클라우드 컴퓨팅은 에지 서버가 동작하는 포그(fog) 레이어가 결합된 에지(edge) 컴퓨팅 아키텍처로 진화하고 있다. 에지 컴퓨팅 아키텍처가 관심을 받는 이유는 짧은 통신 지연으로 실시간 IoT 응용을 지원할 수 있기 때문이다. 이와 동시에 인공지능 기술을 도입한 많은 클라우드 작업 스케줄링 기법들이 제안되었다. 인공지능 기반의 클라우드 작업 스케줄링 기법은 기존 기법보다 더 좋은 성능을 보이지만 스케줄링 시간이 다소 소요된다는 단점이 있다. 이 논문에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 분산 딥러닝 학습 기반의 동적 스케줄링 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기존 기법보다 스케줄링 시간이 짧은 장점이 있다. 또한 멀티 에이전트를 통한 분산 딥러닝 학습의 효과성을 보이기 위해 확장적인 실험 환경에서 제안 기법과 기존 인공지능 기법의 성능일 비교 평가하였다. 성능 실험 결과 기존 인공지능 기반 클라우드 작업 스케줄링 기법보다 짧은 스케줄링 시간을 보여 IoT 실시간 응용에 적합함을 보였으며, 확장적인 실험에서도 제안 기법이 완료된 작업의 수에 대하여 우수한 성능을 보임을 증명하였다.
네트워크 기술의 발달에 힘입어 인터넷이 국가와 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡고 있으며, 이를 통한 범죄적 동기를 갖는 해킹 사고의 증가 추세로 인해, 우리 사회 전반적으로 정보에 대한 보호가 시급한 문제로 대두되고 있다. 최근 침입의 형태는 기존 공격자의 직접적인 시스템 침입 및 악의적 행위들의 행사와는 달리 침입 자동화 도구들을 사용하는 형태로 변모해 가고 있다. 알려지지 않은 공격의 유형 또한 변형된 이들 도구들의 사용이 대부분이다. 이들 공격 도구들 대부분은 기존 형태에서 크게 벗어나지 않으며, 침입 도구의 산출물 또한 공통적인 형태로 존재한다. 본 논문에서는 멀티 에이전트 기반의 침입자 역 추적 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 본 연구의 시스템은 우선, 알려지지 않은 다양한 공격을 기존 유사한 공격군으로 분류하기 위하여 SOM(Self-Organizing Maps)을 적용하였고, 침입 분석 단계에서는 공격 도구들의 패턴을 지식베이스로 정형화하였다. 이를 기반으로 에이전트 기반의 역 추적 시스템이 활성화 되고, 피 침입 시스템으로부터의 침입 흔적을 발견하여 이전 침입 경유 시스템으로의 경로를 자동으로 역 추적 하게 된다.
인터넷상에서의 전자상거래의 중용성과 복잡성이 증가함에 따라 상거래과정을 통해 소비바와 공급자 양쪽을 다 효율적으로 지원할수 있는 지능형 소프트웨어 에이전트에 대한 관심과 요구가 급속도가 늘어나고 있다. 이러한 에이전트를 기반으로 한 지능형 전자상거래를 실현하기 위해서는 상품정보의 표준적 온토로지의확립. 메시지 교환 및 교섭을 위한 포로토콜의 정의와 중계기술의 기반기술을 바탕으로 다 중에이전트기반의 전자상거래시스템이 필요하다. 본 논문에서는 에이전트 기반의 전자상거래를 위한 개방형 기반구조의 하나로 지능형 전자상거래시스템,. ICOMA를 제안한다. 구체적으로 6종류의 에이전트기반의 전자상거래시스템의 구보와 에이전트간 상호교섭 및 상호 통신을 위한 포로토콜, 개인적응형 상품검색 및 필터링 기능을 제안, 설계, 구현하였고, 실험을 통해 그 유효성을 확인하였다.
This paper describes an integrated navigation strategy for the autonomous service robot PSR. The PSR is under development at the KIST for service tasks in indoor public environments. The PSR is a multi-functional mobile-manipulator typed agent, which works in daily life. Major advantages of proposed navigation are as follows: 1) Structured control architecture for a systematic integration of various software modules. A Petri net based configuration design enables stable control flow of a robot. 2) A range sensor based generalized scheme of navigation. Any range sensor can be selectively applied using the proposed navigation scheme. 3) No need for modification of environments. (No use of artificial landmarks.) 4) Hybrid approaches combining reactive behavior as well as deliberative planner, and local grid maps as well as global topological maps. A presented experimental result shows that the proposed navigation scheme is useful for mobile service robot in practical applications.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
Aspergillus fumigatus is one of the most common fungi in the human environment, both in-doors and out-doors. It is the main causative agent of invasive aspergillosis, a life-threatening mycosis among immunocompromised patients. The genome has been sequenced by an international consortium, including the Wellcome Trust Sanger Institute (U.K.) and The Institute for Genomic Research (TIGR, U.S.A.), and a ten times whole genome shotgun sequence assembly has been made publicly available. In this study, we identified tricarboxylic acid (TCA) cycle enzymes of A. fumigatus by comparative analysis with four other fungal species. The open reading frames showed high amino acid sequence similarity with the other fungal citric acid enzymes and well-conserved functional domains. All genes present in Saccharomyces cerevisiae, Schizosaccharomyces pombe, Candida albicans, and Neurospora crassa were also found in A. fumigatus. In addition, we identified four A. fumigatus genes coding for enzymes in the glyoxylate shunt, which may be required for fungal virulence. The architecture of multi-gene encoded enzymes, such as isocitrate dehydrogenase, 2-ketoglutarate, succinyl-CoA synthetase, and succinate dehydrogenase was well conserved in A. fumigatus. Furthermore, our results show that genes of A. fumigatus can be detected reliably using GlimmerM.
Chloride is one of the most common threats to reinforced concrete (RC) durability. Alkaline environment of concrete makes a passive layer on the surface of reinforcement bars that prevents the bar from corrosion. However, when the chloride concentration amount at the reinforcement bar reaches a certain level, deterioration of the passive protection layer occurs, causing corrosion and ultimately reducing the structure's safety and durability. Therefore, understanding the chloride diffusion and its prediction are important to evaluate the safety and durability of RC structure. In this study, the chloride diffusion coefficient is predicted by machine learning techniques. Various machine learning techniques such as multiple linear regression, decision tree, random forest, support vector machine, artificial neural networks, extreme gradient boosting annd k-nearest neighbor were used and accuracy of there models were compared. In order to evaluate the accuracy, root mean square error (RMSE), mean square error (MSE), mean absolute error (MAE) and coefficient of determination (R2) were used as prediction performance indices. The k-fold cross-validation procedure was used to estimate the performance of machine learning models when making predictions on data not used during training. Grid search was applied to hyperparameter optimization. It has been shown from numerical simulation that ensemble learning methods such as random forest and extreme gradient boosting successfully predicted the chloride diffusion coefficient and artificial neural networks also provided accurate result.
인터넷의 급속한 발전으로 인하여 구매고객들의 구매 방식이 인터넷을 통하여 구매하는 방식으로 변해 가고 있다. 전자상거래에 참여한 소비자는 보다 저렴한 가격으로 제품을 구매하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 스스로 탐색하거나 가격을 비롯한 여러 가지 기준에 따라 구매조건을 비교해주는 가격비교 사이트를 이용한다. 또는 온라인 경매 시장이나 공동구매 시장을 통하여 동일한 제품을 구매하기도 한다. 그러나 많은 쇼핑몰과 온라인 경매, 온라인 공동구매 시장에서는 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격 결정방식에 따라 거래가 이루어지고 있다. 특히 온라인 경매나 온라인 공동구매의 경우에는 구매 가능한 시간이 제한될 뿐만 아니라 시간이 흐름에 따라 가격이 변화한다. 따라서 소비자들이 서로 다른 가격 결정 방식을 이해하고 이를 이용하여 여러 시장을 동시에 고려한 최적의 구매 의사결정을 내리는 것은 매우 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 여러 시장에서의 시간에 따른 가격의 변화를 동시에 고려하며 소비자의 구매의사결정을 지원하는 의사결정 규칙과 문제해결 절차가 필요하다. 이러한 목적을 위해 각각의 시장에서의 구매의사결정은 소비자의 효용을 극대화시켜야 하며, 각각의 시장에서의 구매의사결정들은 조정과 협력을 통하여 전체 시장을 포괄하는 최적의 의사결정이 되어야 한다. 본 연구에서는 여러 가지 종류의 시장을 대상으로 구매의사결정을 하는 경우에 상호협동적으로 협상을 수행하는 방법론, 즉 규칙과 문제해결 절차를 개발하였고, 이를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 시스템의 기본 구조와 협력적 협상을 수행하는데 필요한 메시지 구조를 설계하였다.
최근 U-City와 같은 유비쿼터스 지능 공간(USS) 개발 계획이 확산됨에 따라 USS 특성에 맞는 시스템 분석 및 설계 방법론으로 USS과제의 생산성을 높이는 것이 중요하게 되었다. 하지만 전통적 UML과 같은 기존의 개발 방법론은 상황 인식, 서비스 기반 아키텍처 및 다중에이전트와 같은 USS에 필수적으로 고려되는 컴포넌트를 고려하지 않는다. 즉 기존 방법론들은 USS 분석 및 설계에 최적이 아니다. 따라서 본 논문의 목적은 USS 개발을 위한 보다 정교한 개발 방법론을 제안하기 위해서 BPR-USS와 UML-USS라는 복합적 접근법을 제안하는 것이다. BPR-USS는 공간 설계 제공하고, StarUML 툴킷을 기반으로 하는 UML-USS는 확장된 UML을 제공한다. 본 논문에서 제안한 접근법의 적합성을 나타내기 위해서 서울 소재의 특정 복합상가를 대상으로 하는 실제 USS 개발 과제에 대한 예제를 제시하였다.
이동 애드혹 네트워크(Mobile Ad-Hoc Network)는 기지국에 의존하지 않으면서 다중 홉 기반의 무선 통신을 제공한다. 또, 현재 동적인 주소할당을 위해 주로 사용되는 DHCP나 메시지를 전달을 위해 라우터를 사용하지 않고 통신에 참가하는 노드가 라우터 역할을 제공함으로써 네트워크를 구성한다. 이동 애드혹 네트워크를 위해서 현재 여러 라우팅 프로토콜이 제안되었지만, 이들은 모두 근원지에서 목적지까지의 최적화 또는 최단 경로를 찾기 위한 라우팅 프로토콜만을 기술하고 있으며 네트워크 형성 이전에 노드의 설정이 되어 있다고 가정하고 있다. 이를 보완하기 위해서 MANETConf[1] 및 예언 주소 할당 알고리즘[2] 등이 제안되고 있다. 특히 [1]에서는 단일 계층 구조에서의 노드 주소 할당 및 중복성 회피를 위한 방안을 제시하고 있다. 본 논문에서는 [1]에서 제안하는 방안을 수정 및 보완함으로써 이동 애드혹 네트워크에 참가하는 노드가 보다 효율적으로 주소를 설정할 수 있는 노드 설정 프로토콜을 제안한다. 특히, 새로이 제안되는 방안은 새로운 노드가 네트워크에 진입했을 때 교환하는 메시지 수를 줄임으로써 네트워크 내의 오버헤드를 현저하게 줄였다. 또, 2 계층 네트워크 구조를 기반으로 하기 때문에 주소 중복성 문제를 용이하게 해결한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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