에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
본 논문에서는 정보의 중요도나 관련성의 정보에 기반한 퍼지함수를 적용하여 강제적 접근통제정책의 비밀성과 무결성을 보장하였으며, 보안등급을 이용하여 접근권한의 흐름을 통제할 수 있는 흐름정책과 역할그래프 생성 알고리즘을 제시하여 상속특성으로 인한 권한남용문제를 해결하였다. 또한, 상업적인 환경에 적용이 가능하도록 정보특성별로 역할을 그룹핑하여 역할계층을 구성함으로써 새로운 역할을 추가하는 것이 용이하여 다단계 보안시스템에서도 효과적으로 접근통제를 할 수 있을 뿐만 아니라 대규모 보안시스템으로 확장할 수 있는 장점을 갖는다.
최근, 정보통신 기술의 발달로 국가 간의 정보 경쟁이 치열해지고 이와 더불어 개인, 사회 간의 정보경쟁 역시 치열해짐에 따라 정보 보안의 중요성이 더욱 높아져 가고 있다. 이에 선진국들은 정보보호시스템 평가 $.$인증체계를 통해 안전성과 신뢰성을 보증하는 우수한 정보보호시스템 개발을 촉진하여 정보보호산업의 육성에 기여해 왔다. 우리나라의 경우 1998년에 처음으로 정보보호시스템 평가를 위한 기준을 고시했으나, 산업육성의 측면과 안전한 제품을 공급하여 신뢰할 수 있는 정보사회를 구축하기 위해서 국가보안시스템 평가$.$인증체계 모델의 보완 및 개선이 요구된다. 따라서, 본 논문에서는 국내 외 평가인증체계 관련기관 및 스킴, 절차 등을 연구 분석하고, 평가 $.$인증체계의 요구사항을 도출하여 정보보호시스템 평가ㆍ인증체계를 제안한다.
이 연구는 거대한 언어 모델 (Large Language Model, LLM)과 도구를 결합한 시스템의 보안 문제를 다룬다. 프롬프트 주입과 같은 보안 취약점을 분석하고 이를 극복하기 위한 프롬프트 권한 분리 기법을 제안한다. 이를 통해 LLM-도구 결합 시스템에서의 사용자 데이터의 기밀성과 무결성을 보장한다.
본 연구는 인공신경망 모형에서 최적 입력 변수를 선정하기 위하여 새로운 선처리 기법인 약체연결뉴런 제거법을 제안하고 그 예측력의 우월성을 순수 인공신경망과 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델과 각각 비교했으며, 그 결과를 보면 본 연구에서 제안하고 있는 약체연결뉴런 제거법에 의해 입력변수 선정과정을 거친 모델의 성과가 순수 인공신경망이나 의사결정트리로 선처리한 인공신경망 모델에 비해 예측적중율이 우수한 것으로 나타났다.
현재 정부 각 부처는 “정보시스템의 효율적 도입 및 운영 등에 관한 법률”에 의해 EA를 도입하여 운용하고 있으나 이의 평가 체계 및 지표는 제대로 갖춰져 있지 않다. 특히 EA의 성과평가를 위한 모델이 없을 뿐만 아니라 측정 할 수 있는 방법도 미흡하다. 본 연구에서는 EA성과평가를 위해 국내 범정부 성과참조모델과 미 연방 성과참조모델을 기반으로 8개의 평가 영역 및 17개의 평가지표를 도출하였다. 또한, 미 OMB 및 국내 범정부 EA성숙도 모델을 기반으로 8개의 평가 영역 및 10개의 평가지표를 도출하여, 이를 기반으로 EA 성과평가를 위한 업무, 고객, 프로세스, 인적자본 및 기술의 5개 영역으로 구성된 성과평가 모델을 제안하였다. 제안한 모델의 검증을 위해 3개 기관에 적용하여 각 기관의 EA 성과를 평가하였고, 평가 결과를 검증하기 위해 범정부 EA성숙도 모델의 성과평가 영역과도 비교 평가하였다. 또한, 제안한 성과평가모델의 측정지표를 기존의 EA성숙도 모델 및 성과참조모델과도 비교 분석하였다. 이러한 비교 분석 결과를 바탕으로 제안한 성과평가모델을 검증하였다.
본 논문에서는 다중 문서 기반의 대화 시스템을 통한 효율적인 정보 검색과 응답 생성에 중점을 둡니다. 대규모 데이터 집합에서 정확한 문서를 선택하는 데 필요한 검색의 중요성을 강조하며, 현재 검색 방법의 한계와 문제점을 지적합니다. 또한 더 자연스러운 답변을 생성하기 위해 대규모 언어 모델을 사용하게 되면서 fine-tuning 시에 발생하는 제약과 낭비를 모델의 제로샷 생성 능력을 활용하여 개선하려는 방안을 제안하며, 모델의 크기와 자원의 효율성에 대한 고려사항을 논의합니다. 우리의 접근 방식은 대규모 언어 모델을 프롬프트와 함께 다중 문서로 학습 없이 정보를 검색하고 응답을 생성하는 방향으로 접근하여 대화 시스템의 효율성과 유용성을 향상시킬 수 있음을 제시합니다.
본 연구는 기존의 평가방법 및 평가시스템의 문제점을 지적한 후, 영리조직의 성과측정 방법론인 균형성과표(BSC: Balanced Scorecard) 접근을 채택하여 지자제 웹 사이트 성과측정 프레임워크를 제시한다. 또한 본 연구에서는 이 프레임워크를 지원하는 정보시스템을 설계하고, 프로토타입을 개발한 후, 군단위 지방자치단체의 사례를 보여줌으로써 본 프레임워크 및 시스템의 적용 가능성을 보인다.
본 논문에서는 복잡한 구조의 멀티미디어 스트리밍 시스템을 단순하고 기본적인 작업 구조를 설계하고, 이 구조를 바탕으로 확장성과 이식성을 높일 수 있는 시스템 설계에 목적을 두고 있다. 따라서 복잡하고 확장성이 떨어지는 문제점을 해결하기 친하여 시스템의 처리 구조를 선형 작업 집합(LTS : Linear Task Set)모델로 제안하였다. 단순한 기본 구조를 바탕으로 일관성 있는 처리과정을 정의하고 단순한 시스템 구조에서 서비스의 목적과 요구사항에 따라 자유로운 구조 변경을 허용할 수 있도록 하였다. 또한 이 모델을 바탕으로 멀티미디어 스트리밍 서비스가 가능하도록 컴포넌트 시스템 모델을 제시하였다.
대화 인터페이스 시스템(dialogue interface system)은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 도구로서 자연언어(natural language)를 사용하여 정보를 공유하거나 특정 업무를 수행하는 프로그램이다. 대화 인터페이스 시스템에 대한 기존의 연구들은 영역 의존적인 스크립트나 계획 추론을 위한 계획 지식을 이용해 왔다. 스크립트 모델(script model)은 제한적인 실용시스템 개발을 위해 주로 연구되었고 계획에 기반한 모델은 대화의 원리를 이해하는 분야에서 주로 연구되어 왔다. 그러나 기존의 모델들은 시스템 확장이 매우 어려우며 예측하지 못한 사용자 발화에 대하여 대응이 어렵기 때문에 매우 제한적인 영역이나 정해진 형태의 대화만을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 이런 단점들을 보완하기 위하여 통계에 기반한 다 영역(multi-domain) 대화 모델을 제안한다. 제안된 시스템은 각 작업들에 대하여 해당 작업에 적합한 영역 모델(domain model)을 잘 알려진 프레임 구조를 따르면서 사용자 의도 파악과 시스템 의도 생성에 통계적 방법을 사용한다. 이러한 하이브리드 형태의 구조 덕분에 제안된 시스템은 영역 확장성과 이식성이 뛰어나다는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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