자동차 전장제품 활용의 급속한 증가에 대응하기 위하여 자동차 분야에서는 ISO 26262 안전설계절차를 도입하여 차량용 임베디드 시스템의 안전성을 확보하려고 노력하고 있다. ISO 26262는 자동차에서 발생 가능한 비정상상태(abnormal state)를 식별하고 그의 영향을 분석하며 전체 시스템의 안전을 검증하는 것을 목표로 하고 있다. 다양한 종류의 부품이 연동되는 복잡한 시스템의 안전 검증은 결함수목법과 고장모드영향분석법을 활용하는 위험분석법이 보편적으로 사용된다. 결함주입시험은 이러한 위험분석의 기반도구로서 안전성을 향상시키기 위하여 사용된 고장감내 기능의 동작여부 및 그에 따른 시스템의 안전성을 검증하는 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 차량용 고신뢰성 임베디드 시스템에서 사용되는 고장감내 메카니즘들의 기능과 안전을 검증하는 방법과 사례를 소개한다. 최근의 복잡한 차량용 임베디드 시스템의 개발은 상위수준의 모델을 개발하여 지정된 위험 및 고장을 초래하는 결함을 시스템에 주입하고 그의 결과를 분석하여 안전을 검증하는 것이 일반적인 방법이다. 개발 목표 차량의 임베디드 시스템 모델을 개발하고, 식별된 결함의 결함모델을 준비한 뒤, 시스템 모델 기반 결함주입 도구를 이용하여 결함주입을 수행하는 시험방법과 그 결과에 대하여 논의한다. 하드웨어는 SystemC 하드웨어 설계언어를 이용하여 개발하고, 소프트웨어를 컴파일하여 실행화일을 확보하여 시험대상인 결함모델을 개발하고 이를 대상으로 결함주입시험에 대해 설명한다.
이동 에이전트 모델은 분산처리 시스템의 대표적인 형태인 클라이언트-서버 모델의 문제 해결하기위해 제시되고 있는 개념이다. 이러한 이동 에이전트 모델은 다양한 분야에서응용잉 시도되고 있으며, 특히 워크플로우 시스템에서는 효율적이고 유연하며 통합성이 뛰어난 워크플로우 시스템을 제공하기 위해 이동 에이전트를 이용하고 있다. 본 논문에서는 이동 에이전트를 기반으로 한 보다 쉽고 효율적인 워크플로우 시스템의 개발, 특히, 시간제약 개념을 지원하는 워크플로우 시스템을 개발하기 위한 이동 에이젼트 플랫폼을 설계한다.
본 논문은 불법 침입 탐지를 위한 정보시스템 구축에 있어 많은 연구가 진행되고 있는 침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)중 네트워크 기반의 오용(Misuse) 탐지 모델을 이용하여 침입 탐지 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현된 침입 탐지 시스템은 K4 인증 기준을 모델로 삼았으며, 탐지하는 시그너쳐의 분류상 Content, DoS, Probing을 대상으로 설계되었으며, 원격으로 시스템의 관리와 감독이 가능하도록 구현하였다.
정보시스템관리를 위한 위험분석시스템은 다수의 사용자가 각각의 역할과 임무에 따라 평가대상조직의 민감한 내공을 다루므로, 대상조직에 대한 역기능을 초래할 수 있다. 이에 위험분석시스템 자체의 보안을 위한 접근통제가 필요하다. 본 논문에서는 위험분석시스템을 위한 RBAC정책 모델을 제안한다. 제시한 모델은 위험분석시스템의 특성을 고려하여 연구되었으며, 역할의 상속성에 의한 권한남용 방지를 위해 금지적접근목록(n-ACL)을 적용하였다.
최근 대규모 소프트웨어 개발하는 데 있어 불명확한 의사소통을 해결하기 위해 가독성이 높은 표준화된 UML(Unified Modeling Language) 모델 중심의 모델 기반 개발 방법이 적용되고 있다. 하지만 소프트웨어 개발자들의 숙련도, 모델 및 모델링 도구의 이해도에 따라 대규모 소프트웨어에 일관성 있는 UML 모델을 적용하기에는 어려움이 발생한다. 이에 본 논문에서는 소프트웨어 개발에 일관성 있는 UML 모델을 적용하기 위한 모델 검증 시스템 개발 방법을 제시한다. 그리고 개발된 모델 검증 시스템을 함정 전투체계 소프트웨어 개발에 일부 적용하여 기능을 입증한다. 모델 검증 시스템은 개발자들이 작성한 모델들을 도메인 특성에 맞게 자동으로 검증할 수 있는 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 모델 검증 시스템을 사용하면 함정 전투체계 소프트웨어 개발에 좀 더 쉽게 일관성 있는 UML 모델을 적용할 수 있는 장점을 가진다.
본 논문에서는 얼굴 인식 시스템에서 정면 얼굴 영상의 관심 영역을 추출하는 효율적인 방법을 소개한다. 얼굴 인식 시스템은 얼굴 요소의 특징 을 이용하여 자동으로 얼굴을 구별하는 시스템이며, 얼굴 요소로는 눈, 코, 입과 눈썹을 주로 사용한다. 본 논문에서는 동적 모델을 이용하여 눈과 입을 관심영역으로 하여 이 영역을 세 단계로 나누어 추출한다. 첫 번째로 전체 얼굴 모델을 이용하여 similarity 변환을 적용하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는다. 두 번째 단계에서는 얼굴 근처에서 각각의 눈, 입 모델을 비선형 변환을 적용하여 정확한 눈과 입을 찾는다. 최종 단계에서는 이렇게 맞춘 모델로부터 전체 모델을 변형시킨 후에 변형전과 후의 적합성을 판단하여 최종 위치를 정한다. 제안한 알고리즘을 130명의 영상에 대하여 적용한 결과 눈을 정확하게 추출한 경우는 120명이고, 입을 정확히 추출한 경우는 119명이었다. 본 논문에서 제안하는 관심 영역 추출 방법은 일반적인 모델 방법에 특정 목적에 적합한 모델을 혼합한 방법으로 일반적인 모델만을 적용한 방법과 프로젝션 분석 등의 특정 목적만을 위한 방법보다 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
이 논문에서는 해양사고 예보 시스템(K-MACFOS) 개발의 주요부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 구현에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 제안하여 그 유효성을 Baltic 모델과 수정 LIP 모델과 비교하면서 검토하였다. 회귀 분산분석기법에 의한 평가결과, CD-LIP 모델이 연구대상 해역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.
지식을 재사용하는 온톨로지 모델은 재사용 수준을 높여줄 수 있는 지식 모델이라 할 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어의 재사용 보다 지식을 재사용하기 위해 개발프로세스에서 지식과 소프트웨어모델 사이에 관련성 있는 매핑을 만들고자 한다. 또한 UML을 온톨로지 모델 언어로 사용하여 UML 기반 온톨로지 모델로부터 시스템 모델을 추출하기위해 온톨로지 도메인 시스템 방법을 제안한다.
통계적 언어 모델은 자연어 처리의 다양한 분야에서 시스템의 정확도를 높이고 수행 시간을 줄여줄 수 있는 중요한 지식원이므로 언어 모델의 성능은 자연어 처리 시스템, 특히 음성 인식 시스템의 성능에 직접적인 영향을 준다. 본 논문에서는 한국어를 위한 통계적 언어 모델을 구축하기 위한 다양한 언어 모델 실험을 제시하고 각 언어 모델들 간의 성능 비교를 통하여 통계적 언어 모델의 표준을 제시한다. 또한 형태소 및 어절 단위의 고 빈도 어휘만을 범용 언어 모델에 적용할 때의 적용률을 통하여 언어 모델 구축시 어휘 사전 크기 결정을 위한 기초적 자료를 제시한다. 본 연구는 음성 인식용 통계적 언어 모델의 성능을 판단하는 데 앞으로 큰 도움을 줄 수 있을 것이다.
본 논문에서는 사용자가 별도의 훈련과정 없이 인식대상 어휘를 추가 및 변경이 가능한 가변어휘 인식시스템에 관하여 기술한다. 가변어휘 음성인식에서는 미리 구성된 음소모델을 토대로 인식대상 어휘가 결정되명 발음사전에 의거하여 이들 어휘에 해당하는 음소모델을 연결함으로써 단어모델을 만든다. 사용된 음소모델은 현재 음소의 앞뒤의 음소 context를 고려한 문맥종속형(Context-Dependent)음소모델인 triphone을 사용하였고, 연속확률분포를 가지는 Hidden Markov Model(HMM)기반의 고립단어인식 시스템을 구현하였다. 비교를 위해 문맥 독립형 음소모델인 monophone으로 인식실험을 병행하였다. 개발된 시스템은 음성특징벡터로 MFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)를 사용하였으며, test 환경에서 나타나지 않은 unseen triphone 문제를 해결하기 위하여 state-tying 방법중 음성학적 지식에 기반을 둔 tree-based clustering 기법을 도입하였다. 음소모델 훈련에는 ETRI에서 구축한 POW (Phonetically Optimized Words) 음성 데이터베이스(DB)[1]를 사용하였고, 어휘독립인식실험에는 POW DB와 관련없는 22개의 부서명을 50명이 발음한 총 1.100개의 고립단어 부서 DB[2]를 사용하였다. 인식실험결과 문맥독립형 음소모델이 88.6%를 보인데 비해 문맥종속형 음소모델은 96.2%의 더 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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