이 연구는 공공도서관 청소년 프로그램의 현황을 조사하여 문제점을 분석하고 개선 과제를 탐색하였다. 1개 특별시와 6개 광역시의 공공도서관 중 2009년 8월 31부터 9월 4일까지 청소년 프로그램이 실시된 86개관을 대상으로 조사하였다. 이 연구에서는 청소년프로그램을 참여형, 체험형, 강좌형, 콘테스트형, 기관협력형 등 5가지 유형으로 구분하여 각 유형별 특성과 문제점을 분석하였다. 그리고 공공도서관의 청소년 프로그램의 활성화를 저해하는 제반 환경적 문제를 점검하고 발전 방안을 제안하였다.
본 연구에서는 위협이 증가되고 있는 사이버전의 위협과 사이버전에 전장 환경의 위협이 무엇인가에 대해 현재 일어나고 있는 실상을 중심으로 분석하였다. 그리고 주요 선진 국가들이 사이버전에 어떻게 대응하고 있는가에 대한 현 실상을 제시하였다. 그리고 세계 3위권의 사이버전 수행능력을 구비하고 있는 북한의 사이버전 위협과 북한의 사이버전 전략이 한국의 국가안보에 미치는 영향을 제시하였으며, 현존하는 북한의 사이버전 위협과 미래에 예상되는 북한의 사이버전 위협에 한국이 어떻게 대비하고 대응할 것인가에 대해서 연구하였다.
인지 기반 융합 중첩 네트워크 환경 하에서의 시스템의 성능이 중요한 이슈로 떠오르는 가운데 단말기의 기능성이 좋아짐에 따라 스마트한 지능을 기반으로 접속 자원의 효과적 활용에 적합한 개별 이종 네트워크의 특성분석과 특성을 반영하는 시스템 측면의 접속 최적화가 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 기지국의 소형화와 다집적화, 가상화, 지능화가 진행되는 가운데 기지국 hotelling과 같은 기지국 집중화를 통한 통합적 최적화가 가능하므로 이에 대응한 이중 가상 셀 시스템의 특성에 대해 살펴보고 활용도 측면의 성능을 분석하고 향후 다뤄져야 할 사항들을 확인하였다.
최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅이란 마크 와이저의 주장처럼 급진적이지 않으며 포괄적으로 유비쿼터스 컴퓨팅을 정의할 수 있는 적절한 정의로 판단된다. 각국의 실태에서 미국이나 유럽에서 실시되고 있는 프로젝트는 전반적으로 유비퀴터스 컴퓨팅 인프라 구축을 위한 연구와 사물의 지능화, 인간-컴퓨터 상호작용 연구, 공간의 지능화 등을 목표로 반면 일본은 어디서나 컴퓨터의 능력이 발휘되는 네트워크의 편재화를 위한 연구가 중심을 이룬다. 유비퀴터스 컴퓨팅 연구는 컴퓨터 과학의 특정 분야에 국한된 것이 아니라 사회, 경제, 윤리, 법 등 다양한 측면에서 연구되고 있으며, 국가의 적극적 지원을 기반으로 한다. 유비쿼터스 컴퓨팅이 다양한 센서를 통해 정보를 받아들이고, 판단하며, 커뮤니케이션 기술을 등을 제시하였다. 이를 근거로 유비쿼터스 컴퓨팅의 발전모델을 제시하였으며 진화과정에서 정형화된 가치시스템에 한계가 있으나 5가지 유형의 비즈니스모델이 나타날 것으로 전망한다.
도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 분석하기 위해서는 그것의 표현이 명확하게 정의되어야 한다. 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 표현하는 기존의 대부분의 방법들은 이동 객체 궤적을 그 궤적이 통과한 위치와 시간의 집합으로 복잡하게 표현한다. 이것은 이동 객체 궤적의 검색 등과 같은 분석을 처리할 시 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 도로 네트워크 상의 관심 있는 지점(POI: Points of Interest)들에 초점을 두어 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적을 효율적으로 간략화 하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 도로 네트워크 상의 이동 객체 궤적이 통과한 POI의 수를 줄임으로써 궤적을 간략화 하며, 궤적이 간략화 된 후에도 그 궤적의 형태를 그대로 유지하도록 한다.
셀룰러 신경회로망(CNN)은 일반적인 신경회로망과는 다른 형태의 회로구조를 가진다. 이것은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며, 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 본 논문에서는 소규모의 CNN셀 블록을 사용하여 대규모의 입력영상을 블록으로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용하였다. 그리고, C프로그램과 Matlab모델로 구현된 시뮬레이터를 사용하여 윤곽선 검출 시뮬레이션을 하였다. 또한 5$\times$5 CNN 하드웨어와 전ㆍ후 처리기를 설계하여 시험중에 있다.
신경망 회로의 해석에서 아직 해결하지 못하는 부분이 은닉층(hidden layer)의 해석이다. 본 논문에서는 신경망 회로의 기본적인 구성회로로써 하나의 입력(p levels)과 하나의 출력(q levels)을 갖는 2-layer Core-Net를 정의하고, 이 Core-Net의 처리 가능 용량(the capacity)은 2차원 무게값 공간(weight space)을 나눌 수 있는 영역의 수로, {{{{ {a}_{p,q} = {{q}^{2}} over {2}p(p-1)- { q} over {2 } (3 { p}^{2 } -7p+2)+ { p}^{2 }-3p+2}}}}임을 수학적 귀납법으로 증명하였다. 이 Core-Net로 신경망 회로의 중간층 해석이 가능함을 시뮬레이션 예제를 통하여 보였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제3권2호
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pp.194-199
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2003
Data are an expression of the language or numerical values that show some features. And the information is extracted from data for the specific purposes. The knowledge is utilized as information to construct rules that recognize patterns or make a decision. Today, knowledge extraction and application of that are broadly accomplished for the easy comprehension and the performance improvement of systems in the several industrial fields. The knowledge extraction can be achieved by some steps that include the knowledge acquisition, expression, and implementation. Such extracted knowledge is drawn by rules with data mining techniques. Clustering (CL), input space partition (ISP), neuro-fuzzy (NF), neural network (NN), extension matrix (EM), etc. are employed for the knowledge expression based upon rules. In this paper, the various approaches of the knowledge extraction are surveyed and categorized by methodologies and applied industrial fields. Also, the trend and examples of each approaches are shown in the tables and graphes using the categories such as CL, ISP, NF, NN, EM, and so on.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5574-5591
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2017
Inspired by the idea of Artificial Immune System, many researches of wireless sensor network (WSN) intrusion detection is based on the artificial intelligent system (AIS). However, a large number of generated detectors, black hole, overlap problem of NSA have impeded further used in WSN. In order to improve the anomaly detection performance for WSN, detector generation mechanism need to be improved. Therefore, in this paper, a Differential Evolution Constraint Multi-objective Optimization Problem based Negative Selection Algorithm (DE-CMOP based NSA) is proposed to optimize the distribution and effectiveness of the detector. By combining the constraint handling and multi-objective optimization technique, the algorithm is able to generate the detector set with maximized coverage of non-self space and minimized overlap among detectors. By employing differential evolution, the algorithm can reduce the black hole effectively. The experiment results show that our proposed scheme provides improved NSA algorithm in-terms, the detectors generated by the DE-CMOP based NSA more uniform with less overlap and minimum black hole, thus effectively improves the intrusion detection performance. At the same time, the new algorithm reduces the number of detectors which reduces the complexity of detection phase. Thus, this makes it suitable for intrusion detection in WSN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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