멀티에이전트 시스템에서 에이전트는 각자 달성해야 할 목표를 가지고 있다. 그러나 여러 에이전트들이 하나의 공통된 목표를 달성하기 위해 서로 경쟁을 하는 경우거나 혹은 각자의 서로 다른 목표를 달성하기 위해 제한된 자원을 사용해야 하는 경우 에이전트들은 서로 충돌할 수 있다. 충돌이 발생할 때 에이전트들은 각자의 목표를 달성하기 위해 다른 에이전트들과의 협상을 통해 목표의 충돌이 없는 일치 상황에 도달하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 멀티에이전트 시스템에서 믿음(belief),소망(desire),그리고 의도(intention)로 설명되는 BDI 구조가 각 에이전트가 가져야 할 정신적 태도의 핵심 요소라고 가정하고, 이러한 구조를 가지는 BDI 에이전트를 논리 프로그래밍의 틀에서 표현한다. 또한 서로 다른 목표를 가진 BDI 에이전트들이 자원이 제한된 협동적인 분산 환경에서 상호간의 목표 충돌을 해결하기 위해 협상을 통해 각자의 문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 협상 알고리즘의 효과성을 검증하기 위하여 협상 메타언어로 구현한 예제 문제의 실험 결과를 기술한다.
모노 펄스 estimator의 성능은 Monopulse Ratio(MR) 커브에 의해 결정된다. 모노 펄스 estimator의 성능을 향상시키기 위해서는 배열 구조 파라메타와 관련된 MR 커브의 수학적 표현이 필요하다. 본 논문에서는 Maximum Likelihood(ML) 기반 모노 펄스 estimator의 MR 커브의 역함수를 이용한 모노 펄스 estimator를 제안한다. 평면 배열 모노 펄스 레이더 안테나에서 제안된 estimator의 MR 커브의 선형 영역을 확장시키는 과정을 보이고, 시뮬레이션을 통해 기존의 ML 기반 estimator와 성능을 비교한다.
제안한 개선안은 인쇄, 바코드, QR코드 등 콘텐츠 유형에 따라 고정된 길이를 사용하여 코드 자체의 활용이 용이하면서 기존 식별자도 최대한 활용할 수 있게 한다. 이를 위해 우선 UCI 식별메타데이터 요소를 변경하여 기존의 UCI 식별자를 key로 변경하고 새로운 식별자를 UCI로 정의하여 사용하며, 새로운 UCI는 변환서비스 및 표현에 사용하고, key는 내부DB 관리용으로 사용한다. 또한 개체코드는 의미가 있는 코드와 의미가 없는 코드로 분류하며, 의미를 부여할 경우에는 음악, 만화, 영화 등의 콘텐츠 분야별 또는 게임, 광고 등 비즈니스 영역별로 표준화된 분류체계에 따른 의미의 부여가 가능하다. 한 기관이 자체적으로 의미를 부여해도 무관하지만 코드를 활용하고 이용하는 데는 불편함이 따를 경우에는 등록 관리기관 또는 단체에서 콘텐츠의 분류체계를 표준화하고, 이를 코드별 의미를 총괄기관에서 제정할 수 있도록 지원한다.
차세대 인터넷 표준 언어인 XML(eXtensible Markup Language)은 데이터(data)와 표현(presentation) 그리고 구조(structure)가 구분되기 때문에 어느 환경에서나 재사용성이나 재구성이 용이한 장점을 보이고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 가상교육 시스템(Virtual Education System)의 멀티미디어 컨텐츠로 범위를 제한하여 사용자 위주의 효율적인 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가상교육 표준안으로 제안되고 있는 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)에서 정의한 SCO(Sharable Content Object)단위의 메타데이터를 기반으로 컨테츠를 설계하고 각 문서를 키워드, 엘리먼트, 애트리뷰트 단위로 색인한다. 또한 사용자 인터페이스에서 엘리먼트 검색화면을 구조적으로 구성해줌으로써 사용자가 DTD(Document Type Definition)에 대한 사전지식 없이도 검색이 가능하며, XML-QL로 재구성된 XML 문서의 형태와 XSL(eXtensible markup language Stylesheet Language)을 이용한 HTML 형태의 두 가지 결과화면을 제시함으로써 사용자 선택의 폭을 넓혀준다.
우리 나라 전 연안을 포함하는 전자해도 개발이 완료되어 이의 활용에 대한 관심이 증가하는 것과 동시에 전자해도 데이터의 품질을 향상시켜야 하는 과제가 대두되고 있다. 전자해도의 품질 중, 위치 정보의 정확도나 속성정보의 정확도는 전자해도 책임 생산기관이면서 원천자료의 생산자인 각 수로국에 의존할 수밖에 없는 상황이다. 그러나 해도 사물의 정보가 S-57과 같은 국제기준 데이터 규격에 맞게 표현되어야 함에도 불구하고 수로국 간의 해석 차이, 또는 생산에 사용하는 Tool의 불완전, 제작자의 오류나 잘못된 이해에 의해 데이터의 오류가 검출되고 있다. 이러한 배경에서 본 논문의 초점은 데이터의 국제 기준 준수 여부를 검증하는 짓보다는 사용자 측면에서 반드시 검토되어야 할 품질관련 항목을 분석, 정리하는 깃에 있다 그리고 논의된 항목들인 AGEN속성 오류, 메타정보의 수정, 한글 문제의 수정 둥을 해결하는 전자해도 품질 향상용 검사프로그램인 EDAM2의 개발을 설명한다. 개발된 프로그램을 이용하여 국내 전자해도의 품질을 한 단계 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
최근 멀티미디어 기술과 네트워크의 발전으로 멀티미디어 콘텐츠의 생성은 빠르게 늘어가고 있다. 그러나 이를 찾고 활용하는 기술은 부족하다. 이러한 문제를 보완하고 해결하기 위해 멀티미디어 콘텐츠를 위한 표준안들이 많이 있으나 멀티미디어 데이터 형식과 상호운용성을 표현하기에는 부족하다. 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠를 상호 운용할 수 있도록 하는 온톨로지 기반의 콘텐츠 검색 시스템을 제시한다. 온톨로지는 MPEG-7의 MDS(Multimedia Description Scheme)와 같은 스키마 구조에 온톨로지 구축을 위한 규칙을 제시하여 구성한다. 이러한 온톨로지를 바탕으로 멀티미디어 데이터가 가지고 있는 연관성을 확장하여 의미론적 검색이 가능한 접근 시스템을 설계한다.
클라우드 서비스가 증가하고 다양해짐에 따라 클라우드 서비스 사용자들의 요구사항을 만족하는 가장 적절한 서비스를 찾아주는 클라우드 서비스 브로커(CSB) 기술이 나타났다. CSB를 통해 클라우드 서비스가 사용되는 것을 촉진시키기 위해서는 서비스 수준 협약(SLA) 기반의 협상 과정을 통해 사용자들의 요구사항에 맞는 품질 수준을 보장하는 것이 중요하다. 그러나 클라우드 서비스 유형 별로 품질 수준을 표현하는 측정 기준과 척도, 계산 방식이 서로 상이하다. 따라서 클라우드 서비스의 품질에 대한 가변성을 분석하고, 분석된 품질 수준을 보장 및 개선하기 위한 SLA 모델이 필요하다. 본 논문에서는 cross-cutting 개념을 적용하여 클라우드 서비스의 유형 별 품질 메트릭을 분석하고 사용자와 제공자 간의 품질 수준에 대한 협상을 담당하는 VSLA(Variable SLA) 메타모델을 제안한다.
최근 차세대 웹으로 시멘틱 웹이 부각되고 있다. 시멘틱 웹상에서는 정보 리소스들이 서로 의 미적으로 연결되어, 이를 컴퓨터가 처리할 수 있다. Resource Description Framework (RDF)는 이런 의미적 연결성을 제공한다. RDF는 웹 리소스들의 메타 데이타를 표현하기 위한 데이타 모델이다. 시멘틱 웹이 발전하기 위해서는 RDF 데이타를 효율적으로 관리하기 위한 방법이 가장 중요하다 할 수 있다. 본 논문에서는 RDF 데이타를 XML 데이타베이스 시스템에 저장하고 이를 검색하는 기법을 제안한다. XML 데이타베이스 시스템을 사용함으로써 XML 데이타와 RDF 데이타를 통합적이고 효율적으로 관리할 수 있다. 또한, 효율적인 검색 방법과 성능을 향상시킬 수 있는 방법들을 제안하고 있다. 논문에서 제안한 질의 처리 기법은 기존의 연구보다 나은 성능을 보여준다.
미래 네트워크 모델로 주목받고 있는 유비쿼터스 환경의 보편화를 위해서 사용자 중심의 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템 개발이 요구된다. 특히, 동적으로 변화하는 상황 정보를 인지하고 사용자의 다양한 요구에 적합한 서비스를 추론하여 제공하기 위해서는 사용자와 장치들간의 지식 공유와 명확한 의사 소통이 가능해야 한다. 본 논문은 의미적 연관성과 추론에 기반한 사용자와 장치들간의 상호작용을 제공하기 위해서 각 장치들이 제공하는 서비스나 데이터의 의미를 온톨로지와 메타데이터를 이용하여 기술하고 효율적으로 관리하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 데이터를 OWL로 기술하여 다양한 의미적 관계를 표현하고 이것을 활용하는 지능적 유비쿼터스 기반 시스템을 제안한다. 그리고 각 서브 시스템별로 시맨틱 데이터를 관리하기 위한 저장 및 인덱스 구조와 질의 처리 전략을 제안하고 이를 지원하기 위해 시맨틱 데이터의 주요 요소인 클래스와 리소스를 식별하는 레이블링 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 시스템의 시맨틱 데이터 관리 기법을 통해 보다 정확하고 사용자의 요구를 폭넓게 만족시키는 장치를 추론에 의해 검색할 수 있다.
본 논문에서능 2차원 칼라 동영상으로부터 3차원 개인 얼굴 모델을 자동 생성하는 효율적인 방법을 다루었다. 복잡한 배경이 포함된 영상에서 얼굴 영역을 안정적으로 추출하기 위하여 피부 색상 분포에 근거한 색상 움직임 추출 방법을 이용하였다. 검출된 얼굴 영역 내에서 색상 정보과 경계선 정보를 활용하여, MPEG-4의 SNHC(Synthetic-Natural Hybrid Coding) 에서 제안하고 있는 개개인의 얼굴 특성을 표현하는 31개의 얼굴 특징점 파라메타(Facial Description Rarameter: FDP)를 자동 추출하였다. 추출된 2차원 얼굴 특징점을 1038개의 삼각형 메쉬로 이루어진 3차원 일반 얼굴 모델(Generic model)에 적용시켜 변형함으로써 개개인의 얼굴에 해당하는 모델을 자동 생성하였다. 제안하는 알고리듬은 컬러 동영상에서 배경의 복잡성, 얼굴 크기 등에 상관없이 정면상에 가까운 경우 안정적인 특징점을 추출하였으며, 펜티엄 PC에서 약 2초 이내에 개개인의 얼굴 모습에 유사한 얼굴 모델을 생성할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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