DEM(Digital Elevation Model)은 그 용도가 매우 다양하여 토목, 군사, 통신, 환경, 국토계획 등의 분야에서 그 활용이 날로 증가하고 있다. LiDAR 측량이 다른 측량 기법에 비해 우수한 DEM 성과를 제시하고 있는 것으로 나타나고 있으나 수직 위치에 대한 정확도를 구체적으로 평가한 연구는 아직 부족한 편이다. 이에 본 연구에서는 LiDAR DEM에 대한 정확도를 평가하기 위하여 항공 LiDAR 측량을 통해 생성된 DEM을 기준으로 총 35점의 특이점을 선점하여 GPS 측량을 실시하였으며, 이를 바탕으로 LiDAR에 의하여 생성된 DEM과 현지 GPS 측량 성과와의 정확도 분석을 수행하여 정표고에 대한 $RMSE{\pm}0.109m$를 확보하였다. 이는 국토지리정보원에서 고시한 축척 1:500, 1:1,000 기준의 허용 오차 범위 이내의 값으로 대축척 DEM구축 분야에 항공 LiDAR측량이 매우 유용하게 활용될 수 있음을 제시한 것이며 LiDAR 관련 DEM 응용 분야에서의 기반 자료로 그 활용이 기대된다.
저수용량을 결정하기 위한 Rippl의 누가곡선법은 과거의 유량자료가 미래에 동일한 기록으로 반복되리라는 가정하에 오랫동안 사용되어 왔다. 본 연구의 목적은 추계학적 이론에 의한 저수용량을 결정하는 더 좋은 방법을 찾아내는데 있다. 그러므로 본 논문에서는 3개의 다목적 댐과 3개의 단일목적댐에 대한 하천의 월 유량을 Tomas-Fiering 법으로 모의발생하였으며 모의발생된 월 유량은 Range 개념으로 해석하였다. 또한 물의 이용을 최대화하는 저수지의 최적운영 법칙을 이용함으로서 저수지로 부터의 유출량을 결정하고 월 유량의 Range와 평균 유입량을 적절하게 고려함으로서 필요한 저수용량은 추계학적으로 결정하였다. 그러므로 본 연구에서 얻어진 결과는 기본설계 단계에서 제한된 자료, 즉 저수지의 운영기간과 월 평균유량을 가지고 필요한 저수지의 용량을 근사적으로 구할 수 있다.
본 논문에서는 효율적인 침입 탐지를 위해 퍼지 규칙을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 퍼지 의사결정 트리의 생성을 통해 침입 탐지를 위한 퍼지 규칙을 생성하고 진화 알고리즘을 사용하여 최적화한다. 진화 알고리즘의 효율적인 수행을 위해 지도 군집화를 사용하여 퍼지 규칙을 위한 초기 소속함수를 생성한다. 제안한 방법의 진화 알고리즘은 적합도 평가시 퍼지 규칙(퍼지 의사결정 트리)의 성능과 복잡성을 고려하여 평가한다. 또한 데이타 분할을 이용한 평가와 퍼지 의사결정 트리의 생성과 평가 시간을 줄이는 방법으로 소속정도 캐싱과 zero-pruning을 사용한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 KDD'99 Cup의 침입 탐지 데이타로 실험하여 기존 방법보다 성능이 향상된 것을 확인하였다. 특히, KDD'99 Cup 우승자에 비해 정확도가 1.54% 향상되고 탐지 비용은 20.8% 절감되었다.
웹 정보원은 사용자에게 제공되는 가장 큰 분산 데이터베이스로 간주될 수 있다. 분산된 웹 정보원을 가상적으로 통합하여 하나의 정보원으로 보고, 이 가상의 데이터베이스에 대하여 데이터베이스 질의어를 이용하여 검색하는 기능은 여러 가지 웹 기반 응용프로그램 개발에서 중요한 역할을 한다. 이러한 기능을 지원하기 위해서 브라우징 중심의 웹 문서로부터 데이터베이스 스키마를 추출해야 한다. 본 논문은 반 구조적인 웹 문서로부터 XML 스키마를 자동으로 생성하는 경험적 알고리즘을 제시한다. 이를 위하여 미리 정의된 구조태그 기반으로 후보패턴영역을 추출하고 후보패턴영역으로부터 패턴영역을 경험적으로 결정한다. 그리고 패턴영역으로부터 스키마생성규칙을 유도한다. 스키마생성규칙은 XQuery로 표현되기 때문에 공개된다양한 XML 도구를 사용하여 응용시스템을 개발할 수 있다. 개발된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 다양한 웹정보원에 대하여 실험한 결과를 제시한다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
기존의 침입차단시스템과 침입탐지시스템의 단점을 개선할 수 있는 지능적 연계 침입방지시스템을 제안한다. 제안된 보안 시스템은 공격 검출, 공격 우회로 설정 및 통신량 대역 확보, 다른 연계 보안 시스템에 공격 정보 홍보, 내부 IPS에서의 필터 생성, 차단 필터링의 즉각적인 업데이트, 공격 패킷 차단 및 서비스와 포트 차단 설정이다. 스위치 타입 구현과 동적 재설정 메모리들을 통해 새로운 보안 규칙과 패킷 필터링을 실시간으로 교환하고 패킷을 처리한다. 네트워크 성능 실험에서 해커의 공격인 2.5 Gbs의 DDoS, SQL Stammer, Bug bear, Opeserv worm 등에 대한 공격검출이 실시간으로 이루어졌다. 이를 갱신하는 보안 정책 알고리즘의 즉각적인 갱신의 결과로 정상적인 패킷 외에 해커의 공격으로 인한 패킷은 차단되었고, 트래픽은 감소되어, 정상적인 내부와 외부 네트워크 트래픽의 잔여 대역폭을 확보하였다.
개인 인증 방법 중 하나인 생체인식(Biometrics)은 개인 생체정보의 수가 한정되어 있기 때문에 생체정보의 도난 시 프라이버시 침해라는 문제를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 가변 생체인식(Changeable biometrics)이다. 가변 생체 인식은 생체정보가 훼손당했을 경우 새로운 생체정보로 대체하기 어렵다는 생체인식의 가장 큰 단점을 보완하기 위한 방법으로 원 생체정보가 아닌 변환된 생체정보로 개인을 인증한다. 이 논문에서는 가변 생체인식 가운데 얼굴인식을 위한 가변 생체인식에 대해 제안한다. 기존에 알려진 얼굴인식의 방법 가운데 하나인 외형 기반 기법(Appearance-based method) 중 독립성분 분석(Independent Component Analysis)의 계수(coefficient)를 변형하는 방법을 제안한다. 제안된 얼굴 생체정보 생성 방법은 계수의 일부분을 가우시안 분포(Gaussian distribution)에 따른 임의의 값으로 치환한 후 계수의 순서를 임의로 변경하여 무수히 많은 가변 얼굴 정보를 생성할 수 있도록 하였고 서로 다르게 변경된 계수들을 서로 합성함으로써 비가역성(Non-invertibility)을 만족시키려고 시도했다.
본 논문은 슬관절 손상 환자의 하지근력 강화 재활훈련 장치에서 다리를 끌어주는 견인모터의 속도 프로파일을 휴머노이드 로봇 시뮬레이션을 통해 계산하는 방법을 새롭게 제안한다. 먼저 인체의 구조를 본 딴 휴머노이드 로봇의 3차원 전신 모델을 새롭게 구축하고, 표준 관절각도 데이터를 이 모델에 적용하여 자연스러운 보행을 시뮬레이션 했다. 그리고 하지의 대퇴부에 부착되어 있는 벨트와 견인모터와의 거리를 매 샘플링 타임에서 계산하여 이로부터 속도 프로파일을 도출하는 방식으로 보행 중 속도 파형을 생성한다. 휴머노이드 로봇의 기구학적 방법으로는 직진 보행에서 계산량이 적은 투영법을 사용했으며, 유각기의 관절 각도 프로파일은 Winter의 표준보행 데이터를 참조했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 계산된 인체 특정부위 속도 프로파일은 제작 중인 트레드밀 재활훈련 장치에 적용될 예정이다.
전자상점에서 이루어지는 고객의 구매패턴이 온라인 상에서 데이터베이스화되어, 이를 통하여 고객의 취향에 맞는 상품을 제공할 수 있는 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 이러한 알고리즘은 전자상점에서 고객의 개별특성을 고려한 상품을 제공하기 위하여, 고객정보 데이터베이스와 거래정보 데이터베이스로부터 연관규칙 등을 추출하여 사용한다. 그러나 시간의 흐름에 민감한 계절상품이나 특선상품과 같이 전자상점의 거래량에 크게 직결될 수 있는 상품에도 기존의 시간을 고려하지 않은 알고리즘을 적용한다면 추천성공률이 떨어질 것이다. 따라서 본 논문에서는 시간의 영향을 많이 받는 상품추천을 위하여, 최근 전자상점 추천시스템으로 효과적인 아이템 기반 협력알고리즘에 지수적 가중치를 적용한 협력적 여과추천(EWCFR) 알고리즘을 제안한다. 또한 이러한 추천시스템이 대용량의 고객데이터와 상품데이터에 대한 연산을 수행하고 다수의 고객에게 실시간으로 서비스를 제공하여야 하므로, XML기반의 MMDB를 활용한 전자상거래 시스템과 알고리즘을 제안한다.
증강현실은 가상의 상황에 대한정보를 실체화하여 영상에 정합하여 제공함으로써 정보의 시각화를 통해 사람의 인지능력을 보조한다. 증강현실 기술은 최근 카메라와 디스플레이 장치가 장착된 정보기기의 보급으로 인하여 교육, 디자인, 관광, 산업분야 등 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 증강현실 시스템들은 대부분 사용자의 명령에 따라 반응하는 제한적 상호작용을 하기 때문에 실제 세계의 상황을 다양하게 반영하기에는 제한이 있다. 본 연구에서는 기존의 증강현실 시스템을 기반으로 상황정보를 제공하는 상황인지 에이전트와, 영역지식을 기반으로 지능적 기능을 제공할 수 있는 지식기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이러한 시스템은 증강되는 객체가 상황정보를 반영하여 지능적으로 동작하고, 다중 객체 사이의 상호작용을 가능하게 한다. 본 연구에서는 규칙 기반 상황인지 시스템과 이에 따른 3D 모델을 생성하고, 증강되는 객체들 간의 상호작용을 실험하였다. 또한 시스템 개발에 있어 사용들이 쉽게 증강현실 환경을 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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