이기종의 자원들로 이루어진 컴퓨팅 환경에서 효율적인 자원 활용과 대용량의 데이터를 고속으로 처리하기 위해서는 실시간으로 변화하는 자원의 상태에 따라 대처 할 수 있는 동적인 작업 스케줄링 모델이 필요하다. 현재 이기종의 자원들에게 작업을 어떻게 분배 및 할당 할 것인지에 대하여 많은 자원 평가 방법 및 휴리스틱 기법들이 연구되었으나 이러한 방법들은 표준언어를 사용하지 않기 때문에 시스템 호환 및 확장에 어려움이 많다. 또한 다양한 자원들의 상태가 실시간으로 동적으로 변화하기 때문에 기존 연구에서 제안한 방법으로는 효율적인 처리가 불가능하거나 자원의 상태 변화에 동적으로 대처할 수 없다. 본 논문은 이러한 기존 연구들의 문제에 대한 해결책으로 W3C에서 제정한 온톨로지 표준 언어인 OWL을 이용하여 자원 온톨로지를 구축함으로써 이기종의 자원 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 자원의 동적인 변화에 따라 작업 스케줄링하는 방법을 지식기반의 다양한 규칙들로 정의하여 추론을 통해서 최적의 자원에게 작업을 할당하는 시멘틱 컴퓨팅 기반의 동적 작업 스케줄링 모델을 제안한다. 시뮬레이션 실험 결과는 본 논문에서 제안한 작업 스케줄링 모델이 기존 모델에 비하여 낮은 작업 손실과 높은 작업 처리율 및 짧은 응답시간을 제공함으로써 이기종의 자원들로 구성된 시스템 전반에 걸쳐 안정적이고 고속의 데이터 처리를 제공할 수 있다는 사실을 증명한다.
본 논문은 학교현장에서 학습자의 창의력 신장을 위해 멀티미디어 교육을 지원하는 웹 기반 실시간 교육 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 교수 학습자간의 실시간 상호작용과 개별학습, 학습자의 학습일탈을 방지하기 위한 강제화면 분배를 지원할 수 있게 설계되었다. 본 시스템은 UML을 적용하여 다중 사용자 환경에서의 실시간 메시지 교환과 관리를 위한 모듈을 두어 효율적인 상호작용이 가능하게 하였으며, 학습자의 실험 실습을 위한 시뮬레이션이 이루어지고 실험이 방법과 결과분석 등에 대한 질의 응답을 지원한다. 학습자의 학습진행과 지식형성을 위해 시스템의 교육적 기반을 구성주의에 두었다.
최근 정보기술 및 인터넷의 급속한 발전으로 지식정보 자원들이 디지털화 되어 인터넷을 통해 유통되고 있다. 과학기술 연구 현장에서 수시로 발생되는 세미나, 워크숍 등 연구 성과물의 공유를 위해서는 동영상 콘텐츠의 구축과 식별체계 기반의 유통시스템 구축이 필요하다. 본 연구의 목적은 세미나, 워크숍 등 과학기술 동영상 콘텐츠의 효율적인 정보 공유 및 활용을 위한 KOI 식별체계 기반의 정보유통시스템 구축 방안을 제시하는데 있으며, 이를 위해 식별체계 개요 및 현황과 유통시스템의 기능적 요소인 동영상 콘텐츠 과제 및 슬라이드의 KOI 식별체계 적용 방법, 동영상 정보연계 시스템, 식별체계 통합관리 시스템, 동영상 메타데이터 구성 및 검색 방안 등을 기술하였다.
주소 결정 프로토콜, ARP(Address Resolution Protocol)는 네트워크의 논리 주소(IP)로부터 물리 주소(MAC)를 찾아내는 프로토콜로 많은 네트워크에 사용되고 있다. 그러나 ARP는 메시지 내용의 진위를 검증할 수 있는 수단이 없기 때문에, 이를 이용한 공격이 많이 이루어지고 있다. 많은 연구자들이 ARP의 안전성을 보완하는 많은 기술들을 제안하였지만, 대부분은 ARP의 안전성을 향상하는 대신에 네트워크의 성능을 희생하거나 많은 구현 비용을 요구한다. 이 논문에서는 ARP 기반의 공격을 무력화하는 AAR(Address Auto-Resolution, 주소 자동 결정) 네트워크를 제안한다. AAR에서는 기존의 ARP 테이블을 사용하지 않는 것이 아니라 요청(request), 응답(reply) 등 기본적인 ARP 메시지를 사용하지 않으며, MAC 주소를 IP 주소로부터 유도할 수 있도록 설계하여 ARP 테이블을 사전지식(IP, MAC 주소의 쌍) 없이 정적으로 관리할 수 있게 한다. 이 시스템은 기본적인 ARP 메시지 기능을 차단하므로 ARP 기반의 공격을 무력화할 수 있는 동시에 네트워크 트래픽을 절약하는 효과도 있다.
2016년 알파고의 대국 이후, 여러 산업 분야에서 인공지능 적용에 대한 요구가 많아지고 있고 그와 관련된 연구가 활발하게 진행되고 있다. 군사 분야도 마찬가지 인데, 지금까지 인공지능이 적용된 무기체계가 없었기 때문에 그 구현에 대한 노력이 도전으로 작용하고 있다. 한편 알파고를 이긴 알파고 제로는 인공지능의 자기학습에 의한 데이터 기반 접근법이 기존의 사람에 의한 지식 기반 접근법보다 좋은 결과를 도출할 수 있다는 결과를 보여주었다. 본 논문에서는 이러한 점을 착안하여, 알파고 제로의 기반이 되는 강화학습을 함정전투체계 또는 전투관리체계에 적용하는 것을 제안한다. 이는 일정한 승률을 보이는 최적의 전술적 결과물이 사용자 즉, 함장과 작전요원에게 권고할 수 있도록 하는 인공지능 어플리케이션을 함정전투체계에 적용하는 방법이다. 이를 위해 전투성능에 관한 체계의 정의, 함정전투체계 설계 방안과 실 체계와의 Mapping, 훈련체계가 현 작전 수행에 원활히 적용될 수 있는 방안을 더불어 제시한다.
전문가의 침입 분석 지식을 기반으로 한 Misuse IDS는 침입 탐지 비율은 우수하지만 도한 오경보를 생성하여 관리 효율성이 낮다. 우리는 패킷 정보 중심의 사례 기반 학습을 Misuse IDS와 결합하여 그 행동 특성에 따라 오경보를 줄이는 모형을 제안하고 실험하였다. 또 기존의 IBL(교stance Based Learner)을 개선한 XIBL(Extended Instance Based Learner)을 이용하여 Snort의 alarm을 패킷 수준에서 역 추적 분석하여, 그 alarm이 실제로 보내질 가치가 있는지를 검사한다. 실험 결과 진성경보와 오경보 사이에는 XIBL의 행동상 분명한 차이가 드러나며, 네트워크 상의 공격이 비록 여러 패킷의 결합된 형태로 나타나지만, 개별 패킷에 대한 정상/비정상 의사 결정도 Misuse IDS와 결합하면 전체 시스템의 성능을 향상하는 데에 기여할 수 있음을 실증적으로 보여주었다.
본 연구에서는 웹을 기반으로 웹 클라이언트 간의 의사소통과 협동 작업을 가능하게 하는 웹 기반 협동 시스템의 구축에 필요한 상위레벨의 지식들과 재상용 컴포넌트들인 자바 애플릿과 어플리케이션들을 컴포넌트로 갖는 객체지향 프레임워크를 개발하였다. 프레임워크의 부품들은 재사용을 지원하기 위해서 설계 정보, 소스, 코드, 실행 코드 등을 포함한다. 연관된 연구를 통해서 얻어진 영역 프레임워크 구축 프로세스를 통해서 웹 협동 시스템 프레임워크를 구축하였다. 웹 클라이언트 간의 의사소통과 협동 작업을 지원하기 위해서 웹 기반 협동 시스템의 서브 시스템으로 사용자 관리 시스템, 채팅, 게시판, 질의 응답 시스템, 전자 게시판 등을 정의하였다. 프레임워크의 사용성을 높이기 위해서 지원 도구로 소스 코드 생성기, 클래스 편집기, 이해지원 도구 등의 비주얼 도구를 개발하였다.
국토기본법과 국토의 계획 및 이용에 관한 법률은 국토의 지속 가능한 발전을 위한 정책 및 계획을 규정하고 있다. 이를 효율적으로 달성하기 위한 수단으로GIS를 기반으로 공간의사결정 지원체계 구축에 대한 수요가 높아지고 있다. 이는 그 동안 행정업무를 위한 자료관리 중심의 정보화에서 공간자료분석을 기반으로 한 정보화에 대한 새로운 수요라고 할 수도 있다. 그러나 국토공간계획을 지원하기 위한 의사결정지원체계를 성공적으로 구축하기 위해 해결해야 할 많은 과제들이 있다. 본 연구는 국토공간계획을 위한 의사결정지원체계를 구축하는데 장애가 되는 과제를 파악하고, 해결방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 전문가를 대상으로 한 델파이 조사를 실시했다. 본 연구는 공간의사결정지원체계의 설계 및 개발에 영향을 미치는 주요 요인을 중심으로 research questions를 가지고 접근했다. 시스템 설계 관점에서 처리결과에 영향을 미치는 요인으로 입력되는 자료와 지식, 분석처리하는 방법, 인터페이스 등을 중심으로 research question을 설정했다. 시스템 개발과 관련하여 개발도구 확보, 이해관계자 참여 방안, 시스템의 지속성 확보 등을 중심으로 research questions를 설정했다. 마지막은 향후 공간의사결정 지원체계의 연구 및 개발을 효율적으로 수행하기 위한 파트너쉽에 대한 research question이다. 지금까지 국내에서 공간의사결정지원체계 구축과 관련해 기초적인 이론이나 방법론에 대한 연구가 미흡했다. 대부분 외국의 연구 및 개발사례를 소개하는 수준에 불과하다. 특히 공간의사결정지원체계를 구축하거나 운용하는 기반기술인 개발도구에 대한 기술수준이 상당히 미흡하다. 조사결과에서 공개소프트웨어 도입에 대한 필요성 강조가 이를 반증하고 있다. 또한 시민사회의 성숙, 다양한 사회단체 출현 등으로 국토공간계획 과정에 이해관계자 참여정도가 질적 양적으로 높아질 것으로 예상된다. 그러나 이에 대응하기 위한 기술, 기법 등에 대한 연구는 매우 미흡하고 단편적으로 관련 기술을 소개하는 정도이다. 국토공간계획 및 정책과 관련한 다양한 문제해결을 위한 공간의사결정지원체계를 구축하기 위해서 장기간에 걸긴 단계적 접근이 필요하다. 국토공간계획은 우리나라만의 자연 환경 및 인문환경의 특성이 반영되어야 할 것이다. 이를 위해 우리의 개발방법론, 우리의 기술이 개발되어야 하며, 이를 체계적으로 구현할 수 있는 협력체계 구축이 필요하다.
건설 엔지니어링은 과학기술과 지식을 접목하여 고부가가치와 일자리를 창출하는 대표적인 산업이지만 그 중요성이 저평가 되고 있다. 국토교통부의 자료에 의하면 엔지니어링 산업의 부가가치율(65.3 %)과 고용유발계수(14명 고용/10억 원)은 제조업의 3배 이상이다. 특히 시공 이전의 프로젝트 관리·기본설계 등 전방가치사슬은 총사업비의 10~15 % 미만임에도 불구하고 인프라 시설의 전체 가격과 품질을 좌우한다. 본 연구에서는 인프라 엔지니어링 플랫폼을 프로젝트 단위가 아니라 엔터프라이즈 수준의 플랫폼으로 개발하기 위하여 필요한 프레임워크, 도로 설계 업무 분류, 설계 지원 모듈 및 데이터베이스 구축 방향에 대하여 제시하고, 이를 바탕으로 클라우드 기반의 설계 플랫폼의 초기 버전을 개발하였다. 개발된 설계 플랫폼은 시간/공간 제약 없는 웹 기반 설계 업무환경을 제공하고, 해외사업 수주 및 경쟁력 확보에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
항공기 제작 및 운송 기술 발달로 국내 항공산업은 비약적인 발전을 이루었으나, 항공안전 사고는 지속해서 발생하고 있다. 관리 감독기관에서는 위험기반 항공안전데이터를 기반으로 위해 요인과 위험도를 분류하고, 운송사업자별 안전 경향성 파악과 취약분야를 도출하여 사전점검을 수행함으로써 사건·사고를 사전 예방중에 있다. 그러나 자연어 형식으로 기술된 항공안전데이터의 휴먼 분류는 지식과 경험, 성향에 따라 서로 다른 분류 결과를 초래하고, 이벤트 내용의 의미 파악 및 분류를 위한 작업에 상당한 시간을 소요케 한다. 이에, 본 논문에서는 KoBERT 모델을 fine-tunning하고 5천 건 이상의 항공안전데이터를 기계학습 시켜 신규 데이터의 분류 값을 예측한 결과 79.2%의 정확성을 보였다. 그리고 유사 이벤트에 대해 동일한 결과 예측과 fail 된 데이터 중 일부는 휴먼 에러에 의한 오류임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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