분산형 전원 시스템과 마이크로그리드에 대한 관심이 증가함에 따라 다수의 병렬 컨버터의 제어가 중요한 이슈가 되었다. 가장 보편화된 분산 전원의 제어 방법 중 하나는 드룹 방식을 이용한 분산형 제어이다. 다중 전원이 연결된 버스의 전압 품질을 향상시키기 위해 본 논문에서는 드룹 제어에 의한 전압 변동을 해결하기 위한 방법이 제안되었다. 제안된 개체 기반의 전압 회복 기술은 모듈 간 통신을 최소화하는 한편 자율적 운용 특성을 유지한다. 시뮬레이션 및 실험 결과를 통해 제안한 방법을 검증하였다.
최근 유비쿼터스 시스템을 설계하고 개발하기 위한 방법들 중 하나로서, 다중 에이전트 모델을 이용하는 방식이 연구되고 있다. 이러한 방식은 다중 에이전트 모델의 장점을 유비쿼터스시스템에서 수용할 수 있도록 하였다. 그러나, 특정 유비쿼터스 시스템에 대해서는 기존의 다중 에이전트 모델들만으로는 완벽하게 기술하기에 어려운 부분이 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구가 동적으로 생성되면 개체들이 협업하여 이를 해결하는 협업 위주의 유비쿼터스 시스템에 초점을 맞추었다. 이러한 시스템에서는 서비스를 제공하기 위하여 형성되는 컴퓨팅 요소들간의 협업 조직이 매우 중요하지만, 일반적인 다중 에이전트 모델로는 이러한 협업 조직을 효과적으로 표현하기가 쉽지 않다. 즉, 기존의 모델만으로는 이러한 협업 조직의 동적인 생성과 소멸, 동적인 조직의 구성방식, 그리고 서비스를 제공하기 위한 조직 내에서 또한 조직들간의 협업 방식을 기술자기가 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서는 그러한 협업 조직을 커뮤니티라 하고, 협업 중심의 유비쿼터스 시스템을 커뮤니티에 기반하여 기술하는 추상화 모델로서 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 제안하였다. 또한 본 논문에서는 유비쿼터스 시스템을 위한 체계적인 개발 체계가 수립되어 있지 않다는 점에 주목하고, 제안된 커뮤니티 컴퓨팅 모델을 기반으로 응용 시스템을 개발하기 위한 시스템 개발 과정을 제안하고 이를 빠르고 편리하게 도와주는 개발 도구를 구현하여 보았다. 마지막으로, 소규모의 유비쿼터스 시스템을 제안한 추상화 모델로 기술하고 개발 도구를 사용하여 다중 에이전트 플랫폼에서 개발하여, 제안한 방법의 실현성을 검증하여 보았다.
일치기법은 이웃한 개체 간의 정보교환을 통하여 개체들의 상태를 동일한 상태로 수렴시키는 것이 목적이며 다개체 시스템의 제어를 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 실제 시스템에서는 각 개체의 측정 변수가 서로 다르거나 통신상의 정보 손실이 발생할 수 있고, 통신상의 안정성을 위하여 각 상태에 대한 서로 다른 네트워크를 구성해야 할 수 있다. 또한, 시스템에 존재하는 입력 포화 및 외란으로 인하여 그룹의 불안정성을 야기할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 상태 정보와 입력 포화 및 외란을 고려하여 다개체 시스템의 군집을 위한 PID(Proportional-Integral-Derivative) 기반의 일치 제어 기술을 연구한다. 구체적으로 2차 시스템으로 모델링된 다중 추종 개체들과 단일 리더 개체를 고려하였고, 오차 시스템의 안정성 판별을 통하여 일치를 달성하기 위한 조건을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 위치 그래프의 연결성만 보장된다면 일치를 달성할 수 있음을 확인하였고, 일치 알고리즘을 확장하여 다개체 시스템에 대한 편대 제어 문제를 연구하였다. 마지막으로 모의실험을 통하여 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.
일반적으로 스키마 통합이란 각 응용들의 관점에 따라 다르게 표현된 스키마들을 하나의 스키마로 통합하는 것을 말한다. GIS 데이타베이스는 일반 데이타베이스와는 달리 개체에 대한 속성 정보 뿐만 아니라 기하 등과 같은 공간 정보를 가지고 있다. 특히, GIS 응용에서 정의된 개체들의 공간 표현은 관점에 따라 다양한 기하 서브스키마들로 표현된다. 따라서 GIS 데이타베이스를 위한 스키마 통합에서 서로 다른 기하 서브스키마들을 통합하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 GIS 데이타베이스의 스키마통합을 위해서 기하 서브스키마들의 통합 문제를 중점적으로 다룬다 먼저 기하 서브스키마들의 통합에서 발생하는 충돌들을 개체의 기하를 중심으로 동일 개체간의 기하 충돌과 다른 개체간의 기하 충돌로 분류하여 정의한다. 그리고 이 충돌들을 해결하기 위한 충돌 해결 방법으로 각 충돌들의 특성을 고려하여 상위 레벨의 기하 서브스키마 선택, 기하의 다중 표현, 구성 요소의 공유, 개체들 간의 상세화 등을 제시한다. 또한, 통합된 스키마에 대하여 가상 스키마를 표현하는 방법을 제시하여, 통합되기 전의 스키마들을 통합된 스키마로부터 유도될 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 GIS 데이타베이스 스키마를 기술하기 위하여 ISO/TC211의 개념적 스키마 언어인 EXPRESS-G를 이용한다.
본 연구에서는 유전자 프로그래밍과 개체군집최적화기법을 이용하여 픽 커터의 비에너지를 예측하기 위한 모델을 제안하였다. 기계굴착장비의 굴진성능을 평가하는 것은 터널의 설계 초기 단계에서 매우 중요하며, 비에너지를 이용한 기계 굴착장비의 굴진성능평가방법은 모든 기계굴착공법에 적용될 수 있는 표준화된 방법이다. 본 연구에서는 코니컬형상의 픽 커터가 암석을 절삭할 때 요구되는 비에너지와 암석의 강도특성, 절삭조건 간의 상관관계를 분석하고자 하였으며, 선행연구를 통해 총46개의 선형절삭시험 결과를 수집하여 분석에 활용하였다. 본 연구에서 제안한 예측모델을 이용하여 산정된 픽 커터의 비에너지는 다중선형회귀분석에 비해 작은 평균제곱오차를 나타내었으며, 결정계수 또한 본 연구에서 제안한 모델이 다중선형회귀분석에 비해 우수한 예측결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다.
정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 다중 리더 에이전트와 추종 에이전트들로 구성된 2차 다중 에이전트 시스템의 봉쇄제어 문제를 연구하였다. 봉쇄제어의 목표는 추종 에이전트들을 다중 리더 에이전트들에 의해 생성되는 convex hulll을 추종하도록 하는 데에 있다. 따라서 리더 에이전트들에 의해 전체 그룹을 제어함으로써 다중 에이전트 시스템의 군집 행동을 얻을 수 있다. 본 논문에서 리더 에이전트들은 일정한 속도로 움직이고 추종 개체들은 입력 포화가 존재하는 경우를 고려하였다. 또한 추종 에이전트들은 이웃한 에이전트들과 상태 정보를 교환할 수 있고, 이웃과의 상대 상태 정보만 이용 가능하다 가정하였다. 이러한 가정하에 움직이는 리더 에이전트들을 고려한 봉쇄제어 문제를 해결하기 위해 비례-적분 기반의 분산제어 알고리즘을 제안하였다. 또한, 라살레 불변의 법칙을 기반으로 추종 에이전트들의 리더 에이전트들에 의해 생성되는 convex hull로 수렴을 보장하는 제어 이득들에 대한 조건들을 조사하였고 시스템 파라미터의 정보만으로 설계할 수 있음을 보였다. 마지막으로 모의실험을 통한 이론적 결과를 검증하였다.
캐쉬 일관성 프로토콜의 하나인 MESI 프로토콜은 다중 프로세싱 환경에서 각각의 프로세서와 메모리 사이의 데이터 일관성을 유지하기 위해 캐쉬, 메모리 등의 통신 개체들을 조정하는 일종의 규칙들 중 하나이다. 프로세서의 수가 많아지고 시스템이 복잡해 질 경우 MESI 프로토콜을 정확하게 설계하고 그 동작을 분석하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 정형기법 도구인 ESTEREL을 이용하여 MESI 프로토콜을 설계하고 그 동작의 안정성을 검증하여, 시스템의 정확성과 안정성을 보장하는 방법에 대해 논한다.
유비쿼터스 시대의 컴퓨팅은 사용자의 의향과 상황을 인지해 동적으로 목표를 설정하고 자동으로 협력해 목표를 해결하게 된다. 다양한 형태의 Context가 개체로부터 수집될 것이며 이러한 정보를 기반으로 Domain-Specific한 지식의 효율적인 처리가 가능할 것이다. 이를 위해 다른 형태의 Context를 처리하기 위해서는 기계가 인지 가능한 형태로 변형되어야 한다. 본고에서는 다중 에이전트 시스템에서 다양한 지식일과 에이전트들간의 의미적 상호작용을 증대시키기 위한 Contents Description Model을 통하여 지식원의 활용을 원활하도록 지원하는 처리를 제시한다.
많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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