유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 시스템은 사용자의 상황을 인지하여 그 상황에 적합한 서비스를 자동으로 생성하고 그 환경에 존재하는 장치들을 사용하여 제공할 수 있어야 한다. 서비스를 수행하는 주체는 사용하려는 장치들의 상태 정보를 알고 있어야 하며, 그 서비스가 현재 환경에 적합한 서비스인지를 결정할 수 있어야 하며, 현재 환경에서 제공 가능한 서비스를 사용자가 원하는지 파악할 수 있어야 한다. 이처럼, 서비스를 수행함에 있어 장치, 사용자, 환경으로 구성된 공간 정보의 판독은 필수 불가결한 요소이다. 따라서, 새롭게 도입되는 서비스가 기존 공간 정보를 파악하기 위한 공용 환경 모델이 필요하다. 본 연구에서는 온톨로지를 사용한 환경 모델을 제안한다. 공간 안에 모든 시스템은 이 환경 모델을 통해 자신의 서비스를 수행하는 과정에서 필요한 상황 정보를 인지할 수 있고, 이는 보다 효율적인 개인화 서비스를 제공하기 위한 기반으로 사용될 수 있다.
상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.
정보 통신 기술의 발달로 유비쿼터서 컴퓨팅 기술을 이용한 u-러닝이 교육의 새로운 패러다임으로 대두되고 있다. u-러닝은 학습자들이 생활 속에서 물리적, 시간적 제약 없이 원하는 교육내용과 방법을 통해 학습하고, 이를 생활 속에서 적용할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 u-러닝을 위해 필수적인 상황인식 미들웨어의 모델을 제안한다.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.33-36
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1998
시뮬레이션을 이용한 위게임 체계는 실 기동훈련체계를 효과적으로 보완할 수 있는 육군의 부대훈련체계로서 정착되어 있으며, 이를 위하여 실시간에 전장상황을 처리하고 필요시 진행시간 조정, 상황 재현 등의 임의 통제가 가능한 워게임 모델 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 다기능, 다제대 동시훈련이 가능한 분산형 워게임 시뮬레이션 모델 개발을 수행한 내용으로, 연대전투모델에서 분산 처리가 가능한 분야를 도출하고, 이를 실시간 처리 기준에 맞도록 모델링에서 분산 처리가 가능한 분야를 도출하고, 이를 실시간 처리 기준에 맞도록 모델링에 반영하였다. 분산 워게임 모델 구현을 위하여 실시간 분산객체 기술의 한 분야인 TMO(Time Triggered Message Triggered Object) 모델을 기반으로 nstks처리 모델을 설계하였고, 논문에서는 현재까지 분산형 워게임 모델 개발에 대한 연구 결과와 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 핵심적인 요소 기술인 상황 인식 시스템을 실현하기 위해 필요한 상황 정보를 수집하는데 점차 센서의 활용과 응용분야가 확대되고 있다. 상황 인식 서비스는 센서로부터 수집된 상황 정보를 통합하고 해석 및 추론 과정을 거쳐 사용자에게 상황에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것으로 매장, 의료, 교육 등의 응용분야에서 많이 연구되고 있다. 본 논문에서는 다치 함수의 차분 및 구조적 성질을 이용하여 주변 상황 등을 인식하는 방법과 그 인식 결과를 해석하여 주변상황의 변화에 따른 적절한 서비스를 제공할 수 있는 모델을 제안하고 적용 예를 통하여 확인한다.
병합 과정에 병합 상황을 반영하기 위해 상황 평가에 기반을 둔 병합(ASA) 방법이 제안되었다.[1]. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 병합을 위한 입력으로 사용된다. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 현재의 병합 상황 정도를 나타낸다. ASA 알고리즘은 최소값과 최대값 사이에서 기껏해야 몇 개의 병합 결과를 만들어 낸다. 결과적으로 ASA 방법은 최소값과 최대값 사이에서 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지의 개선된 ASA (I-ASA) 방법을 제안한다. 이들 I-ASA 방법에서는 상황 평가 모델의 매개변수의 값이 실수 값이 되는 것이 허용되고, 최소값과 최대값 사이에서 연속된 병합 결과를 만들 수 있게 하기 위해 두 가지의 개선된 ASA 알고리즘을 제시한다. 이들 I-ASA 방법들은 정밀 병합과 근사 병합을 다룰 수 있다. 결과적으로, ASA 방법[1]과 비교할 때 제안된 I-ASA 방법들이 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 있고, 또한 보다 범용적인 병합 분야에 사용될 수 있다는 관점에서 장점이 있다.
도시화로 인한 지구 온난화는 현재 전 세계적으로 기후 및 자연환경에 적지 않은 영향을 미치고 있으며, 인구증가에 따른 물 부족 현상은 새로운 저수지 건설로 지속 가능한 수자원 개발이 불가능한 현 상황에서 더욱더 악화되고 있는 실정이다. 이에 따라 제한된 물 사용에 대한 효율적인 배분이 필요한 상황이며 이를 위하여 사용 가능한 물에 대한 권리, 즉 수리권(water rights)에 대한 자료 및 조사가 필요한 상황이다. 현재 국내 수리권에 대한 자료는 국가 수자원 관리 종합 정보 시스템(Water Management Information System, WAMIS)에서 특정년도에 생활, 공업 및 농업용수에 대하여 정보가 권역, 시도 및 하천등급별로 구성되어 있는 상황이다. 이에 따라 본 연구에서는 텍사스 수자원 관리 모델인 Water Availability Model(WAM) 시스템의 구성 요소 모델인 Water Rights Analysis Package (WRAP) 모델에 적용하기 위하여 권역별로 구성되어 있는 수리권 정보를 물 사용자의 지정학적 위치 및 점용년도에 따라 재구성하였다. 한강유역의 수리권 정보를 중점으로 수행되었으며 재구성 수리권 정보는 자연 순위 (natural order) 및 우선 순위 (priority order) 수리권의 두가지 형태의 입력값으로 WRAP 모델에 활용되었다.
본 연구에서는 중등학교에서 가르치는 두 유형의 산-염기 모델에 대한 고등학교 과학영재 학생들의 모델 인지 수준을 분석하였다. 학생들의 모델 인지 수준을 알아보기 위하여 산-염기 반응과 산과 염기의 해리와 관련된 12개의 문항으로 구성된 설문지를 개발하였다. 연구 대상자는 2개의 과학영재학교에서 95명의 학생들이었다. 설문 분석 결과, 두 모델의 일치 상황, 불일치 상황, 설명할 수 없는 범위의 상황에서 모델 인지 수준은 6가지로 분석되었다. 산-염기 반응의 문항에서는 가장 많은 비율의 학생들이 두 모델을 모두 이해하는 수준이었고, 산과 염기의 해리 문항에서는 두 모델을 이해하고, 한 모델이 갖는 한계를 인식하는 '인지된 이그노런스'만 인식하는 수준이었다. 그러나 두 모델이 갖는 한계도 인식하고, 모델이 설명하지 못하는 범위인 '미인지된 이그노런스'까지 모두 인식한 학생은 단 1명 뿐이었다. 이를 통해 과학영재 학생들의 모델 인지 수준을 높이기 위한 교육적 노력이 필요함을 주장하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다.
기계학습 기술이 발달함에 따라 기계학습은 제한된 상황에서 벗어나, 실생활과 비슷한 복잡하고 다양한 상황에서의 학습이 중요한 이슈가 되었다. 본고에서는 현실과 비슷한 상황을 도입하기 위하여 드라마를 사용한다. 드라마 내의 등장인물들은 말투, 어조, 관심주제와 같이 다양한 특성을 내재하고 있다. 등장인물들의 다양한 특성 중 관심주제는 대본 안에 글로 드러나 있으므로 기계학습을 통해 등장 인물의 인식에 활용할 수 있다. 최근, 확률그래프모델 분야에서 문서의 주제를 다루는 기법으로 자주 거론되는 토픽 모델 중 하나인 Author-Topic (AT) 모델은 등장인물의 관심주제를 학습하는 데에 적합하다. 본 논문에서는 AT 모델로 대본을 학습하고, 학습된 데이터 분포를 이용하여 장면에 등장하는 인물들을 인식하는 방법을 제시한다. 이 방법의 성능을 측정하기 위해, 미국 TV 드라마 'Friends' 대본 39편을 학습시키고, 장면에 대해 등장인물을 인식하는 실험을 수행하였다. 이 실험을 통해 본고에서 Author-Topic 모델을 이용한 인물 인식 방법이 다수의 인물이 참여한 담화의 인물들을 인식하는데 강점이 있음을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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