본 논문은 XGBoost 알고리즘 기반의 침입탐지모델의 성능을 향상하기 위한 스케일링(scaling) 및 특성선택(feature selection) 기법을 제안한다. 머신러닝 모델 개발 중 전처리 단계에서 스케일링 및 특성선택을 수행하면 데이터세트의 조건수가 감소하여 모델의 성능을 향상할 수 있다. 각 과정별로 다양한 기법이 있지만 기존의 연구에서는 이러한 기법들을 적용한 결과를 비교·분석하지 않고 특정 기법을 적용한 결과만을 나열하였고 스케일링 및 특성선택에 대해 최적의 조합은 제시하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 다양한 전처리 기법들의 적용결과를 비교하고 최적의 조합을 제안한다. 또한 기존의 연구들이 특정 데이터세트에만 적용 가능한 전처리 기법을 제안하는데 비해 본 논문은 다양한 데이터세트에 대해 공통적으로 적용 가능한 전처리 기법을 제안함으로써 제안 기법의 범용성과 실세계 적용 가능성을 증명한다.
HMM은 파라미터의 수가 많을수록 모델링 성능이 향상되어 해당 클래스 데이타는 뿐만 아니라 혼동되는 다른 클래스 데이타에 대해서도 높은 확률을 출력하는 경향이 있다. 그러므로 단순히 파라미터 수를 증가 시키는 것은 변별력 향상에 도움이 되지 않는다. 본 논문에서는 혼동되는 클래스 데이터의 확률을 이용한 혼동 확률 선택 기준CMC(Confusion Model Selection Criterion)과 혼동 클래스 데이터를 구성하여 혼동 모델을 만들고 이것을 이용한 새로운 인식 방법인 RCM(Recognition using Confusion Models)을 제안하였다. 제안한 인식 방법은 혼동되는 클래스 데이타의 구성으로 혼동 데이타 집합을 만들고 이것을 이용하여 별도의 혼동 모델을 훈련한 후, 혼동 모델의 확률을 해당 표준 모델의 확률에서 차감하여 해당 클래스 데이타의 오인식 가능성을 억제한다. 모델 선택 기준 CMC를 온라인 필기 숫자 데이타를 대상으로 실험하여 기존 모델 선택 기준인 ML, ALC2, BIC와 비교 분석한 결과, 제안한 방법인 CMC가 적은 파라미터로 좋은 결과를 보였으며, 제안한 혼동 모델 인식 방법인 RCM은 93.08%의 인식률을 보여 표준 모델만을 사용한 인식한 방법보다 정인식률이 약 1.5%향상되었고, 이는 오류의 17.4%가 감소된 결과이다.
수요예측은 국가와 기업의 전략수립과 효율적인 자원활용에 있어서 필수적인 사전기획요소이다. 본 논문은 이산선택모델과 확산모델을 복합적으로 고려하여 다세대 제품의 수요를 예측하였다. 이산선택모델은 정적인 관점에서 소비자들의 제품에 대한 평가를 분석하는 모델이다. 본 논문에서는 이러한 이산선택모델에 수요의 동적인 변화양상을 고려할 수 있는 확산모델을 결합하였다. 실증분석으로서 1999년에서 2005년까지의 세계 DRAM시장 수요를 예측하였다. 또한, DRAM의 가격과 기억용량에 대해 '무어의 법칙' 과 '학습곡선'을 각각 적용한 기술예측을 시도하였으며, 이를 바탕으로 보다 정교한 예측모델을 전개하였다. 제시된 모델은 산업수준의 자료를 이용하였으므로, 이산선택모델을 inversion 하여 분석을 시도하였다. 이를 통해 기존세대의 DRAM 제품에 대한 수요뿐만 아니라, 새로운 세대의 DRAM 제품에 대한 수요를 비교적 정확히 예측할 수 있었다.
ATM 교환기 관리를 위한 TMN 시스템의 개발에 있어, ATM 교환기와 관리 대행자간의 구조적 결합 방법에 따라 여러가지 형태의 구현 방법이 존재할 수 있다. Embedded Agent와 Gateway Agent와 같은 분류가 그 대표적인 것이라 하겠다. 지금까지의 TMN 시스템의 개발에 있어, 이들 구현 방법들에 대한 객관적 평가를 통한 적절한 구현 모델의 선택이 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 ATM 교환기를 위한 관리 대행자 시스템의 개발에 있어, 가장 먼저 선행되어져야 할 구현 모델 선택을 위해, 5가지의 구현 모델을 설정하고, 각 구현 모델에 대해 MIB 구현 측면, ATM 교환기 내부 프로토콜 측면, 구현의 용이성 측면을 평가한 후, 가장 적절한 구현 모델 하나를 선택하였다. 또한 이 선택된 모델을 기초로 관리 대행 시스템을 구현하였고, 구현 모델의 이점을 극대화하기 위한 관리 대행자와 교환기간의 인터페이스 모델을 제안, 구현하였다. 또한 구현된 관리 대행 시스템을 실제 TMN 관리 시스템에 적용하여 그 성능을 평가하였다.
컴퓨터원용 공정계획(CAPP; Computer-Aided Process Planning)은 CAD와 CAM을 연결하는, CIM의 완성을 위한 필수 기능이다. 지금까지 많은 CAPP 관련 연구 논문과 시스템이 발표되었으나, CAPP의 필수 기능인 기계의 선택 문제를 근본적으로 다루고 해결한 예는 없었다. 본 연구에서는 먼저 완전히 일반적인 기계 선택 문제의 모델을 제시하였다. 그 모델로부터 기계 선택 문제의 속성이 고찰되었다. 기계 선택 문제는 완전히 일반화해서는 경우의 수가 다룰 수 없을 만큼 크기 때문에 그것을 단순화하는 방법들이 제시되었다. 예를 통해서 그 방법의 효과를 입증하였다.
본 논문에서는 유동적 비정상 시계열의 패턴과 규칙성을 잘 반영할 수 있는 최적의 차분 간격 후보군을 이용한 TS 퍼지 모델로 다중 퍼지 모델을 구현하였고, 각각의 모델들의 예측 특성을 반영하기 위하여 러프집합을 이용한 모델선택법을 제안하였다. 또한 TS퍼지 모델의 파라미터 식별에는 적절한 오차보정 메커니즘을 추가하여 더욱 예측 성능을 향상 시켰다.
본 연구에서는 위해성평가 과정의 중요한 부분으로서 수행되는 오염물질의 지중(subsurface) 거동 모델의 이용에 관한 전반적인 내용을 고찰하였다. 모델의 종류, 그리고 모델을 선택하고 이용하기 위하여 선행되어야 할 부지조사 및 개념적 모델 수립에 대해서 살펴보았다. 모델 선택의 기준을 정리하였고 대표적 모델과 각 모델의 모의 가능한 부지 조건들을 소개하였다. 모델의 보정, 검증, 민감도 분석 등 모델 이용에 필요한 일련의 과정과 각 과정에서 유의하거나 고려하여야 할 점을 살펴보았다. 본 연구에서 검토한 바에 의하면, 모델 선택의 주요 기준은 모델링의 목표와 수준, 그리고 모델이 오염부지의 주요 현상을 모의할 수 있는지 여부지만, 모델이 실제 시스템을 적절히 모의할 수 있는지는 이러한 기준으로 판단할 수 없으며 모델 입력변수 등 부지 자료의 가용성 및 질적 수준에 따라 결정된다. 한편, 추정된 입력변수에 대하여 높은 민감도를 보인다거나 선택한 모델의 보정 및 검증이 만족스럽지 않은 경우 자료 측정으로 대신하거나 다른 모델로 전환하는 등 전략 수정을 할 필요가 있다.
본 연구에서는 관측자료 기반의 안개 예보를 수행하기 위해 특징선택을 이용한 SVR 회귀분석 기반 시정 예측 가이던스를 개발하였다. 예측에 필요인자를 사전에 선택하는 유전알고리즘 기반의 최적화 방법을 적용하여, 관측된 여러 기상인자의 입력인자 중 실제 시정을 예측하기 위한 입력인자를 선택하여 준다. 지점별 안개발생에 필요한 입력인자 및 예측 모델을 구성하여 통합적인 예측 모델이 아닌 각 지점에 최적화된 정보를 제공할 수 있도록 예측을 수행한다. 자료의 수집 특성상 3시간 간격으로 3시간 예보를 위한 시정을 예측하고, 예측 모델의 검증을 위해 현업의 수치모델 기반의 시정예측 정보와의 비교를 통해 실제 안개 시점에 대해 비교 분석하였고 그 결과를 통해 긍정적인 효과를 보였다. 예측모델을 적용하여 지도에 예측시정 정보를 제공하는 표출 시스템을 통해 실시간 가이던스를 제공하고자 연구를 수행하였다.
본 소고는 철근콘크리트 구조물에 관련된 현재의 실험적, 해석적 연구의 수준을 정리 요약한 것으로서 이력모델에 따른 철근콘크리트 구조물의 응답과 모델의 선택시에 빈번히 만나게 되는 문제점 및 해석시 응답모델의 선택 등에 대해 기술하였다. 실제적으로 R/C 구조물의 비선형 이력모델은 그 범위가 매우 넓고 다양하기 때문에 일률적으로 설명하기가 매우 어려운 점이 있다. 여기서는 철근콘크리트 구조물의 이력모델의 종류 및 범위에 대하여 소개하고 그 특성 및 형성과정에 대해 간략하게 설명하기로 한다.
본 논문에서는 정확한 분석 모델을 제시할 수 있는 객체 모델링과 정형화 방법을 통해 개발자와 사용자간 효과적인 의사소통을 제공하고 객체모델의 정형화와 표준화에 필요한 형식명세로의 변환 규칙을 제안한다. 사용자의 요구에 따라 최적의 객체모델 선택을 위한 객체 모델 검색 프로토타입을 제시한다. 이를 통해서 적합한 모델을 선택할 수 있으므로 소프트웨어 개발시 비용과 노력을 최소화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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