단일센서 정보를 이용한 시스템의 상태 추정보다 다중센서 정보를 이용하여 좀 더 정확한 상태추정을 수행 할 수 있는 정보 융합 기법이 많이 알려져 있다. 실제 해상관제 시스템에서 다중센서 정보를 이용하여 해상관제를 운영하고 있다. 따라서 여러 가지 다중센서 정보를 융합함에 있어서 효율적이고 실제 시스템에 적합한 융합 기술을 알아내기 위하여 기존의 여러 가지 융합 알고리즘을 분석하였다. 본 논문에서는 단일 센서 정보를 이용한 시스템 상태추정치와 다중센서 정보를 이용하여 여러 가지 융합 알고리즘을 이용한 상태추정치의 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 다중모드를 갖는 장치 구성요소들의 네트워크 구조를 갖는 시스템 혹은 통신 네트워크에서 성능 품질 혹은 신뢰도 근사계산을 위해서 네트워크 시스템 상태들의 확률크기에 관해 최고 가능 상태들만을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 대부분의 네트워크 시스템 같은 복잡한 시스템들은 장치들의 수나 장치들의 다중 모드의 수가 증가함에 따른 기하급수적 상태 공간의 증가로 인해 그 성능이나 신뢰도를 직접 계산하는 것이 매우 어려운 경우가 많다. 따라서 근사계산의 해법이 더욱 타당한 접근법이라 할 수 있다. 이때, 시스템의 기대 성능이나 신뢰도 계산을 위해서는 시스템 상태와 그 상태 확률을 통해 기댓값을 산출하여야 한다. 이때, 근사계산을 통한 접근 방법에서 사전에 수행되어야 하는 것은 네트워크 시스템 상태들의 발생 가능 순서로 나열해야 하는 것이 필요하다. 이에 본 논문에서는 시스템 상태들 중 가장 발생 가능성이 큰 상태들을 찾고 이로부터 네트워크 성능이나 신뢰도의 근사 값을 구하는데 활용할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 자원의 효율성 측면 중에서 메모리 효율성을 고려하여 실험을 통해 예시하고 장 단점을 논의하고자 한다.
중복시스템의 일반적인 구조는 기능을 수행하는 주요부품과 주요부품이 고장 나는 경우에 그 기능을 대신 수행하는 대기부품으로 구성되어 있다. 본 연구에서는 하나의 대기부품이 여러 개의 주요부품의 기능을 동시에 대신 수행할 수 있는 다기능 대기부품을 갖는 병렬시스템을 고려한다. 이 시스템을 구성하고 있는 모든 부품들은 작동상태와 고장상태만 갖는 반면 시스템은 구성 부품들의 상태에 따라 다중 상태를 갖는 것을 가정한다. 이러한 중복구조는 항공기와 같이 시스템의 중량이 중요한 요소인 시스템에서 많이 채택되고 있는 구조이다. 본 연구에서는 이와 같은 중복시스템의 신뢰도를 평가하기 위한 새로운 신뢰도모델링 기법을 제안하고 부품들이 상수고장률을 갖는 경우 마코프 분석 방법을 적용하여 시스템의 신뢰도를 구한다. 또한 본 연구에서 고려하고 있는 시스템과 기존에 이미 알려진 병렬시스템과 중복구조를 갖는 병렬시스템의 신뢰도를 비교하여 다기능 대기부품의 효과를 분석한다.
다중 도메인 목적 지향 대화에서 기존 딥 러닝을 이용한 대화 상태 추적(Dialog state tracking)은 여러 턴 동안 누적된 사용자와 시스템 간 대화를 입력 받아 슬롯 밸류(Slot value)를 추출하는 모델들이 연구되었다. 하지만 이 모델들은 대화가 길어질수록 연산량이 증가한다. 이에 본 논문에서는 다중 도메인 대화에서 누적된 대화의 history 없이 슬롯 밸류를 추출하는 방법을 제안한다. 하지만, 단순하게 history를 제거하고 현재 턴의 발화만 입력 받는 방법은 문맥 정보의 손실로 이어진다. 따라서 본 논문에서는 도메인 상태(Domain state)를 도입하여 매 턴 마다 대화 상태와 함께 추적하는 모델을 제안한다. 도메인 상태를 같이 추적함으로써 현재 어떠한 도메인에 대하여 대화가 진행되고 있는지를 파악한다. 또한, 함축된 문맥 정보를 담고 있는 이전 턴의 대화 상태와 도메인 상태를 현재 턴의 발화와 같이 입력 받아 정보의 손실을 줄였다. 대표적인 데이터 셋인 MultiWOZ 2.0과 MultiWOZ 2.1에서 실험한 결과, 대화의 history를 사용하지 않고도 대화 상태 추적에 있어 좋은 성능을 보이는 것을 확인하였다. 또한, 시스템 응답과 과거 발화에 대한 의존성을 제거하여 end-to-end 대화 시스템으로의 확장이 좀 더 용이할 것으로 기대된다.
다중 에이전트 학습이란 다중 에이전트 환경에서 에이전트간의 조정을 위한 행동전략을 학습하는 것을 말한다. 본 논문에서는 에이전트간의 통신이 불가능한 다중 에이전트 환경에서 각 에이전트들이 서로 독립적으로 대표적인 강화학습법인 Q학습을 전개함으로써 서로 효과적으로 협조할 수 있는 행동전략을 학습하려고 한다. 하지만 단일 에이전트 경우에 비해 보다 큰 상태-행동 공간을 갖는 다중 에이전트환경에서는 강화학습을 통해 효과적으로 최적의 행동 전략에 도달하기 어렵다는 문제점이 있다. 이 문제에 대한 기존의 접근방법은 크게 모듈화 방법과 일반화 방법이 제안되었으나 모두 나름의 제한을 가지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 에이전트 학습 문제의 예로서 먹이와 사냥꾼 문제(Prey and Hunters Problem)를 소개하고 이 문제영역을 통해 이와 같은 강화학습의 문제점을 살펴보고, 해결책으로 신경망 SOM을 이용한 일반화 방법인 QSOM 학습법을 제안한다. 이 방법은 기존의 일반화 방법과는 달리 군집화 기능을 제공하는 신경망 SOM을 이용함으로써 명확한 다수의 훈련 예가 없어도 효과적으로 이전에 경험하지 못했던 상태-행동들에 대한 Q값을 예측하고 이용할 수 있다는 장점이 있다. 또한 본 논문에서는 실험을 통해 QSOM 학습법의 일반화 효과와 성능을 평가하였다.
본 논문은 많은 주변장치와 인터페이스 되는 단일칩 마이크로컨트롤러로 구현되는 임베디드시스템을 인터럽트를 사용하여 다중 유한상태기계로 모델링하고 구현하는 방법을 제시한다. 다중 상태기계 모델은 하드웨어설계에 사용되는 FSMD 구조와 인터럽트에 의한 흐름제어 특징을 이용한다. 주 프로그램은 주상태기계에 대응하고, 부상태기계는 인터럽트 서비스루틴에 대응한다. 따라서 주변장치에서 발생하는 인터럽트는 부상태기계에서 신속히 처리될 수 있다. 유한상태기계 사이의 인터페이스는 요청과 응답 변수를 사용한다. 주상태기계와 부상태기계 사이의 콘텍스트 스위칭은 인터럽트에 의한 하드웨어 흐름제어로 대치될 수 있어 별도의 운영체제가 필요하지 않다. ASM 차트를 사용하여 다중 유한상태기계로 모델링된 임베디드시스템은 C언어 프로그램으로 변환시켜 쉽게 구현될 수 있다. 이 구현 방법은 모델링이 구체적고 부상태기계에서 인터럽트에 신속히 반응할 수 있어 하드웨어가 많이 사용되는 내장형시스템에 쉽게 적용될 수 있다.
다중패커시스템은 격리된 어느 특정 구간의 지하수를 채수할 수 있으며 그 구간의 온도, 압력 등의 자료를 연속적으로 관측할 수 있어 이를 통해 각 구간별 수리전도도를 구할 수 있다. 심도별 수직적 지하수두는 지상에서 연결 롯드를 통해 압력 측정 센서를 해당 심도까지 내려 롯드에서 설치된 압력 측정용 장비에서 관측할 수 있으며, 다중패커시스템을 이용한 수리시험으로는 양수시험, 순간충격시험, 간섭시험 등이 있는데, 본 논문에서는 순간충격시험을 이용한 결과를 제시하였다. 도출된 구간별 수리전도도를 다중패커시스템을 설치하기 전 나공에서 이중 패커를 이용한 정압주입시험의 결과와 비교하여 보았다. 다중패커시스템을 통해 획득된 심도별 지하수두는 정수두 (hydro-static)상태의 일정한 경향성이 없이, 각 심도에 존재하는 투수성 구조에 영향을 보이고 있음을 알 수 있었으며, 이는 다수의 관측공을 통해 수평 방향의 수리경사를 산출함에 있어 관측공의 심도에 대한 충분한 고려가 있어야 한다고 판단된다. 또한, 다중패커시스템을 이용한 수리시험 결과를 나공 상태에서 이중 패커를 이용한 정압주입시험 결과에 대해 심도별 도출되는 수리전도도가 국지적으로 분포하는 투수성 구조에 영향으로 인해 투수량계수 (transmissivity)로 환산한 유효 투수계수로 비교하여 결정질 암반의 수리 특성으로 제안하는 것이 타당한 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 모발내에 있는 약 30여가지의 생체 미네랄과 8가지의 중금속 정보 분석을 통해 생체내에 양양상태의 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 생체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시할 수 있는 의료용 지능적 의학진단 시스템을 구축하였다. 이 논문에서는 생체내 미네랄 정보를 다중 퍼지규칙베이스 시스템으로 구축함으로써 환자에게 보다 효율적으로 치료와 예방방법을 제시할 수 있는 의학진단시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 즉시 할당 상태와 함께 단일 자원, 단일 요청의 가정 하에서 다중처리 시스템에서 사이클을 발생 즉시 발견함으로써 지연 없는 교차상태의 발견 방법을 소개한다. 기존의 방법과는 달리 제시된 방법은 n과 m으로 프로세스와 자원의 수론 나타낼 때 사이클의 발견에 O(1), 대기나 자원의 반납시에 O(n.m)의 시간을 요한다. 따라서 n과 m의 크기에 상관없이 교착상태를 발생 즉시 알 수 있으며, 이점이 다중처리 시스템의 특성과 잘 조화될 수 있음을 보였다. 교착상태와 연관된 응용환경에서 이러한 발견의 예측성과 비 지연성은 매우 유용할 것이다.
본 논문에서는 Ungerboeck가 설계한 TCM과 Divsalar가 제안한 다중화 지수(k=2)의 다중 트렐리스 변조 (Multiple trellis-coded modulation)을 최적의 부호기 설계를 통하여 상태수의 증가에 따라 대역폭과 전력이 제한된 환경에서 부호화 이득을 얻을 수 있는 조건들을 제안하였다. 해석적 기법의 부호기 설계를 통하여 최적의 트렐리스 부호기를 간단히 구성하였으며, 복호는 비터비 최우복호(MLSE)를 적용하였다. QPSK와 8PSK에서 TCM 시스템에서 상태수가 2상태, 4상태, 8상태로 증가함에 따라 다중화 지수(k=2)의 MTCM과 TCM의 성능을 비교하였으며, 상태수가 매우 작아서 TCM의 트렐리스 선도에 병렬천이가 있을 경우 가우시안 채널에서 MTCM 시스템은 대역폭의 확장없이 TCM 시스템보다 우수한 부호화 이득을 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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