• 융합보안논문지
• /
• 제5권3호
• /
• pp.33-41
• /
• 2005

네트워크 및 인터넷시장의 발전과 더불어 침해사고도 급증하고 있으며 그 방법도 다양해지고 있다. 이를 방어하기 위해 여러 가지 보안시스템이 개발되어 왔으나 관리자가 수동적으로 침입을 차단하는 형식을 띄고있다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템의 패킷 분석능력과 공격에 대한 실시간 대응성을 높이기 위하여 리눅스 OS에서 방화벽기능을 담당하는 넷필터를 이용해 침입탐지 및 차단시스템을 설계하였다.

• 대한기계학회:학술대회논문집
• /
• 대한기계학회 2003년도 추계학술대회
• /
• pp.1328-1333
• /
• 2003

In the present study, an integrated framework of geometric modeling, analysis, and design optimization is proposed. Geometric modeling is based on B-spline surface representation. Geometrically-exact shell finite element is implemented in analysis module. Control points of the surface are selected as design variables for optimization, which can make the interaction easier between analysis and surface representation. Sequential linear programming(SLP) is adopted for the shape optimization of surfaces. For the computation of shape sensitivities, semi-analytical method is used. The developed integrated framework should serve as a powerful tool for the geometric modeling, analysis, and shape design of surfaces.

• 한국정밀공학회지
• /
• 제30권1호
• /
• pp.53-58
• /
• 2013

In this paper, we present a framework for collision avoidance of UGVs by vision-based control. On the image plane which is created by perspective camera rigidly attached to UAV hovering stationarily, image features of UGVs are to be controlled by our control framework so that they proceed to desired locations while avoiding collision. UGVs are assumed as unicycle wheeled mobile robots with nonholonomic constraint and they follow the image feature's movement on the ground plane with low-level controller. We used potential function method to guarantee collision prevention, and showed its stability. Simulation results are presented to validate capability and stability of the proposed framework.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권3호
• /
• pp.655-669
• /
• 2019

Supplier evaluation is of great significance in green supply chain management. Influenced by factors such as economic globalization, sustainable development, a holistic index framework is difficult to establish in green supply chain. Furthermore, the initial index values of candidate suppliers are often characterized by uncertainty and incompleteness and the index weight is variable. To solve these problems, an index framework is established after comprehensive consideration of the major factors. Then an adaptive weight D-S theory model is put forward, and a fuzzy-rough-sets-AHP method is proposed to solve the adaptive weight in the index framework. The case study and the comparison with TOPSIS show that the adaptive weight D-S theory model in this paper is feasible and effective.

• Nuclear Engineering and Technology
• /
• 제56권5호
• /
• pp.1603-1618
• /
• 2024

Emergency operation plans are indispensable elements for effective process safety management especially when unanticipated events occur under extreme situations. In the paper, a synthesis framework is proposed for the integration success path planning and performance analysis. Within the synthesis framework, success path planning is implemented through flow-directed signal tracing, renaming and reconstruction from a complete collection of Minimal Path Sets (MPSs) that are obtained using graph traversal search on GO-FLOW model diagram. The performance of success paths is then evaluated and prioritized according to the task complexity and probability calculation of MPSs for optimum action plans identification. Finally, an Auxiliary Feed Water System of Pressurized Water Reactor (PWR-AFWS) is taken as an example system to demonstrate the flow-directed MPSs search method for success path planning and performance analysis. It is concluded that the synthesis framework is capable of providing procedural guidance for emergency response and safety management with optimal success path planning under extreme situations.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.27-65
• /
• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권8호
• /
• pp.2088-2097
• /
• 1999

소프트웨어 도메인모형(Domain Model)으로부터 행위패턴을 식별하고, 개발 시스템의 동적 행위를 구체화한 사용 사례추출 및 구조화로 재사용을 증진시키는 소프트웨어 프레임워크(Framework) 구축방법을 제안한다. 대부분의 소프트웨어 행위모형이 이질적인 개발자의 요구사항이나 의도를 일관성 있게 모형화 하지 못하며, 재개발과 유지보수를 위한 구체적인 활용방안이 마련되어 있지 못하다. 따라서, 행위패턴을 식별하고 시스템에 반응하는 구체적인 기능성 항목인 사용 사례(Use Case)를 구조화하여 개발된 모형의 일관성을 보완하고, 재사용과 유지보수를 하는 재사용 프레임워크를 구축한다. 사용 사례의 구조화를 위해 격자모형(Lattice Model)이 이용되며, 재사용 구성항목을 추출하도록 유도할 수 있는 재사용 프로세스 구조와 세부절차를 소개한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제13C권3호
• /
• pp.295-302
• /
• 2006

침입탐지 시스템은 실시간으로 공격행위에 대하여 다량의 경보를 기록한다. 이들 경보 중에는 실제 공격 경보뿐만 아니라 공격으로 잘못 탐지하여 발생된 오 경보들도 있다. 오 경보는 침입탐지 시스템의 효율성을 저하시키는 주요요인이 되므로, 이 논문에서는 오경보 분석을 위한 프레임워크를 제안한다. 또한 지속적으로 증가하는 오 경보를 분석하기 위해 점진적 데이터 마이닝 기법을 적용한다. 제안한 오경보 분석 프레임워크는 GUI, DB Manager, Alert Preprocessor, False Alarm Analyzer로 구성되어 있다. 우리는 실험을 통해 증가하는 오경보를 분석하고, 분석된 오경보 규칙을 침입탐지 시스템에 적용하여 오 경보가 감소됨을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.2420-2435
• /
• 2010

본 논문은 웹사이트 평가 개선을 위하여 웹사이트 유형 및 사용자 이용 목적을 고려한 평가 프레임워크를 제시하였다. 또한 이를 이용하여 기존 웹사이트를 분석 평가하였다. 평가 프레임워크내의 각 평가요소간 상대적인 중요도를 일반사용자 및 업체사용자로 구분하여 분석하였으며, AHP 방법을 적용하여 웹사이트 평가모형으로서의 신뢰성을 확보하고 웹사이트 구축, 운영, 관리시 중요 고려요인을 제시하였다. 본 연구를 통하여 웹사이트 평가 분야 연구자들에게는 사이트 유형별 평가 영역간 가중치 산정의 필요성을 제시하고, 웹사이트 기획 및 운영자들에게는 사용자 유형(개인, 업체 등)에 따른 차별화된 컨텐츠 제공이 필수적임을 제시하여 좀 더 효율적이고 전략적인 서비스 제공을 할 수 있는 가이드라인을 제시하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.121-125
• /
• 2021

Cloud service has the characteristic that it must be always available and that it must be able to respond immediately to user requests. This study suggests a method for constructing a proactive and autonomous quality and performance management system to meet these characteristics of cloud services. To this end, we identify quantitative measurement factors for cloud service quality and performance management, define a structure for applying a time series framework to cloud service application quality and performance management for proactive management, and then use big data and artificial intelligence for autonomous management. The flow of data processing and the configuration and flow of big data and artificial intelligence platforms were defined to combine intelligent technologies. In addition, the effectiveness was confirmed by applying it to the cloud service quality and performance management system through a case study. Using the methodology presented in this study, it is possible to improve the service management system that has been managed artificially and retrospectively through various convergence. However, since it requires the collection, processing, and processing of various types of data, it also has limitations in that data standardization must be prioritized in each technology and industry.