• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.19-31
• /
• 2009

네트워크 관리는 다양한 네트워크 장비들을 적절하게 구성하고 운용하는 것이다. 대부분의 네트워크 관리 시스템은 장치구성 관리자, 성능관리자, 장애 관리자 등과 같은 기본부분으로 구성된다. 최근 광역의 개방형 인터넷의 등장으로 네트워크의 규모가 커지고 복잡해짐에 따라 다양한 네트워크 장비 및 호스트들에 대한 관리 역시 복잡해지고 중요하게 되었다. SNMP기반의 네트워크에서 다양한 종류의 네트워크 장비들을 관리하기 위한 네트워크 관리 프로그램을 개발하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소모된다. 따라서 네트워크 환경을 확장하고 다양한 네트워크 장비들을 효율적으로 제어하기 위해서 이 논문에서는 트리거 기반의 네트워크 관리프로그램 자동생성기를 가지는 능동적인 네트워크 관리시스템을 제안한다. 트리거는 이벤트 컨디션 액션의 능동규칙으로 표현되어지며 네트워크 환경에 상태 변화가 생기는 경우 이를 감지하는 역할을 한다. 제안된 능동적인 네트워크 관리 시스템은 네트워크 엘리먼트들을 추가하거나 변경하는 경우 트리거 규칙이 활성화되고 네트워크관리시스템의 구성요소들이 상호작용하여 SNMP라이브러리에서 제공되는 정보들을 이용하여 새로운 네트워크 장비 관리 프로그램을 자동으로 생성한다. 능동적인 네트워크 관리 시스템은 자동생성된 네트워크 관리 프로그램을 이용하여 SNMP 네트워크 구성을 효율적으로 확장하는 것이 용이하다. 또한 ANMS 는 네트워크 관리프로그램의 개발기간 단축과 비용절감의 효과를 가져온다는 것을 실험을 통해서 확인 할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.554-565
• /
• 2018

본 논문은 사이버공간에서의 개별화된 놀이문화가 지배적인 가운데, 대학청년들의 오프라인상의 공동체 놀이문화를 분석하면서 새로운 놀이문화의 창출 가능성을 모색하기 위한 연구이다. 사이버리아(cyberia)는 놀이의 생산자와 소비자가 소통하는 거대한 플랫폼을 제공하며 가상의 놀이 문화를 형성하고 있지만, 이 공간이 갖는 개별화와 탈신체화의 한계는 오프라인상의 현실화된 공동체적 놀이에 대한 필요와 당위성을 소환하고 있다. 본고는 대학 캠퍼스의 축제를 중심으로 한 공동체 놀이문화사속에서 최근 대학생들의 축제문화의 특징과 의미를 분석하고, 다양한 놀이이론을 적용하여 공동체놀이 기획안을 분석하였다. 2016-7년도 대학생들의 놀이기획안은 향수를 불러일으키는 '보드게임,' '게임을 통한 인생설계,' 그리고 철학적 성찰을 담은 실험극 등과 같이 문화산업 현장의 틈을 비집어 주체의 공간을 만들고자 하는 시도는 있으나, 대체로 청년놀이 문화사를 관통하는 현기증(일링크스)적 음주문화와 운(알레아), 모방(미미크리)이 결합한 파이디아(쾌락)의 원칙이 강하게 작동하는 문화적 특징을 보인다. 최근 신자유주의적 경쟁구도 하에서 청년들의 부정하고픈 현실은 놀이라는 비현실적 공간에서 현기증(음주문화)을 통해 경쟁구도의 무력화로 나타나며, 체험의 모방(미미크리)은 체현이 아닌 문화적 경계에서의 흉내 내기로 드러나는 경향을 보인다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제41권4호
• /
• pp.433-444
• /
• 2008

최근의 유역통합관리는 용수공급, 수력발전, 그리고 유지용수 등과 같은 기존의 운영방안과 더불어 수량, 수질, 생태계 보호를 함께 고려해야만 하는 등 운영목적이 복잡해지고 시스템 또한 대규모화 되고 있다. 더불어 용수이용 혹은 유역간 서로 상충되는 이해관계가 발생함에 따라 물이용의 효율성을 극대화할 수 있는 범 유역 단위의 수자원 계획 및 운영이 필요하게 되었다. 최적화 모형의 현실 활용 기회를 높이고, 수자원관리의 다양한 운영목적을 수자원 운영에 반영하기 위하여 본 연구에서는 저수지 운영률을 개발하고 이를 적용하기 위한 KModSim의 수문학적상태방법에 대한 적용성을 검토하였다. 본 연구에서 개발된 운영률은 전체적으로 용담댐과 대청댐의 실적저류량을 잘 재현하는 것으로 나타났으며, 이를 최적화 모형에 활용한다면 관행적으로 적용해온 물수지 분석 방법을 개선할 뿐만 아니라 유역통합수자원관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제46권12호
• /
• pp.1-9
• /
• 2009

가산기는 기본적인 산술 연간 장치로써, 산술 연산 시스템 전체의 속도 및 전력소모에 결정적인 역할을 한다. 단일 비트 전가산기의 성능을 향상시키는 문제는 시스템 성능 향상의 기본적인 요소이다. 주 논문에서는 기존의 모듈 I과 모듈III를 거쳐 출력 Cout을 갖는 XOR-XNOR 구조와는 달리 모듈 I을 거치지 않고 입력 A, B, Cin에 의해 모듈III를 거쳐 출력 Cout을 갖는 새로운 구조를 이용한다. 최대 5단계의 지연단계를 2단계로 줄인 전가산기를 제안한다. 따라서 Cout 출력속도가 향상되어 리플캐리 가산기와 같은 직렬연결의 경우 더욱 좋은 성능을 나타내고 있다. 제안한 1Bit 전가산기는 static CMOS, CPL, TFA, HPSC, TSAC 전가산기에 비해 좋은 성능을 가지고 있다. 가장 좋은 성능을 나타내는 기존의 전가산기에 비해 4.3% 향상된 지연시간을 가지며 9.8%의 향상된 PDP 비율을 갖는다. 제안한 전가산기 회로는 HSPICE 툴을 이용하여 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정에서 전력소모 및 동작속도를 측정하였으며 공급전압에 따른 특성을 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제7권3호
• /
• pp.43-54
• /
• 1997

퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제4권10호
• /
• pp.2615-2628
• /
• 1997

본 논문에서는 영상 전송을 위한 벡터 양자화기를 설계할 때 2차원 DCT에 근거한 DCT 맵과 유한상태 벡터 양자화를 이용하는 새로운 부호책(codebook) 설계 알고리듬을 제안한다. 영상을 윤곽선이 많은 부분과 적은 부분으로 나누어 맵을 만들고 이 맵에 따라 영상의 중요한 특징들을 2차원 DCT로 추출한다. 유한상태 벡터 양자화기의 마스터 부호책은 트리 구조에 근거한 2진 트리를 사용하여 두 영역을 따로 학습세트로 나눔으로서 만들어진다. 이와 같이 작성된 마스터 부호책으로부터 상태 부호책을 작성하여 입력 벡터에 대하여 마스터 부호책이 아닌 상태 부호책으로부터 부호단어를 찾는다. 또한 인덱스의 부호화는 고속 디지털 전송에 중요한 부분이기 때문에 고정길이의 부호를 엔트로피 부호화 법칙에 따라 가변 길이의 부호로 바꾸어 수행한다. 즉, 설계한 부호책에서 각 부호에 전송 부호 할당은 허프만 부호화를 수행하는데, 허프만 트리에서의 허프만 코드의 생성을 빠르게 하기 위해 본 논문에서는 트리의 단방향 분포 허프만 트리 알고리듬을 제안한다. Einstein과 Bridge 영상에 대하여 본 알고리듬으로 영상을 부호화했을 때 PNN 알고리듬보다는 각각 2.94 dB과 2.48 dB만큼, CVQ 알고리듬보다 각각 약 1.75 dB과 0.99dB만큼 더 좋은 영상의 화질을 얻을 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.45-52
• /
• 2012

감염된 미생물에서 유래한 단백질 펩타이드가 HLA에 결합하여 숙주의 세포표면에 제시되면, T 세포가 이를 인식하여 면역반응을 유발함으로써 감염원을 제거하게 된다. HLA와 펩타이드간의 결합이 안정적일수록 T 세포반응이 강하게 일어나 효율적으로 감염원을 제거할 수 있다고 알려져 있다. 따라서 특정 HLA에 안정적으로 결합할 수 있는 펩타이드(HLA binder)를 찾아낼 수 있다면 감염질환이나 암의 예방을 위한 펩타이드 백신의 개발에 활용될 수 있다. 그런데 HLA는 매우 다형하기 때문에 하나의 집단 내에서도 어느 정도의 빈도를 가지는 대립유전자의 수가 매우 많다. 따라서 이들 모든 대립유전자들에 대해 가능한 펩타이드조합을 제작한 후 직접 실험을 통해 안정적으로 결합하는 펩타이드를 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 이를 극복하기 위하여 특정 HLA에 안정적으로 결합하는 펩타이드를 예측하는 정보전산적인 방법이 최근 개발되어 왔다. 이들 방법을 통해 제시된 펩타이드에 대해서만 직접 생물학적 실험을 시행함으로써 연구자는 검증해야 할 후보 펩타이드의 수를 현격히 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 HLA 결합 펩타이드 예측을 위해 기계학습을 이용한 방법을 소개할 뿐만 아니라, 지금까지 HLA 결합 펩타이드 예측에 시도된 적이 없는 '지식기반 유전자 알고리즘(knowledge-based genetic algorithm)'이라는 새로운 모델을 제시하고자 한다. 이것은 유전자알고리즘(GA)에 기반한 것이었지만 전문가 지식을 접목함으로써 GA보다 더 향상된 성능으로 한국인에 흔한 HLA에 결합하는 펩타이드를 예측하였다. 뿐만 아니라 이것은 결합하는 펩타이드의 규칙을 한국인에 흔한 HLA 대립유전자에 대하여 추출해 줄 수 있는 새로운 방법이었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제26권11호
• /
• pp.1314-1323
• /
• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.727-734
• /
• 2019

본 논문은 인간의 의지가 뇌로부터 전달되는 과정에서 근육의 움직임이나 동작이 뇌의 특정 부위에서 유의미한 특징을 나타내는 신호를 찾아낼 수 있는지를 확인한다. 일반적으로 뇌파의 발생은 특정한 동작을 유발하고 유발된 동작으로부터 신호를 받아 변화를 보인다. 이러한 신호는 불확실성이 높으며 육안으로 판별하기엔 그 차이를 파악하기 어렵다. 따라서 분류에 앞서 어떤 신호를 분석할 것인지 정의하는 과정이 필요하다. 뇌파 혹은 뇌전도의 형태는 주파수 대역별로 분류하였을 경우, 알파, 베타, 델타, 쎄타, 감마의 영역으로 나눌 수가 있다. 뇌파의 측정 부위에 따라 활성화되는 주파수의 대역이나 에너지의 차이가 다르기 때문에 이들 신호의 특정한 크기가 정확한 동작이나 의지를 표현한다고 할 수는 없지만, 특정한 영역에서 다른 동작을 했을 경우의 뇌파 활성도를 기준으로 동작을 분류하거나, 동작에 영향을 미치는 뇌파의 경향성을 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 1차적으로 근육의 좌우 이두근의 근전도가 활성화 되는 시점을 기준으로 뇌파의 발현형태를 관찰하고, 이후 좌완과 우완의 근육 활성화에 따른 뇌파의 유의미한 차이를 뇌파를 통해 유추할 수 있는지를 검증한다. 근전도의 좌우활성화에 따른 뇌파의 분류기준을 찾을 수 있다면, 뇌로부터 발현된 신호가 각각의 근육에 전달되는 과정에서 전이된 신호의 형태를 파악하는데 도움을 줄 수 있으며, 향후 더욱 복잡한 뇌신호의 발생 유형을 통해 알려지지 않은 많은 뇌파의 정보를 활용할 수 있을 것으로 판단한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제16권5호
• /
• pp.93-106
• /
• 2006

무선 인터넷 통신의 빠른 성장으로 차세대 이동 단말들에서 이미지, 음악, 비디오 및 응용들과 같은 무선 디지털 콘텐츠들의 배포가 가능하게 되었다. 불법 복사 방지, 사용 권한 제어, 인증 기능이 없는 상태에서 이동 단말이 빠른 속도로 통신 채널을 확대하기 위한 주요 수단이 되면, 인증되지 않은 이동 단말을 통해 무선 디지털 콘텐츠는 불법적으로 복사, 편집, 배포된다. 본 논문은 일반적인 OMA DRM v2.0의 목적과 기능에 대해서 살펴본다. OMA는 모바일 DRM을 위한 공개 표준을 개발하고 있는 유일한 곳이다. 다음으로 능동형 콘텐츠의 특징에 대해서 소개하고, 능동형 콘텐츠와 수동형 콘텐츠의 차이에 대해서 설명한다. 능동형 콘텐츠를 빠르게 재생하기 위한 OMA 기반 DRM 프레임워크를 제안한다. 본 프레임 워크에는 콘텐츠 부분 암호화를 위한 DCF 확장, 콘텐츠 암호화 키 관리, 능동형 콘텐츠를 위한 렌더링 API가 포함된다. 실험 결과는 제안한 방법을 통해 QoE를 만족할 수 있는 정도로 충분히 빠르게 능동형 콘텐츠를 렌더링 할 수 있음을 보여 준다 본 프레임워크는 이동 단말 환경을 위해 제안된 것이지만, 휴대용 재생기, 셋탑 박스, 개인 컴퓨터에서도 적용할 수 있다.