• Title/Summary/Keyword: 선택상황

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A scheme for Foreign Agent's Packet Filtering in Selective Reverse Tunneling (선택적 역 터널링시 외부 에이전트에서의 패킷 필터링)

  • 최도민;전문석
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10c
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    • pp.664-666
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    • 1999
  • Mobile IP 기술에 의해 시간 및 장소의 제한을 받지 않고 사용자가 원격지 또는 이동 중에도 정보를 처리할 수 있는 환경이 제공된다. 패킷 필터링 기술 같은 경우에는 패킷의 출발지, 목적지 주소뿐만 아니라 패킷의 이동 방향도 고려하므로 Mobile IP의 동작이 방해를 받게 될 수가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 나온 것이 역 터널링 기법인데 이 경우는 효율성이 떨어지므로 상황에 따라 역 터널링을 수행하는 선택적 역터널링 기법에 나오게 되었다. 효율성을 증진시킨 선택적 역 터널링 기법은 외부 네트워크의 보안 정책에 위배되는 패킷 전송이 이루어질 수도 있으므로 새로운 보안 정책이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 선택적 역 터널링시 외부 에이전트가 패킷 필터링 기능을 갖는 기법에 대해 제안한다. 이 기법을 적용함으로써 이동노드가 선택적 역 터널링시 외부 네트워크의 보안 정책에 부합되게 행동할 수 있도록 하였다.

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A method of operation selection in scheduling with decreasing mobilities (배정 가능 범위 축소에 의한 스케쥴링을 위한 연산 선택 방법)

  • 서영진;유희진;박도순
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.665-667
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    • 1998
  • 자동화 설계의 합성 과정 중에서 스케쥴링은 설계되는 하드웨어의 면적과 실행 시간을 결정하는 중요한 단계이다. 본 논문에서는 논문[8]의 방법으로 모든 연산의 배정 가능 범위를 축소하였으나 스케쥴링이 종료되지 않을 때 현재의 스케쥴링 상황을 매개변수로 표현하여 임의의 연산 배정 범위를 축소하기 위한 선택 함수를 제안한다. 제안한 방법에서는 배정 가능 범위가 가장 큰 연산의 ASAP 또는 ALAP중의 하나를 항상 선택하는데, 그러한 연산이 2개 이상인 경우에는 임의의 연산의 ASAP 또는 ALAP을 선택하여 축소하는 경우에 모든 연산의 배정 가능 범위의 변화량, 임의의 연산을 ASAP 또는 ALAP에 고정하였을 때 자원 제약과 그 연산의 종속성에 의한 다른 연산들의 이동 변화량, 그리고 각 파티션에 연산들의 배정을 균등하게 하는 정보를 사용하여 연산의 ASAP 또는 ALAP중에 하나를 선택한다. 이 알고리즘의 성능 평가는 5차 엘립틱 웨이브 필터를 벤치마크로 사용하였으며, 실험 결과는 모든 엘립틱 웨이브 필터에 대해 최적이었다.

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Dynamic Clonal Selection Algorithm with Gene Library Evolution using a Hypermutation (초돌연변이(Hypermutation)를 이용한 유전자 라이브러리 진화와 동적 선택 알고리즘)

  • 김정원;최종욱;김상진
    • Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.417-422
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    • 2002
  • 인공면역시스템을 이용한 침입탐지시스템 개발을 위해 적용한 동적 클론 선택(Dynamic Clonal Selection) 알고리즘과 그의 문제점을 소개하고 보다 개선된 동적 클론 선택 알고리즘을 제안한다. 이전 연구에서 침입탐지시스템이 흔히 접하게 되는 상황, 즉 과거 안정적으로 관찰되었던 정상행위가 합법적인 요인들로 인하여 갑작스러운 변화를 보일 경우 과거 생성되었던 기억탐지자가 정상행위를 비정상행위로 오류 판단하는 것을 막기 위하여 인간면역시스템의 체세포 돌연변이 (somatic hypermutation)를 이용하여 유전자 라이브러리를 진화시키는 방법을 첨가한 동적 클론 선택 알고리즘을 소개한다.

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A Study on Selective Sampling using SOM (SOM을 적용한 선택적 샘플링에 관한 연구)

  • Kim, Man-Sun;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Jeong-Sik;Kim, Sun-Hee
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2007.11a
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    • pp.38-41
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    • 2007
  • 데이타 마이닝을 위하여 수집된 대용량의 데이타를 여과 없이 기계학습에 적용하는 것은 많은 시간과 비용이 요구될 뿐만 아니라 저장 공간면에서도 비효율적이다. 선별적 샘플링은 이러한 상황에서 매우 효율적으로 적용할 수 있도록 원본 데이타의 특성을 가능한 반영하여 새로운 훈련 데이타를 생성하는 방법이다. 본 연구에서는 신경망의 하나인 SOM을 적용한 선별적 샘플링을 수행하는데 있어서 여러 가지 선택 문제를 효과적으로 해결하기 위한 실험을 수행한다. 실험 결과로는 두 가지 결과를 얻었다. 1) 충분한 맵 사이즈를 선택해야 학습 데이타의 함축적인 특성을 잘 반영한다, 2) 선택적 샘플링을 위한 유닛선택 방법에서는 의미없는 유닛을 제거함으로서 분류 성능향상을 얻을 수 있다.

Towards Real-time Routing via Avoiding Transmission Delay in Wireless Sensor Networks (전송지연요소 회피를 통한 실시간 센서 네트워크 라우팅)

  • Shin, Su-Jeong;Cha, Ho-Jung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.223-225
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    • 2005
  • 센서네트워크에서 이동물체의 경로 추적과 같이 실시간으로 패킷이 목적노드에 도착하여야 데이터가 유효한 응용의 경우에는 패킷 전송의 실시간을 보장할 수 있는 전송경로설정이 필요하다. 본 논문에서는 패킷을 전송하는데 있어서 지연시간을 증가시키는 요소인 혼잡상황과 낮은 링크 퀄리티를 가지는 경로를 회피함으로 전송지연시간을 최소로 줄이는 전송경로 설정 기법을 제안한다 네트워크의 위상에 따라 노드마다 다른 양상을 보이는 채널 부하도를 효과적으로 측정하고 네트워크의 혼잡상황을 판단하는 기준으로 삼는다. 이와 함께 링크의 전송 성공률을 이용하여 이웃 노드들의 전송경로 선택의 적합도를 계산하고 확률적으로 경로를 선택한다.

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EVALUATION OF FREQUENTIST AND BAYESIAN INFERENCES BY RELEVANT SIMULATION (베이지안 방법을 포함한 일반적 통계 추론에 대한 상관모의를 이용한 평가방법)

  • 김윤태
    • Proceedings of the Korean Association for Survey Research Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.41-62
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    • 2000
  • 현실적으로 통계추론 방법의 적용시, 그 정당성이 보장되는 기본가정이외에도 추가적인 가정이 불가피하여, 본래의 정당성이 퇴색되는 경우가 흔히 발생한다. 따라서 이런 경우에는 통계추론의 평가가 필수적일 것이나, 많은 경우에 분석적 평가를 하기에는 너무 복잡하여, 특정상황을 상정한 모의분석 평가가 주류를 이루고 있다. 본 고에서는 보다 일반적 상황에서의 통계추론의 평가를 위해 브트스트랩방법과 같이 관찰값에 의존한 모의방법(observation-based simulation)을 이용한 평가방법을 제안한다. 우선 설득력 있는 평가요소로서 구간추정시 포함확률(coverage probability)와 같은 빈도성질(frequency property)를 선택하였다. 빈도성질은 고전적 통계추론은 물론 베이지안 통계추론을 대상으로도 의미있는 평가기준으로 판단되는 바, 이를 평가요소로서 선택하고, 이의 추정을 위한 방법과, 그 추정결과의 해석과 나아가 이를 기준으로 한 통계추론 결과의 조정 방법까지 일련의 절차에 대한 방법론을 제시하였다.

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A Study of Ambient Art as Public Art (공공예술로서의 앰비언트 아트 연구)

  • Kim, You-Suk;Kim, Jae-Young;Kim, Seon-Ju;Sung, Jung-Hwan
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2008.02b
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    • pp.442-445
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    • 2008
  • 현대 도시의 새로운 이미지 창출을 위해서 공공예술은 중요한 요소이다 과거 조형적 작품으로 이루어지던 공공예술은 미디어아트, 인터렉티브 아트등 새로운 예술분야로의 접목이 늘어나는 경향이 나타난다. 그러나 인터렉티브 아트가 공공예술로 정착되기에는 가기고 있는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해서 본 논문에서는 엠비언트 아트(Ambient Art)를 활용하였다. 엠비언트 인텔리전스(Ambient Intelligence)에서 파생된 개념으로의 엠비언트 아트는 Ambient Display와 Ambient Media 등을 사용하여 사용자의 주의 없이도 환경정보를 활용하여 인터렉션을 일으켜 작품에 생명력을 부여하는 예술장르를 말한다. 기존 연구에 의하면, 엠비언트 아트는 상황인지, 개인화, 분위기, 상호작용, 자가성장의 5가지 특성을 지닌다. 그러나 엠비언트 아트가 공공예술로 사용되기 위해선 소통, 보안, 선택권의 3가지 요소가 필요하다. 공공공간이 지니고 있는 특성과 공공예술이 가지는 파급효과를 고려하면, 3가지 요소가 중요하다. 보다 높은 수준의 소통과 과도한 관객의 상황정보 수집으로부터의 보호, 관객의 작품 참여 선택권은 엠비언트 아트가 가져할 구성요소이다. 본 논문에서는 3가지 요소를 포함하는 새로운 장르의 공공예술(New Genre Public Art)의 공공 엠비언트 아트(Public Ambient Art)를 제시하여 대안을 마련하는데 의의가 있다.

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Development of Route Choice Behavior Analysis Simulator Under Various ATIS Environment (ATIS 환경하에서 운전자경로선택 분석 시뮬레이터의 개발)

  • 이청원;권병철;고승영
    • Journal of Korean Society of Transportation
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    • v.20 no.5
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    • pp.183-191
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    • 2002
  • 본 논문은 ATIS의 효과를 평가할 수 있도록 교통정보제공에 따른 운전자의 노선선택 행태자료를 수집할 수 있는 시뮬레이터 개발에 관한 것이다. 현재 이러한 행태자료를 수집하기 위해서 설문지에 의한 SP(Stated Preference) 설문조사가 널리 수행되어지고 있으나 이러한 설문조사방법은 ATIS와 같은 가상의 환경을 응답자에게 이해시킬 수 있는 설문지를 작성하기가 힘들고, 무엇보다 운전중에 느끼게 되는 time pressure를 현실적으로 반영하지 못하기 때문에 신뢰성있는 자료를 수집하는데 어려움이 있다. 시뮬레이터는 보다 현실적인 교통상황을 계산하고 적절한 인터페이스 구성을 통해 교통상황과 분석자의 설문 의도를 응답자에게 효과적으로 인지시킬 수 있다는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 세 가지 모듈(교통 시뮬레이션 모듈, 데이터베이스 모듈, 이용자 인터페이스 모듈)로 구성된 프로토타입 시뮬레이터를 개발하였다. 개발된 프로토타입의 유용성을 알아보기 위해 실제로 실시간 교통정보가 제공되는 작은 네트워크를 대상으로 파일럿 테스트를 수행하였고, 수집된 자료는 discrete choice model을 정산하는데 사용하였으며 그 분석결과는 상당히 합리적인 것으로 나타났다. 따라서, 이러한 시뮬레이터는 교통정보전략에 따른 효과를 사전에 분석해보고, 효과적인 교통정보시스템을 설계 및 운영하는데 활용될 수 있을 것이다.

A Study on Intrusion Detection System Evaluation Criteria (침입탐지시스템 평가 기준에 관한 연구)

  • 유신근;이남훈;심영철;김홍근;김기현
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10c
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    • pp.300-302
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    • 1999
  • 현재의 컴퓨터 시스템 안에서는 많은 침입이 일어나고 있으며, 이를 막기 위한 침입탐지시스템의 사용 역시 늘어나고 있는 상황이다. 침입탐지시스템 개발사들은 저마다 자신들의 시스템이 가장 우수하다고 내세우고 있는 반면 사용자의 입장에서는 어떤 침입탐지시스템을 선택해야 하는지에 대해서는 침입탐지시스템 개발사의 일방적인 광고와 선정에 의존할 수 밖에 없는 실정이다. 많은 침입탐지시스템 사이에서 사용자는 좀 더 우수한 시스템을 선택하기를 원할 것이며 개발사 역시 자신의 시스템이 우수하다는 것에 대해 입증하기를 원할 것이다. 이를 위해서는 침입탐지시스템에 대한 객관적인 평가 기준과 이에 대한 평가 방법이 필요하나 아직까지 정형화된 방법론이 없는 것이 사실이다. 본 논문에서는 우리는 이러한 상황을 해결하기 위한 침입탐지시스템 평가 방법론 개발 과정의 첫 번째 단계로 침입탐지시스템 평가 기준을 제시하려고 한다.

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Decreasing the Masking Effect by Learning Dependence Structures (의존성 구조 학습을 통한 masking 효과 축소)

  • 한경식;이수원
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1998.10c
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    • pp.15-17
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    • 1998
  • 설명 기반 학습은 시스템 성능향상에 필요한 탐색 제어 지식을 학습하는 방법으로 많이 이용되고 있다. EBL은 과거의 문제풀이 과정을 일반화하여 학습한 다음 이와 유사한 상황이 발생할 경우, 문제풀이를 거치지 않고 학습된 해답을 신속하게 제시하여 성능을 향상시킨다. 그러나 새로운 문제 해결이 과거 문제 풀이 해답에 의존할 경우, 그에 대한 해답을 신속히 구할 수는 있지만 해답의 질은 학습 결과에 의존하지 않을 때보다 오히려 못할 수 있다. 이러한 현상을masking효과라고 한다. 본 논문에서는 의존성 구조를 학습, 이용하여 이러한 masking 효과를 축소하고자 한다. 의존성 구조는 현 상태에서 선택된 연산자가 이후의 문제 풀이에 끼치는 영향을 포함하는 구조로서, 이후 유사한 상황에 대해 선택될 연산자의 적합성 및 효율성을 평가하는 기준으로 사용될 수 있다는 점에서 masking 효과를 축소할 수 있다.

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