인터넷을 통한 정보 제공이 늘어남에 따라서 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 얻기 위한 .연구가 활발히 진행되고 있으며. 이러한 연구 중 하나가 대화형 에이전트이다. 최근 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 적용되었다 하지만 베이지안 네트워크의 설계는 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이터베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크립트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성하여 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안하다. 제안하는 방법은 베이지안 네트워크의 구성 노드를 계층적으로 설계하고. Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 계산한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교하여 제안하는 방법의 유용성을 확인하였다.
최근에 대화형 에이전트에서 사용자 질의의 주제 추론을 위하여 베이지안 네트워크가 효과임이 발표되었다. 하지만 베이지안 네트워크는 설계에 있어서 많은 시간이 소요되며, 스크립트(대화를 위한 데이타베이스)의 추가 변경시에는 베이지안 네트워크도 같이 수정해야 하는 번거로움이 있어 대화형 에이전트의 확장성을 저해하고 있다. 본 논문에서는 스크림트로부터 베이지안 네트워크를 자동으로 생성함으로써 베이지안 네트워크를 이용한 대화형 에이전트의 확장성을 높이는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 베이지안 네트워크의 구성노드를 계층적으로 설계하고, Noisy-OR gate를 사용하여 베이지안 네트워크의 조건부 확률 테이블을 구성한다. 피험자 10명이 대화형 에이전트를 위한 베이지안 네트워크를 수동 설계한 것과 비교한 결과 제안하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다.
유역 내 수자원 계획을 효율적으로 수립하기 위해서는 장기간에 걸친 수문 모델링 뿐만 아니라 미래 기후 시나리오에 따른 수문학적 기후변화 영향 분석도 중요하다. 이를 위해서는 관측 값에 기반한 고품질 및 고해상도 격자형 기상자료 생산이 필수적이다. 하지만, 우리나라는 종관기상관측시스템(ASOS)과 방재기상관측시스템(AWS)으로 이루어진 고밀도 관측 네트워크가 2000년 이후부터 이용 가능했기에 장기간 격자형 기상자료가 부족하다. 이를 보완하고자 본 연구는 가정적인 상황에 기반하여 만약 2000년 이전에도 현재와 동일한 고밀도 관측 네트워크가 존재했다면 산출 가능했을 장기간 일 단위 고해상도 격자형 기상자료를 생산하는 것을 목표로 한다. 구체적으로, 2000년을 기준으로 최근과 과거 기간의 격자형 기상자료를 딥러닝 알고리즘으로 모델링하여 과거 기간을 대상으로 기상자료(일 단위 기온, 강수량)의 공간적 변동성 및 특성을 재구성한다. 격자형 기상자료의 생산을 위해 우리나라의 고도에 기반하여 기상 인자들의 영향을 정량화 하는 보간법인 K-PRISM을 적용하여 고밀도 및 저밀도 관측 네트워크로 두 가지 격자형 기상자료를 생산한다. 생산한 격자형 기상자료 중 저밀도 관측 네트워크의 자료를 입력 자료로, 고밀도 관측 네트워크의 자료를 출력 자료로 선정하여 각 격자점에 대해 Long-Short Term Memory(LSTM) 알고리즘을 개발한다. 이 때, 멀티 그래픽 처리장치(GPU)에 기반한 병렬 처리를 통해 비용 효율적인 계산이 가능하도록 한다. 최종적으로 1973년부터 1999년까지의 저밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 입력 자료로 하여 해당 기간에 대한 고밀도 관측 네트워크의 격자형 기상자료를 생산한다. 개발된 대부분의 예측 모델 결과가 0.9 이상의 NSE 값을 나타낸다. 따라서, 본 연구에서 개발된 모델은 고품질의 장기간 기상자료를 효율적으로 정확도 높게 산출하며, 이는 향후 장기간 기후 추세 및 변동 분석에 중요 자료로 활용 가능하다.
차량 내부 네트워크는 LIN, CAN, FlexRay와 같은 제어 네트워크와 MOST와 같은 멀티미디어 네트워크가 있으며 이 내부 네트워크와 연결해 서비스를 사용하는 RF 통신으로는 대표적으로 블루투스, GSM, NFC가 있다. 그러나 능동 안전 시스템과 같은 지능형 기술의 지속적인 도입과 기계, 유압식 기기의 전자화에 따른 네트워크상의 통신량이 급격히 증가하면서 네트워크의 규모 및 통신 복잡도 등이 증가하고 있다. 따라서 차량 내/외부 네트워크의 최적화, 최소화 문제가 반드시 해결되어야하는 문제로 떠오르고 있다. 또한 이러한 통신환경이 갖추어진 이후에도 무선통신 기술의 성능향상 및 통신기술과 응용 서비스 분야와의 연계, 그리고 통신서비스를 위한 사업 모델 개발이 요구되는 등 앞으로 해결 해야하는 문제는 여전히 많이 남아 있다고 할 수 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 RF 통신서비스에서 발생할 수 있는 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고자 한다.
수많은 경량의 센서 노드들이 무선통신으로 연결되어 사람이 접근하기 어려운 환경에서도 응용서비스를 수행하는 센서 네트?에 대한 관심이 고조되고 있다. 노드의 다량성과 사랑의 접근불가성으로 인해 센서 네트?은 무인 운용이 가능하도록 설계되고 배치되어야 하며 이를 위한 적응형 소프트웨어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다 본 논문은 소프트웨어 아키텍쳐 기술 언어를 사용하여 노드 장애나 환경 변화에 동적으로 대처하여 스스로를 재구성하는 센서 네트?의 적응형 소프트웨어 설계를 제시한다.
대화형 에이전트는 언어를 이용하여 사용자에게 적절한 정보를 제공하고 대화의 문맥을 유지하는 시스템이다. 대화형 에이전트를 더욱 현실적으로 만들기 위해서는 사용자 질의에 대한 분석과 모델링 과정이 필수적이며, 베이지안 네트워크가 이를 위한 대표적인 방법 중 하나이다. 보통 대상영역을 위한 네트워크는 매우 복잡하고 이해하기가 어렵기 때문에 네트워크를 구성하는 변수들을 분리함으로써 대화형 에이전트를 보다 쉽게 설계할 수 있다. 본 논문에서는 대화형 에이전트의 질의 분석모듈을 2단계 베이지안 네트워크로 구성하여, 설계를 보다 용이하게 하였고 문형을 고려한 세부적인 질의분석을 가능하도록 하였다. 웹 페이지를 소개하는 에이전트에 적용하여 제안한 대화형 에이전트 구조의 유용성을 보였다.
본 논문에서는 홈 네트워크를 기반으로 한 지능형 홈 로봇의 구현에 대한 내용을 논의하였다. 기존의 로봇들은 대부분 독립적으로 동작하는 형태의 로봇이 주류를 이루었다. 현재 급속히 확산되고 있는 홈 네트워크는 가정 내 장치들이 정보를 주고받을 수 있는 통로의 역할을 할 수 있다. 이러한 로봇을 홈 네트워크 환경과 결합함으로 더욱 지능적이며, 다양한 기능을 구현 할 수 있다 홈 네트워크 환경에서는 로봇이 모든 일을 처리하던 방식에서 탈피하여, 네트워크를 이용한 작업의 분산이라는 이점을 얻을 수 있다. 뿐만 아니라, 계속적으로 추가되는 가정의 장치들이 네트워크에 연결됨으로 로봇은 이들 장치에 더욱 쉽게 접근할 수 있다. 향후에는 다양한 방식의 흠 네트워크를 기반으로 로봇이 행동하는 지능형 공간 (Smart Space)의 형태로 발전할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 흠 서버, embedded robot,지능형 로봇으로 구성된 흠 네트워크 기반의 시스템을 제안하고 구현하였다.
각 계층 네트워크가 세마포에 의하여 용량제한을 갖는 중첩형 대기행렬 네트워크의 평균대기시간에 관하여 연구하였다. 중첩형 대기행렬 네트워크는 고객의 대기시간 관점에서 보다 간단한 대기행렬 네트워크로 변환될 수 있다. 이러한 중첩형 대기행렬 네트워크의 가장 중요한 특성은 하위계층의 흐름이 상위 계층의 상태에 의존적이며, 제한을 받는다는 것이다. 이러한 형태의 대기행렬 네트워크는 성능분석을 정확히 할 수 없기 때문에, 변환된 중첩형 대기행렬 네트워크를 이용하여 평균대기시간에 대한 하한과 상한을 분석하고자 한다. 모의실험에 관한 측정은 도착분포가 단계형태 분포로서 포아송, 얼랑 그리고 초지수분포에 관하여 조사하였다. 이렇게 구한 범위는 추후에 좀 더 근접한 근사치를 구하는데 이용할 수 있다.
유선 네트워크와는 달리 WLAN 메쉬 네트워크는 비용면이나, 이동성면에서 장점을 많이 가지고 있다. 이에 대한 표준화가 진행 중에 있지만 많은 문제점과 기술적으로 해결해야 할 부분들이 남아있다. 특히 무선 전송기술인 DCF는 WLAN 메쉬 네트워크에 직접적으로 적용시키기에는 많은 문제점을 가지고 있다. DCF를 사용할 경우에는 무선자원을 공유하는 노드의 수가 증가하고 보내려는 패킷이 증가할수록 프레임간 충돌횟수가 급격히 증가해 무선자원의 사용 효율이 현저히 떨어지기 때문이다. 반면 PCF는 노드에게 일정시간 채널을 점유할 권리를 부여함으로써 프레임간 충돌을 없애 무선자원의 사용 효율을 향상시킬 수 있다. 하지만 트래픽이 적은 경우에는 불필요한 조사 프레임 전송, 조사목록 갱신 등으로 무선자원을 낭비하는 단점이 있다. 따라서 이 두 기술의 장점을 이용하여 WLAN 메쉬 네트워크에 적용시킨다면 데이터 전송의 효율을 증대시킬 수 있다. WLAN 메쉬 네트워크의 기본 통신범위 내에는 많은 노드들이 있으며 이를 계층적으로 나눌 경우 계층에 따라 트래픽의 양에 많은 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 WLAN 메쉬 네트워크에서 DCF와 PCF를 트래픽에 따라 유연하게 사용함으로써 전송 효율을 증대시키는 적응형 HMAC 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션 결과 WLAN 메쉬 네트워크가 DCF에 전적으로 의존하는 경우에 비하여 적응형 HMAC 알고리즘이 적용된 WLAN 메쉬 네트워크는 트래픽이 증가할수록 수율, 지연 등에서 더 좋은 성능을 나타내었다.
국내의 지형 특성으로 인해서 교량의 많은 부분이 슬래브교 형식이다. 차량이 대형화하고 교통량이 증가하면서 노후 슬래브교의 보강이 필요한 경우가 많다. 본 연구에서는 노후화된 슬래브교를 효과적으로 보강할 수 있는 외부 긴장재 보강공법을 제안하였다. 종방향 및 횡방향 외부 프리스트레싱을 이용한 네트형 보강법은 슬래브 중앙부의 처짐을 효과적으로 보강할 수 있는 방법이며, 하부공간을 침해하지 않으므로 실제 적용성이 뛰어나다. 실험을 통해서 제안한 보강법으로 인해서 향상되는 내하력의 크기를 검증하였다. 실험에서는 세 가지 서로 다른 하중조건에 대하여 처짐 및 변형률을 계측하여 보강의 효과를 비교, 분석하였다. 네트형 긴장재 보강 전후의 휨강성의 증가량은 재하 종류별로 30.7~107.3% 증가하였다. 보강 전후 처짐의 감소율은 27.6~52.2%에 달하였다. 종방향 및 횡방향 프리스트레싱으로 인한 네트형 보강법은 슬래브교의 중앙부 보강에 매우 효과적이며, 중앙에 집중되는 하중 뿐만 아니라 편기 재하되는 하중에 대해서도 유사한 보강효과가 있다. 또한 네트형 보강법은 필요에 따라 재긴장이 가능하므로 유지보수 및 사용성 측면에서 장점이라 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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