사용자의 '참여'를 지향하는 웹2.0 서비스들은 사람간이나 정보간의 '관계'에 대한 문제에 주목하고 있다. 대표적인 서비스인 블로그는 엮인글을 통해 사용자들의 참여를 이끌고 문서를 연결하고 있으나 이를 악용하는 사례들이 발생하고 있어 이에 대한 해결을 위해 연결에 대한 분석이 요구되고 있다. 사람의 개인 정보와 친구 관계 및 주변 사물과의 관계를 모델링하는 방식인 FOAF(Friend of a Friend)는 이러한 사회연결망 분석을 가능케 하는 수단으로써 연구되고 있다. FOAF는 단순화되고 이해하기 쉬운 용어를 사용하여, 복잡하고 이해하기 어려운 시맨틱 웹의 단점을 극복하기 위한 발판으로서 또한 주목 받고 있다. 본 연구에서는 여러 웹 사이트를 하나의 ID로 이용하기 위한 OpenID를 통해 FOAF에 정보 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 관리 능력을 부여하여 개인정보 유출 문제를 해결하기 위한 방안을 제시한다. 또한 실제 운영되는 사회연결망 서비스의 분석을 통해 OpenID의 정보에 따라 자동으로 사회연결망 정보를 수집하는 성장형 FOAF 프레임워크를 설계하였으며, 쉬운 FOAF를 보급하기 위한 발판을 마련하였다.
Pmart(Pukyong-mart)는 지능형 멀티 에이전트에 바탕을 두고 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 에이전트 중재에 의한 전자상거래 프레임워크이다. Pmart는 협상 알고리즘, 에이전트 시스템, 웹 서버로 구성되어 판매자 및 구매자 모두 만족할만한 성공적인 거래를 제공하지만 단일 시스템 내에서의 Pmart 서비스는 다양한 거래자를 선택할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 Pmart의 단점을 보완한 분산 Pmart 시스템을 제안하고, 이를 위하여 이동 에이전트의 보안 및 전자지불 기능이 추가된 확장 Pmart를 설계한다. 또한 분산된 Pmart 구성에 필요한 XML과 전자서명에 기반한 안전한 이동 에이전트 시스템을 제안한다.
최근 들어, B2B 전자상거래를 위해 각 관련 표준 단체 및 기업들에서는 기존에 거래해 오던 기업은 물론 새로운 기업들간의 거래에 있어서 보다 효과적인 정보 교환 및 처리를 위해 ebXML, 웹 서비스 등 다양한 프레임워크를 개발하고 있다. 그러나, 현재 실제적인 e-비즈니스 적용에 있어서는 비즈니스 정보의 분산성과 이질성, 키워드 기반의 정보 검색으로 인한 어려움 등 많은 문제점들을 가지고 있다. 이에, 본 논문에서는 현재의 e-비즈니스 기술과 실제 적용에 있어 해결해야할 문제점과 요구 사항들을 알아본 후, 향후 e-비즈니스가 나아가야 할 시스템 구조로서 지능형 통합 e-비즈니스 레지스트리 시스템 구조를 제안하였다.
유비쿼터스 환경에 관한 연구가 계속되면서 생활 지원형 로봇에 대한 관심도 함께 높아지고 있다. 공장이나 산업체에서 주로 사용되었던 로봇이 가전제품으로 일반 가정으로 도입되면서 기존의 로봇과 달리 새롭게 고려되어야 할 점들이 있다. 이 논문에서는 로봇의 지능에 해당하는 소프트웨어와 물리적 활동을 담당하는 하드웨어를 쉽게 분리하고, 변경할 수 있는 로봇의 소프트웨어 구조를 제안한다. 이 구조를 이용하여 로봇 사용자는 유연하게 하드웨어를 변경할 수 있으며, 자신의 목적에 맞는 지능 소프트웨어를 탑재시킬 수 있다. 계층적으로 구성된 소프트웨어 구조는 이후 유지관리에도 큰 이점을 제공하며 사용자에 많은 선택의 폭을 제공함으로써 로봇이 대중화되는데 기여할 수 있을 것이다.
자가성장 소프트웨어란 동적인 상황 판단에 의거하여 스스로 자신의 기능과 컴포넌트 구성 능력을 성장시키는 소프트웨어를 말한다. 자가성장 소프트웨어는 자신의 환경을 모니터링 하여 사용자에게 적절한 행동을 제공하여 주는 지능형 로봇에 특히 필요하다. 지능형 로봇은 현재 자신이 가지고 있는 소프트웨어로는 해결할 수 없는 상황에 부딪힐 수 있고 이러한 경우 동적으로 소프트웨어 컴포넌트를 획득하여 이용하게 해주는 것이 자가성장 로봇 소프트웨어의 역할이다. 효율적인 컴포넌트의 획득과 관리를 위해 컴포넌트 저장소의 중요성이 부각되고, 자가성장 로봇 소프트웨어를 실현하기 위한 저장소 프레임워크를 ICU의 SemBots 프로젝트에서 개발 중에 있다. 본 논문에서는 저장소를 위한 요구조건과 구조를 기술하고 저장소 시스템을 위한 프로토타입을 제시한다.
대부분의 센서네트워크는 물리적인 세계에 대규모로 설치되기 때문에 일단 현장에 설치되면 디버깅이나 검증이 어렵다. 따라서 센서네트워크가 현장에 설치되기 전에 테스트베드 형태로 충분한 테스트와 검증이 이루어져야 한다. 테스트베드에서 센서네트워크를 테스트하고 검증할 때, 센서네트워크의 특성상 물리적인 세계와 상호작용을 해야 하기 때문에 물리적인 세계를 제어하여 자원제약적인 센서노드 수준에서 센서네트워크를 검증하는 것은 굉장한 비용과 시간을 필요로 한다. 본 논문에서는 센서네트워크의 네트워크 측면의 동직뿐만 아니라 응용 측면의 동작(즉, 센싱 알고리즘)을 보다 효율적으로 검증하고 평가하기 위한 소프트웨어 프레임워크를 제안한다. 본 논문은 제안된 소프트웨어 프레임워크를 적용해 센서네트워크 기반의 지능형 주차장 응용을 위한 시뮬레이터를 구현하여 평가함으로써 제안된 소프트웨어 프레임워크의 가능성을 검증한다.
최근 지능형 지속위협(APT) 공격조직은 국가핵심기술을 보유한 기업이나 기관을 대상으로 다양한 취약점 및 공격기법을 악용해서 랜섬웨어를 유포한 후 금전을 요구하거나 국가적으로 중요한 산업기밀 자료를 절취해서 암시장(다크웹)에 유통시키거나 제3국에 판매 또는 기술격차를 줄이는데 활용하는 등 국가차원의 보안대비가 필요하다. 이 논문에서는 Kimsuky, Lazarus 등 한국을 대상으로 APT 공격으로 산업기밀유출 피해를 입혔던 공격조직의 공격수법을 MITRE ATT&CK 프레임워크로 분석하고, 기업의 보안시스템이 추가적으로 갖추어야 할 사이버 보안관련 관리적, 물리적 및 기술적 보안요구사항 26개를 도출하였다. 또한, 보안 요구사항을 실제 보안업무에 활용할 수 있도록 보안 프레임워크 및 시스템 구성방안도 제안하였다. 이 논문에서 제시한 보안요구 사항은 보안시스템 개발 및 운영자들이 기업의 산업기밀 유출 방지를 위한 보안업무에 활용할 수 있도록 실질적인 방법 및 프레임워크를 제시했으며 향후 이 논문을 기반으로 다양한 APT 공격그룹의 고도화·지능화된 공격을 분석하고 관련 보안대책 연구가 추가적으로 필요하다.
무인 자동차 시스템과 같은 실시간 제어 환경에서는 각종 센서의 상황에 대한 주기적인 폴링, 실시간 스케줄링, 병행 메소드의 지원 실시간 병행 접근 제어 등과 같은 환경이 요구된다. 본 논문에서는 micro 내장형 운영체제상의 실시간 객체 엔진으로 개발한 TMO-eCos를 기반으로, TMO를 이용한 무인 자동차 제어프레이워크와 이를 활용한 응용 모델에 대해 기술한다. TMO 모델을 이용한 무인 자동차 제어 프레임워크는 실시간 제어 시스템 개발을 위한 객체 기반의 규격적 환경을 제공하여, 최근 국내외적으로 많은 연구가 진행되고 있는 지능헝 실시간 로봇 제어소프트웨어의 기본 플랫폼으로 활용될 수 있을 것이다.
현대 저장장치는 점차 소형화, 대용량화 되어감에 따라 디스크의 집적도는 크게 증가되어지고 있어 물리적인 오류가 발생하면 많은 디지털 정보가 소실 될 수 있다. 따라서 이에 대한 대처의 필요성이 점차 증가되어 본 논문에서는 파일시스템이 물리적인 오류에 대한 강인성과 무결성을 보장하고 있는지를 검증하는 테스트 프레임 워크를 제안하였다. 이와 같은 테스트 프레임워크를 위해 디스크 상에 실제 베드섹터를 만들 수 있는 도구 및 저장장치에서 정의하고 있는 물리적인 오류를 모두 발생시킬 수 있는 도구를 각각 개발하였고, 파일시스템에서 저장장치에 읽기/쓰기 동작이 수행되는 상황을 즉시 모니터링 할 수 있는 도구를 추가 개발하여 FORT라는 이름의 파일시스템 강인성을 검증하는 테스트 프레임 워크를 최종적으로 구성하였다. FORT를 이용해서 신뢰성 및 견고성을 위주로 개발된 EXT3파일시스템을 대상으로 강인성의 수준을 나타낼 수 있는 분석표를 작성하였으며, 이를 분석하였다. 또한 파일시스템과 디바이스 드라이버 영역의 계층화된 구조를 융합할 수 있는 도구를 개발하여 획기적인 지능형 시스템으로 발전할 수 있는 방향을 제시하였다.
연합학습이 현대 인공지능 연구에 큰 패러다임을 가지고 오면서 다양한 분야의 연구에서 연합학습을 접목시키기 위한 노력을 하고 있다. 하지만 연합학습 적용을 위한 연구자들은 자신의 상황과 목적에 맞는 연합학습 프레임워크와 벤치마크 툴을 선택해야 하는 문제에 직면한다. 본 연구는 실제 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 고려한 연합학습 프레임워크 및 벤치마크 툴의 선택 가이드라인 제시를 목표로 한다. 특히, 본 연구에서는 3가지의 주요한 기여점이 존재한다. 첫번째, 연합학습을 적용하는 연구자의 상황을 연합학습의 목표와 결합하여 일반화하고, 각 상황에 적합한 연합학습 프레임워크의 선택 가이드라인을 제안한다. 두번째, 연구자에게 연합학습 프레임워크를 각각의 특징과 성능비교를 통해 선택의 적합성을 보여준다. 마지막으로, 현존하는 연합학습 프레임워크의 한계와 실세계 연합학습 운영을 위한 방안, 특히 생명주기 관리에 대한 플랫폼의 구조에 대해 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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