사례 기반 계획 시스템은 과거의 유사한 사례 계획들을 이용함으로써 새로운 문제를 위한 계획을 효율적으로 생성할 수 있다. 하지만 대부분의 기존 사�� 기반 계획 시스템들은 사례 검색 및 사례 일반화를 위한 제한적 기능들만을 제공할 뿐만 아니라, 계획 생성과정에 사용자 참여를 허용하지 않는다. 이러한 문제점들을 극복하기 위해, 본 논문에서는 새로운 사례 기반 계획시스템인 JCBP를 제안한다. 본 논문에서는 먼저 JCBP 시스템의 설계와 구현에 대해 설명하고, 실험을 통해 JCBP시스템의 성능을 분석한다. JCBP 시스템은 효율적인 메모리 사용과 사례 검색을 위해 각 도메인의 동일한 작업목표를 가진 사례들을 개별 사례베이스로 그룹화하고, 이들에 대한 색인들을 유지한다. 도 이 시스템은 문제모델로부터 자동으로 추출한 휴리스틱 지식을 사례 검색과 적응 단계에 이용하며, 목표 회귀를 통한 사례 일반화 기능을 제공한다. 또한 JCBP 시스템은 대화형 모드를 통해 혼합 주도 계획 생성 기능을 제공한다. 따라서 사용자의 지식과 선호도를 이용할 수 있어, 계획 생성의 복잡도를 줄이고 사용자의 만족도를 높일 수 있다.
채팅로봇이란 인간과 기계가 서로 대화를 하는 컴퓨터 프로그램이다. 그 목표는 나와 대화를 하고 있는 상대방이 실제 인간인 것처럼 생각하도록 하는 것이다. 오늘날도 이 목표를 달성하기 위해 많은 연구자들이 노력하고 있으며, ELIZA, Julia, ALICE, 심심이 등 많은 채팅로봇이 개발되어 일반 사용자들에게 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지 개발된 많은 종류의 채팅로봇은 대부분 단순 패턴매칭 방식을 사용하고 있으며 이는 기존에 정의된 적절한 응답을 출력하는 것에 불과하다. 본 논문에서는 인터넷을 통해서 채팅할 때 사용하는 여러 형태의 통신어를 처리할 수 있는 방법을 제시하고 입력된 문장에 대해 형태소 분석과 품사부착을 통해 문장의 구조를 파악하고 분석된 구조를 토대로 모호한 문장의 패턴을 인식하여 인식률을 높이는 형태이다. 채팅로봇은 인터넷 업계에서 단순한 대화상대뿐만 아니라 특정 주제를 가진 홈페이지 또는 각종 쇼핑몰에서 다방면으로 그 활용도가 높기 때문에 성능이 높은 채팅로봇을 제작하여 사용한다면 사용자의 편의를 향상시키는 데에 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문은 사용자 및 동적환경의 변화를 파악하고 분석된 정보를 바탕으로 최적화된 경로를 제공하기 위한 시스템을 멀티에이전트를 이용하여 해결하고자 하였다. 멀티에이전트를 통해 설정된 목표를 찾아가는 먹이추적 문제에 적용하였고 현실 세계와 흡사한 무한 공간 환경에서 알고리즘의 성능을 실험하였다. 적용된 환경의 모델은 순환구조(circular)형 격자 공간이라는 새로운 실험 공간으로 방향 벡터 함수 알고리즘을 통해 새롭게 멀티에이전트의 목표를 획득하기 위한 해법이다. 기존의 연구와 비교하여 먹이의 효율적 포획, 에이전트간의 충돌문제 해결에 대한 새로운 해법을 제시할 수 있었다.
동시 지원 사용자 수를 최대 목표로 하는 VOD와 같은 연속 매체 서버는 증가하는 사용자의 요구를 만족시키기 위해 디스크의 추가가 필요하다. 디스크 제조 기술의 급속한 발전으로 새로이 추가되는 디스크들을 이전의 디스크에 비해 저장용량과 전송 능력면에서 더 좋은 성능을 가진다. 그러나 이전의 저장 기법들은 각 디스크들의 성능차를 무시하고, 일률적인 분산 배치의 방법을 사용하였다. 또한, 디스크들간의 이질적인 환경을 고려한 다른 연구에서도 현재 주종을 이루고 있는 MZR(Multi Zoned Recording) 방식의 디스크들에 대한 고려가 부족한 게 현실이다. 본 논문에서는 이러한 이질적인 디스크간의 성능차와 MZR디스크의 특성을 고려한 ZBSR( Zone Bandwidth to Space Ration)를 사용한 배치 기법으로 디스크 자원을 효율적 사용하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운송 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.
영상 검색 시스템에서 공유망이나 저속 링크망 같은 통신망을 사용해 영상 DB를 조회하여 목표 영상을 결정하려는 경우 고화질 영상을 전송하게 되는 경우 전송 지연과 같은 문제점을 극복하기 힘들다. 본 논문에서는 다해상도의 영상 표현과 점진적 전송 방법을 통해 영상 검색 시스템의 성능 향상을 위한 브라우징 방법과 최적화 방법을 제안하였다. 제안된 통계적 모델 분석과 성능에 대하여 모의 실험을 통하여 성능 평가를 수행하였다. 여러 중간 해상도 계층을 사용하는 사용자-시스템간 대화형에 의한 검색 시스템은 단일 하위 계층을 사용하는 것보다 전송 지연 시간 측면의 큰 이득을 얻을 수 있음을 보였다.
SSD는 HDD와 다른 물리적 특성으로 인해 새로운 I/O 스케줄러를 요구하고 있다. 본 논문은 기존 CFQ 스케줄러가 SSD에서 어떤 성능을 보이는지 다양한 설정값 하에서 실험하고, 그 결과를 분석하여 SSD에서의 I/O 스케줄링 성능의 특징을 알아보고자 한다. 대상 설정값으로는 역탐색 제한 설정, FIFO 큐 내의 I/O 요청에 대한 만료 시간, I/O 요청 큐 별 할당 시간, 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간을 고려하였다. 이러한 설정값을 다양하게 변화시키며 여러 개의 I/O 벤치마크 프로세스를 동시에 수행한 결과, 역탐색 제한을 제거하면 처리량이 상승하지만 그 폭이 매우 적으며, I/O 요청 만료 시간에 대해서는 연관성을 찾지 못하였다. I/O 요청 큐 별 할당 시간과 동기적 요청 큐를 위한 대기 시간은 클수록 처리량이 상승함을 보였다. CFQ의 목표인 평등성은 항상 97% 이상 보장됨을 관찰할 수 있었다. 우리는 이러한 결과가 차후 평등성을 보장하는 새로운 SSD I/O 스케줄러의 연구를 위한 초석이 되리라 기대한다.
본 논문에서는 응용범위가 넓고 비교적 복잡도가 높은 화물운성 계획문제들을 대상으로 몇 가지 실험을 통해 대표적인 인공지능 계획방식인 부분순서 계획법과 그래프 계획법의 성능을 비교 분석하였다. 또 동시에 이러한 실험을 통해 DVO 및 LPVO와 같은 대표적인 제어전략들을 중심으로 이들이 그래프 계획법의 성능에 미치는 효과를 비교 분석하여 보았다. 본 연구의 실험을 통해서는 부분순서 계획법에 비해 그래프 계획법이 메모리 사용량이나 CPU 계산시간 면에서 월등히 우수한 성능을 보여주었으며 비교적 복잡도가 큰 계획문제에서도 좋은 결과를 보여주었다. 하지만 도출된 해 계획의 질적인 면에서는 부분순서 계획법이 대부분 최적의 해를 찾아낸 것에 반해 그래프 계획법은 사용된 제어전략과 최적화 방법에 따라 해 계획의 질이 크게 달라질 수 있음을 보였다. 한편 그래프 계획법에서는 부속목표 선택 전략인 DVO는 그 효과를 뚜렷이 보이지 못한 반면 동작 선택 전략인 LPVO는 도출된 해 계획의 질적인 면이나 계산속도 면에서 모두 뛰어난 효과를 보여주었다.
대한민국은 2022년부터 위성을 통한 GPS 측위 보강시스템인 SBAS의 본격 서비스를 목표로 연구개발을 진행 중에 있으며, 기존에 운용되고 있는 전국망 해양 DGPS국을 SBAS 기준국으로 활용하기 위한 방안을 모색하고 있다. 이런 이유에서 본 논문은 해양 DGPS국의 효과적인 공동 활용방안 제안을 위하여 SBAS 기준국의 요구기능과 성능을 분석하고, 해양 DGPS국과 비교하였다. SBAS는 관련 장비와 시설에 대한 검증이 엄격하고, 인증이 필수적이다. 따라서 본 논문에서는 해양 DGPS국이 SBAS 기준국으로써 SBAS 운영에 필요한 성능을 만족시키면서 해양 DGPS의 본래 기능과 성능, 표준 준수는 물론이고, 위성항법 시스템의 다원화에 유연하게 대응할 수 있도록 DGPS국의 구조를 설계하였다.
최근의 iterative detection and decoding (IDD) 기법에서의 soft 복호화방식은, log-likelihood ratio (LLR) 값의 신뢰도를 높이기 위해 기존의 구복호화 (sphere decoding) 방식보다는 리스트를 형성하는 구복호화방식 (list sphere decoding : LSD)이 대두되고 있다. 기존의 구복호화 방식과는 달리 리스트 구복호화 방식은 그 성능의 우수함에도 불구하고, 여러 격자 포인트들을 검출해야 하므로 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio : SNR) 의 증가에 따른 복잡도의 이득을 거의 취할 수 없을 뿐만 아니라, 무엇보다 신뢰도가 높은 LLR 값을 얻는 데에 영향이 작은 포인트를 검출하는 경우도 생긴다는 점에서 비효율적인 측면이 있다. 이에 본 논문에서는 리스트 구복호화 검출방식의 효율성을 높이기 위해 LLR 값에 적은 영향을 미치는 격자 포인트들을 제거하는 방식에 대해 연구하였다. 본 연구의 목표는 MIMO 시스템에서의 기존의 리스트 구복호화 기법의 capacity와 실제 성능과 최대한 유사한 성능을 내면서도 그 복잡도를 현저히 줄이는 것이며, 구체적으로는 검출을 위한 초기 구반경의 최적화를 기반으로 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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