유사한 지식구조의 분산된 온톨로지들을 통합 및 연결하여 새로운 온톨로지를 생성하거나 확장 지식 검색을 효과적으로 제공하기 위해서는 온톨로지 모델 자체의 구조적 특성이나 제약조건을 고려한 온톨초지 매핑이 중요하다. 그러나 과거의 온톨로지 매핑은 범용성을 높이기 위해 대부분 그래프 모델을 기반으로 노드와 간선 중심의 매핑여부를 계산함으로써 온톨로지 모델의 특성과 제약조건을 매핑에 반영하지 못하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 RDF와 함께 온톨로지 모델로 사용되고 있는 토픽맵의 구문적 특성과 제약조건을 반영한 다중 매핑 전략의 토픽맵 매핑 기법을 제안한다. 다중 매핑 전략에는 토픽명 기반 매핑, 토픽 속성 기반 매핑, 계층 구조 기반 매핑, 연관관계 기반 매핑의 4가지 매핑 전략이 포함되어 있으며 개체들 사이의 매핑 여부를 결정하기 위해 각 매핑의 개별 유사도를 조합한 다음 단일 유사도를 결정하는 하이브리드 방식을 사용한다. 또한 토픽맵의 구문적 특성에 따라 매핑 계산 전에 매핑이 불가능한 개체들을 미리 제거함으로써 탐색 범위를 줄이고 있으며 토픽명 색인과 PSI 색인을 생성하여 매핑 계산의 효율을 높이고 있다. 제안하는 토픽맵 매핑 기법의 성능을 보이기 위해 동, 서양 철학 온톨로지들과 야후 철학 백과사전 및 독일 문학 백과사전을 토픽맵으로 구현하여 실험 데이타로 활용하였으며 그 결과 자동 생성된 매핑 집합이 전문가에 의해 생성된 매핑 집합을 대부분 포함함을 확인하였다.
네트워크의 발전에 따라 사용자들이 늘어나게 되면서 웹 서버들은 동시에 접속하는 다수 사용자의 서비스 요청을 처리할 수 있는 다중 쓰레드 기법을 활용하고 있다. 고정된 쓰레드 풀 기법은 고정적인 시스템 자원을 점유해야 하는 문제점이 있다. 반면에 동적으로 쓰레드 풀 기법인 워터마크 쓰레드 풀기법은 사용자의 요청량에 따라 쓰레드 수를 적절하게 조절하지만, 지정한 최대값을 넘는 요청량에 대해서는 응답이 제때에 이루이지지 않는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 다양한 요청량이 존재하는 다중 쓰레드 환경의 서버 프로그래밍을 위한 학습 기반의 동적 쓰레드 풀 기법을 적용한 웹 서버를 제안한다. 제안하는 기법은 쓰레드 풀을 사용하는 웹 서버 중 아파치(Apache) worker 다중 처리 모듈(Multi processing Module)에 AR(Auto Regressive) 기법을 통해 다음 주기의 작업 요청량을 예측하고 사전에 쓰레드를 생성한다. 기존 기법과 달리, 일정주기의 증감 추세가 없는 작업 요청량에도 필요한 쓰레드의 수를 정확하게 설정하기 위해 최근접 이웃(K-Nearest Neighbor) 알고리즘을 사용하여 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 사전에 학습한다. 필요한 쓰레드의 수를 설정하기 위해 사전에 학습 되어진 개체들과 비교하여 유사한 개체를 선택하여 예측된 작업 요청량에 따른 쓰레드의 수를 결정하고 쓰레드를 생성한다. 본 논문에서는 필요한 쓰레드의 수를 동적으로 변경함으로써 사용자 응답 시간을 빠르게 하고, 사용자의 요청량에 맞게 쓰레드 수를 관리함으로써 시스템 자원의 활용도를 높일 수 있다.
본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠다. 그중 가장 추운 시기인 1월의 기후변수에 의하여 월동개체수가 달라질 것이라고 가정하였다. 특히, 재두루미의 경우 두루미와는 달리 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 대체 월동지(일본의 이즈미)가 있다. 따라서 철원지역 눈 덮임의 정도에 따라 연도별로 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측하였다. 이에 일반적으로 분석되는 기상청의 기후자료와 함께 MODIS 위성영상을 이용한 눈 덮임 범위 자료를 활용하여 요인을 분석하였다. 철원지역 두루미류의 개체수 자료는 2002년부터 2014년까지의 1월 개체수를 활용하였다. 철원지역의 기온은 2002년부터 2007~2008년도 월동기까지 증가하다가 감소하며 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 이와 함께 온량지수도 유사한 증감의 경향을 보였다. 신적설량은 2002년 이후 낮게 유지되었으나 2010~2011, 2011~2012년 크게 증가한 형태를 보였다. 눈 덮임의 범위는 2002년부터 2005~2006년까지 급속히 감소하였다가, 2009~ 2010, 2010~2011년 월동기에 급격히 증가한 양상을 보였다. 재두루미의 월동개체수는 다른 기후요인에 비하여 1월의 눈 덮임 범위가 넓을수록 감소하였으며 가장 높은 상관관계를 보였다. 하지만 두루미의 개체수는 일반적 기후요인뿐만 아니라 눈 덮임 관련 요인에 대해서도 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 두루미의 개체군 변동은 기후요인에 변화하지 않고 다른 서식지 선택요인 (안정적 잠자리, 취식지 넓이 등)에 의해 결정되기 때문이라 판단된다. 재두루미의 월동개체수는 다중 회기분석에서 눈 덮임 범위 및 기간의 로그값과 유의미한 회귀관계가 성립하였다. 따라서 재두루미의 월동개체수는 월동기 눈 덮임의 범위에 영향을 받으며 이는 눈 덮임에 의해 먹이원인 낙곡을 찾기 힘들어지기 때문인 것으로 판단된다. 재두루미의 개체수 변화는 다른 월동지로 이동한 것으로 보이며, 눈 덮임의 영향이 적은 월동지인 일본의 이즈미시로 이동한 것으로 나타났다. 이즈미 월동지의 재두루미 개체수와 철원의 개체수는 음의 상관관계를 가져 서로 연관된 것으로 파악되었다.
금강수계 백곡천 상류에 서식하는 미호종개(국가 천연기념물)를 대상으로 형광물질 주입에 의한 다중표지-재포획법(졸리-시바모델적용)으로 개체군 크기를 추정하였다. 총 어류조사지점은 335개였고, 그 중 미호종개가 출현 지점은 217개 였다. 본 연구에서 추정한 미호종개 평균 개체군 크기는 6,143개체였다. 이는 2009년 환경부에서 수행한 미호종개 개체군 규모와 비교 했을때보다 41% 감소된 것이다. 백곡천에서 본 종의 감소는 미소서식지 훼손, 퇴적물, 서식환경의 악화 등의 영향으로 판단된다. 따라서 백곡천 본 종의 개체군 회복 미소서식지 보호를 위해 서식지복원 프로그램이 요구된다.
클라우드 환경의 대규모 인프라 구조에서는 응용프로그램들과 디바이스의 공유로 인하여 불법적인 접근권한 문제가 빈번하게 발생하기 때문에 이러한 공격에 적극적으로 대응하기 위해서는 상황별로 대비가 가능한 강화된 접근통제 시스템이 요구된다. 우리는 대규모 인프라 환경에 기반한 보안등급과 릴레이션 개념의 개체 속성 기반 접근통제 모델을 제시하였다. 본 모델은 주체와 객체에 무결성과 기밀성 등급을 부여하고 동일한 역할에 대해 서로 다른 서비스가 가능한 강화된 접근제어 특성을 가지며, 서비스와 관련된 릴레이션과 상태정보인 컨텍스트에 의해 역할과 권한을 배정함으로써 권한 관리의 유연성을 갖는다. 또한, 대학이라는 대규모 인프라 구조를 갖는 다중 서비스 환경에 적용한 응용 사례를 통하여 본 모델의 적용 가능성을 제시하였다.
급속한 정보통신의 발달은 인간의 삶에 직접적인 영향을 끼치는 단계에 접어들게 되었다. 기존의 컴퓨팅은 사용자의 요청에 근거하여 동작하지만 유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 의향과 상황을 인지해 능동적으로 목표를 설정하고 협력을 통하여 업무를 수행하게 된다. 앞으로 다가올 새로운 컴퓨팅 환경에서 주된 역할을 하게 될 개체인 에이전트와 이들이 상호 협력하는 기반구조인 다중 에이전트 시스템에 관하여 활발히 연구가 진행 중이다. 본고에선 다중 에이전트 시스템에서의 의미적 상호 운용성을 보장하고 지적활동의 중심적 자료구조가 될 온톨로지와 온톨로지를 효율적으로 관리하는 저장소에 관한 요구사항과 구조를 제시한다. 또한 분산적으로 관리 되는 온톨로지 저장소와 다중 에이전트 환경에서 일반적인 온톨로지 저장소 사용을 위한 온톨로지 에이전트를 제시한다.
많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.
본 연구는 영구기록물기술규칙 기반의 기술현황이 갖는 한계점을 살펴보고, 이에 대한 해결방안으로 RiC-CM(Record in Context - Conceptual model)을 적용한 영구기록물 기술방안을 제안하는데 그 목적을 두었다. 이를 위해 문헌연구와 사례연구를 진행하였다. 국가기록원 영구기록원 기술현황의 한계에 대한 RiC-CM 기반의 해결방안과 그에 대한 효과는 다음과 같다. 첫째, RiC-CM는 특정 영구기록물이 복수 출처맥락을 반영하는 것이 가능하다. 이는 기록물과 각각의 출처를 개체로 정의하고 이들의 연관성을 관계로 표현하는 방식으로 해결할 수 있다. 기록물 개체들의 관계를 맺어주는 것만으로도 특정 영구기록물과 관련된 출처정보를 보다 정확히 표현 가능하고, 전체적인 생산맥락을 파악하기 용이하다. 둘째, RiC-CM는 연관이 있는 기록물 철·건 정보를 연계하는 것이 가능하다. 특정 기록물 군(퐁)에 속하는 하위 기록물 철·건들은 각각 개체로 지정하고, 생산맥락에 따른 관계를 부여하는 방식으로 해결할 수 있다. 이를 통해 실제 서비스를 제공할 때 연관된 영구기록물들의 정보를 한데모아 서비스하는 것이 가능하다. 그리고 이용자 입장에서는 영구기록물 검색의 폭을 넓힐 수 있다. 셋째, RiC-CM은 특정 생산기관과 연관된 모든 생산기관 정보를 연계하는 것이 가능하다. 만약 복수의 생산기관들이 서로 연관되어 있다면, 생산기관들을 각각의 개체로 정의하고 이들 간의 관계를 '연관이 있다(associated with)'로 표현할 수 있다. 이를 통해 생산기관의 맥락정보, 즉 기록의 출처맥락을 종합적으로 살펴보는데 도움이 된다. 본 연구를 통해 전자기록 관리환경의 패러다임 변화에 대응하여, 차세대 영구기록물 기술규칙인 RiC-CM에 대한 연구에 활용될 수 있기를 기대한다.
전장환경에서 헬기는 헬기생존체계의 다양한 센서를 통하여 수집한 데이터를 기반으로 헬기에 대한 위협을 식별한다. 헬기의 성공적인 임무 수행 및 생존을 위하여 헬기에 대한 위협을 반복적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터의 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 (1) 헬기의 센서가 수신하는 위협요소를 정의하는 온톨로지 생성기, (2) 전장환경과 유사한 위협을 다양한 분포로 생성하는 위협자료 생성기 및 (3) 다양한 전장 시나리오에서 센서들이 수집한 데이터를 통합하여 위협의 방향과 정도를 사용자에게 실시간으로 보여주는 그래픽 화면표시기를 개발한다. 구현한 헬기의 다중센서 위협 시뮬레이터는 다양한 위협을 생성하는 자동 시나리오 생성기를 이용하여 위협 개체의 탐지 및 분류를 반복적으로 수행한다. 위협 시뮬레이터를 활용한 실험에서 동일한 위협에 대한 통합 정확도를 측정하였다.
사물인터넷 환경에서 다중 객체의 스위치 제어는 고전압을 구동하기 위해 레벨 시프터가 있는 여러 솔리드 스테이트 구조로써 낮은 ON 저항과 양방향 릴레이 MOS 스위치를 통합했으며 외부 직렬 논리 제어에 의해 독립적으로 제어되어야 한다. 이 장치는 의료용 초음파 이미지 시스템, 잉크젯 프린터 제어 등의 IoT 기기뿐만 아니라, 켈빈 4 단자 측정을 사용한 PCB 개방 / 단락 및 누출 테스트 시스템과 같은 저전압 제어 신호에 의한 고전압 스위칭 제어가 필요한 응용 제품에 사용하도록 설계되었다. 이 논문에서는 FPGA (Field Programmable Gate Array) 테스트 패턴 생성을 사용한 아날로그 스위치 제어 블록의 구현 및 검증에 대하여 고찰하였다. 각 블록은 Verilog 하드웨어 설명 언어를 사용하여 구현된 후 Modelsim에 의해 시뮬레이션 되고 FPGA 보드에서 프로토타입화 되어 적용되었다. 제안된 아키텍처는 IoT 환경에서 여러개의 개체들을 동시에 제어하여야 하는 분야에 적용할 수 있으며 유사 형태의 IC를 테스트하기 위해 제안된 패턴 생성 방법을 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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