불법현금융통 적발모형 개발에 앙상블 접근방법을 사용하였다. 불법현금융통은 국내 신용카드사의 손익에 영향을 미치며 최근 국제화되고 있음에도 불구하고 학문적인 접근이 이루어지지 않았다. 부정행위 적발모형(Fraud Detection Model, FDM)은 데이터 불균형 문제로 인하여 좋은 성능을 얻기 어려운데, 다수의 모형을 결합하는 앙상블이 대안으로 제시되어 왔다. 앙상블에 포함된 모형들의 다양성이 보장된다면 단일모형에 비해 더 좋은 성능을 보인다는 점은 이미 인정되고 있으며, 최근 연구 결과는 학습된 모든 기본모형들을 사용하는 것보다 적절한 기본모형들만 선택하여 앙상블에 포함시키는 것이 바람직하다는 것이다. 본 논문에서는 효과적인 불법현금융통 적발을 위하여 축소된 앙상블 기법을 사용하는데, 정확성과 다양성 척도를 사용하여 앙상블에 참여할 기본모형을 선택하는 것이다. 다양성은 앙상블을 구성하는 기본모형들 사이의 불일치 (Disagreement or Ambiguity)를 의미하는데, FDM에 내재된 데이터 불균형문제를 고려하여 두 가지 측면에 중점을 두었다. 첫째, 학습 자료의 추출 과정에서 다양성을 확보하기 위한 소수 범주의 과잉추출 방법과 적절한 훈련 방법에 대해 설명하였다. 둘째, 소수범주에 초점을 맞추어 기존의 다양성 척도를 효과적인 척도로 변형시키고, 전진추가법과 후진소거법의 동적 다양성 계산법을 도입하여 앙상블에 참여할 기본모형을 평가하였다. 실험에 사용된 학습 알고리즘은 신경망, 의사결정수와 로짓 회귀분석이었으며, 동질적 앙상블과 이질적 앙상블을 구성하여 성능평가를 하였다. 실험결과 불법현금융통 적발모형에 있어 축소된 앙상블은 모든 기본모형이 포함된 앙상블과 성능 차이가 없었다. 축소된 앙상블은 앙상블 구성의 복잡성을 감소시키고 구현을 용이하게 한다는 점에서 FDM에서도 유력한 모형 수립 접근방법이 될 수 있음을 보였다.
최근 RFID 시스템의 채택이 다양한 분야에서 빠르게 진행되고 있다. 그러나 RFID 시스템의 대중화를 위해서는 RFID 태그의 정보를 무단으로 획득함으로써 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결해야 한다. 이 문제를 해결하기 위해서 기존 연구들 중에서 가장 안전한 M. Ohkubo 등의 Hash-Chain 기법이 있다. 그러나 이 기법은 태그를 판별할 때 엄청난 태그 수의 증가로 인해 막대한 계산 능력을 요구하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호 기법의 필수 보안 요건 3가지를 모두 만족하면서 태그 판별 시간을 감소할 수 있는 방법을 제안한다. 먼저 이질적인 시스템으로 구성되는 그리드 환경의 특성으로 인해 최적화된 성능을 얻기 위하여 Hash-Chain 계산 테이블을 생성하는 프로그램을 작성한 후 각 노드들의 성능 측정한다. 그 측정 결과를 이용하여 SP들을 분할하는 SP분할 알고리즘을 제안한다. 또한, 구현 결과 Hash-Chain 길이 1000, 노드 수 4로 고정된 상태에서 측정한 결과를 단일 노드와 균등분할, SP분할을 비교하면 SP들의 총수가 1000개 일 때 40%, 49%, 2000개 일 때 42%, 51%, 3000개 일 때 39%, 49%, 4000개 일 때 46%, 55%가 향상되었다.
홈 네트워크는 사용자에게 많은 정보서비스를 제공하여 준다. 특히, 다양한 센서 데이터를 활용함으로써 그 서비스의 종류와 질을 풍부하게 한다. 하지만 홈네트워크는 현재 멀티미디어 서비스에 집중함으로써 그 서비스의 활용폭을 스스로 제한하고 있는 실정이다. 특히 댁내 통신망에 집중함으로써 실내의 여러 가전기기를 제어하는 데는 많은 성과를 얻고 있으나 실외의 여러 기기를 제어하는 데는 큰 성과가 나오지 않고 있다. 실외의 여러 기기는 실내의 가전기기와 다르게 특정 기능을 강조하는 형태로 구성되는 경우가 많기 때문에 여러 기능을 가진 센서보다는 한 두가지 기능을 가진 센서를 활용하여 시스템을 구성하면 되기 때문에 실내에서 센서 노드를 사용하는 것보다 훨씬 경제성도 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 현재 가장 많은 사용 목적을 가진 여러 가지 기능 중 동작 센서를 선택하여 이를 활용할 시스템으로 주차장 관리 시스템을 선택하여 이를 홈 네트워크에 접목하여 구현하여 보았다.
차세대 이동통신 시스템에서는3세대 진화망인 LTE(long-Term Evolution), WiMAX/WiBro, 차세대 WLAN등 다양한 무선 접속 기술이 All-IP 기반의 핵심망을 중심으로 통합되는 형태로 발전하고 있다. 이러한 발전에 따라 중첩된 다양한 무선 이종망 환경에서 최적의 조건을 제공하는 망으로의 접속을 제공하거나 단말의 이동에 따라 중첩된 여러 접속망들 중 최적의 조건을 제공하는 망으로 접속하는 수직적 핸드오버가 필요하다. 그러나 현재까지는 각각의 네트워크가 독자적 서비스 제공을 위해 독립적인 무선자원관리 기능을 제공하여 왔으므로, 이종망 환경에서의 다양한 네트워크를 끊김없이 서비스를 제공하기 위해서는 개별 네트워크의 무선자원들을 통합적으로 관리하여 최적의 서비스를 제공할 수 있어야 할 것이다. 최근 이러한 무선 이종망 환경에서의 문제점을 해결하기 위해 적응적 이동성을 위한 범용링크계층(GLL)과 통합무선자원관리(CRRM) 방식의 개념이 도입되고 있다. 본 논문에서는 LTE와WLAN 사이에서의 수직적 핸드오버 지원을 위한 핵심 기술 및 통합망의 구조, 그리고 효율적인 수직적 핸드오버 방안을 제시한다. 우선 수직적 핸드오버 제공을 위한 통합망의 구조와 통합무선자원관리 기능을 정의하고, 효율적인 수직적 핸드오버를 위한 범용링크계층을 기반으로 정책기반과 다기준 의사결정법(MCDM)을 혼합한 수직적 핸드오버 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 연구 결과 본 논문에서 제안하는 수직적 핸드오버 기법은 수신신호의 세기를 기반으로하는 방법과 다기준 의사결정법 방법에 비해 데이터 처리량, 핸드오버 성공확률, 서비스 사용비용 측면에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 지능적 계산법인 개미-군집 이론을 응용한 분산적 피어 선택을 통해 통신 대역폭, 데이터 처리 능력 및 저장 용량이 상이한 피어들로 구성된 P2P 오버레이 멀티케스트 네트워크를 효율적으로 구성할 수 있는 방안을 제안한다. 제안 기법은 피어의 용량뿐만 아니라 피어가 서비스하고 있는 자식 노드의 수 및 멀티케스트 소스와 피어 사이의 거리를 고려하여 부모 피어를 선택한다. 따라서 제안기법은 멀티케스트 소스와 피어 사이의 거리를 작게 유지한다는 측면에서 효율적인 네트워크 구성을 가능하게 한다. 또한 제안기법은 특정 서버가 참여 노드의 상태 정보를 이용하는 기존의 중앙집중적 방식에 비해 각 피어들의 로컬 정보를 이용하는 분산적 방식이므로, 참여 노드의 수에 따른 확장성이 우수하다. 모의실험을 통해 제안 기법은 소수의 대용량 피어가 다수의 소용량 피어를 지원함으로써 수천개의 피어가 오버레이 네트워크에 참여하더라도 오버레이 네트워크의 크기를 작게 유지할 수 있다는 것을 보였다.
USN(Ubiquitous Sensor Network)은 u-city, u-Health 등과 같은 영역에서의 다양한 서비스를 통해 유비쿼터스 사회에서 u-life 실현을 가능하게 하는 핵심 인프라이다. 따라서 u-Life의 핵심 기술인 USN 기술에 대한 국내 표준화 확립을 위한 연구가 필요하다. 현재 USN에 대한 표준 현황은 센서 노드 구현을 위한 기술과 센서 노드들 사이의 에너지 효율적인 통신을 위한 프로토콜 및 기존의 망과 연동을 위한 기술 표준 및 연구가 대부분이다. 그러나 센서 네트워크와 USN 응용을 위한 이기종 센서 네트워크의 통합관리, 센싱 데이터 관리 및 USN 데이터베이스 구조 정의 등과 같은 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준 및 연구는 아직 까지 미약한 수준이다. 이에 본 논문에서는 국내 센서 네트워크 서비스의 표준 개발 및 센서 응용 및 미들웨어 부분에서의 표준화된 플랫폼 기술을 위해 OGC(Open Geospatial Consortium)의 SWE(Sensor Web Enablement)를 구성하는 관련 표준 분석과, 국내 TTA(Telecommunications Technology Association) 관련 표준과 상호 연관성 및 OGC 기반 서비스 플랫폼 적용 가능성에 대한 분석을 통한 센서 네트워크상의 표준 서비스 플랫폼 아키텍처에 대한 연구를 하였다.
IT 기술의 발달과 함께 의료 서비스 환경이 과거에 비해 많은 변화가 일어나고 있다. 그러나, 의료 기술이 IT 기술과 융합하더라도 의료비 문제와 의료 서비스 관리에 대한 문제는 여전히 해결해야할 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 구축한 병원을 대상으로 의료 서비스를 제공받는 사용자의 개인 정보를 의료진이 효율적으로 분석 관리할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 병원내 구축된 IoT 시스템을 통해서 사용자의 의료 정보를 효율적으로 체크하고 관리하는 것이 목적이다. 제안 모델은 다양한 이기종의 클라우드 환경에서 사용될 수 있으며, 사용자의 의료 정보를 추가적인 인적 물적 자원 없이 효율적이면서 빠르게 관리할 수 있다. 특히, 제안모델에서 수집된 사용자의 의료 정보는 IoT 게이트웨이를 통해 서버에 저장되기 때문에 의료진이 시간과 장소에 상관없이 사용자의 의료 정보를 정확하게 분석할 수 있다. 성능평가 결과, 제안 모델은 IoT 시스템을 사용하지 않은 기존 의료 시스템 모델보다 직군별 의료진의 의료 서비스에 대한 효율성이 19.6% 향상되었고, 의료 서비스를 제공받은 사용자의 사후 의료관리 개선율이 22.1% 향상된 결과를 얻었다. 또한, 의료진의 업무 부담률은 기존 의료 시스템 모델보다 평균 17.6% 낮게 나타났다.
제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조 클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.
지능형 IoT 장치를 사용하는 환경이 증가하면서 지능형 IoT 장치에서 송·수신되는 정보의 무결성을 보장하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 이질적인 환경에서 생성되는 모든 IoT 정보들은 신뢰할 수 있는 프로토콜 및 서비스가 완벽하게 제공되지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 지능형 IoT 장치에서 처리되는 다양한 정보 중 중요 정보만을 추출할 수 있는 지능형 기반의 다중 블록체인 모델을 제안한다. 제안 모델에서 IoT 장치에서 송·수신되는 IoT 정보의 무결성을 보장하기 위해서 블록체인을 사용한다. 제안 모델은 수 많은 IoT 정보를 신뢰할 수 있도록 수집된 정보의 상관관계 지수를 이용하여 상관관계 지수가 높은 정보만을 추출하여 블록체인으로 묶는다. 그 이유는 수집된 정보를 n-계층 구조로 확장할 뿐만 아니라 신뢰도를 보장할 수 있기 때문이다. 또한, 제안 모델은 블록체인기반으로 수집 정보에 가중치 정보를 부여할 수 있기 때문에 유사 정보를 우선 순위에 따라 선택(또는 바인딩)적으로 지정할 수 있다. 제안 모델은 IoT 장치 수와 상관없이 실시간으로 처리되는 데이터 처리 비용을 유지하면서 n-계층 구조로 수집 정보를 확장할 수 있다.
본 연구는 융·복합 공연예술의 창작과정의 특징이 무엇인지 도출해 내는 것을 목적으로 한다. 이에 연구대상으로는 2011년 제1회를 시작으로 2020년 현재까지 매년 꾸준히 개최되고 있는 국내 대표적 융·복합 공연예술축제인 파다프(PADAF-Play And Dance Art Festiva)를 연구대상으로 선정하였다. 국내 대표적 융·복합 공연예술축제인 파다프를 통해 21세기 공연예술의 핵심적 특징인 융·복합 공연예술의 창작과정의 특징을 연구하기 위하여 과정 중심의 발견을 통한 질적 사례연구 방법을 선택하였다. 또한 사실적이고 실증적인 연구를 위하여 제8회와 제9회 파다프의 초기 준비 단계부터 폐막식까지 전 과정을 참여관찰 하였으며, 여러 차례에 걸쳐서 파다프 관계자 및 참여 아티스트들을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 파다프를 통한 융·복합 공연예술 창작과정의 특징을 살펴봤을 때 창작자들은 서로 다른 이질적인 장르가 만나 변증법적으로 변하는 과정에서 작업에 대한 서로 다른 방식으로 생각지도 못한 난관에 부딪혔지만 타 장르에 대한 이해, 융·복합을 통한 경험적 가치, 공동작업자로서의 공유 그리고 다양한 방식의 소통을 통해 난관들을 극복했다. 파다프를 중심으로 살펴본 융·복합 공연예술 창작과정의 특징은 프랑스 철학자 질 들뢰즈(1925-1995)의 '리좀(Rhizom)적 사고'와 '집단지성의 원칙'그리고 창작자들의 '실험적 창조를 위한 융·복합의 경험적 가치'이다. 도출된 창작과정의 특징은 융·복합 공연예술을 조금 더 이해하고 융·복합이라는 확장된 표현을 통해 소통하고자 하는 인간의 기본 욕구와 예술적 본질에 대한 이해를 바탕으로 변화되고 있는 공연예술과 문화의 새로운 패러다임에 대한 미학적 방향성과 발전에 이바지하기를 바란다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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