잠열축열 그린하우스 난방 시스템의 난방특성을 분석하기 위하여 이에 대한 열평형 이론을 정립하고 수치해석에 의하여 컴퓨터 시뮬레이션 모델을 개발하고자 잠열축열 그린하우스 난방 시스템의 열저항 회로망을 구성하였다. 그리고 그린하우스의 피복재, 내부 공기, 토양표면, 잠열 축열재와의 열평형 방정식을 구성하였으며, Newton-Raphson반복법을 이용하여 수치해석을 하였고, 실험 분석을 통하여 수치해의 타당성을 검증하였다. 시뮬레이션 모델을 위하여 C언어를 사용하였으며, 겨울철 (11월-2월)의 기후 조건이 유사한 여러 날을 선정하여 온도, 태양강도, 상대습도, 토양 수분함량 등을 자료로 하여 모델링을 하였다. 여기에 사용된 토양 조건은 사양토로 건조한 상태를 유지하였다. 이상과 같은 분석에 의하여 그린하우스내 경시적 공기온도 변화와 열전달 현상의 실험치와 이론분석 결과가 잘 일치하고 있음을 알 수 있었다.
XML 문서가 웹에서 많이 사용됨에 따라, 기존의 DBMS를 이용하여 XML 문서를 저장하고 관리하는 XML 저장 시스템에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 지금까지의 연구는 대부분 풍부한 모델링 기능을 제공하는 객체관계형 DBMS보다는 관계형 DBMS에 기반하여 이루어져 왔다. 본 논문에서는 오디세우스 객체관계형 DBMS를 위한 XML 저장 시스템인 ODYSSEUS/XMLStore를 설계하고 구현한다. 첫째, XML 문서 구조에서 객체관계형 데이타베이스 스키마로의 매핑에 대해 분석한다. 둘째, 분석된 매핑을 기술하는 방법을 표준 언어인 XML Schema를 활용하여 제안한다. 셋째, 사용자가 정의한 매핑 정보에 의거하여 XML 문서를 객체관계형 데이타베이스에 저장하는 세부 알고리즘을 제안한다.
CBD(Component-Based Development)에 있어 컴포넌트 시스템은 잘 정의된 아키텍처를 기반으로 개선되어야 한다. 컴포넌트 시스템의 아키텍처를 정확하고 엄밀하게 설계. 분석하기 위해서는 아키텍처 기술 언어(ADL)의 사용이 필요하다. 아키텍처 모델링에 ADL을 효과적으로 사용하기 위해서는 ADL로 기술된 아키텍처 모델을 효율적으로 분석, 처리 관리할 수 있는 지원 환경이 필수적이다. 본 논문에서는 ADL 모뎀 지원 환경 시스템의 구조를 기술하고 본 연구팀에서 개발 중인 ADL 모델 관리기의 구조를 기술한다. ADL 모델 관리기 중 ADL 모델 정보들을 XML 형태로 저장, 관리하기 위한 XML 기반 ADL 모델 변환기의 구조를 기술하며 ADL-XML 변환 방법을 설명하고 그 변환 결과를 보여준다.
사이버 공격에 대한 새로운 보안시스템의 성능을 검증하기 위해서는 실 네트워크상에서의 검증이 필요하다. 하지만 현실적으로 대규모 분산 네트워크 환경에서의 검증은 어렵다. 이에 성능 검증을 위해 대규모 가상 네트워크 시뮬레이션 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 대규모 네트워크를 표현할 수 있고, 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 사용하였다. 하지만 대규모 분산 네트워크상에서 보안시스템의 시뮬레이션을 SSFNet에서 수행할 수가 없다. 확장된 SSFNet내에는 IDS(Intrusion Detection System)의 보안모듈이 구성요소로 추가되었다. 추가적으로 IDS는 Snort의 기능을 모델링하여 구현하였다. 네트워크 시뮬레이션의 패킷을 쉽게 조작할 수 있도록 자바언어를 사용하여 패킷조작기를 개발하였다. 최종적으로 개발된 IDS와 패킷 조작기를 기능 검증을 위해 시뮬레이션을 수행하였다. 확장된 SSFNet은 향후 대규모 네트워크의 보안 시스템 시뮬레이터로 사용할 수 있다.
본 연구는 각종 레이다로부터 얻어지는 다양한 정보를 하나의 통합된 시스템으로 처리하는 정보통합 처리시스템의 구성을 제안하였고, 제안된 시스템의 성능과 타당성 분석은 m/m/1큐 모델에 의한 시스템 시뮬레이션을 통하여 평가되었다. 또 이들 정보처리 시스템간의 연동을 위한 종합정보망을 설계하고 그 전송특성을 분석하였다. 정보통합 처리시스템의 설계에서는 정보처리 형태에 따라 단일형과 분산다중형으로 분류하려 구성하였다. 각 시스템의 구조는 실시간 처리 프로세서로서 UNIX의 메시지 큘ㄹ 사용하였으며 이들 모델 시스템의 성능 분석에는 큐잉모델을 사용하여 시스템의 정보흐름을 모델링하고 시뮬레이션을 위한 소프트웨어는 OPNET 시스템 커널과 C언어로써 작성하였다. 작성된 분석 프로세서에 의해 시스템의 지연시간과 메시지 Blocking등의 주요 큐잉요소를 관찰하고 이를 통해 분산다중형과 단일형 양모델간의 특성을 비교 검토하였다.
본 연구에서는 GUI의 한계를 벗어나고자 급변하고 있는 HCI 연구의 새로운 경향과 HCI연구의 한 분야인 실체적 인터페이스를 이해하고 이를 기반으로 실체적 인터페이스 시스템 개발을 위한 모델링 언어인 TML을 개발하였다. TML의 적용 사례로 개발된 이 시스템은 텐저블네이처(Tangible Nature)라고 부르겠다 텐저블네이처는 인간과 시스템간의 관계의 범위를 더 확장하여 인간과 자연의 관계를 인간-컴퓨터간의 커뮤니케이션에 반영하는 것을 그 목적으로 한다. 수천년간 인간은 자연 속에서 시간의 흐름에 따른 계절의 변화에 대해 자연현상 등을 경험을 통해 이를 자연스럽게 받아들이고 있다. 이것은 단일치 감각 채널을 통해서가 아니라 인간에게 가능한 모든 감각치 채널이 조화를 이루며 행해졌고 이러한 경험을 통하여 시간의 흐름이라는 무형의 정보에 대한 개념모델을 형성하고 있다. 이러한 인간의 경험은 현재의 GUI에서는 반영될 수 없었던 많은 공감각적인 부분으로 TUI를 기반으로 자연과의 커뮤니케이션 능력과 경험을 가상의 정원 안에서 인간과 시스템간의 인터랙션으로 개발하였다. 모델링 기법이 다양한 사례에 적합한가를 검증해 보기 위해 사례연구 대상은 실체적 인터페이스의 다양한 텐저블즈의 속성을 다룰 수 있는 아이템선정을 주목적으로 하였다. 실체적 인터페이스의 2가지 연구방향은 환경 미디어와 만져지는 미디어를 모두 활용할 수 있는 형태적으로도 다양한 텐저블즈를 활용할 수 있도록 하였다. 크게 사용자의 목적에 따라 시스템을 제어할 수 있는 기능과 정보를 전달받을 수 있는 기능을 선정하였으며 피드백 방식은 환경 미디어를 통해 전달할 수 있는 방법을 모색하였다. 텐저블네이처는 도심 속의 건물 속에서 자연을 느낄 수 있는 환경 조성을 목적으로 한다 자연을 느낄 수 있는 채널을 환경 미디어에서 모색하였는데 빛, 소리, 공기의 흐름 등 인간의 주변감각을 자극하는 다양한 양식이 있으나 현재 구현과 제어가 가능한 소리와 빛을 중심으로 피드백을 받을 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 외국인이 언어적인 문제점 없이 국내 문화정보 서비스를 이용하기 위한 온톨로지 기반의 번역 매쉬업 시스템을 제안한다. 문화정보 서비스를 위해 서울시 모바일 공공정보 Open API가 제공하는 문화정보를 활용하였으며, 번역을 위해서 구글 AJAX 언어 API를 이용하였다. 또한, 발생하는 번역오류를 최소화하기 위해 번역에 온톨로지를 적용하였다. 온톨로지 모델링을 위해 문화정보 도메인을 분석하고, 문화정보 어휘 온톨로지의 클래스 및 관계, 속성을 정의하였다. 문화정보를 번역하여 활용할 경우 가장 많은 번역 오류가 발생하는 제목, 장소, 주최자 등의 내용을 중심으로 온톨로지 인스턴스를 생성하였다. 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템을 구현하고, 문화정보의 번역의 정확성을 실험을 통해 번역 API와의 정보 제공 정확도를 비교하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 온톨로지 기반 번역 매쉬업 시스템의 유효성을 검증하였다.
침입방지시스템은 내부 시스템 보안 또는 외부 공격의 문제를 해결하기 위한 중요한 솔루션이다. 이러한 침입방지시스템을 도입 시 가장 우선적으로 고려해야 될 사항으로는 다양한 기능보다 안정성이다. 본 논문은 침입방지시스템 보안모델의 사용자 인증기능에 대한 안정성 검증을 위하여 칼라 페트리 네트를 이용하였다. CPN은 분산되어있고, 동시 발생적이며, 결정적 또는 동기화 방식의 비결정적인 시스템들에 대하여 그래픽적인 모델링 언어로 표현이 가능하다. 이런 칼라 페트리 네트는 각 처리 단계에 대하여 모든 가능한 상태와 발생 그래프로 표현된다. 침입방지시스템 보안 모델의 안정성은 칼라 페트리 네트를 이용한 모든 상태표현과 발생그래프의 분석결과가 무한반복 혹은 교착상태가 없으므로 검증되었다.
다수의 오브젝트로 구성된 반응형 시스템을 모델링 하거나 디자인하기 위해 외부의 입력 및 오브젝트들간의 상호작용을 분석하는 것은 중요하고 어려운 문제이다. 또한, 반응형 시스템이 요구 사항들을 모든 가능한 환경 하에서 올바르게 만족하는지를 확인하는 것은 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 요구 사항들을 기존에 다양한 분야에서 사용되는 시나리오 명세 언어인 MSC(Message Sequence Chart)에 대해 구문 및 의미를 확장한 LSC(Live Sequence Chart)를 이용하여 반응형 시스템에 적합한 시나리오 기반 명세 모델을 만든다. 그리고 LTL Synthesis를 통해 각 오브젝트에 대하여 모든 요구 사항을 올바르게 만족하는 반응형 시스템 모델을 자동으로 생성한다. 마지막으로 생성된 반응형 시스템 모델로부터 의미적으로 동일한 코드로 변환하는 과정을 반복함으로써 전체 반응형 시스템을 개발하는 방법을 제안한다.
The fuzzy equalization method does not require the usual learning step for generating fuzzy rules. However it is heavily depend on the given input-output data set. So, we adapt an hierarchical scheme which sequentially optimizes the fuzzy inference system. Here, the parameters of fuzzy membership functions obtained from the fuzzy equalization are optimized by the genetic algorithm, and then they are also modified to increase the performance index using the linguistic hedge. Finally, we applied it to the Rice taste data and got better results than previous ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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