미래 유비쿼터스 컴퓨팅은 언제 어디서나 지능형 모바일 단말들이 자율적으로 서비스를 제공받을 수 있는 유비쿼터스 지능 공간을 필요로 한다. 이러한 지능 공간의 자율적 구성을 위해 지능 공간에 속한 각 모바일 단말들은 다양한 소스로부터 컨텍스트(Conte박 상황) 정보를 수집하고 컨텍스트 정보로부터 유용한 정보를 추론할 수 있어야 한다. 특히 다양한 유비쿼터스 지능 공간으로부터 수집하고 컨텍스트 정보의 모호성을 극복하고 보다 정확한 상황 인지를 통한 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 컨텍스트에 대한 표준 분류 기법(taxonomy) 및 분류된 컨텍스트 정보를 기반으로 하는 추론 기술이 요구된다. 이를 위해 기존의 유비쿼터스 지능 공간에 관련된 대부분의 기존의 연구들에서는 상황 인지 서비스 제공을 위해 CLIPS나 JESS와 같은 규칙 기반 추론 엔진이 주로 사용되고 있다. 그러나 기존의 추론 엔진들은 리소스가 제한된 모바일 단말에서 사용되기에는 한계를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 모바일 단말을 위한 자율적인 상황인지 서비스를 제공하기 위한 경량 추론 엔진을 설계하고 구현하는 것을 목적으로 한다. 개발된 추론 엔진은 휴대폰이나 PMP, 네비게이션 둥과 같은 개인형 모바일 단말에서 자율적인 상황인지 기반 서비스를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 또한, 계층적 분류체계(taxonomy) 정보를 활용함으로써 일반적인 룰(general rule) 또는 구체적인 룰(specific rule)의 선택적인 구성을 통해 다양한 수준의 컨텍스트가 실시간으로 수집되는 상황인지 컴퓨팅에서의 효율적인 상황인지 서비스의 구현을 지원한다.
최근 유비쿼터스 환경에서의 다양한 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 서비스들은 사용자의 컨텍스트를 해석하는 것이 중요하며, 이를 위해 PDA, GPS, 가속도 센서 등 다양한 센서들이 활용되고 있다. 가속도 센서와 같은 저급의 연속적인 데이터를 수집하는 센서는 그 데이터를 직접 활용하는 것이 어려우므로 전처리 하는 것이 중요하다. 하지만 실시간으로 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템에 대한 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 XMI 을 활용하여 가속도 센서와 생리적 신호 센서 등과 같은 저급의 데이터를 전처리하고 컨텍스트를 통합하는 시스템을 제안한다. XML을 통하여 센서 네트워크의 구조를 정의하고, 각 센서별로 수집되는 데이터와 데이터에 해당하는 컨텍스트의 룰을 정의할 수 있다. 제안하는 시스템은 XML을 통하여 센서 네트워크에 센서를 추가할 때와 컨텍스트의 룰을 수정할 때 소스의 수정을 줄여준다. 그리고 이 시스템을 활용하여 실시간으로 데이터를 모니터링하는 시스템을 구현하여 난해한 데이터의 변화를 그래프로 표현해 데이터의 검증을 도와주며, 실시간으로 전처리의 결과를 확인하여 변화가 가능하고, 다른 외부 서비스나 어플리케이션에 사용자의 컨텍스트의 제공을 용이하게 해준다.
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.
본 논문에서는 전장 정보 체계 개발에 최적화된 시큐어 코딩룰 셋에 기반하여 Visual Studio 컴파일러와 코드 분석기를 통해 자동으로 검출이 가능한 코드의 보안 약점을 식별하고, 도구를 이용한 자동 검출이 어려운 보안 약점 항목에 대하여는 시큐어 코딩 라이브러리 구현을 통해 개별 프로그래머의 시큐어 코딩에 대한 이해나 능력에 의존하지 않고도 구현 단계에서 대응할 수 있는 방안을 설명한다. 시큐어 코딩룰 셋을 기준으로, 개발자는 VS 컴파일러와 코드 분석기를 이용하면 약 38%의 보안 약점을 검출할 수 밖에 없는 한계가 있으나, 기존의 개발 도구와 더불어 제안하는 시큐어 코딩 라이브러리를 함께 이용하는 경우 48%로 보안 약점의 사전진단에서 10%의 향상이 가능하며, 개발단계에 해당 보안 취약점을 검출하여 예방하는 것이 가능하다.
컴포넌트 기반 소프트웨어 설계는 개발된 컴포넌트의 조립을 농한 재사용으로 소프트웨어를 생성하는 것을 목표로 하고 있다. 이때 재사용 되는 컴포넌트들은 용도에 맞게 개조되어야 한다. 본 연구는 이러한 개조 방법을 트랜잭션 어댑터(TA : Transaction Adaptor)라는 개조 컴포넌트를 이용하여 기존의 컴포넌트 또는 기존의 레거시 시스템을 재사용 하는 것에 대한 연구이다. TA를 이용한 개조방법은 클라이언트와 호스트시스템 사이에 TA 컴포넌트를 사용하여, XML데이터를 스트림 형태로 변환하여 전송함으로서 레거시 시스템을 재사용 한다. 또한 응용 프로그램의 개발에 XML 데이터에서 필요로 하는 정보로 가공하는데 룰서버(RS : Rule Server)를 이용함으로서 개발과 유지보수에 많은 효과를 얻을 수 있나. 이러한 TA와 RS를 이용한 재사용 방법은 클라이언트 플랫폼이나 호스트의 종류에 관계없이 TA가 XML 데이터 변환처리하고, RS가 데이터의 처리를 수행하여 레거시 시스템을 재사용 할 수 있다.
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 정책 기반의 네트워크 관리 구조를 확장하여, 보안 네트워크의 구성의 자동화를 지원할 수 있는 보안 네트워크 관리 구조와 방법을 제안한다. 제안하는 구조 및 방법은 보안 관리 서버가 보안 시스템의 역할과 능력 그리고 보안 정책의 역할과 시간 정보를 기반으로 하여 보안 시스템이 필요로 하는 최적의 보안 정책을 자동 결정하고 보안 정책 룰을 가장 효과적이고 효율적으로 실행할 수 있는 보안 시스템을 자동 결정할 수 있게 한다 본 논문에서는 기존의 네트워크 시스템과 보안 시스템을 통합 제어할 수 있는 SNMP 프로토콜기반의 보안 네트워크 토폴러지 맵 자동 생성기도 제안한다. 본 논문에서 제안된 구조와 방법의 우수성을 보여주기 위하여 공격에 대한 자동 대응 기능을 시뮬레이션하고 그 성능을 평가한다.
유비쿼터스 시대의 도래에 발맞춰 유저가 콘텐츠를 이용하는 방법과 사용하는 기기는 PC에 머물지 않고 점차 다양화, 소형화 되고 있다. 최근, 많은 콘텐츠 중에서 e러닝 콘텐츠에 대한 관심은 높아지고 있으며, 본 논문에서는 e러닝 콘텐츠를 다양한 디바이스에 적합한 콘텐츠로 동적 변환하는 모듈을 제안한다. CC/PP 기반의 디바이스 프로파일과 사용자 정보를 포함한 유저 프로파일, 콘텐츠 구성정보를 가진 콘텐츠 프로파일을 통합하여 특성을 추상화 한다. 추상화 된 프로파일을 기반으로 변환방법을 생성하여 콘텐츠에 적용함으로서 해당 디바이스에 적합한 콘텐츠로 적응화 한다. 기존 HTML의 경우 잘 구성된(Well-formed)문서가 아닌 경우가 많고, 문서 내에 데이터와 구조정보를 모두 포함하고 있으므로, 요구되는 데이터의 추출과 정형화된 변환룰의 적용에 어려움이 따른다. 그 대안으로 본 적응화 모듈은 문서의 데이터와 표현 구조를 분리 할 수 있는 XML/XSL 기반의 콘텐츠를 대상으로 하고 있으며, e러닝 콘텐츠의 특성에 적합한 콘텐츠 프리패치 및 캐시 기법을 적용하여 콘텐츠 동적변환에 따른 응답시간 오버헤드를 최소화 하였다.
최근 제조업에서 제품 설계를 지원하는 디지털 전문가 시스템을 개발하는 사례가 일어나고 있다. 이 시스템은 제조업에서 엔지니어가 프로세스를 통제하고, 생산관리와 시스템 관리 등을 위하여 사용되고 있다. 본 논문에서는 전문가 시스템을 구축하기 위한 온톨로지 기반의 추론 엔진 개발에 대하여 논한다. 전문가 시스템은 한국어를 지원하고 다양한 기능을 가지며, 그래픽한 온톨로지 맵 인터페이스와 퍼지 룰 기능 정의 등의 기능을 갖도록 하였다. 또한, 온톨로지 맵 구축과 온톨로지 기반의 퍼지 추론 방법에 대하여 지식을 표현하는 방법에 대하여 설명한다.
기후 변화 및 환경오염으로 인하여 물부족 국가가 세계적으로 증가하고 있는 추세이며, 특히 집중형 강우의 형태가 많아짐에 따라 홍수피해 및 상수공급의 문제가 사회적으로 큰 이슈가 되고 있다. 최근 20여 년간의 급속한 경제성장과 도시화 과정에서 인도네시아는 인구와 산업의 과도한 도시집중으로 지난 1960-80년대 한국이 산업화 과정에서 겪었던 것보다 훨씬 심각한 환경문제에 직면하고 있으며, 자카르타와 반둥을 포함하는 광역 수도권 지역의 물 부족과 수질 오염, 환경문제가 이미 매우 위험한 수준에 도달하고 있는 실정이다. 특히, 찌따룸강 중상류에 위치한 인도네시아 3대 도시인 반둥시는 고질적인 용수부족 문제를 겪고 있다. 2010년 현재 약 일평균 15 CMS의 용수가 부족한 상황이며, 2030년에는 지속적인 인구증가로 약 23 CMS의 용수가 추가로 더 필요한 것으로 전망된다. 이러한 용수공급 문제 해결을 위해 반둥시 및 찌따룸강 유역관리청은 댐 및 지하수 개발, 유역 간 물이동 등의 구조적인 대책뿐만 아니라 비구조적인 대책으로써 기존 및 신규 저수지 연계운영을 통한 용수이용의 효율성을 높이는 방안을 모색하고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 해당유역의 용수공급 부족 문제를 해소할 수 있는 비구조적인 대책의 일환으로써 다양한 댐 및 보, 소수력 발전, 취수장 등 유역 내 수리 시설물의 운영 최적화를 위한 지능형 물관리 시스템 적용 방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 센서 및 사물 인터넷(Internet of Things, IoT), 네트워크 기술을 바탕으로 시설물 및 운영자, 유관기관 간의 양방향 통신을 통해 유기적인 상호연계 체계를 제공 할 수 있다. 또한 유역의 수문상황과 시설물의 운영현황, 용수공급 및 수요 현황을 실시간으로 확인함으로써 수요에 따른 즉각적인 용수공급량의 조절이 가능하다. 또한, 빅데이터 분석 및 기계학습(Machine Learning)을 통해 개별 물관리 시설물에 대한 최적 운영룰을 업데이트할 수 있으며, 유역의 수문상황과 용수 수요 현황을 고려하여 최적의 용수공급 우선순위를 선정할 수 있다. 지능형 물관리 시스템 개발의 목적은 찌상쿠이 유역의 수문현황을 실시간으로 모니터링하고, 하천시설물의 운영을 분석하여 최적의 용수공급 및 배분을 통해 유역의 수자원 활용 효율성을 향상시키는 데 있다. 이를 위해 수문자료의 수집체계를 구축하고 기관간 정보공유체계를 수립함으로써 분석을 위한 기반 인프라를 구성하며, 이를 기반으로 유역 유출을 비롯한 저수지 운영, 물수지 분석을 수행하고, 분석 및 예측결과, 과거 운영 자료를 토대로 새로운 물관리 시설 운영룰 및 시설물 간 연계운영 방안, 용수공급 우선순위 의사결정 등을 지원하고자 한다. 본 연구의 지능형 물관리 시스템은 통합 DB를 기반으로 수리수문 현상의 모의 분석을 통해 하천 시설물 운영의 합리적 기준을 제시함으로써 다양한 관리주체들의 시설물운영에 대한 이견 및 분쟁을 해소하고, 한정된 수자원과 다양한 수요 간의 효율적이고 합리적인 분배 및 시설물 운영문제를 해결하기 위한 의사결정도구로써 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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