한국의 경제가 저출산, 고령화사회의 진전으로 미래에 대한 불확실성 상태에 빠져들고 있다. 그러나 이러한 위기는 새로운 비즈니스 모델의 창출을 필요로 하는 기회가 될 수 있다. 따라서 미래성장엔진으로서 지향을 위한 새로운 사회 서비스 시장의 비즈니스 모델을 준비할 필요성이 있다. 사회서비스 비즈니스 모델은 참여인력 확보와 교육을 통한 양성, 보급을 바탕으로 하는데, 사회에 활성화 되어 있는 인터넷정보기술에 대한 응용방안과 효과를 본 연구를 통해 규명하고자 한다. 본 연구는 국내외 사회서비스 정책을 비교분석하고 연구의 필요성을 효율적으로 이끌어 내기 위해 다음의 연구문제를 설정하였다. 1. 국내 사회서비스 정책은 외국 사회서비스 정책과 비교할 때 어떤 차이가 있는가? 2. 사회 서비스 사업모델과 접목할 수 있는 적합한 정보기술과 접목방안은 어떤 것이 있는가? 3. 정보기술을 접목한 사회 서비스 사업모델의 효과 및 개선방안은 어떠한가? 연구를 통하여 얻은 결과를 가지고 사회 서비스 포털 구성안과 비즈니스 연결 방안을 제시함으로서 정부의 사회 서비스 민영화 방안과 민수사업 활성화, 일자리 확대 목표의 초석이 되는 연구가 되고자 한다.
본 논문은 기존의 접근제어 모델을 확장하여 상황인식 기반 접근제어 모델을 제안하였다. 본 논문에서 xoRBAC와 CAAC와 같은 상황인식기반 보안모델에 대한 최근연구들을 조사하였다. 정확한 정책평가를 위해 기존의 CAAC 보안모델에 상황브로커와 파인더 컴포넌트를 추가하였다. 이 보안모델에 의해 더욱 명확한 정책결정을 위해 상황정보 및 상황결정정보를 보다 용이하게 수집할 수 있다. 또한, 접근된 자원에서 또 한번의 사용자 이벤트를 판단하여, 접근할 수 있는 모든 가능한 자원들을 제어하였다. 본 논문에서 제안된 보안모델은 역할에 따른 특정정책과 제약조정을 통해 다양한 보안등급 및 접근권한방식을 동적으로 제공할 수 있다.
본 논문에서는 정책 기반 네트워크 관리에 대한 중앙 집중 형태와 분산 형태의 모델을 비교하고 모델링하기 위한 분석적인 프레임워크를 제안했다. 정책기반 네트워크는 다양한 응용분야에서 도입되고 있으며, 정책의 제공구조는 응용에 따라 각기 다른 처리성능을 가질 수 있다. 따라서 우리는 각 PBNM 모델이 정책 적용을 수행할 때 성능과 확장성 측면에서 평가하였다. 측정 메트릭으로는 정책 프로비저닝 시간, 트래픽 발생량, PDP 처리율, 전역 충돌 감지에 대한 정성적 시뮬레이션을 평가하였다. 그 결과 PBNM을 도입할 때 주의 깊은 응용 특성에 대한 분석에 따라 적절한 구조가 도입되어야 함을 제시하고 있다. 본 논문에서 나타난 PBNM 모델은 현재 제안되고 있는 방식들 사이에 장단점을 정량화하기 위한 시도였다.
멀티 에이전트 강화 학습에서 해결해야 할 중요한 문제는 자신의 작업 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 한 에이전트가 시행착오적 상호작용을 통해 어떻게 자신의 최적 행동 정책을 학습할 수 있느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 MDP 기반의 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 다른 에이전트에 관해 요구되는 정보나 가정이 현실적이지 못하다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 강화 학습기술에 기초가 되는 기본 개념들을 정형화하고 이들을 기초로 기존 연구들의 특징과 한계점을 비교한다. 그리고 새로운 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 상대 모델을 이용하는 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들에서 주로 시도되었던 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델 대신 상대 에이전트의 행동 정책 모델을 학습하며, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 또한, 본 논문에서는 대표적인 적대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐게임을 소개하고, 이 게임을 테스베드삼아 비교 실험들을 수행하고 그 결과를 설명함으로써 본 논문에서 제안하는 정책 모델 기반의 멀티 에이전트 강화 학습의 효과를 분석해본다.
인터넷 사용자의 급속한 증가와 전자 상거래의 발전은 다양한 시스템 및 네트워크의 설계 및 관리를 매우 복잡하게 변화시켰다. 본 연구에서는 인터넷/ 인트라넷과 같은 분산 망에서의 서비스 보장을 위해 종단 시스템(End-to-End System)에서의 QoS(Quality of Service) 지원과 QoS 제어 메커니즘을 분석하여 분산 망에서의 종단 사용자(End-User)를 위한 QoS 정책 관리 구조를 제안하였다. 이 구조는 종단 호스트 모델과 네트워크 모델의 통합 지원 구조로 구성되며, 각 모델의 해당 자원에 대한 서비스를 구분하여 사용자 정책을 관리하며, 분산 망에 대해서는 단위 네트워크의 QoS 관리 서버를 통하여 종단 시스템간의 QoS 정책을 관리하게 된다. 본 논문에서 제안한 구조는 분산 망에서의 종단 사용자 정책을 관리하는데 있어 응용 서비스 고유의 특성을 보장하며 사용자 정책에 따른 서비스 자원을 통합 관리할 수 있다.
유비쿼터스 환경은 조직의 구조와 개인의 행위를 변화시킬 뿐만 아니라 기업의 경쟁 패러다임 자체를 변화시킬 것으로 전망하고 있다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅의 기술이 경영경제, 행정, 교육, 문화, 의료등 사회 전반에 걸쳐 도입되고 있으며, 이에 따른 비즈니스 모델에 대한 중요성이 증대되고 있다. 기술에 관련된 RFID, USN, 표준화, 보안등에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으나, 비즈니스 모델에 관련된 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 컴퓨팅에 대해 알아보고 비즈니스 모델 사례 검토를 통해 유비쿼터스 컴퓨팅 시대의 비즈니스 모델과 발전 방향 및 혁신 전략을 제시하고자 한다.
강화학습은 한 환경에서 에이전트가 정책에 따라 액션을 취하고 보상 함수를 통해 액션을 평가 및 정책 최적화 과정을 반복하는 Closed-Loop 구조로 이루어진 알고리즘이다. 이러한 강화학습의 주요 장점은 액션의 품질을 평가하고 정책을 지속적으로 최적화 하는 것이다. 따라서, 강화학습은 지능형 시스템, 자율제어 시스템 개발에 효과적으로 활용될 수 있다. 기존의 강화학습은, 단일 정책, 단일 보상함수 및 비교적 단순한 정책 업데이트 기법을 제한적인 문제에 대해 제시하고 적용하였다. 본 논문에서는 구성요소의 복수성을 지원하는 확장된 강화학습 모델을 제안한다. 제안되는 확정 강화학습의 주요 구성 요소들을 정의하고, 그들의 컴퓨팅 모델을 포함하는 정형 모델을 제시한다. 또한, 이 정형모델을 기반으로 시스템 개발을 위한 설계 기법을 제시한다. 제안한 모델을 기반으로 자율 최적화 자동차 내비게이터 시스템에 적용 및 실험을 진행한다. 제시된 정형 모델과 설계 기법을 적용한 사례연구로, 복수의 자동차들이 최적 목적지에 단 시간에 도착할 수 있는 진화된 내비게이터 시스템 설계 및 구현을 진행한다.
우리나라는 1970년대 초까지만해도 소형 승용차 한대 제대로 완성하지 못했으며, 외국차의 차체, 엔진 등 주요 부품을 들여와 조립 생산하는 것이 고작이었다. 조립생산 대수가 연간 총 3만대도 못되는 자동차산업의 불모지였다. 우리나라는 1973년부터 낙후된 자동차산업을 비약적으로 발전시키기 위해 세계 최초로 혁신적인 "고유모델 승용차의 하향식 양산화정책"을 창안, 추진했다. 고유모델의 "하향식 양산화정책"을 추진해 온지 22년만인 1995년에 우리나라는 2백31만대의 자동차를 생산하여 미국, 일본, 독일 및 프랑스 다음가는 세계 제5위의 자주적 자동차 생산국가로 부상하는 기적을 이룩했다.
정보화 촉진 정책 개발 도구로써 정보화 지표의 문제점 및 한계를 지적하고, 이를 보완할 수 있는 방안으로서 시스템 사고에 입각한 동적 역학 모델을 개발하는데 본 연구의 목적이 있다. 정보화 진행모형은 정보화 진행속도는 촉진요인과 저해요인의 상호 영향도에 의해 결정된다는 점에서부터 출발하여 이들 양자간 존재하는 Push-Pull 패러다임 하에 상호 역학관계를 시스템 다이내믹스 모형(System Dynamics model)을 개발하였다. 나아가 개발된 모델을 컴퓨터 시뮬레이션으로 구현, 시행함으로서 향후 정보화 촉진을 위한 정책변수의 도출과 각 변수의 영향도를 측정할 수 있는 가능성을 제시하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 모델에 반영된 기초 자료는 가능한 한 실제 데이터를 분석, 이용하였으나, 시계열 자료의 부족으로 상당부분 추정 및 가정을 도입하였다. 결국 시뮬레이션 시행으로 얻은 결과치 그 자체는 현실성을 결여하고 있는 문제를 안고 있으나, 정보화 촉진 정책 입안과 그에 대한 효과를 사전에 분석해 볼 수 있는 새로운 돌파구를 마련하였다는 점에서 본 연구의 의미를 찾을 수 있을 것으로 기대된다
기후변화는 전 지구적인 환경문제 중 하나이며 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change) 4차 평가보고서에서는 인류가 직면한 최대 위협이라고 하였다. 또한, IPCC는 현재 기후변화에 의한 영향은 명백히 나타나고 있으며 향후 기후변화에 의한 기상이변 예측과 적응 정책 및 조치가 중요하다고 권고하였다. 적응 정책 및 조치를 위한 기후변화의 영향분석은 우리나라에서도 많이 진행하고 있으나 개별 및 분류의 선형의 순차적 관계에 따라 개발 및 적용되고 있다. 기후변화는 자연생태계와 인간 활동의 복잡한 상호작용에 의해 발생하기에 개별적 연구 보다는 타 부문의 영향 및 결과가 환류되고 반영되어야 한다. 따라서 기후변화 영향평가는 농업, 물, 산림, 생태, 건강 등 다양한 부문 내/간 상호작용을 고려할 수 있는 통합 평가 방법이 필요하다. 통합 평가를 위해 플랫폼 개발은 필수적이며, 신속한 분석을 위해서는 개별 부문의 상세모델을 모방한 메타모델이 필요하다. 본 연구에서는 미래 기후변화에 따른 영향을 통합적으로 평가하기 위한 메타모델을 개발하고, 상호 연결을 통해 다양한 연계양상을 평가하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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