본 논문에서는 센서 네트워크에서의 네이밍 응용 모델을 제안한다. 최근 센서 노드들로 구성된 센서 네트워크는 기존의 네트워크에서는 불가능한 적용 범위를 제공한다. 그러나, 일반적인 네트워크와는 달리 한정된 자원을 가진 대규모의 센서 노드들이 협력해야 하기 때문에 개별 센서와 데이터를 주고 받아 작업을 처리하는 것은 매우 비효율적이며, 불안정하다. 데이터의 불완전한 결함이 발생하는 상황에서 투명하고 지속적으로 서비스를 가능하게 하도록 하기 위해서 제안된 SN LDAP 응용모델을 이용하여 가상 개념을 도입한 센서 네트워크를 위한 속성 및 스키마 그리고 DIT를 설계한다. 이러한 시스템을 바탕으로 SN 퍼지 질의를 처리할 수 있는 네이밍 응용모델을 만든다. 센서노드로부터 수집된 정보를 이용한 특정 환경에서 가상식을 이용한 네이밍 응용모델 기능이 센서 네트워크에서 제공되면, 보다 효율적이며, 안정적인 구조가 될 것이다. 본 논문에서는 속성기반의 네이밍 방법으로 센서 네트워크를 위한 SN퍼지 LDAP 모델을 제안하고, 이를 기반으로 특정 환경에서 퍼지 처리가 가능한 네이밍 응용모델을 만들고자 한다.
정보기술과 네트워크 기술의 발전에 따라 멀티미디어 시스템을 이용한 다양한 서비스들이 인터넷을 통해서 제공되고 있다. 하지만 이러한 인터넷 기술의 근본적 특징인 개방성 때문에 네트워크를 기반으로 하는 시스템에서는 데이터 보호 기술과 안전하게 사용자를 인증하는 기법을 제공해야만 한다. 그래서 Das, An 그리고 Li&Hwang 과 같은 다양한 연구자들은 스마트카드, 패스워드, 그리고 생체정보를 기반한 사용자 인증 스킴을 제안하였으나, 다양한 보안 취약점이 발견되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Li 등은 퍼지추출 기술을 활용한 새로운 인증 스킴을 제안하였으나, 그들의 스킴도 여전히 off-line password attack, authentication without biometrics, denial-of-service, insider attack 등의 보안 문제점을 가지고 있었다. 그래서 본 논문에서는 Li 등이 제안한 사용자 인증 스킴의 보안 문제점을 해결할 수 있는 보안성이 향상된 퍼지추출기술 기반의 사용자 인증 및 키 동의 스킴을 제안한다.
FCM 기반하이브리드 RBF 네트워크는 서로 다른 학습 구조가 결합된 혼합형 모델로서, 입력층과 중간층의 학습 구조는 FCM 알고리즘을 적용하고, 중간층과 출력층 사이의 학습 구조는 Max_Min 알고리즘을 적용한다. 입력층과 중간층의 학습시 입력 벡터와 중간층의 노드 중에서 중심과 입력 벡터간의 가장 가까운 노드를 승자 노드로 선택하여 출력층으로 전달한다. 그리고 중간층과 출력층 사이의 학습구조인 Max_Min 신경망은 중간층의 승자 뉴런이 입력벡터로 적용된다. 그러나 많은 패턴이 입력벡터로 제시될 경우에는 학습성능이 저하되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 중간층과 출력층의 학습 구조인 Max_Min 알고리즘의 학습 성능을 향상시키기 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 0.1보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 제어 시스템에 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해 컨테이너에서 추출한 숫자, 영문 식별자를 인식 및 성능평가 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 문자 패턴 인식에 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 기반의 스마트 선박을 구현하기 위한 연구의 일환으로서, TCP/IP 기반의 지능형 선박 조타제어시스템을 구축하여, 시스템의 효용성을 살펴보고, 그 실용화 방안을 모색한다. 구체적인 연구방법으로, 먼저, 선박의 조타시스템을 PC 상에서 원격으로 제어하기 위한 TCP/IP 소켓 기반의 프로그래밍 및 네트워크 시스템을 구현하고, 다음으로 퍼지 추론에 의하여 타각을 제어하기 위한 퍼지 조타 조작 모델을 구축하여 적용한다. 마지막으로 실제 선박의 조타시스템을 축소한 모형조타제어시스템에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.
정보통신 기술의 발달로 세계는 시간과 공간의 개념이 사라지는 거대한 네트워크로 바뀌고 있다. 지구촌 구석구석을 잇는 인터넷이 2000년이 되면 이용자가 5억명을 넘을 것으로 전망된다. 급속히 퍼지고 있는 인터넷상에서 지식과 정보가 "빛의속도"로 교환되며 생활과 산업, 비즈니스의 전반에 변화를 일으키고 있다. 산업사회가 나래를 접고 지식정보사회가 성큼 다가온 것이다.
센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지면서 센서 네트워크 보안에 대한 문제점이 많이 야기되고 있다. 무선 센서 네트워크에 대한 공격은 무선이라는 환경 때문에 애드 혹 네트워크와 유사하게 이루어진다. 그러나 애드 혹 네트워크의 보안 메커니즘은 센서 네트워크에서의 노드들이 훨씬 제한된 자원을 가지므로 그대로 적용할 수 없기 때문에 새로운 연구들을 필요로 한다. 무선 센서 네트워크에 대한 대표적인 공격방법중의 하나가 웜홀을 이용한 잘못된 경로의 설정이다. 웜홀 공격을 통해 전달되는 패킷은 도청당하거나 파괴될 수 있다. 이에 대한 대응 기법으로 Ji-Hoon Yun 등이 무선 센서 네트워크 환경에서 웜홀 공격을 탐지하고 대응하려 WODEM(WOrmhole attack DEfense Mechanism)이란 메커니즘을 제시했다. 이 기법에서는 웜홀에 대한 탐지 및 대응을 위해 홉 카운트와 처음에 미리 정해둔 TTL(Time To Live)을 비교하고 있다. TTL에 따라 탐지율과 에너지 소비에 큰 영향이 있게 되므로 TTL의 결정이 매우 중요하다. 본 논문에서는 충분한 웜홀 탐지율을 제공하면서 에너지를 보존할 수 있는 TTL을 퍼지로직을 통해 결정한다.
컴퓨터 네트워크의 확대 및 인터넷 이용의 급속한 증가에 따라 컴퓨터 보안문제가 중요하게 되었다 따라서 침입자들로부터 위험을 줄이기 위해 침입탐지 시스템에 관한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 기반의 이상 침입 탐지를 위하여 뉴로-퍼지 기법을 적용하고자 한다 불확실성을 처리하는 퍼지 이론을 이상 침입 탐지영역에 도입하여 적용함으로써 오용 탐지의 한계성을 극복하여 알려지지 않은 침입탐지를 하고자 한다.
본 연구는 정보입자와 유전알고리즘의 기호코딩을 통해 퍼지집합 기반 다항식 뉴럴네트워크(IG based gFSPNN)의 최적 설계 제안한다. 기존의 Furry Srt-based Polynomial Neural Networks의 최적설계를 위해 유전자 알고리즘의 이진코딩을 사용하였다. 이지코딩은 스티링 길이 때문에 연산시간이 급격히 증가되는 현상과 해밍절벽(Hamming Cliff)에 따른 급격한 비트변환이 힘들다는 단점이 내제 하였다. 이에 본 논문에서는 스티링 길이와 해밍절벽에 따른 문제를 해결 하기위해 기호코딩을 사용하였다._데이터들의 특성을 모델에 반영하기 위해 Hard C-Means(HCM)을 결합한 Information Granulation(IG)을 사용하여 최적모델 구축 속도를 빠르게 하였다. 실험적 예제를 통하여 제안된 모델의 성능을 평가한다.
클러스터 기반 라우팅 방법에서 클러스터 헤드에 고장이 발생하면, 전달되지 못하는 센서 데이터가 존재한다. 이를 해결하기 위해 각 클러스터마다 백업 클러스터 헤드를 지정함으로써 원래의 클러스터 헤드에 고장이 발생했을 때 백업 클러스터 헤드가 그 역할을 대신하도록 하는 방법이 연구되고 있다. 백업 클러스터 헤드를 이용한 방법에서는 어떤 노드를 백업 클러스터 헤드로 선출하느냐에 따라 무선센서네트워크의 성능이 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 무선센서네트워크의 에너지 효율성을 높이기 위해 퍼지를 이용하여 각 클러스터의 백업 클러스터 헤드를 선출하는 방법을 제안한다.
레이더를 통한 표적식별을 효과적으로 처리하기 위해서는 표적에 대한 정확한 신호 정보가 필요하다. 그러나 이러한 표적 신호에는 잡음이 섞여 있는 경우가 일반적이며, 이 부분에 대한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 특히 표적에 대한 이미지 처리, 표적신호처리, 표적식별 등이 그 예라 할 수 있겠다. 군사적 측면으로 볼 때 표적식별 분야가 중요하므로 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 비행체 표적식별에 대한 연구를 수행하였다. 비행체에 대한 반사파 데이터를 활용하여 퍼지 뉴럴 네트워크를 학습시켜 모델에 대한 최적화를 수행하였고, 최적화된 모델에 표적에 대한 테스팅 데이터를 입력하여 표적식별에 대한 실험을 수행하여 그 결과를 통해 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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