입하고 있다. Internet을 통한 손쉬운 정보의 취득은 효율적인 재해관리에 매우 중요하며, 자료의 효율적인 관리와 표현을 위한 GIS기법 또한 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 Internet과 GIS를 결합하여 보다 많은 사람들이 신속하고 정확한 재해정보를 얻을 수 있게 하며, 방재 업무에 활용토록 하여 재해에 의한 주민들의 생명의 위협과 재산피해를 줄이도록 하는데 그 목적이 있다. 효과적인 재해관리를 위해서는 계획과 관련된 정보, 재해발생 이력, 대상지역의 각종 정보가 통합되어 실시간으로 전달될 필요가 있다. 또한 이러한 정보들을 빠른시간내에 이해하고 분석하여 대책을 수립하고 시행해야한다. Internet GIS는 비상상황에 대비한 계획과 대처 그리고 복구사업에 있어 가장 정확하고 신속한 정보를 제공해 줄 수 있다. 즉, Internet GIS는 방대한 양의 정보를 효과적이고 지능적으로 분석이 가능하며, 이해하기 쉬운 그래픽 기반의 자료를 보여주므로 방재업무에 큰 도움을 줄 수 있다. Internet GIS를 방재정보 시스템에 이용할 경우 에 있어 장점, 약점, 기회, 위기에 대한 SWOT분석을 실시하였다. Internet이라는 환경의 장점을 그대로 이어받아 비용면에서 효과적이며 적용범위와 사용자층도 넓어지게 된다. 또한 누구나 간편하게 이용할 수 있어 협력체계 또한 쉽게 구축할 수 있으며 빠른 정보의 교환이 가능하다. 하지만, 인터넷에 의존한다는 점에 있어 서버가 자연재해에 노출될 경우 시스템 자체가 제 기능을 할 수 없으며 여러명이 동시에 서버에 접속을 하기 때문에 컴퓨터에 부하가 많이 걸리는 모델링이나 복잡한 분석은 실시하기 어려우며, 대용량 데이터를 전송할 수 있는 대역폭이 확보 되어야 한다. 또한, Internet 환경으로 개발을 해야되기 때문에 데스크탑용 GIS에 비해 개발속도가 느리며 개발 초기비용이 많이 들게 된다. 하지만, 네트워크 기술의 발달과 모바일과의 연계 등으로 이러한 약점을 극복할 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 홍수재해 정보를 검색, 처리, 분석, 예경보할 수 있는 홍수방재정보 시스템을 구축토록 하였다.
지하 수송에 대한 수요가 증가함에 따라 도로터널 사용자와 운영자는 다양한 원인에 의한 위험에 노출되어 있으며, 주요 원인은 각각 사고 이벤트가 될 수 있는 교통상황이다. QRA(정량적 위험평가)의 중요성은 도로터널의 안전성을 정량화하고, 다수의 이해관계자들의 관점(용량, 신뢰성, 가용성, 유지보수 및 안전)에서의 요구조건에 밸런스를 유지하려는 의도에서 커지기 시작했다. 위험평가에 사용되는 고전적 방법은 ETA, FTA이지만, 변수의 다양함과 상호관계를 반영하지 못한다는 이유에서 이 방법들은 상대적으로 단순한 경우에만 적용할 수 있다. 특정위험평가에 필요한 객체, 이벤트, 결과 및 가정, 경계조건 등의 총체는 도로 터널시설 위험평가를 위해 필수적인 내용으로 관찰되어야 하는 시스템을 만들고, 정보, 데이터, 모델 등 관련 항목들이 그 시스템을 서술하게 된다. 시스템은 위험모델에 기반한 계층적 지표들을 사용하여 모델링되고 분석되며, 시스템의 모든 가능한 구성은 지표의 적절한 선택을 통하여 표현될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 일반터널에서뿐만 아니라 복층터널 같은 복합적인 지하시스템 변수들간의 상호의존성을 고려하여 정량화할 수 있는 베이지안 네트워크를 근거로 한 정량적 위험평가방법을 소개한다.
많은 종류의 데이터들은 텐서로 표현될 수 있다. 텐서란 다차원 배열을 의미하며, 그 예로 (사용자, 사용자, 시간)으로 이루어진 소셜 네트워크 데이터가 있다. 이러한 다차원 데이터 분석에 있어서 텐서 생성기는 시뮬레이션, 다차원 데이터 모델링 및 이해, 샘플링/외삽법 등 다양한 응용이 가능하다. 하지만, 존재하는 텐서 생성기들은 실제 세계의 텐서처럼 멱 법칙을 따르는 특성과 희박성을 갖는 텐서를 생성할 수 없다. 또한, 처리가능한 텐서 크기에 한계가 존재하고, 분산시스템에서 추가 분석을 하려면 텐서를 분산시스템에 업로드 하는 추가비용이 든다. 본 논문은 분산 테라스케일 텐서 생성기(TeT)를 제안함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다. TeT는 희박성을 갖는 랜덤 텐서와 희박성과 멱 법칙을 따르는 특성을 갖는 Recursive-MATrix 텐서, 크로네커 텐서를 크기 제한없이 생성할 수 있다. 또한, TeT에서 생성된 텐서는 같은 분산 시스템에서 추가적인 텐서분석이 가능하다. TeT는 효율적인 설계로 인해 거의 선형적인 머신확장성을 보인다.
시맨틱 웹의 발전은 정보의 규격화, 의미화를 통한 지식을 기본으로 이루어지며, 온톨로지는 이러한 지식표현을 위해 필수적으로 사용되는 도구이다. 온톨로지상에서 개체(Individual)들은 URI(Uniform Resource Identifier)를 이용하여 유일하게 지칭될 수 있어야 한다. 예를 들어, 국가 R&D 기반정보를 모델링하고, 이를 이용하고자 하는 경우에 URI 기반의 온톨로지 설계와 구현이 필수적으로 요구된다. 그렇지만, 식별체계나 URI를 사용하기 위해서는 방대한 인적 물적 자원의 투입이 불가피하여 과학기술문헌상의 인력정보를 식별체계 기반으로 구축하고자 하는 시도가 미약한 실정이었다. 이에 본 연구는 과학기술문헌을 포함한 국가 R&D 기반정보 온톨로지 구축에서 핵심이 되는 인력정보를 포함한 다양한 정보들을 URI 기반으로 구축, 관리, 서비스하는 방법을 기술한다. 약 7,000여건의 국내학술대회 논문들로부터 획득한 기반정보는 추론 서비스를 통해 연구자 네트워크 분석, 성과통계 등 다양한 시맨틱 웹 응용 분야들에 적용된다.
최근 들어 확률 분포를 개체군으로부터 추정하여 보다 효율적으로 최적화를 해결하려는 연구가 진행되고 있다. 특히 복잡한 문제의 해결을 위해서 혼합 분포가 사용되고 있다. 그러나 이 경우 몇 개의 성분으로 혼합 분포를 나타낼 것인가를 결정하기 어려운 문제가 있으며, 각 분포에 의하여 표현되는 이전 세대의 우수한 부분 해들을 잘 결합하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는 변분 베이지안 혼합 인자 분석(variational Bayesian mixtures of factor analyzers) 기법을 사용한 개체군의 분포 추정을 통해 실수 공간에서의 최적화 문제를 해결하는 방법을 제안한다. 이 기법은 혼합 분포의 개수 추정을 자동화하며, 잠재 변수(latent variable)를 사용하여 각 분포가 표현하는 세부 개체군 내에 포함된 부분 해들의 혼합을 효율적으로 수행할 수 있다. 잘 알려진 함수 최적화 문제들에 대해 다른 분포 추정 진화 알고리즘과 비교하여 제안하는 방법의 우수성을 검증하였다. 또한 시스템 생물학에서 다루고 있는 생화학 네트워크의 동적 모델링을 위한 매개변수 추정도 성공적으로 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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