광섬유의 분산특성에 의한 신호의 왜곡을 완화하기 위한 방법의 하나로 수신단에서 전기적 등화에 의한 분산 보상법이 개발되고 있다. 이 기술은 이미 유무선 전송에 널리 사용되었으며 근래에 고속의 광 전송에도 도입되고 있다. 본 논문은 이와 관련된 기술을 소개하고자 한다. 현재까지 비교적 구현이 용이한TF(Transversal Filter)와 DFE(Decision Feedback Equalizer)에 관한 결과가 주로 발표되었다. 전송속도는 대부분이 현재 상용화된 10Gb/s이며 40Gb/s에 관한 결과도 최근 발표되었다. 등화기의 효과적인 적응 제어 방법에 관하여도 몇 가지 기술이 제시되었다. 이 기술의 대표적인 적용분야는 단일모드 광섬유의 편광모드 분산에 대한 보상이며 그 외에 다중모드 광섬유의 모드간 분산 보상에도 활용될 수 있다. 이 기술의 사용으로 전송거리의 확장에 의한 경제성 향상을 기대할 수 있다.
Single Sign-On(SSO)은 사용자가 단 한번의 인증으로 분산된 시스템에서 제공하는 다른 서비스에 로그인하는 것을 가능하게 하는 보안 특징이다. SAML은 서로 다른 entity들 사이에서 인증, 권한 그리고 profile 정보의 교환을 가능하게 하는 XML기반의 SSO표준이다. 이러한 표준은 분산 환경에서 서로 다른 보안 서비스들 사이에 상호운용성을 제공한다. 본 논문에서는 SAML APIs로 구성된 자바 기반의 SSO library를 설계 및 구현하고 SAML APIs를 검증하기 위해 분산 application의 prototype을 구성하였다. 개발된 library에서 무결성, 부인방지, 그리고 기밀성 같은 보안고려사항들을 XML기반의 서명과 암호화를 적용하여 보장한다.
기존 단일 침입탐지시스템의 단점을 해결하기 위한 노력으로 분산 침입탐지시스템에 관한 많은 연구가 진행중이다. 분산 침입탐지시스템은 다수의 침입탐지 에이전트들의 협력을 통해 침입을 판정하는 시스템으로, 에이전트간에 데이터의 전송이 요구된다. 더욱이 이들 데이터는 침입을 판정하기 위한 중요한 자료로, 데이터의 보안은 필수적이다. 하지만 지금까지의 대부분의 시스템들에서는 이 부분에 대한 해결책이 아직 미비한 상태이다. 본 연구에서는 분산 침입탐지 시스템의 성능 저하를 최소화하면서 전송 데이터를 보안하기 위한 새로운 키 관리 시스템을 제안하고자 한다.
다양한 네트워크 단말기와 서버로 이루어져 있는 분산 네트워크 환경에서 사용자의 단말기 단에 대규모로 등록된 사용자의 얼굴을 인식하는 시스템의 요구는 빠르게 증가하고 있다. 우리는 기존의 PCA(Principle Component Analysis) 알고리즘을 분석하여, 알고리즘의 특정 부분을 단말기와 서버로 적절하게 분산시켰다. 이를 바탕으로 다양한 네트워크 환경에 적합한 얼굴인식 시스템 모델을 제시하였다. 제안된 모델의 유용성은 실험을 통해 보이고자 하였다.
기업이 관리하고 있는 중요한 정보자원들은 대부분이 여러 레거시 시스템에 분산 저장되어 있다. 그리고 저장되어 있는 정보 자원들 또한 서로 호환되지 않는 다양한 형태로 존재하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 분산된 데이터의 통합과 지식 공유를 위한 시스템이 필요하다. 데이터 통합의 목적은 기업의 조직과 주요 업무, 핵심 어플리케이션으로부터 발생하는 데이터 소스들의 표준 규칙과 메타 데이터를 이용하여 중복성을 제거하고, 오직 단일 데이터를 제공하는데 있다. 본 논문에서는 XMDR 기반의 OGSA-DAI를 이용하여 통합 검색 시스템을 설계 및 구현하였고, 분산되어 있는 레거시 시스템간의 데이터 통합검색이 가능한 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 분산된 레거시 데이터베이스간의 협업 환경 구성에 적합하며, 실시간 기업환경에서 빠른 정보 전달과 업무 지원 환경에 적절한 시스템이다.
최근 딥러닝 및 로봇기술의 발전으로 인해 대량의 데이터를 빠르게 수집하고 처리하는 연구 분야들로 확대되었다. 이와 관련된 한 가지 분야로써 다중 로봇을 이용한 분산학습 연구가 있으며, 이는 단일 에이전트를 이용할 때보다 대량의 데이터를 빠르게 수집 및 처리하는데 용이하다. 본 연구에서는 기존 Distributed Neural Network Optimization (DiNNO) 알고리즘에서 제안한 정적 분산 학습방법과 달리 단계적 분산학습 방법을 새롭게 제안하였으며, 모델 성능을 향상시키기 위해 원시 변수를 근사하는 단계수를 상수로 고정하는 기존의 방식에서 통신회차가 늘어남에 따라 점진적으로 근사 횟수를 높이는 방법을 고안하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 기존 알고리즘과 제안된 알고리즘의 정성 및 정량적 성능 평가를 수행하기 MNIST 분류와 2 차원 평면도 지도화 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 알고리즘이 기존 DiNNO 알고리즘보다 동일한 통신회차에서 높은 정확도를 보임과 함께 전역 최적점으로 빠르게 수렴하는 것을 입증하였다.
일반적인 광섬유가 실리카로 만들어진 클래딩과 이보다 약간 굴절률이 높은 코어로 구성되어 있는 것과는 달리 광자결정 광섬유(photonic crystal fiber 또는 다공성 광섬유(holey fiber))는 코아와 클래딩이 순수 실리카로 구성되어 있다 클래딩의 효과를 주기 위해 광섬유 축을 따라서 규칙적인 공기구멍 다발을 형성하여 준다. 광자결정 광섬유는 특이한 광학적 특성 때문에 최근에 활발히 연구되어 지고 있다. 공기구멍의 구조를 조절함으로써 넓은 파장 영역에서 단일 모드로 진행하고(1), 아주 큰 분산을 갖게 할 수 lT고, hem 반경을 조절 할 수 있으며, 특이한 분산 특성과 이의 조절이 가능하다. (중략)
분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.
섬유강화 복합재료의 동탄성계수와 감쇠특성을 규명하기 위하여 랜덤하게 분포된 무한 실린더 형상의 산란체를 가진 매질내에서, 조화운동을 하는 압축 및 SV탄성파의 전파에 관하여 연구하였다. 단일 실린더에 대한 산란계수로부터 La의 준결정근사법을 이용하여 다중산란에 관한 이론을 유도하였고, 매질내에서의 파동전파 특성을 내포하는 분산관계식을 얻었다. 수치적으로 분산관계식의 해를 구함으로써 2 차원 유효체적강성, 횡방향 유효전단강성 및 각 파동의 전파에 따른 감쇠계수를 주파수와 체적비의 함수로서 제시하였다.
Pmart(Pukyong-mart)는 지능형 멀티 에이전트에 바탕을 두고 가격, 상품의 특성, 보장 기간, 서비스 정책 등에 대해서 협상을 벌이는 에이전트 중재에 의한 전자상거래 프레임워크이다. Pmart는 협상 알고리즘, 에이전트 시스템, 웹 서버로 구성되어 판매자 및 구매자 모두 만족할만한 성공적인 거래를 제공하지만 단일 시스템 내에서의 Pmart 서비스는 다양한 거래자를 선택할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 Pmart의 단점을 보완한 분산 Pmart 시스템을 제안하고, 이를 위하여 이동 에이전트의 보안 및 전자지불 기능이 추가된 확장 Pmart를 설계한다. 또한 분산된 Pmart 구성에 필요한 XML과 전자서명에 기반한 안전한 이동 에이전트 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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