디지털포렌식은 범죄와 관련된 디지털 증거를 수집, 분석하여 범죄혐의를 입증하는 과정으로 범죄수사에서 중요한 역할을 한다. 지금까지의 디지털포렌식 온톨로지에 대한 연구는 디지털포렌식을 사이버 관련 범죄에만 적용하였거나 디지털포렌식 자체의 절차와 기법에 관한 것으로 한정되었다. 본 연구에서는 다양한 유형의 범죄수사에서 디지털포렌식을 효과적으로 활용하기 위해 전반적인 수사절차와 디지털포렌식의 연관성을 분석하여 연계 모델을 설계하고 이를 바탕으로 디지털포렌식 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 구축시 포렌식 분석결과의 구체적인 활용 분야를 도출하여 반영하였고, 디지털포렌식의 절차 검증과 관련된 적법성 규칙, 분석 결과 활용과 관련된 적절성 규칙을 적용하여 의사결정지원이 가능하도록 하였다. 구축된 디지털포렌식 온톨로지는 다양한 범죄 유형에 적용 가능한 지능형 범죄수사 시스템 구축시 중요한 기반을 제공하게 될 것이다.
2몰% 에틸가지를 포함하는 에틸 가지화 폴리에틸렌[(PE(2)]과 에틸렌-프로필렌 몰비가 50:50으로 같지만 입체규칙성이 서로 다른 랜덤-에틸렌-프로필렌 고무(r-EPR), 교호-에틸렌-프로필렌 고무(alt-EPR) 및 이소탁틱-교호-에틸렌-프로필렌 고무(iso-alt-EPR)를 에틸렌-프로필렌 고무의 입체규칙성에 대한 혼화성과 물성의 차이를 조사하기 위하여 혼합하였다. 이 세가지 블렌드들은 상온에서 상호간에 혼화성이 없었고, 밀도 측정에서 단순한 첨가 효과를 보여 주었다. 블렌드 조성에 따른 폴리에틸렌의 녹는점 감소는 PE(2)/r-EPR>PE(2)/alt-EPR>PE(2)/iso-alt-EPR의 순서로 증가하였다. 인장시험에서 이 블렌드계는 혼합 조성이 50:50 일때 가장 낯은 파난강도의 값을 보여 주어 이 블렌드 조성에서 두 고분자 상(phase)이 가장 분리된 형태학(morphology)을 가지고 있음을 알았다.
최근 시계열 예측에 결론부에 선형식을 갖는 TS 퍼지 모델이 많이 이용되고 있는데, 이의 예측 성능은 정상성과 같은 데이터의 특성과 밀접한 관련이 있다. 그러므로 본 논문에서는 특히 비정상 시계열 예측에 매우 효과적인 새로운 예측 기법을 제안하였다. 시계열의 패턴이나 규칙성을 잘 끌어내기 위한 데이터 전처리 과정을 도입하고 다중 모델 TS 퍼지 예측기를 구성한 뒤, 러프집합을 이용한 적응 모델 선택 기법에 의해 입력 데이터의 특성에 따라 가변적으로 적합한 예측 모델을 선택하여 시계열 예측이 수행되도록 하였다. 마지막으로 예측 오차를 감소시키기 위하여 오차 보정 메커니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시켰다. 시뮬레이션을 통해 제안된 기법의 성능을 검증하였다. 제안된 기법은 예측 모델 구현과 예측 수행 과정에서 시계열 데이터의 특성들을 잘 반영할 수 있으므로 불확실성과 비정상성을 갖는 시계열의 예측에 매우 효과적으로 이용될 수 있을 것이다.
대부분의 에이전트는 그들이 생성될 때 자신이 수행하는 작업에 대한 계획을 갖고 있다. 이러한 에이전트들이 모여 멀티 에이전트 시스템을 이룰 경우 하나의 복잡한 작업을 수행하기 위해 미리 정의된 각 에이전트의 계획을 그대로 사용하게 되면 각 계획 규칙 사이의 연관성 등을 고려하지 못하기 때문에 시스템의 작업 처리 효율성이 떨어진다. 이를 해결하기 위해서는 에이전트가 갖고 있는 독자적인 계획을 통합하는 것이 요구된다. 이러한 계획의 통합은 미리 정의된 각 에이전트의 계획 사이의 관계를 파악하여 병렬적인 작업 수행을 가능하게 한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 시스템을 이루는 에이전트들이 자신의 작업 수행을 위한 계획을 갖고 있다는 가정 하에 하나의 큰 작업을 효율적으로 처리하기 위해 에이전트들의 계획을 네트워크 형태로 표현하고 이를 통합하여 작업을 수행하는 방법을 제시한다. 이 방법은 기존의 연구들이 다루고 있는 계획 순서 등과 관련된 에이전트 조정 문제를 자연스럽게 해결할 뿐만 아니라 다른 계획에 영향을 미치지 않는 각 에이전트의 독자적인 계획을 병렬로 수행시켜 작업 처리 시간을 단축시키는 효과를 낸다.
최근 유지보수 등의 목적으로 다양한 건설 및 건축 분야에서 스캔 프로젝트가 수행되고 있다. 스캔된 결과로 생선된 포인트 클라우드는 스캔 대상물을 표현하는 수많은 점들로 구성되어 있다. 이런 스캔 데이터에서 치수를 포함한 필요한 정보를 추출하는 과정을 역설계라 한다. 포인트 클라우드를 BIM으로 모델링하는 역설계 과정은 수많은 수작업이 포함되어 있다. 시간이 많이 소모되는 역설계 작업 특성상 설계변경 같은 재작업 요청이 발생되면 비용은 기하급수적으로 증가한다. 역설계 자동화 기술이 이런 문제를 개선하는 데 도움을 줄 수 있다. 하지만, 역설계 산출물은 유스케이스에 따라 가변성을 가지며, 산출물의 종류와 상세수준은 달라질 수 있다. 이런 점을 고려해, 본 연구는 건축물 평면객체 기본 형상(primitive geometry)에서 BIM객체로 자동 맵핑하는 G2BM(Geometry-to-BIM mapping) 규칙 정의 방법을 제안한다. G2BM는 사용자 활용사례 가변성을 고려한 건축물 평면 BIM객체 역설계 프로세스 정의와 사용자화 방안을 제안한다. 그리고, 프로토타입을 통해 이에 대한 효과를 확인한다.
최근, 선박의 안전항해를 지원하기 위한 시스템(서비스)의 개발을 위해 여러 연구가 진행되고 있으며, 이들 연구에서는 개발한 시스템의 유용성 검증 및 효과도 평가에 공통적인 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 DEVS 형식론 기반 선박 항해 모델링 및 시뮬레이션 기법을 제안한다. 선행연구에 이어 국제해상충돌예방규칙과 관련된 내용을 분석 및 도출하여 의사결정을 위한 항해사 및 조타수 에이전트를 모델링하고, 실제 선박의 운동특성을 반영하기 위한 추정 및 보간 기법을 제안한다. 또한, 설계한 내용을 반영하여 선박 항해 시뮬레이션 시스템을 구현하고, 개발한 시스템의 유용성을 검증하기 위한 다섯 가지 충돌회피 시나리오를 개발한다. 그 후, 각 시나리오에 따른 시뮬레이션을 수행하고 결과를 재구성하여 제시한다. 이를 통해 시뮬레이션 아키텍처 내에서 선박 구성요소 및 에이전트 모델이 유기적으로 결합하여 충돌회피 의사결정 및 항해 시뮬레이션이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터의 궤적 추종 제어에 관한 연구를 위하여 뉴로퍼지 제어기를 제안하였다. 궤적 추종 제어기를 설계할 경우, 주로 이용되는 효과적인 방법은 토크 계산 제어 방식이다. 그러나, 로봇 매니퓰레이터에 의한 불확실성 문제로 인하여 토크 계산 제어 방식만으로는 좋은 제적 추종 성능을 얻을 수가 없다. 그러므로, 본 논문에서는 로봇 매니퓰레이터에서 발생한 불확실성을 보상하기 위하여 제안된 뉴로퍼지 제어기를 이용하였다. 뉴로퍼지 제어기에서의 퍼지 규칙의 수를 49개로 설정하였으며, 2관절 로봇 매니퓰레이터를 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제어기의 효율성을 입증하였다. 그 결과. 제안된 뉴로퍼지 제어기의 출력이 로봇 매니퓰레이터에서 발생한 불확실성을 효과적으로 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
목적: 내시경 초음파 검사는 종양의 입체상을 파악하기가 용이하므로 위에 발생하는 점막 하 종양의 진단에 효과적으로 이용된다. 저자들은 위의 위장관 간질성 종양에 대한 내시경 초음파 소견을 분석하여 악성과 양성 종양을 감별할 수 있는 지표를 규명하고자 하였다. 대상 및 방법: 위에 발생한 위장관 간질성 종양으로 수술하고 절제 표본의 조직 진단으로 확진한 30예(양성 종양 23예, 악성 종양 7예)를 대상으로 하였다. 수술 전의 내시경 초음파 검사 소견을 조사하고 양성과 악성 종양으로 구분하여 비교하였다. 내시경 초음파 소견상 감별 지표로는 병변의 크기, 병변의 위치, 종양 내부의 낭성 병변, 종양 내의 에코성 초점, 종양 외벽 변연의 규칙성, 병변 내부의 불균질성, 종양 표면의 궤양 형성 등을 조사하였다. 결과: 병변의 크기는 악성 종양의 $85.7\%$, 양성 종양의 $8.7\%$에서 40 mm 이상이었다(P=0.000). 병변의 위치 분포는 악성과 양성 종양에 차이가 없었다(P=0.437). 병변 내부의 낭성 병변이 악성 종양의 $71.4\%$, 양성 종양의 $8.7\%$에서 관찰되었다(P=0.003). 종양 내 에코성 초점의 존재는 악성 종양 $42.9\%$, 양성 종양 $8.7\%$로 차이가 없었다(P=0.068). 병변 외벽 변연의 규칙성은 악성 종양의 $71.4\%$, 양성 종양의 $17.4\%$가 불규칙한 변연 소견을 보였다(P=0.014).악성 종양의 $85.7\%$, 양성 종양의 $13.0\%$에서 병변 내부의 불균질성을 보였다(P=0.001). 종양 표면의 궤양 형성은 악성 종양의 $28.6\%$, 양성 종양의 $8.7\%$에 발견되어 차이가 없었다(P=0.225). 결론: 종양의 크기가 4 cm 이상, 종양 내 낭성 병변의 존재, 불규칙한 종양의 외측 변연, 종양 내부 에코의 불균질성 등이 악성 종양의 가능성을 시사하는 소견으로 조사되었다. 위의 위장관 간질성 종양의 치료 방침을 결정하는데 이러한 지표들을 임상적으로 유용하게 적용할 수 있을 것이다.
자연계에서 존재하는 다양한 생명체는 자신들의 생존과 종의 번성을 위해 효율적인 행동 규칙을 만들어 진화해 왔다. 이러한 생명체의 다양한 생존원리로부터 착안을 하여 자연계가 아닌 다른 환경에서 적용이 가능하도록 알고리즘을 만들어 적용시키는 것을 생체모방 알고리즘이라 한다. 자연계의 환경자체가 불확실한 변화가 다양하게 포함되고 있으며, 제한된 자원 환경을 어떻게 효율적으로 활용하는가의 문제가 걸려 있음으로 인하여 이러한 생체모방 알고리즘은 적용환경의 변환에 빠른 적응력을 제공할 수 있고, 자원 제약형 환경에서 안정적으로 확장성과 적응성을 제공할 수 있어서 상호 운용성 측면에서 많은 이득을 줄 수 있다. 이와 같은 생체모방 알고리즘을 네트워크의 관점에서 적용시켜 보면, 전자의 경우에는 자율적인 네트워크 구성을 용이하게 제공할 수 있음을 나타내고, 후자의 경우에는 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 상호 운용성을 제공할 수 있다. 이렇듯이 생체모방 알고리즘을 네트워크에 접목시켜 연구하는 것은 최근의 네트워크 분야의 연구 이슈와 상호 보완적으로 작용하여 시너지 효과를 제공할 수 있다. 자연계의 군집 현상 및 동기화 현상을 네트워크 환경에서 적용하여 사용할 수 있는 생체모방 알고리즘 기술은 다양하게 존재하고 있으며 이를 활용하는 연구를 통해 SDN(Software Defined Networking)에서의 자율제어 네트워크 구성에 접목하거나 IoT 환경과 같은 자원 제약형 환경에서의 보다 효율적인 상호 연결성을 제공하는 방향으로 발전할 수 있다. 이러한 생체모방 자율제어 네트워크 환경 구현을 위해 기존의 OpenFlow 환경과 새로이 부각되는 P4: Programming Protocol-Independent Packet Processors 기술에 대해서 정리하여 향후 생체모방 자율제어 네트워크 구현 방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 지적장애아동들이 가상현실을 기반으로 한 기능성 게임에 참여하는 과정에서 행동 및 운동수행능력에 어떠한 변화가 보이는지 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구는 지적장애아동 5명을 대상으로 주 2회, 16주간 프로그램을 진행하였다. 그 결과 가상현실을 기반으로 한 기능성 게임에 참여한 지적장애아동은 주의집중, 안정된 움직임, 자신감있는 동작 등과 같은 행동의 변화를 보였으며, 운동수행능력의 경우 하위영역 - 정적 협응, 손동작 협응, 일반동작 협응, 운동속도, 동시적 자발동작, 단일 동작 수행능력- 모두에서 긍정적 변화를 나타냈다. 이와 같은 연구 결과를 바탕으로 가상현실을 기반으로 한 기능성 게임을 체계적이고 규칙적으로 적용하게 되면 지적장애인의 행동변화와 운동수행능력에 긍정적 효과를 가져올 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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