정보 보호의 목표는 정보자산의 기밀성, 무결성, 가용성을 보장함으로써 정보시스템의 신뢰성과 안전성을 확보하고 이를 통하여 기관이나 조직에서 추구하는 사업에 대한 영속성 보장의 기반을 제공하는 것이다. 접근 제어는 정보 보호의 목표인 기밀성, 무결성을 하기 위한 수단으로 많이 사용된다. 즉, 인가받지 않은 주체에게는 접근을 허용하지 않고, 인가된 주체에 대해서는 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위해 정보에 대한 접근 제어를 한다. 그러나 가용성 측면을 무시하고 기밀성과 무결성만을 지나치게 강조할 경우 사용자에게 제공되는 정보는 이미 과거의 정보가 되어 아무런 가치가 없을 수도 있다. 이에 본 논문에서는 정보 보호의 3대 목표를 모두 만족하는 접근제어 시스템을 구축하는데 있어서 바람직한 방향을 제시하고자 한다.
SAR imaging 시스템 전파환경에서 목표물의 정보를 성공적으로 추출해 내기 위해서는 반사된 신호를 수신할 때 Coherent detection이 필수적이다. 수신시 Incoherent detection은 복소 위상오차 형태로 나타나서 실제 목표물의 영상에 심각한 Degradation을 야기시켜 치명적인 결과를 초래하게된다. 본 논문에서는 하나의 목표물에서 수신되는 신호를 파동방정식으로부터 모델링하고 모델링된 신호의 각 주파수대의 조합에 의해 전체 수신신호로부터 위상오차의 기울기를 유도한다. 더욱더 정확한 위상오차를 추정하기 위해 추정된 위상오차로부터 수신신호에 포함된 오차를 제거하고, 오차가 제거된 신호의 대역폭을 추정한다. 추정된 대역폭에 맞도록 알고리즘에 재 적용시켜 교정되지 못한 오차를 추정해 나간다. 이때 반복적인 위상오차 제거기법을 적용하고 Iteration의 종료를 자동으로 결정하기 위해 지능형 대역폭 추정 기법을 제시한다. 컴퓨터의 모의 실험에서, 위상오차를 포함한 수신 신호로부터 알고리즘을 적용하여 오차를 제거하고,, Wavefront Reconstruction 기법에 적용시켜 알고리즘의 성능을 영상으로 확인한다.
어떤 미로환경 내에서 로봇이 스스로 목표물을 찾기 위해서는 탐색경로를 결정하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 'Y'형 미로에서 목표물을 탐색하기 위하여 Dynamic Programming을 적용한 미로 탐색 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 규격화된 미로 블록을 만들고, 먼저 기존에 연구 되었던 자수법 알고리즘을 자율이동 로봇에 적용해 'Y'형 미로 블록을 탐색하게 한다. 그리고 본 논문에서 제시한 Dynamic Programming을 이용한 미로탐색 알고리즘을 자율이동로봇에 적용하고 미로를 탐색한 후 이두가지 알고리즘을 적용한 로봇의 주행 결과를 각각 비교해 봄으로서 Dynamic Programming을 적용한 자율이동로봇의 미로탐색 방법의 성능을 확인한다.
우리나라 최초의 다목적 실용위성인 아리랑 1호는 지난 2003년 2월 21일부로 목표 하였던 임무운영기간 3년을 완수하였으며, 현재는 연장 운영을 하고 있다. 당초 목표했던 3년의 임무 수명을 뛰어 넘어 향후 2∼3년은 더 운영할 수 것으로 예측하고 있다. 따라서 위성체의 각 서브시스템의 상황을 분석하고 발생한 문제에 대해 신속히 대처하는 것이 중요하다. 아리랑 1호는 크게 탑재체, 자세제어계(AOCS), 전력계(EPS), 추진계(PS), 열제어계(TCS), 원격측정명령계(TC&R)의 Subsystem으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 발사부터 목표 임무운영기간까지 서브시스템 중 원격측정명령계의 상태를 분석 정리하였으며, 초과운영에 있는 현 시점의 상태를 정리하였다.
본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.
로봇 축구 경기를 위해서는 경기장의 임의의 시작점에서 목표점으로 장애물을 피해 갈 수 있는 능력이 필요하다. 이러한 경로 계획을 학습하기 위해서 다양한 상황을 모두 고려할 경우 학습량이 급격히 증가한다. 그러나 많은 실제적인 학습 문제에 있어서는 가능한 모든 학습 데이터를 사용하지 않고도 원하는 학습 효과를 가져올 수 있음이 알려져 있으며, 이러한 경우 데이터를 스스로 선별하여 학습하는 능동적 학습 방법이 효과적이다. 본 논문에서는 진화 알고리즘을 사용하여 실시간에 경로 계획을 하기 위한 새로운 능동적 학습 방법을 제시한다. 제안되는 방법은 두 개의 진화 알고리즘으로 구성되는데 하나는 주어진 시작점-목표점간의 최적 경로를 찾는데 사용되고 또 다른 하나의 진화 알고리즘은 유용한 시작점-목표점들의 쌍을 탐색하는데 사용된다. 이 방법은 계산 시간의 여유가 있을 때 다양한 문제를 스스로 제시하고 해결하는 법을 학습해 놓고 후에 실제 문제가 주어질 때 기존의 문제와 가장 유사한 문제를 찾아 실시간에 해결함으로써 기존의 진화 알고리즘에 의한 경로 계획법들이 갖는 실시간성에서의 단점을 개선할 수 있다. 실험을 통하\ulcorner 제안된 두 가지 진화 알고리즘의 성능을 실험적으로 검토한다.
전 세계적으로 에너지 소모량 절감 및 온실가스 배출 감소가 중요한 문제로 대두되고 있으며, 온실가스 배출 절감을 목표로 다양한 노력을 기울이고 있다. 우리나라도 2020년까지 국가 온실가스 감축목표를 2005년 대비 4% 감축하는 것으로 설정하고 정책입안, 기술개발 등 다양한 노력을 경주하고 있다. 연구결과에 따르면 ICT 산업은 세계 온실가스 배출량의 2%를 차지하고 있으며, 지속적으로 증가추세에 있는 것으로 조사되었다. 또한, ICT 산업이 세계 온실가스 배출량의 최대 30%를 절감할 수 있는 가능성을 내재하고 있는 것으로 조사됨에 따라, ICT 산업, 특히 네트워크 분야에서의 에너지 절감을 위한 노력의 필요성이 크게 부각되고 있다. 그린 네트워킹 기술은 ICT 분야의 핵심인 네트워킹 분야 중 에너지 효율적인 네트워킹 기술 개발을 위한 분야로, 기존 네트워킹 기술과 동일한 성능을 나타내지만 에너지를 더 적게 사용하는 네트워킹 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 그린 네트워킹 기술은 단말 기술, 액세스 망 기술, 백본 망 기술로 세분화 될 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 에너지 사용량의 많은 비중을 차지하는 가입자 네트워크와 가입자 네트워크와 데이터 센터의 에너지 효율을 향상시키기 위한 기술 동향에 대해 살펴보고 국내외의 관련 표준화 기구의 표준개발 동향을 살펴본다.
네트워크 구축의 각 단계별로 제시하는 분석단계의 정보요구, 기능요구, 성능요구, 보호요구, 접속요구, 다양한 서비스요구와 설계단계의 기능성, 확장성, 서비스계속성, 변경 가능성, 네트워크단순성, 실현가능성, 표준 및 시스템과의 호환성 목표 그리고 시험단계의 시기성, 대역폭, 신뢰성, 중요도, 비용 목표 마지막으로 구현 및 운용 단계의 단순성과 간편한 구성, 데이터전송량, 비용 대비 효과, 네트워크 관리 및 통제, 관리가능성, 보안, 교육 등의 목표를 제시하였고 구축된 네트워크의 보안성부문을 평가하기 위한 지표를 제시하고 있으며 지표별로 네트워크 감리 활동에 적용할 수 있는 기준값을 제시하였다.
넓은 탐색영역에서 활동하는 드론에서 신속한 처치를 요하는 응급환자의 탐색, 신속한 경보와 대응을 요하는 자연재해의 감시와 같은 응용 분야에서 목표물 파악의 시간(time), 즉 신속성의 문제는 매우 중요한 문제가 된다. 드론의 실제 운영에 있어서 목표물을 파악하는 시간은 탐색 영역을 효율적으로 탐색하기 위한 탐색 알고리즘 및 드론 간의 협업과 매우 연관성이 깊다. 따라서 본 연구에서는 드론을 이용한 목표물 탐색에 있어서 신속성의 문제를 해결하기 위하여, 고도를 달리하는 드론들의 협력에 의한 확률기반 목표물 탐색 방법을 제안한다. 특히 제안한 방법은 고(高)고도 드론이 우선 탐색을 실시하고, 탐색 결과를 저(低)고도 드론에 전달하여 보다 정밀한 탐색을 함으로써 탐색 시간을 줄이고 목표물 발견의 확률을 높이는 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 성능을 분석한다.
KM(Kick Motor)는 항우연에서 주관하여 개발하고 있는 3단형 과학관측로켓(KSR-III)이다. 본 연구는 이 KM에 적용되는 추진제 개발로서 추진기관에서 요구하는 성능, 밀도, 연소특성, 기계적특성, 점화성, 추진제/라이너/EFDM 접착력을 달성하고, 장기저장시 추진제에 작용하는 온도, 중력등 하중에 대한 추진제의 내구성을 확인하는 수면예측시험을 통해 KM이 사용하는 기간중 요구성능을 발휘할 수 있는 추진제 개발을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 KM 추진제 개발중 1차적으로 추진기관 요구성능을 달성하기 위해서 추진제 성능분석을 통한 기본조성을 설정하고, 이 기간조성을 토대로 밀도, 연소특성, 기계적 특성, 추진제/라이너/EPDM 접착력 실험 결과등을 정리하였고, 추진제 성능을 확인하는데 일반적으로 널리 이용하는 있는 표준모타(ST-8)에 적용하여 이론적 성능분석 및 실제 연소시험을 실시하여 그 결과를 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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