최근 차량의 경우 미리 설정된 쉬프트 패턴에 의해 변속되도록 고안된 자동변속기가 장착되어 있다. 자동변속기는 기존에 운전자가 수동으로 조작하는 방식과 달리, 자동으로 변속되므로 편안하고 편리하지만, 고정된 패턴을 이용해 변속하기 때문에 운전자의 의지를 반영하지 못한다. 운전자의 의지를 반영하기 위해서는 운전자의 성향뿐만 아니라, 차량의 상태도 같이고려해야한다. 이에, 차량의 상태와 운전자의 조작상태를 모듈 화시켜 학습하여 종합적인 운전성향을 판단하고, 반영하여 변속을 결정하고자 한다. 본 논문에서는 모듈화된 신경망을 이용한 운전의지 판단 알고리즘을 자동차의 자동변속기에 적용하여, 기존에 운전자마다 동일하게 적용되던 고정된 패턴에 의해 변속되던 결과와 비교해 봄으로서, 운전자마다 다른 유동적인 운전의지를 반영한 결과가 우수함을 보이고자 한다.
본 논문에서는 Mobile IPv6에서 핸드오프 시에 발생하는 패킷의 손실과 비순서화의 문제를 해결하기 위하여 이동성 패턴을 이용한 핸드오프 기법을 제안하였다. 이동 노드의 이동 범위를 미리 설정하여 그룹을 만들고, 그룹에 버퍼 서버를 두어 이동 중에 서비스를 받게 함으로써 패킷의 손실과 비순서화를 감소시켰다. 안정적인 핸드오프에서 발생하는 비순서화를 IP 레벨에서 방지하고, 상위계층인 TCP에서의 재전송을 최소화하여 성능을 향상하였다. 모의실헙 결과 노드의 이동성 패턴을 이용하여 효율적으로 패킷을 전송하였으며, 패킷의 손실이 감소되고, 빠른 핸드오프 동작을 보였다.
초고령화된 한국 농촌에서 다양한 교육 및 직업 배경을 가진 중장년층 귀농인구의 유입은 고령화 문제에 대한 대안의 하나로 부각되고 있다. 본 연구는 농가 고령화에 대한 귀농인구의 잠재적인 기여도 측면에서 귀농인구의 지역별 유입 유출 패턴을 분석하였다. 분석에는 로그선형모형과 총합레퍼런스코딩을 사용하였고, 분석자료는 통계청의 2013년 귀농 통계이다. 분석결과에 의하면, 귀농인의 절반 정도가 수도권에서 비수도권 지역으로 이주한 인구이고, 이들을 제외하면 귀농인의 대부분은 원 거주지가 있던 도 내에서 이동하고 있다. 귀농인의 귀농 전 대비 귀농 후 지역 내 오즈비(odds ratio)는 지역별로 차이가 있으며, 귀농인의 성별과 연령에 따라서도 지역별 유입 유출패턴이 다르다. 이는 귀농인 유입의 긍정적 효과를 높이기 위해서는 지자체별 차이를 반영한 특화된 정책이 필요하다는 것을 의미한다.
인터넷이 일반화되면서, 컴퓨터 시스템을 침입으로부터 효과적이면서 종합적으로 보호하기 위해 침입 탐지 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이상행위 탐지 기법을 이용한 침입 탐지 시스템을 구축할 때, 수행하는 정상행위 프로파일링 과정에서 발생하는 자기설명모순이 존재함을 제시하고 이를 제어할 수 있는 침입 탐지 방안을 제안하였다. 또한, 연관규칙을 적용한 프로파일링 과정의 결과는, 많은 정상행위 패턴이 생성될 수 있기 때문에, 이를 위해 군집화를 통한 효과적인 적용방안을 제시한다. 마지막으로, 사용자의 행위 패턴에 대해 군집화된 정상행위 패턴 데이터베이스로부터 이상행위 여부를 판단할 수 있는 유사도 함수를 제안하였다.
습지는 가장 생산적인 생태계 중 하나이며, 인류에게 수문학적, 경제적, 문화적 가치로도 매우 귀중한 역할을 하고 있다. 하지만 기후변화와 인간의 영향으로 수위저하와 건조, 수문체계에 변화를 주어 습지의 건조화 현상이 나타나고 이로 인해 생태계에도 영향을 미치고 있다. 특히 산지습지는 인위적 간섭에 매우 취약하고 환경변화에 민감하여 불규칙한 강수패턴 및 무분별한 개발은 습지수문환경에 영향을 미쳐 습지의 건조화를 심화시키는 원인이 되고 있다. 그 결과 자연적으로 습지의 면적이 감소하고 식생의 패턴 변화로 다양한 생물들과 보호가 필요한 종들이 사라질 것이므로 변화에 대응하기 위해서 건조화를 방지할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 습지 내 지하수위 저하 또는 유입 유출량의 변화로 습지 토양의 수분이 감소하여 말라가는 현상을 습지 가뭄이라 정의하고 가뭄지수를 활용하여 이를 지수화 하였다. 현재 산지습지를 대상으로 가뭄을 지수화 시킨 선행연구가 거의 없기 때문에 향후 산지 습지의 가치를 보존하고 생태계 관리의 목적으로 후속 연구의 방향을 제시하는데 도움을 줄 것으로 예상된다.
인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 개인화된 서비스를 제공하려는 노력이 커지고 있다. 개인화(Personalization)란 고객 한 명을 대상으로 하여 그 고객 한 사람을 위한 정보나 제품을 제공해주는 작업을 말한다. 개인화 서비스를 위해서 전 처리과정인 사용자 프로파일 생성과정이 필요하며, 적극적인 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 충분한 고객 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트 상에서 사용자 행위 패턴을 파악할 수 있는 클릭스트림 정보를 모듈화 하였으며, 이를 이용하여 확장된 웹 로그 시스템을 구현하였다. 클릭스트림 정보를 웹 로그정보에 포함시켜 사용자의 행위 패턴을 파악할 수 있도록 웹 서버 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 이 웹 서버는 웹사이트로부터 얻은 클릭스트림 정보를 분류하고 저장하여 관리자가 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO(ActiveX Data Object)기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
보안 이벤트 시각화 기법은 기존의 시각화 기술을 네트워크 보안 분야에 적용한 형태로써 네트워크 보안과 관련있는 이벤트를 사용하여 네트워크의 트래픽 흐름과 보안 상황을 쉽고 빠르게 분석 및 탐지하는 기술이다. 특히 종단간의 연결 이벤트인 세션을 시각화하여 네트워크 이상 상황을 탐지하는 기술은 상대적으로 패킷 감시 기법에서 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있고 알려지지 않은 공격 패턴들은 쉽게 탐지할 수 있어서 좋은 해결책이 되고 있다. 하지만, 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격이 종단간의 유사한 연결 패턴을 가질 경우 세션 기반의 시각화 기법들은 공격 상황과 정상 상황을 구분하는 기능이 매우 취약하다. 따라서 본 논문에서는 세션 기반 시각화 기법에서 서버들의 정상 활동과 네트워크 공격 상황을 상세하게 구분할 수 있는 IP 주소 분할 표시 분석 방법 및 포트 특성 분석 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 세션 기반의 공격 시각화 탐지 방법은 다른 공격 탐지 방법들과는 의존성이 없기 때문에 기존의 다양한 네트워크 공격 분석 및 탐지에 활용될 수 있고, 또한 네트워크 관리자에게는 현재 네트워크에서 발생되는 보안 위협을 보다 빠르게 판단할 수 있도록 도움을 준다.
이 논문에서는 곤충 발자국의 패턴을 인식하기 위해, 인식의 기본 단위인 세그먼트를 자동 추출하는 기법과 Trace transform을 이용하여 발자국 인식에 필요한 특징을 추출하는 기법을 제안하였다. Trace transform 방법을 이용하면 패턴의 크기, 이동, 회전, 반사에 불변하는 특징값을 얻을 수 있다. 이러한 특징값들은 곤충 발자국과 같이 다양한 변형이 존재하는 패턴을 인식하는 데에 적합하다. 특징값을 도출하기 위한 첫 번째 단계로는 추출된 세그먼트에 대한 Trace transform을 통해 새로운 Trace 이미지를 생성시킨다. 그런 다음 병렬로 표현되는 trace-line을 따라 특성 함수에 의해 특징들이 일차적으로 도출되고, 또 다시 도출된 특징들은 diametric, circus 단계의 함수를 거치면서 새로운 특징값으로 재구성된다. 2가지 서로 다른 곤충의 발자국 패턴을 이용하여 실험한 결과 곤충 발자국의 크기, 이동, 회전, 반사에 관계없이 인식에 적합한 특징값들이 추출됨을 확인할 수 있었다.
본 연구는 주관 감성에 따른 생리 데이터의 패턴을 분류하고, 임의의 생리 데이터의 패턴을 확인하여 각성-이완, 쾌-불쾌의 감성을 추론하기 위해 베이지안 이론(Bayesian learning)을 기반으로 한 추론 모델을 제안하는 것이 목적이다. 본 연구에서 제안하는 모델은 학습데이터를 분류하여 사전확률을 도출하는 학습 단계와 사후확률로 임의의 생리 데이터의 패턴을 분류하여 감성을 추론하는 추론 단계로 이루어진다. 자율 신경계 생리변수(PPG, GSR, SKT) 각각의 패턴 분류를 위해 1~7로 정규화를 시킨 후 선형 관계를 구하여 분류된 패턴의 사전확률을 구하였다. 다음으로 임의의 사전 확률 분포에 대한 사후 확률 분포의 계산을 위해 베이지안 이론을 적용하였다. 본 연구를 통해 주관적 평가를 실시하지 않고 다중 생리변수 인식을 통해 감성을 추론 할 수 있는 모델을 제안하였다.
발광다이오드 (Light-Emitting-Diode, LED)의 균일한 전류분포, 높은 광출력 및 내부양자효율 확보를 위해서는 활성영역으로의 균일한 전류주입이 필수적이며 이를 위해서는 최적화된 전극패턴 설계가 매우 중요하다. 따라서 현재까지지도 균일한 전류확산을 위한 전극 패턴 설계에 많은 연구가 다각도로 진행되고 있으며, 전극 패턴에 따른 LED의 성능향상 또한 보고되고 있다. 전극패턴과 더불어 중요시 되는 것은 바로 전류주입에 필수적인 전극 패드이다. 최근에는 LED가 대면적화 되어감에 따라, 패드의 개수가 증가하고 그 위치에 따른 영향력 및 중요성 또한 높아지고 있다. 본 연구에서는 동일한 전극 패턴을 갖는 Planar LED에서의 전류확산 극대화를 위한 패드의 위치에 따른 전기적 및 광학적 특성에 대해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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