본고는 개입 게임(Intervention Game)을 이용한 효율적인 자원공유 방법에 대해 알아본다. 무선통신과 같이 제한된 무선자원을 효과적으로 사용하기 위한 자원공유 방법으로 개입 게임을 이용할 수 있으며, 개입 장치에 의해 자원공유가 조절된다. 개입 장치는 사용자의 행동을 관찰하여 행동에 따른 처벌을 제공하는 장치로 모니터링 능력과 사용자들의 행동에 개입 할 수 있는 개입 능력으로 특정지을 수 있다. 개입 장치가 모니터링 할 수 있는 정보량과 개입량에 따라 다양한 개입 게임이 존재할 수 있으며, 개입 게임을 통해 시스템 관점에서 이상적인 자원공유를 이룰 수 있다. 본고에서는 개입 게임에 대해 알아보고, 기존의 접근 방법과의 차이점에 대해 알아본다. 또한, 개입게임을 모델링하고, 개입 게임을 사용한 간단한 통신 시나리오를 소개한다.
로봇의 활동 영역이 산업 현장에서 인간의 일상 생활 공간으로 확장됨에 따라서, 로봇은 사용자가 사용하는 성능 좋은 도구 개념에서 벗어나 일상 생활을 공유하며 살아가는 파트너로 생각되기 시작했다. 이에 따라서 미리 정해진 명령과 조작 방법을 통한 단순한 상호작용만이 일어나던 과거와 달리, 사용자는 마치 사람을 대하듯 자연스럽게 로봇과 상호작용하기를 기대하게 되었다. 사람들은 본래 context를 활용하여 모호한 표현을 하더라도 상호작용이 가능하기 때문에, 사용자의 발화가 자유롭게 이루어지면 로봇이 처한 상황적 모호성은 가중될 수 밖에 없다. 이러한 문제에 직면하여, 스크립트 기반의 인간-로봇 상호작용을 통한 문제 해결 노력이 그 돌파구가 될 것으로 기대된다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로, 태스크 수행중인 로봇에 자유롭게 사용자가 개입하는 상황을 처리하는 방안을 제시하고자 한다. 사용자가 개입하는 상황을 어떻게 이해할 것이며, 로봇은 어떤 전략으로 이에 대처해야 하는지 분석한 뒤, 사용자 개입에 대한 구체적인 처리 프로세스를 제시한다. 그리고 제시된 프로세스를 구현해 봄으로써 그 효용성을 검증한다.
본 논문에서는 DNA칩 이미지 처리시스템을 위한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. DNA칩 이미지를 분석하여 처리할 수 있는 많은 DNA칩 분석 시스템이 있다. 하지만 이전의 시스템들은 정확한 이미지 처리를 통한 올바른 유전자 발현정보를 얻기 위해서 많은 사용자의 개입이 필요한 단점이 있었다. 본 논문에서는 사용자의 개입이 없는 정확한 자동 이미지 처리를 위해서, $\varepsilon$-그래프 모델링 기법을 제시하고, MBR, Mass, Geometry 등 세가지 종류의 반점(spot) 중심을 이용한 완전 그리딩 알고리즘을 제안한다. 제시된 이미지 처리 기술은 완전한 자동 DNA칩 분석 시스템으로, 사용자의 개입없이도 정확한 DNA칩 위치 정보를 얻을 수 있다.
센서 네트워크와 IoT(Internet of Things)기술의 발달로, 개인의 상황정보를 수집하여 관련된 사용자들에게 맞춤화된 서비스의 제공이 가능해졌다. 현재, 상황정보 시스템은 사용자 특정 행동 특성을 분석하여 인지하고, 이벤트를 생성하는 수준에 있다. IoT 환경에서는 사람이 특정 목적을 갖고 행동하는 것이 아니라 의도하지 않아도 필요한 서비스를 사용자의 개입이 최소화되어 IoT 제품 스스로가 제공해주어야 한다. 본 논문에서는 IoT환경에서 사용자의 개입을 최소화하기 위해 비콘 기반에서 ECG를 이용해 상황정보를 이용한 자동출결 인지시스템을 구현했다. 특정 상황정보가 필요한 환경에서, 기존의 인증기법과 본 논문에서 제시한 ECG 센서를 이용한 인증 기법의 사용자 개입성을 비교 분석하였다. 분석 결과, 본 논문에서 구현한 시스템이 사용자의 개입을 최소화한다는 것을 확인했다.
다양한 컨텐츠를 재생하는 모바일 기기나 컨버젼스 제품들의 주요 특징으로, 주요 메뉴 외 다수의 부가 메뉴가 제공된다. 이에 사용자는 원하는 컨텐츠를 감상하기 위하여 메뉴 선택하는 단계를 거치게 되며, 이를 수행하기 위해 컨트롤러를 이용하여 화면상에 디스플레이 되는 객체를 검색하게 된다. 본 연구에서는 이러한 검색 상황에서 사용자 의지가 개입된 개인 멜로디를 출력함으로써 검색 인터페이스에 대한 사용자의 접근성을 높이고자 하였다. 이에 고안된 인터페이스는 범용의4방향 버튼을 활용하여 각각의 메뉴에 사용자가 임의로 고유 음계를 지정할 수 있게 하였다. 지정이 완료된 후 사용자에 의해 컨트롤러를 고속으로 변경 시 메뉴들은 지정된 멜로디를 출력하게 되며 이때의 출력음들이 모여 개인 멜로디가 생성된다. 본 논문을 통해 사용자 의지가 개입된 개인 멜로디를 생성하는 인터페이스의 개발 과정을 기술하고자 한다.
사용자 응용 프로그램의 특징을 분석하고 효율적인 시스템 운영을 통하여 사용자 프로그램 최적화를 지원하기 위하여 소프트웨어 프로파일링을 수행한다. 특히 국가 슈퍼컴퓨터인 누리온과 같이 8,400대가 넘는 계산노드로 구성된 클러스터 시스템에서 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 사용자의 개입없이 수집하고 데이터를 분석하는 것에는 한계가 있다. 본 연구에서는 배치작업 스케줄러를 활용하여 사용자의 개입 없이 응용 프로그램의 프로파일링 데이터를 수집하기 위한 방법을 제안한다. 그리고 제안한 방법을 누리온에서 구현하고 사용자 응용 프로그램이 실행될 때 프로파일링 데이터가 수집되는 것을 확인한다.
3자간 키 교환 프로토콜은 신뢰할 수 있는 서버의 도움을 받아 서버와 공유한 패스워드를 사용하여 사전에 특정 정보를 공유하지 않은 사용자와의 인증된 키 교환을 수행할 수 있는 암호학적 기법이다. 사용자는 다수의 패스워드를 기억하지 않고 서버와 공유한 패스워드만 기억하면 다수의 사용자와 키 교환이 가능하다. 서버는 사용자들의 키 교환 프로토콜이 수행될 때마다 두 사용자를 인증해주기 위한 통신과 연산을 수행한다. 따라서 동시에 다수의 사용자가 키 교환 프로토콜을 수행하면 서버에 큰 부담이 된다. 본 논문에서는 3자간 키 교환 프로토콜에서 실제 키 교환 수행 시 서버가 개입하지 않음으로서 서버의 부담을 최소화하는 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜에서는 사용자의 등록 시에만 서버가 개입하고, 실제 키 교환 수행과정은 두 사용자들 사이에서만 이루어지므로 키 교환과정에서 서버는 연산이나 통신을 수행하지 않는다.
본 논문에서는 실시간 동작 환경인 VoIP에 적용 가능한 스팸 대응 기법으로서 예측 평판도 시스템을 제안한다. VoIP 스탬을 차단하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있지만, VoIP 스팸 대응을 위한 기존 기법들은 사용자의 직접적인 개입으로 인한 사용자 불편성, 실시간 동작으로 인한 세션 설립 시간 지연 및 시스템 과부하 등과 같은 문제가 있다. 제안 기법은 발신자의 세션 설립 주기와 수신자의 통화시간을 기준으로 통계적 방법을 이용하여 평판도를 계산하는 시스템이다. 제안 기법은 사용자의 직접적인 개입이 없기 때문에 사용자의 불편성 문제를 해결할 수 있으며, 실시간 동작을 요구하지 않고 세션 설립 전에 통계적 방법으로 발신자의 평판도를 계산하기 때문에 실시간 동작 환경인 VoIP에서 효과적으로 SPIT에 대응할 수 있다.
음성 대화 시스템에서는 사용자가 잘못된 슬롯명을 말하거나 음성인식 오류가 발생해 사용자의 의도에 맞지 않는 응답을 하는 경우가 있다. 이러한 문제를 해결하고자 말뭉치나 사전 데이터를 활용한 질의 교정 방법들이 제안되지만, 이는 지속적으로 사람이 개입하여 데이터를 주입해야하는 한계가 있다. 본 논문에서는 축적된 로그 데이터를 활용하여 사람의 개입 없이 음악 재생에 필요한 슬롯을 교정하는 자기 학습(Self-learning) 기반의 모델을 제안한다. 이 모델은 사용자가 특정 음악을 재생하고자 유사한 질의를 반복하는 상황을 이용하여 비지도 학습 기반으로 학습하고 음악 재생에 실패한 슬롯을 교정한다. 그리고, 학습한 모델 결과의 정확도에 대한 불확실성을 해소하기 위해 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 이용하여 교정 결과에 대한 검증을 하고 슬롯 교정 결과에 대한 안정성을 보장한다. 모델 학습을 위한 데이터셋은 사용자가 연속으로 질의한 세션 데이터로부터 추출하며, 음악 재생 슬롯 세션 데이터와 질의 슬롯 관계 유사도 데이터를 각각 구축하여 슬롯 교정 모델과 질의 슬롯 관계 유사도 모델을 학습한다. 교정된 슬롯을 분석한 결과 발음 정보가 유사한 슬롯 뿐만 아니라 의미적인 관계가 있는 슬롯으로도 교정하여 사전 기반 방식보다 다양한 유형의 교정이 가능한 것을 보였다. 3 개월 간 수집된 로그 데이터로 학습한 음악 재생 슬롯 교정 모델은 일주일 동안 반복한 고유 질의 기준, 음악 재생 실패의 12%를 개선하는 성능을 보였다.
스마트폰 보급과 Wi-Fi 기술의 대중화로 다양한 서비스가 가능해졌지만 현재까지도 Wi-Fi 이용을 위해서는 많은 소요시간과 사용자의 개입이 필요하다. 본 논문에서는 Wi-Fi 이용에 필요한 과정과 각 과정의 소요시간을 측정/분석하고, NFC기술을 이용하여 사용자의 불필요한 개입 없이도 신속하게 Wi-Fi 접속을 가능하게 하는 기법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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