초기 학습 데이터의 과적합으로 인한 전력망 상태예측 모델의 성능 감소를 방지하고 예측모델의 예측 정확도 유지를 통한 계속적인 현장활용을 위해서는 기계학습 모델의 예측 정확도를 지속적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 다양한 요인에 의해 끊임없이 변화하는 전력망 상태 데이터의 특성을 고려하여 예측모델의 정확성과 신뢰성을 높이고 현장 적용 가능한 수준의 품질을 유지하기 위한 기계학습 기반 전력망 상태예측 모델의 성능 유지관리 자동화 기법을 제안한다. 제안 기법은 워크플로우 관리 기술의 적용을 통해 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리를 위한 일련의 태스크들을 워크플로우의 형태로 모델링하고 이를 자동화하여 업무를 효율화 하였다. 또한, 기존 기술에서는 시도되지 않았던 학습데이터의 통계적 특성 변화 정도와 예측의 일반화 수준을 모두 고려한 예측모델의 성능 평가를 통해 성능 결과의 신뢰성을 확보하고 이를 통해 예측 모델의 정확도를 일정 수준으로 유지관리하고 더욱 성능이 우수한 예측모델의 신규 개발이 가능하다. 결과적으로 본 논문에서 제안하는 전력망 상태예측 모델 성능 유지관리 자동화 기법을 통해 예측모델의 성능 저하문제를 해결하여 분산자원 연계 등 외부 환경의 변화에 유연한 예측모델 관리를 통해 정확성과 신뢰성이 보장된 예측 모델의 지속적인 활용이 가능하다.
데이터의 가치에 대한 인식이 높아지면서 데이터를 관리, 보존, 활용하는 데 있어서 데이터 리포지토리의 역할이 점점 더 중요해지고 있다. 본 연구에서는 CoreTrustSeal(CTS) 인증 획득을 한 리포지토리의 신청서를 비교분석하여, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 높이는 방법을 조사한다. 데이터 리포지토리에 대한 신뢰는 데이터 보호뿐만 아니라 리포지토리와 이해관계자 간의 신뢰를 구축하고 유지하는 데에도 중요하며, 이는 결과적으로 데이터 보존 및 활용에 대한 연구자의 결정에 영향을 미친다. 먼저, 본 연구에서는 신뢰할 수 있는 데이터 리포지토리에 대한 국제 인증인 CTS를 조사하여 리포지토리의 신뢰성과 효율성에 미치는 영향을 분석한다. 그리고 한국과학기술정보연구원(KISTI)이 운영하는 국내 최초 CTS 인증 리포지토리인 DataON을 사례로 CTS 인증을 획득한 4개 리포지토리를 비교 분석한다. 여기에는 DataON, NASA의 PO.DAAC, 제네바 대학의 Yareta 및 독일의 DARIAH-DE 리포지토리가 포함된다. 본 연구에서는 이러한 리포지토리가 CTS가 정한 필수 요구 사항을 어떻게 충족하는지 조사하고, 데이터 리포지토리의 신뢰성을 향상시키기 위한 전략을 제안한다. 주요 조사 결과에 따르면, CTS 인증을 획득하려면 데이터 리포지토리는 조직 인프라, 디지털 객체 관리 및 기술 측면에서 정책, 시스템, 자원 관리 등을 체계적이고 효율적으로 수행하고 있고, 이를 CTS인증서에 명확하게 서술하고 근거를 보여주어야 한다. 본 연구는 투명한 데이터 프로세스, 강력한 데이터 품질 보증, 향상된 접근성 및 유용성, 지속 가능성, 보안 조치, 법적 및 윤리적 표준 준수의 중요성을 강조한다. 이러한 전략을 구현함으로써 데이터 저장소는 신뢰성과 효율성을 향상시킬 수 있으며 궁극적으로 과학 분야에서 더 폭넓은 데이터 공유 및 활용을 촉진할 수 있다.
소프트웨어의 품질 특성은 크게 6가지로 나누어 평가되어지고 있다. 가능성, 신뢰성, 사용성, 효율성, 유지보수성, 이식성의 품질 특성중에서 신뢰성에 대한 평가가 상당히 중요하다는 인식을 받고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 평가 방법을 제시하고 소프트웨어를 시험하는 기관이나 소프트웨어 개발업체에서 작용할 수 있는 소프트웨어 신뢰성 평가 방법론에 대해서 연구하고 고장데이터를 적용하여 소프트웨어 신뢰성을 평가하는 평가 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 Directed Diffusion을 이용하여 데이터를 신뢰성 있게 전달하는 기법을 제안하였다. 각각의 노드는 자신의 이웃에 대한 정보만을 유지하고 있으나 Interest의 전파 과정을 이용하여 종단간의 전달 신뢰성을 계산함으로써 도달가능성이 높은 경로를 선택하여 전송하는 메커니즘이다. 링크의 에러율과 노드의 개수 변화에 따른 실험을 통하여 제안 방식이 데이터 전달 신뢰성을 향상시킨다는 사실을 확인하였다. 또한, 부가적인 효과로서 트래픽 부하가 분산되고 에너지 소비가 감소되어 네트워크 수명이 연장됨을 알 수 있었다.
전기식 출입문 시스템은 철도차량 영업운전에 영향을 주는 가장 중요한 시스템 중의 하나이다. 도시철도차량의 출입문은 승객들의 승하차를 담당하는 장치로써 고장이 발생할 경우 승객의 안전과 직접적인 영향을 미치기 때문에 열차운행에 영향을 미치는 중요한 장치이다. 최근에는 전기식 출입문 시스템의 신뢰도 목표값을 철도운영자가 철도차량 설계와 제작을 위한 발주사양 기술 요구조건에 포함하는 경향이 있으며, 차량 제작자는 제작시 발주사양기술 요구조건에서 철도운영자가 제시한 전기식 출입문 시스템의 신뢰도 목표값을 만족시켜야 하고, 철도운영자는 유지보수 데이터를 기반으로 공급자의 신뢰도 목표값 달성여부를 확인하고 승인하여야 한다. 본 연구에서는 전기식 출입문 시스템의 유지보수 현장 데이터를 수집하여 신뢰도를 미니탭 통계프로그램으로 분석하였다. 현장 데이터를 적용한 신뢰도 분석은 철도차량에 대한 새로운 유지보수 정책이나 유지보수 주기를 바꾸는데 매우 유용할 것이다.
정량적 RAM(Reliability, Availability, Maintainability)은 철도차량의 품질을 나타내는 중요한 척도중 하나이다. 국내외의 철도차량 구매사양서에서는 정량적 RAM 요구조건이 제시되고 있으며 이에 대한 달성과 입증을 요구하고 있다. 본 연구에서는 철도차량의 정량적 RAM의 목표값을 설정하는 방법을 서비스 신뢰도, 로지스틱 신뢰도, 운영가용도와 성취가용도 또는 고유가용도, 유지보수성 측면에서 제안한다. 그리고 이 설정방법을 실제 철도차량 운영데이터에 적용해 보았다.
대규모 무선 센서 네트워크는 네트워크의 신뢰성과 에너지 효율을 동시에 고려해야 한다. 네트워크의 신뢰성을 높이기 위해서는 유니 캐스트 기반 데이터 전송 방법보다 브로드캐스트 기반 데이터 전송 방법을 사용해야 한다. 최근 발표된 GRAdient Broadcast (GRAB)는 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 네트워크의 신뢰성을 높일 수 있다. 하지만 한 개의 sink를 사용하기 때문에 네트워크 전체 에너지를 고르게 사용하지 못한다. 결국 네트워크의 동작 시간이 단축되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 대규모 무선센서 네트워크에 적합한 Selective Multi Sink Gradient Broadcast (SMSGB)를 제안한다. SMSGB 는 여러 개의 sink를 사용하여 네트워크를 구성하고 한 개의 sink만 데이터를 수집한다. 특정한 이벤트가 발생이 되면 다른 sink가 데이터를 수집하게 된다. 이러한 방법을 통해 전체 네트워크의 에너지를 고르게 소모 할 수 있다. 또한 GRAB와 동일한 브로드캐스트 기반 데이터 전송으로 대규모 무선 센서 네트워크에서 신뢰성을 보장할 수 있다. 기존의 GRAB와 SMSGB를 비교한 모의실험을 통해 GRAB와 비슷한 신뢰성을 유지하면서 GRAB보다 SMSGB의 네트워크 동작 시간이 약 18% 이상 연장됨을 보인다.
UDP는 신뢰할 수 없는 데이터 전송 프로토콜로서 흐름 제어, 재전송 등의 방식을 기반으로 안정적인 데이터 전달을 구현하는 TCP와 대비된다. 하지만 신뢰성 보장을 위한 TCP의 작동 알고리즘은 전송 성능 향상에 비효율적이고, 무엇보다 완벽한 무결성을 필요로 하지 않는 분야에 굳이 TCP를 이용해 데이터를 전송할 필요가 없다. 본 논문에서는 UDP의 기존 성능은 유지하면서 안정성을 향상시킬 수 있는 방안에 대해 논의하고자 한다. 이를 위해 패킷 버퍼링 및 중계 기법을 적용한 프로그램을 개발하였고 실험을 성능과 안정성을 검증하였다.
PDA(Personal Data Assistant)나 Handheld PC와 같은 모바일 디바이스(Mobile Device)를 이용하여 주소록이나 일정관리와 같은 개인 정보를 관리하는 것이 일반적인 추세이다. 모바일 디바이스는 그 특성상 중요한 정보를 신뢰성 있는 서버와 같은 컴퓨터에 중복 저장하는 것이 필요한데, 동일한 데이터를 중복 저장하면 데이터 동기화(Data Synchronization)를 통하여 일치성을 유지하도록 해야 한다. 그러나 동기화 과정에서 데이터 충돌이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 데이터 충돌에 대한 해결 정책을 제시하였고, 그 중 서버 우선 정책과 클라이언트 우선 정책에 필요한 해결 규칙을 설명하였다. 서버 우선 정책은 서버에 이미 존재하고 있는 값을 유지하는 것을 기본으로 하는 정책이며, 클라이언트 우선 정책은 클라이언트가 요청한 값이 우선하는 정책이다.
빠르게 변해 가는 정보화사회에서 침입 탐지 시스템은 정밀성과 적웅성, 그리고 확장성을 필요로 한다. 또한 복잡한 Network 환경에서 중요하고 기밀성이 유지되어야 할 리소스를 보호하기 위해, 더욱 구조적이고 지능적인 IDS(Intrusion Detection System)개발의 필요성이 요구되고 있다. 본 연구는 이를 위한, 지능적인 IDS를 위해 침입패턴을 생성하기 위한 모델을 도출함에 목적이 있다. 침입 패턴은 방대한 양의 데이터를 갖게 되고, 이를 정확하고 효율적으로 관리하기 위해서 데이터마이닝의 주요 2분야인 Link analysis와 Sequence analysis를 이용하여 정확하고 신뢰성 있는 침입규칙을 생성하기 위한 모델을 도출해낸다 이 모델은 "Time Based Traffic Model", "Host Based Traffic Model", "Content Model"로 각각 상이한 침입 패턴을 생성하게 된다. 이 모델을 이용하면 좀더 효율적이고 안정적으로 패턴을 생성 할 수 있다, 즉 지능형 시스템기반의 침입 탐지 모델을 구현할 수 있다. 이러한 모델로 생성한 규칙은 침입데이터를 대표하는 규칙이 되고, 이는 비정상 사용자와 정상 사용자를 분류하게 된다 모델에 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다. 사용된 데이터는 KDD컨테스트의 데이터를 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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