본 논문은 비선형성을 많이 내포하고 있어 수학적으로 모델링 하기 어려운 선박용 안정화 위성 안테나 시스템을 모델링하기 위해서, 신경 회로망의 오차 및 응답시간을 최소로 하는 최적 구조 신경 회로망 모델을 도출하고 이를 적용하고자 한다. 오차와 응답시간을 최소화하기 위해 유전알고리즘을 이용하여 신경 회로망 구조를 설계하였다. 안테나 시스템으로부터 얻어진 입출력 데이터에 거하여 본 논문에서 제안한 식별기를 이용하여 안테나 시스템을 식별하였으며, 실제 선박의 운동 성분에 대해서도 시스템을 잘 표현할 수 있는 최적 구조 신경 회로 기반 시스템 식별기를 얻을 수 있었다. 실제 실험을 통해서, 최적 신경회로망 구조가 안테나 시스템 식별에 효과적인 것을 알 수 있었다.
최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.
본 연구에서는 시간 요소를 고려한 무기체계 소프트웨어의 시스템 테스트 모델을 제시한다. 이를 위해 컴포넌트 기반의 UML 표기법과 무기체계의 시간 제약 특징을 고려한 무기체계 소프트웨어의 시스템 테스트 모델인 TFM(Time Factor Method) 모델을 제안한다. TFM 모델은 세 가지 요소인 (X.Y,Z)으로 구성되어 있는데. "X" 에서는 최대시간경로를 선정하는 알고리즘을 통해 테스트 케이스가 도출되고, "Y" 에서는 Sequence Diagram과 관련된 컴포넌트(오브젝트)를 식별하고, "Z"에서는 Timing Diagram을 통하여 식별된 각각의 컴포넌트의 실행시간을 측정한다. 또한 제안된 TFM 모델의 적용사례를 들어 테스트 케이스를 도출한다.
서비스 지향 아키텍처는 느슨하게 연결되고 상호 호환 가능한 서비스들의 결합을 통해 어플리케이션을 구현하는 기술이다. 서비스는 적절한 입도를 갖는 구현된 비즈니스 함수로 정의할 수 있고, 잘 구성된 인터페이스를 통해 외부에 노출된다. 서비스 모델링 단계에서 서비스의 입도(granularity)가 너무 작아지면, 서비스의 재사용성, 유연성이 낮아진다. 이런 서비스 입도의 문제로 인해 도메인 분석 모델로부터 적절한 추상화 레벨을 갖는 서비스를 식별하고 정의하는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 도메인 분석 모델인 유스케이스 모델로부터 서비스를 식별하기 위한 절차를 제안한다. 유스케이스와 유스케이스 기술서(description)로부터 태스크 트리를 생성하고, 태스크 트리의 분할과 결합을 통해 유스케이스를 재구성한다. 이렇게 재구성된 유스케이스들로부터 서비스를 식별하고, 명세할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이미 널리 사용되는 UML 유스케이스 모델을 사용하므로 다양한 플랫폼과 도메인에서 서비스 모델링을 위한 개발 시간과 노력을 최소화 할 수 있을 것으로 기대된다.
습지 생태계는 복잡한 물리적 생지화학적 프로세스의 상호작용이 있으나, 습지 생태계의 건강성 회복을 위한 첫 번째 단계는 습지 생태계에서의 물순환에 대한 정확한 이해일 것이다. 또한 지역적인 물 균형 및 생태계 보전에서 습지를 활용하기 위해서도 습지 물순환에 대한 정량적인 이해는 필수적이다. 그러나, 습지 물순환의 이해를 위해 필수적인 관측 자료들은 현장 측정으로 획득하기 어려운 자료이거나 비용적인 문제로 인하여 관측이 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 Sentinel-2 위성 자료를 활용하여 습지의 유입량을 추정하기 위한 절차를 제시하고자 한다. 이를 위해 한반도 동남부의 낙동강에 위치한 주요 다목적댐의 자료를 활용한 분류 기반의 인공지능 모델이 설계된다. 인공지능의 학습을 위한 입력자료는 아래와 같은 절차에 의해 만들어진다. 1) 다목적댐의 수위-물 체적 관계를 이용하여 수위-수표면적 관계 곡선 도출. 2) 수위-수표면적 관계 곡선과 DEM을 활용하여 물과 육지 영역을 구분하는 식별자를 도출. 3) Sentinel-2 위성 정보와 물-육지 식별자를 비교하는 랜덤 포레스트 모델을 설계. 4) 위성 정보의 물-육지 정보로부터 미계측 습지 지역의 물과 육지를 식별할 수 있는 식별자 도출. 이러한 과정을 경유하여 추정된 습지의 수표면적과 습지 지역의 DEM을 결합함으로써 습지의 수위-수표면적-물 체적 관계 곡선이 산정되어, 최종적으로 습지의 유입량이 모의된다. 모의된 습지 유입량은 다양한 수문 모델의 매개변수를 추정하는데 활용될 수 있을 것이며, 검증된 수문 모델을 활용하여 습지의 물순환의 이해도를 증진시킬 수 있을 것으로 기대된다.
컴포넌트기반 소프트웨어의 신뢰도를 높이기 위해서 개별 컴포넌트의 데스팅과 더블이 통합된 컴포넌트들이 올바르게 동작하는지 테스팅할 필요가 있다. 이 논문에서는 컴포넌트기반 소프트웨어에서 컴포넌트의 구성과 통신에 관한 정보를 얻기 위해 아키텍쳐 기술에서 제어 의존성과 자료 요소를 식별하여 테스트 모델을 구축한다. 구축한 테스트 모델에서 테스트의 단위가 되는 OFU(Observable functional Unit)을 식별하고 자료 의존성을 이용하여 OFU의 수행 순서를 결정한다.
GMM을 기반으로 하는 화자식별 시스템은 입력음성의 길이의 장단에 의해서 인식률에 차이가 생긴다. 이는 가우시안 모델의 파라미터를 추정할 때, 않은 데이터를 사용할수록 추정이 정확해지기 때문이다. 따라서 화자식별에 사용하는 입력데이터는 화자가 발성한 모든 음성신호에서 잡음구간만을 제거한 유,무성음을 이용하게 된다. 그러나 이 경우 데이터의 양이 많아져서 실시간 처리에 어려움이 있겠다. 본 논문에서는 전체 음성구간을 이용하는 대신 유성음 구간만을 추출하여 이 구간의 켑스트럼과 피치 값들을 특징파라미터로 이용하여 화자식별에 이용하였다. 특히 피치성분은 일반적으로 통신채널과 핸드셋의 영향에 상대적으로 강한 장점이 있다. 실험을 위하여 20대의 남성 및 여성화자 40명으로부터 얻은 음성데이터에서 유성음구간을 추출하여 GMM을 이용한 문장독립 화자식별 실험을 하였으며, 실험결과 스펙트럼정보와 함께 피치 정보가 화자식별에 유용하게 사용될 수 있음을 알 수 있었다
본 연구에서는 고온측과 저온측의 온도 예측을 위한 볼텍스 튜브 모델을 개발하였다. 볼텍스 튜브 모델은 시스템 식별 방법을 기반으로 개발하였으며, 개발된 볼텍스 튜브 모델은 ARX(Auto-Regressive with eXtra inputs)모델을 기반으로 하여 설계되었다. 본 연구에서 유도된 다항식 모델은 모델의 정확성을 확인하기 위해 실험데이터와 검증하였다. 또한, 유도된 모델은 안정성 검사 통과를 보여준다. 저온측 스로틀 밸브 각도를 변경하였을 때, 적절히 온도 분리가 이루어지는 것을 확인하였으며, 동적응답을 확인하기 위해 저온측 스로틀 밸브 각도를 변경 시켰을 경우, 볼텍스 튜브 모델의 온도가 적절히 분리 되는 것을 확인할 수 있다. 결론적으로, 개발된 볼텍스 튜브 모델을 저온측 스로틀 밸브 각도에 따라 온도 분리 예측이 가능하다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문은 스마트 무인항공기를 개발하거나 획득시에 요구되는 전투실험 수행 중 지능화 정도에 대한 평가 및 실험방향을 제시를 위한 지능화 성숙도 모델을 제안한다. 먼저 표적탐색 소요검증 전투실험 절차를 제시하고, 지능화 정도를 4단계로 나누어 단계별 요구되는 지능수준을 제시한다. 분류된 지능수준별로 기술수준, 동작수준, 상호운용성 수준 영역의 4단계 각 수준별 요구 능력을 분석, 제시하여 지능화 정도를 측정할 수 있는 지능화 성숙도 모델을 설계한다. 마지막으로 표적탐색 소요판단을 위한 전투실험시 활용 가능한 중점분야를 지능화 성숙도 모델 영역별로 식별하고, 단계별 식별된 중점분야를 실험할 수 있는 전투실험 평가요소를 제시한다.
본 논문은 SOA 보안 취약점을 분석하기 위해 서비스 계층 구조상의 특징을 고려하여 취약점을 식별하고 평가한다. 제안된 분석방법은 모델기반 접근방법으로써, 안전한 서비스 모델을 도출하기 위해, 비즈니스 모델에서 보안요구사항을 표현하는 방법과 서비스의 취약점 식별 과정을 정의한다. 분석적 검증을 통해 제안된 방법이 유용성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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