본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 퍼지 제어기의 설계 자동화 및 최적화 기법이 제안된다. 일반적으로 퍼지 제어기의 설계는 전문가의 지식 습득에 어려움이 있으며 또한 많은 경우에 객관적으로 정당화될 수 없는 경험적이고 발견적인 지식에 의존하고 있다. 이에 따라 설계자가 예상치 못한 플랜트 매개 변수의 변동이나 돌발적인 상황에 처했을 경우 제어 성능이 떨어지기 쉽다. 또한 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수가 최적값이라는 보장도 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용하여 퍼지 제어기를 구성하는 언어 규칙 수의 최적화의 소속함수의 매개변수의 최적화를 동시에 동정할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 스케일링 팩터를 포함한 퍼지 제어기의 여러 구성 요소와 적절한 규칙의 수를 유전 알고리듬을 이용하여 체계적으로 동정하는 방법을 제안하고 증가된 최적화 대상 매개 변수로 인한 탐색 공간의 증가를 효과적으로 억제하는 방안도 아울러 제안한다. 제안된 기법의 효율성 및 정확성을 평가하기 위하여 2차 시간 지연을 갖는 플랜트에 대한 모의 실험을 수행한다. 그 결과 본 논문에서 제안한 기법에 의해 동정된 퍼지 제어기의 성능이 수동으로 동정된 제어기에 비해 정확성면에서나 규칙 수의 최소화면에서 우수함을 증명하였다.
단백질 모티프(motif)란 유사한 기능을 가진 여러 단백질 서열에서 공통적으로 발견되는 패턴으로서 단백질의 기능을 예측하는 단서로 활용된다. 현재 Prosite, Pfam 등의 데이터베이스에서 정규식(regular expression), 가중치 행렬(weighted matrix), 은닉 마코프 모델(hidden Markov model)의 형태로 4천여종 이상의 모티프가 등록되어 있다. 본 논문에서는 연관성 탐사 기법을 적용하여 Hits 데이터로부터 상당히 높은 연관성을 갖는 모티프 집단을 밝히고, 실제 자연현상에서 자주 나타나는 연관성을 교차타당성 (cross-validation) 기법을 통해 입증하였다. 이렇게 밝혀진 단백질 모티프간 연관성을 트라이 탐색 기법을 통해 웹으로 제공함으로써 단백질의 기능유추에 쉽게 접근하고자 한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 네트워크상의 서비스를 자동으로 발견하고 서비스는 자신의 능력을 광고할 수 있는 서비스 디스커버리(service discovery)가 중요하다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 서비스 디스커버리 기법과 P2P 캐슁 기법을 혼합하여 효율적인 서비스 디스커버리 기법을 제안한다. 제안한 기법은 노드 ID를 기반으로 클러스터링 하고 이를 이용하여 서비스를 검색한다. 또한 서비스 검색을 빠르게 하기 위하여 P2P 캐쉬를 기반으로 이웃 노드의 정보를 사용하여 서비스 검색 성능을 향상시킨다. 제안된 기법은 노드의 부하를 가중 시키며 병목 현상을 일으키는 중앙 서버를 사용하지 않고 많은 쿼리를 생성하는 플러딩 방식을 사용하지 않는다. 시뮬레이션을 통하여 서비스 디스커버리를 이용하는 주고받는 메시지수를 줄이고 평균 탐색 거리를 줄임으로서 전체 네트워크 로드와 응답 시간이 성능 향상 면에서 우수함을 보인다.
본 논문에서는 BPEL 기법에 OWL-S 기법을 도입하는 혼합기법을 사용하여 자동화된 웹 서비스 조합시스템을 구현한다. BPEL 기법은 에러 처리나 트랜잭션 관리와 같은 비즈니스 환경에서 요구되는 실질적인 전체 기능을 지원하고 있으나, 주된 단점은 정적 조합 기법으로써 서비스 선택 및 워크플로우 관리가 사전에 수동으로 이루어져야만 한다. 반면에, OWL-S 기법은 자동적인 웹 서비스 발견 및 통합을 실현하기 위해 기계 가독형으로 웹 서비스 기능을 묘사할 수 있는 메카니즘, 즉 온톨로지(ontology)를 사용한다. 이에 따라 호환 가능한 웹 서비스들 간의 동적 통합이 가능하고, 웹 서비스 조합 실행 시에 웹 서비스 발견이 가능하다. 그러나 이러한 기법은 아직 연구 중에 있으며, 실제 적용을 위해서는 BPEL의 상용기법이 요구된다. 본 연구에서는 BPEL4WS와 OWL-S 혼합 시스템인 SemanticBPEL의 구조를 설계하고 웹 서비스 탐색 및 통합 알고리즘을 제안한다. 특히 SemanticBPEL 시스템은 오픈 소스 툴들을 기반으로 구현되었으며, 기존에 개발되어 있는 다양한 BPEL 시스템들과 기능을 비교하여 그 우수성을 보여주고 있다.
Pub/sub 기술은 메시지 기반으로 데이터 생성자의 위치, 시간, 동기화 등에 대한 데이터에 제한 없이 접근할 수 있게 하는 특징을 가지므로, 데이터 중심 서비스를 위한 미들웨어 구축 기술로 널리 활용되고 있다. 국제 표준화 기구인 OMG (Object Management Group)에서 정의한 DDS (Data Distribution Service)는 pub/sub 기반의 미들웨어 기술로서, 미국 군용 장비의 표준 미들웨어로 채택되는 등 그 유용성이 높이 인정받고 있다. 그러나 publisher와 subscriber가 밀집된 환경에서는, 시스템 초기 부팅 시에 시스템 내 data 생산과 소비 주체가 되는 Participant와 Endpoint들을 탐색하는 과정에서의 지연 시간이 길다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 지역적으로는 넓지 않지만 시스템 내의 Participant와 Endpoint의 수가 밀집된 환경에서의 탐색 시간을 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 기존의 DDS 표준에서 정의하고 있는 표준 탐색 단계인 Participant 탐색 단계와 Endpoint 탐색 단계를 통합하고 분산 해쉬 기법의 Successor 개념을 도입하여 각 Participant마다 메시지를 전달해야 하는 대상의 수를 줄였다. 메시지 전달대상의 수를 줄임으로써 전송 프로토콜로 TCP를 적용하는 것이 가능해져, 메시지 전달의 신뢰성을 높일 수 있었다. 네트워크 시뮬레이터를 통한 성능 평가에서 본 연구에서 제안한 기법이 기존 기법에 비해 10%의 탐색 시간으로 시스템 내 Participant와 Endpoint를 발견할 수 있었다.
단백질 상호작용 네트워크는 어떤 단백질들 간에 상호 작용 관계가 있는지를 네트워크 형태로 나타낸 것이며 단백질 상호작용을 발견하거나 분석하는 것은 생명 공학에서 중요한 연구분야이다. 본 논문에서는 방대한 단백질 상호작용 데이터를 유전자 온톨로지와 연계한 시각화를 통하여 효과적으로 직관을 얻을 수 있는 효율적인 단백질 상호작용 네트워크 분석시스템을 다룬다. 단백질 상호작용 네트워크는 데이터 양이 매우 방대하기 때문에 이를 효율적으로 분석하는 방법과 효과적인 시각화 기법이 요구된다. 본 연구에서는 이를 위하여 동적이고 상호작용 가능한 그래프와 관심 노드와 그 주변 노드를 표시하며 점진적으로 탐색할 수 있는 컨텍스트 기반 탐색 기법을 도입하였다. 이 밖에도 특화된 기능으로써 단백질 상호작용과 유전자 온톨로지 간의 빠르고 자유로운 상호참조 기능과 최소 공통 조상을 사용한 유전자 온톨로지 분석 기능 등을 지원한다. 인터페이스 측면에서는 상호참조 기능을 효과적으로 사용하게 하기 위하여 유전자 온톨로지 그래프와 단백질 상호작용의 시각화 결과를 2차원 윈도우로 나란히 보여주는 인터페이스를 디자인 하였다.
최근 인터넷의 급격한 발전과 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 그리고 센서 네트워크와 같은 많은 정보들의 교환이 이루어지는 환경에서 연속적으로 전송되는 데이터에 대한 처리가 요구되고 있다. 이와 관련하여 XML 스트림 데이터에 대한 빈발구조 추출 및 효율적인 질의처리를 위한 마이닝 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 연속적으로 빠르게 발생하는 스트림 데이터로부터 유용한 정보를 발견하기 위한 기반 연구로써 트리거를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반의 XML 빈발구조 탐색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 스트림 데이터에 대한 마이닝과 연속질의 처리등을 위해 트리거를 이용하여 데이터의 흐름을 자동으로 제어할 수 있는 기반이 된다.
본 연구에서는 충북 남부 3개군 지역(옥천ㆍ보은ㆍ영동)의 중소 제조기업의 경영실태 및 애로기술을 대상으로 실증조사 되었다. 지역의 특정상황의 전제 하에 지방 중소기업들의 실질적인 문제점들을 발견하고, 그 개선 방안을 탐색함은 물론 산ㆍ학ㆍ연 컨소시엄 사업의 성공적인 수행을 위해 시도되었다. 세부적으로는 중소 제조기업의 경영 및 애로기술 특성을 일반적 사항, 경영애로요인, 경영전략, 현장개선기법, 정보화, 제품 및 공정 기술상의 애로기술 현황파악의 6개 영역으로 조사되었다. 조사결과들은 추후 산ㆍ학ㆍ연 공동기술개발 사업에 있어 창의적, 틈새적 과제발굴 및 신제품 기술개발의 토대마련이 될 뿐 아니라, 지역경제 발전을 위한 산ㆍ학ㆍ관의 지원 전략 수립에 적극 활용 될 것으로 판단된다.
이 연구는 한국학의 주류를 이루는 연구영역들의 기원과 발전경로를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝과 주경로 분석(main path analysis, MPA) 기법을 수행하였다. 이를 위하여 전통적인 인문학 연구방법론이 아닌 디지털 텍스트를 기반으로 한 정량적 분석을 시도하였고 인용 데이터베이스를 활용하여 인용정보가 포함된 한국학 관련 문헌들을 수집하고 직접 인용 네트워크를 구축하여 한국학 분야 주경로를 추출하였다. 주경로 추출 결과, 한국학 인문분야에서는 키루트(key-route) 주경로 탐색에서 두 개의 주경로 군집(①한국 고대 농경문화(역사·문화·고고학), ②한국인의 영어습득(언어학))이 발견되었고, 한국학 인문·사회분야에서는 키루트 주경로 탐색에서 네 개의 주경로 군집(①한국 지역(공간)개발·조경, ②한국 경제발전(경제원조·소프트파워), ③한국의 산업(정치경제학), ④한국의 인구구성(남아선호)·북한경제(빈곤·중국협력))이 발견되었다. 이 연구의 결과가 한국학의 정체성을 파악하는데 기존의 지엽적 분석에서 벗어나 한국학이라는 학문에서 논의되고 있는 주 영역의 발전과 진화를 거시적으로 분석·제시함으로써 한국학이 가지는 포괄성과 모호성을 다소 해소하고 한국학 외연을 가시적으로 조망하는데 기여할 수 있으리라 기대한다.
최근에 매쉬업은 미래 IT 융합 서비스의 효과적인 구현 방법으로써 그 관심도가 점점 높아지고 있으며 그들의 활용도 매우 다양하다. 그렇지만 이러한 높은 관심에도 불구하고 Open API들을 매쉬업 속으로 결합할 때 여러 가지 이슈들이 있을 수 있다. 첫째, 포털사이트들은 매쉬업에서 사용 가능한 수많은 API들을 제공하고 있는데, 이들에 대한 적합한 API들을 수동으로 탐색하고 발견하는 것은 매우 힘들고 많은 시간이 소비되는 작업이다. 둘째, 현존하는 어떠한 매쉬업 포털 사이트들도 전통적인 SOAP 기반 웹 서비스 분야에서 보였던 것처럼 API들을 찾고 통합하는데 시맨틱 기법을 활용하는 사이트는 없다. 세째, 적합한 API들을 발견하였더라도 특별한 기술적 훈련 없이 값어치 있는 매쉬업을 생성하기란 현실적으로 어려운 일이다. 본 논문에서는 위와 같은 이슈들을 해결하기 위해 먼저 기존의 SOAP 기반 웹 서비스 분야에서 사용된 시맨틱 기반 기술 및 알고리즘들을 최소의 수정만으로 재사용할 수 있음을 보인다. 다음으로, 조합 가능한 API들을 발견하기 위해 어떻게 API 특성들이 신택틱하게 정의되고 시맨틱하게 묘사될 수 있는지 보인다. 그러고 이러한 신택틱/시맨틱 정보들이 어떻게 Open API들의 발견과 조합에 도움을 줄 수 있는지 보인다. 마지막으로, 동적 Open API 조합을 위한 대화형 목표 지향 접근 방법을 제안한다. 여기서 최종 매쉬업은 API들의 순차적 접근 방법에 의해 점차적으로 각 단계에서 하나씩 새로운 API가 조합에 첨가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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