본 논문에서는 스마트폰 내장 가속도 센서를 이용한 2단계 행위 인식 시스템을 제안한다. 제안하는 행위 인식 시스템에서는 각 행위 별 가속도 데이터의 시간적 변화 패턴을 충분히 반영하기 위해, 1단계에서는 결정트리(DT) 학습을 수행하고, 2단계에서는 1단계 분류 결과들의 시퀀스를 이용하여 은닉 마코프 모델(HMM) 학습을 수행한다. 또한, 견고한 행위 인식기를 얻기 위해, 동일한 행위에 대해 서로 사용자와 서로 다른 스마트폰 위치와 방향으로부터 수집한 다양한 대용량 데이터를 이용하여 본 시스템을 훈련하였다. 6가지 실내 행위들에 대해 수집한 6720개의 가속도 센서 데이터를 이용한 실험을 통해, 본 시스템은 앞서 설명한 설계 방식을 기초로 높은 인식 성능을 보여주었다.
현재 컴포넌트 기반 개발 기법은 재사용성과 생산성 측면에서 효과적인 소프트웨어 개발 방법으로 많은 각광을 받고 있다. 하지만 기존의 UML을 이용한 컴포넌트 기반 개발에서는 컴포넌트의 행위를 배제하고 컴포넌트 인터페이스만 참조하여 컴포넌트를 설계함으로써, 컴포넌트의 구체적인 행위에 대한 파악과 컴포넌트 간 인터페이스 호환성 보장이 불가능하다. 이에 따라 컴포넌트 설계 단계에서 컴포넌트의 행위를 상태기계 다이어그램으로 표현하고, 표현된 상태기계 다이어그램을 통해 컴포넌트의 행위 호환성을 보장할 필요가 있다. 이 연구에서는 상태기계 다이어그램으로 표현된 컴포넌트의 행위를 관찰 일치(observation equivalence)와 호출 일관성(invocation consistency)의 개념을 이용하여 행위 호환성을 검증하는 방법을 제공하고, 동적으로 이를 수행하는 도구를 개발한다.
본 연구의 목적은 독립변수로 사용된 조직 내 구성원들이 주는 미덕적 행위, 조직 내 구성원들이 받는 미덕적 행위, 조직 외 사회구성원들에게 주는 미덕적 행위, 조직 외 사회구성원들로부터 받는 미덕적 행위의 핵심범주를 질적 연구방법론을 통해 도출한 후 이들이 업무성과에 미치는 영향관계에 대한 연구모형을 설계하는 것이다. 즉, 개방코딩, 축 코딩, 선택코딩을 통해서 도출 된 핵심범주로서 조직 내 구성원들이 서로 주고받는 미덕적 행위와 조직 외 사회 구성원들과 주고받는 미덕적 행위들이 조직 동일시, 긍정적 업무관련 정체성, 정서적 몰입, 감정고갈, 집단적 자긍심의 변수들을 통해 업무성과와 어떠한 인과관계가 있는지를 질적 연구를 통해 밝혀내는 것이다. 본 연구 방법은 국내 5개 소방서를 대상으로 50명의 소방대원들을 인터뷰한 후 이들에 대한 개방코딩과 축 코딩, 선택코딩을 실시하였다. 인터뷰 자료를 근거로 개방코딩, 축 코딩, 선택코딩 후 10개의 핵심범주를 도출해 낼 수가 있었다. 질적 연구 결과 최종적으로 10개의 핵심범주, 즉 조직 내 구성원들이 주는 미덕적 행위, 조직 내 구성원들이 받는 미덕적 행위, 조직 동일시, 긍정적 업무관련 정체성, 정서적 몰입, 감정 고갈, 집단적 자긍심이 인과적 영향관계를 맺으며 업무성과에 영향을 미친다는 것을 밝혀냈다. 이러한 질적 연구 방법론에 기반 하여 최종적으로 조직 내 구성원들이 서로 주고받는 미덕적 행위와 조직 외 사회 구성원들과 주고받는 미덕적 행위들의 핵심범주를 도출해 내게 되었고, 이를 바탕으로 연구모형을 설계하였다. 따라서 본 연구의 의의는 소방대원들이 조직 내 구성원들과 주고받는 미덕적 행위와 조직 외 사회구성원들과 주고받는 미덕적 행위에 대한 핵심범주들이 질적 연구방법론을 통해 도출되어 최종적으로 이들이 업무성과에 영향을 미치게 되는 연구모형을 설계하였다는데 의의가 있을 것이다.
최근 VHDL 코딩 및 합성방법에 의한 설계가 널리 사용되고 있다. 집적도가 증가함에 따라 VHDL에 의한 설계 또한 그 분량이 증가하여 많은 코딩오류가 발생하고 있으며, 이를 검색하는데 많은 시간과 노력이 소요되고 있다. 본 논문에서는 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 코딩오류를 검색하는 방법을 제안하였다. 그 방법에 있어서는 검색패턴을 생성하여 오류가 없는 응답과 설계의 응답을 비교함으로써 설계오류를 찾는 방법을 택하였다. 따라서 본 논문에서는 코딩오류를 검색하기 위한 검색패턴을 생성하는 알고리듬을 제안하였다. 검색패턴 생성은 각 코드에 대해 수행하며, 할당오류와 조건오류를 구분하여 수행하였다. 패턴생성을 위해 VHDL 코드를 CDFG로 변환하여 사용하며, CDFG상의 경로를 탐색하여 패턴생성에 필요한 정보를 추출한다. 경로탐색은 오류가 발생하였다고 가정한 지점으로부터 역방향 탐색과 정방향 탐색을 수행하여 패턴을 생성한다. 제안한 알고리듬은 C-언어로 구현하였다. 펜티엄-Ⅱ 400MHz의 환경에서 여러 가지 VHDL 행위-레벨 설계를 대상으로 제안한 알고리듬을 적용하였다. 그 결과, 고려한 모든 설계의 모든 코드에 대한 검색패턴을 생성할 수 있었으며, 가정한 모든 오류를 검색할 수 있었다. 검색패턴 생성에 소요되는 시간은 고려한 모든 대상 설계에서 1초 미만의 CPU 시간을 보여 속도면에서도 매우 우수함을 나타내었다. 따라서 본 논문에서 제안한 검색방법은 VHDL에 의한 설계에서 설계검증에 필요한 시간과 노력을 상당히 감소시킬 것으로 기대된다.
지속적으로 발생하는 기술 유출 사고에 대응하기 위하여 다양한 보안대책이 시행되고 있으나, 대부분의 보안 대책은 내 외부 사이의 경계선을 보안하는데 초점이 맞추어져 있다. 이는 외부로부터 발생하는 공격을 탐지하고 대응하기에 효과적이지만, 내부에서 발생하는 보안 사고에 취약한 실정이다. 본 연구에서는 효과적인 내부유출방지를 위해 사용자 행위정보 중 기술유출 행위에 해당하는 행위를 식별하고 기술유출 행위 탐지 항목을 설계하였다. 설계 방법으로는 선행연구 기반의 기존 기술유출 탐지 방법들을 분석하고, 기술유출 사고 사례를 기술유출 행위 관점에서 분석하여 기술유출 행위로 식별 가능한 탐지 항목들을 도출하였다. 도출한 기술유출 행위 탐지 항목은 통계적 검증을 통해 적합 타당성, 신뢰성을 모두 확보하였으며, 항목 간 상관분석을 통해 항목 간 연관 정도를 확인하였다. 본 연구의 결과물을 통하여 향후 선행연구와 유출경험 사고 사례 기반의 기술유출 시나리오 설계에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 신경계 행위 표현의 효율성과 동작의 정당성을 검증할 수 있는 모형화 도구로 FPN을 제안 하였다. 설계를 위해 기존의 통신망과 신경망 행위의 표현과 검증의 유사성 및 차이점을 분석하고, 신경계의 애매 모호성의 효율적인 표현을 위하여, PN에 Fuzzy 집합 이론을 적용하여 FPN 모형을 설계하였다. 설계된 FPN을 다층 퍼센트론 구조로 표현하여 그 효율성이 우수함을 보였다.
많은 기업에서 부정행위나 절차가 만연하고 있다. 하지만, 직원들은 방어적 또는 반응적 보복을 당할까 두려워 불법적인 행위들을 고발하지 않고 있다. 이러한 배경에서 부정행위를 신고할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 설계는 기업현장에서 정보시스템을 사용함에 있어서 발생하는 부정적 절차에 대해 효과적인데, 이 부정절차 신고는 신고처리, 신고방법, 저장매체 등과도 연관을 가지고 있다. 우리는 시스템과 신고자의 관점에서 부정절차 신고에 관한 전체적인 구조를 설계하고, 추가적인 신고 세부방법에 대한 설계를 덧붙이고자 한다.
최근 상용화를 앞두고 국제적으로 활발히 연구되고 있는 완전 자율주행 자동차는 기존의 자동차에 비해 이동하는 시간을 활용할 수 있는 가능성이 높아져 생활공간이 될 것이라고 기대되면서 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성에 대한 중요성이 매우 높아졌다. 완전 자율주행 자동차에서의 경험이 이동하는 목적을 넘어 생활공간에서 느끼는 만족으로 충족되기 위해서는 실내행위를 지원하는 공간이 조성되어야 한다, 이를 위해 실내공간에서의 사용자의 행위 유형이 무엇인지에 대한 고찰이 필요하다. 이러한 중요성에도 불구하고, 현재까지 완전 자율주행 자동차를 대상으로 실내행위에 대한 정의를 규정한 논문은 국내에서 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 자동차 내 실내행위 범위를 분석 및 유형화하고, 실내공간 배치에 따른 실내행위와 자동차의 특수성을 종합적으로 고려하여 완전 자율주행 자동차의 실내공간 설계 가이드라인을 제시하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적 달성을 위해 국내외 자동차 제조사 및 부품사의 자율주행 자동차 콘셉트 사례분석, 인간의 생활행위 및 생활시간, 공간과 행위에 대한 소비자 니즈(needs) 관련 문헌을 분석하여 완전 자율주행 자동차 내에서 요구되는 행위를 분석하였다. 그 결과 실내행위는 '업무 및 학습', '가정생활 및 개인관리', '휴식', '취미 및 사교'로 유형화되었고, 도출된 결과를 기반으로 종합적인 실내공간 설계 가이드라인을 제시하였다. 본 연구는 실내공간 설계를 위한 새로운 방향성을 고안하여 제시하였다는 점에 의의가 있으며, 본 연구를 바탕으로 하여 일상의 생활시간을 보낼 수 있는 공간인 새로운 미래의 완전 자율주행 자동차의 실내공간 환경 조성이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.
대화 시스템이란 자연어를 이용하여 인간과 정보를 교환하거나 업무를 수행하는 프로그램이다. 자연언어는 인간이 사용할 수 있는 쉽고 효율적인 인터페이스이기 때문에 이를 이용한 대화 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 지금까지 주로 인식에 초점이 맞추어져 연구되어 왔던 계획 기반 대화 모델을 이용하여 발화하여 생성하는 시스템을 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계하고자 하는 대화 시스템은 사용자의 질의에 응답할 뿐 아니라 자신의 행위를 능동적으로 수행할 수 있는 협조적 대화 시스템이다. 또한 대화의 효율성을 고려하여 사용자가 필요로 하는 정보를 능동적으로 제공하는 시스템이다. 대화의 효율성을 고려한 발화를 위해 본 논문에서는 새로운 시스템의 행위를 정의하여 실제 가능한 대화 예를 보이고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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