분산 응용 시스템의 컴퓨팅 환경이 유비쿼터스 네트워크 환경으로 바뀌면서 기존의 개방성 및 이질성과 같은 특성 외에 적응성이 중요한 이슈로 부각되었다. 적응성을 지원하기 위해 분산 응용 시스템은 컴포넌트를 동적으로 찾아 추가하거나 교체하고 이들 간의 상호작용을 지원해야한다. 최근 이 같은 적응적 상호작용을 위한 역할기반 분산 시스템 모델이 제안되었다. 역할기반 분산 시스템 모델은 응용을 추상적인 역할들로 이루어진 조직으로 보고, 조직을 구성하는 역할과 실제 행위를 수행하는 행위자를 분리한다. 실행 시 응용은 행위자를 역할에 바인딩하고, 행위자는 수행할 역할 업무를 동적으로 응용으로부터 제공받아 실행함으로써 적응성을 높여주는 모델이다. 하지만 이런 역할기반의 분산 시스템 모델을 위한 실행환경의 구축에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 역할기반 분산 시스템 모델의 실행환경으로 응용 프레임워크를 제안한다. 응용 프레임워크는 응용에 필요한 역할들로 이루어진 조직을 구성하고 관리하는 조직 프레임워크와 행위자의 역할 수행과 역할 프로세스 관리를 수행하는 행위자 프레임워크로 나누어진다. 행위자 프레임워크에 대해서는 이전 연구에서 제안하고 있고, 본 논문에서는 이와 결합되는 조직 프레임워크를 구현하기 위해 조직 프레임워크의 요구사항을 분석하고 설계한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅환경에서 적응적 상호작용을 지원하기 위한 역할기반 분산 시스템 모델이 제안되었다. 역할기반 분산 시스템 모델은 응용을 추상적인 역할들로 이루어진 조직으로 보고, 조직을 구성하는 역할과 실제 행위를 수행하는 행위자를 분리한다. 실행 시 응용은 행위자를 역할에 연결하고, 행위자는 수행할 역할 업무를 동적으로 응용으로부터 제공받아 실행함으로써 적응성을 높여주는 모델이다. 하지만 이런 역할기반의 분산 시스템 모델을 위한 실행환경의 구축에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 역할기반 분산 시스템 모델의 실행환경으로 응용 프레임워크를 제안한다. 응용 프레임워크는 응용에 필요한 역할들로 이루어진 조직을 구성하고 관리하는 조직 프레임워크와 행위자의 역할 수행과 역할 프로세스 관리를 수행하는 행위자 프레임워크로 나누어진다. 본 논문에서는 기존에 제안된 행위자 프레임워크와 상호 결합되어 동작할 수 있는 조직 프레임워크를 제안한다. 제안한 조직 프레임워크는 조직의 생성과 관리, 행위자에 대한 디렉토리 서비스 및 역할의 할당, 역할과 행위자사이의 메시지 브로커의 역할을 수행한다. 본 논문에서 제안한 조직 프레임워크는 개발자로 하여금 적응성이 높은 분산시스템을 개발할 수 있도록 도와준다.
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
역학 모델은 질병 확산에 대한 시뮬레이션 및 관련 방역대책을 수립하는데 유용하며, 개체들의 접촉을 통해 전파되는 질병의 공간 확산에 대한 자세한 이해를 가능하게 한다. 이 연구에서는 공간에서 개체 간의 상호작용에 의한 결과로 구제역 전염병의 확산을 시뮬레이션하기 위해 GIS와 통합된 행위자 기반 공간 모델을 제안하고자 한다. 설계된 모델은 모집단, 시간, 공간이라는 세 요소를 고려하여 축산장 간의 간접접촉을 묘사하였다. 모집단의 역학관계는 2010년 경상북도 안동시에서 발생한 구제역 사례를 기준으로 하였으며, 도로를 주행하는 차량에 의한 간접접촉으로 전염병이 전파하는 것으로 설계하였다. 확산 모델은 구제역 전파 확률, 질병에 대한 여러 상태, 질병의 확산 시간, 감염률, 잠복기 및 기타 매개변수 간의 관계를 수식으로 표현하였다. 모델을 이용하여 구제역 발생 상황을 예측하면서 다양한 시나리오를 적용해서 모의실험하였다. 구제역 발생 상황에서 방역 전략을 선정하기 위해 제시된 방법을 이용하여 방역조치를 다양하게 실험하는 것은 구제역 확산을 통제하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
최근 활발히 진행되고 있는 모델 기반 공학에 관한 연구 중 모델 변환은 소스 모델을 입력 받아 다른 차원의 뷰를 제공하는 타겟 모델을 출력한다. 이러한 모델 변환은 메타모델을 사용하여 동일한 시스템을 서로 다른 이해관계자들의 관점에서 이해할 수 있는 방법을 제공한다. 동일한 시스템이라 하더라도 개발자와 시험자 그리고 사용자들이 보는 주요 관점은 다를 수 있다. 본 논문에서는 시험자의 관점에서 수직적 분할 시험이 가능하도록 입력 모델인 UML의 행위 다이어그램으로부터 출력 모델인 단위 시험을 위한 상태 다이어그램으로의 모델 변환에 대해 연구하고, 생성된 상태 다이어그램을 통해 시험 사례를 작성한다.
영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.
최근 주택 가격이 전국적으로 상승하였고 정부는 실수요자 보호를 위해 금융, 세금 등 다양한 규제를 지역에 따라 시행하였다. 정책 시행 이후 전국적인 주택 가격 평균은 안정되었으나 지역 별로 살펴보면 양극화 현상이 발생하였다. 또한 규제로 인해 오히려 실수요자가 피해를 볼 우려에 대한 논의도 지속되고 있다. 따라서 정책 계획 및 분석에 있어 시장 변수 간의 상관관계 뿐 아니라 미시적으로 시장 참여자들에게 어떻게 정책의 효과가 파급되는 지 분석할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 변수 간 인과관계로 구성되는 시장 구조 분석을 위한 시스템 다이내믹스와 시장 참여자들의 의사 결정 과정 모델링을 위한 행위자 기반 모델을 통합하여 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 개발한 모델에 금융 규제와 세금 규제를 적용하여 주택 가격의 변화와 이에 시장 참여자들이 어떻게 행동하는 지에 대한 분석을 통해 정책의 실효성을 평가하였다. 본 연구를 통해 가격 안정화라는 같은 목적을 가진 두 규제에 대해 시장 참여자들이 다른 의사결정을 함에 따라 시장을 지배하는 피드백의 차이를 확인했다. 이에 따라 정책 대상 지역 뿐 아니라 그 이외의 지역에 대해서도 다른 파급효과가 나타났다.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.217-224
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2000
Configuration은 도메인 지식을 이용해서 주어진 모든 요구를 충족시키는 컴포넌트를 갖는 시스템을 구성하기 위한 기술이다. 최근 전자 상거래는 역경매, 공동구매, 사용자 프로파일에 의한 제품의 추천 등 다양한 방식으로 구매자 중심의 사거래 행위를 하고 있다. 하지만 아직도 전문 지식이 필요한 제품의 구입시에 구매자는 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 구매자의 행위를 보조하기 위한 수단으로써 전문가 시스템에서 수년간 연구되어 온 Configuration 기술을 확장 도입하였다. 본 논문에서는 도메인에 대한 규칙(Rules)에 기반해서 Classification Problem Solving 방법과 Constructive Problem Solving 방법을 적용하였다. 구매자와의 능동적인 질의 수행을 하여 제품에 대한 요구를 정확히 한 뒤, 얻어진 사실(Facts)을 Classification Problem solving에 이용이 되어 제품 모델이 결정된다. 이 제품 모델은 구매자를 위해 특성화 되어 있기 않기 때문에, Constructive Problem Solving을 이용한다. 이런 내용을 기반으로 컴퓨터 조립을 위한 Configurator를 디자인하고 구현했다.
본 연구의 목적은 CA(Cellular Automata)이론을 기반으로 행위자기반(agent-based) 보행시뮬레이션 모델을 개발하고, 개발된 모델을 보행시설 설치 실험에 적용하여보는 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 보행교통류에 CA이론이 적용된 모델을 검토하고, Fence라는 보행시설이 보행자의 통행속도에 미치는 영향을 분석하기 위해 실험을 계획하고 CA보행자 모델을 구축하였다. 구축된 CA보행자 모델은 초기화, 보행자 발생 유입, 측방이동, 전방이동의 하위모델로 구성되어 있다. 실험결과 Fence를 설치했을 때의 보행속도가 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하지 않았을 때의 보행속도보다 높게 나타나, 통행 방향이 다른 보행자가 혼재되어 있을 경우 Fence를 설치하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 또한, Fence의 설치는 매우 혼잡한 상황에서보다 적당한 혼잡상태에서 더 큰 것으로 분석되었다.
네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와 행위패턴을 정확히 모델링 할 수 있는 Event 의 생성이 전체성능을 결정하는 중요한 요인이 된다. 또한 공격이나 비정상 행위의 판별을 위해서는 효과적인 탐지모델의 구축이 필요하다. 본 논문은 네트워크기반에서 패킷을 분석해 비정상행위 수준을 관리자에게 보고하는 시스템의 설계에 관한 논문이다. 속성을 생성하고 선택하는 방법으로는 전문가의 경험을 바탕으로 결정하였고, 탐지모델구축은 COBWEB 클러스터링 기법을 사용하였다. 비정상행위 수준을 결정하기 위해 트레이닝 셋에 정상과 비정상의 비율을 두어 클러스터링 이후 탐지모드에서 새로운 온라인 Event 의 비정상 수준을 결정할 수 있게 하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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