본 논문에서는 규칙 기반 추론 기법을 이용하여 LAN 상의 지연 장애 검출 알고리즘과 장애를 유발시킨 호스트에 대한 위치 확인 알고리즘 및 장애 원인 분석 알고리즘을 제시하고자 한다. 이를 위해 지연 장애 검출 모델과 RBR 기반 장애 검출 규칙 모델을 제시하고 있다. 또한 충돌율 검출 규칙과 이용률 검출 규칙을 적용하여 지연 장애 검출 알고리즘을 설계하였고, 최대 패킷 출력 호스트 파악 규칙을 적용하여 장애 위치 탐색 알고리즘을 설계하였다. 그리고 패킷 유형 분석 규칙과 장애 원인 파악 규칙을 적용하여 장애 원인 분석 알고리즘을 설계하였다. 이를 통하여 LAN 상의 지연 장애를 검출하고 진단하는 기법을 제시하고자 한다. 이와 같이 제시한 지연 장애 검출 및 진단 기법을 실제 네트워크 환경에 직접 적용시켜 봄으로써 본 논문에서 제시한 장애 검출 및 진단 기법의 정확성과 적용성을 확인하였다. 이러한 기법은 네트워크 관리자가 LAN 상의 장애를 진단하고 원인을 해결하는데 큰 도움을 줄 것으로 기대된다.
본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.
이동망의 위치관리에서 위치갱신 비용 최소화를 위한 많은 연구 결과들이 있다. 위치갱신 비용의 최소화를 위해서는 각 사용자들의 이동 패턴을 고려해야만 한다. 본 논문은 과거의 사용자 이동에 대한 이력으로부터 각 사용자에 대한 위치영역 리스트 생성과 이를 위한 3 단계 페이징 방안을 제안한다. 사용자의 이동은 공간적으로 뿐만 아니라 시간적으로도 규칙적인 패턴이 존재한다. 따라서 제안된 위치영역 리스트 생성방안은 이상의 2가지 측면에서 사용자의 방문빈도를 이용하여 규칙성을 발견하고, 이에 대한 위치영역리스트를 생성한다. 제안된 방안의 성능분석 위해서 제안된 방안에 대하여 사용자 이동 패턴을 고려한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 방안이 위치관리 비용 측면에서 장점이 있음이 확인되었다.
위치기반서비스 시스템 구현에 필요한 핵심 요소 기술은 이동객체의 위치를 파악하는 측위 기술인데, 야외에서는 GPS가 실용적인 수준의 정확한 사용자의 위치를 제공하는 수단으로 널리 사용되고 있다. 한편 옥내의 위치기반서비스를 위한 옥내측위방법에 대한 연구도 다양하게 진행되고 있다. 그런데 여러 이동객체의 측위 데이터와 지도 데이터를 가공하여 유용한 정보를 제공하는 위치기반서비스 시스템을 구현하려면 이동객체의 위치와 위치 측정 시각으로 구성된 이동객체 데이터베이스 관리 기술도 역시 없어서는 안 될 핵심기술이며, 이에 대한 연구가 이미 오래 전부터 활발히 수행되었다. 기존의 연구는 대부분 자동차를 이동객체로 생각해왔는데 근래에는 옥내 측위 연구가 활발히 진행되고 있음으로 옥내의 이동객체인 사람을 대상으로 옥내 위치기반서비스가 개발되어야 할 시점이라고 본다. 옥내의 경우에는 지도상의 서비스 영역이 야외의 경우보다 비교할 수 없을 정도로 작고, 이동객체의 이동 속도도 훨씬 느리며, 이동패턴도 규칙성이 떨어지는 등 기존의 연구에서 다룬 이동객체의 상황과 매우 상이함으로, 본 논문은 옥내 위치기반서비스를 위한 이동객체 데이터베이스를 설계하고 구현한다.
Poly(3-hexylthiophene) (P3HT)는 유기 용매에서 높은 용해도를 가지고 있으면서 상대적으로 쉽게 구할 수 있는 공액 고분자 중 하나이다. 그러나, 전자소자의 활성 소재로써 전기적 특성은 실제로 응용하기에는 부족하므로 추가 개선이 필요하다. 본 연구에서는, 서로 다른 위치 규칙성 (regio-regularity)을 가지는 두 P3HT 고분자 (즉, regioregular (RR) P3HT 및 regio-random (RRa) P3HT)를 혼합하여 혼합 박막의 전하 전달 특성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다. 두 P3HT 고분자 간 비율을 변화시킴으로써 혼합 박막의 구조적 및 전기적 특성을 체계적으로 조사하였으며, 원자 힘 현미경(AFM), X선 회절(XRD) 및 UV-vis 흡수분광법을 사용하여 혼합 필름의 구조 및 광전자적 특성을 평가하였다. 혼합 박막의 결정성은 RRa-P3HT 함량이 20 wt%로 증가함에 따라 증가하였으며, 이후 80%까지 증가함에 따라 감소하였다. 전하 이동도의 경향성 또한 이와 같았으며, 20 wt%의 RRa-P3HT를 포함하는 혼합 박막의 전하 이동도는 가장 높은 0.029 cm2/V·s로 측정되었고 함량이 80 wt%까지증가함에따라 0.0007 cm2/V·s 로감소하였다.
합성음의 자연성은 운율(prosody)과 관계가 있으며, 운율은 지속시간(duration), 세기(intensity), 피치(pitch)의 3가지 요소가 어우러져 이루어진다. 본 연구에서는 한국어 여성 음에 나타나는 지속시간 패턴을 분석하여 지속시간의 규칙을 정리함을 목적으로 한다. 본 연구에서는 각 음소(자음, 모음)의 고유 지속시간과 단어내의 음절 위치, 인접음소의 영향, 구와 절의 경계의 영향에 따른 지속시간의 변화를 조사하여 지속시간 규칙을 정립하였다 청취 실험 결과, 본 지속시간 규칙이 합성음의 자연성을 향상시켰다는 것을 보여준다.
최근 이동 컴퓨팅 환경에서 위치 기반 서비스를 지원하는 다양한 응용이 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 효율적인 정보 서비스를 제공하기 위한 새로운 연관성 기반 선반입 알고리즘인 STAP을 제안한다. STAP은 이동 환경에서의 위치 기반 질의가 갖는 시-공간적 연관성을 이용한다. 또한 사용자의 이동 특성과 공간 데이타의 중요도를 함께 고려한다. STAP은 기존의 캐쉬 정책에서 고려하지 못했던 서비스 사이의 연관성이라는 새로운 측면을 고려함으로써 캐쉬 정책의 차원을 한 단계 높이는 계기가 되었다. 또한 성능 평가를 통하여 제안된 선반입 알고리즘의 효율성을 입증하였다.
기존의 지식 기반 시스템들은 그 지식의 형태를 대부분 규책을 통해서 처리하고 있다. 그리고 이런 규책들은 일반적으로 사람에 의해서 외부에서 주어진며 주어진 규칙은 학습이 진행됨에 따라 그 형태가 바뀌게 된다. 그러나 실생활에서 일어나는 대부분의 일들은 주어진 한정된 수의 규칙에 의해서만 수행되기보다는 반복수행 또는 점진적인 학습에 의해서 동적으로 그 수와 적용범위가 바뀌게 된다. 본 논문에서는 외부로부터 얻어지는 데이터를 통해서 그들 사이의 관계를 알아내고, 이를 통해 새로운 규칙을 생성하며, 계속적으로 학습이 진행됨에 따라서 능동적으로 규칙의 수와 적용범위가 변화하는 시스템을 제안한다. 동적 규칙 생성시스템의 유용성을 검증하기 위해서, 세 선분이 연결된 막대기의 한쪽 끝을 고정시킨 상태에서, 다른 쪽 끝이 원하는 위치에 도달하게 하는 문제에 적용하여 로보트 팔의 자동 조절 및 기계 학습의 자동화에 기여할 수 있음을 보여준다.
컴퓨터 처리기술과 저장기술 그리고 인터넷 등의 영향으로 멀티미디어 데이터의 양은 급속하게 증가하지만 체계적인 멀티미디어 데이터간의 연관규칙을 마이닝하는 연구는 초기 단계이다. 본 논문은 이미지 프로세싱 분야 및 내용기반 이미지 검색에 대한 기존 연구를 바탕으로 대형 영상 데이터 저장소에 저장된 이미지 데이터에서 재생성되는 항목간의 연관규칙을 찾으며 공간적 관계로 내용기반의 연관규칙을 마이닝하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 연관규칙 탐색 알고리즘은 이미지의 색상, 질감, 모양 등 내용기반의 영상속성을 오브젝트 항목으로 하고 오브젝트가 이미지에서 재생성될 때를 이용하여 이미지간의 연관규칙을 찾고 오브젝트들이 이미지에서 차지하고 있는 공간적 위치관계를 통해 드러나지 않는 이미지간의 연관규칙을 마이닝한다. 본 논문의 재생성 항목을 고려한 연관규칙 알고리즘은 Apriori 알고리즘보다 빈번한 항목 집합을 찾아내는데 더 높은 성능을 갖는다는 것을 실험을 통하여 보여준다. 제안된 알고리즘은 동일한 정보원으로부터 받은 멀티미디어 데이터간의 연관성을 탐색하는데 특히 효과적이며 다양한 관련 응용분야에 적용할 수 있다.
물리적으로 연속된 도로에 하나의 위치를 특징 짖고, 특정화한 위치의 개별성을 보장받아 규칙적으로 주소를 부여하면 특정위치는 물론 주변위치도 추측 가능해진다. 그동안 도시화와 산업화로 인하여 도로의 입체화, 다각화, 고기능화가 진행하는 가운데, 도로관리제도는 광역에 걸친 다수의 기관들이 전문 분야와 공종별로 분할하고 있는 복잡한 모습을 하고 있다. 이는 시간이 지날수록 자유로운 의사소통과 기술공유, 집약된 의사결정 등을 어렵게 하고 다양한 문제를 드러내고 있어 더 이상 기존의 제도와 방식은 적합하지 않게 되었다. 따라서 본 연구는 도로관리상 최대 맹점이라 할 수 있는 도로상의 개별위치에 대한 정의 없이 경험에 의존하는 관리방식에서 탈피하여, 도로가 위치하고 있는 지번주소, 도로명 주소, 국가도로망체계 등의 도로주소정보를 코드화하여 이를 도로상에 규칙적으로 부여하는 방안을 제시하였다. 또한, 본 논문의 목적은 정보시대의 도로관리에 적합하도록 도로를 식별하고자 정의한 도로주소코드를 통해서 디지털 모델링에 적합한 표준화방안을 제시하는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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