There are many application areas of sensor networks, such as surveillance, hospital monitoring, and home network. These are dependent on the secure operation of networks, and will have serious outcome if the networks is injured. An adversary can inject false data into the network through the compromising node. Ye et al. proposed a statistical en-route filtering scheme (SEF) to detect such false data during forwarding process. In this scheme, it is important that the choice of the threshold value since it trades off security and overhead. This paper presents an adaptive threshold value determining method in the SEF using fuzzy logic. The fuzzy logic determines a security distance value by considering the situation of the network. The Sensor network is divided into several areas by the security distance value, it can each area to uses the different threshold value. The fuzzy based threshold value can reduce the energy consumption in transmitting.
역할기반 접근제어(RBAC)는 기업, 정부, 은행 등의 계층적 역할을 구성하는 다양한 조직체계에서 보안관리의 비용이나 복잡성을 줄일 수 있는 접근통제 메커니즘으로 기존의 임의적 접근제어(DAC)나 강제적 접근제어 기능을 포괄하는 접근제어 기법으로 각광 받고 있다. 또한 RBAC은 기업의 관리규칙에서 중요한 부분을 차지하는 위임과 철회 기법을 제공하고 있다. 현재 RBAC에서의 위임 정책은 조직 내에서 발생하는 다양한 상황에 대한 완벽한 위임 모델을 제시하고 있지 못하고 있다 실제 조직체계에서 위임받은 사용자가 부재일 경우 이는 업무공백으로 이어진다. 그리고 상호 유기적으로 연결되어 있는 업무 또는 중요한 사안에 대한 업무의 경우 사용자 단독 권한 위임은 권한 남용의 소지가 있다. 따라서 본 논문에서는 업무의 공백 최소화와 강시감독 기능의 강화를 위한 중복 권한 위임 모델과 상호공유가 필요한 업무와 중요한 사안의 결정에 적용 가능한 협의에 의한 권한 위임 모델을 제시한다.
정보기술이 발달하면서 자료의 흔적들이 체계화된 데이터베이스에 저장이 되고, 더불어 데이터베이스의 규모는 점점 커지고 있다. 데이터 마이닝은 이런 방대한 자료의 분석을 통해, 그 속에 숨어있는 의미를 찾는 과점이라고 될 수 있다. 본 논문에서는 대우정보시스템(주)서 개발된 사용자지향 데이터 마이닝 도구인 XM-Tool/Miner의 개발을 대상으로 하고 있다. 개발된 XM-Tool/Miner은 문제 중심적 마이닝 도구를 목표로 하였으며, 대표적인 마이닝 알고리즘을 적용하였고, 또한 사용의 편이성에 초점을 맞추었다. 더 나아가 데이터 마이닝 기법뿐만 아니라 데이터의 샘플링과 성능향상을 통하여 방대한 데이터로부터 다양한 지식탐사가 가능해지고, 발견된 규칙 또는 지식의 유용성 측정을 통하여 업무 분야의 특성에 따라 효과적으로 반영되며 의사 결정 및 CRM마케팅, 동향분석 및 예측 등에 유용한 정보를 추출하는 도구로 사용할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 이동로봇이 임의의 선행물체를 추종할 때 진행 경로상에 이동장애물이 진입하는 경우 이 장애물을 효과적으로 회피할 수 있는 방법을 제시한다 초음파 센서를 이용하여 이동로봇의 진행경로에 진입하는 이동장애물에 대한 거리 정보와 방향각(Heading Angle)을 구할 수 있다. 이동로봇의 본체 주위에 배치된 16개의 초음파 센서를 이용하여 이동로봇의 전면, 후면 및 측면의 데이터를 얻을 수 있으며 이 정보를 퍼지제어기의 입력으로 사용한다 퍼지제어기는 이러한 입력정보와 제안된 규칙 베이스를 이용하여 이동로봇의 진행방향과 속도를 결정한다. 본 논문에서 제안한 퍼지제어기를 이용한 시뮬레이션을 통해 이동장애물에 대한 효과적인 충돌회피가 수행됨을 보인다.
추론엔진과 지식베이스를 기반으로 하는 전문가 시스템은 사용목적에 맞게 구성되며,인간의 사고 방식을 모방한 컴퓨터가 올바른 해를 도출시키도록 하는데 궁극적인 목표가 있다. 즉, 추론의 효율성이 전문가 시스템의 효율성을 좌우한다. 시스템이 어떠한 목적을 갖는가에 따라서, 추론 방법과 지식표현 방법등이 결정된다. 최근 추론의 효율성을 극대화하기 위해 이용되고 있는 지식표현 및 추론 방법으로는 Rete, TREAT 등의 트리 표현을 사용하는 전향추론, 관계리스트를 사용하는 직접추론 등이 있다. 전문가 시스템의 성능은 추론을 얼마나 효율적이고 정확하게 하는지에 따라 좌우된다. 본 논문에서는 이러한 추론의 효율성이 지식베이스의 구축형태와 밀접한 관련을 이용하여 효율적인 추론 엔진을 구성하였다. 지식의 표준화가 모듈화가 쉬운 생성규칙을 사용하여 지식을 표현하였으며 , 사용자의 요구에 의해 전향추론, 후향추론이 수행되도록 하였다. 본 논문에서는 추론을 효율적으로 하기위한 기본 방법중, 지식표현을 보다 더 효과적으로 구축하는 방법을 택하였다. 기존의 지식표현방법을 살펴보고, 이를 기반으로 새로운 지시표현 방법인 ECBM(extedned clause bit matrix)과 ERCBM(extended clause bit matrix)을 제안하고 이를 이용하여 전향추론, 후향추혼이 가능한 추론엔진을 구축하였으며 이 두 지식표현을 이용하여 구축되어진 추론엔진을 비교하였다. 이 추론엔진은 기존에 시스템과는 달리 전향, 후향이 모두 효율적으로 수행되어지며, 모든 지식에 대해 적용이 가능한 강력한 범용성을 갖고 있다.
기후온난화, 국지성 호우 및 대규모 태풍으로 인한 피해가 증대되면서 사회 경제적 손실 또한 날로 증가하고 있어 재해로 인한 피해 발생가능성을 효율적으로 예측하는 모델을 통한 선제적 대응이 필요하다. 재난 재해의 위험성 분석 방법은 주로 확률 통계기법을 기반으로 하는 연구가 주류를 이루었으나, 본 논문에서는 포착된 현상의 데이터를 이용해 그 데이터를 지배하는 경험적 규칙성을 학습하고 획득하는데 다른 기법보다 탁월한 성능을 가진 신경망 모델을 적용하여 자연재해 피해예측 모델을 연구하였다. 1991년부터 2005년 사이에 우리나라에서 발생한 자연재해의 피해자료와 기상개황 자료를 이용하여 지역별 자연재해로 인한 피해를 예측하는 신경망 모델은 우리나라 232개 행정구역에 대하여 누적강우량과 최대풍속, 그리고 재해사상 발생 5일 이내의 선행강우량을 입력변수로 하고 총 피해액을 출력변수로 한다. 또한 학습을 통한 최적의 해를 찾기 위해 신경망의 매개변수 학습률, 모멘텀, 편의값을 유전자알고리즘으로 결정하여 학습을 수행 하였다.
본 논문에서는 볼륨 렌더링에서 화상영역 수퍼샘플링을 효율적으로 수행시키는 방법을 제시한다. 이 알고리즘은 부화소에서 나오는 평행 광선들 간의 규칙성을 이용하여 각 화소로부터 상대 위치가 같은 부화소에서 나오는 광선마다 한 개씩의 원형을 만들어 둠으로써 수퍼샘플링을 효율적으로 수행한다. 또한 본 알고리즘은 객체순서 알고리즘에 기반을 두고 있으므로 화상순서 알고리즘에서도 수퍼샘플링을 하는 것보다 매우 빠르게 처리하게 된다. 또한 본 논문에서는 적응 수퍼샘플링 방법도 제안한다. 이는 에일리어싱이 생길 가능성이 많은 부분에서만 수퍼샘플링을 하며, 이러한 영역은 분류화 전처리 단게에서 미리 결정해둔다.
본 연구에서는 학습데이터의 빈도요소를 반영하도록 수정된 구조의 FMM 신경망을 소개하고, 이로부터 패턴 분류를 위한 지식 표현을 생성하는 방법론을 제안한다. 하이퍼박스 멤버쉽함수는 5종류의 퍼지 분할을 기반으로 설정한 구간에 대하여 소속정도를 반영하여 결정하며, 각 차원별로 특징범위의 폭과 빈도 요소로부터 가중치 값이 학습된다. 본 연구에서는 제안된 이론을 수화인식 문제를 대상으로 고찰하였다. 인식 시스템의 구성은 특징추출을 위하여 3차원으로 확장된 구조의 CNN 모델을 사용하였으며, 수화패턴 데이터의 표현은 모션 히스토리 볼륨(Motion History Volume) 구조를 기반으로 하였다. 6종류의 수화패턴 동영상으로부터 27개 특징요소를 추출하고 이를 사용한 FMM 신경망의 학습과정과 지식의 추출 과정을 실험으로 보이고 그 유용성을 고찰한다.
상품평은 구매 예정자의 의사 결정에 큰 도움을 준다. 그러나 하나의 상품에 관한 상품평의 수가 많고 의견도 다양하여 모든 상품평을 읽고 상품에 대한 직관적인 판단을 내리기가 어렵다. 본 논문에서는 하나의 상품에 대한 모든 상품평을 분석하고 각각의 속성별로 극성(긍정, 부정) 정보를 추출하여 구매 예정자에게 제공함으로써 해당 상품이 어떠한 평가를 받고 있는지 빠른 판단이 가능하게 한다. 한국어의 언어적 특징을 반영하여 속성별 어휘 자질을 추출하고 이를 바탕으로 상품의 속성별 극성을 판단한다. 또한, 기구축한 속성별 어휘 사전의 자료부족 문제로 말미암아 상품평을 분석할 수 없을 때는 전체 어휘의 극성정보를 이용하여 상품의 전체 극성을 판단한다.
본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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