능동소나 시스템에서 표적신호의 근거리 정보가 중요해짐에 따라, 표적 음향산란 신호의 고유한 특성을 분석하기 위해 실험적인 방법과 시뮬레이션 기법이 사용된다. 본 논문에서는 표적신호 합성을 위해 축소표적 반향실험을 수행하였고. 자료의 분석 결과 축소표적의 음향산란은 거울면 반사의 영향이 큰 것으로 분석되어, 표적신호 합성에서 기하광학이론을 응용하였다. 복잡한 형태의 표적을 여러 표본형상으로 분리하고, 각 표본형상의 기여도를 신호의 위상과 강도를 줌으로써 계산하였으며, 표적신호 합성모델의 검증을 위해 실제 축소표적 실험 결과와 비교하였다.
최근 전산환경은 웹 환경에 적합한 개방형 시스템으로 변모하고 있다. 서로 다른 플랫폼을 기반으로 한 클라이언트들과의 연동을 위해서, 각 시스템에 따른 어플리케이션이 개발되어야 했다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 JDBC를 이용한 이 기종간의 시스템을 통합할 수 있는 통합 시스템 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 인터넷 환경하에서 생성되는 산출물을 객체 형태로 통합 관리하고, 데이터베이스와 연결하여 객체들을 효율적으로 관리해 주는 웹기반 통합 객체 관리 모델을 설계한다. 이 모델로 기존의 시스템을 재사용하고 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 데이터베이스군들을 최소한의 코드 수정을 통하여 구동할 수 있게 함으로써 경제성을 높이는 것이 본 논문의 목적이다.
지능형 라이프로그 시스템은 언제(When), 어디서(Where), 누구와 함께(Who), 어떤 상황에서(What, How), 일어나는 정보, 즉 사용자의 일상에서 발생되는 시간, 인물, 장면, 연령대, 감정, 관계, 상태, 위치, 이동 경로 등의 다양한 상황정보들을 인식하여 태그를 달아 사용자의 일상생활을 기록하고 쉽고 빠르게 접근하도록 제공하는 것이다. 상황인식은 자동태킹(Auto-Tagging) 기술과 생체인식 기술인 얼굴인식을 이용해, 태그(Tag) 단위의 정보를 자동으로 생성하고 분류되어 상황정보 DB을 구축한다. 상황정보 DB에는 지리정보, 위치정보, 날씨정보, 감정정보 등을 포함하고 있다. 본 논문에서는 감정정보를 자동으로 기록하기 위해서 능동형태 모델 방법을 사용해 무표정과 웃는표정을 인식하는 어플리케이션을 개발하였다.
최근 의료서비스 추세는 소비자의 교육과 생활수준의 향상으로 인해 의료기관이 추구하는 일방적인 형태의 의료서비스에서 벗어나 보다 차별화되고 지속적으로 자신의 건강관리가 가능한 능동형 의료서비스 형태로 변화하고 있다. 따라서 스마트 텔레메디슨 시스템은 기존의 단순한 혈압, 혈당, 심장박동, 체온 측정기 등에 블루투스와 이동통신 모듈의 결합을 통해서 의료서비스를 제공하며, 환자가 인식하지 못하는 사이에 환자의 건강 상태 패턴을 분석하여 예방적인 건강관리가 가능한 능동형 유비쿼터스 의료서비스를 제공하게 한다. 즉 온라인과 오프라인의 의료서비스 환경이 상호 연결되어 시간과 장소에 구애 받지 않고 스마트폰과 모바일 의료검진 디바이스를 통해서 양방향으로 의료서비스를 제공한다. 특히 정보통신 기술의 발전과 더불어 새롭게 등장하는 스마트 텔레메디슨 서비스 사업자를 통해 환자들이 효과적인 의료 검진을 위해 장시간 이동하고 대기하는 시간과 비용을 절감하고 환자의 종적 건강 데이터관리를 통해서 환자 스스로가 건강관리를 하게 한다. 또한 개인화된 맞춤형 예방 건강관리 의료서비스를 이용하게 함으로써 다양한 형태의 의료서비스 비즈니스 상거래를 가능하게 하고 있다. 본 연구는 예방의학적인 스마트 텔레메디슨 시스템을 정의하고 이를 기반으로 한 비즈니스 모델 설계와 분석 및 평가모델을 제시하고자 한다.
ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAN:CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 자임을 부여받게 돨 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생학 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 대처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해 기존의 이동 에이전트 객체를 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리한다. 노한, 이주 노트의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리 시 소요되는 시간을 단축시킨다
본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAM: CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 작업을 부여받게 될 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생할 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄 지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 데처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해서 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리된다. 또한, 이주 노드의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리시 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
가상환경을 구축하는 있어 상황은 동적인 형태로 존재한다. 즉, 어떤 객체의 등장이나 소멸, 변화 혹은 서로 다른 두 객체간의 관계에서 상황은 형성된다. 또한, 이런 상황은 시간의 흐름에 따라서 구성하는 에이전트의 행동에 의해 바꾸어 질 수 있는데, 이러한 상황은 어떠한 형태로 가상세계를 구성하며, 에이전트에 인식되어 질 것이다. 만약 에이전트의 행동에 의해 만들어지는 상황이 다른 어떤 객체에게 있어 예측할 수 없었던 상황이라면, 기존의 스크립트 기반 시스템에서는 어떻게 될 것인가\ulcorner 본 연구에서는 이런 각각의 상황을 이벤트의 구성으로 표현함과 동시에 등장 에이전트의 구성된 상황에 대한 인식과 에이전트의 내부환경요소 즉 감정요소를 도입함으로써 발생 상황에 능동적으로 대처하는 시스템에 대한 환경을 제안하고자 한다.
생산 현장에서 발생되는 다양한 형태의 데이터는 스마트한 제조관리를 가능하게 하는 원동력으로 이를 효율적으로 저장하고 처리, 분석하는 일련의 과정이 4차 산업혁명 기반의 제조혁신에 능동적으로 대응하기 위한 핵심요소로서, 이와 관련한 다양한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히, 제조데이터 분석이라는 영역은 단순하게 기존의 데이터를 통계적인 접근 수단으로만 보는 것이 아니라 다양한 산업별 업종 도메인의 특성에 기반하여 빅데이터 분석과 기계학습 등의 인공지능 모델로 발전하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업별 제조현장을 이해하는 도메인 경험 및 특성을 고려하여 데이터를 효과적으로 저장, 처리, 분석할 수 있는 클라우드 형태의 빅데이터 시스템을 제안한다.
최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷환경 하에서 생성되는 산출물을 컴포넌트 객체 형태로 통합 관리하고, 데이터베이스와 연결하여 객체들을 효율적으로 관리해 주는 웹기반 인덱스순서관계정보모델을 설계한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스(class)들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형함으로서 개발자가 관계정보를 쉽게 파악하여 모델링 선계언어인 UML 선계방법에 쉽게 적응할 수 있게 한다. 이 모델로 기존의 시스템을 재사용하고 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 데이터베이스 군들을 최소한의 코드 수정을 통하여 구동할 수 있게 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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