본문은 단일 교차로의 주기시간을 결정하는 시간 간격을 계층분석방법(Analytic Hierachy Process)을 이용하여 도출하여 내었다. 주어진 불확실한 상황 가운데 결정적인 도출물을 얻기위해서는 비선형특성의 퍼지 적분이나 적응 계수를 사용하여 얻어내어야 하는데 이를 기반으로한 방법이 계층분석방법이다. 계층분석방법을 사용한 제어기와 고정시간 제어를 한 교통제어기와의 비교를 위하여 모의 실험을 통한 결과를 가지고서 비교 검토하였다.
인터넷의 활용이 급속하게 증가하여 인터넷에서의 정보보호에 대한 필요성이 대두되면서 표준화된 인터넷 정보보호 프로토콜인 IPsec이 등장하게 되었다. 이러한 IPsec은 현재 여러 가지 플랫폼에서 구현되고 있으며 이러한 구현은 일반적으로 IP 계층에 통합하는 방법, BITS, BITW 중 하나의 방법론을 선택하고 있다. 본 논문에서는 IPsec 구현 방법론을 간단히 살펴보고 이들의 장단점을 분석하여 이 중 가장 효율저이라 생각되는 IP 계층에 IPsec을 통합하는 방법을 선택하여 구현하였다. 이에 본 논문은 공개된 운영체제인 리눅스 커널 상에서 IPsec을 구현하기 위해 리눅스 커널의 IP 계층 및 소켓 버퍼 구조를 분석하고 정보보호 정책(SPDB)과 SADB와 연동되는 IPsec 엔진을 IP 계층에 통합하여 구현하는 방법을 제안한다.
멀티캐스트 데이터의 기밀성을 유지하기 위해서는 멀티캐스트 데이터를 그룹의 공동키로 암호화하여 전송하여야 한다. 그러나 멤버가 멀티캐스트 그룹에 동적으로 가입하거나 탈퇴하는 경우에는 그룹의 공통키를 변경하기 위해 필요한 계산량과 메시지의 수가 그룹의 크기에 비례해 커지는 규모확장성 문제에 봉착하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 그룹의 멤버나 키에 계층 구조를 두는 여러 가지 방법들이 제안된바 있으나 계층 멀티캐스트에 적용할 수 있는 방법은 아직 제안된 바가 없다. 본 논문에서는 계층 비디오 멀티캐스트 환경에 적용할 수 있는 두가지의 그룹 키 분배 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 각 계층에 대해 별도의 키 계층 구조를 유지하는 계층별 키트리 방법이며 두 번째 방법은 하나의 공통 키트리를 유지하고 각 계층을 공통 키트리상의 서브트리로 유지하는 통합 키트리 방법이다. 성능분석결과 멤버가 그룹에 가입해 있는 동안 계층 상승을 자주하는 경우는 계층별 키트리 방법이 유리하며 계층의 개수가 많고 계층 상승이 잦지 않은 경우는 통합 키트리 방법이 효율적이다.
인터넷의 활용이 급속하게 증가하여 인터넷에서의 정보보호에 대한 필요성이 대두되면서 표준화된 인터넷 정보보호 프로토콜인 IPsec이 등장하게 되었다. 이러한 IPsec은 현재 여러 가지 플랫폼에서 구현되고 있으며, 이러한 구현은 일반적으로 IP 계층에 통합하는 방법, BITS, BITW 중 하나의 방법론을 선택하고 있다. BITW는 outboard crypto processor를 사용하여 물리적인 인터페이스 카드 내에 IPsec을 구현하는 방법으로 효율성이 문제가 되므로 본 논문에서는 IP 계층에 통합하는 방법과 BITS 방법을 중심으로 장단점을 분석한다. 이에 본 논문은 리눅스 커널 상에서 IPsec을 구현하기 위해 리눅스 커널 모듈을 분석하고 가장 효율적이라 생각되는 IP 계층에 통합된 IPsec을 구현하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.
본 연구는 대안이 많지 않은 의사결정에서 계층적 의사결정론(analytic hierarchy process)과 컨조인트 분석 간의 비교를 다루었다. 계층적 의사결정론은 속성들의 쌍대비교 과정을 거쳐 속성의 중요도를 추정한 후 대안들의 순위를 추정하는 방법이며, 컨조인트 분석은 대안의 순서로부터 속성의 효용을 추정하는 방법으로, 의사결정의 과정이 다르기에 두 방법을 직접적으로 비교하는 것은 다소 한계가 있다. 본 연구에서는 Scholl (2004)의 타당도 척도를 사용하여 두 방법을 S대학 여학생들의 화장품 선택 사례 연구를 통하여 두 방법을 서로 비교하였다. 사례연구 결과 컨조인트 분석은 내적타당도가 높게 나타났으며, 계층적 의사결정분석 방법은 예측타당도가 높게 나타남을 볼 수 있었다.
메타분석(Meta-analysis)은 서로 독립적으로 연구되어진 결과들을 전체적인 하나의 결과로 도출하기 위해 사용되어지는 통계적 방법이다. 이러한 통계적 방법을 설명할 모형으로는 선택모형(selection model)을 포함한 계층적 모형(hierarchical model)을 사용하며, 이러한 모형들은 베이지안 메타분석에 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나, 메타분석의 자료들은 일반적으로 출판편의(publication bias)를 갖고 있으므로 이를 극복하고자 가중함수(weight function)를 이용하여 분포함수를 새롭게 정의하여 사용한다. 최근에 Silliman(1997)은 계층적 모형(hierarchical model)에 가중함수를 첨부한 계층적 선택모형(hierarchical selection model)을 정의하고 모수적 베이지안 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 미관측된 연구효과에 디리슈레 과정 사전분포(Dirichlet process prior)를 적용한 준모수적 계층적 선택모형(semiparametric hierarchical selection models)을 소개한다. 여기서 제시된 준모수적 계층적 선택모형을 베이지안 방법으로 추정하기 위하여 마코프 연쇄 몬테칼로(Markov chain Monte Carlo)방법을 이용한다. 제시된 방법을 적용하기 위하여 실제 자료(Johnson, 1993)인 충치를 예방하기 위한 두 가지의 예방약의 효과에 대한 차이를 비교하기 위해 얻어진 12개의 연구를 이용하여 메타분석을 한다.
온톨로지의 기본개념, 응용 분야 및 학습 단계에 대하여 간단하게 설명하였고, 온톨로지 학습단계에서 전문 분야의 개념간 계층 관계 학습 방법에 대하여 자세하게 알아보았다. 전문분야 개념을 표현하는 전문 용어 사이의 계층 관계를 학습하는 방법은 크게 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 그리고 용어의 전문성과 유사도를 이용하는 방법으로 나눌 수 있다. 규칙 기반 방법은 비교적 정확한 결과를 얻을 수 있는 장점이 있지만 재현율이 낮은 단점이 있다. 기존은 통계 기반 방법에서는 재현율이 높은 장점이 있지만 정확률이 낮은 단점이 있다. 또한 이 방법에서는 순수하게 통계 정보만 이용하기 때문에 오류에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 용어의 전문성과 용어간 유사도를 이용한 방법에서는 용어의 전문성을 이용하여 기존의 계층 구조에서 상위에 후보를 선택하고, 용어간 유사도를 이용하여 선택한 후보를 정렬하여 최적의 후보를 찾는다. 이 방법은 상위어 선정 과정을 두 단계로 분리하여 수행하기 때문에 오류 분석이 용이한 장점이 있다. 향후 온톨로지 학습 과정에서 계층 관계뿐 아니라 인과 관계 및 다양한 관계의 학습과 관련된 연구가 진행되어야 한다.
DNA 마이크로어레이 실험으로 나온 데이터들을 클러스터링하는 것은 유전자의 기능과 유전자의 네트워크를 파악해 나가는데 도움을 주게 된다. 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 방법은 그러한 실험 분석에서 가장 보편적으로 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링을 통해서 나온 결과 트리에 대해서, 트리의 리프 노드들을 재배열함으로써, 인접한 리프 노드들간의 거리의 종합이 최소가 되도록 하는 문제인 리프오더링 방법을 다루었고, 새로운 리프오더링 알고리즘을 제안하였다. 그리고, 이를 포함한 여러 리프오더링 방법들에 대한 실험 및 생물학적인 분석을 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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