본 연구는 대화형 추천 시스템인 다중 목표 대화형 추천 시스템(MG-CRS)에서 사용되는 다양한 사전 학습된 언어 모델들을 고찰하고, 각 언어모델의 성능을 비교하고 분석한다. 특히, 언어 모델의 크기가 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능에 어떤 영향을 미치는지에 대해 살펴본다. BERT, GPT2, 그리고 BART의 세 종류의 언어모델을 대상으로 하여, 대표적인 다중 목표 대화형 추천 시스템 데이터셋인 DuRecDial 2.0에서 '타입 예측'과 '토픽 예측'의 정확도를 측정하고 비교한다. 실험 결과, 타입 예측에서는 모든 모델이 뛰어난 성능을 보였지만, 토픽예측에서는 모델 간에 혹은 사이즈에 따라 성능 차이가 관찰되었다. 이러한 결과를 바탕으로 다중 목표 대화형 추천 시스템의 성능 향상을 위한 방향을 제시한다.
횡단보도 인근에서는 보행취약자의 사고가 끊이지 않고 있으며 사고예방 및 사고의 절감을 위하여 선제적안 안전시스템의 개발이 요구되고 있다. 선제적 안전시스템의 개발을 위하여 빅데이터를 이용한 안전 데이터 도출, 영상분석을 이용한 보행자 행동특성 모니터링 시스템의 개발 및 사고감소를 위한 안전 시스템 개발이 진행되고 있다. 보행취약자 위험상황 판단에 대한 정의를 빅데이터 분석을 통해 도출하고 횡단보도 주변 안전 시스템의 개발을 기존 시스템에 적용 및 새로운 시스템을 개발하며 이에 적합한 딥러닝 영상분석 시스템을 개발하였다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용하여 객체의 검출, 분석을 수행하는 객체 검출부, 객체의 포즈와 행동을 보여주는 영상 분석부로 구성되어 있으며 기존 모델을 응용하여 최적화한 모델을 적용하였다. 딥러닝 모델의 구동은 리눅스 서버에서 운용되고 있으며 딥러닝 모델 구동을 위한 여러 툴을 적용하였다. 본 연구를 통하여 보행취약자의 검출, 추적, 보행취약자의 포즈 및 위험상황을 인식하고 안전시스템과 연계할 수 있도록 구성하였다.
본 논문 에서는 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고, 불확실한 정보를 갖는 입력 데이터에 대하여 Type-1 퍼지 논리 시스템과 성능을 비교한다. Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부 잡음에 민감한 단점을 가지고 있는 반면, Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보를 잘 표현 할 수 있다. 따라서 Type-2 퍼지 논리 시스템을 이용하여 이러한 단점을 극복하고자 2가지의 모델을 설계한다. 첫 번째 모델은 규칙의 전 후반부가 Type-1 퍼지 집합으로 구성된 Type-1 퍼지 논리 시스템을 설계 한다. 두 번째는 규칙 전 후반부에 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계한다. 여기서 규칙 전반부의 입력 공간 분할 및 FOU(Footprint Of Uncertainty)형성에는 FCM(Fuzzy C_Means) clustering 방법을 사용하고, 입자 군집 최적화(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용하여 최적의 파라미터를 설계한다. 본 논문 에서는 또한 입력 데이터에 인위적으로 가하는 노이즈에 따른 각각 모델의 성능을 비교한다. 마지막으로 비선형 모델 평가에 주로 사용되는 NOx 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 실험을 통하여 노이즈가 첨가되고, 불확실한 정보를 다루기에 Type-1 퍼지 논리 시스템 보다 Type-2 퍼지 논리 시스템이 효율적이라는 것을 보인다.
네트워크를 기반으로 하는 시스템들의 발전으로 인하여 매우 다양한 침입이 확산되고 있다. 이러한 침입을 탐지 및 대응하기 위하여 방화벽 또는 IDS와 같은 보안 솔루션들이 생겨나고 있으며 이들을 탑재한 보안시스템의 관리가 더욱 힘들어지고 있다. 더욱이 보안을 요구하는 시스템들의 환경이 다양하여 그에 적합한 보안정책을 수립하여 관리하기가 어려워지고 있다. 따라서 다양한 보안시스템의 통합관리와 각 시스템들의 침입탐지 및 대응에 대한 모델이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 광범위한 네트워크 자원을 관리하는 PBNM구조를 개선하고 보안시스템의 침입탐지 및 대응에 적합한 새로운 모델을 제시하였다. 또한 제시된 모델을 통합보안관리시스템에 적용시킴으로써 효과적인 침입탐지 및 대응을 위한 보안 정책 모델을 기반으로 통합보안관리시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 비선형 모델의 설계를 위해 Type-2 퍼지 논리 집합을 이용하여 불확실성 문제를 다룬다. 퍼지 논리 시스템의 멤버쉽 함수와 규칙의 구조는 불확실성이 존재하는 언어적인 정보 또는 수치적 데이터를 바탕으로 설계된다. 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템은 외부의 노이즈와 같은 불확실성을 효율적으로 취급할 수 없다. 그러나 Type-2 퍼지 논리 시스템은 불확실한 정보까지 멤버쉽 함수로 표현함으로서 불확실성을 효과적으로 다룰 수 있다. 따라서 본 논문에서는 규칙의 전 ${\cdot}$ 후반부가 Type-2 퍼지 집합으로 구성된 Type-2 퍼지 논리 시스템을 설계하고 불확실성의 변화에 대한 비선형 모델의 성능을 비교한다. 여기서 규칙 전반부 멤버쉽 함수의 정점 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 퍼지 집합의 정점 결정에는 입자 군집 최적화(PSO : Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 사용한다. 마지막으로, 비선형 모델 평가에 대표적으로 이용되는 가스로 시계열 데이터를 제안된 모델에 적용하고, 입력 데이터에 인위적인 노이즈가 포함되었을 경우 Type-2 퍼지 논리 시스템이 기존의 Type-1 퍼지 논리 시스템보다 우수함을 보인다.
최근 다변화된 침입에 대하여 대처하기가 어렵고, 시스템 환경에 적합한 시스템 개발과 대규모 네트워크에 대한 효율적인 침입 탐지 및 대응 구조를 갖고 있지 않는 등 단일 보안 관리의 문제점이 대두되고 있다. 그래서 대규모화 되어가는 네트워크에서 다양한 침입을 차단하기 위해서는 분산화된 보안제어시스템들의 필요성이 요구되고 있고, 다양한 보안시스템의 통합관리와 각 시스템들의 침입탐지 및 대응에 대한 모델이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 광범위한 네트워크 자원을 관리하는 PBNM 구조를 개선하고 보안시스템의 침입탐지 및 대응에 적합한 새로운 모델을 제시하였다. 또한 제시된 모델을 통합보안관리시스템에 적용시킴으로써 효과적인 침입탐지 및 대응을 위한 보안 정책 모델를 기반으로 통합보안관리시스템을 설계하였다.
UAV(Unmanned Air Vehicle) 시스템은 새로운 알고리즘과 소프트웨어 디자인에 바탕을 두고 빠르게 발전하고 있다. 빠르게 발전하는 현대의 UAV 시스템은 상황에 따른 효과적이고 지능적인 제어를 요구한다. 이에 본 논문에서는 UAV 시스템의 효과적이고 지능적인 제어를 위하여 이산사건 시스템인 조종사 모델과의 연동 모델링을 제안한다. 비행기 모델은 연속시간 시스템으로 표현되며, 자세한 표현력을 바탕으로 정량적이고 정확한 비행기 모델을 표현할 수 있다. 또한, 조종사 모델은 이산사건 시스템으로 표현되며, 각 사건과 시스템의 상태에 따른 정성적인 행동제어를 가능하게 한다. 본 연구는 한국항공대학교에서 개발한 이산사건 시뮬레이터인 DEJAVA(DEVS Java)와 연속시간시뮬레이터인 MATLAB 시뮬레이터 환경을 바탕으로 NASA에서 개발된 HL20 비행시뮬레이터와 지능제어시스템을 이용한 조종사 모델을 사용하여 구현되었다.
본 연구는 패러다임 전환이 필요한 서비스경제시대를 맞이하여 인류가 지속가능한 삶을 영위할 수 있는 새로운 경제시스템 모델 도출을 위해 수행되었다. 지난 역사시대 5천여년간의 경제운용 경험을 토대로 새로운 장기 지속가능발전 모델 구축을 시도하였다. 현재 세계는 자본주의 경제시스템이 주류를 이루고 있으나 많은 문제점을 노정하고 있고, 과거에 공산주의 시스템을 운용하기도 하였으나 실패한 모델로서 지금은 사실상 사라졌다. 사회주의시스템 등을 시도하고 있으나 인류는 이상적인 경제운용시스템을 아직 찾아내지 못하고 있다. 현재 세계는 더 좋은 대안이 없다는 이유로 자본주의 시스템을 주된 경제시스템으로 운용하고 있는데, 제4차 산업혁명의 도래 등 변화되는 경제사회환경이 일자리 부족과 불평등 심화 등 자본주의 시스템의 문제를 심화시키고 있는 상황이므로 이를 개선하는 새로운 경제시스템 모델이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 인류사회가 경험하였거나 경험하고 있는 경제운용시스템을 분석하고, 현대와 미래사회에 이상적이면서 장기적으로 지속가능할 수 있는 경제시스템 모델을 도출하였다. 장기 지속가능한 경제시스템의 조건을 먼저 제시하였다. 우선 현 경제시스템의 문제를 해결할 수 있는 모델이어야 한다. 현대경제사회의 특성과 경제 자체의 본질에 충실한 모델이어야 한다. 그리고 새로운 경제시스템은 인류를 위한 시스템이므로 인류사회의 공통원리에 기반해야 한다. 또한 장기간 지속적으로 인류경제를 발전시킬 수 있는 모델이어야 한다. 인류사회가 요구하는 평등과 자유 등 핵심 가치를 지속적으로 보장하는 모델이어야 한다. 현 경제시스템의 문제를 분석하고, 새로운 시스템에 요구되는 조건을 분석한 후, 새로운 경제시스템이 바탕을 두어야 하는 기본 공리를 제시하고, 이에 기반하여 바람직한 모델을 도출하였다. 도출된 모델의 구조와 구체적인 운용모델을 제시하였다. 향후 본 모델이 국가별로 상이한 환경에서 잘 정착될 수 있도록 운용모델을 구체화하는 연구가 필요하다. 특히 인간 이성의 한계를 보완하는 추가적인 연구가 필요하다.
근래 정보 시스템의 흐름은 생산 분야의 관리뿐만 아니라, 고객과의 관계를 중시하는 CRM(Costumer Relation Management)과 공급업체와의 협업 관계를 유지하는 eProcurement시스템에 초점을 맞추고 있다. 즉, 기존에는 단위 생산 시스템의 관리에 중점을 두었지만 최근에는 그 외부 요소들에 대한 관리의 중요성을 인식하게 되었고 이를 통징하여 공급망 관리(SCM Supply Chain Management)라고 한다. 본 논문에서는 공급망 관리에서 필요한 생산 계획수립 문제에 대해서 살펴본다. 특히 고객과의 관계에서 중요한 기능인 납기 회답을 지원하는 생산 계획 수립의 실행 주기에 대해서 살펴본다. 첫째, 단위 생산 시스템에서 사용하는 작업지시(Work Order)와 구매 지시(Purchase Order)를 생성하는 정규계획 모델에 대해서 설명한다. 정규계획 모델에서 필요로 하는 정적 정보와 동적 정보의 수집 및 계획의 실행을 담당하는 ERP 시스템과의 관계에 대해서 정의하고 정규계획 모델의 운영 주기를 정의한다. 둘째, 정규계획 모델과 상호 협조하면서 납기 회답을 지원하는 납기회답 모델의 설계에 대해서 살펴본다. 정규계획 모델과 달라지는 입력 부분의 정의와 정규계획 모델과의 상호 관계를 정의한다. 다음으로, 정해진 납기를 지키기 위해서 정규계획 모델에서 고려래야 하는 요소에 대해서 알아본다. 가장 중요한 것으로 작업 부하와 생산 용량을 고려한 계획 일자(PST)와 고객 납기와 제조 공정 LT를 고려한 계획 일자(LPST)중 최소값을 원자재의 납기 일자로 사용하는 것을 제안한다. 동시에 신규 구매 지시 계획을 생성하기보다는 기존에 발생된 구매 지시의 우선적 사용과 기존 구매 지시의 납기 일자를 고객 납기에 가장 잘 맞출 수 있도록 변경하는 방안을 제시한다. 이렇게 함으로써 최대한 고객 납기를 만족하도록 계획을 수립할 수 있게 된다. 본 논문에서 제시하는 계획 모델을 사용함으로써 고객 주문에 대한 대응력을 높일 수 있고, 계획의 투명성으로 인한 전체 공급망의Bullwhip effect를 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 동시에 이것은 향후 e-Business 시스템 구축을 위한 기본 인프라 역할을 수행할 수 있게 된다.
장점 각종 Dynamic 특성을 모델화, Recovery action등 Hardware뿐만 아니라 다양한 민감도 분석이 가능, 절차서 개선, 조직 특성 등 모듈 개념을 활용할 시에 모델화 시간이 절약 기존 방법에 비해 1/2-1/10 정도의 노력, 다른 전략 모델과의 연계가 가능, 단점 정성적 Insight를 얻기 어려움, 평가 시간이 매우 김.(중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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