본 논문에서는 탐지 모델을 자동 생성하여 인력, 시간에서의 효율성과 오탐율을 향상시키는 학습을 통한 탐지 모델 생성 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 모델 생성 시스템은 agent 시스템과 manager 시스템으로 구성되고 agent 시스템은 탐지 모델 데이터베이스를 기반으로 센서의 역활을 수행하고 manager 시스템에서는 탐지 모델 생성과 모델 분산의 역할을 수행한다. 모델 생성은 유전적 알고리즘에 의해 기존의 정형화된 포맷의 탐지 모델을 학습시켜 모델을 생성하고 새로운 탐지 모델로 적용할 수 있다. 실험 결과에 따라 제안된 데이터 마이닝 기반의 탐지 모델 생성 시스템은 기존의 침입 탐지 시스템보다 효율적으로 침입을 탐지하였다. 구현된 시스템으로 인하여 새로운 유형의 침입 시 탐지 모델 생성과, False-Positive율의 감소를 가져와 기존 침입 탐지 시스템의 성능을 개선하여 탐지모델 생성 시스템을 제안한다.
근래 퍼지 제어 시스템의 설계는 대부분 Takagi-Sugeno 퍼지 모델에 기반하여 행해지고 있다. 이러한 TS퍼지 모델은 각 규칙의 결론부에 선형 상태 방정식의 형태를 위하고 있는데 각각의 상태 방정식은 원 비선형 시스템으로부터 얻어지고 있다. 하지만 시스템이 복잡해지고 비선형성이 강하면 TS퍼지 모델을 얻는데도 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 TS퍼지 모델을 얻기 위한 한가지 방법을 제안한다. 먼저 시스템을 선형항과 비선형항으로 나누어 비선형항을 선형화하여 퍼지 모델화 하는 일련의 과정에 한가지 법칙을 도입하게 된다. 이렇게 얻어진 퍼지 모델을 기반으로 한 제어에는 많은 연구가 있었으며 본 논문에서는 극배치 방법을 이용한다. 마지막으로 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 검증한다.
최근 다양하게 출시되는 터치스크린 휴대폰 시장의 흐름에 맞춰 터치 인터랙션 유형에 관한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 연구들은 터치 입력 인터랙션 유형의 사용자 모델에만 초점이 맞추어져 있는 상태이다. 시스템 모델의 이해부족 현상과, 터치 인터랙션의 사용자 모델과 시스템 모델사이의 차이점에서 나타나는 충돌은 잘못된 인터랙션 문제를 발생시키며, 사용자들에게 혼란 줄 수 있다. 때문에 본 연구는 터치 입력 인터랙션 유형의 시스템 모델에 초점을 맞춰서 진행하였다. 터치 인터랙션 유형 시스템 모델의 정의에 있어서 시간 축을 기준으로 터치 인터랙션 유형을 정의하였다. 정의된 시스템 모델을 기반으로 6개의 기본 입력 인터랙션을 각각 비교하여 상관관계를 도출하였고, 이 결과의 유효성 검증을 위해 전문가 인터뷰를 실시했다. 정리된 터치 인터랙션 유형의 시스템 모델 정의 및 상관관계는 앞으로 다양한 터치 기반 인터랙션 개발 시 최적화된 터치 유형 개발에 활용 될 수 있으며, 개발에 참여하는 디자이너, 개발자, 기획자들이 시스템 기능을 이해하는데 도움을 주며 그들의 원활한 의사소통 수단으로 쓰임과 동시에 고객들과의 의사소통에 효과적으로 쓰일 것으로 기대된다.
투자성과평가에서 주요 이슈 중 하나는 최적의 투자규모, 즉 자원할당을 결정하는 것이다 기존연구에서는 서열모델, 평점모델, 경제성 모델, 포트폴리오 모델, 위험 분석 및 의사결정모델, 조직 의사결정모델 등 많은 모델들이 연구자들에 의해 제안되어 왔다. 시스템에서 성과측정은 시스템 설계와의 일치가 요구되므로, 자원할당도 시스템 설계와 연계되어 결정되어야 한다 그러나 자원할당방법에 대한 기존 연구는 대부분 자원할당모델의 개발에 중점을 두고 있으며, 모델 개발시에 시스템 설계에 대해 고려하고 있는 문헌은 거의 없다. 본 논문은 투자목표를 최대로 하기 위한 최적 자원할당방법에서 시스템 설계를 고려하기 위하여 시스템 설계분해개념에 기초한 자원할당방법의 절차와 유전자 알고리즘을 이용한 자원할당방법을 제안한다.
본 논문에서는 다수의 승강기들이 서로 협력하여 운영되는 대형 고층 빌딩의 승강기 시스템에 대해서 DEVS 형식론을 이용하여 모델링하고 시뮬레이션한다. 다수의 독립적으로 운영되는 승강기로 이루어진 기존의 승강기 시스템과는 달리, 제안된 시스템에서는 사용자의 요구에 따라 승강기의 스케쥴이 생성, 변경, 삭제되는 동적 스케쥴링 기능을 갖도록 하였다. 제안된 시스템은 승강기 시스템을 나타내는 ELEVATOR 모델과 시뮬레이션 수행에 필요한 실험장치인 EF 모델로 구성된다. ELEVATOR 모델은 빌딩을 나타내는 BUILD 모델, 승강기를 나타내는 ELEV 모델과 각 승가기의 스케쥴을 다이나믹하게 제어하는 SCHED 모델로 구성된다. EF 모델은 실험용 데이터를 생성하는 GENR 모델, 이동하는 승객의 데이터를 추적하고 결과를 수집하는 TRANSD 모델로 구성된다. 모델링된 시스템의 시뮬레이션을 위해 DEVSim++를 이용하여 구현하였다. DEVSim++는 DEVS 형식론을 C++로 구현한 것이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템의 효율, 수행 시간을 기존의 승강기 시스템과 비교, 분석하였다.
웹 기술 등의 발전으로 인터넷에 각종 정보시스템을 접속하여 문자, 음성, 영상을 포함하는 각종 멀티 데이터의 공유가 일반화됨에 따라 이에 대한 보안 문제점을 해결하기 위한 정보보호시스템으로서 침입차단시스템의 요구가 증대되고 있으며 이러한 요구에 따라 국내외적으로 평가 기준이 개발되고 있고 이러한 기준을 충족시키는 다양한 형태의 침입차단시스템이 출시되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 보안 모델 상에서 침입차단시스템 보안 정책 모델이 요구되는 부분과 기존의 보안 모델을 침입차단시스템에 적용하는데 발생하는 문제점을 살펴보고 국내 정보통신망 침입차단시스템 평가기준에서 요구하는 있는 관련 요구 사항을 분석하여 침입차단시스템에 적합한 보안정책 모델을 제안한다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
AGT 시스템은 복잡한 대규모 시스템이며 이 시스템에 도입된 무인운전의 운영 개념은 한국 철도 기술의 환경에서는 처음 시도되는 기술이다. 게다가 신호시스템을 무선 기술을 이용하여 구현해 한다는 요구사항이 추가되어 신호시스템 개발은 더욱 도전적인 문제가 되었다. 이와 같이 실천하기 어려운 요구사항이 많은 무선열차 제어시스템 개발의 위험을 줄이기 위해 시스템공학팀은 전산지원 시스템공학 도구를 사용한 재공학의 개발공정을 수행하도록 하였다. 본 연구에서는 기존의 정적인 데이터모텔에 추가하여 시나리오 기반으로 동적거동 분석을 수행하여 기능 모델을 구축하였고 기능 모델을 토대로 한 시스템 아키텍처를 구성하였다. 특히 기능 요구사항의 취약성을 보완하기 위해 CORE의 FFBD(Functional Flow Block Diagram)기능을 활용하여 열차 운행 중 발생할 수 있는 여러 가지 시나리오를 분석함으로써 기능 모델의 완전성의 기여하였다. 이는 정적인 데이터 흐름 다이아그램(DFD:Data Flow Diagram)이 가지는 한계를 모델 기반 시스템공학 도구에서 지원하는 동적인 기능 분석을 수행하여 보완함으로써 모델의 충실도를 높였음을 의미한다. 이를 통해 기능의 오류를 개념단계에서 최소화함으로써 기술 위험이 높은 제품을 개발할 수 있다는 것을 확인하였다.
인간의 가장 자연스러운 통신 수단은 자연언어이다. 본 논문에서는 자연언어 대화체를 사용한 인터네트 상에서의 정보 검색에 있어서 사용자 모델링 에이젼트 (User modeling Agent or User modeling system)의 모델 형성 기술 및 그의 역할을 서술하고 있다. 사용자 모델은 인간의 심성 모델 (Mental model)에 해당하며, 심성 모델이 사용자가 시스템에 대한 지식과 자신의 문제상황 또는 주변환경에 대하여 가지는 모델임에 반하여, 사용자 모델은 시스템이 사용자의 지식 및 문제 상황을 표상(Representation)하여 형성한 사용자에 대한 모델이다. 따라서 사용자 모델은 시스템의 지능적인 Human Computer Interaction (HCI)의 지원을 위하여 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 모델 형성 기술 및 지능형 대화 모델의 지원을 위한 시스템 실례로써 사용자 모델 형성 시스템 $BGP-MS^2$ 와 사용자 모델의 형성을 위하여 구축된 지식베이스 구조를 설명하고 있다.
정보 검색 시스템의 목표는 사용자가 원하는 정보를 빠른 시간 내에 효율적으로 검색하는 것이다. 이를 위해 불리언 모델, 벡터 모델을 비롯한 기존의 많은 검색 모델들과 퍼지 이론에 기반한 퍼지 검색 모델들이 제안되어져 왔다 그러나 기존의 모델들은 관련 문서를 검색하는 데 있어서 사용자의 선호도를 반영하지 못하는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 검색 모델의 단점을 보완하기 위해서 확장 퍼지 검색 모델을 제안하고 설계하였다. 제안하는 모델은 색인어와 문서 가중치의 유사도를 결정하는데 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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