본 논문은 게임에서 신경망기반으로 지능캐릭터에게 학습을 통한 상황판단을 하는 이동 인공지능을 제안하였다. 신경망은 게임 규칙과 문제해결 방법을 정의한 알고리즘을 통한 입출력 값을 이용하여 지도 학습된다. 지도 학습된 지능캐릭터는 변화하는 주변 환경을 인지하여, 적절한 행동을 하게 된다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 이동 인공지능을 점진적으로 설계하였고, 성능 실험을 위하여 간단한 게임을 구현하였다. 이 게임은 일정한 2차원 공간에 목표, 캐릭터, 장애물이 존재하고 캐릭터는 목표 지점으로 장애물을 회피하며 이동해야한다. 이동 인공지능은 실험마다 정의한 알고리즘을 통해 규칙과 몇 가지 문제해결법을 학습하여 변화하는 환경에서 목표를 완수 할 수 있으며, 정의한 알고리즘과 신경망 구조를 동일하게 설계하였다. 실험 결과, 제안한 이동 인공지능은 주변 상황을 인지하여 이동을 수행하고 목표를 완수할 수 있음을 보였다. 이동 인공지능은 복잡한 구조의 게임도 학습 알고리즘을 정의하여 학습하면 신경망은 변화한 환경에서도 적절한 결과를 보여 줄 수 있을 것이다.
선박 건조공정의 초기 단계인 강재적치처리공정에서는 입수한 강재를 어느 선박블록을 제작하는데 사용될 것인가에 따라 수십 개의 적치장을 이용하여 분류한다. 이 과정에서 강재를 잘못된 적치장에 적치하는 적치 오류, 무거운 강재를 다루는데 수반되는 작업자 안전 취약성, 각 적치장의 강재 정보 관리의 미비로 인한 작업 계획의 불확실성 등으로 인하여 생산성이 크게 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상황인식 컴퓨팅 기술을 적용하여 지능형 강재적치처리시스템을 구축하였다. 연구의 효율성을 위하여 강재적치처리 작업과정을 보여줄 수 있는 시뮬레이터를 제작하였으며, 센서, RFID 태그, 실시간 위치추적시스템과 같은 기술을 활용하여 공간 내에 있는 객체들의 위치 및 작업 처리 상태 등, 상황정보를 실시간으로 획득할 수 있도록 유비쿼터스 컴퓨팅 공간을 구축 하였다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 선박 건조 생산성 제고는 물론 대규모 생산현장에 IT를 적용하는 제조IT 융합연구의 새로운 모델을 제시하였다는데 의미가 크다고 할 수 있다.
국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.
본 연구는 아동의 탐색활동에 관한 연구에 지침이 되고 자극을 주고자, 또한 실제 지도에 있어 시사점을 발견하고자 이 분야에 관한 주요연구문헌을 고찰하였다. 그리하여 탐색활동을 놀이와 호기심과 비교하여 그 정의를 내리고 탐색활동의 기능과 특징, 그리고 이 활동에 영향을 주는 제 요인을 살펴보았다. 그 결과 아동의 탐색활동에 관한 연구자간의 의견차이를 보이는 것이나 연구공백이 있는 것이 여러부분이 됨이 드러났다. 즉 놀이와 탐색활동과의 구별, 탐색활동과 호기심과의 관계, 탐색활동의 동기, 상황에 따른 탐색활동의 유형변화, 탐색활동을 유발시키는 자극물의 특성-특히 공간적 특성, 탐색활동과 아동의 년령, 성별, 인지적 발달단계와의 관계, 그리고 탐색활동에 있어서의 개인차 등에 관해 더 많은 연구가 요구됨을 알 수 있었다. 특히, 아동의 탐색활동과 지적발달 또는 사회성 발달과의 관계나 아동의 발달과정에 따른 훈련이나 교육을 동한 탐색활동의 증진방안 등은 시사성 있는 중요한 연구테마로 보여진다. 또한 이 탐색활동에 관한 연구에서도 실험실에서 이루어진 연구가 자연적인 상황에 얼마나 일반화 될 수 있는지, 한 번의 관찰이나 실험이 계속적인 의미를 지닐 수 있는지에 대해 연구자들이 더욱 신중해야 할 필요성이 있음이 드러났다. 물론, 한 가지 이론이나 연구로서 탐색활동의 전부를 설명할 수는 없다. 유아교육자들이나 아동학자들은 아동이 그 자신의 환경에 적응하고, 사회적 유능성을 함양시키고, 진정한 의미에서의 지능발달에 중요한 것으로 드러난 이 아동의 탐색활동에 관해 더욱 관심을 가지고 여러 가지 이론과 연구를 빌어 연구나 실제 지도에 필요한 아이디어를 삼아야 할 것이다.
본 연구는 생활환경 지능화(Ambient Intelligence 이하 AmI)의 기술적 변화와 Ambient Display와 Ambient Media 등을 바탕으로 Ambient Art의 개념과 특성을 도출하고, 이를 통한 감성 커뮤니케이션 연구의 가능성을 살펴 보았다. 앞으로의 사회는 AmI의 환경으로 변화해 갈 것이다. AmI란 인간 중심의 지능형 컴퓨터, 네트워크, 인터페이스 기술을 기반으로 우리의 주변환경이 지능을 갖게 된 상황을 말한다. 유비쿼터스 컴퓨팅, 무선 네트워크와 같은 AmI의 기술들은 새로운 미디어를 만들고 이러한 미디어는 우리의 인식과 커뮤니케이션 방식을 변화시키고 있다. 기술의 발달은 빠른 반면, 그 기술을 사용하는 사람의 적응속도는 느리기 때문에 사람이 어떻게 새로운 기술에 적응할 것인가는 핵심적 문제다. 감성 커뮤니케이션 연구는 이런 문제들을 해결하는데 큰 도움을 줄 뿐만 아니라, 사람들의 감성 욕구까지 채워줄 수 있다. 그러나 감성은 순간적이며 복합적이고 무의식적으로 발생하고 수시로 변하기 때문에 연구하기가 쉽지 않다[1]. 본 연구에서 정의한 Ambient Art는 일상의 환경에서 자연스럽게 접할 수 있으며 사용자의 직접적인 인지가 없이도 감상할 수 있는 예술로, 기술이 환경에 스며들게 되는 것처럼 예술이 환경에 스며들어 궁극적으로 언제 어디서나 감상이 가능한 전시공간의 유비쿼터스화를 지향한다. 이러한 Ambient Art는 감성커뮤니케이션 연구의 새로운 대안책으로 생각해 볼 수 있다. 본 연구에서는 Ambient Art의 5가지 특성을 상황인지, 분위기, 개인화, 상호작용, 자가성장으로 나누어 살펴 보았다. 또한 Ambient Art의 개념과 특성을 반영한 작품 City Forest를 제안하였다. 이 작품은 사람들의 활동에 의해 달라지는 시각적 감성 전달을 통해 이성보다 앞서 있는 감성을 자극하여 개인과 환경, 환경과 환경끼리의 상호 작용을 촉진시켜 Ambient Art를 통한 감성 커뮤니케이션을 보여주었다는데 의의가 있다.
도로중앙분리대는 4차선이상의 도로에서 차도방향별로 분리하는 도로안전구조물로서, 도로교통사고와 같은 긴급 상황시 운전자 및 승객의 생명과 안전을 보호 하고, 교통장애를 최소화하기 위하여, 첨단 유비쿼터스 IT기술을 융합한 유비쿼터스 도로 중앙분리대 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 지능형 도로중앙분리대의 교통사고 상황인지를 위한 센서노드필드를 구성하고, 자유공간 송, 수신테스트 및 실외시험을 통해 미들웨어를 개발한 결과, 무선통신을 통해 언제, 어디서나 교통사고 발생을 24시간 실시간 인지하여 병원 및 경찰 같은 유관기관 및 담당자에게 신속하게 통보, 대처하는 것을 검증하였다.
요즘 모든 분야에서 실세계의 상황정보 인지를 통해 전자공간과 물리공간을 결합할 수 있는 유비쿼터스 컴퓨팅의 기반 기술을 사용하여 센서와 무선 통신 기술을 결합한 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 추세이다. 또한 선박에서도 유무선 기술을 융합하여 지능형 선박에 적합한 Ship Area Network(SAN) 연구가 진행되고 있으나, 다양한 유무선 네트워크 연동 SAN-브릿지 기술, 이종 센서, 제어기기를 자율적으로 구성관리하거나 상호연동, 원격제어 하는 자율 SAN 구성관리 기술 등의 필요성이 제기되고 있는 실정이다. 선박에서의 모니터링 분야인 구조적 안전과 화물 관리를 위한 모니터링 외에도 선원을 포함한 모든 주변 환경을 안전하게 유지하는 것이다. 이에 본 논문에서는 기후 변화에 대한 감지나 여러 구조물에 대한 온도, 압력 등의 모니터링 시스템을 효율적으로 설계하기 위해 무선 센서 네트워크에서의 에너지 효율을 이용한 라우팅 및 데이터 병합을 위한 기술 동향을 파악하고 자기 구성 클러스터링 방법을 분석하여 선내의 무선 센서 네트워크 구성에 대해 연구하였다.
주어진 환경에 대한 특별한 사전 지식 없이 그 환경에 적응할 수 있는 자율이동로봇을 설계할 때는 우선 특정한 상황에서만 유효한 가정들을 될 수 있는 대로 배제하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 적응 능력을 갖춘 자율이동로봇을 설계하기 위한 일환으로 유전자 프로그램을 이용하여 로봇의 제어기를 표현하고, 이를 진화하여 로봇이 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 정보에만 기초하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 학습하도록 하였다. 로봇은 현재 자신이 놓여있는 환경에 대한 지도를 작성하지 않은 채 현재 자신의 주변에서 얻을 수 있는 지역적인 정보만으로 특정 목표물을 찾아가도록 학습된다. 로봇은 먼저 단층 퍼셉트론을 사용하여 주어진 공간내의 장애물과 목표물을 인지하도록 학습된다. 그 이후 학습된 퍼셉트론을 유전자 프로그램의 함수 노드로 사용하여 트리를 진화시켰다. Khepera 시뮬레이터를 이용한 실험 결과, 로봇은 제한된 지역 정보만을 사용하여 목표물을 찾아가는 행동 규칙을 매우 안정적으로 학습할 수 있었다.
기존의 야외 주차관리 시스템은 초음파 센서 모듈, 주차 유도 센서, 주차 감지 전용 센서 등의 소형 센서와 장치들을 다수 사용하기 때문에 고비용의 발생과 주차장 관리의 불편함이 초래된다. 이러한 기존 시스템이 요구하는 장치들을 최소화 하고자 CCTV 기반의 소프트웨어 영상처리 기술로 차량의 위치와 주차공간의 유/무를 확인할 수 있는 야외 주차장 관리 시스템을 제시한다. 제시하는 시스템은 MOBILE 기반의 서비스를 제공하기 때문에 사용자에게 편리한 주차장 이용 서비스를 제공하고, CCTV를 기반으로 관리자에 의한 실시간 모니터링으로 주차장 내의 사고 및 긴급 상황을 인지해 사고를 대응할 수 있다.
본 논문에서는 시뮬레이션에 머물렀던 기존의 재난 대피경로 안내 기술을 지향성 스피커와 스마트 디바이스와 결합하여 실제 재난발생 시 적용 가능한 기술을 제안하고자 한다. 기존의 연구에서 얻은 대피 경로에 대한 정보를 기반으로 지향성 스피커의 방향과 소리의 크기 등의 컨트롤을 통해서 대피자들이 대피 방향을 인지할 수 있도록 하고, 보유하고 있는 스마트 디바이스를 활용하여 대피 방향에 대한 탐색을 통해서 재난으로부터 발생되는 인명 피해를 최소화 하는 기술을 제안하였다. 또한, 가청 과 비 가청 대역을 이용한 대피 안내 방송 송출을 통해서, 재난 발생으로 혼란한 상황에서도 대피 방향 탐색의 정확도를 높일 수 있는 기술을 제안 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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