요즘처럼 웹을 이용하여 저오 검색시 너무나 많은 양의 정보를 수집, 정리, 관리해야 하는 문제에 직면하게 되었다. 또한 인터넷상에는 기존의 텍스트 자료 이외에도 이미지, 사운드, 데이터 베이스 등 우리가 원하는 여러 유형의 자료가 존재한다. 하지만 웹상에서는 텍스트만을 위주로 자료를 검색, 수집, 분류를 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 XML를 이용하여 정보의 종류에 관계없이 수집할 수 있다. 이 논문에서는 이동 에이전트를 이용한 정보 검색 모형을 제시하고 이때 이동에이전트가 정보의 표현방법으로 XML를 사용한다. 또한 XML의 계층적인 특성을 활용하여 XML 문서의 분류, 병합을 할 수 있다. 따라서 수집된 정보의 정리된 형태로 쉽게 얻을 수 있다.
최근 들어 웹의 편리성과 데이터베이스의 방대한 자료를 다양한 방법으로 연동하는 기술들이 발전되어 왔다. 이에 따라 본 논문에서는 기존의 웹과 데이터베이스를 연동하는 기술에 대한 문제점을 파악하고 웹의 편리성을 살리고 데이터베이스의 방대한 자료를 효과적으로 사용할 수 있도록 스키마정보를 가지고 사용자가 직접 데이터베이스를 검색할 수 있도록 하는 가상 데이터베이스 시스템의 구조에 대한 간략한 설명과 웹상에서 Fill-in Query를 사용하여 실제 SQL Query를 하는 것과 같은 효과를 가지도록 하는 SQL처리 프로토콜에 대해 연구한다.
최근 스마트기기의 보급 증가로 모바일 PACS 시장 활성화가 기대되고 있으며, 의료영상에 대한 확인 및 확대/축소 기능에 진단 및 처방 기능까지 포함하는 다양한 형태의 서비스 확대가 예상된다. 본 논문에서는 고용량의 DICOM 이미지를 스마트기기에 효율적인 전송하기 위한 PACS 게이트웨이 시스템 개발의 중간 단계로서 설계 결과를 제시한다.
최근 웹상에 존재하는 데이터와 정보들을 사람뿐만 아니라 기계의 컴퓨터 프로그램이 이해할 수 있도록 시멘틱 추론을 기반으로 표현하는 방법은 날로 발전하고 있다. 그렇지만 상황인식 시스템을 구성하는 요소들의 모호성과 복잡성 해결을 위해 다양한 연구가 진행되고 있음에도 불구하고, 기존의 방법들은 주로 규칙기반 추론방법만 적용하여 구현함으로써 정보의 신뢰성과 정확성 확보에 있어 불합리한 요소와 추론의 한계가 많은 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 단일 추론의 한계를 보완하기 위하여 온톨로지 추론, 규칙 추론 또는 확률 추론을 상황에 따라 선택할 수 있는 다중 추론기반 상황인식 서버를 제안하고, OWL 온톨로지 및 자바기술, JADE 이동 에이전트 그리고 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$-OWL API로 구현하는 과정과 성능분석 결과를 설명한다.
최근 사회생활의 다변화로 인한 개인의 질환을 예방하고 건강을 증진시키기 위한 개인 웰니스 관리는 현대 사회의 성인에게는 필수적인 자기 관리에 해당된다. 본 논문는 이러한 웰니스 관리에 적절한 상황 모델로써 상황 데이터를 추론할 수 있는 SWRL 상황규칙과 불확실성을 표현한 베이지안 네트워크를 포함한 통합 온톨로지 기반 상황모델을 제시하였다. 제안한 상황모델에 포함된 추론 규칙은 웰니스 관리에 필요한 상황 서비스를 수행하는 액션들을 정의한다. 즉 상황 온톨로지에 SWRL 규칙을 포함함으로써 주로 웹 시멘틱에 사용되고 있는 OWL 언어를 상황인식 분야의 지식 베이스 구축에도 적합하도록 하였다. 그리고 웰니스 관리를 위해 상황 온톨로지로 표현되는 원시 상황 데이터는 센서 부정확성, 또는 개인 판단기준 차이로 인해 불확실성을 포함하므로, 어떤 논리적 상황 데이터는 불확실성을 고려하여 추론되어야 하기 때문에 본 논문은 상황 온톨로지 및 SWRL 규칙과 함께 베이지안 네트워크를 함께 표현할 수 있게 하여 OWL 상황 온톨로지 기반 규칙 추론뿐만 아니라 확률 추론을 용이하게 하였다.
최근 모바일 컴퓨팅 환경 지원을 실현하기 위한 연구가 전 세계적으로 활발히 진행되고 있으며, 나아가 그 중요성은 점점 더 증가하고 있다. 모바일 컴퓨팅 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 상황 데이터를 수집하고 적절한 가공을 통해 상황정보로 변환시켜 해석, 추론 및 학습 과정을 거쳐 사용자의 상황에 맞는 적절한 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 단일 상황추론의 한계를 개선하는 다중 상황추론과 완전히 형성되지 않은 상황정보를 기반으로 한 상황추론으로 불확실성을 지원하는 다중추론지원 분산형 상황인식 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 자바로 작성된 에이전트가 신뢰할 수 없는 호스트에서도 자신의 코드와 데이터를 노출시키지 않고 안전하게 수행할 수 있게 하는 3가지 시간제한 블랙박스 보안 방법 즉 변수 분해, 코드 어포스캐이팅 그리고 클래스 지연로딩을 제안한다. 변수 분해는 호스트가 에이전트 수행을 감시하여 에이전트 내의 데이터를 파악하는 것을 어렵게 하며, 코드 어포스캐이팅은 실행코드에 더미코드와 가상코드를 삽입하여 역컴파일 등과 같은 기법으로도 코드의 의미 분석을 힘들게 하여 에이전트를 보호한다. 그리고 클래스 지연로딩은 변수에 접근하는 함수들을 암호화하여 실행시간까지 그 접근 방법의 공개를 차단한다. 제안하는 블랙박스 보안방법들은 호스트가 에이전트 내부를 파악하는데 상당한 시간을 소요하게 하여 적어도 에이전트가 실행되는 동안은 에이전트가 보호되게 하는 보안 방법이다.
최근 들어 에이전트의 관심이 높아지면서 에이전트 시스템의 연구도 많아졌다. 특히 에이전트가 가지는 특성에 의해 여러 분야에서 에이전트의 이용도 높아졌다. 에이전트들은 특성에 의해 고정 에이전트, 이동 에이전트 등 여러 가지로 분류된다. 하지만 이들 모든 에이전트 시스템이 갖추어야 할 요소 중 에이전트 통신은 아주 중요한 부분을 차지한다. 에이전트 통신을 위해서는 에이전트간 통신언어는 없어서는 안될 부분이다. 이제까지 KQML, FIPA ACL과 같이 여러 에이전트 통신 언어가 연구되었지만 이동 에이전트를 위한 통신 언어는 없었다. 이들 언어를 이동 에이전트 통신 언어로 사용하기에는 여러 가지 문제점이 있다. 본 논문은 이를 위해서 이동 에이전트에 적합한 이벤트 통지 통신 구조를 기반으로 한 이동 에이전트 통신 언어인 MACL(Mobile Agent Communication Language)를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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