이동 노드가 여러 도메인에 걸쳐 서브넷들 간을 이동하는 경우 Mobile IPv6 서비스는 보안상 취약성을 드러낸다. AAA 인프라 구조는 ISP가 다른 도메인으로부터 온 이동 사용자를 인증할 필요가 있을 때 권고되는 기반 구조이다. AAA 서비스의 기본 요구사항 외에 이동 서비스 지속성을 위해서는 이동 환경에 적합하도록 인증 지연 및 AAA 메시지 부하가 최소화되어야 한다. 이 논문에서는 Mobile IPv6에서 AAA 인프라 구조를 지원하는 로밍 서비스를 고려하고 효율적인 방법으로 이동 노드를 인증할 수 있도록 하는 위임 기능을 고려한 인증 방법을 제안한다. 제안된 구조는 비용 분석을 통해 그 효율성을 검증하였는데 결론적으로 위임 기능이 동작하는 상황에서 이동 노드가 빠르게 로밍하는 경우 50% 이상의 성능 향상을 보였다.
본 논문에서는 웹 서비스 기술을 적용한 새로운 URC 로봇 원격 제어 및 모니터링 기법을 제안한다. URC 로봇은 유비쿼터스 환경에서 외부 세계와의 다양한 인터페이스를 지원하기 위하여 이 기종 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼에 두루 적용될 수 있는 구조가 요구된다. 본 논문에서 웹 서비스 기술을 임베디드 환경에 최적화하고, 외부 응용 에이전트들과 상호 작용을 지원 할 수 있는 웹 서비스 기반의 로봇 원격 제어 방법을 설계 및 구현한다. 본 연구의 결과는 시뮬레이션을 거쳐 URC 로봇인 NETTORO에 탑재 및 운용하여 실용적 가치를 검증하였다.
본 연구는 국내 산사태 발생 데이터를 기반으로 시뮬레이션 모델을 머신러닝 기법을 통해 학습시켜 산사태의 토석류 흐름을 구현하는 알고리즘에 대한 연구이다. 전통적인 프로그래밍을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발을 해당 시스템에 더 많은 고도의 물리학 법칙을 통합 적용시켜 토석류의 흐름을 공학적으로 재현해내는데 중점을 두고 개발이 진행되지만, 본 연구에서 다루는 머신러닝 기법을 통한 산사태 시뮬레이션 모델 개발의 경우 시스템에 입력되는 데이터를 기반으로한 학습을 통하여 토석류 흐름에 영향을 미치는 변수와 파라메터를 산출하고 정의는데 중점을 두고 개발이 진행된다. 본 연구에서 산사태 시뮬레이션 모델 개발에 활용하는 머신러닝 알고리즘은 강화학습 알고리즘으로 기존 산사태 발생 지점을 기반으로 에이전트를 설정해 시간에 따라 시뮬레이션의 각 스텝에서 토석류의 흐름 즉 액션을 환경에 따른 가중치를 기준으로 산정하게 된다. 여기서 환경에 따른 가중치는 시뮬레이션 모델에 정의된 메서드에 따라 산정된다. 시간이 목표값에 도달하여 결과가 출력되면 출력된 결과와 해당 산사태 발생 지점의 실제 산사태 피해 지역 데이터 즉 시뮬레이션 결과 이상치와의 비교를 통하여 시뮬레이션을 평가하게 된다. 이러한 평가는 시뮬레이션 데이터와 실제 데이터간의 유사도 비교를 통해 손실률을 도출하게 되고 이러한 손실률을 경사하강법등의 최적화 알고리즘을 통해 최소화 하여 입력된 데이터를 기반으로한 최적의 토석류 흐름 구현 알고리즘을 도출한다.
논문은 제한된 컴퓨팅 파워와 자원을 갖는 IoT 와 Mobile IPv6 (MIPv6) 환경에서, 모바일 기기와 홈에이전트/대응노드 간의 바인딩 업데이트 메시지에 효율적이고 안전한 쌍방향 인증 프로토콜 제안한다. 이 프로토콜은 MIPv6의 메시지 교환에 기반으로 하여 최소한의 수정으로 통신주체 양쪽에 대하여 최적화된 인증과 공개키 교환을 동시에 만족한다. 최소한의 메시지교환으로 쌍방향 인증이 가능하며, 인증을 위한 교환 메시지 수를 최소화하였고, ECC 공개키 기반 키쌍을 사용으로 각각 노드에서의 연산양이 적으며 교환되는 메시지 크기가 작아서 네트워크 부담도 기존의 연구들에 비해 상대적으로 적다. 향후에는 본 논문에서 제안하는 프로토콜을 구체적으로 구현하여 성능분석 연구를 진행할 예정이다.
본 논문에서는 구조적으로 분산 침입탐지시스템의 구조를 계승하면서 동시에 홈네트워크의 환경을 최대한 고려하여 HNHDIDS(Home Network Hierarchical Distributed Intrusion Detection System)로 명명된 새로운 계층적 분산 침입탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일 클래스 support vector machine(support vector data description)과 지역적 에이전트(agent)들을 계층적으로 결합한 구조로써, 홈네트워크의 환경을 위하여 최적화되었다. 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 FNR(false negative rate) 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템이 홈네트워크 환경에 적합함을 검증하였다.
이 논문의 연구 목적은 한국 지리학계에서 이루어진 지리공간분석 및 모델링 분야의 연구를 개관하는 것이다. 여기에서 지리공간분석과 모델링이라는 분야는 공간데이터분석 및 공간통계학, 공간최적화, 지오시뮬레이션 관련 연구를 의미하는 것으로 한정한다. 한국의 지리공간분석과 모델링 분야는 컴퓨터 혹은 분석 지도학과 GIS가 도입된 1990년대의 초기 단계를 거쳐, 관련 연구 논문이 쏟아진 2000년대의 성장 단계로 이행했으며, 현재 성숙 단계를 향해 진화하고 있다. 공간데이터분석과 공간통계학 분야에서는 공간적 포인트 패턴 데이터, 에이리어 데이터, 지구통계학적 데이터, 공간적 상호작용 데이터에 대한 다양한 연구가 이루어져 왔다. 공간최적화 분야에서는 시설물 입지문제, 구획문제, 경로설정 문제 등에 대한 모델의 개발 및 적용과 관련된 연구가 활발하게 진행되어 왔다. 지오시뮬레이션 분야에서는 셀룰라 오토마타와 관련된 연구가 대부분을 차지하고 있는 것에 비하여, 에이전트 기반 모델링은 이제 시작단계에 있다. 이 모든 연구 성과들 중 몇몇은 표준 기법의 단순한 적용을 넘어 방법론적 진보를 이끌어 낸 것으로 평가된다.
기업 운영에서 SCM (Supply Chain Management)의 중요성이 인식되면서 공급, 생산, 분배 등의 기능들을 통합적으로 관리하는 새로운 접근법의 필요성이 커지고 있다. 이 접근법은 여러 다른 기능들의 의사결정 문제를 하나의 통합된 최적화 모델로 분석하는 방법이다. 특히 공급사슬의 통합적인 운영을 위해서는 이전의 확정적 방법론 보다는 보다 구매자와 공급자의 관계를 유연하게 통합해 줄 수 있는 방법론이 필요하다. SCM은 대규모 문제이고 또한 다양한 내외 요인에 의해 기존의 설정된 계획 내용이나 상황이 항시 동적으로 변경될 수 있기에, 이들 정보를 통합 계획에 반영될 수 있도록 하여야 한다. 본 연구에서는 SCM의 핵심이 되는 생산계획과 분배계획 문제들을 효율적으로 통합할 수 있는 유전 알고리즘 (Genetic Algorithm)을 제시하고, 유전 알고리즘을 기반으로 동적 SCM을 위한 멀티 에이전트 시스템을 구현한다. 한편 통합계획 문제에서 유전 알고리즘을 통해 100%에 근접하는 최적해를 구하였고, 통합계획으로 얻은 결과와 통합 계획을 하지 않은 경우의 결과 값에서 큰 차이를 확인 할 수 있었다.
데이터베이스 마케팅을 필두로 최근 마케팅 분야에서는 보다 고객에 적합한 제품이나 서비스를 제공하고 또한 이로 인해 그 마케팅 비용을 최소화하고 또한 그 매출효과를 극대화하고자 하는 움직임이 가속화되고 있으며, 극단적으로는 일대일 마케팅이라고까지 표현하고 있다. 더욱이 전자쇼핑몰에 있어서는 실제 판매원이 존재하지 않는 이상 보다 더 고객의 관심을 유도하고 궁극적으로 매출을 발생시키기가 더욱 어려운 실정이며 따라서 고객을 파악하기 또한 그 고객에 적합한 제품이나 서비스에 대한 정보를 즉각적 또는 사전적으로 추측 제시하여야 하는 역량이 매우 중요하다 하겠다. 그러나 이와 같은 즉시성의 추정이나 판단의 유효성을 제고하기 위해서는 전자쇼핑몰 입장에서 일단의 단편적 정보에 의존하는 방식보다는 이용가능한 모든 정보에 대한 통합적 고찰과 또한 고객에 대한 제안 여부와 추천 의사 결정을 개별적이고 순차적인 절차로 보는 관점보다는 하나의 통일된 관점에서 최대의 효과를 발생시킬 수 있도록 하는 상품 추천 방법론이 필요하다 하겠다. 본 연구는 이를 위해 전자쇼핑몰에서의 오프라인/온라인의 통합 정보를 바탕으로 추천 대상 고객 선정 및 추천 효과의 최적화를 목적으로 추천 상품 및 서비스 결정의 의사결정들에 대한 단일 의사결정 방법론 즉 상품 추천 방법론을 제안하며 이를 에이전트 기법을 바탕으로 설계하였다. 또한 이상의 방법론과 설계기법을 국내 유수의 전자쇼핑몰에 적용하여 그 실험적 성과를 제시하고 있다.
최근 들어, 웹 서비스와 연동을 통해 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 다양한 연구가 시도되고 있다. 의료정보전송 표준인 ISO/IEEE 11073 PHD에서는 ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 생체정보 교환을 위해 비 IP (No-Internet Protocol) 기반의 최적화된 교환 프로토콜인 ISO/IEEE 11073-20601을 정의하고 있다. 이러한 ISO/IEEE 11073-20601을 이용한 비IP 기반의 시스템 구조는 사물인터넷 기반의 원격 생체정보 모니터링 서비스를 제공하는 데 적합하지 않다. 왜냐하면, 사물인터넷 기반 U-헬스케어 서비스에서 원격지의 IP가 탑재된 생체정보 측정 장치들을 관리 및 제어할 수 있는 기능을 지원하기 어렵기 때문이다. 게다가, ISO/IEEE 11073-20601에서 정의하고 있는 ACSE와 CMDISE는 구조적인 복잡도로 인해 구현하기 어렵고 복잡하기 때문에 사물인터넷 기반의 U-헬스케어 서비스를 제공하는데 적합하지 않다. 이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 사물인터넷 기반의 생체정보 모니터링 서비스를 제공하기 위한 사물인터넷의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반 생체정보 모니터링 구조를 제안한다. 이를 위해 사물인터넷 기반 생체정보 모니터링 시스템 구조를 설계하였고, ISO/IEEE 11073 에이전트와 ISO/IEEE 11073 매니저간의 ISO/IEEE 11073 DIM/REST 기반의 메시지 교환 프로토콜을 설계하였다. 제안된 시스템 구조의 실현 가능성을 검증하기 위해 서비스 프로토타입을 구현하였다.
시맨틱 웹은 단순한 문서들의 링크가 아닌 문서들의 의미와 관계를 표현하는 웹으로 소프트웨어 에이전트가 이해할 수 있도록 구성되어 있다 본 논문에서 제안하는 검색방식은 온톨로지기반의 추론을 통한 시맨틱 검색방법으로 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 검색키워드와 문서의 키워드가 다르더라도 의미적으로 같으면 온톨로지의 추론을 통해 검색이 가능하게 한다. 둘째, 규칙기반의 변환기가 서로 다른 온톨로지의 컨셉을 정확한 매치(exact match)가 아니어도 유사한 컨셉으로 추론할 수 있게 한다. 셋째, 온톨로지가 검색 키워드의 의미를 뚜렷하게 정의할 수 있으므로 단순한 키워드 매칭과 빈도만으로 검색하는 것 보다 정확한 검색이 가능하도록 한다. 넷째, 최적화된 질의문 자동 생성이 도메인 온톨로지를 통해 가능하므로 자연어와 유사한 검색영역과 정확성을 갖게 한다. 다섯째, 에이전트가 단순히 키워드가 포함된 문서만을 찾는 것이 아니라 온톨로지에 표현되어 있는 정보를 토대로 사용자가 원하는 정보와 지식을 자동적으로 찾게 한다. 이러한 방식은 데이타베이스의 질의문을 사용하거나 일반적인 키워드기반의 정보검색 기법을 사용하여 자료를 검색하는 기존의 검색 시스템보다 정화한 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 온톨로지를 기반으로 추론을 적용한 시맨틱 검색시스템에 대하여 문서검색에 초점을 맞추어 연구 결과를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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