기존의 유한오토마타는 입력 값에 따른 상태 전이가 유한개의 문자열이 입력될 때는 정확하게 인식하나 무한개의 문자열이 입력될 때는 정확하게 인식하지 못한다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 유한오토마타의 상태 전이를 다치오토마타 모델을 이용하여 무한개의 상태로 확장할 수 있는 가능성을 제시하고 이를 신경망 (Neural Network)으로 구현한 다치-신경망 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 화재 불꽃의 시각적 특징들을 확률적인 멤버십 함수로 모델링하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한 새로운 화재 불꽃 감지 알고리즘을 제안한다. 먼저 입력된 영상에서 배경모델을 이용하여 움직임 영역을 추출하고 불꽃 색상 모델을 적용하여 최종 화재 후보 영역을 결정한다. 불꽃영역은 일반적으로 연속적이며 불규칙한 패턴을 가지고 있으므로 명도와 웨이블릿 에너지의 왜도 값과 모션의 상승 방향성을 이용하여 확률모델을 생성하고 이를 퍼지 유한상태 오토마타에 적용한다. 퍼지 유한상태 오토마타는 오토마타의 성능과 퍼지 로직이 결합된 형태로 컴퓨터 시스템에서 불확실한 문제뿐 아니라 연속적인 공간에서 발생하는 문제를 처리하는 시스템적인 접근법을 제공한다. 제안된 알고리즘은 다양한 화재 영상에서 성공적으로 불꽃을 감지하였고 다른 알고리즘에 비해 더 좋은 성능을 보여주고 있다.
패턴 정합 알고리듬은 침입 탐지 및 방지 시스템의 성능을 좌우하는 중요한 기능 요소로서 일반적으로 정규 표현식(Regualr Expressions)을 사용해 패턴을 표현한다. 공격 패턴이 복잡해지고 다양해짐에 따라, 정규 표현식 또한 복잡해지고 그 수가 증가하고 있으며 이로 인해, 패턴 매칭 알고리듬에서 정규 표현식을 인식하기 위해 사용된 결정적 유한 오토마타(Deterministic Finite Automata)를 구성하는 상태가 폭발적으로 증가(states blowup)하고 있다. 이러한 상태의 폭발적 증가 문제를 해결하고 메모리 효율적인 자료 구조를 구현하기 위해 많은 연구가 이루어졌다. 대부분의 연구 결과들에서는 하나의 정규 표현식을 변환한 결정적 유한 오토마톤(Automaton) 내 상태의 수를 감소시키기 위한 효과적인 방안들을 제안하였다. 하지만, 이들 연구 결과는 단일 패턴 내 상태의 수만을 감소시킬 뿐 패턴의 수에 따라 증가하는 상태의 수를 감소시키지 못하는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 정규 표현식으로 구성된 유한 오토마타(Automata) 상의 상태 병합을 통한 상태 감소 방안을 제안한다. 이는 동일한 입력 문자를 가지는 상태를 병합함으로써 유한 오토마타 상의 상태의 수를 감소시켜, 기존 결정적 유한 오토마타에 비해 평균 40.0%의 메모리 감소 효과를 나타낸다.
침입 탐지 기법에 있어서 유한상태기계(finite automata)를 통해 정상 행위를 프로파일링 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 자동으로 간결한 형태의 오토마타를 생성하는 것이 매우 어려웠다. 이전 연구에서는 프로세스를 오토마타로 프로파일링 하기 위해 빈번한 시스템 콜 서열(system call sequence)을 매크로(macro)로 치환하고, 이러한 서열을 인식하는 오토마타를 수작업으로 생성하였다. 본 논문에서는 이러한 오토마타를 자동적으로 생성할 수 있도록, 서열 정합(sequence alignment)을 수행하고 스트링으로부터 반복되는 패턴들을 찾아내어 프로세스들로부터 매크로를 추출하고 오토마타를 생성해내는 방법을 제안한다. 생성된 오토마타가 침입탐지에 효과적으로 이용될 수 있음을 실험을 통하여 보였다.
생물과 같이 외부 환경의 변화에 적응하는 능력을 갖도록 하기 위한 시스템을 다치오토마타를 사용하여 모델화하고 이들에 대하여 도태, 교배, 돌연변이 둥의 유전적 조작을 반복함 적용에 의해 유한 상태 전이 과정을 해석하고 응용할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 해석과 방법에 대한 모델을 기초로 자기 갱신할 수 있는 자율 오토마타와 환경에 적응할 수 있는 적응 오토마타를 실현하는 기초 단계로 적용할 수 있는 가능성을 제안한다.
언플러그드교육은 초등학교에서 실시하려는 SW교육의 주된 요소로 제시되고 있다. 이 자료는 Timbell 외 2가 제작한 컴퓨터과학에 대한 여러 가지 주제별로 자료를 제시하고 있다. 이들 중에 유한상태 오토마타 교육은 우리의 실정에 적합한 교수법과 교육자료의 개발이 필요하다. 본 연구에서는 이 주제와 관련된 선행 연구를 바탕으로 초등 고학년의 발달단계에 적합한 자료를 개발하였다. 학습모형은 학습자의 자기주도적 활동중심학습으로 구성하였으며, 제시된 교육자료와 교수법은 전문가 집단의 검증과 실험집단의 분석을 통해 적절하다는 결론을 얻었다.
셀룰라 오토마타(CA, Cellular Automata)란 동역 학계 (Dynamical Systems)를 해석하는 한 방법으로 공간과 시간을 이산적으로 다루고 셀룰라 공간(Cellular Space)의 기본 단위인 각 셀(Cell)이 취할 수 있는 상태를 유한하게 처리하며, 각 셀의 상태가 국소적인 상호작용(Local Interaction)에 의해서 동시에 갱신되는 시스템이다. CA는 그 본질적 인 특성 이 확산(Diffusion)과 국소적 인 상호 작용(Local Interaction)이므로 암호 시스템과 VLSI환경에 적합한 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 새로운 구조의 이차원 셀룰라 오토마타를 제안하고 제안된 이차원 셀룰라 오토마타에 기초한 새로운 구조의 해쉬 함수를 제안하고 제안된 해쉬 함수의 통계적 검증 결과를 밝힌다. 또한 제안된 해쉬 함수는 키를 사용하는 경우와 그렇지 않은 경우에 모두 적용 가능하도록 구성되었다.
두가지 상태값 (0, 1)과 서로 다른 네가지 경계조건을 갖는 1차원 셀룰러 오토마타 규칙 15의 상태전이그래프를 자기 재생시킬 수 있는 재귀식을 카테고리적 접근법으로 발견하였다. 카테고리적 접근법은 서로 다른 도메인을 갖는 오토마타들 간의 매핑을 가능케하므로 오토마타의 진화과정을 쉽게 표현할 수 있도록 한다.
연속음성 인식 시스템 구성을 위한 HMM WORD SPOTTING 기법을 검토하였다. 실험에 사용한 HMM WORD SPOTTING 기법은 O(n)DP 기법와 OPDP 법이다. 인식시스템은 파라메터로 멜켑스트럼 만을 사용한 경우와 동적 파라메터인 희귀계수를 결합한 경우의 2종류이며, 인식 알고리즘은 O(n)DP 법과 유한상태 오토마타에 의해 구문제어를 실?나 ONE PASS DP 법으로 나눌 수 있다. 또한 인식 단위는 음절과 단어가 혼합된 형태이고 학습은 모두 음절단위로 실시하였으며 연속음성 25문장에 대하여 O(n)DP법과 OPDP법의 인식결과를 비교하여 연속음성 인식에 구문제어 효과를 검증하였다. 실험 결과 평균 인식률이 O(n)DP 의 경우 각각 90.6%, 90.9%, OPDP 의 경우 각각 98.4%, 98.6%로 유한 상태 오토마타에 의한 구문제어를 이용한 평균 7.5%의 인식률이 향상되었다.
셀룰라 오토마타가 비트단위로 데이터가 처리되는데 비하여 계층적 셀룰라 오토마타는 바이트 단위 또는 그 이상의 단위로 데이터를 처리할 수 있다. 본 논문에서는 GF($2^p$) 위에서의 유한체 성질을 이용하여 한 개의 트리로 구성되는 계층적 비그룹 셀룰라 오토마타인 SAHCA의 성질에 대하여 분석한다. 또한 기본경로를 이용한 선형 SAHCA의 상태전이 그래프를 구성하는 방법과 선형 SAHCA의 상태전이 그래프를 이용하여 비선형인 여원 SAHCA의 상태전이 그래프를 구성하는 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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