본 논문에서는 무선 센서네트워크에서 센서노드의 효율적 인증을 제공하기 위한 다중계층 클러스터 기반의 분산형 인증모델(DAMMC: Distributed Authentication Model using Multi-level Cluster)을 제안한다. 제안된 인증모델은 하나의 클러스터헤드가 CA 기능을 갖되 사용자가 정의한 m개의 다중계층을 두고 상위 클러스터가 하위클러스터를 인증하는 구조로서, 클러스터들끼리의 상호 인증 오버헤드를 해결할 수 있는 기법이다. 특히 노드 인증서 발급의 경우, 임계값 t개 이상의 클러스터 멤버노드가 분할인증서를 제공하는 경우에만 인증서가 생성되도록 비밀분산기법을 사용하여 센서노드의 효과적인 신뢰관계를 구축하였다. 제안된 DAMMC는 시뮬레이션을 통해 초기인증과정에서의 인증발급 연산시간, 노드 추가에 따른 인증발급 연산시간등이 기존 인증프로토콜에 비해 우수함을 확인하였으며, 보안성능도 변형공격, 속임 경로 공격 및 비인가된 노드 추가, 재사용 공격 등의 공격기법으로부터 안전함을 확인하였다.
정보화시대에 진입하면서 디지털 콘텐츠 활용기술이 사회 각 분야에서 각광을 받고 있으며 이와 더불어 효율적인 콘텐츠 관리와 콘텐츠 저작권보호를 위한 관련 기술연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존 저작권보호를 위한 DRM기술은 단일 CMS 도메인을 기반으로 개발되고 콘텐츠 클로벌 활용이 제한되어 정보의 교류와 공유를 효율적으로 지원하지 못하는 단점이 있다. 이 논문에서는 CMS간 콘텐츠 상호운영이 가능한 계층적 통합 메타데이터를 기반으로 콘텐츠 저작권보호를 위한 DRM모델을 제안한다. 제안 모델은 동종 및 이종 CMS간 콘텐트들이 상호유통이 가능하고 또한 유통과정에서 발생되는 저작권문제를 해결하였다.
다단상호연결네트윅의 성능평가시 실제적인 환경을 고려하기 위하여는 비균일 트래픽이 존재할 때 및 복수버퍼를 가질 때의 성능평가가 필수적이나 기존의 비균일트래픽하에서의 연구는 입력버퍼의 경우보다 상대적으로 모델링이 쉬운 출력버퍼를 가지고 있을 때를 고려한다든가 블럭킹 상태를 고려하지 못한다든, 단일버퍼만 고려한다든가 하는 결점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 입력버퍼를 가진 밴연형 다단상호연결네트윅이 비균일트래픽하에서 모델링하고 성능평가를 하는데 특히 다중의 입력버퍼를 가졌을 경우를 해석적으로 모델링하고 그 모델로부터의 결과와 시뮬레이션으로부터의 결과를 비교하여 구해진 모델의 우수성을 입증한다.
모바일 기기와 클라우드 컴퓨팅 기술의 도입은 N 스크린 서비스와 같은 새로운 콘텐츠 서비스를 가능하게 하였다. 새로운 콘텐츠 서비스 환경을 위하여 상호운용성과 다중 플랫폼(multi-platform)을 지원하는 DRM(digital rights management) 기술들이 개발되고 있으나 아직까지 콘텐츠 서비스 가입 변경에 의한 콘텐츠의 이동이나 지원 단말의 구매 등 여러 면에서 사용자에게 불편함을 초래하고 있다. 본 논문에서는 가입 서비스와 상관없이 콘텐츠의 자유로운 이동을 지원하고 사용자가 소유한 다양한 스마트 기기에서 DRM이 적용된 콘텐츠를 자유롭게 사용할 수 있도록 클라우드 컴퓨팅 기반의 DRM 서비스 모델로써 DRMaaS(DRM-as-a-Service) 모델을 제안한다.
웹 기반의 온라인 커뮤니티가 급속하게 증가함에 따라 사회적인 집단(커뮤니티)에서의 에이전트들은 안전하고 성공적인 상호거래를 위하여 서로의 신뢰도를 계산할 수 있는 형태의 믿음으로 알 수 있어야 한다. 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 주어진 피드백으로 형성된 신뢰도의 계산적 모델을 제안한다. 신뢰도는 과거의 상호작용에 기반한 평가수치의 축적으로 정의할 수 있으며, 평균 신뢰도는 믿을 수 있는 값과 믿을 수 없는 값의 분포를 고려한 중심값으로 나타낸다. 온라인 커뮤니티에서의 명성, 신뢰도, 평균 신뢰도의 관계를 구체적인 예를 통하여 설명하며, 정의한 신뢰도 모델이 어떻게 온라인 커뮤니티에서 에이전트의 이성적인 거래를 가능하게 하는가를 보여준다.
패턴 분류는 실세계의 객체를 표현한 다양한 형태의 패턴 정보를 추출하여, 이것이 어떤 부류(클래스)인가를 결정하는 것이다. 패턴 분류 기술은 데이터 마이닝, 산업 자동화나 업무자동화를 위한 컴퓨터 응용 소프트웨어 기술로서 현재 다양한 분야에서 활용되고 있다. 패턴 분류 기술의 최대 목표는 분류 성능 향상이며 이것을 위해 지난 40년간 많은 연구자들이 다양한 접근 방법들을 시도해 왔다. 주로 이용되는 단일 분류 방법들로는 패턴들의 확률적 추론에 기반한 베이즈 분류기, 결정 트리, 거리함수를 이용하는 방법, 신경망, 군집화 등이 있으나 대용량 다차원 데이터를 분석하기에는 효율적이지 못하다. 따라서 상호 보완적인 여러 분류기들을 사용해 결합을 통하여 성능 향상에 도움을 주고 있는 다중 분류기 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 다중 SVM(Support Vector Machine) 분류기에 관한 기존 연구의 문제점을 지적하고 새로운 모델을 제안한다. SVM을 다중 클래스 분류기로 확장하기 위해 일대다 정책을 기반으로 하여 각각의 SVM 출력값을 비선형 패턴을 갖는 신호로 간주하고 이를 신경망에 학습하여 최종 분류 성능 결과를 결합하는 모델인 BORSE(Bootstrap Resampling SVM by Ensemble)를 제안한다.
In this paper, we provide the new alogorithm for maneuvering target tracking in clutter environment using perception net. The perception net, as a structural representation of the sensing capabilities of a system, may supply the constraints that target must be satisfied with. The results form perception net applying to IMMPDA are compared with those obtained from IMMPDA.
In this paper, we present an algorithm that allows tracking of a target using measurements obtained from a sensor with limited resolution. The Interacting Multiple Model (IMM) algorithm has been shown to be one of the most cost-effective estimation schemes for hybrid systems. The approach consists of IMM algorithm combined with a coupled version of the Joint Probabilistic Data Association Filter for the target that splits into two targets.
본 논문은 광학 현미경으로 관찰된 데이터들을 분산 시스템이나 병렬 시스템에 구현한 소프트웨어 시스템의 설계에 대한 것으로, 이 시스템이 처리하는 데이터들이 대용량이라는 특성과 함께 다중 해상도의 특성을 갖는다. 본 시스템은 고객/서버 모델을 기반으로 하였으며, 대용량 데이터 처리시 성능에 중요한 디스크 입출력의 대역폭을 높이기 위해 힐버트 곡선 기반의 분산 알고리즘을 적용하였다. 서버부는 조정자 노드와 서비스 노드로 구성되며, 시스템의 제 구성 요소들간에는 정해진 통신 규약에 따라 메시지를 주고 받고, 상호 독립적이다. 이 시스템은 의학 교육, 원격 병리, 가상 학술 회의 등에 응용될 때 활용 가치가 높을 것으로 기대된다.
소셜러닝의 대표적 학습인 협력학습에서의 에이전트란 학습자에게 현황이든, 환경이든, 과제이든 설명해 줄 수 있거나, 보편적이고 일반적인 방법으로 독립적인 기능을 수행할 수 있는 것이다, 이를 위해서는 에이전트 사이에서의 의사소통에 관한 정보기술 표준화 방법이 요구된다. 본 연구는 협력학습에서 사용되는 각종 에이전트들의 의사소통에 관한 데이터 모델에 관한 기술을 제시한다. 따라서 이러닝 협력학습 환경을 지원하는 많은 에이전트들의 유형을 파악하고, 이 에이전트들 간의 상호 의사소통에 관한 규칙을 갖는 데이터 모델을 설계하여 그 요소들을 정의하고자 한다. 이렇게 제시된 표준화된 데이터 모델을 기반으로 하는 다중 에이전트 시스템은 여러 응용 에이전트가 독립된 프로세스로 활동할 수 있도록 정의된 통신 데이터모델에 의해 메시지 상호 교환이 가능해진다. 본 연구는 소셜러닝에서 주를 이루는 학습방법인 협력학습 중에서 다양한 에이전트를 활용하는 경우 이를 지원하는 에이전트간의 통신에 관한 의사소통 모델 응용을 통해 원활한 협력학습이 구현되도록 기여할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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