본 논문에서는 카메라를 탑재한 전방향 이동 로봇에서의 표적 추종을 위한 영상기반 시각 서보 제어를 다룬다. 기존 연구에서는 카메라 영상에서 추출한 표적의 영상 좌표로부터 표적 추종을 위한 바퀴의 회전 각속도를 구하기 위하여 카메라의 수학적 모델과 이동 로봇의 기구학 특성으로부터 구한 수학적 영상 자코비안을 널리 활용하였다. 본 논문에서는 표적의 영상 좌표 정보를 이용한 단순한 규칙기반 제어 방식과 영상에 포착된 표적의 크기 정보를 조합하여 바퀴의 회전 각속도를 생성하는 새로운 방식을 제안한다. 카메라 영상을 몇 개의 영역으로 분할하고, 표적이 포함된 영역에 따라 미리 정의한 규칙을 적용하는데, 복잡한 수학적 표현을 사용하지 않으면서도 비교적 적은 수의 규칙을 사용하므로 구현이 용이한 장점이 있다. 제안된 방식은 실제 시스템으로 구현하여 실험하고, 전체 실험 시스템에 대한 설명과 함께 실험 결과를 제시하여 제안하는 방식의 타당성을 입증한다.
전문가 제어는 궤환세어 시스템에 규칙기반 전문가 시스템을 도입한 기법이다. 본 논문에서는 직류 서보전동기 속도 제어를 위한 입력 조절, 감독, 동조에 관한 경험적 규치기 제시되었다. 경험적 규칙이 궤횐제어 시스템의 한 요소로서 사용된 전문가 자동동조 PID 제어기는 수치 알고리즘과 경험적 논리로 구성된다. 견실하고 정밀한 제어기능은 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 확인 하였다
자율이동로봇의 센서-모터 제어기를 구축하는데 있어 로봇의 기계적인 부분과 제어기 부분을 조화시키는 것이나 외부환경과 로봇의 상호작용을 처리하는 것 등이 가장 큰 문제점이다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 진화적 접근방법이 많이 사용되고 있다. 이전 연구에서는 이러한 연구선상에서 셀룰라 오토마타 기반 신경망인 CAM-Brain을 이동로봇 제어기로 진화시켰다. 그러나, 하나의 모듈로 이루어진 제어기로는 복잡한 행동을 하도록 만들기 어렵기 때문에 본 논문에서는 하위 수준의 간단한 행동을 하도록 진화된 모듈들을 결합하여 보다 상위 수준의 복잡한 행동을 하도록 하는 다중 모듈 결합방법을 제안한다. 실험결과, 간단한 행동들을 하도록 진화된 CAM-Brain 모듈들을 규칙기반 방법으로 결합하여 주어진 좀더 환경에 적응할 수 있는 제어기를 얻을 수 있었다.
현재의 센서네트워크 환경은 자원사용의 효율화를 위한 제어시스템의 지원이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 이동에이전트 기반의 데이터 획득기능, Zigbee 기반 데이터 통신기능, 연산 및 능동규칙 처리기능 등을 지원하는 분산제어 프레임워크를 제안함으로써, 센서네트워크 환경에서 무선방식의 분산된 장치들의 자율제어를 통한 효율적 분산제어시스템 구축에 적용하도록 한다. 제안 프레임워크는 환경 변화, 사용자의 행동 변화 및 이상 패턴 탐지 등에 따른 최적 제어를 기반으로 하는 스마트 전력서비스 개발과 수요자의 요구에 자율적 지능적으로 반응하는 수요반응 서비스 개발에 적용이 가능하다.
제어 시스템에 사용되는 흐름 제어 언어로는 IL(Instruction List), ST(Structured Text), FBD(Function Block Diagram), SFC(Sequential Function Chart), LD (Ladder Diagram)가 있다. 일반적으로 제어 시스템에 탑재하여 사용하는 언어는 상기 언어 중 두 종류 이하의 특정 언어로 제한되어 있다. 이러한 제약을 보완하기 위해, 모든 흐름 제어 언어를 통합 분석할 수 있는 통합 분석기가 필요하다. 본 논문에서는 흐름 제어 언어의 통합 분석 처리가 가능하도록 그래픽 표현의 FBD 를 문자 표현의 EST(Extended Structured Text)로 변형하는 규칙과 문자 표현의 EST 를 IL 로 변형하는 규칙을 제시한다. 언어간의 변형 과정에서 FBD 를 ST 로 표현할 수 없는 부분을 EST 로 정의한다. 또한 본 논문에서 제안된 EST 를 기반으로 통합 분석기의 구조를 제시한다.
현재 온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 대부분의 서술 논리 기반 온톨로지 추론 엔진은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 태블로 알고리즘 기반의 온톨로지 추론은 인스턴스 추론에 있어서 한계를 보인다. 이에 본 논문에서는 Medusa 시스템을 제안한다. Medusa는 서술 논리로 표현된 온톨로지의 정형화된 의미를 기반으로 시맨틱 웹 규칙 언어(SWRL)를 지원하는 확장된 서술 논리 추론 엔진이다. 대부분의 서술 논리 기반 추론 엔진은 효과적으로 온톨로지 스키마 모델을 추론하지만 인스턴스(Assertional Knowledge) 정보를 추론하기 위한 규칙 기반 추론 기능을 제공하지는 않는다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Medusa는 서술 논리의 추론 방식과 규칙 기반 추론 방식을 동시에 사용한다. 본 논문에서 설명하는 Medusa의 프로토타입은 $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ API[1]를 사용하여 시맨틱 웹 규칙 언어 추론 엔진과 서술 논리 추론 엔진간의 상호작용을 제어한다.
근래 퍼지 제어 시스템의 설계는 대부분 Takagi-Sugeno 퍼지 모델에 기반하여 행해지고 있다. 이러한 TS퍼지 모델은 각 규칙의 결론부에 선형 상태 방정식의 형태를 위하고 있는데 각각의 상태 방정식은 원 비선형 시스템으로부터 얻어지고 있다. 하지만 시스템이 복잡해지고 비선형성이 강하면 TS퍼지 모델을 얻는데도 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 TS퍼지 모델을 얻기 위한 한가지 방법을 제안한다. 먼저 시스템을 선형항과 비선형항으로 나누어 비선형항을 선형화하여 퍼지 모델화 하는 일련의 과정에 한가지 법칙을 도입하게 된다. 이렇게 얻어진 퍼지 모델을 기반으로 한 제어에는 많은 연구가 있었으며 본 논문에서는 극배치 방법을 이용한다. 마지막으로 모의 실험을 통하여 제안된 방법의 효용성을 검증한다.
XML 데이터베이스에 질의 기반의 접근을 제어하기 위한 효율적인 메카니즘인 2단계 필터링 기법을 제안한다. 문서 단위 접근 범위의 한계를 극복하고 문서의 일부분 단위의 접근을 허용하는 최소 단위의 접근제어 기법 연구에서 안전성에 초점을 둔 연구들은 많았으나 접근제어를 수행할 때의 질의 기반의 효율성에 초점을 둔 연구는 미비하다. 본 논문은 안정성뿐만 아니라 효율성을 고려한 XML 접근제어 수행 메커니즘을 내용으로 하고 있다. 본 논문의 핵심은 사용자의 접근제어 규칙이 아닌 질의 기반의 접근제어 규칙만을 추출하고, 질의 처리기의 부담을 덜어주는 질의 최적화 기법을 통한 접근 제어 정책을 준수하는 새로운 대체 질의로 재작성하는 선처리 방법이다. 본 논문에서 제안하고 있는 방법은 어떠한 XML 데이터베이스 관리 시스템에도 적용가능하며 최소 단위의 접근제어 수행, 낮은 실행시간, 그리고 최적화된 안전하고 정확한 대체 질의 생성을 보장한다. 이와 같은 장점들을 실험을 통해 분석한다.
개방형 통신환경에서 접근제어의 목적은 컴퓨팅 자원 및 통신 정보자원 등을 불법적인 사용자로부터의 사용, 노출, 수정, 파괴와 같은 비합법적인 행위로부터 보호하는데 있다. 본 논문에서는 상업적인 환경에서 조직의 관련된 작업을 기반으로 하는 역할기반정책에 주체와 객체에 등급을 부여하여 정보의 무결성을 보장하는 Biba 모델과의 연관성을 논하였다. 또한 인가등급을 갖는 주체를 역할그래프에 동적으로 배정할 수 있는 역할배정규칙과 제약조건을 정의하였으며 객체의 보안등급 비교유무에 따른 read-write 역할을 세분하여 그래프로 도식화하였다.
다양한 모바일 기기들이나 무선 네트워크들에 의한 무분별한 자원 접근은 시스템에 문제를 일으킬 수 있으므로 접근 권한 관리는 매우 중요하다. 본 논문에서는 프로그래머가 각 응용 프로그램에 맞는 접근 권한 규칙을 정책 파일로 작성하고 이를 실행시키는 접근 제어 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 구현된 접근 제어 시스템인 CACM(Context-awareness Access Control Manager)은 상황 인식 기반의 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 프레임워크인 JCAF을 바탕으로 구현하였다. CACM은 프로그래머가 작성한 정책 파일을 바탕으로 접근을 제어한다. 또한 본 논문에서는 정책 파일을 정적 분석하여 잘못된 정책 파일 규칙 알려주는 지원 시스템을 제공하며 본 시스템을 사용하여 개발된 유비쿼터스 응용 프로그램의 실행을 시뮬레이션 할 수 있는 시뮬레이터와 시뮬레이션 결과를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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