통신기술의 급속한 발전으로 네트워크 환경이 광대역통합망으로 진화되어가고 있다. 이로 인해 개별 네트워크에서 운영되던 IT서비스들 또한 광대역통합망 환경에서 빠른 속도로 융합되고 있다. 하지만, 개별 네트워크에서 운영되던 기존의 IT서비스들이 광대역통합망에서 서로 융합되어 신규 IT 서비스를 생성하는 과정에서 보안요소가 적용되지 않을 경우에 신규 IT서비스의 안정성 및 신뢰성이 떨어질 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 신규 IT 서비스의 기반구축 및 운영이전인 서비스에 대한 기획 및 설계시에 필수적인 보안대책 제시하여 서비스 운영이전에 보안대책을 적용할 수 있도록 함으로써, 신규 IT 서비스의 안정성과 신뢰성을 확보할 수 있는 방법으로 정보보호사전평가 모델을 제시하고, 이 모델을 RFID 서비스에 적용한 예제를 설명한다.
본 논문에서는 Galois 스윗칭함수를 구성하기 위한 하나의 방법을 제시하였다. 먼저 단일변수에 대한 Lagrange 보계법을 다항식 형태로 전개시켜서 Galois 스윗칭함수를 구성한 다음 2변수에 대한 구성이론을 밝혔다. 이를 바탕으로 하여 다변수에 대한 Galois스윗칭함수를 구성하였다. 구성이론을 뒷받침하기 위한 예제를 타논문에서 인용하였으며 그 결과가 기존논문의 결과와 동일함을 보였다.
본 논문에서는 선형 시변 시스템에 대하여 입력-상태, 입력-출력 변환을 적용하여 선형 시변 시스템의 가제어성과 가관측성을 해석하고자 한다. 또한 입력-상태, 입력-출력 변환을 통하여 얻어진, 변환된 시스템은 다중 적분기를 갖는 시스템으로 표현되며, 예제를 통하여 제안된 알고리즘을 확인하고, 검토하였다.
본 논문은 배전 계통에서 부하 제약조건과 운전 제약조건을 고려한 손실 감소와 부하 평형에 대해 시뮬레이티드 어닐링 알고리즘을 적용한 재구성 방법을 서술하였다. 네트워크 재구성은 수많은 연계 개폐기와 구분 개폐기의 조합에 의해 이루어지기 때문에 조합적인 최적화 문제이다. 이러한 문제는 수많은 조합에 제약조건까지 있어 해를 구하기가 쉽지 않을 뿐 아니라 국소 해에 빠질 가능성이 많다. 따라서 신경망 중에서 제약조건에 따라 신경망 구조에 영향을 미치지 않으면서 전역 최소해에 수렴하는 특성을 가진 시뮬레이티드 어닐링 기법을 이용하여 배전 계통의 선로를 재구성하였다. 시뮬레이티드 어닐링은 이론적으로 최적해가 보장되지만 무한대의 시간이 걸리기 때문에 현실적으로 적용할 때 해 공간을 탐색하는 규칙과 온도를 적절히 내리는 냉각 스케줄(cooling schedule)이 중요하다. 본 논문에서는 알고리즘 상에서 제약조건 위반 여부를 점검할 수 있는 제약조건과 페널티 상수(penalty factor)를 통해 목적함수에 반영하는 제약조건으로 나누어 모든 후보해를 가능해가 되게 하였고 기존에 사용되던 Kirkpatrick의 냉각 스케줄 대신에 후보해의 통계적 처리에 의해 온도를 내리는 다항-시간 냉각 스케줄(polynomial-time cooling schedule)을 사용하여 수행시간을 단축하고 수렴성을 높였다. 제안한 알고리즘의 효용성을 입증하기 위해 32, 69모선 예제 계통으로 테스트하였다.
In this paper, we propose a new algorithm(N_BP) to be capable of overcoming limitations of the traditional backpropagation(O_BP). The N_BP is based on the method of conjugate gradients and calculates learning parameters through the line search which may be characterized by order statistics and golden section. Experimental results showed that the N_BP was definitely superior to the O_BP with and without a stochastic term in terms of accuracy and rate of convergence and might surmount the problem of local minima. Furthermore, they confirmed us that the stagnant phenomenon of learning in the O_BP resulted from the limitations of its algorithm in itself and that unessential approaches would never cured it of this phenomenon.
2계 선형 상미분방정식의 경계치 문제는 보통 해를 구하고자 하는 구간의 양 끝점에서 도함수의 값을 임의로 선정한 후 각 점에서 초기치 문제의 해를 구한 다음 적절한 1차 결합을 이용하여 구하게 된다. 이 경우 초기값과 도함수 값을 사용한 반복연산이 수반되며 따라서 오차의 누적이 불가피 하게 된다. 이 논문에서는 이같은 오차의 누적을 피할 뿐 아니라 3차 Spline 함수를 사용함으로써 오차가 O( $h^2$)인 해를 구하는 방법에 대하여 기술한다 두 개의 경계조건과 근사값을 구하고자 하는 점에서의 함수 값을 "If x is $B_{i}$, then f is $C_{i}$"와 같은 Fuzzy Rule들로 변형하고 주어진 미분방정식을 상수 $C_{i}$들의 관계식으로 변형하여 해를 구하였다. 산출된 결과로부터의 보간 연산은 Fuzzy System사용에 의하여 대체되었다. 이상의 방법으로 산출한 해의 근사오차가 O( $h^2$).임을 증명하였으며 3개의 예제에 대한 계산결과를 4계 Runge-Kutta 방법에 의한 해와 비교하여 기술하였다였다였다였다
기존의 클러스터 평가 지표(cluster validation index)는 클러스터의 개수가 커질수록 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소하는 경향을 보인다. 최근에 이러한 단점을 보완하는 새로운 클러스터 평가 지표가 본 논문 저자중의 하나에 의해 제안되었으나, over-clustering의 단점 을 지니고 있다. 본 논문에서는, 클러스터 평가 지표 값이 단조 감소 및 over-clustering을 방지할 수 있는 새로운 클러스터 평가 지표를 제안하고, 여러 가지 예제를 통하여 새롭게 제안된 평가 지표의 타당성을 보인다.
본 논문은 GBAM (general bidirectional associative memory) 모델을 위한 새로운 설계방법을 제시한다. GBAM 모델에 대한 이론적 고찰을 바탕으로, GBAM 기방 양방향 연상 메모리의 설계 문제가 GEVP (generalized eigenvalue problem)로 불리는 최적화 문제로 표현될 수 있음을 밝힌다. 설계 과정에서 등장하는 GEVP 문제들은 최근에 개발된 내부점 방법에 의하여 주어진 허용 오차 이내에서 효과적으로 풀릴 수 있으므로, 본 논문에서 확립된 설계 절차는 매우 실용적이다. 제안된 설계 절차에 대한 적용 가능성은 관련 연구에서 고려되었던 간단한 설계 예제를 통하여 예시된다.
본 논문에서는 양방향 연상 기능을 효과적으로 수행할 수 있는 BAM(bidirectional associative memory)의 설계방법론을 제안한다. 먼저 BAM의 성질에 관한 이론적 고찰을 바탕으로 하여 주어진 패턴 쌍을 안정하게 그리고 높은 오차수정율(error correction ratio)을 가지고 저장할 수 있는 BAM을 찾는 문제를 제약조건이 있는 최적화 문제로 공식화한다 다음과정에서 이 최적화 문제를 GEVP(generalized eigenvalue problem)로 변환함으로써 최근에 개발된 내부점 방법(interior point method)을 통하여 해가 구해질 수 있도록 한다. 제안된 설계 방법론의 적용가능성은 예제를 통해 확인된다.
가상변수(假想變數)의 원리(原理)를 이용하여 공간박벽(空間薄璧) 및 뼈대구조물(構造物)의 비틂 및 횡좌굴해석(橫挫掘解析)을 수행하기 위한 접선강도(接線剛度)매트릭스들이 유도(誘導)된다. 구속(拘束)된 비틂을 고려하는 경우와 무시하는 경우 각각에 대하여, 탄성(彈性) 및 기하적(幾何的)인 강도(剛度)매트릭스들이 얻어지며 이때 축방향(軸方向) 변위(變位), 횡방향(橫方向) 처짐들, 그리고 비틂회전각에 대하여 적절한 Hermitian 다항식들을 형상함수(形狀函數)로 사용된다. 수치해석예제(數値解析例題)들을 통하여 본 연구(硏究)에서 제시한 이론(理論)의 정당성(正當性)을 입증(立證)한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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