본 논문에서는 램프의 저주파 구동 시 램프를 해석하여, 수식적 등가 모델링하였다. 안정기 설계 시 대부분 램프를 순수 저항으로 등가 하여 설계하는 오류를 범하고 있다. 그로 인해 이론과 실험결과의 오차가 발생하여 안정기 설계 시 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제점을 해결하고자 램프의 정상상태를 세 가지 가정을 통해 이론적으로 쉽게 접근 하였으며, 실험을 통해 그 성능을 입증 하였다.
시스템 개발 단계 중 분석 단계는 이후의 설계, 구현 및 유지 보수 단계를 지원하기 위한 가장 중요한 단계로, 이후 단계에 미치는 영향이 크다. 그러므로, 분석단계의 산출물이 정확한지, 산출물간의 일관성을 검증하는 작업이 필요하다. 이에, 본 논문에서는 비즈니스 업무 개발에 초점을 두어, 사용자의 참여가 이루어지는 단순한 표기법을 사용하는 정보구조 모델링의 분석 단계의 여러 구조도 들간의 일관성 검증 방법을 제시한다. 이로써 분석 단계 중에 범하기 쉬운 오류들을 최소화하여, 정확한 분석 모델을 통한 사용자 만족도가 높은 시스템을 만들 수 있다.
태양광발전 시스템에서 사용되는 컨버터는 기존의 입출력 관계로 모델링할 수 없다. 이는 태양광 전지를 컨버터의 입력단으로 사용하여, 모델의 입력 전류와 전압이 수시로 변동하기 때문이다. 이런 오류가 있는 방법으로 모델링하여 설계한 제어기가 좋은 성능을 내기는 어렵다. 본 논문에서는 기존의 입출력 관계를 반대로 한 벅 컨버터의 새로운 모델을 제시한다. 모델링은 상태공간평균화 방법(State-Space Averaging Method)을 사용하였다.
사회분야 전반이 전산화되면서 전산시스템에 대한 효과적인 침입방지와 탐지가 중요한 문제로 대두되었다. 침입행위도 정상사용행위와 마찬가지로 전산시스템 서비스를 사용하므로 호출된 서비스의 순서로 나타난다. 본 논문에서는 정상사용행위에 대한 서비스 호출순서를 모델링 한 후 사용자의 사용패턴을 정상행위와 비교해서 비정상행위(anomaly)를 탐지하는 접근방식을 사용한다. 정상 행위 모델링에는 순서정보를 통계적으로 모델링하고 펴가하는데 널리 쓰이고 있는 HMM(Hidden Markov Model)을 사용하였다. Sun사의 BSM 모듈로 얻어진 3명 사용자의 사용로그에 대하여 본 시스템을 적용한 결과, 학습되지 않은 u2r 침입에 대해 2.95%의 false-positive 오류에서 100%의 탐지율을 보여주었다.
GPS는 항행, 측량, 지도제작, 시각동기 등 정확한 위치정보가 필요한 여러 분야에서 활용되고 있으며, 이에 대한 의존도는 점점 증가하고 있는 추세이다. 따라서 GPS 신호에 이상이 발생하는 경우 GPS를 기반으로 한 여러 시스템에서 혼란 및 막대한 경제적 손실이 발생할 것으로 예상된다. 이를 방지하기 위해 GPS 신호의 이상 감시를 위한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이며, 이러한 연구 중에는 기존의 이상사례에 대해 분석하는 부분도 포함된다. GPS 신호 이상은 위성 고장, 태양폭풍에 의한 이온층의 급격한 변화, 항법메시지의 오류, 전자파 간섭 등 여러 요인에 의해 발생하게 된다. 본 논문에서는 위성 고장 사례 중 위성시계 이상, 위성궤도 이상와 이온층 폭풍에 의한 이상, 대류층 변화에 의한 이상에 대해 분석하고 이 때 고장으로 인해 발생한 이상신호에 대해 모델링을 수행한다. 기존의 이상사례에 대한 분석결과 및 모델링한 신호는 GPS 신호의 이상 감시 알고리즘을 개발 및 검증하기 위한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 사물 지능 통신 환경에서 미디어 다중 채널을 위한 오류 제어에 대해서 제안하였다. 이 시스템은 사물 지능 통신 환경 멀티미디어 컴퓨터 협력 작업을 위한 소프트웨어 복구에 적합하다. 이것은 세션의 진행 과정 중 세션의 미디어 서비스 인스턴스가 비정상적으로 종료되는 경우에 세션의 진행을 중단할 수 있지만 허용하는 한 미디어 서비스 인스턴스를 재 활성화 시켜 사용자에 대한 보호를 하는 경우에 필요하다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 사물 지능 통신 기반 컴퓨팅 공동 환경의 오류 복구 시스템의 성능 분석을 설명한다.
본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 클라우드 컴퓨팅 공동 환경의 네스티드 세션 관리에서의 오류 감지 시스템의 성능 분석을 설명한다. 본 논문은 FDA(Fault Detection Agent)의 설계와 구축을 설명한다. FDA는 클라우드 컴퓨팅 공동 환경의 네스티드 세션 관리에서 멀티미디어 원격 제어를 위한 소프트웨어 오류를 감지하기에 적합한 에이전트이다.
본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 발전기 고정자의 가진 주파수의 거동패턴을 모델링하고 거동패턴의 위상변화를 학습패턴으로 만들어 오류 역전파 알고리즘으로 학습시킴으로써 고정자 권선 단말부에 대한 상태 감시한다. 고정자 모사장치를 구성하고 장치로부터 가진 데이터를 획득하여 실험한 결과 가진 주파수에서 일정한 형태의 거동패턴을 보였으며, 거동을 학습패턴으로 만들어 오류 역전파 알고리즘에 적용한 결과 뛰어난 성능을 보였다.
분산 멀티미디어 응용에 대한 요구는 정교한 QoS 관리를 위해서 필요하다. 분산 멀티미디어 시스템 견지에서 보면, QoS의 가장 중요한 범주는 시간성, 볼륨, 신뢰성이다. 본 논문에서는 결함 허용을 통해서 신뢰성을 향상시키는 방법에 대해서 기술한다. ECA는 분산 멀티미디어에서 하나의 소프트웨어 오류를 자동적으로 분류할 수 있는 시스템이다. 본 논문은 규칙-기반 DEVS 모델링과 시뮬레이션 기법을 사용하면서 분산 멀티미디어 상에서의 오류 분류 시스템의 성능 분석을 설명한다. DEVS에서 하나의 시스템은 시간, 입력, 상태, 출력 및 함수들을 가지고 있다.
본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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