본 논문에서는 유전자-퍼지 제어 알고리즘에 대하여 논의하고 그 성능을 평가하였다. 이 알고리즘은 퍼지 논리와 유전자알고리즘의 융합된 형태이며, 제어 대상으로는 도립진자 시스템을 모델링 하였다. 퍼지 제어기는 두 개의 입력과 한 개의 출력 변수를 설계하기 위해 적용되며, GA(Genetic Algorithm)는 퍼지 규칙과 소속 함수를 선택, 교차, 돌연변이의 진화 연산을 통해 최적화한다. 컴퓨터 시뮬레이션에 퍼지 제어의 경우 초기 함수 f(0.3, 0.3)일 때 최대 언더슈트가 $-5.0 \times 10^{-2}[rad]$, 최대 오버슈트가 $3.92\times10^{-2}[rad]$으로 측정되었으나, 유전자 퍼지 알고리즘의 경우 최대 오버슈트와 언더슈트가 각각 0.0[rad]으로 측정되었다. 또한 정상상태 도달시간이 퍼지제어의 경우 2.12[sec], 유전자-퍼지 알고리즘은 1.32[sec]로 비교적 안정적으로 나타났다. 컴퓨터 시뮬레이션으로 이 알고리즘을 도립진자 시스템에 적용시키고, 그 성능의 우수성과 효율성을 증명하였다.
개인정보 보호법 제2조는 개인식별정보, 비밀정보 및 바이오 정보 등을 개인정보로 정의하고 제29조에서 개인정보에 대한 불법열람 및 유출을 방지하기 위해 적정한 수준의 기술적, 관리적, 물리적 안전조치를 취해야 하는 것으로 명시하고 있다. 정보통신망법 제28조 제1항, 시행규칙 제9조, 방송통신위원회 고시에서도 이에 관해 규정하고 있다. 이를 만족하기 위해서 개인정보의 안전성 확보조치를 취해야 하는 공공기관이나 기업들 등의 주체들이 기술적 조치를 적용하고, 이를 지속적으로 운영하고 관리하기 위해 적극적인 방안을 수립하고 실천해 나갈 것이 요구된다. 기술적 안전성 확보는 개인정보에 대한 암호화, 암호화키에 대한 안전한 관리와 운용, 개인정보 열람에 대한 접근제어와 감사를 제공하는 개인정보 보호수준을 도입함으로써 가능하다. 이 논문에서는 개인정보의 기술적 안전성 조치로서 핵심요소인 개인정보의 암호화에 대해서 다양한 기술을 분석하고자 한다. 이는 개인 정보 보호의 기술방안을 선택하는데 있어 도움이 될 수 있을 것이다.
최근 이동전화가 사람 사이의 커뮤니케이션에 있어서 필수적인 수단으로 자리 잡고 있다. 사용사가 논어간에 따라 이동전화망을 이용한 각종 부가 서비스들이 개발되고 고성능의 단말기들이 등장하고 있다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 발전과 더불어 스마트폰에서 여러 가지 새롭고 편리한 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서의 개인화된 지능형 서비스를 위하여 베이지안 네트워크를 이용한 사용사 모델링과 규칙기반 서비스 선택기능을 갖춘 지능형 에이전트를 제안한다. 이 에이전트는 베이지안 네트워크를 사용하여 개인정보와 통신기록 자료로부터 사용사의 감정, 바쁨의 정도, 상대방과의 친밀도를 추론한 후 얻어진 정보를 사용하여 적절한 행동을 제시한다. 몇 가지 상황에 적용하여 제안한 지능형 에이전트의 유용성을 보인다
지구온난화를 막기 위하여 전지구적 노력이 경주되고 있는 가운데 2005년 1월 EU ETS(European Union Emission Trading Scheme)가 본격적으로 시작되었다. EU ETS에서는 구체적 집행활동을 위하여 국가 할당계획(NAP : national allocation plan)을 제출하도록 하고 회원국은 각 개별 시설에까지 할당량을 부여 하도록 하였다. 이 과정에서 조기행동에 대한 문제가 회원국별로 선택적으로 처리되도록 규정하였다. 배출양의 BAU(Business As Usual)가 높게 설정되는 것을 예방하는 한편, 조기행동을 실시하지 않는 기업의 무임승차를 방지하기 위하여 조기행동에 대한 보상이 필요하지만, 조기행동과 관련된 보상은 개별시설의 할당량 및 공정한 경쟁에 영향을 미칠 수 있기 때문에 할당량 수용성에 영향을 미치게 된다. 현재 온실가스 감축 의무부담국가가 아닌 우리나라에서 기후변화협약으로 인하여 진행될 국가할당계획을 효율적으로 수행하기 위해서는 배출권 할당 또는 제한이 이루어지기 전에 조기행동에 대한 보상원칙 정립, 할당규칙 및 데이터 수집에 대한 노력, 기타 정책과의 통합적 접근이 요구된다.
컴퓨터 분야에서 에이전트의 개념의 전자 상거래, 정보 검색과 같은 많은 어플리케이션에 응용되어 중요시되고 있지만, 소프트웨어 테스트 분야에 에이전트의 개념이 적용되는 것은 드문 일이었다. 테스트 에이전트 시트템 (TAS)은 에이전트 개념을 소프트웨어 테스트 분야에 적용한 새로운 도구로, 'User Interface Agent', 'Test Case Selection & Testing Agent'그리고'Regression Test Agent'로 구성되어 있다. 이들 세개의 에이전트들은 각각 지능성을 나타내는 규칙들을 가지고 객체 지향 프로세스를 딸라 자율적으로 테스트를 진행한다. 이 시스템은 두 가지 측면에서 장점을 가지고 있다. 첫째는 자율적으로 테스트 진행시켜 테스터의 간섭을 최소화한다는 것이고 둘째는 지능적으로 중복이 없고 일관성이 있는 효율적인 테스트케이스를 선택하여 테스트 시간을 감소시키면서 오류검출능력은 향상된다는 것이다. 본 논문에서는 사례를 중심으로 실행과정을 기술하여 TAS를 구성하는 세 개의 에이전트들의 자율적인 행동으로 테스트가 진행되는 것을 보여 TAS가 테스트의 간섭을 최소화한다는 것을 보인다. 그리고 4가지유형의 실험을 수행하여 테스트 시간의 단축과 오류 검출 효과향상을 기술한다.
선형발전기가 연결된 부이의 수직운동에 대한 시간영역 해석을 수행하여 얻은 시계열 자료를 가지고 선형발전기를 설계하고 전기에너지 출력특성 및 효율에 대해 살펴보았다. 1차 변환장치로 원통형 부이를 선택하였고, 2차 변환장치로 양측식 할박(Halbach) 배열 영구자석 가동자와 철심형 슬롯리스(Slotless) 고정자로 구성된 선형발전기를 사용하였다. 시간영역에서 부이의 수직운동 속도와 파랑하중을 입력자료로 직선형 영구자석 발전기가 설계되었고, 설계된 발전기는 규칙파 조건에서 유한요소 해석법을 적용하여 발전특성해석을 수행함으로써, 그 타당성이 입증되었다. 또한 불규칙파 조건에서 합리적이고 빠른 해석을 위해, 등가회로법을 적용하여 발전특성 해석을 수행하였는데, 그 결과 역시 매우 타당함을 확인하였다.
본 논문에서는 문화유산정보 말뭉치 구축을 위한 개체명 및 이벤트 부착 도구를 제안한다. 제안하는 도구를 이용하여 말뭉치 구축자는 문화유산정보 관리에 유용한 시간, 장소, 인물, 사건을 중심으로 개체명과 이벤트를 부착할 수 있다. 이 때, 개체명과 이벤트 부착이 용이하도록, 제안하는 도구에서 줄번호나 어절번호와 같은 개체명이나 이벤트의 위치정보를 자동으로 부착하며, 구축된 개체명이나 이벤트 중에서 하나를 선택하면 해당 문자열을 원문에서 진한 이탤릭체로 표시하여 올바르게 부착되었는지 쉽게 확인할 수 있다. 그리고, 제안하는 도구는 말뭉치 구축자의 수작업을 줄이기 위해서 개체명 자동인식 패턴을 활용한다. 학습말뭉치가 거의 없다는 점을 고려하여 단순한 규칙 패턴을 학습한다. 또한, 오류 전파를 차단하기 위해서, 제안하는 개체명 자동인식 패턴은 개체명 부착 말뭉치에서 추가적인 분석처리 없이 바로 추출한다. 실험결과 제안하는 개체명 및 이벤트 부착 도구는 말뭉치 구축자의 수작업량을 절반이상 줄여주었다.
본 연구에서는 신체의 장애를 반영한 복지형 게임디자인 틀을 제시하였다. 이 게임 디자인 방식은 게임 규칙의 관용성과 게임의 환경적 체감을 노인의 선택적 반응능력과 같은 민첩성에 적절하도록 제작하는 것을 의미한다. 그리고 복지형 게임방식을 적용하고, 하지근육의 개선과 균형조절능력의 향상을 목표로 '굴렁쇠 굴리기 밸런스게임'을 개발하였다. 게임진행은 양발의 굴림 동작과 양손의 누름동작으로 의자형 게임컨트롤러에 설치된 압력센서를 누르는 단순한 동작으로 진행하며 복합동작이 필요하지 않도록 하였다. 또한 게임그래픽의 소재로서 회상요법으로 활용되고 있는 나마지와 하인즈(1994)에 의해 제시된 지각자극 세트를 활용하여 노인들에게 친숙한 게임그래픽으로 구성하였다. 노인 50명을 대상으로 테스트진행하고 설문조사하였다. 설문조사의 결과로 74%가 게임에 만족한다고 답하였고, 88%가 게임을 지속적으로 게임을 이용하겠다는 유의미한 결과를 얻었다.
이 연구는 과학적 가설 지식의 생성 과정을 귀납적으로 기술하구 분석하여 하나의 바탕이론을 제시하고자 하였다. 이것을 위해 과학적 현상의 원인을 설명하는 과제를 피험자들에게 제시하고, 피험자들이 과제를 해결하는 과정에서 표상한 지식과 사고 유형을 발성 사고법과 심층면접을 통해 프로토콜로 생성하게 한 후, 이것에서 규칙성을 찾아 귀납적으로 기술하는 연구 방법을 이용하였다. 이 연구의 결과는 가설 지식 생성 과정에서 의문상황, 가설적 설명자, 경험상황, 원인적 설명자, 최종가설지식 등 5가지의 중간적 지식들이 생성됨을 보여주었다. 또, 지식 탐색, 의문상황과 경험상황 비교, 설명자 차용, 설명자 조합, 설명자 선택, 설명자 확인 등 6가지 유형의 사고가 가설 지식 생성에 관여한다는 것도 보여주었다. 또한 과학적 가설 지식은 '의문상황${\righallow}$경험상황${\righallow}$원인적 설명자${\righallow}$가설적 설명자${\righallow}$가설' 순으로 중간적 지식들의 표상되는 과정을 통해 생성되며, 이러한 과정은 귀추적 추론 뿐만 아니라 귀납과 연역 추론도 함께 관여하는 복잡한 사고 과정임을 보여주었다.
특정 분야의 용어를 표현하는 전문용어 사이의 계층관계를 학습하는 방법은 규칙기반학습방법, 통계기반학습방법 등이 있다. 본 논문에서는 문서에서 추출된 퍼지용어 정보를 바탕으로 한 온톨로지 구조를 카테고리화하여 퍼지용어의 전문성을 이용하여 주어진 퍼지용어의 상위어 후보를 레벨화한 후 퍼지용어 의미유사도를 계산하여 선택된 후보들 중에서 최적의 상위어후보를 결정한다. 즉, 퍼지용어의 전문성을 레벨화하기 위한 확장된 AHP방법은 퍼지용어사이의 비교를 통해 가중치나 상대적 중요성을 결정한 후 퍼지집합의 Min연산자와 다이스계수, Min+다이스계수방법들을 비교한다. 이 방법들은 퍼지용어 의미유사도에 따라 문서들이 가지는 의미론적 내용과 관계의 식별을 바탕으로 보다 더 정확하게 문서를 분류할 수 있고 자연어처리 등 많은 분야에 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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