본 논문에서는 일사량과 온도 및 실부하 패턴이 고려된 3kW급 계통 연계형 태양광 발전시스템의 플랫폼을 제시하였다. 가정의 실제 전력 사용패턴 분석을 위해 하루의 일사량과 온도가 고려된 PV 시뮬레이터와 24시간 실부하의 사용패턴을 이용하여 부하모델링을 수행하였다. 또한 제안된 PV 시뮬레이터와 부하모델링을 적용하여 계절별, 시간별 태양광 발전 전력과 실부하의 전력사용량을 비교 분석 하였으며 시뮬레이션을 통해 타당성을 검증하였다.
정보시스템의 보호를 위한 침입탐지의 방법으로 오용탐지와 비정상행위 탐지방법이 있다. 오용탐지의 경우는 알려진 침입 패턴을 이용하는 것으로 알려진 침입에 대해서는 아주 높은 탐지율을 나타내지만 알려지지 않은 침입이나 변형패턴에 대해서는 탐지할 수 없다는 단점이 있다. 반면 비정상행위 탐지는 정상행위 모델링을 통해 비정상패턴을 탐지하는 것으로 알려지지 않은 패턴에 대해서도 탐지할 수 있는 장점이 있는데 국내외적으로 아직까지 널리 연구되어 있지 않다. 본 논문에서는 BSM으로부터 얻은 다양한 정보를 추출하고 이러한 정보를 자기조직화 신경망을 이용하여 축약함으로써 고정된 크기의 순서정보로 변환하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 고정크기의 순서정보는 비정상행위 탐지에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
일반적 칼라 출력 장치는 제한된 범위의 색만을 재현 할 수 있다. 특히 프린터와 같이 색의 재현성이 부족한 장비에서는 하드웨어 특성에 따른 채색 면적이나 인쇄에 사용되는 용지의 특성에 따라 염료의 확산 등에 대해서도 고려해야 한다. 특히, 색을 프린트하기 위해서는 출력 과정에서 색의 선형적인 증가와 감소가 이루어져야 하며 또한 정확한 색의 모델링이 가능하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이를 위해 프린터 출력시 실제 채색 면적과 시각적 색감을 고려할 수 있는 디더링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제 채색 면적을 고려한 패턴 데이터 베이스를 만들어 이를 디더링 패턴으로 이용하게 된다. 그리고 이 데이터 베이스에서 정확한 패턴을 선택하기 위해서는 인간시각의 색 인지력을 모델링한 대조 민감도 함수를 사용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 저해상도의 칼라 출력장치에서도 고화질의 색을 재현할 수 있게 해준다.
3D스캔-인체 및 의복 모델링-시뮬레이션-패턴 제작 및 검증의 전체 3D 의복제작 프로세스를 원활히 활용할 수 있도록 하기 위하여 3D 그래픽과 CAD 시스템 그리고 3D-2D 직접 패턴 전개 시스템을 이용해야 하는 데 이 때 장애가 되는 것은 3D 시뮬레이션한 가상의복으로부터 정확한 패턴을 추출하는 것이 어렵고, 전반적 과정의 호환이 쉽지 않다는 것이다. 이에 본 연구에서는 인체에 정확히 밀착된 부분과 드레이프가 있는 비대칭형 드레스를 대상으로 전체 프로세스를 원활하게 구동할 수 있는 방법을 모색하였다. 연구 방법으로는 3D 스캔 데이터를 이용하여 Maya로 범용성 3D 인체 모델을 만들고 이 3D 바디 모델에 맞는 3D 드레스를 디자인하고 모델링한 후, Rapidform, 2C-AN 프로그램과 YukaCAD를 이용하여 정확한 2D 패턴을 제작하는 과정의 호환성을 해결하며 진행하였다. 이 과정에서 도출한 패턴을 실제 의상으로 제작하여 착의 시킨 후 3D 의복 모델과의 여유분 분포를 3차원 측정 기술로 검증하였고 실물 드레스의 드레이프의 모양과 시뮬레이트된 드레스의 모양을 검토하였다. 그 결과 제시한 방법을 활용하면 전반적으로 만족스럽게 정량적인 3D 의복 제작 프로세스를 운영할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 고속 패턴 매칭 알고리듬과 그 구조를 제안한다. 제안된 알고리듬은 실시간 입력 패킷에서 특정 패턴을 검사하며 정확한 문자열, 문자열 값의 범위, 그리고 문자열 값의 조합 등을 검색한다. 본 연구에서는 입력 패킷과 패턴은 동시에 겹치는 문자열들을 검색하기 위해 상태 전이 그래프로 모델링 하였으며 상태 전이 그래프는 구현 복잡도를 줄이기 위해 입력 임플리컨트 단위로 분할하였다. 제안된 패턴 매칭구조는 상태 전이 그래프와 입력된 문자열을 입력으로 사용한다. 제안된 패턴 매칭기는 VHDL 언어로 모델링하여 구현하였으며, 성능 분석을 통하여 제안된 기법의 적절성을 검증하였다.
센서 어레이로부터 감지된 신호 패턴을 분류함으로써 감지 대상체를 구별하기 위해 본 연구에서는 상태 천이 모델을 이용하는 방법을 제안하였다. 센서 어레이의 신호 데이터를 패턴 모양의 특성을 나타낼 수 있는 상태 천이 모델로 변환하여 감지 대상체의 구별이 보다 정확하게 이루어 질 수 있도록 모델을 설계하는데 초점을 두면서, 모델링 요소인 '상태'는 각도 $(-\frac{\pi}{2},\frac{\pi}{2})$을 n개의 일정한 크기의 구간으로 나누어 각 구간을 하나의 상태로 정의하고, '천이' 관계는 일정한 시간 간격으로 샘플링된 신호 데이터 간의 각도 변화로 각각 정의하여 각도변이 기반 상태천이 모델링을 고안하였으며 모델의 유효성을 실험을 통하여 검증하였다.
건물 내에서 특정 사용자의 현 위치를 예측하는 문제는 방문자의 안내 등 다양하게 응용될 수 있다. 이 문제를 풀기 위해 기존 방법들은 사용자가 과거에 이동한 패턴을 한정된 길이만큼만 고려하여 예측한다. 이는 복잡한 이동 패턴을 모델링 할 수 없고, 단순한 이동 패턴은 필요 이상으로 상세히 모델링함으로써 시스템의 효율을 떨어뜨림은 물론이고, 예측 오류를 야기한다. 본 논문에서는 기존의 방법들과는 달리 최근 이동 경로의 길이에 제한을 두지 않고 이동 패턴을 구분하는데 필요한 만큼만 고려하여 예측 결과를 도출하고자 한다. 이를 위해 탐색 트리를 사용하는데, 이 탐색 트리는 위치 예측에 필요한 만큼만 장소를 비교하도록 구성된다. 이 탐색 트리는 효율적이고 정확한 예측을 가능하게 해준다.
본 논문은 CPN(Colored Petri Nets)을 이용한 Honypot 모델의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안된 Honeypot 모델은 해커의 침입을 능동적으로 유도하고 침입을 탐지 및 행동패턴의 파악을 위해 보안커널 모듈과 유도된 해커의 활동을 위한 가상 모듈로 구성되어 있으며, CPN을 이용한 모델과 기존의 Denning 모델 및 Shieh 모델과 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안된 CPN을 이용한 Honeypot 모델은 침입패턴의 특성에 대한 분류가 가능하고, 침입패턴의 모델링과 패턴매칭 과정의 모델링이 가능하며. 다중 호스트를 통한 DDoS 공격의 탐지가 가능하고, 마지막으로 침입패턴의 분석을 위한 학습모델의 기반 제공이 가능하다.
본 논문에서는 블록정합 알고리즘을 영상 블록들의 상관도 함수로 모델링하여, 고속 블록정합 방법을 위한 탐색 패턴을 유도하였으며, 이는 고속 블록정합 방법에서 주로 사용되는 다이아몬드 형태의 탐색 패턴에 대한 이론적인 기반을 제공한다. 이와 더불어, 능동적인 탐색 패턴과 물체의 움직임에 따른 통계적인 특성을 사용하여 새로운 고속 블록정합 움직임 예측방법을 제안하였다. 적절한 움직임 탐색 패턴을 얻기 위해 움직임 벡터와 영상간 블록들의 차이값 사이의 통계적인 관계를 이용하였다. 제안한 방법을 움직임 탐색 패턴을 능동적으로 변화시키면서 다른 고속 블록정합 방법들과 비교해 보면, 요구되는 탐색점의 개수를 감소시키면서 움직임 예측성능을 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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