움직이는 물체를 분류하는 것은 영상 감시 시스템에서 가장 중요한 분야 중의 하나이다. 사람과 자동차는 영상 감사 시스템에서 인식해야 하는 가장 중요한 물체의 종류이기 때문에 본 연구에서는 인식하는 물체의 종류를 이것들로 제한한다. 사용되는 특성으로는 물체의 움직임에서 추출되는 특성과 형태에서 추출되는 특성이 있다. 이 두 가지 특성들은 정지된 하나의 카메라로부터 입력된 영상에 나타나는 물체를 분류하기 위하여 사용된다. 움직임으로부터 추출되는 특성은 연결 성분 분석을 이용한 물체 추적과 밀접한 관련이 있다. 그리고 형태 기반 특성에 관한 학습은 종횡비(aspect ratio)와 4개의 윤곽선을 가지고 수행된다. 움직임 기반 특성과 종횡비는 물체를 사람과 자동차로 구분하는데 이용되고 각각의 종류를 더욱 세분화하기 위하여 4개의 윤곽선이 사용된다.

본 논문에서는 실시간 동정 환경에 효과적인 L-CAA 에이전트 구조를 제안한다. L-CAA 에이전트 구조는 변화하는 환경에 대한 적응성을 높이기 위해, 선행 연구를 통해 개발된 행위 기반 에이전트 구조인 CAA에 강화 학습 기능을 추가하여 확장한 것이다. 안정적인 성능을 위해 L-CAA에서 행위 선택 메커니즘은 크게 두 단계로 나뉜다. 첫 번째 단계에서는 사용자가 미리 정의한 각 행위의 수행 가능 조건과 효용성을 검사함으로써 행위 라이브러리로부터 실행할 행위들을 추출한다. 하지만 첫 번째 단계에서 다수의 행위가 추출되면, 두 번째 단계에서는 강화 학습의 도움을 받아 이들 중에서 실행할 하나의 행위를 선택한다. 즉, 강화 학습을 통해 갱신된 각 행위들의 Q 함수 값을 서로 비교함으로써, 가장 큰 기대 보상 값을 가진 행위를 선택하여 실행한다. 또한 L-CAA에서는 실행 중인 행위의 유지 가능 조건을 지속적으로 검사하여 환경의 동적 변화로 인해 일부 조건이 만족되지 않는 경우가 발생하면 현재 행위의 실행을 즉시 종료할 수 있다. 그 뿐 아니라, L-CAA는 행위 실행 중에도 효용성이 더 높은 다른 행위가 발생하면 현재의 행위를 일시 정지하였다가 복귀하는 기능도 제공한다. 본 논문에서는 L-CAA 구조의 효과를 분석하기 위해, 대표적인 동적 가상환경인 Unreal Tournament 게임에서 자율적을 동작하는 L-CAA기반의 UTBot 들을 구현하고, 이들을 이용하여 성능실험을 전개해본다.

멀티 에이전트 강화학습에서 중요한 이슈 중의 하나는 자신의 성능에 영향을 미칠 수 있는 다른 에이전트들이 존재하는 동적 환경에서 어떻게 최적의 행동 정책을 학습하느냐 하는 것이다. 멀티 에이전트 강화 학습을 위한 기존 연구들은 대부분 단일 에이전트 강화 학습기법들을 큰 변화 없이 그대로 적용하거나 비록 다른 에이전트에 관한 별도의 모델을 이용하더라도 현실적이지 못한 가정들을 요구한다. 본 논문에서는 상대 에이전트에 대한RBFN기반의 행동 정책 모델을 소개한 뒤, 이것을 이용한 강화 학습 방법을 설명한다. 본 논문에서는 제안하는 멀티 에이전트 강화학습 방법은 기존의 멀티 에이전트 강화 학습 연구들과는 달리 상대 에이전트의 Q 평가 함수 모델이 아니라 RBFN 기반의 행동 정책 모델을 학습한다. 또한, 표현력은 풍부하나 학습에 시간과 노력이 많이 요구되는 유한 상태 오토마타나 마코프 체인과 같은 행동 정책 모델들에 비해 비교적 간단한 형태의 행동 정책 모델을 이용함으로써 학습의 효율성을 높였다. 본 논문에서는 대표적이 절대적 멀티 에이전트 환경인 고양이와 쥐 게임을 소개한 뒤, 이 게임을 테스트 베드 삼아 실험들을 전개함으로써 제안하는 RBFN 기반의 정책 모델의 효과를 분석해본다.

본 논문에서는 유비쿼터스 센서네트워크를 국방분야에 적용하여 운용하고 있는 해외 사례를 소개하고, 특히 미 육군에서 추진중인 미래전투체계(FCS : Future Combat System) 무인화 부분에서의 무인지상센서체계(UGS : Unattended Grounded Sensor)구성요소와 적용사례 및 감시 능력 등을 분석하였다. 또한 국내에서 일부 적용하고 있는 센서네트워크 응용사례를 살펴보았으며, 이러한 국내외 적용사례를 통하여 센서네트워크를 군 환경에 적용하여 실용화해가는 동향에 대해 진단해 보았다. 이를 토대로 "감시정찰센서네트워크"를 통해 기술개발하고 있는 한국형 무인지상센서 네트워크의 발전방향을 제시하였다.

전투간 각급제대는 필요한 정보를 수집하기 위하여 다양한 수단을 사용해야 하는데 USN체계는 체계의 특성상 사단급이하의 전술제대에 적용이 적절하다고 보았다. USN을 군체계에 적용하는 방안을 정립하고 USN을 감시정찰체계로 사용하여 전시 및 평시에 사단급 이하에서의 전술작전간 운용하는 방안에 대하여 연구하였다. 이를 토대로 USN을 군체계에 적용할 경우에 보유해야 할 주요 성능 및 소요기술을 도출하고 분석하였다.

본 논문은 감시정찰 센서네트워크에서 센서노드의 주요 기능인 표적의 탐지 및 식별을 위한 알고리즘을 제안한다. 감시정찰 센서네트워크에서 각 센서노드는 노드의 크기 및 센서, 프로세서, 네트워크, 전원 등의 자원의 제약이 있기 때문에 침입하는 적의 탐지 및 종류 식별을 위해서는 효율적인 알고리즘의 선정과 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 음향, 진동, PIR, 자기 센서 등을 이용하여 사람, 차량 및 궤도 차량의 침입을 탐지하기 위한 적응 임계값 알고리즘과 그 종류를 식별하기 위한 최대우도추정 기법, k-최근접 이웃 추정 기법에 기반한 표적의 탐지 및 식별 알고리즘을 제안한다. 실험결과 음향 및 진동 센서에 의한 차량의 탐지, PIR 센서에 의한 사람의 탐지가 가능함을 확인할 수 있었으며 주파수 특징점을 이용하여 차량과 궤도차량의 종류식별이 가능함을 확인할 수 있었다.

감시정찰 센서네트워크의 모든 센서노드 및 싱크노드들은 한정된 자원과 저사양의 하드웨어로 동작하며, 각 침입탐지 센서들이 수집한 상황 데이터를 신뢰성 있게 전송할 수 있어야 한다. 본 초소형 내장소프트웨어는 이러한 감시정찰 센서네트워크의 특성에 맞게 설계되어 센서 및 싱크노드에 탑재될 수 있는 소프트웨어로서, 센서 OS 커널, 센서미들웨어, 보안커널로 구성된다. 센서 OS는 Multithread 기반으로 실시간, 비실시간 태스크를 위한 각기 다른 스케줄링 방식을 제공하며 지연된 인터럽트 처리 기능, 주기적 태스킹 기능과 효율적 에너지 관리 기능을 제공하여 센서 네트워크에 특화된 어플리케이션 개발을 용이하게끔 한다. 또한 센서미들웨어는 OS 커널과 어플리케이션 사이에 존재하여 위치인식, 시간동기, 네트워크 관리, 원격 업데이트 기능 등 어플리케이션에서 공통적으로 요구하는 필수 기능들을 제공한다.

CNR(Combat Network Radio)는 전장에서 사용하는 라디오이다. 현재 군에서는 CNR을 이용한 MIL-STD-188-220 프로토콜을 적용하여 감시/타격체계와 C4I체계간에 연동을 시도하고 있으며, TICN의 TMMR에도 MIL-STD-188-220 프로토콜을 적용하여 상호연동성을 확보하기 위한 시도를 하고 있는 중이다. 이에 본 논문에서는 "감시정찰센서 네트워크"의 군전술통신망 게이트웨이(TCG)를 개발 하면서 군의 CNR 환경에서 가장 중요한 음성과 데이터 혼합 운용을 위해 부대 및 망의 운용 상태를 고려하여 네트워크 파라미터의 최적한 값과 운용방법을 제시 하고자 한다.

최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 사용자가 개인적인 정보를 자유롭게 개제할 수 있도록 하는 인터넷서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분양의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 어렵고, 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용한 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체와의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.

로봇 시스템에서 지적 활동의 중심적 자료구조가 될 공유 메모리를 이용하여 로봇을 이루는 여러 Component Agent가 수집한 Context들과 산출된 Data들을 모아 Mental State를 구축한다. 로봇 Agent를 이루는 모든 컴포넌트들 간의 Data 교류는 Mental State를 통하여 일어나고, Reactive Layer와 Deliberative Layer로 구분 된 로봇을 구성하는 Agent들은 상황에 다라 변화된 context와 data값을 실시간으로 Mental State에 기록, 갱신한다. 이를 통하여 실시간 미션 수행 로봇이 효과적으로 목표를 수행할 수 있는 시스템 구조를 제시하고자 한다. 또한, 이러한 구조를 적용한 자가위치탐지 자율주행 로봇의 구현을 통해 본고에서 제시한 시스템 구조의 실현 가능성을 보이고자 한다.

This paper presents a multi-robot localization based on Bayesian Multidimensional Scaling (BMDS). We propose a robust MDS to handle both the incomplete and noisy data, which is applied to solve the multi-robot localization problem. To deal with the incomplete data, we use the Nystr${\ddot{o}}$m approximation which approximates the full distance matrix. To deal with the uncertainty, we formulate a Bayesian framework for MDS which finds the posterior of coordinates of objects by means of statistical inference. We not only verify the performance of MDS-based multi-robot localization by computer simulations, but also implement a real world localization of multi-robot team. Using extensive empirical results, we show that the accuracy of the proposed method is almost similar to that of Monte Carlo Localization(MCL).

최근 기업 경영활동의 의사결정시 사용되는 비즈니스 룰(Business Rule)을 정형화하고 하나의 시스템으로 구축하여 효과적으로 기업의 경쟁력을 제고하기 위한 노력이 다양하게 시도되고 있다. 비즈니스 룰 시스템 구축 작업의 경우 기업 내부에 비정형적으로 존재하는 비즈니스 룰을 체계적으로 관리하기 위해 BRMS(Business Rule Management System)와 같은 전문 관리 도구를 도입하나, 대부분의 경우 비즈니스 룰 리포지토리(Repository)를 단순히 기능별 혹은 업무별로 구성함으로 인해 동일한 내용의 룰이 서로 다른 룰 리포지토리에 중복 존재하게 되는 등 구조상의 문제점을 발생시킨다. 이로 인해 각 어플리케이션 간의 룰 또는 룰 세트(Rule Set) 공유 관계가 수동 관리되거나 중복 룰의 수정으로 인한 룰 세트별 버전 관리 문제 등 비즈니스 룰 리포지토리 운영의 어려움에 봉착하게 된다. 본 연구에서는 금융보험사의 룰웨어하우스 구축 사례를 통해 다양한 어플리케이션에서 참조되는 전사 수준의 비즈니스 룰 관리 아키텍처 구성 방법 및 각 방법이 지닌 장단점에 대해 분석한다. 본 연구의 결과를 토대로 다양한 어플리케이션에서 참조되고 수시로 변경되는 전사 수준의 통합 비즈니스 룰 관리 시스템 구축 방안에 대한 연구가 활성화되기를 기대한다.

기업이나 단체는 고객과의 관계형성 강화와 충성도를 높이기 위해 온라인 커뮤니티를 조직 차원에서 활성화하고 있고, 개인들은 사회 연결망(social network) 강화를 위해 개인의 관심사${\cdot}$가치${\cdot}$흥미${\cdot}$문화 등에 따라 특정 온라인 커뮤니티 사이트를 통해서 다양한 정보 획득과 구성들 간의 관계를 형성해 가고 있다. 이러한 추세에 힘입어 온라인 커뮤니티 사용자들은 상호작용성을 높이기 위해 아바타를 커뮤니케이션의 전달매체로 활용하는 경향이 있다. 본 연구는 아바타가 웹사이트 간 신뢰전이에 어떻게 영향을 미치고, 아바타 유무와 아바타 유형에 따라 신뢰전이가 어떤 차이가 나는지를 실증분석을 통해 검증하였다. 첫째, SERI와 SERI 포럼 사이트간에 신뢰전이가 부분적으로 발생하고 있으며, SERI 포럼 내에서는 변수들간의 모든 가설이 모두 유의하게 검증되었다. 둘째, 아바타 유형에 따라 SERI와 SERI 포럼 사이트간에 신뢰전이가 발생하는데 차이가 나타났다. 셋째, 모(母) 사이트의 신뢰는 자(子) 사이트의 품질요인과 포럼활동 만족도에 직${\cdot}$간접적으로 일부분 영향을 미쳤다. 다만, 중개자 신뢰는 시스템신뢰에는 유의한 영향을 주지 못하며, 피드백 메커니즘은 정보 품질과 시스템품질에 유희한 영향을 주지 못한다.

유비쿼터스 센서 네트워크 기술은 새로운 컴퓨팅 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서, 무선 센서 네트워크를 이용한 상황정보 모니터링 시스템에 적합한 기술이다. 이 기술을 모니터링 시스템에 적용하면 열악한 환경에 간편하고 저렴한 비용으로 실시간으로 발생된 상황데이터를 수집 및 분석하여 즉각적인 상황대처와 사용자가 원하는 환경의 조건을 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 센서 네트워크 미들웨어는 에너지 사용에 제약을 가지는 센서 네트워크의 요구사항과 다양한 서비스 제공을 위한 서비스 확장성을 고려하여 센서 네트워크와 응용 서비스가 상호 분리되어 각각의 기능을 수행하고 제어 및 모니터링이 쉽도록 설계되어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기반에서 무선 노드의 센싱 기술을 이용하여 영역기반 상황 정보 관리 미들웨어를 제안한다. 제안된 시스템은 수집될 데이터의 양이 적고 지속적인 모니터링이 불필요하고 일정한 간격으로 특정 지역에서 발생되는 상황을 감지하는 작업에 기존 유선 통신을 이용한 상황감시보다 효율적이다.

RFID 태그 부착 출판물(U-Publication)은 U-Media의 하나로 소비자가 기존의 출판물을 오프라인에서만 소비했던 것과는 달리, 복수개의 태그가 부착되어 있어 RFID 리더(reader)로 태그에 저장된 URL을 통해 온라인으로 접속할 수 있는 것을 말한다. U-Media는 사람의 생체시스템뿐만 아니라 사람이 지닌 디지털정보나 디바이스, 그리고 주변 사물과 상호작용을 하여 컨텐트 생성과 동시에 자동으로 관련 정보를 수집, 첨부함으로써, 기존의 미디어가 전달하지 못했던 정보까지 제공하여 준다[1]. U-Publication은 온라인과 오프라인이 Seamless하게 연결되어 양방향으로 정보가 이동할 수 있다는 측면에서 U-Media라고 할 수 있으며, 소비자들은 RFID 태그 부착 출판물의 인쇄된 컨텐트 뿐만 아니라 출판물에 부착된 태그의 링크를 통해서 추가적인 컨테트를 소비할 수 있고 다양한 상거래를 할 수 있다. 이 논문은 RFID 태그 부착 출판물의 정의와 이를 기반으로 한 비즈니스 모델에 대한 분석과 제안을 담고 있다.

이 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 디스플레이와 디스플레이를 시청하는 개인 단말을 가진 사용자간의 연결 완전성(Seamlessness)을 구현할 수 있는 디스플레이 모델을 제안한다. 기존의 디스플레이가 사람의 시청각에만 호소하는 것과는 달리, U-Display는 디스플레이에 컨텐트를 표시함과 동시에 해당 컨텐트의 링크를 개인 단말을 휴대한 사용자에게 제공함에 따라 디스플레이 및 디스플레이 사용자간의 seamless한 정보 전달이 가능해진다. 논문은 U-Display의 정의와 유비쿼터스 기술을 이용한 디스플레이 비즈니스 모델의 제안 및 분석을 담고 있다.

본 연구는 모바일 RFID를 활용한 출결관리 방법 및 그 시스템을 설계에 대하여 분석한다. RFID를 활용한 출결관리 방법에 대한 기존의 방식은 ID 카드와 같은 매체에 FID 태그를 부착하여 일정한 장소에 설치되어 있는 리더 (Reader)에 스캔함으로써, 정보가 저장되는 단순한 형식이 대부분이었다. 그러나 본 연구에서는 사용자에게 태그를 제공하는 것이 아니라 모바일 FRID 리더를 제공하여, 사용자의 부정 사용을 최소화하고, 프라이버시를 강화할 수 있는 시스템을 설계한다. 이를 위해 U-출결관리 모델의 시나리오와 다이어그램, 그리고 본 모델과 관련된 기술 사항에 대한 검토를 진행한다. 또한 본 모델을 Timmers의 비즈니스 모델 정의에 의해 분석하고, 이 모델에서 사용되는 태그들의 경제성을 태그 평가 모형에 기반하여 분석한다.

유비쿼터스 서비스 개념의 확장으로 서비스 제공 공간인 유비쿼터스 지능 공간(USS: Ubiquitous Smart Space)에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 이와 같은 USS 개발은 전 세계적으로 다양한 분야에서 이루어지고 있다. 이러한 USS를 개발하기 위한 방법론 중에서 먼저 시나리오를 제작 분석하고 이에 따라 요구분석과 설계를 하기도 하며 역으로 개발에 고려하고 있는 유비쿼터스 기술로 먼저 설계나 요구분석을 실시하고 이후에 시나리오를 통하여 실현 가능성을 보이기도 한다. 그러나 시나리오 제작과 요구분석이 상호 유사한 내용을 공유하고 있음에도 불구하고 별도로 제작하는 과정에서 불일치와 많은 노력이 소모된다. 따라서 본 연구의 목적은 시나리오 제작과 요구분석에 이르는 과정을 구조적으로 통합하는 방법론을 제시하여 USS개발 초기과정에서의 효율성을 증대하도록 하는 것이다.

기존의 물리 공간과 제품은 RFID태그를 통해 원래의 사용 용도 이외의 매체로서의 기능을 갖게 되고, 이러한 매체 기능의 추가는 제휴 마케팅의 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 누구나 쉽게 RFID 태그부착 공간 제공자로 참여하여 물리적 공간의 트래픽을 전자적 트래픽으로 전환시켜 수익을 창출하는 경제활동을 가능케 하는 방법을 제안하며, 이러한 방법을 응용한 쿠폰 네트워크 비즈니스 모델을 제시하고 실제 작동할 조건을 분석하였다. 제안하는 비즈니스 모델과 방법을 통해 공간을 이용하여 비즈니스를 하고자 하는 기업과 공간제공자 간의 연결을 쉽게 하여 기업의 물리적 접점 확대와 공간제공자의 참여를 상대적으로 낮은 비용으로 실현시킬 수 있고, 공간소유자가 자신의 이익을 위해 하는 제휴 활동이 유비쿼터스 사회 인프라 확산을 촉진시키게 되도록 설계함으로써 불특정다수에 의한 빠른 RFID 태그 확산과 비용부담의 광범위한 분산을 이룰 수 있다.

본 논문은 RFID 시스템 상의 RFID Tag의 보안 취약점을 보완하는 방법을 제시한 논문으로서 임의로 취득한 RFID 태그의 데이터를 불법적으로 위조하는 것을 회피하는 알고리즘을 제시한다. 현재까지 제안된 RFID Tag의 보안 문제 해결방법들은 일정정도의 계산능력을 가진 칩을 내장해야만 구현기 가능하기 때문에 작은 메모리 용량을 갖는 수동형 RFID Tag를 사용하는 현업에서는 해당 알고리즘을 적용하는 것이 불가능했다. 본 논문에서 제시하는 방법은 기존 RFID Tag 보안문제 해결방법에서 제시한 해싱 함수를 사용하지만 해싱함수를 Tag에 내장하지 않고 해싱 키를 내장함으로서 현실적용이 가능하도록 하였다. 본 논문에서 제시한 방법을 통해 FRID Tag의 내용을 임의로 바꾸는 것을 회피할 수 있다.

무선 센서 네트워크는 감지, 연산 그리고 무선 통신 능력을 갖는 수많은 작은 센서 노드들로 구성된다. 센서 네트워크에는 전장 감시, 침입자 추적, 그리고 고속 도로 감시 등과 같은 많은 응용분야가 있다. 이러한 분야에서는 사용자의 관심 대상이 되는 지역에서 발생 하는 사건들을 감시하기 위하여, 제한적인 에너지 자원과 연산 능력을 가진 세서 노드들로부터 감지된 데이터를 수집한다. 그러므로 센서 네트워크 응용분야에서의 데이터 수집과 전달, 센서 노드의 효율적인 에너지 소모는 매우 중요하며, 이를 위하여 센서 네트워크를 위한 라우팅, 전력관리, 그리고 데이터 보급 프로토콜들의 설계에서는 이러한 제약 사항들이 반드시 고려되어야 한다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 효율적인 데이터 전달을 위한 라우팅 방법을 제안한다. 제안된 방법은 센서 노드의 트래픽 량, 잔여 에너지 량, 그리고 베이스 스테이션가지의 최단경로를 고려하여 데이터 전송 경로를 결정하여, 센서 네트워크에서의 에너지 효율적이면서도 안정적인 감지 데이터 전송을 가능하게 한다.

최근 무선 센서 네트워크는 군사 및 민간 운용에서 광범위한 응용이 가능하여 많은 주목을 받고 있다. 무선 센서 네트워크는 수많은 센서노드들과 몇몇의 베이스 스테이션들로 구성되며, 각 노드는 노드들이 라우팅 역할을 하는 다중 홉 네트워크를 통하여 감지 데이터를 베이스 스테이션에게 전달한다. 이러한 노드들은 에너지자원의 충전이나 교환이 불가능하므로, 센서 노드들의 에너지 소모를 최대한 줄여서 전체 네트워크의 생존 시간을 최대화시켜야 한다. 본 논문에서는 센서 네트워크 구성 노드들의 잔여 가동 시간을 최대화하는 방법으로 네트워크 자원을 균형 있게 이용하는 라우팅 기법을 제안한다. 제안된 방법은 각 노들의 데이터 송수신시 거리 당 소모되는 에너지와 잔여 에너지를 고려하며, 보안 수준을 추가적으로 고려함으로써, 전체 네트워크를 균형적으로 이용하면서도 안전한 경로를 선택하는 라우팅 방법이다.

Nowadays, activity recognition becomes a hot topic in context-aware computing. In activity recognition, machine learning techniques have been widely applied to learn the activity models from labeled activity samples. Most of the existing work uses only one learning method for activity learning and is focused on how to effectively utilize the labeled samples by refining the learning method. However, not much attention has been paid to the use of multiple classifiers for boosting the learning performance. In this paper, we use two methods to generate multiple classifiers. In the first method, the basic learning algorithms for each classifier are the same, while the training data is different (ASTD). In the second method, the basic learning algorithms for each classifier are different, while the training data is the same (ADTS). Experimental results indicate that ADTS can effectively improve activity recognition performance, while ASTD cannot achieve any improvement of the performance. We believe that the classifiers in ADTS are more diverse than those in ASTD.

이차원바코드 기술과 암호화 알고리즘을 이용하여 문서의 위${\cdot}$변조 등을 방지하고 문서의 상태를 기업체나 공공기관 등에서 쉽게 확인하여 판단할 수 있는 시스템을 제안한다. 모든 위${\codt}$변조 확인이 필요한 문서에 암호화된 이차원바코드를 첨부한다. 확인자 측에서는 첨부된 이차원 바코드를 바코드 리더기로 인식하거나 이차원 바코드의 사진을 관련 인터넷 웹 사이트를 통해 문서의 위${\cdot}$변조를 판단한다.

유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.

시멘틱 웹에서의 온톨로지는 특정 영역의 설명을 위해 공유할 개념화된 명세란 정의로 널리 알려져 있으며, 시멘틱웹의 중요한 요소기술이다. 온톨로지는 특정 도메인에 대한 정보를 기술하는데, 이러한 온톨로지를 매핑할 경우 많은 양의 정보를 통합관리하거나, 상호호환성을 이룰 수 있다. 여러 온톨로지 매핑 방법론의 성능을 평가하는 수단 중 f-measure란 것이 있는다. f-measure의 값은 정확도(precision)과 응답률(recall)에 의해서 결정된다. 정확도와 응답률이 변화함에 따라 f-measure 값도 자연히 변하기 때문에, 높은 f-measure 값을 구하기 위해서는 정확도와 응답률의 밸런스를 조정할 필요가 있다. 본 논문에서는 높은 f-measure값을 얻을 수 있는 정확도와 재현률을 구하는 방법을 휴리스틱적 방법을 통하여 알아보고자 한다.

최근 시맨틱 웹 포털의 등장으로 현재 웹 포털의 많은 문제점들이 해결되고 있다. 하지만, 웹 상의 자원들이 점차 증가하면서 시맨틱 웹 포털에서의 효율적인 탐색에 대한 문제점이 발생하고 있다. 시맨틱 웹 포털은 온톨로지의 사용으로, 기존의 웹 포털과 구조적으로 다르기 때문에 사용자에게 적절한 정보를 제공할 수 있는 새로운 탐색 방법이 필요하다. 이 논문에서는 세 가지 단계로 구성된 의미적 검색 절차를 제안한다. 또한, 전자분야에서의 다중 온톨로지를 이용한 시맨틱 웹 포털을 구축하여, 본 논문에서 제안하는 의미형 검색 절차 방법을 통해 향상된 검색 성능 결과를 제시한다.

가상기업(virtual enterprise)은 21세기에 고객의 요구가 매우 다양해지고 기술은 점점 더 복잡해지는 상황에서 정보네트워크 기술의 발전을 이용한 새로운 기업간 협력을 통해 극복하려는 경쟁전략의 일환이다. 현재까지의 가상기업에서는 주로 EDI(Electronic Data Interchange)를 이용한 국한된 정보의 교류가 이루어졌다. 그러나 이러한 국한된 정보이외에도 실제 가상조직 내에서는 규칙 또는 제약식 형태의 정보의 교류 또한 필요한 실정이다. 이러한 정보의 교류에 시맨틱 웹 플랫폼을 이용하게 되면 더욱 쉽고 유연한 정보의 전달이 가능하다. 현재 웹 온톨로지 언어인 OWL과 시맨틱 웹 규칙언어인 SWRL을 통해서 사실 및 규칙의 포맷은 갖추어져 있는 상황이지만 제약식의 표현에 있어서는 뚜렷한 포맷이 정해져 있지 않아 가상조직 내에서의 구성원간의 제약조건의 교류에 문제가 있는 상황이다. 본 논문에서는 가상기업조직에 있어서 각각의 구성 기업들간의 제약식 공유가 이루어 질 수 있도록, 시맨틱 웹 표현의 대표적 언어인 OWL 기반으로 하는 제약식 표현언어(Semantic Web Constraint Language)를 응용한다. 또한 실제로 이러한 SWCL이 가상기업 문제에 얼마나 효율적으로 적용될 수 있는지 증명하기 위해 실례를 적용해 보고자 한다.

대부분의 사용자들이 단말을 통하여 대용량의 멀티미디어 컨텐츠를 스트리밍 받다가 이종 멀티미디어 단말로 이동하는 경우 같은 멀티미디어 컨텐츠를 다시 서비스 받아야하는 번거로움이 있다. 본 논문은 홈 네트워크를 통해서 전달되는 대용량의 멀티미디어 컨텐츠에 대해 IP 스트리밍 서버에서 사용자 확인과 홈 네트워크 내의 다수의 멀티미디어 단말의 디바이스 특성 정보를 기초로 스트리밍을 수행함에 있어서, 홈 네트워크 상에서 제1 멀티미디어 단말로 스트리밍 서비스를 제공받는 사용자가 이종 단말인 제2 멀티미디어 단말로 이동하여 스트리밍 서비스를 원하는 경우에도 이전에 제1 멀티미디어 단말을 통하여 제공받던 멀티미디어 컨텐츠를 연계하여 제공받을 수 있는 컨텐츠 연속 서비스를 위한 스트리밍 시스템을 제안한다.

멘토링은 조직이나 사회 구성원들의 발전을 돕기 위한 프로그램으로서, 조언자, 상담자 및 후원자 역할을 하는 '멘토(mentor)'와 도움을 얻고자 하는 '멘티(mentee)'가 긴밀한 관계를 맺고 유지함으로써 상호 발전을 위해 수행된다. 현재 이루어지고 있는 대부분의 멘토링은 면대면 (face-to-face) 시스템이거나 웹 기반의 e-mentoring 시스템으로, 전자는 시간적 그리고 지역적 한계를 극복해야만 하고 후자는 멘토나 멘티가 멘토링 사이트에 접속하여 게시판을 확인하지 않으면 제대로 된 멘토링을 수행할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 또한 멘토와 멘티의 매칭은 무작위로 이루어지거나 코디네이터라고 불리는 사람이 수행하기 때문에, 비용이 많이 소용될 뿐 아니라 개인적인 편견이나 오류가 개입될 여지가 상존한다. 이에 본 연구에서는 시간과 장소의 제약에 구애 받지 않는 u-Mentoring 시스템을 개발하고자 하며, 그 첫 단계로써 멘토와 멘티간의 매칭을 지원하는 새로운 알고리즘(M3 Algorithm, Mentor-Mentee Matching Algorithm)을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 매칭의 정확도와 멘토-멘티의 매칭 만족도를 높이기 위해 멘토-멘티 온톨로지(M-Ontology)와 사례기반추론 기법을 사용하였다. 즉, 멘토-멘티의 효과적인 매칭을 위해, 멘토-멘티간 매칭 사례가 없는 초기 단계에는 멘토와 멘티의 속성 비교를 통한 추천 방식을 사용하고, 멘토링이 종료되어 충분한 멘토-멘티간 매칭사례가 수집되면 그 결과를 재사용해 추후 매칭에 활용한다. 본 논문에서는 제안한 매칭 알고리즘이 내장된 u-Mentoring system의 포로토타입을 보여주고자 한다.

For better predictions and classifications in customer recommendation, this study proposes an integrative model that efficiently combines the currently-in-use statistical and artificial intelligence models. In particular, by integrating the models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction, this study suggests an integrative prediction model. The data set for the tests is collected from a convenience store G, which is the number one in its brand in S. Korea. This data set contains sales information on customer transactions from September 1, 2005 to December 7, 2005. About 1,000 transactions are selected for a specific item. Using this data set, it suggests an integrated model predicting whether a customer buys or not buys a specific product for target marketing strategy. The performance of integrated model is compared with that of other models. The results from the experiments show that the performance of integrated model is superior to that of all other models such as Association Rule, Frequency Matrix, and Rule Induction.

전장환경에서 헬기는 헬기생존체계의 다양한 센서를 통하여 수집한 데이터를 기반으로 헬기에 대한 위협을 식별한다. 헬기의 성공적인 임무 수행 및 생존을 위하여 헬기에 대한 위협을 반복적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터의 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 (1) 헬기의 센서가 수신하는 위협요소를 정의하는 온톨로지 생성기, (2) 전장환경과 유사한 위협을 다양한 분포로 생성하는 위협자료 생성기 및 (3) 다양한 전장 시나리오에서 센서들이 수집한 데이터를 통합하여 위협의 방향과 정도를 사용자에게 실시간으로 보여주는 그래픽 표시기를 개발한다. 구현한 헬기의 다중센서 위협 시뮬레이터를 이용하여 다양한 위협에 대한 탐지 및 분류 정확도를 측정한다.

기존의 영화정보제공 시스템에서는 사용자에게 영화에 대한 정보를 전달할 때 단순히 새로운 영화에 대한 정보를 전달하는데 그치고 있다. 이러한 정보시스템은 사용자에 대한 기호나 성향을 고려하지 않기 때문에, 사용자에게 필요하고 적절한 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 정보 제공의 효율성을 높이기 위하여 사용자의 영화 선호도가 반영된 영화추천시스템을 설계 및 구현한다. 다양한 사용자로부터 수집한 기본정보에 데이터 분류도구를 적용하여 사용자에 대한 일정한 기호 또는 성향을 추출한다. 결과적으로 추출된 정보를 대상 사용자들에게 SMS로 제공하여 각자의 기호나 성향을 고려한 정보를 얻을 수 있도록 한다.

컴퓨터 네트워크 모니터링에 의한 보안장비는 많은 트래픽 자료를 분석하여, 이상유무를 판단하고, 대응해야 한다. 기존의 보안장비들은 이미 알려진 패턴에 대한 규칙을 이용하는 오용탐지방법(misuse detection)과 의미를 파악하기 어려운 많은 자료들을 제시하고 있는데 머물고 있다. 보다 나은 보안을 위해서는 정상적인 동작에서 벗어나는 이상징후를 탐지하여 침입을 탐지하는 이상탐지방법(anomaly detection)의 채용이 필요하고, 보안장비에서 제시되는 많은 트래픽 자료들은 보안전문가의 전문적인 분석이 필요하다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 이용한 이상탐지방법과 보안전문가의 전문적인 보안지식에 의한 분석, 대응, 관리를 위한 지식처리 기법을 사용할 수 있는 지능형 IPS(intrusion Detection System) 프레임워크를 제안한다.

간암은 세계적으로 흔한 악성 종양에 속하지만 우리나라에서 간암은 위암, 폐암 다음으로 높은 사망률을 보이며 이러한 간암은 조기진단이 요구된다. 전문의는 간암의 진단을 위해 조영증강 CT영상을 이용하여 육안으로 간암을 판별하는데, 조영증강 CT영상을 이용한 진단은 주 종양의 진단에는 도움이 되지만 주 종양에서 주위 간 조직으로 전이된 간암들을 판별하는 것은 어려우며 실제로 시술 중에야 전이된 간암의 존재를 알 수 있다. 본 논문에서는 조영증강 CT영상을 이용하여 간과 주 종양을 자동으로 추출한 후, 미세하게 주 종양 주위로 전위된 간암들을 추출하는 방법을 제안하여 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 유용성을 확인하고자한다. 조영증강 CT영상은 흉부에서 5mm간격으로 40 ${\sim}$ 50장정도로 촬영된다. 조영증강 CT영상을 이용하여 간 영역을 추출하기 위해서 간의 형태학적 정보 그리고 명암도와 명암의 분포도를 이용한 양자화 기법 등을 적용하여 추출하며 추출된 간 영역에서 간암의 후보 영역 추출은 간암의 명암도와 형태학적 특징 정보를 이용하여 추출한다. 본 논문에서는 간암의 추출을 위해 맵 상에 흩어져 분포되어 있는 유사 패턴들의 무게 중심을 찾아 하나의 패턴으로 그룹화 하는 개선된 SOM 알고리즘을 제안하여 간암 판별에 적용한 후, 기존의 SOM 알고리즘과 비교 분석한 결과. 본 논문에서 제안된 SOM 알고리즘을 적용한 간암 추출이 더 효율적임을 확인 할 수 있었으며, 전문의가 판별한 것과 비교 분석한 결과, 전문의를 보조할 수 있는 보조 전문가 시스템으로서의 가능성을 확인할 수 있었다.

사례 기반 계획 시스템은 과거의 유사한 사례 계획들을 이용함으로써 새로운 문제를 위한 계획을 효율적으로 생성할 수 있다. 하지만 대부분의 기존 사�� 기반 계획 시스템들은 사례 검색 및 사례 일반화를 위한 제한적 기능들만을 제공할 뿐만 아니라, 계획 생성과정에 사용자 참여를 허용하지 않는다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해, 본 논문에서는 새로운 사례 기반 계획시스템인 JCBP를 제안한다. 본 논문에서는 먼저 JCBP 시스템의 설계와 구현에 대해 설명하고, 실험을 통해 JCBP시스템의 성능을 분석한다. JCBP 시스템은 효율적인 메모리 사용과 사례 검색을 위해 각 도메인의 동일한 작업목표를 가진 사례들을 개별 사례베이스로 그룹화하고, 이들에 대한 색인들을 유지한다. 도 이 시스템은 문제모델로부터 자동으로 추출한 휴리스틱 지식을 사례 검색과 적응 단계에 이용하며, 목표 회귀를 통한 사례 일반화 기능을 제공한다. 또한 JCBP 시스템은 대화형 모드를 통해 혼합 주도 계획 생성 기능을 제공한다. 따라서 사용자의 지식과 선호도를 이용할 수 있어, 계획 생성의 복잡도를 줄이고 사용자의 만족도를 높일 수 있다.

시각 장애인의 보행 보조 장치는 보통 "흰 지팡이"라고 부르며, 이는 이동권 보장을 위한 최소한의 보조 장치이다. 본 논문에서는 시각 장애인에게 주변의 장애물 인식과 현재위치를 알려주어 보행에 도움을 줄 수 있는 장치의 설계 및 제작에 과하여 기술한다. 전체 시스템은 크게 두 부분으로 구성된다. 하는 주변의 장애물 인식을 위한 PSD 센서와 GPS 수신기, Bluetooth 모듈이 내장되어 있는 지팡이 부분이고, 다른 하나는 지팡이 부분에서 획득된 정보의 처리 및 장애인에게 여러 가지 정보 제공을 목적으로 하는 휴대장치이다. 이러한 장치를 통해 시각 장애인의 이동권 확보와 사회 활동권 등 복지 증진에 도움을 주고자 한다.

초음파 영상은 초음파 펄스를 이용하여 반사파를 수신하여 진단에 필요한 영상을 구성하는데 신호가 약해 질 경우 잡음이 발생하며 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석과정에서 육안으로 인지하고 진단하는데 어려움이 있다. 특히 근골격계 검사를 위한 초음파 영상에서 근육 영역의 진단에 어려움을 준다. 따라서 본 논문에서는 초음파 영상에서 영상처리 기법을 이용하여 근육 영역을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서의 근육 영역검출은 피하지방층과 기타 영역 그리고 근육을 둘러싸고 있는 근육막 후보 영역을 검출한 후, 위치 정보와 형태학적 특징을 이용하여 최종적으로 근육막 내부 영역인 근육 영역을 검출한다. 제안된 방법의 근육막 후보 영역의 검출 과정은 개선된 히스토그램 스트레칭과 Mutiple연산으로 대비 차를 향상시키고 반복 이진화 기법을 적용한 후, 잡음에 의해 손실되거나 끊어진 근육막 영역을 거리 및 방향 분석을 이용하여 연결한 후에 근육막 후보 영역을 검출한다. 검출된 근육막 후보 영역의 형태학적 특징과 위치 정보를 이용하여 피하지방층과 기타 영역을 분류 한 후, 최종적으로 근육 영역을 검출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 제안된 근육 검출 방법을 적용하여 검출된 근육 영역과 전문의가 분석한 근육 영역을 비교한 결과, 제안된 근육 검출 방법이 전문의가 육안으로 분석한 근육영역과 근접하게 검출되어 본 논문에서 제안한 근육 영역 검출 방법이 효율적임을 확인할 수 있었다.

국제 물동량의 증가로 인한 해상운송의 활성화는 시장 참여자들의 경쟁 심화로 이어지고 있다. 따라서 해상운송의 효율성 향상을 통한 경쟁력 강화의 필요성이 높아지고 있다. 특히 한국의 경우에는 자동차 수출입 물동량의 증가로 인한 자동차 운반선사(Car Carriers)의 효율적인 운송계획의 중요성이 강조되고 있다. 이에 본 연구에서는 자동차 운반선의 현황분석을 통한 운송계획의 문제점을 분석하고, 이를 해결할 수 있는 자동차 운반선 해상운송계획 지원 시스템을 개발한다. 이는 자동차 운반선에 관한 해상운송계획 과정을 체계화함으로써 계획의 수립 속도 및 질적 수준을 향상시키고, 계획의 체계적인 관리(수정, 변경 등)를 가능케 함으로써 사용자가 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 하기 위함이다. 한편 자동차 운반선의 해상운송계획 과정에서 해상운송과 자동차 화물의 특성에 의해 발생되는 다양한 예외상황들을 고려할 수 있도록 하기 위해 IP(Integer Programming) 모형을 사용하여 이익을 최대로 하는 또는 비용을 최소로 하는 최적의 안을 생성하고, 계획 수립 이후에 발생하는 변경사항들을 실무자가 효율적으로 수정할 수 있도록 해상운송계획 지원 시스템을 개발한다.

자동화 컨테이너 터미널에서 안벽크레인, AGV(Automated Guided Vehicle)와 같은 하역장비의 작업은 수 많은 요인에 영향을 받으며, 이로 인해 각 장비의 작업시간을 정확하게 추정하는 것은 거의 불가능하다. 작업시간의 불확실성은 AGV 배차를 어렵게 만들고 작업효율을 떨어뜨리는 주요 원인이다. 본 논문에서는 이러한 불확실성에 대처하기 위하여 확률적 시뮬레이션 기반 AGV 배차 알고리즘을 제안한다. 제안 방안은 AGV를 배차할 때, 이후 일정 기간 동안의 AGV작업에 대해 확률적 시뮬레이션을 여러번 반복하여 수행하고 평가 값을 평균함으로써 불확실성의 영향을 줄인다. 확률적 시뮬레이션을 위해 크레인 작업시간의 불확실성을 간단한 확률함수로 모델링하고 그에 따라 크레인 작업시간을 결정한다. 또한 AGV 작업시간을 가감속, 간섭을 고려하여 추정한다. 시뮬레이션 실험을 통해 제안방안을 검증한 결과 안벽크레인의 지연이 감소함을 확인하였다.

선체 외판 부재의 곡 성형 과정은 주로 가열(열간가공)에 의해 수행된다. 이 가열 작업은 작업자의 경험과 지식에 크게 의존하는 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 선체 외판의 곡 성형을 위한 가열 계획을 자동으로 수립할 수 있는 휴리스틱을 소개한다. 현장 전문가의 지식에 기반한 이 휴리스틱은 크게 가열 선을 생성하는 부분과 외력을 주는 도구를 배치하는 부분으로 구성된다. 가열 선은 대상 부재의 현재 곡면과 설계된 목적곡면과의 비교를 통해 생성되고, 가우스 커널 함수를 통해 스무딩(smoothing)된다. 현장에서는 열간가공 시 의도하지 않은 변형을 막으면서 작업시간을 줄이고자 외력을 이용한다. 외력의 위치와 방향은 가열 선 군집화를 통해 추출된 대표 가열 선을 기준으로 결정된다. 가상의 인공 곡면과 현장의 실제 부재를 대상으로 실험한 결과, 이 휴리스틱이 숙련된 전문가가 수립한 가열 계획과 유사한 가열 계획을 수립할 수 있음을 확인하였다.

본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.

지식 관리 시스템, 정보 검색 시스템, 그리고 전자 도서관 시스템 등의 문서를 다루는 시스템에서는 문서의 구조화 및 문서의 저장이 필요하다. 문서에 담겨있는 정보를 추출하기 위해 가장 우선시되어야 하는 것은 키워드의 선별이다. 기존 연구에서 가장 널리 사용된 알고리즘은 단어의 사용 빈도를 체크하는 TF(Term Frequency)와 IDF(Inverted Document Frequency)를 활용하는 TF-IDF 방법이다. 그러나 TF-IDF 방법은 문서의 의미를 반영하지 못하는 한계가 존재한다. 이를 보완하기 위하여 본 연구에서는 세 가지 방법을 활용한다. 첫 번째는 문헌 속에서의 단어의 위치 및 서론, 결론 등의 특정 부분에 사용된 단어의 활용도를 체크하는 문헌구조적 기법이고, 두 번째는 강조 표현, 비교 표현 등의 특정 사용 문구를 통제 어휘로 지정하여 활용하는 방법이다. 마지막으로 어휘의 사전적 의미를 분석하여 이를 메타데이터로 활용하는 방법인 언어학적 기법이 해당된다. 이를 통하여 키워드 추출 과정에서 문서의 의미 분석도 수행하여 키워드 추출의 효율을 높일 수 있다.

In the conventional double auction approaches, two basic assumptions are usually applied - (1) each trader has a linear or quasi-linear utility function of price and quantity, (2) buyers as well as sellers have identical utility functions. However, in practice, these assumptions are unrealisitc. Therefore, a flexible and integrated double auction mechanism that can integrate all traders' diverse utility functions is necessary. We propose a double auction mechanism with resource allocation based on nonlinear utility functions, namely a flexible synchronous double auction system where each participant can express a diverse utility function on the price and quantity. In order to optimize the total market utility consists of multiple complex utility functions of traders, our study proposes a genetic algorithm (GA) We show the viability of the proposed mechanism through several simulation experiments.

Combining collaborative filtering with some other technique is most common in hybrid recommender systems. As many recommended items from collaborative filtering seem to be similar with respect to content, the collaborative-content hybrid system suffers in terms of quality recommendation and recommending new items as well. To alleviate such problem, we have developed a novel method that uses a diversity metric to select the dissimilar items among the recommended items from collaborative filtering, which together with the input when fed into content space let us improve and include new items in the recommendation. We present experimental results on movielens dataset that shows how our approach performs better than simple content-based system and naive hybrid system

SOA(Service Oriented Architecture)는 컴포넌트와 서비스의 재활용을 최대화하도록 설계된 아키텍쳐이다. 서비스와 컴포넌트의 재활용뿐만 아니라 기존 레거시 시스템의 재활용도 주요한 이익의 하나이다. 레거시 시스템의 활용도는 프로젝트 내에서 레거시 컴포넌트를 재사용한 횟수와 레거시 컴포넌트를 다른 시스템이나 프로젝트에서 재사용한 횟수를 더하고 이를 프로젝트의 전체 서비스 컴포넌트 수로 나눠서 계산할 수 있다. 본 연구에서 도출한 레거시 컴포넌트의 재활용도 측정한 향후 SOA기반의 프로젝트를 수행하고 난 후 기조의 레거시 시스템을 어느정도 재활용하였는지 측정할 수 있게 되어 IT투자 분석의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

전통적 계획방식은 결정적 효과를 간진 동작들로 이루어진 도메인을 다룬다. 따라서 전통적 계획기는 동작이 환경을 어떻게 변화시킬지 명확하게 예측할 수 있다. 그러나, 많은 실제 응용들에서는 불완전한 정보와 비-결정적 효과를 처리할 수 있는 계획방식을 요구한다. 확률적 계획방식은 확률적 효과를 가진 동작들을 포함함으로써 이러한 요구를 만족한다. 확률적 계획기는 일반적으로 목표상태에 도달하기 위한 하나의 행동정책을 찾아내며, 이는 (상태, 동작)쌍들의 집합으로 표현된다. 그러나 확률적 효과를 포함시킴으로써 계획기들의 복잡도가 이전보다 증가되었다. 본 논문에서는 효율적인 확률적 계획기의 설계와 구현에 대해 설명한다. 이 계획기는 표준 PPDDL 언어로 표현된 도메인 묘사를 입력으로 받아들이며, 실시간 동적 프로그래밍 알고리즘을 채용하고, 간략화한 문제로부터 추출된 휴리스틱 지식을 이용한다. 생성된 상태들과 행동정책을 효율적으로 저장하기 위해, 이 확률적 계획기는 해쉬테이블을 이용한다.