• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권5호
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• pp.363-369
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• 2010

데모-기반 학습은 사용자가 직접 작업을 시연함으로써 로봇에게 쉽게 새로운 작업지식을 가르칠 수 있다는 장점이 있다. 하지만 기존의 많은 데모-기반 학습법들은 상태공간과 정책들을 표현하기 위해 속성-값 벡터 모델을 이용하였다. 속성-값 벡터 모델의 제한성으로 인해, 이들은 학습과정의 효율성도 낮고 학습된 정책의 재사용성도 낮았다. 본 논문에서는 기존의 속성-값 모델 대신 관계적 모델을 이용하는 새로운 데모-기반 작업 학습법을 제안한다. 이 방법에서는 사용자 데모 기록에서 추출한 훈련 예들에 관계적 개체-기반 학습법을 적용함으로써, 동일 작업영역내의 다른 유사한 작업들에도 활용하기 용이한 관계적 개체-기반 정책을 유도한다. 이 관계적 정책은 (상태, 목표) 쌍으로 표현되는 임의의 한 상황에 대해 이것에 대응하는 하나의 실행동작을 결정해주는 역할을 한다. 본 논문에서는 데모-기반 관계적 정책 학습법에 대해 자세히 소개한 후, 로봇 시뮬레이터를 이용한 실험을 통해 이 학습법의 효과를 분석해본다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.67-77
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• 2018

본 연구에서는 동일연결트리플들을 생성하는 대신 각 LOD마다 연결정책을 수립, 공개하고 검색 시점에서 참조하는 방식으로 개체간의 동일성을 파악하는 방안과 이러한 연결정책을 명세하기 위한 어휘를 제안하였다. 또한, 연졀정책이 운영되는 환경에서 여러 LOD들에 걸친 심층검색이 실질적으로 진행되는 것을 확인하기 위하여 PISC(Policy based In-depth Searching and Cleansing)을 구현하였으며 이를 Github에 공개하였다. LOD 클라우드는 여러 LOD들의 자발적인 참여로 이루어짐에 따라 검색된 개체들의 동일성에 대한 평가가 필요하다. 이에, PISC는 개체간 동일성 평가를 통하여 사용자가 요구한 동일수준 이상의 개체들로 정제된 검색결과를 제공한다. 검색결과로는 RDF로 모델링된 개체별 상세 검색내용과 이에 대한 의미적 구조인 온톨로지를 함께 제공된다. PISC에 대한 실험은 DBpedia의 5개 LOD를 대상으로 진행하였으며 소스와 타겟 RDF 트리플 목적어의 유사도를 0.9 정도로 요구할 경우 검색결과가 적절한 확장률과 포함률을 가지는 것으로 확인하였다. 또한, 연결정책에는 3개 이상의 타겟LOD를 명세할 경우 동일성이 충분히 검증된 개체들을 확보할 수 있는 것으로 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2900-2902
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• 2005

본 논문에서는 환경과 시스템의 상호작용을 통한 경험에 의해 습득된 정보를 개체간 네트워크를 통하여 갱신하는 과정을 구성하는 연구를 하였다. 기존의 연구에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 임의의 구역에 대한 지도 정보를 습득하고 이를 바탕으로 개체들 각각의 최적의 행동 정책을 구성하는 바 이 때 각각의 체개체가 가지고 있는 최단경로에 대한 정보의 우위를 결정하는 과정을 추가하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 선택된 경로에 대한 정보를 업데이트하여 구성 된 네트워크를 통한 개체간 데이터를 동시에 공유하는 과정을 거쳐서 각각의 시스템이 스스로 정보를 갱신하는 방법을 제안하였다 또한 이 제안한 개념의 적합성을 입증하기 위하여 개체간의 정보를 통합하고 비교하는 실험을 수행하여 성공적인 결과를 얻었다.

• 정보보호학회지
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• 제8권3호
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• pp.5-18
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• 1998

인터넷을 통한 상거래가 21세기에 중요한 상거래 수단이 될 전망이다. 인터넷 상거래 시스템은 공개키 암호시스템에 바탕을 두고 실현되고 있다. 공개키 암호 시스템의 폭넓은 사용은 사용자 공개키가 신뢰성이 있어야 안전성을 보장받을 수 있다. 공개키 기반 구조는 이를 위하여 구축되어야 한다. 따라서 안전하고 신뢰성 있게 공개키를 관리하고 공표하기 위한 공개키 기반 구조는 인터넷전자상거래 시스템뿐만 아니라 정부 기간 통신망에서도 매우 중요한 역할을 수행할 것이다. 공개키 기반 구조는 기본적으로 공개키를 CA의 서명용 비밀키로 서명한 공개키 인즌서를 활용한다. 본 고에서는 공개키 기반 구조를 정의하고, 공개키 기반 구조에서 사용될 보안 알고리듬을 살펴보며, X.509 인증서 구조와 종류, 보안 알고리듬 및 보안 정책을 식별하기위한 OID(Object ID) 와 통신 개체를 확인하기 위한 X.500 DN(Distinguished Name)를 정의하고, 믿음의 연결 고리인 인증경로, 인증 경로의 검증 방안, 새로운 요구사항인 인증 경로의 제한, 인증서 발행 및 발급을 위한 인증서 정책, 그리고 인증서 관리 방법 등을 인터넷 공개키 구조인 PKIX문서를 중심으로 기술한다. 또한 공개키 기반 구조를 위한 규격을 제시한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제55권1호
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• pp.215-237
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• 2024

본 연구는 영국, 독일, 캐나다, 일본, 중국, 호주 등 주요 국가의 운영 사례 조사를 토대로 연구 개체 및 PID 선정안과 PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략을 제안하였다. 연구 개체 및 PID 선정 기준은 '연구생명주기'와 'PID 인프라 성숙도' 2가지를 제시하였다. 2가지 선정 기준에 따른 연구 개체-PID 쌍은 초기 단계에는 '연구자-ORCID', '출판물-DOI', '데이터-DOI', '기관-ROR', '보조금-DOI', '프로젝트-RAiD'를 고려하고 이후 단계에서는 PID 인프라 성숙도가 신흥 단계에 있는 다른 연구 개체와 PID로 확장해 나갈 것을 제안하였다. PID 컨소시엄 구축 및 운영 전략은 다양한 PID 이해관계자의 참여를 독려하고 국내·외 PID 기관과의 협력 네트워크를 구축하고 PID에 대한 인식 제고와 활용율 증대를 위한 교육 및 홍보 활동을 추진하고 정책적 지원과 재정적 안정성을 확보해야 함을 제안하였다. 이를 통해 국내 연구 개체들이 글로벌 차원에서 가시성과 접근성을 확보할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 기대해 본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (3)
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• pp.421-423
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• 1998

본 논문에서는 인트라넷환경에서 허가된 사용자만이 개체에 접근할 수 있도록 하기 위하여 역할기반 접근제어 정책을 이용하였다. 이러한 방법은 사용자와 데이터 사이의 권한부여의 복잡성을 감소시킨다. 또한 역할을 지역역할 및 전역역할로 구성하고 접근제어 연산 및 역할의 갱신에 따른 절차를 구현하였다. 구현을 위하여 분산객체 컴퓨팅 환경의 객체 요청중개자 CORBA/ORB를 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.61-66
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• 2024

본 연구에서는 강화학습 기술을 이용하여, 시뮬레이션이나 게임 환경 내에서 개체의 경로 탐색을 위한 시뮬레이션을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 주어진 트랙 위에 생성된 임의 위치의 장애물을 회피하고, 아이템을 획득할 수 있는 경로를 자동으로 탐색할 수 있도록 시뮬레이션 내 개체를 학습시킨 점이 주된 특징이다. 해당 시뮬레이션을 구현하기 위해 유니티 게임 엔진에서 제공하는 ML 에이전트 (Machine Learning Agents)를 사용하였고, PPO(Proximal Policy Optimization)에 기반을 둔 학습 정책을 수립하여 강화학습 환경을 구성한다. 본 논문에서 제안한 강화학습 기반의 시뮬레이션을 통해, 개체가 학습을 진행할수록 장애물을 회피하고, 아이템을 획득할 수 있는 경로를 탐색해 트랙 위를 움직이고 있다는 점을 시뮬레이션 결과와 학습 결과 그래프를 분석하여 확인할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.187-194
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• 2015

급변하는 자연언어를 기계가 이해할 수 있도록 하기 위해서는 다양한 언어지식자원(linguistic knowledge resources)의 구축이 필수적으로 수반된다. 본 논문에서는 온라인 콘텐츠의 특성을 활용해 언어지식자원을 자동으로 구축함으로써 지속적으로 확장 가능한 방법을 고안하고자 한다. 특히 언어분석 과정에서 가장 활용도가 높은 개체명(NE: Named Entity) 사전을 자동으로 구축, 확장하는데 주안점을 둔다. 이를 위해 본 논문에서는 개체명 사전 구축대상문서로 위키피디아(Wikipedia)를 선정, 그 특성을 파악하기 위해 다양한 통계 분석을 수행하였다. 이에 기반하여 위키피디아 콘텐츠가 갖는 구문적 특성과 구조 정보 등의 메타데이터를 활용하여 개체명 사전을 구축, 확장하는 방법을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제10권10호
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• pp.32-39
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• 2020

클라우드 환경의 대규모 인프라 구조에서는 응용프로그램들과 디바이스의 공유로 인하여 불법적인 접근권한 문제가 빈번하게 발생하기 때문에 이러한 공격에 적극적으로 대응하기 위해서는 상황별로 대비가 가능한 강화된 접근통제 시스템이 요구된다. 우리는 대규모 인프라 환경에 기반한 보안등급과 릴레이션 개념의 개체 속성 기반 접근통제 모델을 제시하였다. 본 모델은 주체와 객체에 무결성과 기밀성 등급을 부여하고 동일한 역할에 대해 서로 다른 서비스가 가능한 강화된 접근제어 특성을 가지며, 서비스와 관련된 릴레이션과 상태정보인 컨텍스트에 의해 역할과 권한을 배정함으로써 권한 관리의 유연성을 갖는다. 또한, 대학이라는 대규모 인프라 구조를 갖는 다중 서비스 환경에 적용한 응용 사례를 통하여 본 모델의 적용 가능성을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.371-378
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• 2012

센서 네트워크에서는 센서 노드를 통해 개체에 대한 행위, 조건, 위치에 관한 정보를 원격으로 얻을 수가 있다. 일반적으로 센서 노드는 배터리를 이용한 전원 공급이 이루어지므로 매우 제한적이다. 따라서 센서 데이터를 수집하기 위한 효율적인 에너지 관리는 전체 네트워크의 생존기간을 연장하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 분산된 센서 노드를 클러스터단위로 자가구성하여 에너지 효율성을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 ANTCLUST를 기반으로 두 개체간의 유사도를 측정한 후 해당 클러스터를 알아내어 자신의 클러스터를 결정하는 방법이다. 제안된 방법은 개미의 colonial closure 모델을 적용한다. 실험결과 기존의 클러스터링 방법보다 27%의 생존 노드 수의 증가를 보였다.