사이버 캐릭터(이하 캐릭터라 함)는 가사 환경에서 동작하는 인공 생명체이다. 캐릭터는 기본적으로 센서 시스템과 동작 제어 시스템으로 구성된다. 캐릭터는 센서 시스템을 통하여 가상 환경과 실세계를 인지하고, 사용자의 명령을 인식한다. 동작 제어 시스템은 과제를 수행하기 위한 계획을 수립하고, 적합한 행위를 선택하여 캐릭터를 동작시킨다. 사용자는 캐릭터와의 상호작용과 더불어 지능적인 행동을 직접 경험함으로써 가상 환경 속에서 현실감을 느끼게 된다. 본 논문에서는 현실감 있는 캐릭터와 가상 환경의 구축을 위한 3차원 그래픽 모델, 애니메이션 및 동작 제어 시스템, 실시간 영상 분석 시스템에 대하여 설명하고, 본 연구실에서 개발한 실험 결과를 소개한다.
지능형 홈 네트워크 기술에 대한 도입으로 인해 인간뿐만 아니라 사물들도 컴퓨팅 및 커뮤니케이션 능력을 가지고 주변 상황을 인식하고 판단하여 인간에게 유용한 서비스를 제공하게 될 것이다. 그러나 현 실정에 있어 홈 네트워크 서비스는 단순한 가전기기 제어 관련 서비스만을 제공하고 있다. 다양하게 변화하는 상황에 맞는 상황 적응적 서비스를 제공해야 하는 본 취지에 맞는 서비스를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행위에 규칙성에 기반을 두며, 사용자 행위를 예측하여 지능적으로 동작할 수 있는 근거를 마련할 수 있는 능동적인 서비스를 제공할 수 있는 지능형 제어 모델을 제안하고자 한다.
본 논문은 다품종 소량생산시스템에서 장비 구성 요소들간의 복잡한 활동 및 작업 흐름에 신속하고 유연하게 대처 할 수 있는 프레임워크 구축 방법에 대해서 기술한다. 제안하는 프레임워크의 구조는 OPC와 XML을 이용하여 장비의 행위를 기술하고 제어하는 스크립트를 생성하는 부분과 생성된 스크립트를 시뮬레이션 및 실제 동작시키는 부분으로 구성된다. 이 프레임워크는 표준화와 개방화 추세에 따라 기존 시스템과 쉽게 결합하고 통합할 수 있는 구조를 갖는다. 또한 장비의 행위를 미리 구성하고 시뮬레이션을 통하여 장비 개발의 질을 향상시키고 발생 가능한 문제를 미리 예측할 수 있으므로 장비 제어 시스템의 개발 및 유지보수에 대한 비용을 현저히 줄일 수 있다.
기업 내의 문서 유출을 탐지 제어하기 위한 다양한 기술들이 연구되고 있다. 하지만 이러한 기술들은 대부분 외부에 의한 문서 유출을 대상으로 하고 있으며, 문서에 대한 정당한 권한을 가지고 있는 내부자에 의한 문서 유출을 탐지하고 제어하는 연구는 미비한 수준이다. 본 연구에서는 내부자에 의한 문서 유출을 탐지하고 제어하기 위하여 사용자의 문서 읽기 행위를 관찰한다. Microsoft Word 로거에서 추출할 수 있는 속성으로부터 각 사용자의 관찰된 문서 읽기 행위에 대한 패턴을 만들고 시스템에 적용함으로써 문서를 읽고 있는 사용자가 실제 사용자인지 여부를 판단한다. 이를 통하여 사용자가 문서를 읽는 행위를 바탕으로 효과적으로 문서 유출을 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 사용자의 전력소비패턴을 추출하고 사용자의 환경 및 감성을 적용한 최적 소비패턴을 모델링한 후, 이 두 가지의 패턴을 비교 적용하여 사용자의 전력소비행위 변화를 통한 전력의 효율적 사용 방법을 제시한다. 유의미한 소비패턴을 추출하기 위하여 벡터 표준화 및 이진 데이터 변환방법을 사용하고, k-평균 군집화를 적용한 앙상블의 합집합에 대한 학습과 k값에 따른 지지도를 적용하였으며, 최적 전력소비패턴 모델은 상대적 평균 소비량이 적은 앙상블 합집합에 대한 학습 결과를 기준으로 강제 및 감성 제어를 적용하여 생성하였다. 실험을 통하여 전력소비행위 변화 유도대상 추출 시 클러스터의 수와 일치율 간의 상관관계를 파악함으로써, 사용자의 의도에 따라 강제 및 감성 기반의 제어가 가능하도록 클러스터의 수나 크기 조절을 통한 다양한 윈도우에 적용할 수 있음을 검증하였다.
위험이란 판단 주체에 따라 주관적으로 인식된다. 게임의 경우, 게임 단체와 감시 단체도 각자 게임과 물리적 관계를 형성하여 위험의 발생 확률과 강도를 각자 다르게 인식한다. 이와 같이 위험을 각자의 주관적인 견해로만 바라본다면, 근본적인 해결이 불가능하다. 따라서 본 논문은 게임 위험의 존재 여부와 그 실체를 명확히 확인하기 위해서, ANT를 통해 게임의 네트워크를 구성하는 물리적 구성 요소를 분석하여 위험의 형태, 발생 지점, 그리고 발생 과정에 대한 연구를 진행하였다. ANT의 관점에서 게임과 인간은 각각 행위자로서 자신의 행위 능력을 통해 네트워크를 구성한다. 게이머가 게임을 행위자로서 그리고 게임의 행위 능력들의 특성을 명확히 인식하지 못한다면, 게임의 재매개 특성들을 통해 역제어와 과몰입이 발생한다. 그러므로 게임-게이머 네트워크의 복합적인 구조와 관계에 대하여 앞으로 더욱 심층적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 SSL VPN을 기반으로 사용자 인증과 사용자 단말의 무결성을 검증할 수 있는 네트워크 접근제어 기술을 제안한다. 사용자 단말이 VPN을 이용해 내부 네트워크에 접속할 때 사용자 인증과 사용자 단말의 보안패치, 바이러스 백신 등의 보안 서비스를 확인하는 안전성 검사를 수행한다. 그리고 변종의 악성코드를 탐지하기 위해 사용자 단말의 윈도우 API 정보를 통한 행위패턴을 바탕으로 악성코드를 탐지하고, 탐지의 신뢰도를 높이기 위해 순서패턴의 유사도를 비교하여 변종의 악성코드를 탐지하여 외부의 보안 위협으로부터 시스템을 보호한다.
낙공정 제어 응용은 로봇, AGV(Automatic Guided Vehicle), 컴베이어 등과 같이 능동적이면서 병행적으로 동작하는 컴포넌트들로 구성되며 이들간의 상호작용으로 수행이 이루어진다. 객체지향 기술은, 이러한 컴포넌트들을 재사용이 가능한 객체로 모델링하여, 공정 제어 응용의 생산성 및 확장성을 향상시킬 수 있다. 그러나 기존 객체지향 기술의 객체는 상태와 행위 정보만을 캡슐화하여 실세계의 객체를 표현하며, 메시지가 전달되어야만 반응하는 수동 객체(passive object)이다. 본 논문에서 소개하는 분산 능동 객체 시스템(Distributed Active Object System: DAOS) 방식은 Java/CORBA 기반의 분산 환경에서 객체의 상태와 행위 정보 뿐 아니라 객체 자신의 제어(control) 부분까지 캡슐화한 능동 객체(active object)을 지원하여, 공정 제어 컴포넌트들을 더욱 완전하게 모델링할 수 있다. 여기서, 자신의 제어란 자신의 상태뿐 아니라 인터페이스 변수(interface variable)로 연결된 타 객체의 상태까지 모니터링하고 그 상태 변화에 따라 스스로 행위를 수행할 수 있는 기능을 말한다[1, 2]. 따라서 DAOS 방식은, 메시지 전달을 이용해 각 분산 객체들의 제어를 기술하지 않고, 인터페이스 변수들을 사용하여, 스스로 기동할 수 있는 객체들을 구성적으로 조립하여 시스템을 구축한다. 즉, DAOS 방식은 객체 조립성을 지원하여 기존 객체지향 기술보다 분산 공정 제어 소프트웨어 생산성 및 확장성을 개선하고, 제어까지 캡슐화된 능동 객체를 지원하여 컴포넌트의 재사용을 향상시킨다.
제어 루트는 입력값들 만으로써 정확한 출력값들을 계산하기 어렵거나 불가능한 물리적 공정들을 제어하는 공정 제어 시스템에 핵심적인 구성 요소이다. 본 논문에서는 실시간 공정 제어 응용 시스템의 효율적인 개발을 지원하기 위하여 공정 제어 루프 소프트웨어를 재사용성이 높은 객체지향 프레임웍으로 설계, 구현한 사례를 기술한다. 본 논문의 제어 로프 프레임웍은 포인트 클래스를 기본 단위로 제어 루프의 공정 변수들과 제어 알고리즘을 캡슐화하여 다양한 구조와 행위를 갖는 공정 제어 응용 시스템으로 쉽게 개조, 확장이 가능하도록 설계되었다. 본 논문의 핵심은 공정 변수들에 대한 연속적인 재계산을 수행하는 포인트 객체들의 상호 작용을 통하여 요구된 공정의 감시 제어 기능을 유연하게 구현할 수 있는 사건/시간 구동적인(event/time-triggered) 포인트 클래스의 설계 패턴이다. 본 제어 루프 프레임웍의 설계에는 Observer, Composite, Strategy, Proxy 등과 같은 객체 지향 패턴들이 사용되었다.
차량 애드 혹 망 (Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)은 일반적으로 이동성이 높은 차량 노드들로 구성되어 매우 짧은 시간 망 위상이 지속되므로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망이다. VANETs은 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동적으로 망구조를 구성하고, 차량 노드들은 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중식 제어 없이 누구나 접속을 허용하기 때문에 망상에 해롭고 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 이러한 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별할 수 있는 러프집합기반 비정상 행위 탐지방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차에 대한 비정상 행위 탐지율과 거짓 경고율로 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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