본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 학습을 이용한 발음 변이 모델링을 통해 특정 영역에 최적화된 발음 사전 자동 생성의 방법을 제시하였다. 학습 방법을 이용한 발음 변이 모델링의 오류를 최소화 하기 위하여 본 논문에서는 발음 변이 규칙의 적응 기법을 도입하였다. 발음 변이 규칙의 적응은 대용량 음성 말뭉치에서 발음 변이 규칙을 유도한 후, 상대적으로 작은 용량의 음성 말뭉치에서 유도한 규칙과의 결합을 통해 이루어 진다. 본 논문에서 사용된 발음 사전은 해당 형태소의 앞 뒤 음소 문맥의 음운 현상을 반영한 발음 사전이며, 학습 방법으로 얻어진 발음 변이 규칙을 대용량 문자 말뭉치에 적용하여 해당 형태소의 발음을 자동 생성하였다. 발음 사전의 평균 발음의 수는 적용된 발음 변이 규칙의 확률 값들의 한계 값 조정에 의해 이루어졌다. 기존의 지식 기반의 발음 사전과 비교 할 때, 본 방법론으로 작성된 발음 사전을 이용한 대화체 음성 인식 실험에서 0.8%의 단어 오류율(WER)이 감소하였다. 또한 사전에 포함된 형태소의 평균 발음 변이 수에서도 기존의 방법론에서 보다 5.6% 적은 수에서 최상의 성능을 보였다.
본 논문은 특정 응용에 적합한 퍼지 제어기의 최적 설계 파라메터(퍼지 규칙과 소속 함수)를 찾는데 역전파 학습 과정과 유전 알고리즘을 결합한 Lamarckian 상호적응 기법을 이용한 뉴로-퍼지 제어기의 새로운 설계 방법을 제안한다. 설계 파라메타들은 진화에 의한 전역적 탐색을 통해 높은 포함값과 유용한 퍼지 규칙들을 갖는 규칙 베이스와 작은 근사화 오차와 좋은 제어 성능을 갖는 소속 함수들을 얻도록 제어기간 파라메타 조절을 수행하며, 학습에 의한 국부적 탐색을 통해 각 퍼지 제어기가 원하는 제어 결과를 나타내도록 제어기내 파라메타 조절을 수행한다. 제안한 상호적응 설계 방법은 유전 알고리즘의 모든 세대에서 역전파 학습이 이루어지므로 보다 좋은 근사화 능력을 나타나고, 사용한 무게 중심 비퍼지화기가 정확한 비퍼지화값을 계산하므로 보다 좋은 제어 성능을 가지며, 퍼지 규칙 베이스와 소속 함수들의 최적화 탐색 과정이 입출력 공간의 같은 퍼지 분할 상에서 통합된 적응 함수에 의하여 동시에 수행되므로 탐색을 위한 작업 공간이 아주 작아지는 장점이 있다. 시뮬레이션 결과는 Lamarckian 상호 적응에 의해 얻어진 FLC가 퍼지 규\ulcorner 수, 근사화 능력, 제어 성능등 모든면에서 다른 방법에 의해 얻어진 FLC보다 가장 우수함을 보여준다.
유비쿼터스 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 모바일에 관련된 하드웨어 개발은 물론 소프트웨어에 대한 관심도 마찬가지로 높아지고 있다. 소프트웨어에 대해 높아지고 있는 관심 중에서도 자원의 공유 혹은 접근에 대한 보안은 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 소프트웨어를 개발하기 위한 더 나은 프로그래밍 환경을 제공할 수 있는 정책 기술 언어로 작성된 정책 명세에 포함되는 권한의 제어를 위한 접근 제어 규칙(Access Control Rule)과 변화되는 상황을 감지하기 위한 상황 적응 규칙(Adaptation Rule)을 검사하여 규칙 사이의 안전성을 검사하기 위한 방법을 제시한다. 또한 규칙 사이의 안전성을 말하기 위해 사용되는 타입 시스템에 대해서도 설명한다.
본 논문에서는 직접 적응제어기와 간접 적응제어기를 Lyapunov 안정도 이론에 근거하여 결합하였다. 제어기는 RBF 신경망을 이용하여 구성하였으며 하중파라미터들은 적응칙에 의하여 조정되도록 하였다. 또한 시스템의 성능에 영향을 미치는 결합 가중치는 퍼지 If-THEN 규칙을 이용하여 결정되도록 하였다. 이렇게 함으로써 직접 적응제어기와 간접 적응제어기의 장점을 지니는 직 간접 혼합 신경망 적응제어기를 구성할 수 있었다. 제안한 알고리즘의 효용성을 보이기 위하여 일축 강페 로봇 매니퓰레이터를 대상으로 시뮬레이션한 결과 만족할 만한 성능을 보였다.
퍼지제어에서 퍼지규칙은 퍼지제어기의 제어결정을 내리는데 중요한 역할을 한다. 그래서, 제어성능은 주로 퍼지규칙의 질에 의해서 결정된다. 본 논문에서 우리는 교차와 돌연번이의 확률이 적응적으로 변화되는 유전자 알고리즘을 사용하여 퍼지규칙을 최적화 하는 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 우리는 플랜트의 응답을 듀개의 부분으로 나누어 제어 목적을 만족하게 하는 적합도 측정 방식을 제안한다. 좀더 빠른 해답을 얻기 위해 우리는 초기의 퍼지규칙으로 무작위적인 규칙을 사용하지 않고 자동으로 퍼지규칙을 생성하는 방법을 사용하여 초기 퍼지규칙으로 사용했다. 이렇게 얻어진 퍼지규칙이 좋은 것인지를 보여주기 위해 비선형 플랜트를 이용하여 시뮬레이션 해보았다. 시뮬레이션 결과 우리의 방법이 합리적이고 유용한 것임이 밝혀졌다.
본 논문은 적응 피지 제어 시스템에 있어 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법을 제안한다. 다중개체군 유전자 알고리즘을 이용한 이전의 논문은 염색체를 두부분(제어규칙과 소속함수)으로 분할하였다. 그러나 이런 경우 좋지 못한 제어규칙은 좋은 제어규칙과 잘 진화된 소속함수의 최적화를 방해한다. 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 새로운 방법은 염색체를 세부분(좋은 제어규칙, 좋지 못한 제어규칙 및 소속함수)으로 분할하는 것이다. 이 방법에 대한 효율성을 입증하기 위해 트럭 배킹 문제에 적용하였다. 시뮬레이션 결과 다중개체군 유전자 알고리즘에 대한 제안된 방법이 좋은 적응성을 보여 주었다.
홈 네트워크 기술의 발전과 더불어 관련 미들웨어 기술의 중요성이 높아지고 있다. 미들웨어 기술 중 하나인 UPnP로 네트워크를 구성할 때 유사한 서비스를 제공하는 디바이스들이 여럿 존재하는 경우라면 사용자의 의도에 적합한 선택이 가능해야 한다. 본 연구에서는 규칙 언어에 기반을 둔 적응형 아키텍처를 통해 이러한 문제를 해결한다. 제안하는 적응형 디바이스 컨트롤은 기존의 UPnP 구조를 변형 시키지 않고 새로운 규칙 관리자를 도입하여 호환성을 유지하였다. 프린터기를 이용한 가상 시나리오를 구상하고, 이에 맞춰 UPnP 네트워크를 구현함으로써 아키텍처의 타당성을 검증해 본다.
본 연구는 신뢰성 있는 유비쿼터스 프로그램을 개발하기 위한 보다 효율적인 프로그래밍 환경을 제공함을 목적으로 한다. 이 프로그래밍 환경은 정책 기술 언어와 이를 바탕으로 접근 제어와 상황 적응을 관리하는 실행시스템을 제공한다. 프로그래머는 정책 기술 언어를 통해 메소드에 대한 접근 권한과 변화되는 상황에 적응하는 규칙들을 쉽게 표현할 수 있다. 본 논문의 실행 시스템은 정책 파일의 규칙들에 따라 객체가 메소드에 대한 접근 권한이 있는지를 검사하는 접근 제어기(access controller)와 변화되는 상황에 적응하여 자동으로 반응하도록 해주는 적응 엔진(adaptation engine)의 형태로 구현되었다. 또한 이 시스템을 이용하여 개발된 유비쿼터스 프로그램을 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터를 제공한다.
본 논문은 갠트리 크레인의 시뮬레이터를 제작하여 적응형 흔들림 제어기를 설계한다. 흔들림 감지는 디지털 카메라 센서를 이용하였으며 모델기반 적응제어를 이용하여 제어규칙을 산출한다. 제어규칙은 리아푸노브 안정성이론을 적용하였으며 정의된 리아푸노브 함수의 미분식이 음수를 갖기 위한 크레인의 적응형 제어입력을 계산한다. 제안한 제어기의 성능을 검토하기 위하여 실시간 제어실험을 실시하였으며 이송체의 무게 변화에 대한 적응성을 검토한다. 또한 기존의 PI 제어기도 함께 실험하여 성능의 비교 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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