본 논문에서는 연속분포(Continuous) HMM(hidden Markov model)을 기반으로 하여 한국어 고립단어인식 시스템을 설계, 구현하였다. 시스템의 학습과 평가를 위해 자동차 항법용 음성 명령어 도메인에서 추출한 10개의 고립단어를 대상으로 음성 데이터 베이스를 구축하였다. 음성 특징 파라미터로는 MFCCs(Mel Frequency Cepstral Coefficients)와 차분(delta) MFCC 그리고 에너지(energy)를 사용하였다. 학습 데이터로부터 추출한 18개의 유사 음소(phoneme-like unit : PLU)를 인식단위로 HMM 모델을 만들었고 조음 결합 현상(채-articulation)을 모델링 하기 위해 트라이폰(triphone) 모델로 확장하였다. 인식기 평가는 학습에 참여한 음성 데이터와 학습에 참여하지 않은 화자가 발성한 음성 데이터를 이용해 수행하였으며 평균적으로 97.5%의 인식성능을 얻었다.
유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구의 일환으로 사용자의 상황이나 의도를 파악하여 최적의 서비스를 제공하는 방법에 대한 연구가 활성화되고 있다. 최근 이러한 연구의 일환으로 온톨로지를 이용한 상황인식 시스템이 제기되고 있는데, 이는 컨텍스트에 대한 다양한 표현력 및 뛰어난 확장성을 가지고 있기 때문이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 부족했던 컨텍스트의 정형화된 표현 및 다양한 도메인에 대한 확장성을 보완한 온톨로지 기반의 Context-awareness Framework 을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 Framework 은 하위 컨텍스트를 사전처리 및 Fuzzy 를 이용하여 상위 컨텍스트로 변환하며 이를 하나의 통합된 컨텍스트인 상황(Situation)으로 표현함으로써 추론 및 서비스를 유연하게 제공할 수 있다.
실제 대화에서는 다양한 화자와 청자간의 사회적 위치와 관계 등의 사회적 변인에 따라 다양한 상대높임법이 존재한다. 제안하는 상대높임법 중심의 대화시스템 아키텍처를 설명하기에 앞서 배경지식 및 관련연구로 규칙/코퍼스 기반 대화시스템을 소개하고, 상대높임법을 포함하는 공손법처리에 대한 기존 연구들의 제약사항을 논의한다. 본 연구에서는 한국어 상대높임법을 정의 및 사회적 변인 모델링하고 이를 구현하기 위한 대화시스템 아키텍처 방안을 제안한다.
모델 기반 테스팅은 시스템의 행위를 표현하는 모델을 시스템 명세로 활용하여 테스트를 수행하는 기술이다. 자동차, 국방/항공, 의료, 철도, 원자력과 같은 산업 도메인에서는 소프트웨어의 품질 향상을 위해 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅을 요구하고 있다. 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅이 모두 요구됨에도 모델과 소스 코드 간의 추상화 수준 차이로 인해 모델 기반 테스팅만으로 높은 코드 커버리지를 달성하는 것이 어려워 모델 기반 테스팅과 코드 커버리지 기반 테스팅이 별도로 수행되어져 왔다. 본 연구에서는 기존의 모델 기반 테스팅의 한계점을 개선하기 위하여 모델 기반 테스팅에서 테스트 모델로서 이용되는 대표적인 모델링 방법 중 하나인 프로토콜 상태 머신을 테스트 모델로서 이용하여 효과적으로 코드 커버리지를 향상시키는 상태 머신 변환 방법을 제안한다. 또한 본 연구에서는 두 시스템을 대상으로 한 사례 연구를 수행하여 제안 방법의 효과성을 분석하였다.
본 논문에서는 소스와 드레인의 구조가 육각형인 FinFET에서 구조 변수 및 핀/핑거 개수 증가에 따른 열 저항 모델을 제안한다. 소자의 크기가 감소하여 발열 효과 및 열 특성의 영향이 커졌으며, 이를 분석하기 위해 소자의 열 저항은 중요한 요소이다. 열 저항 모델은 소자에서 열이 생성되는 열원과 열이 빠져나가는 contact를 설정했으며, 도메인은 열원과 4 부분의 소스, 드레인, 게이트, 서브스트레이트 contact를 통해 나누어진다. 또 각각의 contact 열 저항 모델은 TCAD의 시뮬레이션 결과의 온도 및 열 흐름을 분석하여 해석이 용이한 형태로 세분화하였다. 도메인들은 그 구조에 따라 구조 변수를 통한 적분 및 등각 매핑 방식을 기반으로 모델링하였다. 먼저 싱글 핀으로 열 저항을 분석하여 모델링하였으며, 멀티 핀/핑거의 열 저항 모델의 정확도를 높이기 위해 채널증가에 따른 파라미터의 변화를 적용하였다. 제안한 열 저항 모델은 3D Technology CAD 시뮬레이션을 해석하여 얻은 열 저항 결과와 비교하였으며, 싱글 핀 및 멀티 핀의 전체 열 저항 모델은 3 % 이하의 오차를 얻었다. 제안한 열 저항은 핀/핑거 개수의 증가에 따른 열 저항을 예측할 수 있으며, 발열효과 및 열 특성 분석을 계산하여 회로 특성을 개선할 수 있다.
UML은 객체지향 개념을 매우 잘 설명하고 있으며 요구 분석 단계에서 시스템 기능을 분석하기 위한 유스케이스 다이어그램과 도메인의 객체들을 개념적으로 표현한 클래스 다이어그램을 지원하고 있으며, 설계 단계에서 클래스 내부적인 연결을 보기 위한 시퀀스 다이어그램을 지원한다. 객체지향을 지원하는 대표적인 비주얼 기반 언어인 LabVIEW OOP는 직관적인 설계 도구로서 설계와 동시에 실행할 수 있는 개발 도구이다. 그러나, LabVIEW OOP 역시 시스템 개발자가 시스템을 설계하기 위해 설계 단계에서 객체지향 개념을 잘 표현하고 이해할 수 있는 방법이 필요하다. 논문에서는 객체지향 개념을 표현하는 UML을 이용하여 설계된 모델링을 LabVIEW OOP로 설계 시에 적용 가능한 기법을 제안한다.
최근 네비게이션 시스템이 대중화되면서 랜드마크 연구는 도시지역 이동을 위한 인지적 시스템 개발에 중요한 연구주제가 되고 있다. 지역 커뮤니티에게 있어서 랜드마크로 구성된 도시이미지는 지역 네비게이션에 있어서 장소인식을 위한 참조프레임 역할을 담당한다. 일반적으로 네비게이션은 새로운 지역을 이동하는 탐험(Exploration)과 친숙한 지역을 이동하는 네비게이션으로 구분할 수 있다. 후자의 경우, 도시이미지는 지역 커뮤니티에게 있어서 장소인식에 있어서 핵심적인 역할을 담당한다. 커뮤니티의 장소인식은 시스템적으로 연결된 장소들로 구성된 도시이미지에 기반을 두어 이루어지는 지식기반의 추론의 과정이다. 본 연구에서 도시이미지의 구조는 계층적 지식으로 간주하여 커뮤니티를 위한 지역이동을 위한 도메인 온톨로지로 표현하였다. 커뮤니티에게서 수집된 도시이미지는 커뮤니티의 인지정도에 따라 엥커(anchor), 디스턴트(distant)와 로컬(local)분류하였다. 온톨로지 모델링 기법을 이용한 도시이미지의 표현은 지역 커뮤니티의 지리적 지식으로 명시화하고 도시지역 안내를 위한 에이전트를 위해 재사용이 가능한 지식으로서 유용한 의미를 갖는다.
최근에는 소프트웨어개발 프로세스나 도구보다는 개인과의 상호작용을 희망하고, 고객은 포괄적인 문서보다는 우선 작동하는 소프트웨어를 희망하며, 개발자는 계약에 대한 협상보다는 고객과의 협력을, 서로가 계획을 고수하기 보다는 변화에 대응하는 것을 더욱 가치 있게 생각한다. 이러한 관점에서, 소프트웨어 개발은 프로세스 중심보다는 프로젝트팀에게 자율성과 동기를 부여하고, 열정과 비전 등 인간관계 중심의 관리방식이 요구되고 있다. 최근에 와서 애자일 개발프로세스가 생산성 증대효과, 품질향상, 고객만족 등의 효용성이 입증되면서 프로젝트를 추진 할 때 방법론 선택에 있어, 전문가들에게 주목을 받게 되었다. 시대적 요구와 사용자 요구에 부응하기 위한 방법론 선정과 관련, 본 논문에서는 조직 구성에 있어, 제품 기반의 Cross functional team의 문제점을 해결하고자 제안된 방법론이 Feature Team 모델이며, 이 모델이 Cross functional team을 조직하고, 이 팀이 결과물(프로덕트) 단위가 아니라, 기능단위로 여러 프로덕트에 걸쳐서 개발을 진행하는 모델이라는 점에 대해 조사하였으며, 가치-주도형 애자일 기법을 통해 계획-기반형 모델과 차이점을 제시하였다. 그리고 객체지향모델링을 위해서는 기존의 JAD(joint application development)회의가 목표로 하는 도메인 분석, 요구추출, 모델링과 정리, 검토과정에 있어, UML 구조도와 행동도를 사전에 숙지하고 프로젝트를 진행하도록 제안한다.
소프트웨어 프로덕트 라인은 소프트웨어 재사용에 대한 활동들을 미리 계획하고 개발 프로세스의 연속적인 부분으로 이루어지도록 지원하기 위한 방법이다. 이 방법에서 가장 중요한 기술은 관련된 시스템들, 즉 도메인에서 공통성과 가변성(commonality and variability: C&V)을 분석하고 관리하는 것이다. 본 논문에서는 소프트웨어 프로덕트 라인 방법과 RFID 적용 기술을 결합시키고자 한다. 즉, 각 기업 또는 도메인마다 RFID 기술을 도입하려고 할 때, 애플리케이션이 공통적으로 처리해야 하는 활동들을 식별하고 각 활동들이 가지는 가변요소들을 분석하여, 이를 재사용 가능한 소프트웨어 프로덕트 라인 아키텍처로 자산화 하는 방법을 제시한다. 또한 이를 실현하기 위하여 재사용 가능한 프로덕트 라인 아키텍처를 모델링 할 수 있고 식별된 공통된 기능들을 재사용 가능한 컴포넌트로 제공해주는 프레임워크를 개발한다. 공통된 아키텍처를 공유하고 반복적인 기능들을 자산으로 만들어 재사용하는 것은 경제적인 측면과 품질에서 상당한 이점을 가져다 준다.
최근 정보통신기술의 발전에 따라 사물인터넷 기술이 비약적으로 발전하고 있다. IoT 기술은 다양한 센서들을 활용하여 각 센서의 고유한 데이터를 발생시켜 시스템 상태의 진단을 가능하도록 한다. 하지만, 현재 적용되고 있는 장비운용 시스템은 장비에 문제가 발생한 후 관리자가 해당 문제를 처리해야하는 사후보전 방식의 개념이며, 이는 시스템의 에러로 인한 시스템의 신뢰성 및 가용성 문제점을 의미할 수 있으며, 정비를 위한 시스템 중단으로 생산성에 부정적 영향으로 인한 경제적 손실을 초래할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 지능형 IoT(AIoT) 기술을 적용하여 공장 내 정류기를 보다 효율적으로 운용하기 위한 엣지 컨트롤러 제어 의사 결정 알고리즘과, 정류기 부품별 고장 상황 정보에 대한 도메인 지식 기반의 모델링을 작성하여, 이를 바탕으로 수집된 각 센서 데이터에 대한 상관관계 분석을 통해 시나리오별 Abnormal 데이터에 대하여 적정 수준의 상태 메시지를 출력함을 확인할 수 있었으며, 이를 통한 기존 현장의 장비 운용 시스템의 가용성과 생산성이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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