본 고에서는 인터넷 공동체 안에서 보안문제를 어떻게 해결할 것인가에 대하여 시스템과 네트워크 관리자가 구축해야 할 인터넷 보안정책에 관한 보안정책의 개념, 보안목표의 설정, 보안정책의 구축단계 등을 다룬다. 특히 인터넷 사이트 보안정책에서 다루어야 할 영역과 방화벽 보안정책을 중심으로 서술한다.
본 연구에서는 바이레벨 문제를 풀기 위한 2가지 접근법, 즉 Cournot-Nash 게임과 Stackelbgerg 게임을 서로 비교하기 위한 것으로, 하위문제가 결정적인 통행배정문제(deterministic traffic assignment)인 경우와 확률적 통행배정문제(stochastic traffic assignment)인 경우로 구분하여 분석한다. 바이레벨 프로그램(bi-level program)은 상위문제(upper level program)과 하위 문제(lower level program)로 구성된 수리적인 문제로 상위문제는 목적하는 특정함수를 최적화시키는 형태이며, 하위문제는 통행자의 행태를 반영하는 형태로 구축된다. 기존에 제시된 알고리듬중 바이레벨문제의 대표적인 풀이 알고리듬인 IOA(Iterative Optimization Assignment) 알고리듬과 기종점 통행행렬추정(OD matrix estimation)에 주로 사용되는 IEA(Iterative Estimation Assignment)은 상위문제와 하위문제가 서로 독립적으로 존재하면서 설계변수와 통행량을 서로 주고받는 형태를 갖고 있어 Cournot-Nash 게임형태이다. 이에 반해, 최근에 제시된 민감도분석(Sensitivity analysis)을 기초로 한 알고리듬들은 상위문제에서 결정된 설계변수 변화에 대해 하위문제의 통행량변화를 민감도를 통해 고려하기 때문에 Stackelbeg게임이라고 볼 수 있다. 본 연구에서는 이들 알고리듬들을 비교하는 데 연구의 목적이 있으며, 기존에 제시된 기법과는 다른 좀 더 효율적인 접근법을 제시한다. 예제 교통망을 이용하여 제시된 모형들을 비교해본 결과, 결정적인 통행배정모형을 하위문제로 설정한 경우에는 두가지 접근법 모두 동일한 상위목적함수 값을 보여 우위를 판단할 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 초등과학영재의 가설설정 능력과 가설설정에서 나타나는 특성을 탐색하고 메타인지와의 관계를 분석하는 데 목적을 두었다. 본 연구의 연구대상은 2013학년도 광역시 소재 대학교 부설 과학영재교육원 초등과학반 19명으로 선정하였으며, 가설설정 서술형 검사지, 메타인지 검사지, 과학수업방법 선호도 조사지를 활용하여 자료를 수집하였다. 가설설정 검사지의 서술형 응답자료는 가설의 내용이 과학지식에 기반하고 논리적으로 설정한 과학적 가설인지 또는 비과학적 가설인지로 분류하였으며, 비과학적 가설의 특성을 분석하였다. 연구결과, 초등과학영재들이 제시한 가설에서 과학적 가설은 47%(38개 가운데 18개)로 나타나 낮은 수준이었다. 특히 비과학적 가설은 53%로 인과관계가 분명하게 드러나지 않거나, 검증 불가능한 가설을 제시하는 특성이 가장 빈번하게 나타났다. 또한 가설설정 능력 및 가설의 특성은 탐구문제와 변인을 추출하는 과정을 제시하는지 여부에 따라 차이가 나타났다. 탐구문제와 변인추출과정이 제시된 경우에 더 높은 가설설정 능력을 보여주었다. 메타인지는 선행연구의 연구대상인 과학영재보다 높은 수준으로 나타났으며, 계획, 점검, 조절 가운데 점검 전략을 가장 빈번하게 사용하였다. 탐구문제를 스스로 제시하고 변인을 스스로 추출해야 하는 비구조화된 상황에서는, 가설설정 능력과 메타인지의 하위요소 조절 사이에 유의미한(p<.05) 상관이 있었으며, 메타인지의 계획과 조절 사이에도 높은 상관을 보였다. 메타인지의 조절 수준이 높은 학생들과 낮은 학생들의 가설설정 능력과 선호하는 과학수업방법에서도 차이나 나타났으며, 메타인지의 조절 수준이 낮은 학생의 경우는 가설을 스스로 설정하고 변인을 스스로 추출하는데 어려움을 겪는 것으로 나타났다.
경로설정 및 파장할당(RWA: Routing and Wavelength Assignment) 문제는 파장 분할 다중화 기술에 기반한 차세대 광 인터넷 백본망에서 주목되는 기술중의 하나이다. 이러한 광 인터넷 망에서 연결요구에 대해 최적의 경로를 선택하여 선택된 경로에 효율적으로 파장을 할당하는 RWA문제는 매우 중요하다. 본 논문에서는 경로 충돌 그래프 개념과 송신노드-수신노드 간의 MAX_EDP(Maximum Edge Disjoint Paths: 최대 링크 비 중복 경로) 알고리즘을 이용한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 또한, 이에 대한 모의실험을 통해 제안한 방법과 기존의 BGAforEDP 알고리즘과의 성능분석을 통해 효율성을 검증한다. 모의 실험결과 제안된 방식이 기존의 방식보다 고정된 네트워크 토폴로지(NSFNET)에서는 최대 20$\%$, 랜덤 토폴로지에서는 최대 32$\%$정도의 성능향상을 보인다.
실제 많은 차량경로결정문제(Vehicle Routing Problem: VRP)에서 차량의 이동속도는 도로의 교통량 등의 인에 의해 시간에 따라 변화하고 서비스 수량이 고객의 운영상태에 따라 달라질 수 있다. 이러한 사실에도 불구하고, 거의 대부분의 VRP 기법에서 차량속도와 서비스 수량을 확정적으로 가정하거나 평균값을 사용하는 이유는 알고리즘 적 분석의 어려움 때문인 것으로 알려져 있다. 이에 따라 확정적 VRP 기법들에 해 구해진 해는 실제 적용에서 그 유효성에 대해 심각한 이의가 제기될 수 있다. 그러나 만일 잘 알려진 정적 VRP 기법들이 확률적 상황에서도 뛰어난 성능을 보인다면, 실제 차량경로계획 상황에서 이들 확정적 기법들이 복잡하고 난해한 확률적 VRP 기법을 대신할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 확률적 환경에서 네 가지 확정적 VRP 기법들의 성능을 평가하는 계산실험 연구를 소개한다. Solomon의 다양한 실험문제를 사용하였으며, 모든 문제에서 hard 및 soft 서비스 시간대를 설정하였다. 그리고 지점간 차량이동시간과 고객들의 서비스 물량은 세 가지 확률분포로써 나타내었다. 실험결과, 특정 확정적 VRP 기법이 특정 확률적 환경에서 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다
무선 센서 네트워크에서 위치측정 문제는 위치가 알려진 일부 고정 노드들을 기준으로 나머지 노드들의 위치를 결정하는 문제이다. 기존의 많은 위치 측정 기법들은 고정 노드들로부터의 거리나 각도의 측정값을 기반으로 multilateration 이나 삼각기법(triangulation)을 사용한다. 본 논문에서는 서로 전송 범위 내에 있는 노드 쌍에 대해서 가중치를 주어 미지 노드들의 위치를 계산하는 새로운 중앙 집중적 알고리즘을 제안한다. 본 기법은 단순하다는 장점을 지니며, 위치 측정 문제가 일차원 행렬 방정식으로 정형화 될 수 있음을 보여준다. 이러한 일차원 행렬방정식이 유일한 해를 가짐을 수학적으로 증명함으로써 모든 미지 노드들의 위치를 유일하게 결정할 수 있음도 보인다. 가중치는 다양하게 설정될 수 있으나 현실적으로 활용될 수 있을 만한 세 가지 가중치 설정 방법을 제시한 후 시뮬레이션을 통해 성능을 비교 분석한다.
문서 분류에서의 one class 분류 문제는 오직 하나의 범주를 생성하고 새로운 문서가 주어졌을 때 그 문서가 미리 만들어진 하나의 범주에 속하는가를 판별하는 문제이다. 기존의 여러 범주로 이루어진 분류 문제를 해결할 때와는 달리 one class 분류에서는 학습 시에 관심의 대상이 되는 하나의 범주와 관련이 있는 문서들만을 사용하여 학습을 수행하기 때문에 범주의 경계를 정하는 것은 매우 어려운 작업이다. 이에 본 논문에서는 기존의 연구에서 one class 분류 문제를 해결할 때 관심의 대상이 되는 예제의 일부를 부정 예제로 간주하여 one class 문제를 two class 문제로 변환하고 추가적으로 새로운 가상 부정 예제를 설정하여 학습을 수행하였던 방법에서 더 나아가 범주화를 위한 적절한 부정자질을 선택하고 이를 긍정자질과 함께 사용하여 학습을 수행한 후 SVM을 통하여 범주화 성능을 학인 해 보기로 한다.
이 연구는 한국어의 형태 분석(Morphological Analysis) 과정에서 도출되는 품사 중의성 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시해 보고자 하는데 목적이 있다. 강승식(2002)에서는 품사 중의성 문제를 품사 체계의 대 중 소분류에 따라 크게 세 가지로 나누고, 이를 1 2 3차 품사 중의성으로 구분하였다. 본고에서는 이에 해당하는 예를 각각 명사-부사 통용어, 보조용언 구성, 고유명사 등을 중심으로 살펴보고, 이들의 중의성 문제 해결에 필요한 방법들을 형태적, 통사적 조건들을 중심으로 설정하고자 한다. 결과적으로 통용어 문제 해결을 위해서는 통 용어를 표시할 수 있는 중간표지를 부여하는 방법을 주장할 것이다. 그리고 본용언과 중의성을 보이는 보조용언구성에서는 본용언간의 결합 관계도 함께 고려한 규칙을 제안하는 바이며, 고유명사의 중의성 문제는 고유명사의 범위를 '특정한 개체성'을 지니는 것으로 제한함으로서 실제 형태 분석에서의 모호성을 해결할 수 있는 방법을 주장할 것이다.
문서 분류에서의 one class classification 문제는 오직 하나의 범주를 생성하고 새로운 문서가 주어졌을 때 미리 만들어진 하나의 범주에 속하는가를 판별하는 문제이다. 기존의 여러 범주로 이루어진 분류 문제를 해결할 때와는 달리 one class classification에서는 학습 시에 이미 정해진 하나의 범주와 관련이 있는 문서들만을 사용하여 학습을 수행하기 때문에 범주의 경계를 정하는 것이 매우 어려운 작업이며 또한 분류기의 성능에 있어서도 매우 중요한 요소로 작용하게 된다. 본 논문에서는 기존의 연구에서 one class classification 문제를 해결할 때 관심의 대상이 되는 예제의 일부를 부정 예제로 간주하여 one class문제를 two class문제로 변경시켜 학습을 수행했던 것에서 더 나아가 추가적으로 새로운 가상 부정 예제를 설정하여 학습을 수행하고, SVM을 통하여 범주화 성능을 확인해 보기로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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