한국과학기술원 인간친화복지로봇 연구센터에서 개발 중인 ISH(Intelligent Sweet Home)는 다양한 서비스 로봇 및 인간-기계 인터페이스(HMI:Human-Machine Interface)를 통해서 노약자 및 장애인의 일상 생활을 도와 줄 수 있는 지능형 주거 공간이다. ISH에서는 홈네트워크를 통해 연결된 가전 기기 및 환경 정보 취득이 가능한 센서 장비, 그리고 지능형 침대, 휠체어, 이동 보조 로봇 등이 거주자가 독립 생활을 영위할 수 있도록 여러 가지 서비스를 제공한다. 하지만 노약자 및 장애인의 관점에서 서비스 양의 증가뿐만 아니라, 이를 쉽고 편하게 운용할 수 있는 서비스 질의 측면 또한 중요하게 고려하여야 한다. 이러한 이유 때문에, ISH에서는 집사 로봇(steward robot)의 개념을 도입하여 거주자와 복잡한 시스템의 효율적인 매개체로 사용하고 있다. 사용자의 편의를 추구하기 위한 공학적인 접근방법 중의 하나로, 본 논문에서는 집사 로봇의 작업 계획 기능에 대해서 설명하도록 한다. 작업 계획 시스템을 이용하여, 집사 로봇은 사용자의 상위 레벨 명령을 해석하여 각 로봇 또는 제어 가능 개체들을 제어하게 된다. 제안하는 시스템은 STRIPS(STanford Research Institute Problem Solver) 상태 표현 방법과 그래프계획(Graphplan) 방법에 기반하여 작업 계획을 수행한다. 또한 작업 계획 속도를 증가 시키기 위하여 공간 추상화(world abstraction)와 하위 목표 계획(subgoal planning)의 개념을 적용하였다. 그리고 ISH에서 정의된 시나리오를 이용한 상위 레벨 명령을 통해 제안된 시스템의 효용성을 검증하도록 한다.
데이타 모델(data model)이란 실세계에 대한 공간 및 비공간적 특성(feature)을 추상화한 시스템 모델이다. 각 시스템들을 고유한 데이타 모델을 통해 외부 세계에 대한 내부 표현및 외부 세계와의 접속관계에 대한 틀(framework)을 정의하게 되며, 공간 질의어는 지리 정보시스템에서 정의하고 있는 외부 세계화의 접속 관계를 우한 효과적인 틀의 하나이다. 기존의 지리 정보 시스템에서는 관계형 데이타 모델에 기반한 공간 데이타 모델들이 주로 사용되었으므로 데이타 추상화(abstraction)및 상속 (inheritance)을 통한 복합 객체의 표현에 문제점이 있었다. 본 논문에서는 ODMG의 객체 모델을 기반으로 평면 위상 모델 (planar topological model)을 수용하여 객체지향 데이타 모델인 위상 객체 모델(Topological Object Model : TOM)을 제안하고, 이를 기반으로 객체지향 공간 질의어인 OQL/Geo을 설계하였다. OQL/Geo은 ODMG에 의해 개발된 질의어인 OQL을 기반으로 하여 위상 객체 모델을 효과적으로 표현할 수 있도록 확장하였으며, 기하연산, 위상연산및 가시연산등의 풍부한 연산자들을 제공하고 있으며, 복잡한 공간 분석에 대한 요구 뿐 아니라 질의 결과에 대한 출력 형식도 다양하게 표현할 수 있도록 하였다.
실생활과 밀접한 환경에서 컴퓨터 시스템의 사용이 늘어남에 따라 이러한 시스템들의 신뢰성, 안전성 등을 철저히 확인할 수 있는 검증 기술의 필요성이 한층 증가되고 있다. 유한상태머신은 이러한 시스템 모델링 및 분석에 활용되는 다양한 정형적 기법의 기본 모델로 널리 이용되고 있으며 효율적인 분석을 위해 내부 이벤트에 대한 추상화 기법이 제공된다. 하지만 기존의 추상화 방법은 유한상태머신 모델을 생성한 후에 적용될 수 있으므로 상태폭발에 효과적으로 대처하지 못하는 문제점이 있다. 이 연구에서는 유한상태머신 정보를 효과적으로 표현할 수 있는 새로운 표기법으로, 병행적 특성을 나타낼 수 있는 slice 모델 개념을 제시하고 이를 근간으로 내부 트랜지션을 축약하는 추상화 알고리즘을 제시한다. 기존의 유한상태머신 기반의 추상화 방법은 모든 상태를 나열하여야만 분석할 수 있는데 반해, 제안된 추상화 방법은 필요한 분석 공간만을 부분적으로 생성함으로 시간 및 공간적인 관점에서 효율적이다.
지금까지 제시된 정형 검증 기법들 중에서 모델 체킹이 가장 효과적이라는 평가를 받고 있지만, 모델 체킹이 실제 활용되기 위해서는 상태 폭발 문제를 극복해야 한다. 본 논문에서는 상태 폭발 문제를 방지하기 위해서, 원래 모델 M으로 부터 추상화 모델 M'을 얻는 방법을 제안하였다. 주어진 논리식의 모델 체킹에 필요한 변수만을 추출한 후. 모델의 상태 공간을 이들 변수들에 투영함으로서 추상화 모델 M'을 얻었다. M'은 M보다 크기가 작을 뿐만 아니라 더 적은 행위를 갖고 있기 때문에(M'$\leq$M), 추상화 모델 M'을 이용해서 수행한 도달성 분석 결과는 M 에서도 그대로 유효하다. 따라서 M을 모델 체킹할 때 상태 폭발이 발생하면, 축소된 모델 M'을 이용하여 모델 체킹할 수 있다. 제안된 추상화 기법을 푸쉬 푸쉬 게임 풀이에 적용했고, 모델 체커로는 Cadence SMV와 NuSMV를 사용하였다. 그 결과 상태 폭발 문제로 인해서 풀 수 없었던 게임을 추상화를 이용해서 해결하였다. 그리고 추상화를 적용하기 이전에 비해서 시간 절감 및 메모리 절감 효과가 있었다. Cadence SMV의 경우 평균 87%의 시간 절감 및 79%의 메모리 절감이 있었으며, NuSMV의 경우 83%의 시간 절감 및 56%의 메모리 절감이 있었다.
본 논문은 공간데이터와 비공간 데이터를 연계 처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 질의 처리 시스템의 구현에 대해 기술한다. 다양한 실세계의 지형 및 공간 정보를 모델링해야하는 지리정보 시스템은 공간 데이터베이스 시스템을 기반으로 구현되고 있다. 이러한 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 데이터는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며 공간 데이터의 의미적 특성을 제약 조건의 형태로 표현할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 질의 처리기를 확장하기 위해 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현할 수 있는 공간 제약 언어를 제안한다. 제안된 공간 제약 언어는 축약된 질의 트리 형태로 메타-데이터베이스에 저장하며 저장된 공간 제약 언어는 사용자의 질의에 대해 공간 데이터베이스의 일치성을 보장하는 정보로 사용된다.
본 논문은 공간데이터와 비공간데이터를 통합처리하는 공간 데이터베이스 시스템에서 데이터의 의미적 무결성을 보장하는 확장된 공간 데이터 모델을 설계한다. 공간 데이터베이스 시스템에서 다루는 단순 객체가 아닌 추상화된 복합 객체로 다양한 유도 데이터에 대한 의미적 무결성을 데이터베이스 시스템 내부에서 효율적으로 유지해야 하며, 공간 데이터의 의미적 무결성 제약 조건을 사용자에 의해 정의할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용하는 공간 데이터에 대한 무결성 정보를 술어 논리 형태로 표현하고 유지할 수 있는 무결성 공간 데이터 모델 (ISRDM: Integrity supported Spatial-Relational Data Model)을 제안한다. 제안된 공간 데이터 모델은 하부 단계 저장 구조, 개념적 데이터 표현 단계, 무결성 표현 단계가 독립적으로 구성되는 다단계 구조로 기존의 공간 데이터베이스 시스템을 용이하게 확장하고 다양한 응용 요구에 대해 유연하게 대처할 수 있도록 설계한다.
본 연구에서는 컴퓨터 상에 제어기와 구동부 등으로 구성된 가상제조시스템(Virtual Manufacturing System)을 구축하고 시뮬레이션하는 방법론을 다룬다. 특히 설비들간의 이동시 발생할 수 있는 3차원 공간상의 충돌을 검출하는 이산사건 및 연속상태 혼합 시뮬레이션 방법론을 소개한다. 시뮬레이션 모델은 DEVS(discrete event system specification) 형식론(formalsim)에 기초한 형상기구학 정보를 갖는 이른바 GKDEVS(Geometrical Kinematic DEVS)을 이용하였고, 시뮬레이션 방법론은 DEVS의 추상화 시뮬레이션(abstract simulation)방법을 확장하였다.
OpenMP 프로그램에서 수행되는 스레드들간에 적절한 동기화 없이 적어도 하나의 쓰기 사건으로 동일한 공유변수에 접근하는 경우에 발생되는 오류인 경합은 비결정적인 수행결과를 초래하므로 디버깅을 위해서 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합탐지를 위한 기존의 디버깅 도구는 프로그램의 복잡한 수행구조 및 디버깅 정보를 시각화하기 위한 공간이 제한적이므로 효과적인 시각화를 제공하지 못한다. 본 논문에서는 경합 시각화를 위해서 3차원적 시각화와 스레드 및 이벤트 둥의 추상화 기능으로 공간적 제약성을 해결하는 도구를 제안한다. 제안된 도구는 추상적 시각화 정보를 제공하므로 프로그램의 이해가 용이하고 효과적인 경합디버깅 환경을 제공한다.
여러 가지 실세계 문제들은 마르코프 결정 문제(Markov decision problem) 들로 형식화하여 풀 수 있으나, 풀이 과정의 높은 계산 복잡도 때문에 실세계 문제들을 직접적으로 다루는 데 많은 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 많은 시간적 추상화(Temporal abstraction) 방법들이 제안되어 왔고 이를 자동화하기 위한 여러 방법들 또한 연구되어 왔으나, 이들 방법들은 명시적인 효율성 척도를 갖고 있지 않아 이론적인 성능 보장을 하지 못하는 문제가 있었다. 본 연구에서는 문제의 크기가 커지더라도 좋은 성능이 보장되는 자동적인 시간적 추상화 구현 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 네트워크 척도(Network measurements)를 이용하여 마르코프 결정 문제의 풀이 효율과 상태 궤적 그래프(State trajectory graph)의 위상 특성간의 관계를 분석하고, 네트워크 척도들 중 평균 측지 거리(Mean geodesic distance)가 마르코프 결정 문제의 풀이 성능과 밀접한 관계가 있다는 사실을 알아내었다. 이 사실을 기반으로 하여, 낮은 평균 측지 거리를 보장하는 복잡계망 모델(Complex network model)을 사용하여 시간적 추상화를 만들어 나가는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 사실적인 3차원 게임 환경을 비롯한 여러 문제에 대해 테스트되었고, 문제 크기의 증가에도 불구하고 효율적인 풀이 성능을 보여 주었다.
본 논문은 환경의 변화에 적응하여 지속적으로 서비스들의 협업을 지원하기 위한 통합 시스템으로 커뮤니티 관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 커뮤니티라는 메타포를 사용하여 추상화된 레벨로 협업 모델을 정의하고 이를 런타임에 해석하여 물리적 환경의 실질적인 서비스들간의 실행 모델로 전환한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 서비스들의 협업과 사용자의 인터랙션을 관리하는 커뮤니티 매니저(CM)와 서비스들의 협업모델을 실행 환경으로 매핑시키는 커뮤니티 프레임워크(CF) 그리고 CM 과 CF 에게 통합된 컨텍스트를 제공해 주는 시츄에이션 매니저(SM)로 구성되어 있다. 이 시스템에서 추상화된 협업 모델은 런타임에 물리적 공간으로 매핑되므로, 동적으로 실행 환경과 사용자의 특성을 인식하고 그에 맞는 협업 목표와 협업 대상을 변경시켜 실행 환경에 맞게 재구성 되는 것이 가능하다. 따라서 제안된 시스템을 통해 특정 환경에 고유하게 구축되던 시스템의 개발 비용에 대한 부담을 절감시키는 효과를 가져올 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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