전통적인 동적 시스템의 제어에는 제어대상의 정확한 수학적 모델링이 필요하다. 그러나 동적 시스템의 모델링은 복잡한 상태방정식과 많은 제어파라메터들에 의해 매우 복잡한 계산과정을 필요로 한다. 그러므로, 본 논문에서는 신경회로망을 이용한 동적 시스템의 상태 공간 인식 모델을 제안하였으며, 제안된 신경회로망을 학습시키기 위하여 가우스-뉴턴 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안된 신경회로망 모델은 시소 시스템 인식문제를 컴퓨터 모이실험을 통해 효과적임을 보였다.
생산 시스템은 일반적으로 규모가 크고 복잡하며 동시 발생적인 특성을 가지는 경우가 많다. 이러한 특징은 시스템의 행태를 사전에 분석하고 시뮬레이션하기 위한 모델링에 많은 어려움을 가져오게 한다. 본 논문은 이러한 어려움을 해결하기 위하여 객체지향 페트리네트를 이용한 생산시스템 모델링 및 분석 도구를 제사한 것이다. 기본적인 구조는 페트리네트를 객체의 개념으로 구성하는 것이다. 객체의 개념으로 페트리네트를 구성하고 시스템의 행태는 객체간의 메시지 교환과 객체내의 행태로 표현된다. 시스템 분석에 있어서는 객체간의 메시지 전달관계와 객체내의 행태 분석 등이 가능하다. 대상 시스템이 객체의 클래스 개념으로 구성되기 때문에 복잡도가 많이 감소될 수 있다. 특히 본 논문에서는 상속성의 개념을 객체 지향 페트리네트에서 어떻게 구현할 것인가에 대한 방법과 분석 방법이 제시되었다.
상담 효과를 극대화할 수 있는 면대면 상담은 교수와 학생의 상담 시간과 장소를 일치시켜야 하는 번거로움이 있지만 자동화된 상담 예약 시스템을 통해 극복할 수 있다. 이에 더해, 시스템이 프로세스와 데이터 복잡성을 대폭 감소시킬 수 있는 인터페이스를 제공한다면 면대면 상담을 더욱 효과적으로 지원할 수 있다. 이 논문에서는 RIA(Rich Internet Application) 기술을 적용한 교수-학생 상담 예약 시스템을 제안하고, 적용된 리치 클라이언트, 서버, 개발 툴 기술에 대해 알아본다. 제안한 시스템에서 사용자는 동적이고 풍부한 상호작용을 가능하게 하는 리치 클라이언트를 통해 상담 예약 시스템에 접속하여 원스크린 (OneScreen) 시스템으로 상담 예약을 할 수 있기 때문에 프로세스와 데이터 복잡성으로부터 벗어날 수 있다. 또한, 개발자는 Flex와 ColdFusion서버 기술과 FlexBuilder 개발 툴을 이용해 마르게 웹 어플리케이션을 개발할 수 있다는 것을 알 수 있다. 향후 RIA 구현 기술은 풍부한 상호작용을 요구하는 웹 어플리케이션 개발에 널리 적용될 것으로 기대된다.
오늘날의 규모가 매우 크고 복잡한 시스템 및 네트워크 환경 하에서 컴퓨터 시스템의 보안 관리는 매우 중요하다. 역할기반 접근제어 (RBAC : Role-Based Access Control)는 시스템 상의 역할을 기반으로 하는 접근제어 메커니즘으로 복잡한 접근정책을 기술하고, 시스템 관리상의 에러와 비용을 줄일 수 있다. 본 논문은 리눅스 커널에 보안 강화를 지원하는 리눅스 보안 모듈(LSM: Liunx Security Module) 프레임워크 상에서 확장된 역할기반 접근제어 보안 시스템 (LSM-Based Extended RBAC Security Module)을 제안한다. 본 고에서 제안된 시스템은 보안의 강화를 위하여 원 타임 패스워드 (One-Time Password)의 강화된 인증 방식과 부분적 다중 계층 보안 (Partial Multi-Level Security), 임의적 접근 제어(Discretionary Access Control) 및 감사 정보를 통한 보안 정책 오류 검사 및 대응 (Security Policy Validation and Response) 기능을 지원한다.
최근 무인항공기는 정찰임무를 포함하여, 기상관측, 해상관측 등의 여러 임무로 사용되고 있으며, 점점 활용도가 높아지고 있다. 이러한 무인항공기 제어시스템은 과거에 비해 복잡도가 증가했으며, 보다 정밀한 실시간 제어가 요구되고 있다. 이러한 제어시스템을 위한 객체지향 설계방법론은 복잡한 모델에 대한 분석을 보다 빠르게 해주고, 재사용이 가능한 시스템 구축을 가능하게 해 줄 것이다. 이러한 목적을 위해 본 논문에서는 실시간 객체 모델인 TMO모델을 사용하여 시스템을 설계하고, TMO모델을 지원해 주는 리눅스 기반의 미들웨어를 사용하여 무인항공기 제어 시스템을 구현함으로써, 정밀한 실시간 제어시스템에 대한 TMO모델의 적합성을 판단하고, TMO모델 지원 미들웨어의 성능을 평가해 본다.
기존에 연구된 자가 적응 시스템은 하위 레벨에서 서로가 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 분석, 변경, 재사용이 어렵다는 단점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시스템이 외장형 자가 적응 시스템이다. 하지만 외장형 자가 적응 시스템은 probe, gauge 등 다수의 컴포넌트가 동시에 동작하기 때문에 시스템의 복잡도를 증가시키는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 불필요한 컴포넌트의 사용으로 인한 리소스 낭비를 방지하기 위한 제어 모듈을 자동으로 생성하는 방법론은 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 필요 여부와 관계없이 동시에 동작하던 컴포넌트의 실행을 효율적으로 관리해 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 웹 서버에 적용하여, 일반적인 경우와 제어모듈이 생성되어 작동할 때의 성능을 비교하였다.
구조적 개발 방법론에 적용하도록 만들어진 복잡도 척도들을 클래스의 상속성, 다형성, 메시지 전달 그리고 캡슐화와 같은 객체지향의 개념에 직접적으로 적용할 수 없다. 또한 기존의 객체지향 소프트웨어에 대한 척도의 연구는 프로그램의 복잡도나, 설계 단계의 척도가 대부분이었다. 실제로 분석단계 클래스의 복잡도를 낮춤으로서 시스템의 개발 노력이나 비용 및 유지보수 단계에서의 노력이 크게 줄어들게 되므로, 분석 클래스에 대한 복잡도를 측량하기 위한 척도가 필요하다. 본 논문에서는 객체지향 개발방법론인 RUP(Rational Unified Process)의 분석 단계에서 추출되는 분석 클래스에 대해서 복잡도를 측정할 수 있는 새로운 척도를 제안한다. 협력 복잡도CC(Collaboration Complexity)는 가능한 협력의 최대 수로서 클래스가 잠재적으로 얼마나 복잡할 수 있는지를 측정하기 위한 척도이며, 각 협력자들의 인터페이스를 이해하는 것과 관련된 총체적 어려움을 측정하는 인터페이스 복잡도 IC(Interface Complexity)를 정의하였다. 제안된 척도는 Weyuker의 9가지 공리적 성질에 대하여 이론적인 검증을 하였으며, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 사용자의 질문에 자동으로 응답하는 시스템의 분석 클래스에 대하여 제안된 척도를 적용하여 복잡도를 측정하였다. 제안된 CC와 IC의 값과 Chidamber와 Kemerer가 제안된 CBO와 WMC의 값을 비교해 본 결과, 제안된 복잡도 척도의 계산결과 값이 큰 클래스의 경우에는 설계 이후 단계에서도 역시 복잡도가 커지게 되는 것을 알 수 있었다. 이로써 소프트웨어개발 주기의 초기에 클래스에 대한 복잡도를 평가해 보고, 나머지 단계에 필요한 시간과 노력을 예측함으로써 보다 비용-효과적인 객체지향 소프트웨어를 개발할 수 있는 가능성이 높아질 것으로 기대된다.
본 논문에서는 기존 Star 망 기반의 위성통신 시스템 성능 향상과 기존 시스템과의 하드웨어 호환성을 예상할 수 있는 계층적 망동기 획득 방안을 제안하도록 한다. 여기에서의 시스템 성능이란 시스템 설계 시 대역 효율성과 구현 복잡도 및 모뎀 변복조 성능 간의 관계, 그리고 실제 시스템 적용성의 우수한 정도를 말한다. 제안한 방식은 DVB-S2/RCS 표준을 기반으로 하는 TDM / MF-TDMA(Time Division Multiplexing / Multi-Frequency Time Division Multiple Access) Star 망에서의 단말 시스템이 가지고 있는 높은 하드웨어 복잡도와 비교적 낮은 정확성의 망동기 획득 구조를 보완할 수 있다. 이밖에, 최초에는 위성방송 시스템을 목적으로 설계되었지만 시스템 기능의 업그레이드로 인해 통신 시스템 구조로 변경되어야 하는 경우에 비용 및 성능적인 면에서 높은 효과를 얻을 수 있다. 본문에서는 제안된 망동기 획득방안 알고리즘을 이론적 접근 방식으로 분석하여 구현 복잡도 및 시스템 성능을 예측해보고 그것을 검증하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확산율, 심볼율 등의 관련 파라미터와 제어채널의 BER 성능 데이터를 도출하여 실제 시스템에 적용 가능한지를 분석해보도록 한다.
기존 악성코드 탐지는 다형성 또는 난독화 기법이 적용된 변종 악성코드 탐지에 취약하다. 기계학습 알고리즘은 악성코드에 내재된 패턴을 학습시켜 유사 행위 탐지가 가능해 기존 탐지 방법을 대체할 수 있다. 시간에 따라 변화하는 악성코드 패턴을 학습시키기 위해 지속적으로 데이터를 수집해야한다. 그러나 대용량 악성코드 파일의 저장 및 처리 과정은 높은 공간과 시간 복잡도가 수반된다. 이 논문에서는 공간 복잡도를 완화하고 처리 시간을 가속화하기 위해 HDFS 기반 분산 처리 시스템을 설계한다. 분산 처리 시스템을 이용해 2-gram 특징과 필터링 기준에 따른 API 특징 2개, APICFG 특징을 추출하고 앙상블 학습 모델의 일반화 성능을 비교했다. 실험 결과로 특징 추출의 시간 복잡도는 컴퓨터 한 대의 처리 시간과 비교했을 때 약 3.75배 속도가 개선되었으며, 공간 복잡도는 약 5배의 효율성을 보였다. 특징 별 분류 성능을 비교했을 때 2-gram 특징이 가장 우수했으나 훈련 데이터 차원이 높아 학습 시간이 오래 소요되었다.
오존농도 메커니즘은 매우 복잡하고, 비선형성과 비정상성이 강하기 때문에 오존 예보시스템들은 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 고농도 오존에 있어서 예측결과들이 성능이 좋지 않다. 본 논문은 뉴로-퍼지기법과 퍼지 클러스터링을 이용한 오존 예측시스템의 모델링 방법을 설명하고자 한다. GMDH의 전형적인 알고리즘에 기초한 동적 다항식 신경망은 데이터 분석, 비선형적이고 복잡한 시스템의 검증 그리고 동적 시스템의 예측을 위한 유용한 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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