• 감성과학
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• 제3권1호
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• pp.25-32
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• 2000

본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제33권2호
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• pp.159-167
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• 2000

본 연구는 낙동강수계인 위천 유역의 최하류 군위 지점에 대해 추계학적 모형인 Box-Jenkin의 승법 ARIMA 모형과 상태공간모형 이론적 토대로 하여 계절별 월 유출량을 모의하였다. 다변량 시계열 모형인 상태공간모형의 입력변수로 월 유효우량과 균등기간의 관측된 월 유출량을 사용하여 군위지점의 월 유출량을 예측한 결과 다변량 시계열 모형인 승법 ARIMA모형에 비하여 표준오차가 작게 나타났으므로, 유효우량과 유출량을 함께 이용하는 상태공간 모형을 이용하여 합리적인 유출량 예측이 가능하도록 하였다. 본 논문은 월 유출량 기록치 및 유효우량 자료를 분석하여 승법 ARIMA 모형 및 상태공간 모형에 적용하였으며, 상태공가 모형의 이론을 적용하여 VAR(P)의 P값을 구하기 위해 시차에 의한 AIC 값을 이용하였다. VARMA 모형은 정준상관계수를 이용한 상태공간 모형을 구하여 구축하였다. 따라서, 본 논문에서는 구축된 상태공간 모형을 사용하여 위천유역의 군위 지점에서 장·단기 유출량을 예측하여 수자원의 장·단기전략 수립에 도움을 주기 위함이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (A)
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• pp.571-573
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• 2001

본 논문에서는 실시간 상태 기계(Real-time State Machine, RSM)로 명제된 실시간 시스템의 행위의 쉽고 간결한 이해, 분석을 위한 새로운 상태 최소화 방법을 기술한다. 시스템의 행위를 보여주는 RSM 실행에 대한 상태는 제어 변수, 자료 변수, 시간 변소의 집합에 의해 정의된다. 상태 최소화는 4단계 추상화인 계산(computation), 제너릭(generic) 패턴, 한계 간격(limit interval), 동일 범위(coordinate scope) 추상화를 통해 이루어진다. 계산 추상화 단계에서는 연속적인 계산으로 연결된 다수의 상태를 하나의 상태로, 일반 패턴 추상화 단계에서는 상수 또는 함수 관계에 있는 동일 제어의 연속된 일련의 상태들의 집합을 하나의 제너릭 패턴으로 통합한다. 한계 간격 추상화 단계에서는 특정 값으로부터 음의 무한대나 양의 무한대 값으로 단조 증가, 단조 감소하는 값 사이에 있는 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 마지막으로, 동일 범위 추상화 단계에서는 같은 범위에 존재하는 일련의 상태들을 하나의 상태로 통합한다. 각 추상화의 적용은 제어, 데이터, 시간의 무한한 상태 공간을 유한한 상태공간으로 감소시킬 수 있으며 많은 상태 감소를 가능하게 한다. 따라서, 시스템 행위에 대한 이해와 분석이 복잡도가 적은 개념 단계에서 수행될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.510-520
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• 1988

無限誤長 상태 공간 디지틀 필터를 有限誤長 상태 공간 디지틀 필터로 실현할 때 量子化 誤差인 상태 공간 계수〔ABCD〕의 미소 변동에 기인한, 출력 오차 分散을 $\Delta$〔ABCD〕의 分散으로 正規化하였다. 즉, S=E을 統計的 感度로 정의하고 시스템 구조적 성질을 나타내는 可制御性 Gramian, 그리고 2차 모드 해석 방법을 상태 공간 디지틀 필터에 확장해서 最小 統計的 感度를 갖는 실현 구조를 합성하였으며 시뮬레이션을 통하여 최소 구조 합성의 유효성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.106-108
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• 2006

강화 학습은 누적 보상 값을 최대화할 수 있는 행동 선택 전략을 학습하는 온라인 학습의 한 형태이다. 효과적인 강화학습을 위해 학습 에이전트가 매 순간 고민해야 하는 문제가 탐험(exploitation)과 탐색(exploration)의 문제이다. 경험과 학습이 충분치 않은 상태의 에이전트는 어느 정도의 보상 값을 보장하는 과거에 경험한 행동을 선택하느냐 아니면 보상 값을 예측할 수 없는 새로운 행동을 시도해봄으로써 학습의 폭을 넓힐 것이냐를 고민하게 된다. 특히 단일 에이전트에 비해 상태공간과 행동공간이 더욱 커지는 다중 에이전트 시스템의 경우, 효과적인 강화학습을 위해서는 상태 공간 축소방법과 더불어 탐색의 기회가 많은 행동 선택 전략이 마련되어야 한다. 본 논문에서는 로봇축구 Keepaway를 위한 효율적인 다중 에이전트 강화학습 방법을 설명한다. 이 방법의 특징은 상태 공간 축소를 위해 함수근사방법의 하나인 타일 코딩을 적용하였고, 다양한 행동 선택을 위해 룰렛 휠 선택 전략을 적용한 것이다. 본 논문에서는 이 방법의 효과를 입증하기 위한 실험결과를 소개한다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2010년도 춘계학술발표회 논문집
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• pp.31-31
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• 2010

고등학교 지구과학에서 다루는 천문학 개념의 위계를 밝히고, 그에 따른 교수-학습의 효과를 알아보기 위해 지식공간론을 활용하여 학습과제 속에서 내재되어 있는 학습자의 지식상태를 분석하였다. 고등학교 학생들의 천문학적 공간개념에 대한 구성 요인 간 위계는 '공간위치 $\rightarrow$ 공간추리 $\rightarrow$ 공간변화' 순이었다. 학습자의 천문학적 공간개념 점수가 같아도 개념의 구조화( 지식상태 )가 다르게 나타나는 경우가 있었다. 이는 학습자에 따라 개별화 학습의 처방이 달라져야 함을 시사한다. 천체관측 개념의 위계는 '지구운동 $\rightarrow$ 천구좌표계 $\rightarrow$ 천체관측( 망원경 원리 $\rightarrow$ 망원경 설치 $\rightarrow$ 망원경 관측 )' 순으로 분석되었으며 2007개정교육과정에서 제시하는 순서와는 차이가 있었다. 고등학생들의 천체관측 개념에 대한 지식상태 분석에서 개념의 구조화가 잘 이루어진 학생의 경우에는 하위 위계를 이루는 지구운동과 천구좌표계, 망원경 원리에 관한 문항을 잘 맞추었고, 상위 위계에 있는 망원경 설치와 관측 문항에서 정답률이 낮았다. 그러나 개념의 구조화가 덜 이루어진 학생의 지식상태는 하위 위계를 이루는 지구 운동 관련 문항에서 더 많이 틀렸고, 최상위 위계( 망원경 설치, 관측 )를 이루는 문항에 대한 정답률이 높았다. 지구과학I의 천체관측 단원에 대하여 학습자의 심리적 위계와 교과서의 논리 위계에 따라 학습과제를 제시하여 교수-학습한 결과, 개념의 형성률은 심리적 위계에 따라 수업한 경우가 유의미( p & .05 )하게 더 높았다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.669-675
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• 2010

이른 시스템 개발 단계에서 요구사항 에러를 찾기 위해서는 시스템의 행위가 정형 언어로 표현되어야 하고, 도달성 분석이나 싸이클 탐색과 같은 분석 기술로 분석해야 한다. 하지만 이 기술들은 시스템의 상태 공간 순회를 기반으로 하기 때문에 시스템이 복잡해지면 상태 폭발 문제가 발생할 수 있다. 즉, 순회를 위한 메모리와 수행 시간이 큰 상태 공간 때문에 기하 급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 병행 시스템에서 이러한 문제가 나타나는 원인을 지적하고 순회에 필요한 메모리를 줄이기 위해서 병행적 상태 공간을 합성하지 않고 순회한다. 또한 수행 시간을 줄이기 위해서 방문 기록을 최소한으로 유지하는 새로운 기술을 제시한다. 마지막으로 이 기법이 효과적임을 실험 결과를 통해 보인다.

• 한국산업안전학회:학술대회논문집
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• 한국안전학회 1998년도 추계 학술논문발표회 논문집
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• pp.131-138
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• 1998

기상폭발은 가연성물질이나 산화제의 성질 및 공간의 상태에 크게 의존하며, 밀폐공간에서 일어날 경우에는 그 공간을 구성하고 있는 벽면의 강도 둥에 의해 폭발현상이 달라진다. 밀폐공간의 가로, 세로, 높이 중 임의의 두 방향 치수비가 1보다 극단적으로 다르지 않은 거주공간의 경우 공간내의 가연성 혼합기의 농도분포, 공간을 구성하고 있는 벽면 가운데 약한 부분의 강도 및 넓이, 개방되고 있는 창등의 개구부의 넓이등의 상태가 폭발 특성에 대한 변수가 된다. (중략)

• 인지과학
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• 제23권2호
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• pp.133-164
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• 2012

폴 처칠랜드는 인지신경생물학과 연결주의 AI의 연구 성과로부터, 상태공간 표상이론을 제안하였다. 그 표상이론에 따르면 세계의 다양한 현상들에 대한 우리의 표상은 신경세포 또는 신경세포집단의 활동에 대응하는 위상 상태공간의 지점들로 재현될 수 있다. 그러한 표상 체계를 모의하는 연결주의 AI 신경망은 은닉유닛들 속에 우리가 세계를 인지할 의미론의 범주 체계를 담아내는 것으로 해석된다. 그러한 해석의 관점에 따르면, 신경망은 세계에 대한 범주체계를 은닉 유닛들이 갖는 위상 상태공간의 특정 지점이라고 주장한다. 그러나 포도와 르포르는 그러한 전망을 어둡게 본다. 그의 전망에 따르면, '차원의 개별화' 가능성, 내용 동일성의 '분석/종합 구분'의 측면, 그리고 '부차적 정보'에 따른 상태공간의 상이성 등을 고려할 때 새로운 표상이론은 의미론적 내용 동일성을 주장하기 어렵다. 그 상태공간 표상은 유사성의 기준을 전제하기 때문이다. 본 논문은 처칠랜드 표상이론의 제안과 포도와 르포르의 비판 중에 어느 것이 더 설득력을 갖는지 검토한다. 상태공간 표상이론에 대한 필자의 이해에 따르면, 인공 그물망은 학습알고리즘에 따라서 스스로 내용 유사성의 분별 기준을 조성한다. 이러한 근거에서 포도와 르포르의 지적은 처칠랜드 표상이론에 대한 적절한 공격이 되지 못한다. 또한 그 표상이론은 미래의 인공지능 시스템이 의식 이하의 수준에서 세계를 인지할 개념체계를 어떻게 담아낼 수 있을지 우리에게 이해를 제공한다. 따라서 우리는 앞으로 인지과학 연구의 초점을 무엇에 집중해야 할지도 전망할 수 있게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.18-20
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• 1998

본 논문은 EBL 기반의 제어지식형 계획기에서 다양한 목표확장 방법을 사용하여 MEA의 불완전한 계획생성을 해결하는 새로운 방법을 제안한다. 계획기의 문제 공간을 탐색하는 방법 중 하나인 MEA는 현재상태와 목표상태의 차이를 줄이기 위하여 연산자를 선택한 후에, 연산자의 조건절을 현재상태가 만족하는지의 여부에 따라서 조건절의 부목표화를 결정한다. 그러나 이러한 목표확장 방법은 현재상태에서 만족된 부목표에 대한 목표확장을 하지않음으로써 문제공간 탐색에서 제한된 범위만을 탐색하므로 목표를 만족하는 최적의 계획을 생성할 수 없으며, 또한 문제를 해결하는 계획이 있음에도 불구하고 탐색범위의 제한으로 인해 계획을 생성하지 못하는 경우도 발생한다. 이와 같이 현재 상태에서 만족되어 목표확장을 하지 않은 부목표를 Anycase Subgoal이라 한다. 본 논문에서 제안하는 목표확장 방법은 ELB기반의 제어지식형 계획기를 Anycase Subgoal을 위하여 확장하는 방법으로 서, 초기의 문제공간 탐색에서 사용된 목표확장 방법에서 문제를 해결하지 못할 경우 탐색공간을 확장하여 문제를 해결하고, 문제에 적합한 목표확장 방법을 제어지식형 규칙으로 학습하여 유사한 문제에 대하여 효율적으로 계획을 생성한다.