웹 전자상거래 이용이 증가함에 따라 기존의 2단계 방식의 클라이언트-서버 구조를 갖는 시스템은 네트워크 병목 현상이나 시스템 성능 저하, 시스템 확장문제 및 서버의 시스템 부하등의 문제가 유발되었다. 이와 같은 문제는 전자상거래와 같은 대규모의 클라이언트를 요구하는 환경에서 가장 큰 취약점으로 지적되고 있다. 또한 네트워크상의 가상기업, 가상시장 등 각 기업의 전자 상거래 구축을 위한 다양한 플랫폼이 개발됨에 따라 이들의 독자적인 플랫폼들간의 지불, 보안등의 상호 호환성을 해결하기 위해 CORBA IIOP(Internet Inter ORB Protocol)를 사용하는 추세에 있다. 이에 본 논문에서는 웹 기반 전자상거래를 CORBA를 이용하여 3계층 방식의 데이터베이스 접근방법으로 구현하였다. 이는 웹을 통해 고객이 주문한 상품은 CORBA 에이젼트의 서버 구현객체 호출을 통해 데이터베이스에 저장되면, 전자우편을 통하여 관리자에게 통보하여 주는 기능 가지고 있다.
오늘날 많은 기업들이 공장 자동화를 위하여 많은 투자를 하고 있는 만큼 ATM/B-ISDN 통신망을 기반으로 한 생산 공정을 자동화함으로써 생산성 향상, 품질향상 및 원가절감을 꽤할 수 있어 오늘날 국제 경쟁 상회에서 유리한 위치를 점유할 수 있다. 본 논문에서는 원격지에 연결괸 공장 자동화 시스템을 중앙통제실에서 제어하는 시스템으로 분산형 데이터베이스를 구축하여 공장 자동화라인의 데이터를 저장, 유지 관리한다. 또한 각 생산 공정 라인의 텍스트, 그래픽, 이미지, 오디오, 비디오 등과 같은 대용량의 멀티미디어 데이터베이스 시스템을 구성하기 위해서는 원격제어을 위한 초고속 통신망이 필요하고,ATM/B-ISDN 통신망을 기반으로 한 멀티미디어 원격제어 구현을 위한 DBMS(Database Management)의 원격제어 Agent 시스템을 구현한다.
웹 기반 교수 시스템들은 대체로 수동적이며 정적인 하이퍼텍스트 위주이기 때문에, 학습자 개개인의 학습 능력에 따른 적응력 있는 학습 환경을 제공할 수 없다. 본 연구에서는 학습자들의 학습 상황을 효과적으로 파악하고, 학습 결과에 따라 학습자 개개인의 특성에 맞는 동적인 학습 내용을 구성하여 제공할 수 있는 지능형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 에이젼트를 기반으로 설계되었으며, 학습을 위한 코스웨어 지식을 효과적으로 구성하여 학습 평가에 따른 적절한 피드백을 추론하여 학습자에게 지원하도록 하고 있다.
웹 기반 교수 시스템들은 대체로 수동적이며 정적인 하이퍼텍스트 위주이기 때문에, 학습자 개개인의 학습 능력에 따른 적응력 있는 학습 환경을 제공할 수 없다. 본 연구에서는 학습 자들의 학습 상황을 효과적으로 파악하고, 학습 결과에 따라 학습자 개개인의 특성에 맞는 동적인 학습 내용을 구성하여 제공할 수 있는 지능형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 에이젼트를 기반으로 설계되었으며, 학습을 위한 코스웨어 지식을 효과적으로 구성하여 학습 평가에 따른 적절한 피드백을 추론하여 학습자에게 지원하도록 하고 있다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서 인터넷을 통한 정보 전달이 일상생활처럼 되고 있다. 기존에는 정보를 전달하기 위한 방법이 주로 전자메일에 한정되어 있던 것에 반해, 요즘은 좀 더 즉각적으로 메시지를 전달해주는 메신저를 많이 사용하고 있다. 현재 사용되고 있는 대부분의 메신저는 자료의 효과적인 관리를 위한 통신의 주체가 되는 각각의 에이젼트들간의 통신과 서버와 에이젼트의 통신에 있어 악의적인 침입에 의한 정보누출이 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 메신저의 안전한 통신을 위해 PKI를 이용한 ElGamal 방식의 ECC 이용하여 최대한 안전성이 확보될 수 있고 사용자그룹 단위의 암호화를 위해 그룹별로 타원곡선과그 위에 있는 임의의 점을 선택하여 다른 그룹과 구별할 수 있는 안전한 메신저 시스템을 설계하였다.
이질적인 어플리케이션간의 통합문제로 등장한 웹 서비스가 차세대 e-비즈니스의 기반으로 크게 성장하고 있다. 시간과 장소에 구애받지 않고, 어떠한 시스템에도 독립적일 수 있도록 통합 서비스 환경을 제공함으로써, 사용자의 다양한 요구에 부응할 수 있는 웹 서비스가 기업 내 또는 기업 간 통합 서비스의 장애요인을 해결할 수 있는 새로운 대안으로 부상하고 있다. 하지만 현재의 웹 서비스는 단순한 웹 서비스 지원만이 가능할 뿐 개인화 된 맞춤 서비스 합성이 용이하지 않다. 또한 의미 기반의 웹 서비스 검색 지원이 안되고 있다. 따라서 본 논문에서는 I-Gennine Portal Engine을 통해 의미 기반의 웹 서비스 검색과 합성을 지원하는 사용자 중심의 맞춤형 웹 서비스 포털 에이젼트 시스템을 제안하고자 한다
생산 현장의 문제들을 극복하기 위한 MES(Manufacturing Execution System)는 공장내의 각종 업무가 일사천리로 진행하도록 조력하는 시스템이다. 하지만 현실적으로 현장 상황에 대한 실시간적인 집계가 이루어지지 않고 있어 기업의 생존전략인 생산성 증대, 자동화, 표준화, 정보화가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 이를 극복하기 위해서 최근 주목을 받고 있는 RFID(Radio-Frequency Identification)을 이용하고자 한다. 본 논문에서는 실시간으로 제조현장에서 발생하는 Resource, Product, Process에 대한 모든 정보를 수집하고, 이를 제조실행 시스템에서 이용할 수 있도록 하는 Agent 기반의 RFID 미들웨어의 역할과 구조에 대해 설명하였고 Agent 기반으로 인해 내부 인터페이스 및 외부의 정보서비스 영역에서의 다양한 상황에 유연하게 대처할 수 있는 방법에 대해 서술하였다.
웹에 실시간으로 등록되는 언론 기사를 수집하는 웹 에이전트를 개발하여 텍스트를 추출하고, 어휘 분석을 통하여 어미/조사를 자동으로 제거하고, 국어사전에 등록된 표제어를 제외하여 새롭게 생성된 신조어의 추출 작업을 지원하는 조사 도구를 본 논문에서 제작하였다. 본 프로그램은 웹 에이젼트를 개발하여 신어의 의미를 기술하고 그 결과물을 검색엔진 시스템의 내부에 준비해 두고 있다가 고객의 검색 요구에 따라 새로 생성된 신어의 의미를 국민들에게 대민 서비스하는데 본 논문의 목적이 있다.
임베디드 소프트웨어는 제한된 자원을 이용해 빠르고 정확한 기능 수행이 가능하도록 설계 되어야한다. 본 논문은 임베디드 기반 소프트웨어의 효율적인 개발을 위해 개발 소프트웨어의 실행 성능을 분석할 수 있는 프로파일(profile) 도구를 제안한다. 제안하는 시스템은 교차환경(cross-platform environment)에서의 테스트 코드 및 결과 전송을 위한 에이젼트 모듈과 프로파일링을 위한 테스팅 엔진 그리고 내장형 소프트웨어의 프로그램 실행 최적화를 위해 개선되어야 할 함수 정보를 GUI 형태로 출력하는 레포팅 모듈로 구성된다. 본 시스템은 효율성과 신뢰성 있는 임베디드 기반 소프트웨어 개발에 기여할 것으로 기대된다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(E-Mail)은 통신 및 정보, 의사교환의 필수적인 매체로 사용되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 않는 장점을 이용해 엄청난 양의 스팸 메일이 매일같이 쏟아져 오고, 그 문제의 심각성에 정보통신부는 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호등에 관한 개정안’이라는 새로운 법률까지 만들었다. 본 논문에서는 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(naive Bayesian classifier)보다 개선된 가중치가 부여된 베이지안 분류자 (weighted Bayesian classifier)와 정보통신부의 개정안을 준수하는 매일을 분류하기 위한 전처리 단계, 그리고 사용자의 행동을 학습하여 보다 정확한 분류를 가능하게 지능형 에이젼트(intelligent agent)가 결합된 형태의 스팸 메일 필터링 시스템(spam mail filtering system)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 넣을 필요 없이 학습한 데이타를 가지고 자동적으로 스팸 메일을 분류할 수가 있는데, 특히 이메일의 특징 추출(feature extraction)을 이용하여 상대적으로 스팸/논스팸 판별에 비중이 큰 단어들에 대해 가중치를 부여함으로서 필터링의 성능향상을 도모하였다. 실험에서는 제안된 시스템의 최적의 성능 평가를 위해서 일반 나이브 베이지안 필터링시의 성능과 이메일 헤더정보, 특정 Tag들 그리고 하이퍼링크 부분에 가중치를 준 베이지안 필터링, 마지막으로 4가지를 결합한 상태의 필터링 성능을 각각 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 시스템이 나이브 베이지안 분류자를 이용한 시스템보다 정확도에서는 5.7% 저조한 성능을 보였으나, 재현율에서 33.3%, F-measure에서 31.2% 우수한 성능향상을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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