침입 탐지 시스템에 대하여 많은 연구 노력들이 진행되고 있다. 그러나 침입 탐지 시스템의 모델과 성능 평가에 대한 작업은 거의 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 지역적인 침입 탐지를 위한 에이전트들과 전역적인 침입 탐지를 위한 집중 데이터 분석 컴포넌트를 가지고 있는 다중 도메인 환경에서 혼합 침입 탐지를 위한 통신 프레임워크를 제안한다. 또한 전체적인 프레임워크에서 호스트 기반과 네트워크 기반 침입 탐지 시스템의 결합을 가정한다. 지역 도메인에서 경보와 로그 데이터 같은 정보 집합은 상위 레벨로 보고 된다. 계위의 루트에는 데이터 합동을 수행하는 전역 매니저가 있다. 전역 매니저는 침입 탐지 경보의 집합과 상호관련의 결과로 보안 정책을 하위 레벨로 전달하게 된다. 본 논문에서는 혼합 침입 탐지 시스템을 위한 통심 메커니즘을 모델링하고 데이터 및 정책 전달을 위한 전송 능력의 성능 평가를 위하여 OPNET 모델러를 이용한 시뮬레이터를 개발한다. 여러 가지 시나리오에 기반하여 통신 지연에 초점을 두고 모의실험 결과를 제시하고 비교한다.
본 논문에서는 폭주제어 기능을 내장한 실시간 및 비실시간 트래픽의 통합방식을 제안한다. 실시간 트래픽은 대기능력이 없으며, 출력 링크를 점유함에 있어 비실시간 트래픽보다 우선순위를 갖는다고 가정한다. 출력 링크가 모두 점유되어 있을시 도착하는 실시간 트래픽은 망의 수용이 불가능하여 손실되며, 반면 비실시간 트래픽은 버퍼에 저장되어 추후에 서비스를 받을 수 있도록 한다. 실시간 트래픽은 대역폭 축소전략에 따라 인코딩되며, 이 전략은 비실시간 트래픽에서의 폭주가 증가함에 따라 강화된다. 본 제안 방식은 실시간 트래픽의 최소 대역폭 요구를 만족시키면서 실시간 트래픽의 수를 최대로 허용하고, 또한 비실시간 트래픽간에 발생하는 폭주를 감소시킴으로서, 통신 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있는 방식이다. 제안한 방식에 따른 트래픽 통합 방식을 Markov 시스템으로 모델링하였으며, matrix geometric 방식을 이용하여 수학적인 분석을 수행하였다. 또한 관심의 대상이 되는 성능인자에 대한 성능분석을 수행하였으며, 이에 대한 수치적인 결과도 제공하였다.
네트워크의 급격한 발전과 무기 기술력의 향상으로 인해 현대전은 첨단화된 무기를 즉각적으로 사용할 수 있는 능력을 필요로 하게 되었다. 이를 위해서는 지속적인 훈련이 필요하지만, 많은 인력을 들임으로써 과도한 예산을 요구하게 된다. 따라서, 국방 모델링/시뮬레이션(Modeling and Simulation, M&S)을 사용하여 훈련하는 사례가 증가하고 있다. 하지만, 이러한 시뮬레이션 환경들은 현실감을 떨어뜨리기 때문에 실 훈련과 가상 훈련을 병합한 훈련 환경을 제공할 수 있는 L-V-C 체계가 대두되었고, 이를 제공하는 다양한 미들웨어가 존재한다. 기존의 미들웨어들은 서로 다른 시뮬레이션을 연동해줄 수 있지만, 세 가지(Live, Virtual, Constructive)의 모든 체계를 연동해주지 못하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위한 방안으로 서로 다른 미들웨어 간 연동을 제안하고, 실험적으로 증명하기 위해 대표적인 미들웨어인 HLA와 DDS간의 연동을 보인다.
본 논문은 자연스럽고 빠르게 모델링했을 때 4~6세 37명이 산출한 조음교대운동(DDK) 결과를 통해 모음구조의 DDK도 임상적 가치가 있음을 확인했고, DDK속도와 함께 조음오류 빈도와 유형 및 규칙성도 분석해야 말장애 아동의 조음능력에 대한 더 정확한 정보를 얻을 수 있음을 제안하고 있다. 자모음(예: '퍼')과 모음(예: '아이')의 음운구조를 반복 산출한 자료에서 각 검사음을 반복한 횟수, 오류 빈도, 오류 유형 및 규칙성(DDKsdp)을 측정했다. 그 결과, 조음교대운동 평균 속도는 연령과 함께 증가했으나, 음운 구조나 연령에 따른 유의한 차이는 없었다. DDK 수행시 나타난 실수를 분석한 결과, 4세의 오류빈도는 5세 및 6세에 비해 유의하게 높았다. DDKsdp에서 표준화된 발음검사 점수와 연령에 따른 차이는 없었다.
일반적으로 교량의 하중저항능력인 내하력은 교량의 거동에 큰 영향을 줄 수 있는 심각한 손상, 결함, 재료적인 열화현상이 존재하지 않는다면 이론적인 방법으로 평가한 내하력보다 여유가 있다. 그러나 현재 내하력을 구하기위한 재하실험 및 구조해석 과정에서 이미 오차가 포함되어 있어 응답보정계수의 신뢰성이 떨어지고 있다. 이에 본 연구에서는 센서의 센싱 문제와 구조해석 모델의 적정성에 오차를 해결하기 위하여 센서부에서 기존의 전기저항식 변형률, 변위 센서의 문제점을 도출하여 성능이 우수한 스마트 센서인 광섬유 스마트 센서로의 변화를 추진하고자 한다. 또한, 다양한 구조해석 모델 해석을 통하여 최적의 적정 모델을 선정함으로서 응답보정계수의 정확성을 향상시키고자 하였다.
적응적 패킷 폐기 기법과 비적응적 패킷 폐기 기법은 차별화된 서비스에서 사용하는 RIO 메커니즘보다 엄격한 패킷 폐기 기능을 제공한다. 특히 적응적 사이클 패킷 폐기기법은 사이클 사이의 트래픽 패턴을 분석하여 혼잡제어시에 패킷폐기를 적응적으로 처리함으로써 우선 순위 처리면에서 우수하다. 본 논문에서는 두 알고리즘에 대한 모델링을 제공하고, 망 트래픽의 상태에 따라 동적으로 변하는 전송가능 우선순위와 연계하여 시뮬레이션을 수행하여 처리율과 패킷 폐기율을 분석하였다. 분석을 통하여 두 알고리즘은 트래픽의 부하에 상관없이 RIO 보다 우선순위를 엄격하게 적용하고 우선순위에 따른 패킷 전송 능력이 개선되었음을 증명하였다. 특히 적응적 사이클 패킷 폐기 기법이 RIO 또는 비적응적 사이클 패킷 폐기 기법보다 엄격한 패킷 폐기 정책을 유지하고 우선순위 측면에서 보다 좋은 성능을 나타내었다.
철근콘크리트부재가 갖는 균열의 발생, 항복 및 파괴 등의 단계별 역학적 거동의 특성을 정확히 예측하고 모사할 수 있는 해석기법의 개발을 목적으로 하였다. 이를 위해서 균열발생후의 철근과 콘크리트의 부착거동, 균열면에서의 골재의 맞물림 거동 및 철근항복후의 모델링 등에 의해서 반복하중을 받는 철근콘크리트 구조부재의 항복후 파괴거동을 예측할 수 있는 해석모델을 개발하였다. 두께가 서로 다릉 부재간의 접합부에서는 단면강성이 급변하기 때문에 기초의 바닥으로부터 철근의 인발, 접합면의 미끄러짐 및 접합면의 관입 등의 국소적인 불연속 변형이 집중하게 된다. 이와 같은 국소적인 불연속 교각구조의 변형능력에 미치는 기여도는 일반적으로 무시할 수 없는 정도이므로, 불연속 변형을 고려하기 위한 접합요소(joint element)를 도입하였다. 또한 축방향철근 및 횡방향 구속철근의 유무 및 그 양 등에 따른 구속효과를 적절히 표현할 수 있는 해석모델을 개발하였다. 각각의 해석모델들을 조합한 유한요소 해석프로그램에 의한 결과를 다른 연구자들의 결과와 비교하여 타당성을 검증하였다.
한강의 잠수교는 평상시에는 사람과 차의 통행이 가능하나 예측수위가 5.5m일 경우, 보행자통제, 6.2m일 경우, 차량통제를 실시한다. 잠수교는 국토교통부의 홍수예보 지점은 아니지만 그 특수성으로 인해 정확한 홍수위 예측을 통해 선행시간을 확보할 필요가 있다. 일반적으로 하천 홍수위 예측을 위해서는 강우-유출 모형과 하도추적을 위한 수리모형을 결합한 모델링이 요구되나 잠수교는 하류부 조위로 인한 배수 및 상류부 팔당댐 방류량의 영향을 받아 물리적 수리 수문모형의 구축이 상당히 제약적이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 오픈 라이브러리인 Tensorflow 기반의 LSTM 심층신경망(Deep Neural Network) 모형을 구축하여 잠수교의 수위예측을 수행한다. LSTM 모형의 학습과 검증을 위해 2011년부터 2017년까지의 10분단위의 잠수교 수위자료, 팔당댐의 방류량과 월곶관측소의 조위자료를 수집한 후, 2011년부터 2016년까지의 자료는 신경망 학습, 2017년 자료를 이용하여 학습된 모형을 검증하였다. 민감도 분석을 통해 LSTM 모형의 최적 매개변수를 추정하고, 이를 기반으로 선행시간(lead time) 1시간, 3시간, 6시간, 9시간, 12시간, 24시간에 대한 잠수교 수위를 예측하였다. LSTM을 이용한 1~6시간 선행시간에 대한 수위예측의 경우, 모형평가 지수 NSE(Nash-Sutcliffe Efficiency)가 1시간(0.99), 3시간(0.97), 6시간(0.93)과 같이 정확도가 매우 우수한 것으로 분석되었으며, 9시간, 12시간, 24시간의 경우, 각각 0.85, 0.82, 0.74로 선행시간이 길어질수록 심층신경망의 예측능력이 저하되는 것으로 나타났다. 하천수위 또는 유량과 같은 수문시계열 분석이 목적일 경우, 종속변수에 영향을 미칠 수 있는 가용한 모든 독립변수를 데이터화하여 선행 정보를 장기적으로 기억하고, 이를 예측에 반영하는 LSTM 심층신경망 모형은 수리 수문모형 구축이 제약적인 경우, 홍수예보를 위한 활용이 가능할 것으로 판단된다.
상수도시설 중 배수관망시설은 해당 지역의 영향을 민감하게 받는 시설이므로 설계시 해당시설의 특성을 충분히 고려해야 한다. 배수시설은 설치된 해당지역에 따라 그 특성이 매우 다르기 때문에, 설계지표 또한 해당 도시마다 다르게 설정될 수 있다. 도시의 규모가 크거나, 그 특성이 해당 구역에 따라 다른 경우에는 같은 도시의 경우라도 대상구역에 따라 다른 지표를 사용하는 경우도 있다. 따라서 이런 상수도관망의 설계 및 관리를 위해서는 장기간 현장여건에 맞는 관측자료를 통한 정밀한 수리분석이 요구되며 국내의 경우 일반적으로 Hazen-Williams 공식을 사용하고, 이때 관내면의 마찰손실계수 C는 유속계수라 한다. 이러한 유속계수는 상수관로의 물리적 특성을 나타내며 관로 내의 흐름해석, 펌프 및 관로의 설계, 최적 운영 방안, 통수능력 및 관 노후도 평가 등에 사용되거나 영향을 미치는 중요한 요소라 평가되고 있다. 또한 다수의 현장 관측 자료를 확보하여도 분기 구간과 펌프 및 밸브 등으로 인한 손실 등의 오차가 발생하므로 유속계수 산정 시 발생되는 많은 오차들을 줄여 보다 신뢰성 있는 유속계수를 산정해야 하고, 현장 관측 자료를 이용하여 유속계수를 산정하기 어려운 구간에 대해서는 관망해석 모델링을 통하여 결정하고 있다. 본 연구에서는 전주권 광역상수도의 계통 특성에 맞는 관로의 유속계수를 결정하기 위해 관리주체에서 기존에 설치한 수압계와 유량계 및 관망도를 이용하여 기초자료를 수집하고 Hazen-Williams 공식을 이용하여 유속계수를 산정하였다. 계산된 상수관로 유속계수는 전주시의 10개 계통에서 최소 107.06, 최대 145.02, 평균 127로 계산되었으며, 유속계수에 영향을 미치는 물리적 요소들의 관계를 파악하고자 상관성 분석 실행하였다. 그 결과 관경과 경과년수의 상관계수 R은 0.011 관경과 유속계수의 상관계수는 -0.009로 두변수간의 상관성이 거의 없고, 경과년수와 유속계수의 상관계수는 -0.776로 음의 상관성을 갖는 것으로 분석되었다. 이와 같이 제시한 유속계수는 해당 지역의 참고자료나 기준으로서 활용할 수 있을 것으로 판단되며 비 대상 지역에서도 현장자료가 부족한 곳의 유속계수를 산정할 경우 보다 신뢰성 있게 유속계수를 산정할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.
본 연구는 복수 품목을 정비하는 단일 정비부대의 정비 프로세스를 시뮬레이션으로 모델링하였다. 이를 통해 정비능력을 공유한 정비창이 최적 비용으로 구성품 가동률과 목표 가동율 등을 달성하는지를 분석할 수 있다. 구성품 가동률과 정비시간 등을 핵심 성과지표로 하여 육군 항공기 정비단 엔진 정비프로세스에 대한 시뮬레이션 모델을 구성하고 실증연구를 하였다. 영향요소의 식별을 위해 NOLH 실험설계법을 적용하여, 33가지 시나리오를 구성하고 다중회귀분석을 수행하였다. 이 비용분석 연구를 통해 정비 프로세스의 개선사항을 식별할 수 있었다. 본 연구는 시뮬레이션을 통해 복수품목을 정비하는 단일 정비부대의 비용대 효과 분석 모형을 제공했다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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