IPsec은 인터넷에서 필수적인 암호와 인증 서비스를 구조적으로 제공하며, 동시에 안전한 키교환이나 재현공격 등을 방어할 수 있는 메커니즘을 제공하는 프로토콜로서, 현재 다양한 플랫폼에서 구현 중에 있다. 그러나 현재가지 IPsec엔진이 탑재된 서버들이 제대로 동작하는지 그리고 보안서비스를 적절히 제공하는지를 평가하기 위한 도구는 존재하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 IPsec엔진의 보안성을 평가하기 위한 자동화된 규칙기반 보안평가 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 시스템은 Widows와 UNIX 환경에서 수행이 가능하며 Java와 C언어로 구현되었다.
본 논문에서는 기존의 LCMS에서 사용되는 평가시스템에 퍼지 추론 규칙을 이용한 적응형 퍼지평가시스템(AFES ; Adaptie Fuzzy Evaluation System)을 제안한다. AFES 는 학습자가 하나의 학습코스(learning course)에 들어가기 전에 퍼지진단평가(fuzzy diagnostic evealuation)를 통해 학습자에게 코스수준(course level)을 부여한다. 학습자는 코스수준에 따른 맞춤식 학습경로(learning path)로 학습을 종료한 후, 퍼지최종평가(fuzzy final evaluation)를 통해 최종성적(final grade)을 AFES 으로부터 부여 받는다. AFES의 가장 큰 특징은 최종성적의 점수 부여 규칙에 있는데, 만약 서로 다른 학습자가 동일한 문제 수에 대하여 같은 수의 정답을 냈더라도, AFES 는 125 가지 퍼지 추론 규칙(fuzzy reasoning rule)에 의거하여 탄력적으로 서로 다른 최종성적을 학습자에게 부여한다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기를 위한 최적 소속함수와 제어 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 염색체 암호화 방법을 이용하여 소속함수의 표현 해상도가 증가하여도 소속함수의 언어항의 개수를 일정하게 유지하여 제어 규칙을 표현하는 염색체의 길이가 크게 늘어나지 않도록 한다. 또, 소속함수의 언어항의 개수가 서로 다른 염색체에 대해서도 개선된 교배 및 돌연변이 연산자를 이용하여 효과적으로 유전자 연산을 적용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 퍼지 제어기의 자동 생성 방법의 평가 문제로 널리 이용되는 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다
작업안전측정 결과의 정확성을 확보하기 위하여 작업환경측정 신뢰성 평가제도가 도입됨에 따라 작업환경측정 신뢰성 평가의 방법, 대상 및 절차에 관한 세부사항을 정하고, 유해 화학물질 등을 취급하는 근로자에 대하여 실시하는 특수건강진단의 검사항목을 조정하는 한편, 그 밖의 현행 제도의 운영상 나타난 일부 미비점을 개선 보완하여 1월 1일부터 시행한 산업안전보건법 시행규칙 주요 개정 내용을 소개하고자 한다.
포만트 합성법을 이용하여 규칙합성시스템을 구현한 일례를 제시한다. 먼저 음소의 입력을 위한 영문 알파벳과 음소의 대응관계를 설정한 뒤 수집된 자연음성으로부터 포만트 합성을 위한 특징 파라미 터를 추출하여 데이터베이스를 작성하다. 그 다음 이러한 데이터베이스를 이용하여 제시된 음소간을 연 결하는 규칙을 제안하고 음소단위의 합성을 행한다. 합성에는 신호처리 프로세서를 사용한 실시간 포만 트 음성합성기를 구현하여 사용하였다. 합성결과 단독음소와 연결음소에 대하여 합성음성을 얻고 이를 평가하였다.
본 논문에서는 개체명 사전과 결합 단어 사전, 그리고 용언의 하위범주화 사전을 이용하는 규칙기반의 한국어 개체명 인식 방법을 제안한다. 각 규칙은 네 단계로 나누어 적용하는데, 첫번째 단계에서는 어절 내의 단어 정보를, 두번째 단계에서는 제한된 주변 문맥 정보를, 그리고 세번째 단계에서는 용언의 하위범주화 정보와 개체명과의 관계를 이용하고, 마지막으로 네번째 단계에서는 개체명 간의 관계 정보를 고려한다. 본 논문에서 제안한 규칙 기반 개체명 인식기의 성능을 평가하기 위해 실험한 결과 90.4%의 정확률과 83.4%의 재현율을 얻었다.
이미지를 비롯한 멀티미디어 데이터의 검색시스템에서 객체들 간의 공간 관계는 이미지를 표현하는 중요한 요소 중의 하나이다. 본 논문에서는 기존의 검색 방식과는 달리 이미지에 나타나 있는 객체들 간의 다양한 공간 관계 감소규칙을 제안한다. 이것은 이미지 오브젝트간의 공간관계를 수를 줄여주고 질의처리속도를 빠르게 해준다. 특히 기존의 2차원 이미지뿐만 아니라 3차원 이미지에서도 본 논문에서 제안하는 기법을 적용할 수 있다. 마지막으로 실제 실험물 통해서 제안된 감소규칙의 성능을 평가하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권6호
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pp.1127-1135
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2012
연관성 규칙 기법은 대용량데이터베이스에 있는 항목들 간의 관련성을 수치화 하는 것으로 데이터 마이닝 기법 중에서는 가장 많이 활용되고 있다. 연관성 규칙을 탐사하기 위한 연관성 규칙 평가 기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있다. 이들 중에서 가장 중심이 되는 신뢰도는 비대칭적 측도일 뿐만 아니라 항상 양의 값만을 취하고 있어서 항목 간에 연관성 규칙을 생성하는 데 여러가지 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 확률적 흥미도 측도 기반, 특히 주변 비율을 고려하지 않은 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 적용하는 방안에 대해 연구하였다. 예제에 의한 비교를 통하여 Yule과 Michael의 유사성 계수와 Pearson의 파이 계수는 신뢰도와 동일하게 연관성의 정도를 파악할 수 있는 동시에 부호를 포함하고 있어서 연관성의 방향도 알 수 있었으나, 카이 제곱 통계량 기반 측도들은 항상 양의 값만 나타날 뿐만 아니라 신뢰도와는 변화하는 양상이 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권6호
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pp.1113-1121
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2011
최근 여러 분야에서 다양한 데이터 마이닝 방법들을 현업에 적용하고 있는 추세이다. 가장 많이 활용되고 있는 데이터 마이닝 기법 중의 하나인 연관성 규칙은 대용량 데이터베이스에 내재되어 있는 항목들 간의 관련성을 수치화하여 그들 간의 연관 정도를 나타내는 기법이다. 의미 있는 연관성 규칙을 생성하기 위해 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 측도가 가장 기본적으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 군집 분석이나 다차원 분석법에서 많이 활용되고 있는 유사성 측도들 중에서 동시 비 발생 빈도를 고려한 유사성 측도를 연관성 평가 기준으로 제안한 후, 예제를 통하여 기존의 신뢰도 및 지지도와 비교함으로써 그 유용성을 알아보았다. 모의실험 결과를 종합해볼 때, 동시 발생 빈도 또는 동시 비 발생 빈도가 증가하면 본 논문에서 고려한 모든 유사성 측도들은 지지도 및 신뢰도와 마찬가지로 증가하며, 불일치 계수의 값이 증가하면 이 측도들은 감소하게 된다는 사실을 알 수 있었다. 또한 이들 유사성 측도들은 지지도 및 신뢰도와 매우 유의한 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 전항과 후항이 바뀌더라도 값의 변화가 없기 때문에 신뢰도 보다 더 바람직한 연관성 규칙 평가 기준이라고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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