최근 유비쿼터스에 관한 연구가 활발히 진행 중인 가운데, 사용자의 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다 이러한 위치 정보는 가정과 같은 실내 환경에서 사용자의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하여, 관계를 탐지하고, 적절한 룰을 사용해 추론함으로써, 사용자에게 필요한 서비스를 요청 없이 자동으로 제공하는데 유용하게 쓰일 수 있다. 본 논문에서는, 가공되지 않은 위치기반의 센서 데이터로부터 상황에 대한 의미를 지닌 컨텍스트(context)를 추론해 내는 시스템의 구조를 제안한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째. 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층(qualitative layer)의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적 공간적인 위치 관계를 추론한다 넷째, 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 안는 의미를 추론함으로써, 서비스 제공을 위한 컨텍스트(context)를 얻는다.
온톨로지 스키마 추론은 개념의 정합성을 테스트하고 계층구조를 자동으로 생성해 준다. 이를 위해 개념의 검색과정은 반드시 수행하여야 한다. 온톨로지 스키마 추론은 온톨로지에 정의된 모든 개념들간의 포함관계를 테스트함으로써 수행된다. 이러한 포함관계 테스트 결과는 개념의 완전 그래프 생성여부에 따라 결정되며 이는 추론의 전체적인 성능에 결정적인 영향을 준다. 일반적으로 완전 그래프 생성 과정은 복잡도가 높은 과정으로 알려져 있으며 이는 낮은 추론성능을 유발시키는 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 개념들간의 포함관계 테스트시 개념의 향상된 검색방법을 통해 불필요한 포함관계 테스트를 생략함으로써 온톨로지 스키마 추론의 성능을 향상시키는 방법을 제시하고자 한다. 이 향상된 검색방법은 개념의 포함관계 테스트 결과를 정의상 연관된 다른 개념에 전파함으로써 이루어진다.
컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.
FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 노문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용한 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론이 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (synchronization problem)를 설명하고, 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화 (levelization) 알고리즘을 제시한다.
제품의 정성적 품질평가에서, 제품의 최종품질을 구성하는 다수의 특성에 대한 만족도가 언어로써 표현되어 소비자의 구매행동이란 의사결정으로 표출되는데, 이러한 주관적 평가에는 평가의 애매함(fuzziness)이 수반되므로 품질의 평가구조를 합리적으로 파악하기 위해서는 애매함의 존재를 고려에 넣지 않으면 안된다. 다수의 품질특성이 계층적(hierarchical)인 구조로 연결되어 최상위 품질특성으로 구성되며, 특성간의 중요도(relative importances)가 계층별로 결정되는 경우, 이들 개개의 특성에 대한 만족도의 평가로부터 어떤 구조적인 관계를 통해 그 제품에 대한 종합평가가 이루어지나, 개개의 특성에 대한 평가가 애매한 이상 최종 결과인 종합적 만족도도 애매한 것으로 된다. 즉, 평가모델의 구조도 평가의 패턴도 퍼지화되므로 이러한 평가에서 퍼지이론의 응용에 따른 효과를 가장 크게 기대할 수 있는 퍼지추론모델을 이용하여 계층간, 품질특성간의 퍼지관계와 특성의 중요도 및 언어변수(linguistic variables)의 형태로 주어지는 입력정보로써 품질구조를 명확히 하고, 패턴인식(pattern recognition)의 개념을 이용하여 평가자의 제품에 대한 평가결과를 언어로써 표현한다.
본 논문에서는 자율 주행 로봇을 위한 계층화된 소프트웨어 구조 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터 종류를 추상화 단계에 따라 수치형 데이터, 명제형 데이터, 사실형 데이터로 분류했다. 그리고, 사용하는 데이터의 종류에 따라 계층을 분류해서, 실행 계층, 제어 계층, 추론 계층을 구성하고 각 계층의 기능을 정의했다. 또한 각 계층별 데이터 특성에 따른 고유의 데이터 처리 방법을 적용하였으며, 처리 결과에 대한 계층간 연동 구조에 대해서도 제안한다. 이러한 계층의 명확한 구분을 통하여 실시간 문제이면서도 복잡한 자료 처리 구조를 가지는 자율 주행 로봇의 소프트웨어 구조를 체계화하였고, 각 계층별 소프트웨어를 콤포넌화하여 재 사용성을 높이게 되었다.
최근들어 기계중심의 기술에서 점차 인간 중심의 기술로 변화되어가려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 지능 시스템 연구에 있어서도 과거의 단순 학습과 추론 방식에서 지금은 보다 인간과 흡사한 처리, 즉 인간다움을 묘사하는 기능을 구현하려는 방향으로 나아가고 있다. 특히 뇌공학적인 연구가 활발해 짐에 따라 두뇌기능을 공학적으로 응용하려는 연구가 많아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 '관점' 이라는 가치관적 상위 요소를 반영할 수 있는 Super Value라고 하는 개념을 정의하고 이에 따라 유연한 추론을 할 수 있는 KEB(Knowledge-Emotion Binding)시스템을 제안하였다. Main Level과 Super Level의 계층적 구조로 추론 과정의 유연성을 부여하였으며 추론 메커니즘에 의하여 KEB 스레드가 추출이 되도록 설계하였다.
상황인지 시뮬레이션이란 상황자료의 수집, 추론 및 결론 도출의 과정을 실제 환경이 아닌 가상의 시뮬레이션 환경 안에서 실험해 볼 수 있는 것을 말하며, 상황인지 기술과 DEVS(Discrete Event System Specification), 페트리-넷(Petri-Net)등의 기반 기술이 사용된다. 본 논문에서는 사용자들이 보다 편리하게 상황인지 시스템을 구축하고 실제보다 적은 시간으로 구축된 시스템을 실험할 수 있는 시뮬레이션 환경을 제공할 수 있는 통합 개발 프레임워크를 개발하고자 한다. 시뮬레이션 통합 개발 프레임워크 특징으로는, 첫째 상황인지를 위한 추론 기능을 가지는 에이전트와 시뮬레이션 기능들을 플러그인 및 라이브러리로 제공할 수 있고, 둘째, 통합환경 안에서 제공되는 도구들을 사용하여 사용자들이 보다 편리하게 개발 및 실험을 할 수 있다는 장점이 있다. 따라서 본 논문에서는 상황 아키텍처를 위한 모델 표현 계층, 멀티 에이전트 시스템을 위한 연산 계층, 환경과의 상호작용을 위한 인터랙션 계층, 그리고 시뮬레이션 계층인 4-계층구조의 통합개발환경을 연구하였다.
본 연구는 IPTV의 지능형 검색을 가능하게 하는 VOD 어노테이션을 위해 효율적인 반자동 온톨로지 모델링 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 워드넷(WordNet)으로 부터 특정 도메인(또는 장르)을 대표하는 콘텐츠에 관련된 키워드의 상 하위어와 동의어에 해당하는 부분 트리를 추출하고, 워드넷에 없는 외래어, 한자어 등은 확장하여 콘텐츠 온톨로지를 구축한다. 이 온톨로지는 보편적 계층구조와 특정 계층구조를 생성한다. 전자는 콘텐츠와 관련 키워드를 제약 기술(description)을 포함하는 클래스로 정의한 어휘의 의미 모델이다. 후자는 생성된 모델에 함의관계(subsumption) 추론 기술을 적용하여 키워드를 관련있는 콘텐츠로 추론한 모델이다. 어노테이션은 이 온톨로지를 기반으로 VOD에 콘텐츠와 장르의 메타데이터를 의미 기반으로 생성한다. 보편적 계층구조는 서비스 도메인에 독립적으로 재사용이 가능하며, 특정 계층구조는 서비스 목적에 맞는 완전하고 함축적인 모델을 생성한다. 제안하는 방법은 서비스 도메인에 상관없이 적용 가능한 알고리즘이며, 2,400건의 테스트 데이터로 어노테이션 결과를 평가하여 82%의 정확도를 보였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.184-187
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1998
한국어의 계층적 운율구조와 음향적 길이간의 관계를 규명하고자 한다. 운율구조 계층간 비교에서 첫째, 운율단위말 음절간, 모음 길이 및 음절 길이 비교분석이 수행되었으며 둘째, 특히 본 연구의 중점적 연구대상으로서 악센트구초 고성조가 실현되는 음절과 다른 성조 이벤트가 실현되는 음절간 모음 및 음절 길이 비교 분석이 수행되었다. 일반적으로 상위 계층의 운율단위말 음절의 모음 및 음절 길이가 하위 계층에서보다 길었으나, 악센트구말 음절의 음절 길이는 어절말 음절 길이보다 짧게 나타나 계층성에서 운율 단위말 음절의 모음 또는 음절 길이는 어절말 음절 길이보다 짧게 나타나 계층성에서 운율 단위말 음절의 모음 또는 음절길이는 운율구조와 일대일 대응관계를 갖고 있지 않은 것으로 나타났다. 그리고 악센트구초 음절은 모음 길이 비교 분석에서는 가장 짧은 것으로 나타났으나 음절 길이 비교 분석에서는 피험자에 따라 악센트구말 길이와 같거나 또는 더 길게, 그리고 심지어는 어절말 길이보다 길게 나타남으로써, 첫째, 악센트 구초 고성조 음절의 초성자음으로 강자음이 많이 나타남을 간접적으로 추론할 수 있었으며, 둘째, F0 값만 상승하는 것이 아니라 길이 또한 길게 나타나 운율적으로 강한 자리임을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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