정보통신기술의 발달은 다양한 디지털매체와 소셜네트워크(SNS) 출연을 가져왔으며, 정보와 지식을 전달하는 방법에 있어서 '객관적지식'에서 '경험적지식'을 실시간 이야기하고 감성을 소통가능하게 하였다. 본 연구에서는 가족의 역사, 개인의 인물사등 선형적인 서사 장르의 이야기를 가지고 다양한 형태로 이야기를 생성할 수 있는 인터렉티브 스토리텔링 시스템을 연구하고자 한다. CEO이야기나 특정 조직이야기, 가족이야기등 다양한 콘텐츠 가운데 가족이야기(familyHistory)를 본 연구의 사례연구 관점에서 내러티브인터뷰, 직접관찰, 문서 및 영상자료수집 등을 통해 수집 분석 한 후 장르별 DB와 키워드DB 설계를 하여 분류 저장하였다. 저장된 자료는 인터렉티브 스토리텔링 서술구조를 통하여 사용자가 가족의 역사와 이야기에 대한 스토리텔링을 재구성하여 사용함으로써 이야기의 가치와 활용도를 높이고자 하였다. 본 연구를 통하여 각 세대간의 소통의 도구가 부족한 한국의 현황에서 1세대와 3세대 간의 텍스트, 이미지, 영상등 다양한 형태의 디지털 매체를 사용하는 저작시스템의 데이터모델을 작성하였으며, 더 나아가 DB화된 다양한 장르의 가족이야기를 가지고 인터렉티브 스토리텔링 창작 도구로 연동 가능한 시스템 설계를 연구하였다.
트랜스코딩(transcoding) 프록시 서버는 무선 이동 데이터 망을 통한 웹 검색 시의 응답지연을 줄이기 위하여 널리 채택되고 있는 기술 중 하나이다. 그러나, 프록시 서버로 네트워크 트래픽이 집중되는 병목현상이 발생할 수 있다는 점과 프록시 서버에 문제가 발생하면 전체 서비스가 중단된 수 있다는 점이 이 기술이 갖는 단점이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 분산 프록시 서버 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 지역적으로 분산된 다수의 프록시 서버로 구성되며, 각 프록시 서버는 하나 또는 다수의 셀들로 구성되는 지역내의 서비스를 담당하도록 하여 프록시 서버의 작업량을 분담시킨다. 이들 서비스 지역 간에 클라이언트의 이동이 발생한 경우 프록시 서버간의 핸드오프 프로토콜에 의하여 변환 서비스가 지속적으로 이루어지도록 한다. 또한, 프록시 서버 간의 핸드오프 처리론 수행할 수 있도록 개선된 프록시 서버와 클라이언트 에이전트의 구조를 소개하고 이들의 성능을 실험을 통하여 분석한다.
u-fitness 기반 운동관리와 관련된 민감한 신체 정보의 양이 폭발적으로 증가하고 있기 때문에 클라우드 서비스의 활용에 대한 관심이 날로 증가하고 있다. 그러나 클라우드 서버는 자신의 서버에 저장된 정보에 불법적으로 접근할 수 있으며, 누가 그 정보의 소유자인지를 알아낼 수 있고, 스토리지에 저장된 정보 간의 연관성을 불법적으로 추론할 수 있다. 또한 클라우드 서버는 저장된 정보에 대해 수정, 삭제 같은 소유자의 정당한 연산 요청에 대해 불이행할 수 있으며, 자체의 오작동으로 인해 정보를 분실하거나 손상시킬 수 있다. 따라서 우리는 클라우드 서버를 전적으로 신뢰할 수 없기 때문에 클라우드 서버를 사용하기 위해서는 위와 같은 문제들을 해결해야 한다. 우리는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 u-Fitness 기반 운동관리를 위한 소유자의 프라이버시를 보장하는 프로토콜을 제안한다. 그리고 제안한 구조가 실제 환경에서 적용 가능함을 보안 분석과 성능 분석을 통해 보인다.
이동 망에서는 단말에서와 같이 외부노드와 최초의 통신 시에 자신이 속해있는 HA 하나만을 거쳐가는 반면에 하나의 MR(Mobile Router)의 network 하단에 다른 HA(home Agent)에 속해있는 이동 서브넷이 방문했을 때 CN(Correspondence Node)과 방문한 네트워크의 노드와의 통신에서 전송된 packet이 인터넷으로 연결하는 최상위 이동 망으로부터 자신이 속해있는 망까지 경로 상에 위치한 각각의 해당 HA를 모두 방문하여 우회하는 경로가 이루어지는 문제점과 이동망이 중첩된 구조에서의 변화에 따른 handoff 발생시 전송자원의 낭비와 등록 처리시간의 지연으로 인해 많은 패킷의 손실이 되는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제들의 해결을 위해 MR간의 릴레이식 지역 이동정보의 관리를 통해 라우팅을 효율적으로 지원할 수 있는 MRA(Mobile Relay Agent)를 제안한다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다 XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절차를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 사용범위 관리, 규칙구성요소의 식별순서, 생략된 변수의 식별과 같은 논점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.
강화학습은 학습을 통해 최적의 행동정책을 탐색하는 기법으로써, 재난 상황에서 효과적인 인명 구조 및 재난 대응 문제 해결을 위해 많이 활용되고 있다. 그러나, 기존 재난 대응을 위한 강화학습 기법은 상대적으로 단순한 그리드, 그래프와 같은 환경 혹은 자체 개발한 강화학습 환경을 통해 평가를 수행함에 따라 그 실용성이 충분히 검증되지 않았다. 본 논문에서는 강화학습 기법을 실세계 환경에서 사용하기 위해 기존 개발된 재난 시뮬레이션 환경의 복잡한 프로퍼티를 활용하는 강화학습 환경 구성과 활용 결과를 제시하고자 한다. 본 제안 강화학습 환경의 구성을 위하여 재난 시뮬레이션과 강화학습 에이전트 간 강화학습 커뮤니케이션 채널 및 인터페이스를 구축하였으며, 시뮬레이션 환경이 제공하는 고차원의 프로퍼티 정보의 활용을 위해 비-이미지 피쳐 벡터(non-image feature vector)에 이미지 변환방식을 적용하였다. 실험을 통해 본 제안 방식이 건물 화재 피해도를 기준으로 한 평가에서 기존 방식 대비 가장 낮은 건물 화재 피해를 기록한 것을 확인하였다.
본 논문에서는 위급한 상황(예 : COVID-19)에서 바이러스 검사를 빠르게 진행하기 위한 그래프 기반 사용자 경로 제어와 이것을 도시 맵에서 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다. 가상환경에서 많이 활용되는 길찾기(Pathfinding) 알고리즘인 A*나 네비게이션 메쉬 자료구조는 정해진 정적 이동 경로만을 안내하기 때문에 가상환경에서 에이전트를 제어하는 CS(Computer science)문제에 적용할 할 경우 효율적이다. 하지만, 실제 COVID-19 환경에 적용하여 문제를 풀기에는 충분하지 않다. 특히, 빠른 바이러스 검사를 받기 위해서는 짧은 거리만을 이용하는 게 아닌, 실제 도로 교통상황, 병원의 크기, 환자 이동 수, 환자 처리 시간 등 고려해야 할 상황들이 많다. 본 논문에서는 위에서 언급한 다양한 속성들과 이를 이용한 최적화 함수를 모델링하여, 실제 도시 맵에서 바이러스 검사를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있고, 다양한 상황을 디지털 트윈 방식으로 시뮬레이션을 할 수 있는 프레임워크를 제안한다.
XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(eXtensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 KMS의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.
과거 기업의 네트워크 보안 시스템은 단일보안솔루션이거나 여러 방식을 복합했지만 유기적인 연계가 되지못해 비효율적인 시스템이었다. 그러나 이제 통합보안관리 솔루션이등장하면서, 한층더 강한 보안 시스템을 구축하게 되었다. 통합보안관리 시스템(ESM)은 여러 가지 보안 솔루션을 관리 하기 편하게 하기 위하여 각 에이전트의 통합을 이루는 방식을 취한다. 즉, 기존 VPN, FireWall, IDS등의 시스템을 보안정책에 맞추어 통합적으로 연계, 관리를 이루는 시스템이다. ESM이 기존의 보안시스템에 비하여 더욱 발전된 보안시스템 이기는 하나, 네트워크의 활용 및 기술의 발전 속도는 눈부신 속도로 증가 하고 있으며, 정보범죄 등의 역기능 또한 한층 그 수준을 높이고 있다. ESM 시스템도 많은 부분의 개선점이요구되고 있는데, 본 연구에서는 시스템 외부가 아닌 내부 보안에 대한 ESM의 취약점을 보완하고자 하였다. 보안정책의 기본이 되어지는 보안솔루션의 구조에 대해서 연구하여, 기존 보안시스템의 주 구성인 VPN, Firewall, IDS의 연계를 분석, 재구성하고 이를 통합하는 통합 보안 관리 시스템 자체의 보안을 강화 설계하였다. 가상의 칩입자를 설정하여 Telnet Log analysys IDS를 기존의 ESM 시스템과 제안된 ESM 시스템에 각각 적용한 접근 데이타를 비교, 분석하여 내부보안의 중요성과 제안된 시스템의 보안을 점검하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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