무선 통신 기반의 유비쿼터스 센서네트워크에서는 현재까지 신뢰성 보장에 대해서는 거의 언급되거나 논의되지 않았던 영역이다. 하지만 센서네트워크의 서비스 확대를 위한 어플리케이션을 찾고자 할 때 가장 중요하게 생각되어지는 것이 바로 신뢰성이 된다. 이 신뢰성이 확보된다고 하면 신뢰성이 바탕이 되는 기존의 인터넷의 바탕의 서비스가 USN에 침투되기도 용이하며 더불어서 신뢰성이 바탕되는 새로운 서비스의 추가도 가능해 진다. 이처럼 USN에서도 신뢰성은 서비스 확대의 차원에서 현시점에서 우선적으로 고려되어야 하는 사항이 되었다. 이에 본 논문에서는 현재까지 연구되었던 방법들을 정리하고 이러한 방법들을 분석하고 비교하고자 한다.
한국어 동사의 굴절은 (1) 접사의 누적 (2) 어간과 접사의 변이형 (allomorphy) (3) 원격한 접사의 꼴이 어간에 민감한 점 등의 이유로 단순한 접사 추출(affix-stripping)에 의한 형태소 분석이 감당하기 어려운 부분을 갖고 있다. 따라서 형태소에 바탕을 둔 형태이론보다 더 세련된, 낱말에 바탕을 둔 형태이론이 요구되는데, 이 논문에서는 "낱말 패러다임 형태이론 (Word and Paradigm Morphology)"에서 실현규칙(rules of realization)이 언급하는 요소 중의 하나인 굴곡 부류(inflectional classes)가 어떻게 설정되어야 할 것인가를 다룬다. 특정한 형태 통사적 속성들(morpho-syntactic properties)이 실현될 때 (1) 주요 어간(primary stem)이 요구되느냐 아니면 부차 어간 (secondary stem)이 요구되느냐, 그리고 (2) 접사의 어떤 꼴이 요구되느냐에 바탕을 두고 한국어의 동사를 열 다섯개의 굴절 부류로 분류한다.
본 논문에서는 네트워크의 구성 정보를 바탕으로 상위 수준에서 하위 수준으로 정책을 변환할 때 나타나는 기존 정책과의 충돌을 탐지하고 순응시키는 메커니즘을 소개한다. 대규모 네트워크는 라우터, 스위치, 방화벽 침임 탐지 시스템, 일반 호스트 등과 같은 다양한 종류의 장비로 구성되어 있으며. 이러한 것들은 각기 다른 접근 일 제어 형식을 가지고 있다. 따라서 트래픽에 대한 일괄적인 통제가 어렵고, 외부의 공격에 대한 신속하고 효과적인 대응이 불가능하다. 또한 대규모 네트워크를 구성하고 있는 장비들을 제어하기 위해서는 그러한 장비들이 포함되어 있는 서브 네트워크의 세부 점보와 각 장비의 고유한 설정 규칙을 필요로 한다. 이러한 점은 대규모 네트워크를 상위 수준의 계층에서 관리를 어렵게 한다. 때문에 하부 계층의 구조나 정보와는 독립적으로 추상화된 고수주의 보안 정책 설정을 위한 도구가 요구된다 이것은 상위 수준의 보안 정책 표현 기법, 하위 수준의 보안 정책 기법, 상위 수준의 보안 정책과 네트워크 구성 정보를 바탕으로 하위 수준의 보안 정책을 도출하는 기법 하위 수준의 보안 정책을 실제 네트워크 구성 요소에 적용하는 기법 등의 네 가지 연구로 구분된다. 본 논문에서는 이 네 가지의 연구와 기법을 바탕으로 관리 네트워크에 새로운 정책이 전달될 때 기존의 단순한 정책 선택을 벗어난 서로의 정책을 변환한 ACL을 최대한 순응시키는 메커니즘을 제안한다
교통량이 급속히 증대되어 감에 따라 도로 운영의 효율성을 높이기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존의 연구들은 각 도로에서 측정된 교통량을 바탕으로 최적의 경로를 찾고자 하였다. 하지만 각 도로들의 교통량은 서로 연관이 되어있으며 서로 영향을 미치고 있으므로, 이 영향에 대한 연구가 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 서울 도심 내 16개 지점에서 측정한 교통량 시계열 데이터를 바탕으로, 각 도로 간 서로 미치는 영향을 측정하였다. 각 도로 간 영향력은 Transfer entropy를 측정하여 계산하였으며, 본 분석을 통해 서울 도심 도로의 상호영향력을 바탕으로 네트워크를 구축할 수 있었다.
본 논문에서는 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 나타난 개개인의 이동성 모델을 바탕으로 각 개인의 이동성 모델에서 나타난 군집들의 관계를 분석해 개인이 속한 집단의 이동성 모델을 만든다. 집단 이동성 모델은 개인의 모델에서 나타난 군집을 이용하는데, 각 군집을 만드는데 필요한 위치 정보들과 군집의 중심, 군집간의 거리의 값을 계산하여 새로운 통합 군집을 만든다. 새로 만드는 군집은 각 특징에 따라 Micro Cluster, Macro Cluster의 2가지로 분류하였다. 실제 수년간 수집한 2명의 통합 개인 이동성 모델을 바탕으로 집단 이동성 모델을 생성한다. 집단 이동성 모델 생성에는 R Language를 사용하였고 결과 모델을 지도상에 표시할 수 있다.
최근 추천 서비스 시스템의 높은 서비스 만족도와 스마트 디바이스들의 빠른 발전과 높은 보급률로 인해 모바일 환경에서의 추천시스템들이 높은 필요성이 증대되고 있다. 이러한 추천 시스템들 중에서도 개인의 성향을 바탕으로 서비스를 제공하는 추천 시스템들이 큰 인기를 얻고 있는 추세이다. 추천 서비스 중에서도 꾸준하게 국내에서 소비량과 관심이 증가하고 있는 와인에 대한 서비스를 제공하고자한다. 국내 와인 소비량이 10년 만에 약 84%가 증가함을 통해 소비자들의 와인에 대한 관심이 꾸준하게 증가하고 있는 점을 알 수 있다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 개인의 성향을 바탕으로 선호하는 와인을 추천해주는 서비스 시스템을 제안 및 구현하고, 해당 시스템을 모바일 디바이스를 통해 제공해주는 어플리케이션을 설계 몇 구현하였다.
하나의 애플리케이션은 기업의 업무를 분석하여 어떻게 만들지 설계를 하고, 설계를 바탕으로 설계의 내용을 그대로 개발로 구현하게 된다. 설계의 내용을 그대로 개발로 반영하기 위해 소스코드에 대한 설계도 이루어져야 한다. 다양한 방법에 대해 연구되어 왔지만, 경험기반의 설계가 반영되어 설계자 및 개발자 간에 의사소통의 오류가 발생하고, 미경험자가 설계절차를 수행하기에는 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 분석된 업무를 바탕으로 정의된 화면설계를 바탕으로 클래스로 변환되는 절차를 제안하여 초심자가 효율적으로 설계절차를 수행할 수 있을것이며, 개발자 간에 원활한 의사소통이 이루어질 것이라 기대한다.
금석문의 영상데이터를 디지털 형태로 검출하고, 영상신호처리 알고리즘을 사용하여 신호의 특성을 분석하고 그 결과를 제시하였다. 대상체는 비석에 음각된 문자로 하였다. 대전 주변의 백제권에서 몇몇 유형의 음각 문자를 형태별로 분류하여 디지털 이미지화한 다음, 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역의 신호패턴을 추출하였다. 먼저 칼라 이미지를 grey tone으로 변환한 후, 전처리 과정을 거쳐 이미지의 노이즈나 불명확성을 제거하고 히스토그램 전 영역에 걸쳐 스케일 확장시켰다. 문자가 각인된 정보영역과 바탕영역을 구분하여 무작위로 소이미지 샘플을 취득하고 각 소이미지의 신호패턴을 분석하였다. 그 결과를 중첩의 원리를 이용하여 합성한 후 영역별 신호분석 패턴을 정형화하였다. 유형별로 다소 차이를 보이나 두 영역의 이미지 분석 결과는 차별성을 보였다. 문자 영역은 grey level 범위가 좁고 한정되며 일관성을 보이는데 비해, 바탕영역은 범위가 넓고 광범위하였다. 두 영역의 교차 레벨 범위는 극히 제한적이었으며 패턴 분리에 큰 영향을 끼치지 못하였음이 밝혀졌다. 이 일련의 과정은 알고리즘화되어, 1-2분 정도의 사전 작업만 하면 프로그램에 의해 문자를 추출할 수 있다. 이러한 사실들은 종래 무리한 탁본 작업에만 전적으로 의존하던 금석학 분야의 디지털화를 가능케 할 수 있다.
모형 검증을 통한 시스템 명세의 정형적인 검증은 상태 폭발 문제로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 여러 개의 병렬 프로세스로 구성된 시스템에서 지수적으로 증가하는 상태의 객수로 인해 현실적으로 모형 검증을 적용하는 것이 불가능한 경우가 많다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 시스템을 모듈 단위로 생각하여 정형 검증을 시도하는 많은 연구가 수행되고 있다. 병렬성을 중요한 특성의 하나로 하는 Statecharts 또한 널리 사용되고 있음에도 불구하고 아직 모듈을 바탕으로 검증을 수행하려는 시도가 그리 많지 않다. 본 연구에서는 내장 소프트웨어 시스템에 널리 사용되는 Statecharts명세를 모듈을 바탕으로 검증하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 Statecharts에서의 모듈을 정의하고 그와 같은 정의를 바탕으로 여러 개의 모듈로 구성되어 있는 Statecharts 명세의 모듈 기반 검증 방법을 제안한다. 여기서 사용되는 모듈 기반 검증은 환경에 대한 가정이 만족된다면 모듈을 반드시 주어진 성질을 만족한다는 가정-보증 추론(Assume-Guarantee Reasoing)을 이용한다.
본 연구에서는 인권의 측면에서 AI 모델이 향상된 답변을 제시할 수 있는 방안을 모색하기 위해서 AI가 인권의 문제를 고민하는 전문가와 자신의 문제를 해결하고자 하는 사용자 사이에서 어느 정도로 도움을 줄 수 있는가를 정량적, 정성적으로 검증했다. 구체적으로는 국가인권위원회의 결정례와 상담사례를 분석한 후 이를 바탕으로 좀 더 나은 답변은 무엇인지에 대해 고찰하기 위해서 인권과 관련된 질의 응답 세트를 만든다. 질의 응답 세트는 인권 코퍼스를 학습한 모델과 그렇지 않은 모델의 생성 결과를 바탕으로 한다. 또한 생성된 질의 응답 세트를 바탕으로 설문을 실시하여 전문적인 내용을 담은 문장에 대한 선호도를 분석한다. 본 논문은 대화형 생성 모델이 인권과 관련된 주제에 대해서도 선호되는 답변을 제시할 수 있는가에 대한 하나의 대안이 될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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