본 논문은 SOM과 HMM을 이용하여 시스템 호출 수준에서 순서기반의 비정상행위 탐지 센서를 구현하였다. 그리고, 시스템 호출에서 중요한 정보가 무엇이고 임계값은 어떻게 설정해야하는 지를 분석하였다. 본 논문에서 사용한 SOM의 새로운 필터링 규칙과 축약 규칙은 HMM의 입력 크기를 줄일 수 있었다. 이러한 축약은 HMM기반 비정상행위 탐지의 실시간 처리능력을 보장해 준다. 또한, 비정상행위 수라는 개념을 도입하여 HMM의 탐지결과에 대한 민감성을 둔화시켜서, 사용자가 탐지결과를 쉽게 이해하고 false-positive를 줄이는 효과가 있었다. 그리고, 능동적으로 threshold 값을 조정하여 시스템 상황에 따라 탐지센서가 적응할 수 있도록 하였다.
구문 분석에서 가장 큰 문제점 중 하나는 구문 구조의 중의성을 어떻게 해결하느냐에 달려있다. 확률 구문 규칙은 구문 구조의 중의성 해결에 한 방법이 될 수 있다. 본 논문에서는 중심어 간의 공기정보를 이용하여 한국어 구문 구조의 중의성을 해결하는 확률 모델을 제안하고자 한다. 중심어는 어휘를 이용하기 때문에 자료 부족 문제를 야기시킬 수 있다. 이 때문에 자료부족 문제를 어떻게 해결하느냐에 따라 어휘 정보 사용의 성공이 결정될 수 있다. 본 논문에서는 구문규칙을 단순화하고 Back-off 방법을 이용해서 이 문제를 완화한다. 제안된 모델은 실험 데이터에 대해 약 84%의 정확도를 보였다.
본 논문에서는 함수형 언어 Haskell 을 Java언어로 변환하여 Java Virtual Machine 에 수행하는 컴파일 방법을 제안한다. 이 컴파일 방법은 추상 기계 Spineless Tageless G-machine(STGM)을 수행 모델로 삼는다 L-code로 명명한 중간 언어를 도입하여 추상기계의 각각의 세부 동작을 이 언어의 명령어로 표현하고, 일견의 세부 동작들을 이 언어의 바인딩을 통해 표현한다. 각 명령어는 Java의 문장으로 변환하기 쉽도록 정의하였다. Java에서의 표현 방법을 결정하고. STS 프로그램의 L-code 프로그램으로의 컴파일 규칙과 Java 프로그램으로의 컴파일 규칙을 세안한다. 실험을 통해 제안한 컴파일러에 의해 Haskell 프로그램으로부터 생성된 Java 프로그램의 수행 성능은 Glasgow Haskell 컴파일러의 최적화 변환을 적용했을 때 기존의 Haskell 인터프리터인 Hugs와 대등함을 보인다
이 논문에서는 라인 트레이스 차량의 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 설계하였다. 라인을 감지하는 센서들의 감지 상태에 따라 센서값을 산출하고 이 센서값은 조향각 제어 퍼지 추론 규칙의 입력으로 사용되어 조향각을 제어값으로 산출한다. 또한 산출된 조향각은 다시 모터속력 제어 추론 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 주행 속도 결정을 위한 모터속력을 제어값으로 산출하게 된다. 제안한 퍼지 제어 기법을 이용하여 조향각만을 제어한 경우와 조향각과 모터속력을 함께 제어한 경우를 각각 실험한 결과, 모터속력을 함께 제어한 경우가 트랙을 이탈하지 않으면서 더욱 빠르게 주행하여 제안한 기법에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
분광학적 실험 자료들로부터 안정하고 정확한 위치에너지를 역으로 얻어내는 방법에 대하여 연구하였다. 이러한 역과정 방법은 비선형 역과정 문제에서 야기되는 불안정성을 위치에너지가 유연하게 연속적이라는 제한 조건을 사용하여 최적의 해를 얻어내는 Tikhonov의 규칙화에 기초를 두고 있다. 이 방법의 장점은 특정한 형태의 위치에너지 변수를 맞추는 보통의 방법과는 달리 위치에너지를 분자간 거리의 연속함수로 다루었다. 이 방법을 실험적으로 얻은 Ar-Ar계의 분광학적 자료에 적용하여 전 구간에서 정확한 위치에너지를 찾아가는 것을 보여주었고, Morse나 RKR 방법으로 얻은 위치에너지의 부정확한 먼거리 인력 부분을 보정할 수 있음을 보여주었다.
분산 시스템에서 전체 시스템의 부하 균형을 이루어 시스템의 성능을 향상시키는 것이 주요 목표 중 하나이다. 시스템간의 부하를 균등하게 함으로써 처리기의 가동률을 높이고 작업 반환 시간도 줄일 수 있다. 본 논문은 지식 기반 메카니즘을 이용하여 각 노드에서 과거 및 현재의 정보를 기반으로 추론한 미래 부하상태 정보를 서로 공유하여 최적의 부하 균등화를 이루는 의사 결정 규칙과 정보 교환 규칙을 설계하였다. 성능 평가 결과 각 노드의 가동률이 균등해지고 처리 속도의 향상을 보였으며, 시스템의 신뢰성과 가용성이 향상되었다. 본 논문에서 제안한 기법은 분산 운영 체제의 부하 조절 알고리즘 설계에 활용될 수 있다.
퍼지 논리는 추론과정에서 일부의 정보가 무시되어 적절하지 못한 추론 결과를 초래할 수 있다. 한편, 신경망은 패턴 처리에는 적합하지만 인간의 지식을 모델링하기 위해서 필요한 논리적인 추론에는 부적합하다. 그러나 신경망의 변형인 신경논리망 (neural logic network)을 이용하면 논리적인 추론이 가능하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 신경논리망을 기반으로 하는 추론 네트워크를 확장하여 퍼지추론 네트워크(fuzzy inference network)를 구성한다. 그리고 기존의 추론 네트워크에서 사용되는 전파규칙 (propagation rule)을 보완하여 적용한다. 퍼지추론 네트워크 상에서 퍼지 규칙의 실행부에 해당하는 명제의 믿음값을 결정하기 위해서는 추론하고자 하는 명제에 연결된 노드들을 탐색해야 한다. 이를 위해서 연결된 모든 노드들의 링크를 따라 순차적인 탐색을 하는 경우와 링크에 부여된 우선순위에 의해 탐색을 하는 경우의 탐색비용에 대하여 실험을 통해 비교·평가한다.
농림부가 올해 12월27일부터 개정될 축산법 시행령, 시행규칙 개정령(안) 중에서 개량대상 축종에 오리와 개가 신규 포함된 반면, 사슴이 빠져 있어 논란이 예상되고 있다. 본회 김수근 회장은 '사슴은 이미 사육가구수와 마리수에서 소, 돼지, 닭에 이어 4대 축종에 거론될 만큼 상당한 규모를 자랑하는데 이번 축산법 개정에서조차 개량대상 축종에서 제외된다는 것은 말도 안되는 불합리한 처사'라 반발하며 사슴도 축산법상 정식 개량대상 축종에 포함될 수 있도록 조치를 취해달라고 주장했다. 이에 대해 농림부 해당부서 관계자는 '사슴이 개량대상 축종에 포함되어야 한다는 요지의 공문과 자료를 관계부서에 제출하면 심의를 거쳐 대상 여부를 결정짓겠다'고 밝혔다. 이에 본회에서는 공문을 통해 농림부 해당부서에 '축산법 시행규칙에서 정하는 개량대상 가축에 사슴이 제외되어 있어 체계적인 개량사업 추진에 차질이 예상된다'고 밝히고 사슴을 정식 개량대상 축종에 포함시켜달라고 건의했다. 한편 농협중앙회는 '농림부 축산법 개정안에서 사슴이 개량대상 축종에 포함되지 않은 것은 뜻밖의 일'라고 밝히고 농협중앙회 차원에서도 사슴이 개량대상 축종에 포함될 수 있도록 농림부에 건의키로 했다. 농협중앙회 역시 타당성 근거를 위해 본회에 사슴 개량에 관련된 자료를 요청했으며 본회에서는 즉시 농협중앙회측에 자료를 발송했다. 아래는 본회가 농림부에 보낸 공문 및 사슴 개량 관련 자료.
한국데이터정보과학회 2006년도 PROCEEDINGS OF JOINT CONFERENCEOF KDISS AND KDAS
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pp.87-98
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2006
정보기술의 혁신은 오늘날 정부의 개혁 노력에 있어서 매우 결정적인 역할을 하고 있으며, 전자정부는 그 대표적인 예라고 할 수 있다. 그러나 전자정부 서비스 제공의 문제점은 무엇보다도 도민들의 활용도가 저조하다는 것이다 전자 정부가 실제 수요자인 도민에게 대응적 서비스를 제공되지 못하였기 때문이다. 이에 경상남도는 향후 유비쿼터스 서비스를 제공하는데 있어서 무엇보다도 도민의 수요에 대응적인 서비스 방안이 모색하여야 할 필요성이 있다. 본 논문은 경상남도 도민을 대상으로 유비쿼터스 서비스에 대한 인식 조사를 실시하여 현황 파악 및 연관성 규칙을 분석한다. 본 논문의 결과는 경상남도의 유비쿼터스 서비스 구축에 대한 정책적 기초 자료를 제공할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 도래와 시맨틱 웹에 대한 관심이 높아짐에 따라 관련 기술인 온톨로지와 이를 이용한 추론 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서, 추론이 가능한 시맨틱 웹 기반의 모델링과 추론에 대한 연구가 필요하다. 모델링을 위해 사용되는 OWL-DL과 임의의 사용자 규칙을 표현하는 SWRL은 각각 W3C의 표준안으로서, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 효율적으로 자동적인 개인화 서비스[1][2]를 제공하는데 있어서 적합하다. 그러나 OWL-DL과 SWRL의 단순한 결합은 질의응답(Query Answering)에 대한 처리가 비결정 가능한(undecidable) 문제를 야기한다. 본 논문에서는, 비결정가능성 문제의 원인인 무한반복의 가능성을 제거하기 위한 블록(blocking) 방법을 제안한다. OWL-DL이 지닌 서술논리(Description Logic)의 표현력을 유지하고, 그에 따른 추론의 질적인 성능을 유지하는 범위에서 블록방법을 사용하여 결정 가능한 질의응답을 수행하는데 궁극적인 목적을 두고 있다. OWL-DL의 TBox에 위치하는 존재 정량자(Existential Quantifier)를 대체하고 ABox에 삽입하여, 무한반복의 가능성을 없애는 해결 방법을 제시한다. 실험은 비결정가능성 문제를 DL-Safe 규칙을 통해 해결한 KAON2와 비교하여 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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