본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.
본 연구에서는 반응표면법에 다항함수, 지수함수, 로그함수등을 적용한 다양한 회귀함수를 이용하여 최적화를 수행하였다. 이를 검증하기 위해 트러스 구조와 하니콤 복합재 플랫폼에 대하여 응력 및 고유진동수를 고려하여 최적설계를 수행하였다. 근사함수를 효과적이고 용이하게 하는 방법을 실험계획법이라 하는데 중심합성법, 요인설계법, 회전계획법, 심플렉스법 등이 있으며, 본 연구에서는 중심합성법을 이용하여 반응표면을 생성하였다. 이를 위하여 구조해석 코드로 MSC/NASTRAN을 사용하였으며 최적설계 프로그램은 중심합성법을 기반으로 하여 다양한 회귀모델에 의한 반응표면을 적용하여 작성하였다. 또한 이 결과를 기존의 도함수를 이용한 최적화 기법이나 유전자알고리즘을 이용한 최적화 결과와 비교하여 반응표면법의 설계상의 장점 및 반응표면 생성 시 다양한 회귀모델에의 사용에 대한 신뢰성을 확인하였다.
본 논문에서는 객체의 윤곽선 정보에 기반한 수정된 그래프컷(Graph-cut) 알고리즘을 이용하여 동영상에서 효율적으로 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 첫 프레임에서 자동 추출 알고리즘 이용하거나 사용자와의 상호작용을 통해 영상에서 객체를 분리한다. 객체의 형태 정보를 상속시키기 위해 이전 프fp임에서 추출된 객체 윤곽선의 움직임을 예측한다. 예측된 윤곽선을 기준으로 블록 단위 히스토그램 역투영(Block-based Histogram Back-projection) 알고리즘을 수행하여 다음 프레임의 각 픽셀에 대한 객체와 배경의 컬러 모델을 형성한다. 또한 윤곽선을 중심으로 전체 영상에 대한 로그함수 기반의 거리 변환 지도(Distance Transform Map)를 생성하고 인접 픽셀간의 연결(link)의 확률을 결정한다. 생성된 컬러 모델과 거리 변환 지도를 이용하여 그래프를 형성하고 에너지를 정의하며 이를 최소화하는 과정을 통해 객체를 추출한다. 다양한 영상들에 대한 실험 결과를 통해서 기존의 객체 추출 방법보다 제안하는 방법이 객체를 보다 정확하게 추출함을 확인할 수 있다.
생식 첨가량을 3.7-11.7%로 조절한 생식음료의 분산안정성을 터비스캔을 사용하여 광학적 방법으로 측정하였다. 생식음료는 제조 후 시간이 경과함에 따라 음료 하부에서는 침전이 생성되어 후방산란광플럭스(이후 후광플럭스로 약칭)가 강해진 반면, 중간부에서는 청징현상에 의해 약해졌으며, 최상층부에서는 거품이 생성되어 다시 강해졌다. 생식 첨가량이 증가할수록 침전이 서서히 진행되었으며 전체 침전층은 두텁게 형성되었다. 침전에 의한 후광플럭스의 퍼센트변화율의 시간에 따른 변화는 로그 모델이 적용 되었으며 결정계수는 0.979-0.988로 높은 값을 보였다. 생식 첨가량은 생식음료의 상층부에 형성되는 청징층과 하층부의 침전층의 경계면, 즉 청징층 선단의 이동속도 뿐 만 아니라 분리된 층의 수에도 영향을 미쳤다. 생식 첨가량 3.7%의 경우는 2층으로, 5.7-9.7%의 경우는 3개 층으로, 11.7%는 4개 층으로 분리되었다. 생식음료 제조 후 17-29분 사이에 1차 청징층 발생이 시작되었고 22-53분간 지속되었으며, 생식첨가량이 낮을수록 청징층 두께는 증가하였다. 청징층 발생은 생식 첨가량 7.7%인 음료에서 가장 늦게 나타나 최대 분산안정성을 보였다.
자연하천의 주요한 특징 중 하나인 하천의 사행은 직선수로에서 예측되는 유속분포를 왜곡시키며 매우 복잡한 흐름구조를 형성한다. 이는 하상 경계면에서 발생하는 전단응력 분포의 변화를 야기하는데 하상 경계면에서의 전단응력은 다양한 경험적 관계에 의존하는 유사이동의 한계 소류력 산정 및 오염물질 거동해석의 분산계수 산정에 많은 영향을 미치게 된다. 물리적인 관측을 통한 하상 경계면에서의 전단응력의 관측은 다소 제한적이며 많은 비용을 요구한다. 따라서 하상 경계면에서 발생하는 전단응력의 경우 수심의 20% 이하의 연직 유속분포를 벽법칙에 적용하여 추정하는 방법이 주로 이루어지고 있다. 벽법칙을 이용한 하상 경계면의 전단응력을 계산하는 경우 대수중복층의 유속 분포 $u/u^*=(1/{\kappa})ln(zu^*/{\nu})+B$에서 무차원상수 ${\kappa}$와 B의 적절한 추정이 요구되어 진다. 일반적으로 무차원상수 ${\kappa}$와 B는 수리학적으로 매끄러운 벽면에서 대략 ${\kappa}=0.4$, B=5.5로서 경험적으로 이용되고 있다. 본 연구에서는 직선수로 및 다양한 사행수로의 3차원 흐름장 모의를 수행하여 벽법칙의 대수 중복층을 따르는 주흐름 방향 유속의 연직분포를 비교하였다. 수치모의 소프트웨어로서 Linux 기반의 OpenFOAM이 사용되었으며 모델의 검증을 위해 Chang(1971)에 의해 수행 된 사행수로에서의 유속장 관측 결과와 비교하였고 수치모의 결과가 실험 관측치와 잘 일치하는 것으로 판단되었다. 수치모의에 적용 된 사행수로의 형상은 Hey(1976)에 의해 제안 된 사행하천의 지형학적 인자들 간에 관계를 이용하여 사행도 1.03에서 2.42까지 총 7개의 사행수로 지형을 생성하였다. 사행도의 변화에 따라 만곡부 정점에서 대수중복층 구간의 주흐름 방향 유속의 연직분포를 비교한 결과, 본 연구에서 생성 된 모든 사행수로에서 대수중복층 구간의 무차원 유속 $u^+$와 무차원 거리 $z^+$가 로그 분포를 따르는 것으로 나타났으나 경험적으로 사용되었던 무차원상수 B의 경우 사행도가 증가 할수록 대수적으로 감소하는 경향이 나타났다. 본 연구에서는 이러한 관계가 무차원 상수 B값에 미치는 영향을 반영하여 수리학적으로 매끄러운 벽면에서 적용이 가능한 수정된 대수중복층 식을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 퍼지-PI 제어 알고리즘을 이용하는 무인 항공기용 터보제트 엔진 제어기를 제안한다. 터보제트 엔진의 가감속시 서지와 flame-out 현상을 방지하기 위해 연료 유량 제어 입력을 퍼지-PI 제어기로 생성한다. 가속도 오차의 로그함수를 사용하여 퍼지 추론 규칙을 만듦으로써 추종오차를 줄이도록 하였다. 제안된 제어기의 성능확인을 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 선형 엔진 모델에 적용하였으며 엔진 출력이 기준 가감속 명령에 잘 추종함을 보였다.
Presented in the paper is a log data based modeling method for effective construction of a virtual plant model which can be used for the virtual PLC (Programmable Logic Controller) simulation. For the PLC simulation, the corresponding virtual plant, consisting of virtual devices, is required to interact with the input and output symbols of a PLC. In other words, the behavior of a virtual device should be the same as that of the real device. Conventionally, the DEVS (Discrete Event Systems Specifications) formalism has been used to represent the behavior a virtual device. The modeling using DEVS formalism, however, requires in-depth knowledge in the simulation area, as well as the significant amount of time and efforts. One of the key ideas of the proposed method is to generate a plant model based on the log data obtained from the production system. The proposed method is very intuitive, and it can be used to generate the full behavior model of a virtual device. The proposed approach was applied to an AGV (Automated Guided Vehicle).
웜이란 시스템의 취약점을 탐색하고 취약한 시스템을 공격하여 훼손시키는 독립형 프로그램으로서, 네트워크를 통하여 자신을 복제하고 확산한다. 본 논문에서는 웜 탐지 및 차단 방법을 연구하였다. 먼저 가상 시뮬레이션 테스트베드인 Deterlab 환경에서 Codered II 웜 트래픽을 발생시켰다. 이 트래픽을 Earlybird를 이용하여 의심스러운 부분을 식별한 후, Wireshark를 통해 분석하여 Snort 규칙을 작성하였다. 다음으로 Codered II 웜 트래픽에, 앞에서 작성된 Snort 규칙을 적용함으로써, 생성된 로그 파일의 확인을 통해, 정상적으로 웜 탐지가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
외래어란 외국어로부터 들어와 한국어에 동화되고 한국어로서 사용되는 언어이다. 나날이 우리의 언어사용 문화에서 외래어의 사용 비율은 높아져가는 추세로, 전문분야에서는 특히 두드러진다. 그러므로 더 효율적이고 효과적인 자연언어처리를 위해서 문서 내 외래어 인식은 중요한 전처리 과정이다. 따라서 본 논문에서는 bidirectional LSTM(이하 bi-LSTM)-CRF 모형의 심층학습을 이용한 음절태깅 기반의 외래어 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템의 외래어 인식 학습 과정은 다음과 같다. 첫째, 학습용 말뭉치 자료의 한글 음절들과 공백, 마침표(.)를 토대로 word2vec을 통해 학습용 피쳐(feature) 자료를 생성한다. 둘째, 학습용 말뭉치 자료와 학습용 피쳐 자료를 결합하여 bi-LSTM 모형 학습 자료를 구축한다. 셋째, bi-LSTM 모형을 거쳐 학습된 결과물을 CRF 모형에서 로그 가능도(log likelyhood)와 비터비(Viterbi) 알고리즘을 통해 학습 결과물을 내놓는다. 넷째, 학습용 말뭉치 자료의 정답과 비교한 뒤 모형 내부의 수치들을 조정한다. 다섯째, 학습을 마칠 때까지 반복한다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 이용하여 자체적인 뉴스 수집 자료에 대해서 높은 정확도와 재현율을 기록하였다.
본 논문은 웹페이지의 로그인 또는 패스워드 변경 인터페이스에서 제공하는 패스워드 표기 방법이 국내 사용자의 패스워드 구성(composition)에 영향을 주는지 설문을 통해 살펴보고, 보안 향상을 위한 표기법을 제안한다. 특히 현재 혼용되고 있는 외국어 '패스워드' 표기와 이를 우리말로 번역한 '비밀번호' 표기는 의미적인 차이가 있다. 국내 S대학교 재학생 200명을 대상으로 설문조사를 통해 '비밀번호' 표기를 사용할 때 더 많은 학생들이 숫자 위주의 패스워드를 만드는 것을 확인하였다. 숫자 위주의 패스워드는 그렇지 않은 경우에 비해 가능한 조합의 수가 크게 감소하므로 이는 보안에 좋지 않은 영향을 줄 우려가 있다. 따라서 본 논문이 국내 사용자들의 패스워드 보안을 향상시킬 방법을 찾는 연구의 참고 자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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