IT 에 대한 비즈니스 의존성이 증가하면서, 안정된 IT 서비스의 제공과 비용 효과적인 운영의 중요성이 강조되고 있다. ITIL 에서는 효율적이고 신속한 변경 처리를 위해 Service Support 영역에서 변경 관리 프로세스를 제시하고 있다. 하지만 고비용을 요하는 CAB 의 소집 여부 등 의사 결정이 변경 관리자의 자의적인 판단에 의존함으로써, 다른 비즈니스 및 안정된 IT 서비스 제공의 위험요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 요청된 변경 사안이 신중한 검토가 필요한 지 여부를 객관적으로 판단할 수 있도록, 판별분석기법을 적용한 변경 모델 결정 방법을 제안한다. 제안된 모델의 유효성을 검증하기 위해, 실제 운영에 적용된 변경 관리 모델과 제안된 모델을 이용했을 때의 결과를 비교하고 그 결과를 제시하였다. 제안된 방법은 동일한 사안에 대하여 일관성 있는 결정을 도출할 수 있어 프로세스 품질개선에 기여할 수 있으며, 궁극적으로 안정된 IT 서비스 제공에 기여하여 기업성과를 개선할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 출입국자 관리의 효율성과 체계적인 출입국 관리를 위하여 여권 코드를 자동으로 인식하고 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 여권 인식 및 얼굴 인증 시스템을 제안하였다. 제안된 지능형 여권 인식 시스템은 여권 영상에서 경계선 검출 및 수평 최소값 필터 등을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출하고 기울어진 각도를 보정하였다. 검출된 코드 문자열의 인식을 위해 새로운 ART 알고리즘을 제안하여 적용하였고 휴리스틱 방법을 이용하여 인식 결과를 보정한 후 이 인식 결과를 바탕으로 여권 소지자의 사진 및 관련 정보를 여권 데이터베이스에서 추출하였다. 여권에서 추출된 출입국자의 사진 및 얼굴과 데이터베이스에 저장된 사진 및 얼굴과의 유사도 측정을 통하여 여권 사진의 위조 여부를 판단하였다. 따라서 본 논문에서는 여권 코드의 자동인식과, DB에 저장된 사진 정보를 바탕으로 얼굴 사진 영역의 인중을 통하여 위조 여권을 판별할 수 있는 지능형 출입국 관리 시스템을 제안하였다.
인터넷을 통한 보안 위협 중 대표적 방법으로는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)이 있다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스푸핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다. 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하여 스푸핑 된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며, 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 유해 정보 사이트를 차단하는 목적으로 기존의 방법인 제3자가 직접 조사해서 등록하는 방법, 당사자가 직접 등록해서 차단하는 방법, 소프트웨어를 이용해 등록하는 방법, 인터넷서비스 사업자 서비스 제공업체 자체적으로 차단하는 방법 등이 있는데 이런 사이트들의 단점으로는 매일 새로운 사이트가 개설되고 또한 인기 있는 사이트가 포르노 사이트로 둔갑하는 현대사회에는 실정에 맞지 않아 이런 단점을 보안하고자 내용 기반인 테스트에 가중치를 부여하여 유해 정보 사이트를 차단하는 시스템을 제안한 결과 유해 정보 사이트를 접속했을 때 유해 정보 사이트로 판별되는 비율이 78%, 일반 사이트를 접속했을 때 일반사이트로 판별한 비율이 95%로 효과적인 결과가 나타났다.
본 연구는 유도전동기 진단시스템을 개발하기 위하여 테스트 전동기 내부에 취부된 자속센서 신호를 사용한 알고리즘 적용 결과를 논한 것으로서 분류기별 고장 판별 정확도에 대하여 서술하였다. 특징추출은 Kernel Principal Component Analysis (KPCA) 방법을 이용 하였으며, 테스트 샘플들에 대해서는 LDA(Linear Discriminant Analysis)와 k-NN(k-Nearest neighbors) 분류기법을 이용하여 판별하였다. 회전자 바 손상이나 편심(동적/정적)인 경우는 두 가지 분류기 모두 95[%]이상의 높은 분류 정확도를 보였지만, LDA인 경우 정상상태를 비롯한 베이링 불량이나, 샤프트 변형인 경우는 낮은 분류율을 보였다.
최근에 자율 주행 자동차에 관련한 관심이 증가하면서 다양한 연구들이 도출되고 있다. 특히, 자율 주행 자동차를 시뮬레이터에서 검증하는 방법은 실 환경과 비교할 때 상대적으로 안전한 성능 검증 방법으로 많이 활용되고 있다. 시뮬레이터의 핵심 기술은 실 환경과 가상 시뮬레이션 환경의 차이를 줄이는 데 있다. 본 논문에서는 Generative Adversarial Imitation Learning(GAIL)[1] 기반으로 자율 주행 자동차 시뮬레이터 내에서 다수의 가상 동적 객체들의 움직임을 제어하는 방법을 제안한다. GAIL은 생성기와 판별기로 구성된다. 생성기는 강화학습 정책 생성기와 전문가 정책 생성기를 포함한다. 판별기는 보상 학습기를 포함한다. GAIL 기반으로 가상 자동차 및 가상 보행자를 제어함으로써 동영상에서의 이동경로를 학습해서 표현할 수 있다.
본 논문에서는 자동화 시대에 맞춰 실시간 영상처리 기반의 모니터 품질검수 시스템을 구현하고자 한다. 작동하는 컨베이어벨트 위에 모니터가 놓이면 아두이노(Arduino)와 웹캠(Webcam), 각종 모터, 센서 등 다양한 부품으로 영상처리를 진행하여 불량 화소 기준에 따라 불량 여부를 판별한 후 자동으로 분류된다. 기존에 노동자가 직접 불량 화소를 판별하는 방식에서 모든 과정을 ICT 기술로 통합하여 최소 비용과 시간의 효과를 발현시키는 첨단 지능형 공장으로의 변화를 주고자 한다.
본 논문은 수상 및 수중 표적에 대한 수동소나 협대역추적의 자동초기화 견실성을 향상시키는 기법을 다루었다. 수동소나에서 탐지데이터를 활용하여 표적으로서 자동 판별 및 추적하는 경우에 탐지데이터 내 다수의 클러터에 의하여 클러터가 표적으로 판별 및 추적되며, 이는 운용자의 관심표적에 대한 인지를 방해한다. 수동소나에서 관심표적에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 유지하면서 클러터에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 감소하기 위하여 탐지 데이터 측정치의 연계 확률과 신호준위에 대한 정보 엔트로피를 산출한다. 탐지 데이터에서 추출한 측정치의 연계 확률과 정보 엔트로피가 사전 설정 조건을 만족하면 자동초기화 절차를 실시한다. 해상실험 데이터를 활용하여 시뮬레이션을 실시하였고, 기존 적용 기법에 대비하여 실표적에 대한 자동 추적은 유지하면서 클러터를 자동 추적하는 경향이 감소 하였다.
본 연구는 뇌파측정기술(EEG)의 ERP와 판별분석을 이용하여 이용자 기반의 비디오 키프레임들을 자동으로 추출할 수 있는 방안을 제안하였다. 구체적으로, 20명의 피험자를 대상으로 한 실험을 통해서 이미지 처리 과정을 다섯 개의 정보처리단계들(자극주목, 자극지각, 기억인출, 자극/기억 대조, 적합 판정)로 구분하여 각 단계별로 적합한 뇌파측정기술의 ERP 유형을 제안하여 검증해 보았다. 검증 결과, 각 단계별로 서로 다른 ERP 유형(N100, P200, N400, P3b, P600)을 나타냈다. 또한 세 그룹(적합, 부분적합 및 비적합 프레임)간을 구별할 수 있는 중요한 변수들로는 P3b에서 P7의 양전위 최고값과 FP2의 음전위 최저값의 잠재기로 나타났고, 이러한 변수들을 이용해 판별분석을 수행한 후 적합 및 비적합 프레임들을 분류할 수 있었다.
한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 732명의 피험자를 대상으로 사상체질감별설문지 검사를 통하여 한의사가 감별한 사상체질 결과와 맥진기를 사용하여 촌, 관, 척 부위의 요골 맥파를 측정한 자료를 입수하였다. 입수한 맥파 자료로부터 맥파의 폭, 피크의 크기와 개수를 특징 변수로 추출했다. 특징 변수들 중 타당도와 신뢰도가 높은 것들을 판별변수로 선정했다. 5겹 교차 검증법을 적용하여, 맥파 자료를 사상체질을 알려주는 훈련 표본과 사상체질을 알려주지 않는 예측 표본으로 구분했다. 훈련 표본에 대해서 판별분석을 수행하여 판별 함수를 구한 후, 이것을 예측 표본에 적용하여 사상체질을 예측했다. 예측한 사상체질과 설문지 검사로 알고 있는 사상체질을 비교하여 사상체질 분류 정확도를 계산했다. 사상체질 분류 정확도는 나이별, 성별 보정 전에는 태음인: 73.6 %, 소음인: 68.4 %, 소양인: 74.2 %이었으며, 전체 분류 정확도는 72.5 %이었다. 한국 인구를 기반으로 한 성별, 나이별 가중치를 적용하여 보정을 한 후의 사상체질 분류 정확도는 태음인(70.4 %), 소음인(84.2 %), 소양인(67.7 %)이었으며, 전체 분류 정확도는 73.8 %이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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