본 연구에서는 2계층 정보통신 네트워크의 구축에 직접적으로 적용가능한 트리-스타형 2계층 네트워크 설계문제를 다루었다. 정보통신네트워크 설계에의 적용 가능성을 높이기 위하여, 기존의 연구와 달리 네트워크상의 마디와 가지에 설치해야 할 설비들의 다양한 용량제약을 고려할 수 있도록 정립하였다. 또한 네트워크상의 어느 마디쌍간의 물류(정보통신) 수요를 고려할 수 있도록 하였다. 의사결정기준은 설계시에 고려해야 할 네트워크 구축비용(마디 및 가지의 설비비) 및 운영비용(물류비)의 합을 최소화하는 것으로 설정하였다. 이 문제를 혼합 0-1 정수계획 모형으로 정립하였다. 이 모형의 유용성을 살펴보기 위하여 최근 많은 관심을 끌고 있는 CATV 네트워크의 일반형태인 광가입자 선로망의 설계문제를 본 연구모형으로 표현하여 보았다. 이를 토대로 보다 일반적인 다계층 네트워크 설계문제로 확장하는 방안에 대하여도 검토하였다. 마지막으로 본 연구 모형을 정보통신네트워크 설계시에 적용하기 위하여 휴리스틱 해법을 개발할 경우, 문제 특성상 기존의 연구에서 고려하는 해법의 효율성 외에도 통신네트워크의 특성, 비용구조등을 고려해야 할 당위성에 대하여 토론하였다.
본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.
취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.
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.
ECN 방법은 통신 혼잡 발생 초기에 이 사실을 명백히 알려주기 때문에 통신 혼잡을 판단하는 정확한 방법이다. 그래서, 무선 TCP 분야에서는 ECN 방법이 심도 있게 연구되고 있다. 본 논문은 ECN 마킹을 위한 최적의 임계치(threshold)를 찾는 계산식을 제시하고, ECN 전략을 적용하는 TCP의 페트리 넷 모형을 구축한 다음, 시뮬레이션을 통하여 제시된 식의 타당성을 검증한다. 또한, 제시된 식의 실용화 방안도 제안한다. 본 논문의 주된 공헌은 ECN 마킹을 위한 최적의 임계치를 찾는 공식을 제공하는 것이지만, 본 논문에 소개된 ECN 전략을 적용한 TCP의 페트리 넷 모형도 네트워크 프로토콜을 연구하는 학자에게 도움을 주리라고 믿는다. 소개된 페트리 넷 모형은 기존의 TCP 모형에 ECN 전략을 추가하기 위하여 네트워크 부분을 주로 변형하였으며, 송신자와 수신자도 역시 변형되었다.
본 논문은 침입 시나리오를 모델하고, 침입의 진행을 시뮬레이션할 수 있는 IDPN을 제안한다. 제안된 IDPN은 기존의 상태변환 다이어그램[1]이나, 퍼지 페트리 넷[2]의 기능을 강화한 것으로, 협동침입과 재침입을 탐지할 수 있고, 침입의 진행에 따른 경고를 발생할 수 있다는 장점이 있다.
최근 이상기후로 인해 홍수 등 자연재해의 강도 및 빈도가 증가하고 있다. 2002년 태풍 루사, 2003년 태풍 매미 등 집중호우에 따른 대규모 홍수로 인해 인명 및 재산피해의 급격한 증가가 나타났으며, 이는 불규칙한 기상변화에 대한 기존의 방재대책과 홍수예측시스템의 한계를 보여주고 있다. 이러한 이상 홍수에 효율적으로 대응하기 위해서는 홍수범람 양상을 정확하게 모의할 수 있는 범람모형을 통해 효과적인 대응방안 마련하는 것이 중요하지만 기존의 홍수범람해석모형은 해석시간의 과다소요 및 해석결과의 정확성 등의 문제가 존재한다. 따라서 본 연구에서는 2002년 8월 집중호우로 인해 붕괴된 낙동강 유역의 백산제를 대상으로 쿼드트리격자를 사용하는 Gerris모형을 이용하여 홍수범람해석을 수행하였으며, 기존의 홍수범람모형 중 비구조격자를 사용하는 FLUMEN모형 및 실제 범람지역과의 비교를 통해 쿼드트리 격자기반 홍수범람모형의 적용성 및 효율성을 판단하였다.
최근 대부분의 정보시스템은 웹기반 정보시스템으로 이주하고 있으며 이의 개발과 유지보수시에 '웹 위기' 현상이 발생하고 있다. 이를 해결하기 위한 웹엔지니어링 기술 중 웹기반 비즈니스 프로세스 명세 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 웹기반 비즈니스 프로세스 명세를 위한 BPN(Business Process Net) 모형을 제시한다. BPN 모형은 베타분포형 확률 패트리넷이며 수행가능형 Activity Diagram이라 할 수 있다. BPN을 모형화할 때 Use Case 분석을 이용하며, 비즈니스 프로세스의 수행 시간 및 비용적 불확실성은 베타분포를 이용하고 있다. BPN 모형은 XML 기반 비즈니스 프로세스 명세언어를 위한 공통 명세모형으로 이용될 수 있다.
본 논문에서는 다양한 다중화 모형과 논스톱 포워딩 기능이 네트워크 서비스의 가용도에 미치는 영향을 비교 분석한다. 다중화 모형 중 no redundancy, 2N redundancy, N-way redundancy, N-way active redundancy 모형에 대한 확률적 리워드 네트(Stochastic Reward Net, SRN) 모델을 설계하고, 각각의 모형에 대해 논스톱 포워딩 기능을 추가한 SRN 모델을 설계한다. 확률적 페트리 네트 패키지(Stochastic Petri Net Package, SPNP)를 활용하여 설계한 SRN 모델의 가용도를 구한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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