본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 시시각각으로 변하는 고객의 요구사항을 만족시키기 위해 상호 협력을 시도하는 다중 에이전트들이 의사결정을 수행할 경우 발생할 수 있는 충돌의 해결을 지원하는 지능적인 온톨로지 관리 모듈(intelligent-Ontology Management Module, i-OMM)과 다중에이전트 관리 모듈(Multi-agent Coordination Module, MACM)을 포함하는 u-DSS 포털을 제안한다. 개별 에이전트들은 온톨로지와 문제해결을 위한 프로시저 등을 이용해 자신의 문제를 해결하는 것을 기본으로 한다. 그러나 다른 에이전트들과 협력을 통해 문제를 해결해야 할 경우에는 먼저 개별 에이전트들이 보유한 각 온톨로지의 통합 및 데이터간의 충돌 해결이 요구된다. i-OMM은 개별 에이전트들이 보유하고 있는 이질적인 온톨로지를 통합하여, 문제해결을 위한 하나의 통합된 새로운 동적 온톨로지 뷰(integrated ontology view, IOV)의 생성을 지원한다. 온톨로지 통합과제에서 생성된 IOV는 사례로 저장되고 유사한 문제 해결에 재사용된다. MACM은 고객 에이전트들의 요구사항 변화에 따라 관련 개별 에이전트들 간의 데이터 충돌을 해결하여 에이전트들의 의사결정과정을 지원한다. 따라서 i-OMM과 MACM을 이용한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 분산된 에이전트들의 협력적 문제 해결을 지원하는 시스템을 유비쿼터스 의사결정지원 시스템 포탈(ubiquitous decision support system, u-DSS Portal)이라고 지칭한다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 활용 대상은 고객, 판매자, 제조업체, 및 배송업체의 배송차량들의 에이전트들로 구성된 u-fulfillment 시스템으로 한다.
본 논문은 역할 기반 접근 제어 모델 연구를 통해 u-헬스케어 환경의 요구사항을 충족하는 상황 기반의 동적 접근제어 모델을 제안한다. 동적 보안 도메인 관리를 위해 분산객체그룹 프레임워크를 사용하였고, 동적 접근제어를 위한 상황 정보는 기 구축된 데이터베이스를 사용하였다. 본 논문에서는 러프집합 이론을 근거로 의사결정 테이블에서 지식감축을 통해 의사결정 규칙을 정의하고, 생성된 규칙을 동적 접근제어 모델에 적용하였다. 그리고 분산객체그룹 프레임워크를 기반으로 u-헬스케어 응용을 통해 상황기반 동적 보안 서비스의 수행 결과를 보였다. 이 결과, 동적 접근 제어 모델은 u-헬스케어 환경에서 보안 도메인에 따라 적합한 보안 서비스와 보다 유연한 접근제어를 제공한다.
제약을 갖는 부분 관찰 의사결정 과정(Constrained Partially Observable Markov Decision Process; CPOMDP)는 정책이 제약(constraint)를 만족하면서 가치 함수를 최적화하도록 일반적인 부분 관찰 의사결정과정(POMDP)을 확장한 모델이다. CPOMDP는 제한된 자원을 가지거나 여러 개의 목적 함수를 가지는 문제를 자연스럽게 모델링할 수 있기 때문에 일반적인 POMDP에 비해 더 실용적인 장점을 가진다. 본 논문에서는 CPOMDP의 확률적 최적 정책 및 근사 최적 정책을 계산할 수 있는 최적 및 근사 동적 프로그래밍 알고리즘을 제안한다. 최적 알고리즘은 동적 프로그래밍의 각 단계마다 미니맥스 이차 제약 계획 문제를 계산해야 하는 반면에 근사 알고리즘은 선형 계획 문제만을 필요로 하는 점-기반(point-based) 가치 업데이트를 이용한다. 실험 결과, 확률적 정책이 결정적(deterministic) 정책보다 더 나은 성능을 보이며, 근사 알고리즘을 통해 계산 시간을 줄일 수 있음을 보였다.
데이타웨어하우스는 의사결정시스템의 질의처리에 사용되는데, 통상적으로 의사결정질의의 응답 속도는 OLTP 질의 응답속도에 비해 수십 배 이상 오래 걸린다. 의사결정은 대부분 빠른 시간 안에 이루어지는 것이 필수적이므로 의사결정질의 응답 속도를 단축시키는 기술은 중요하다. 본 논문에서는 기존의 질의결과를 캐싱하여 주어진 질의처리에 이용하는 기법을 제시한다. 이를 위해 먼저 의사결정시스템이 이 기법에 적합한 환경을 가지고 있는지 살펴본다. 그 다음, 임의 형태의 모든 질의를 처리한다는 것은 불가능하므로 우리가 다루는 질의 형태인 정규화형태를 정의한다. 질의가 정규화형태를 따르지 않으면 단순 스트링 매칭을 하고, 정규화된 경우라면 질의스플릿이란 질의 변환 과정과 질의종속그래프를 통해 캐시된 질의결과를 찾은 후 그 결과 위에서 질의를 수행한다. 캐시 관리자는 질의응답시간을 최소화하도록 캐시를 유지해야한다. 이를 위해 질의 수행비용, 질의결과의 크기, 레퍼런스비율, 베이스 테이블의 업데이트비율 및 그에 따른 질의결과 유지비용 등을 고려하여 캐싱하는 동적 캐시효환기법을 제안한다. 제안된 기법은 실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
VTS 항해의 특징은 동적복잡계의 특성을 보인다는 점이다. 자율적인 행위자들인 여러 선박이 서로 영향을 끼치며 상호작용하기 때문에 불확실성이 지배하게 된다. 이러한 불확실성으로 인한 위험을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 협력항해(co-navigation)이라는 개념을 중심으로 논의를 전개하였다. 본질적으로 협력항해는 수많은 상황판단과 의사결정들의 집합체이기 때문에 우선 개별 선박들의 상황판단이 어떻게 이루어지는가를 연구하는 것으로부터 출발하여야 한다. 따라서 본고에서는 항해에서 있어서의 상황자각이 어떻게 기능하는지 알아보고, 개인적인 상황판단에서 VTS 전체 차원의 최종 의사결정이 이루어지는 전 과정을 6단계로 세분하여 논의를 전개하였다. 이렇게 세분한 각 단계에서 양질의 인지과업이 이루어지도록 돕고, 이때 저지르게 되는 실수를 수정할 수 있도록 여유시간을 확보할 수 있도록 함으로써 궁극적으로 항해위험을 줄일 수 있다는 것을 이번 연구에서 밝히고자 하였다.
최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.
본 연구에서는 동태적인 공급체인을 설정하여 개인의 의사결정 유형이 공급체인에서의 채찍현상에 어떠한 영향을 미치는 지를 설문조사, 실험, 그리고 시뮬레이션을 통해 검증하고 있다. 공급체인 참여자의 의사결정 유형은 Rowe와 Boulgarides(1992)에 의해 만들어진 의사결정유형 측정목록을 통해 구분하였으며, 채찍효과는 공급체인에서의 최대주문량과 재고량을 중심으로 분석하였다. 공급체인 모델 설정시 주안점은 주문량 결정식이다. 공급체인 참여자들은 통상 고객에 대한 서비스 수준을 충족시킬 수 있으면서 동시에 재고 비용을 최소화시킬 수 있도록 적정 주문량을 결정하기 때문이다. 본 연구에서는 맥주배송게임을 통해 기본 공급체인 모델을 설정하고 설정된 공급체인 모델을 바탕으로 개인의 의사결정 유형에 따른 공급체인에서의 채찍현상을 시뮬레이션하였다. 연구결과 개인 의사결정유형에 따라 전체 공급체인에서의 채찍효과가 달리 나타나지 않았다. 본 연구는 기존의 개인의 특성이 공급체인에서의 채찍효과에 영향을 미친다는 연구결과와는 대조되는 결과를 보여주고 있다. 공급체인에서의 채찍현상의 원인을 규명하는 작업에서 조직이나 시스템 관점에서의 접근과 개인 특성 위주의 접근 중에서 전자에 비중을 실어주는 연구결과라고 할 수 있다. 즉 공급체인에서의 채찍현상을 제거하기 위해서는 구조나 시스템 차원에서의 개선이 이루어져야 함을 간접적으로 시사함을 본 연구의 의의로 들 수 있다.
OLAP의 주요 목표는 대용량 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 신속하게 제공함으로써, 사용자의 의사 결정을 지원하는 것이다. 다차원 분석을 용이하게 하기 위해 차원 계층이 사전에 정의되고 표준화된 연산들이 사용되는데, 그러한 연산들로는 롤업, 드릴다운, 슬라이스, 다이스, 피봇을 들 수 있다. 그러나 분석과정에서 기존에 정의된 데이터의 그룹핑 이외의 다른 그룹핑 방식이 필요할 때가 있으며, 그러한 그룹핑으로 전체 데이터를 분석하는 것을 트렌드 분석이라고 한다. 트렌드 분석은 기업의 의사 결정에 매우 중요한 요소이나, 사전에 정의된 계층을 사용하는 것이 아니므로, 질의 처리 시에 트렌드 분석을 신속하게 하기는 어렵다. 본 연구에서는 트렌드 분석을 고속화하기 위한 방안으로 동적 계층 구조 생성을 제안한다. 특정 차원 기준으로 특정 범위 값으로 합산된 범위 합을 구하기 위해, 기존에 연구되었던 프리픽스섬 방식을 분석하여 문제점을 제시하였고 새로운 기법을 제안하였다. 또한 분석 시에 디스크 접근을 효율적으로 하기 위한 큐브 저장 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 트렌드 분석을 하였을 때 접근해야 하는 디스크 블록 수도 계산하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.
본 연구는 프랜차이즈 가맹본부 실무자를 대상으로 한 교육 과정 개발의 방향을 의미 네트워크분석을 통해 밝히기 위해 프랜차이즈 CEO 그룹, 실무자 그룹을 대상으로 동적집단 면접(DGI)을 실시하였다. 실무자 대상 교육에 있어서 의사결정자인 CEO 그룹과 교육 당사자인 실무자의 교육에 대한 의견을 종합하여 교육의 개발 방향을 종합하였다. 연구결과 프랜차이즈 교육의 개선 방향으로 1) 교육의 전문화와 세분화, 2) 프랜차이즈 내부 노하우의 공유 및 이전, 3) 교육 운영 과정의 현장 지향성의 세 가지가 도출되었다.
본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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