본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
새로운 상호작용 장치와 응용 시스템에 대한 유비쿼터스 접근을 위한 요구사항이 창안되어, 사용자 상호작용은 데스크탑 너머로 이동하여 개발되는 경향이 있다. 사용되어지는 응용에서 상황은 시스템을 수행하는 활동의 총체적인 부분이 되었다. 상황 인지를 포함하는 것은 유비쿼터스 접근을 위해서 사용자에게 편리함과 효율성을 제공해 준다. 우리는 상황의 개념이 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 컴퓨팅 상황, 사용자 상황과 물리적 상황의 서로 다른 카테고리로 확장되어져야 한다고 믿고 있기 때문에, 전통적인 HCI 이론은 상황 인지 응용을 개발하는데 부적절하다. 이것들은 확장된 상황 정보를 잘 사용하기 위해 시스템 요구사항 분석과 설계에 있어서 새로운 패러다임을 요구한다. 본 연구에서는 성능 매칭(capability matching)에 의해서 상황 인식 요구사항 분석을 위한 방법과 목표 상황에 대한 상황 인식 속성을 매치시키는 방법을 소개한다. 이런 모델을 근거로 본 연구에서는 몇몇 공통적인 유비쿼터스 접근 상황의 설계 문제를 분석하고 유비쿼터스 관광 응용 요구사항을 고려함에 의해 상황 인지 응용을 체계적으로 적용시키는 방법을 보여준다.
각종 악성코드와 취약점이 하루가 다르게 출현하고 있다. 주기적인 취약점 분석 평가는 새로운 사이버보안 위협에 신속하게 대응하고 지속적으로 사이버보안을 강화하는 중요한 활동이다. 그러나 최근 스마트폰 이용 확산에 따른 모바일 보안위협 증가와 기반시설 제어시스템에 대한 보안위협 증가는 기존 취약점 분석 평가 방법의 구조적인 변화를 요구하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰 테더링과 같은 모바일 보안위협에 따른 취약점 분석 평가 시의 고려사항과 시스템 영향을 최소화 할 수 있는 분석 절차와 방안을 제시하고 있다. BYOD를 사용한 모바일 인터넷 사용은 내 외부 네트워크 구분을 무의미하게 만들고 있기 때문에 다양한 침입경로에 대한 분석이 필요하다. 또한 제어시스템과 같이 높은 가용성이 요구되는 시스템에 대해서는 유휴시간 점검, 백업 시스템 점검, 테스트 베드 등을 사용한 취약점 점검 방법의 도입이 필요하다.
네트워크의 효율적인 관리를 위해서는 네트워크의 각 호스트에서 발생하는 트래픽을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템이 필요하다. 이러한 모니터링의 효율적인 방법 중 하나가 네트워크 장비에서 제공하는 flow 정보를 이용하는 방법이다. 하지만 이는 네트워크 장비의 과부하 발생, 운용비용 상승, 유연성 및 확장성 부족의 단점을 가진다. 이를 극복하기위하여 본 논문에서는 Enterprise 네트워크에 적합한 Flow 기반 실시간 트래픽 모니터링 시스템의 구조를 제안하고, 검증을 위해 구현한 내용을 기술한다. 본 시스템은 패킷을 수집하여 실시간으로 flow 정보를 생성하고 저장하는 Flow Generator 시스템, 저장된 flow 정보를 Analysis 시스템으로 전송하는 Flow Exporter 시스템, Traffic Analysis 시스템, 그리고 분석된 내용을 보여주는 Traffic Reporter 시스템으로 구성된다. 본 시스템은 다양한 분석 목적에 맞게 Flow 정보를 조절할 수 있는 유연성과 다양한 분석시스템을 구축할 수 있는 확장성을 가진다. 본 논문에서 기술한 시스템은 학교 Campus 네트워크를 대상으로 구축되었다.
학습과 추론을 이용하여 주어진 환경에서 최적의 문제해결을 수행하는 지능형시스템에 대한 사용은 날로 증가하고 있다. 다양한 분야에서 지능형시스템은 과거와 현재 뿐만 아니라 미래에도 인간의 삶의 질을 향상시키는 중요한 역할을 수행하기 때문에 이에 대한 기술적 동향파악과 기술예측은 중요하게 다루어져야 할 것이다. 본 논문에서는 지금까지 개발된 기술에 대한 객관적이고 광범위한 정보를 포함하고 있는 특허데이터를 정량적으로 분석하여 지능형시스템에 대한 기술적 예측에 필요한 특허분석 방법을 제안한다. 지금까지 출원, 등록된 특허데이터를 이용하여 제안방법에 대한 성능평가를 수행한다.
시뮬레이션(simulation)은 실 시스템(real system)의 효과적이고 효율적인 운영을 도모하기 위하여 실 시스템의 동작을 이해하고 분석, 예측, 평가하는 과학적인 문제해결 접근방법이다. 시뮬레이션 수행단계는 실 시스템의 행위를 정확히 반영하도록 타당한 모델을 구축하는 모델링 단계와 모델에 의도하는 명령어들을 컴퓨터 프로그램으로 작성하는 구현단계로 나누어진다. 시뮬레이션 모델은 시간, 상태, 확률변수, 상호규칙 등의 여러 관점에 따라 다양하게 존재하는데, DEVS(Descrete EVent system Specification) 모델은 연속적인 시간상에서 이산적으로 발생하는 사건에 따라 시스템의 상태를 분석할 수 있고 모델링 및 시뮬레이션 방법론의 형식화를 위한 견고한 이론적 기반을 제공하고 있다. 또한, DEVS 모델은 모듈적, 계층적 특성을 제공하고 집합론에 근거한 수학적 형식구조를 제공하여 실 시스템에 대한 체계적인 분석과정을 수행하게 되어 보다 현실적인 모델링을 가능하게 한다. 그러나 타당하지 못한 DEVS 모델이 구축되면 시뮬레이션을 통한 분석결과의 신뢰성이 떨어져 아무런 효과가 없고 경제적인 손실만이 따른다. DEVS 모델에 대한 기존의 타당성 검사가 많은 시간과 노력이 요구되고, 반복적인 DEVS 모델링 과정으로 인한 전문적이고 경험적인 지식을 요구한다. 또한, 모델설계자에 의해 설정된 실험 프레임하에서 DEVS 모델의 구성요소에 속하는 상태전이함수, 시간진행함수 및 출력함수에 대하여 commutative 성질의 보전성 검사가 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여, DEVS 모델에 대한 타당성 검사를 SPN(Stochastic Petri Net) 모델로 변환하여 SPN 모델을 이용하는 간단하고 효과적인 타당성 검사 방법을 제안한다. 먼저, DEVs 모델에 대한 개념과 기존의 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 고찰하고 그 문제점에 대하여 자세히 설명한다. DEVS 모델의 타당성 검사에 이용하는 SPN 모델에 대한 개념과 DEVS 모델과 행위적으로 동등한 SNP 모델로 변환을 위한 관점을 제조명하다. 동일한 관점에서 두 모델의 상태표현이 같도록 DEVS 모델이 SPN 모델로 표현됨을 보이는 변환이론을 제시하고 변환이론을 바탕으로 모델 변환과정을 제시한다. 모델 변환이론과 변환고정을 기본으로 타당성 검사를 위한 새로운 동질함수(homogeneous function)를 정의하고 이와 함께 SPN 모델의 특성을 이용하여 DEVS 모델에 대한 타당성 검사 방법을 새롭게 제안한다.
전문가시스템이 등장한지도 근 20년이 흘렀고 다양한 분야에서 기업의 중추적 시스템으로 운영되고 있다. 이렇게 전문가시스템이 연구단계에서 벗어나 실용화됨에 따라 전문가시스템의 개발방법에 대한 연구가 학계가 산업계가 새로운 연구과제로 인식되고 있다. 지금까지 개발에 대한 연구는 주로 지식획득 기술의 개발에 치중되어있다. 본 논문에서는 전문가시스템의 개발에 대한 방법론적 접근방법이 제시된다. 이 접근벙법은 시간과 인력 등 자원의 제약을 받는 전문가시스템 개발프로젝트에 적합한 것으로 동시공학(Concurrent Engineering)개념을 채택하고 있으며 개발 라이프사이클 모델, 프로젝트팀 구성방법등을 다루고 있다. 또한, 동시공학적 접근방법을 지원하기 위한 분석과 설계방법으로는 객체지향기술을 사용하며 개발단계별로 해당 모델이 산출물로 구축된다.
생체인식 시스템은 개인의 물리적/행동적 특성을 측정하여 신원을 확인하기 위한 시스템이다. 이러한 시스템에서 사용되는 특징들은 잡음 등에 의해서 쉽게 영향을 받기 때문에 매우 많은 변형들이 존재하고, 따라서 변형된 특징들을 효과적으로 다루기 위해 다양한 기계학습 방법들이 사용되고 있다. 그런데, 기존의 자료주도적인 방법들을 특정 생체인식 시스템에 적용하기 위해서는 시스템에 등록할 각 사람들로부터 충분히 많은 데이터를 획득해야하는 어려움을 겪게 된다. 또한 시스템에 미등록된 사람의 데이터가 제시될 가능성 등, 무한한 수의 변형이 존재하는 문제점을 갖고 있다. 이러한 문제점들로 인해 데이터의 분포특성을 분석하고 예측하는 것이 어렵다. 생체인식 시스템의 이러한 고유의 문제점을 극복하기 위해서는 새로운 효율적인 식별 및 검증 방법을 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 통계적 가설 검증 이론에 기초한 간단한 방법을 제안하고, 실세계 데이터에 대한 실험을 통해 제안한 방법의 가능성을 확인한다.
인터넷의 성장과 함께 전자적인 형태로 표현되는 정보의 양이 급격하게 증가함에 따라, 문서를 병렬적으로 검색하는 병렬 정보 검색이 많은 양의 문서에 대한 빠른 검색을 지원하는 것에 있어 더욱 중요한 역활을 하고 있다. 병렬 정보 검색 시스템을 구현하기 위해서는 역 색인을 분활하고 분활된 역 색인을 병렬적으로 검색하는 것이 필요하다 역 색인을 분활하는 방법으로는 다음과 같은 두 가지 방법이 있다: 1) 문서 식별자를 기반으로 하는 분활 방법과 2) 키워드 식별자를 기반으로 하는 분활 방법. 그러나 각 방법은 단점들을 가지고 있다. 본 논문에서는 정보 검색 기능이 밀결합된 데이터베이스 관리 시스템인 오디세우스를 사용하여 병렬 정보 검색 시스템을 설계하고 구현한다. 첫째로, 기존의 역 색인 분할 방법을 분석하고 각 분말 방법의 단점들을 보완할 수 있는 혼합 분활 방법을 제안한다. 둘째로, 많은 양의 문서에 대해 성능 저하의 원인이 되는 대형 포스팅을 분할 하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 시스템의 유용성을 보이기 위해 실험을 수행한다. 예제 데이터베이스로서는 이백만 건의 웹 페이지를 사용한다. 실험 결과, 질의 저리 시간이 역 색인 분말의 블록의 개수에 근사하게 비례하여 줄어들고 시스템이 좋은 확장성을 가짐을 보인다.
오늘날 대다수의 안전필수 시스템들(Safety-Critical Systems)에는 컴퓨터, 전기 및 전자 부품이나 장치들에 소프트웨어를 칩에 내장하거나 제어용 소프트웨어 시스템이 탑재되어 구축되고 있다. 이에 따라, 컴퓨터 소프트웨어를 내장하였거나 탑재한 시스템들의 안전성을 평가하기 위한 여러 가지의 결함 분석 기법들이 제안되어져 오고 있다. 이러한 소프트웨어 결함 분석 기법들은 전통적으로는 하나의 안전필수 시스템을 분석하는데 단지 하나의 방법으로만 분석해 왔으나, 시스템의 종류와 특성이 다양해지면서 그 시스템에 가장 알맞은 결함 분석 기법이 동원되어야 함은 필수적이다. 본 연구에서는, 안전필수 시스템에서 소프트웨어의 크기가 비교적 작고, 안전성과 관련한 시스템 제어 반응 시간이 특별히 민감하지 않는 소프트웨어의 안전성을 평가하는 방법으로 결함트리 분석(FTA)과 소프트웨어 고장 유형 및 영향 분석(FMEA)을 결합한 시스템 결함 분석 방법을 제안하고 유비쿼터스 헬스케어 시스템을 이용하여 사례연구를 수행하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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