정보통신의 질적 양적 팽창과 더불어 컴퓨터 시스템에 대한 침입 또한 증가하고 있다. 침입탐지시스템은 이를 해결하기 위한 대표적인 수단으로, 최근 관련된 연구의 방향이 오용탐지 기법에서 비정상 행위탐지 기법으로 옮겨가고 있는 상황이다. HMM(Hiddem Markov Model)은 비정상행위탐지 기법에 사용되어 다양한 척도(measure)에 대한 정상행위를 효과적으로 모델링할 수 있는 방법이다. 다양한 척도의 결과값들로부터 침입을 판정하는 방법에 대한 연구는 미흡하다. 본 논문에서는 SOM(self organizing map)을 통해 축약된 데이터를 HMM으로 모델링한 비정상행위기반 침입탐지 시스템의 성능을 향상시키기 위해 퍼지 침입판정 방법을 제시한다. 실험결과 척도에 따른 결과들의 기계적 결합보다 향상된 결과를 얻었으며, 퍼지 관련 파라메터의 개선을 통해 더욱 좋은 효과를 기대할 수 있었다.
소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.
최근 유선전화 기반 조사방법에 웹이나 모바일을 결합한 혼합모드조사에 대한 관심이 증가하고 있다. 이와 관련해 본 논문에서는 척도 구성의 측면에 주목했다. 전통적인 조사연구에서 문항 작성 시 주로 다문항의 다점 척도를 사용한 경우가 많았던 데 반해, 이러한 문항 구성 방식이 웹기반 조사에서도 장점을 갖는지 분명하지 않기 때문이다. 따라서 웹기반 조사를 중심으로 척도의 크기에 따라 응답의 타당도와 신뢰도, 그리고 응답 편이성에 차이가 생기는지 검토하고자 했다.
본 연구의 목적은 작업기반 중재와 전산화인지치료의 결합 중재를 통해 뇌졸중 환자의 심리사회적 기능과 인지 기능 및 우울감에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하는 것이다. 뇌졸중 환자 23명을 실험집단 11명, 대조집단 12명으로 나누어 진행하였으며, 실험집단과 대조집단은 4주간, 30분씩의 CoTras를 받았으며, 실험집단의 추가적으로 CoTras 시작 이전에 30분간 작업기반 중재를 받았다. 총 4주간, 20회 진행되었다. 평가는 자기 효능감 척도, 스트레스 척도, 우울척도, 신경행동학적 인지 상태 검사를 사용하였다. 연구 결과, 실험집단은 자기 효능감과 스트레스, 우울의 개선에 대조집단보다 더 유의미한 개선을 나타냈으며, 인지 기능에서 실험집단은 대조집단과 작은 효과의 크기차이를 보였다. 본 연구를 근거로 뇌졸중 환자의 심리사회적 요인과 우울증, 인지 기능의 개선을 위해 CoTras와 함께 작업기반 중재가 동시에 수행되는 것을 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 이중과제훈련을 결합한 허리 관절가동술이 만성 뇌졸중 환자의 균형능력에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 본 연구에서는 뇌졸중으로 진단받은 성인 30명을 이중과제훈련 군, 허리뼈에 관절가동술을 적용한 이중과제훈련 군, 각 15명씩 나누어 2019년 7월 1일부터 2019년 8월 31일까지 2개월간 1일 30분씩, 주 3회, 총 8주간 실시하였다. 임상적 균형 평가 지수로는 한글판 버그균형척도(K-BBS)를 측정하였고, Bioresque를 이용하여 동요면적, 동요길이, 동요속도를 측정하였다. K-BBS에서는 모든 군에서 점수가 증가하였고, Bioresque를 이용한 동요 면적, 동요 길이, 동요 속도에서도 균형능력이 증가하였다. 따라서 이중과제훈련을 결합한 허리 관절가동술이 만성 뇌졸중 환자들의 균형능력을 증가시키는데 영향을 주었다고 생각된다.
본 논문에서는 스팸 대응 시스템의 특징 추출 방법들을 비교한다. 실험 결과는 퍼지추론 방법이 정보획득량, 카이제곱 통계량, 상호정보 방법에 비하여 정확률과 재현율의 결합 척도인 F-척도면에서 월등한 성능을 보여주지는 않는다. 하지만 제안된 퍼지추론 방법은 사용된 특징들의 수에 비례하여 성능이 증가하므로 좋은 특징 추출 방법으로 간주된다. 따라서 본 연구는 무수한 스팸 메일로 고통 받는 전자우편 사용자들을 위한 스팸 메일 필터링 시스템 개발에 도움을 줄 수 있다.
최근 무선전력분야에서도 고전력 시스템에 대한 적용 연구가 활발해지고 있다. 이러한 시스템 설계는 시뮬레이션 소프트웨어 프로그램으로 설계를 할 수는 있지만, 실험 검증을 위해서는 고전력 수전 설비 및 고가의 측정 설비가 필요하고, 하드웨어를 제작하려면 많은 시간과 비용이 필요하다. 본 논문은 척도변환을 이용하여 코일 형상을 포함한 하드웨어 구조는 최대한 유지하고 소자정격과 입력 전력을 축소하여 시스템 성능을 사전 평가하는 방법을 제안한다. 도출된 이론을 바탕으로 150W급 무선전력 전송 시스템을 대상으로 15W급으로 10 : 1 비로 축소 적용 가능함을 시뮬레이션 실험으로 검증한다.
본 연구에서는 신경망 학습의 일반화 성능과 학습속도를 개선시키기 위한 인자들의 결합 효과를 살펴본다. 신경망 학습에서 중요한 평가 척도로서 여기서 고려하는 인자들에는 초기 가중값의 범위와 학습률 그리고 계수조정 등이 있다. 특히 초기 가중값과 학습률을 고정시킨 후 새롭게 조정된 계수들을 단계적으로 변화시키는 새로운 인자 결합방법을 이용한다. 이를 통하여 신경망 학습량과 학습속도를 비교해 보고, 계수조정을 통한 개선된 학습 영향을 살펴본다. 그리고 비선형의 단순한 예제를 이용한 실증분석을 통하여 신경망 모형의 일반화 성능과 학습 속도 개선을 위한 각 인자들의 개별 효과와 결합 효과를 살펴보고 그 개선 방안을 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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