본 논문에서는 애드 혹 망을 위한 메쉬 기반 멀티캐스트 라우팅 프로토콜 중 하나인 CAMP(Core-Assisted Mesh Protocol)를 보완한 CATMP(Core-Assisted Thick Mesh Protocol)룰 제안한다. CAMP는 트리 구조를 사용하지 않으면서 데이터나 제어 패킷의 플러딩없이 라우팅 구조를 생성하는 유일한 프로토콜이다. 따라서 제어 패킷의 발생이 제한적이고 네트워크의 크기가 확장되어도 잘 적응할 수 있다. 그러나 CAMP는 메쉬의 중심부보다 가장자리가 연결성이 떨어지기 때문에 그룹 멤버의 수가 적은 경우나 멀리 떨어진 위치에 존재하는 그룹 멤버가 있는 경우 데이터 전달율이 저하된다. CATMP에서는 이를 보완하기 위해 메쉬의 연결 정도가 낮은 지역에서도 이웃의 참여를 유도하여 연결 정도를 높여줌으로써 결과적으로 전체 메쉬가 좀 더 균일하게 형성되도록 한다. 시뮬레이션을 통해 CAMP와 CATMP의 성능을 비교한 결과 CAMP의 성능이 저하되는 상황에서 CATMP가 성능을 향상시킬 수 있음을 볼 수 있었다.
이 연구의 목표는 다양한 사회적 문제를 양산하고 있는 현재의 불법행위 흥신소 및 심부름센터의 선진화 방안에 대한 고찰이다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 관련업종의 불법적 위법 행위룰 방지하기 위해 유사 업종인 산업근거법인 경비업법 적용의 고려이다. 둘째, 해당업종 종사자에 대한 전문자격제도의 도입이다. 셋째, 흥신소 및 심부름센터와 같은 기존의 직업군을 새로운 직업군으로 창출하여 양성화하는 것이다. 넷째, 관할감독기관 선정과 엄격한 관리 감독이다.
롤플레잉 게임(RPG)은 TRPG를 시작으로 질적, 양적으로 많은 발전이 이루어지고 있고 현재 가장 인기 있는 게임 장르이다. 그동안 게임의 룰 및 시스템은 기존의 게임과 비교해서 크게 개선이 이루어지고 있지 않은 채 과거의 시스템을 답습하는 문제점이 있기 때문에 새로 출시되는 게임들이 고전을 하고 있다. 따라서 본 논문에서는 RPG게임의 유형과 게이머의 유형분석을 통해 새로 출시되는 게임이 가져야할 디자인 방법을 제시한다.
다층 퍼셉트론(MLP) 학습 이론인 오류 역전파 알고리즘은 델타룰과 최급 하강법을 사용하기 때문에 학습시 많은 시간이 소요된다는 단점을 가지고 있다. 때문에 신경망에서의 잘못된 초기 가중치 선택은 오류 역전파 알고리즘을 사용하는 신경망에서의 현격한 학습 성능저하를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 학습시 오류 역전파 알고리즘의 수렴시간을 개선하기 위한 신경망의 동적 초기 가중치 선택 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 학습전 기존의 선택 가중치와 모든 가중치가 1.0 또는 -1.0 값을 가지는 가중치 집합에서 가중치 변동률을 선측정하여 이들 중 가장 변동률이 큰 경우를 초기 가중치 집합으로 선정하게 된다. 즉, 초기의 가중치 변동률을 차후 성능을 판단하는 지표로 사용하여 잘못된 가중치 선택으로 인한 최악의 학습효율의 가능성을 배제시키고 다층 신경망의 학습특성상 평균 이상의 학습효율을 보장하는 초기 가중치 선택방법이다.
최근 사회의 다양성과 기업환경의 변화, 정보기술(IT)의 발달로 조직운영의 생산성 및 효율성 제고와 대고객 서비스 수준향상을 위해 업무처리를 자동화 시키고자 하는데 많은 관심을 가지게 되었다. 현재는 누가 무슨일을 하고 있는지 파악이 어렵고, 조직에 의해 정의된 룰과 시스템에 따르기 보다는 개인의 주관과 판단에 따른 업무 수행이 되고, 무엇보다 변화하는 시장환경에 유연하게 대응하는데 어려움이 많다. BPM(Business Process Management)은 조직내의 사람과 시스템, 어플리케이션을 통합하는 개념으로서 워크플로우와 응용프로그램통합기술(EAI)이 결합된 시스템으로 업무의 자동화는 물론 모니터링, 평가등을 통하여 획기적으로 ROI를 개선해 주며 적용을 위해서는 프로세스와 시스템을 아우러는 컨설팅과 구현이 따른다. 그러나 BPM의 개념적 만족은 하지만 초기단계로서 적용사례가 부족하여, 적용하기 위한 의사결정은 쉽지 않다. 본 논문은 BPM의 개념파악과 BPR, 워크플로우와 BPM의 차이점을 비교분석 하고, 대규모 대량의 트랜잭션과 수천명의 사용자 및 다수의 비즈니스 어플리케이션이 관여하는 금융여신 프로세스에 BPM을 적용하는 사례를 제시하고자 한다.
최근 여러 종류의 네트워크 공격들이 기업이나 연구소, 학교 심지어는 가정에까지 심각한 위협을 주고 있다. 이러한 공격을 침입 탐지 시스템으로 탐지하고 있지만, 기존의 침입 탐지 시스템은 본질적으로 패킷 수집의 능력이 떨어질 뿐만 아니라 과도한 패킷이 유입될 때 제 기능을 발휘하지 못하게 된다. 본 논문에서는 이러한 침입 탐지 시스템의 성능에 대한 문제점을 개선하기 위해 패킷 헤더 정보를 이용하여 시스템의 부하를 줄이고, 어떤 공격이 들어오는지를 파악할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 논문을 통해서 각각의 공격툴을 탐지하는 기법과 알려지지 않은 공격에 대한 탐지룰을 생성하는 연구에 많은 도움을 줄 것으로 예상한다.
용접작업시 적정용접조건의 설정과 용접결과의 개선을 위한 용접변수의 최적화는 용접품질 및 생산성과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 복잡한 용접변수 및 용접결과의 상호관계를 관련이론식의 분석과 실험결과의 통계적 분식 및 경험적 지식의 분석을 통하여 체계적으로 조사하였고 조사된 결과는 경험식과 퍼지룰 및 인공지능적 지식의 형태로 표현되어 지식베이스로 구축되었다. 또한 퍼지 전문가시스템의 근접추론기법을 활용하여 지식베이스에 포함된 정보로부터 적절한 용접조건의 제안과 주어진 용접결과에 대한 사용자의 평가에 기초하여 보다 개선된 용접결과를 얻기 위한 용접변수의 최적화 과정을 실현하였다.
본 논문에서는 수평$\cdot$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출과 개선된 신경망을 이용한 차량 번호판 인식 시스템을 제안한다. 번호판 영역은 수평 수직에지의 형태학적 정보를 이용하여 추출하고 개별 문자는 히스토그램 방법과 위치 정보를 이용한 방법에 윤곽선 추적 알고리즘을 병합하여 추출한다. 개별 문자 인식은 ART-1 알고리즘을 지도 학습 방법과 결합한 개선된 신경망을 제안하여 차량 번호판 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 실제 차량 번호판들을 대상으로 실험한 결과, 수평$GF(2^m)$수직 에지의 형태학적 정보를 이용한 차량 번호판 추출 방법이 임계화를 이용한 차량 번호판 추출 방법, RGB와 HSI 컬러 정보를 각각 이용한 차량 번호판 추출 방법보다 추출룰이 개선되었으며, 인식 성능도 개선된 신경망의 학습 알고리즘이 기존의 학습 알고리즘들 보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.
본 논문에서는 XML에 기반한 EDI 전자문서를 처리하기 위한 시스템에 관한 것이다. XML에 기반한 EDI 전자문서로 변환 시에 스크립트 파일을 사용하지 않고, 문서를 읽고 쓸 때 바이너리 형식의 전자문서 처리기인 문서 스캐너와 매퍼를 설계 및 구현 하였다. 또한, 그래픽적으로 전자문서간의 변환 룰을 정의하는 매핑 툴을 설계 및 구현하였다. 따라서, 본 논문에서 제안하고 있는 XML에 기반한 EDI 전자문서 처리 시스템은 XML 특성이 갖는 장점을 가지며 기존 EDI 전자문서 처리 시스템에 비해 속도 개선 및 사용의 편의성, 시스템에 대한 이식성 등이 뛰어나 B2B 게이트웨이 시스템으로 널리 활용될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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