데이터 웨어하우스에서 사용자는 전형적으로 상호작용적으로 질의를 부여함으로서 추세와 패턴 또는 예외적인 데이터의 행위를 검색한다. OLAP 영역-합 질의는 데이터 웨어하우스에서 추세를 발견하거나 또는 애트리뷰트들간의 관계를 발견하는데 폭 넓게 사용되고 있다. 최근의 기업환경은 데이터 큐브의 데이터 요소들이 자주 바뀌게 된다. 문제는 프리픽스 섬 큐브를 업데이트하는 비용이 매우 크다는 것이다. 이 논문에서는Δ-트리로 불리는 인덱싱 구조를 사용하여 업데이트 비용을 상당히 줄이는 참신한 알고리즘을 제안한다. 또한, 근사 또는 정확한 해를 제공하므로 질의의 전체비용을 줄일 수 있는 하이브리드 방법을 제안한다. 이는 의사 결정 지원 시스템과 같이 시간을 많이 소비하는 정확한 해보다는 빠른 근사 해를 필요로 하는 다양한 응용들에 큰 장점이 있다. 폭 넓은 실험은 우리의 방법이 다른 방법들과 비교하여 다양한 차원에서 매우 효율적으로 수행됨을 보여준다.
이 논문은 망막 질병을 인지하기 위한 의사결정 지원 시스템을 제안한다. 이 논문은 시스템의 기초로써 스마트 폰 플랫폼과 클라우드 컴퓨팅을 사용한다. 마이크로 렌즈는 사용자의 망막 상태를 인지하기 위해 사용자 망막 이미지를 캡쳐 할 수 있도록 스마트 폰 카메라에 부착되어 있다. 어플리케이션은 컴퓨터에서 생성된 후에 스마트 폰에 설치된다. 이 어플리케이션의 역할은 스마트 폰에 있는 시스템과 클라우드에 있는 시스템 사이를 연결시키는 것으로, 어플리케이션은 분류하기 위해 클라우드 시스템에 망막 이미지를 전송하는 것이다. 이 논문은 분류기로써 OCFE 알고리즘을 사용한다. 망막 이미지는 두 개의 안과학 데이터베이스 DIARETDB1 v2.1과 STARE의 조합을 사용하여 실험하였다. 그리하여 평균 에러율을 12%인 반면에, 이 시스템 평균 정확도는 88%로 나타났다.
업무프로세스 관리시스템(BPMS:business process management system)을 이용하면 새로운 프로세스를 정의하거나 기존의 프로세스를 갱신하는 일이 매우 용이하다. 대체로 표준화되고 일상적인 업무를 대상으로 프로세스를 관리하는 것은 이러한 소프트웨어를 사용하여 효율성을 높일 수 있겠으나, 비일상적인 예외상황에 대한 처리를 위해서는 별도의 전문가 참여나 특수한 의사결정 과정을 거쳐야 하는 경우가 많다. 본 논문은 다수의 예외처리용 업무 프로세스가 저장소에 축적된 상황을 전제로 예외처리 프로세스 선정의 자동화 방안을 제시한다. 예외처리에 가장 적합한 프로세스를 검색하는 것은 예외상황에 관한 충분한 이해가 필요하기 때문에 상황의 인지(context awareness)는 매우 중요한 과제이다. 예외상황의 이해를 원활히 하고, 예외처리 프로세스의 효율적인 선정을 위해 본 연구에서는 '상황변수'와 '의사결정변수' 자료구조를 도입하였다. 전자상거래의 배송과정의 예외사례를 사용하여 제시한 변수구조가 어떻게 검색트리 생성에 활용되는지를 예시하였다. C5.0 알고리즘은 최적검색트리를 생성해주며, 그것은 또한 문제의 상황에 최적인 예외처리 프로세스의 선정을 위한 검색경로를 설정한 것임을 보여준다.
의료정보 보안에 대한 대안은 무엇보다 의료정보의 안전한 보존과 각종의 보안 위협으로부터 안전성을 강구하는 소프트웨어 설계로부터 시작되어야 한다. 의료정보시스템은 산재된 의료정보를 실시간으로 통합할 수 있어야 하고 의료정보의 교환은 신뢰할 수 있는 데이터 통신이어야 한다. 의료정보시스템의 소프트웨어 아키텍처 설계는 의료정보 공유상 보안 문제를 파악하고 의사소통을 통해 사용자 요구사항을 파악하여 소프트웨어 설계에 반영한다. 소프트웨어 프레임워크 설계, 메시지 표준 설계, 웹기반 프로세스간 통신절차 설계, 접근제어 알고리즘 설계, 아키텍처 기술서 작성, 아키텍처 평가의 제반 절차를 정립한다. 소프트웨어 아키텍처 초기 결정은 설계, 개발, 테스트, 유지보수에 지속적인 영향을 미친다. 또한 프로젝트상의 세부적 의사결정 근거가 된다. 의료정보보안 기반 소프트웨어 아키텍처 설계방법은 오늘날 중요한 과제가 되고 있는 의료정보 보안의 기본틀을 제공할 수 있을 것이다.
미시적 교통류 모형의 정산은 시뮬레이션 분석에 있어 매우 중요한 요소이다. 유전자 알고리즘은 교통류 모형의 정산에 널리 활용되어 왔으며, 일반적으로 이러한 최적화 문제에 있어 높은 효율성을 보이는 것으로 알려져 있다. 하지만 제한된 시간내에 신속한 의사결정을 위한 시뮬레이션 분석에 있어 유전자알고리즘의 모형 정산속도는 여전히 느리다. 이에 본 연구에서는 정산 효율 향상을 위해 중심합성계획법 기반의 이중유전자알고리즘을 활용한 차량추종모형 정산방법론을 개발하였다. 개발된 정산 방법론에서는 실험계획법 중 하나인 중심합성계획법과 유전자알고리즘을 결합하여 준최적해를 찾고, 이를 다시 유전자알고리즘의 초기 값으로 하여 모형 파라미터의 최적해를 찾는다. 개발된 방법을 활용하여 Gipps의 차량추종모형을 정산하였다. 선행연구에서 사용된 단일 유전자알고리즘을 활용한 방법과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 방법이 더 짧은 시간내에 최적해를 찾는 것으로 확인되었다. 개발된 방법론은 유전자알고리즘을 사용하는 다양한 교통분석에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷 비대면 거래에서, 이동단말기를 이용하는 사용자는 본인의 의사결정에 따른 정상적인 사용인지에 대한 사용자 인증 및 확인에 대한 프로토콜이 요구된다. 사용자 인증은 접근제어에 비해 검증시간이 더 소요된다. 따라서 사용자 인증 프로토콜은 부인방지와 안전성이 보장되어야하고, 이동단말에서 통신시간에 대한 성능향상이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이동단말을 위한 TCP사용자인증 타원곡선 알고리즘 프로토콜을 설계하고 성능을 시험한다. 알고리즘은 160비트의 키를 가지고, IPv4와 IPv6에서 적용된다. 제안된 프로토콜은 기존 프로토콜의 암호화된 서명메시지 보다 인증과 검증의 과정에서 부인방지와 안전성, 기밀성이 높아졌으며, 이동단말의 연산시간에서 기존의 방법에 비해 1배에서 17배의 성능향상이 이루어졌음을 증명하였다.
교육시설물 BTL 사업은 여러 개의 시설물을 1개의 번들로 계약하며, 계약기간을 20년으로 산정하여 그 비용을 지급한다. 따라서 BTL 프로젝트 초기단계에 운영관리비를 예측하는 정확도와 발주번들에 포함되는 시설물을 어떻게 편성하느냐에 따라 비용편차가 크게 발생하게 된다. 본 연구에서는 교육시설물 BTL 사업 발주 시 운영관리 최적 번들을 구성하기 위한 방법으로 컴플리트 링키지 알고리즘을 이용하는 비용 예측 시스템을 개발하고, 이를 통해 발주번들에 포함되는 시설물 변화에 따라 제한조건들이 변화하는 경우에 대해 사용자의 의사결정 시 판단근거자료로 활용 가능하게 하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 시스템을 활용하면 보다 효율적이고 신속한 BTL 프로젝트의 운영비 예측이 가능할 것으로 사료된다.
본 논문은 제조설비 자율제어를 위한 상태 정의 및 진단 알고리즘을 소개한다. 사이버-물리 시스템 및 디지털 트윈기술을 통한 스마트 공장 시스템은 기존 제조 공장의 생산성 및 안정성을 높일 수 있어 최근 이슈가 되고 있다. 스마트 공장 시스템이 생산성을 향상시키고 작업자로 하여금 더 나은 의사결정을 할 수 있도록 하며 정상적이지 않은 공정 흐름을 제어하기 위한 자율제어 시스템은 스마트 공장 시스템을 구성하는 중요한 기술 중 하나가 된다. 그러나 통합된 수많은 설비 데이터를 기반으로 자율제어 프로세스를 수행하는 것은 상당한 사전 작업이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 제조설비 자율제어를 위한 추상화된 설비 상태를 정의하고 현재 상태를 진단할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 이를 통해 통합된 설비 데이터가 아닌 설비 상태를 기반으로 자율제어를 실시하며 더 간단하게 자율제어 프로세스를 진행 할 수 있도록 한다.
우리나라의 488개 유인도 중 강수량 부족 혹은 지하수의 수질문제 등으로 상습적 식수난을 겪고 있는 도서지역은 237개에 이르고 있다. 이들 도서지역은 생활용수를 우물, 간이상수도, 운반급수 등에 의존하고 있지만 이중 47%의 도서는 간이급수시설이 전무한 실정이다. 2015년에는 인천시 옹진군의 소청도, 대청도에 장기간 지속된 가뭄으로 식수원이 고갈되어 3일에 1시간으로 급수를 제한하였고 이로 인해 식수난 문제 외 관광산업의 소득저하 등의 문제가 발생되어 원활한 물공급문제가 해결되지 않으면 도서지역의 위기는 심각할 것으로 우려된다. 도서지역의 기본권인 먹는 물 문제를 해결하기 위해 정부 및 지자체에서는 소규모 유인도서에 해수담수화시설을 설치하여 유지관리 및 운영을 위한 인력을 배치하고 수동으로 조작하거나 단순 자동운전에 의해 운영 및 관리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 해수담수화시설의 안정적이고 효율적인 운영을 위해 지능적 수운영 알고리즘을 개발하였다. 제어시스템, 감시시스템, 계측시스템 등의 ICT 기술과 연계하여 수요를 정확히 예측하고, 실시간 전력비용과 저류량, 사용량 등을 통합적으로 고려하였으며 적시정량을 생산하여 저장 및 공급하며, 목표수질과 수량을 원활하고 안정적으로 공급할 수 있도록 제어 및 감시를 통한 지능적 수운영을 목적으로 연구하였다. 데이터의 수집과 전송, 분석, 제어, 감시 활동이 유기적으로 결합되어 용수의 생산과 분배, 공급활동을 자동화함으로 운영상의 리스크를 줄여주며, 필요시 통합운영센터에서의 의사결정을 지원할 수 있도록 개발하였다. 향후, 해수담수화시설뿐이 아닌 일반 상수도 수운영에 있어서의 취수, 도수, 정수, 배수지관리, 송수, 관망관리까지 자동화된 시스템을 개발하여 지능적 운영관리가 가능하도록 알고리즘 모델 및 프로그램을 제시하고자 한다.
유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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