산업현장의 제어기들은 센서들로부터 수집된 다양한 형태의 신호들을 처리한다. 이 신호들은 고정된 값을 가지지 않고 물리적으로 변화하는 특성을 가진다. 이와 같이 변화하는 값을 처리하는 방법으로 다양한 형태의 연구가 진행되고 있고, 그 한 분야로 퍼지(Fuzzy)이론을 바탕으로 한 퍼지 제어 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. Fuzzy PLC 시스템은 현재 초기단계 형태로 개발되어 사용되고 있으며 그 응용 방법도 조금씩 보급되고 있는 실정이다. 본 논문은 변화하는 값들에 대해 간결하고 적절한 제어를 수행 할 수 있는 기 개발된 Fuzzy PLC 시스템을 이용한 플랜트 제어에 대한 연구이다. 크레인(Crane) 제어용으로 사용한 Fuzzy PLC 시스템은 Moeller사의 FT4-400-MM2 PLC 모듈이다. 본 시스템을 이용하여 대상 플랜트인 크레인을 제어하는 퍼지 함수 로직을 개발하고, 입 출력 제어 프로그램 기법에 대하여 연구한다. 또한 퍼지 제어 시스템을 이용한 퍼지 제어 기법을 개발하는 과정에 대하여 소개한다. 결론적으로 Fuzzy PLC System 개발 및 응용 모델로서 제안하고자 한다.
퍼지로직 컨트롤러는 파라메터의 측정이 불가능하고 수학적으로 정확하게 모델링 되지 않는 제어에 효과적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 입력값에 대해 룩업테이블을 사용하지 않고 멤버쉽 함수를 계산하여 수렴점에서의 진동을 줄이는 방법을 제안하였다. 그리고 역추균형 제어 시스템에 적용시켜 그 타당성을 확인하였다.
본 논문에서는 포텐셜 필드 방법과 퍼지로직 시스템을 이용하여 멀티 모바일 로봇의 충돌회피를 위한 경로계획을 연구한다. 잘 알려진 포텐셜 필드 방법은 멀티 모바일 로봇 시스템에 있어서 각각의 로봇에 대한 전역경로를 계획하기 위해 사용되었으며, 퍼지로직 시스템은 각 로봇에 근접하는 혹은 진행하는 로봇의 경로를 가로막는 장애물과의 충돌을 피하고 안전하게 목적지에 도달하기 위한 지역경로를 계획하기 위해 이용되었다.
최근 들어 많은 차량이 네비게이션 시스템을 장착하고 있다. 초기의 시스템은 길을 안내하는 것이 주목적이었지만 여러 기술들의 발달로 다양한 기능이 추가되어 사용자에게 더욱 편리함을 주고 있다. 다양한 기록 매체를 재생할 수도 있고, 각각의 도로에 대한 유용한 정보도 알려주고, DMB 수신 장치를 장착하여 차량이 이동 중에 다양한 멀티미디어 콘텐츠를 이용할 수 있게 되었다. 그러나 아직까지 네비게이션 시스템에서 기본적이고 중요한 길 안내 기능은 크게 성장하지 못했다. 이에 본 논문에서는 외부환경, 운전자의 속도경향, 운전자 감정, 도로상태의 다양한 상황을 고려하여 운전자 상황에 맞는 인간 친화적인 경로 추천 방법을 제안한다. 또한 다양한 상황을 모듈화하여 각 상황의 알고리즘을 쉽게 수정할 수 있도록 계층적 구조로 구성하고 퍼지로직을 이용한다.
최근 초고속 인터넷, 모바일, 디지털 컨버전스 단계를 거치면서 유비쿼더스(Ubiquitous) 사회는 점차 가시화 되고 있다. 현재 일상적인 통신뿐만 아니라 경제 및 산업 분야로 다양하게 확산되고 있다. 특히 RFID와 네비게이션(Navigation) 시스템은 국내 외적으로 많은 분야에 사용되고 있으며 점점 발전하고 경제적 산업적으로 국가 경쟁력 향상에 도움을 줄 것이다. 하지만 이러한 RFID와 네비게이션의 활용 범위를 살펴보면 가장 일반적인 경우에 치중되어있다. 본 논문에서는 RFID와 네비게이션을 사용하여 개별화된 특성과 환경 상태 정보를 반영하고 그것을 사용하는 사용자들의 특성을 고려하여 변화하는 환경에 적응하기 쉬운 시스템을 제안하고 특정 환경에서 어떠한 정보가 이에 활용될 수 있는지를 정의한다. 또한 여러가지 정보를 이용하여 지능형 경로 탐색 및 안내 시스템을 위해 퍼지 로직과 TSP 개념을 적용한다.
클러스터 웹서버는 실질적인 네트웍 컴퓨팅 어플리케이션을 구현하기 위한 중요한 플렛폼으로서 생각되어 왔으며, 그 필요성이 더해가고 있다, 이러한 환경 속에서 트래픽의 증가는 놀라울 정도로 증가하여 다중 호스트 사이의 부하분배 및 효과적인 관리를 위해서 로드밸런싱 기술을 적용할 수 있다. 그러나 네트웍 전역상태(global state)의 불확실성을 반영하고, 고유의 습성을 예상하여 정확한 작업 배치 절정을 하기 위한 적당한 수학적 모델이 많지 않다. 그러한 측면에서 퍼지로직은 수학적으로 모델링하기 어려운 문제를 해결하여 전역상태의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있는 강력한 패러다임의 하나이다. 본 논문은 이러한 퍼지로직 접근을 통하여 클러스터 웹서버 환경에서의 동적 부하배분을 실현하는 시스템설계 와 도구를 제안한다.
본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 투입자료와 4개의 산출자료를 이용하여 DEA법을 이용하여 측정하였고, 정성적 자료는 전문가의 설문 및 면접결과로 평가하였다. 또한, 이러한 자료를 통합하기 위한 방법은 의사결정지원시스템인 퍼지로직을 적용하였고, 이 평가방법을 이용하여 RCC/RSC의 운영효율성의 우선순위를 평가하였다. 그 결과 목포, 제주, 부산, 통영, 인천, 여수, 동해, 울산, 포항, 속초, 태안, 완도, 군산RSC 순으로 효율성이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 선행제약순서결정문제(Sequencing problem with precedence constraints, SPPC)를 효과적으로 해결하기 위한 적응형 유전알고리즘(Adaptive genetic algorithm, aGA)을 제안한다. aGA에서 는 SPPC를 효과적으로 표현하기 위해 위상정렬에 기초한 표현절차(topological sort-based representation procedure) 를 사용한다. 제안된 aGA는 퍼지로직제어를 이용한 적응형구조를 가지고 있으며, 유전 탐색과정을 통해 교차변이 연산자(Crossover operator)의 비율을 적응적으로 조절한다. 수치예제에서는 다양한 형태의 SPPC를 제시하였으며, 그 실험결과는 제안된 aGA가 기존의 알고리즘보다 우수함을 보여주었다. 결론적으로 말하자면 본 논문에서는 제안된 aGA가 다양한 형태의 SPPC에서 최적해 혹은 최적순서를 발견하는데 아주 효과적이라는 것을 밝혔다.
느린 포트스캔 공격 탐지는 네트워크 보안에서 중요한 분야 중 하나이다. 본 논문에서는 퍼지 룰을 이용한 비정상 트래픽 컨트롤 프레임워크를 이용한 느린 포트스캔 공격을 탐지하고 대응하는 방법을 제안한다. 비정상 트래픽 컨트롤 프레임워크는 침입차단 시스템으로 동작하면서 의심 단계의 네트워크 트래픽을 대응하는 기능을 가진다. 본 논문에서 제안하는 방법은 공격 혹은 공격 의심 트래픽에 대해 단계적 대응을 한다. 먼저 의심 단계에 있는 트래픽에 대해 대역폭을 줄여 서비스를 하다가 최종적으로 공격으로 판명되면 트래픽을 차단한다. 본 논문에서는 제안한 방법을 프레임워크에 구축하고 실험을 통해 느린 포트스캔 공격에 효과적임을 보인다.
비정상 트래픽 제어 프레임워크에 적용된 비정상 트래픽 제어 기술은 침입, 분산서비스거부 공격, 포트스캔 공격과 같은 비정상 행위의 트래픽을 제어하는 공격 대응 방법이다. 이 대응 방법은 비정상 행위에 대한 true-false 방식의 공격 대응 방법이 가지는 높은 오탐율(false-positive rate)을 낮출 수 있다는 장점이 있지만, 공격 지속시간에만 의존하여 비정상 트래픽을 판단하기 때문에, 공격에 대한 신속한 대응을 하지 못한다는 한계를 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 비정상 트래픽 제어 프레임워크에 퍼지 로직을 적용하여 신속한 공격 대응이 가능한 포트스캔 공격 탐지 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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