위치기반서비스와 같은 응용분야에서는 이동객체를 저장ㆍ관리하고 처리할 수 있는 데이터베이스 관리시스템이 중요하다. 본 논문에서는 이동객체 데이터베이스 관리시스템 중 질의를 처리하기 위하여 기존의 연구들을 바탕으로, 기본적으로 제공되어야 하는 이동객체 데이터 형과 연산자를 정의한다. 또 정의된 데이터모델을 이용하여 이동객체 컴포넌트를 개발한다.
첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.
지리 정보 시스템의 사용 범위가 확대되면서 다른 지리 정보 시스템에서 사용하는 유용한 공간 데이터에 대한 공유의 필요성이 높아졌다. 그러나. 기존의 지리 정보 시스템들은 서로 다른 형태의 공간 데이터 모델과 인터페이스를 사용하기 때문에 데이터의 공유가 어려운 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 표준 공간 데이터 모델과 인터페이스를 정의한 OpenGIS 표준 명세가 제안되어 널리 사용되고 있으며 앞으로도 그 활용이 확대될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 오디세우스 객체관계형 DBMS를 기반으로 한 OpenGIS 시스템인 오디세우스/OpenGIS를 설계하고 구현한다. 오디세우스/OpenGIS는 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, OpenGIS 표준 명세 중 SQL 표준 명세를 지원하여 SQL 환경의 지리 정보 시스템 응용 프로그램들이 오디세우스 객체 관계형 DBMS를 사용할 수 있도록 한다. 둘째, OpenGIS 표준 명세 중 OLE/COM 표준 명세를 지원하여 OLE/CON 환경의 지리 정보 시스템 응용 프로그램들이 오디세우스 객체 관계형 DBMS를 사용할 수 있도록 한다. 셋째, OpenGIS 표준 명세에서 정의한 지리 정보 시스템의 기능과 DBMS를 밀결합하여 시스템의 안정성을 높인다.
컴포넌트 기반 개발 방법론이 지향하는 목표는 독립적으로 개발된 컴포넌트들을 소스 수정 없이 바이너리 형태로 조립하여 소프트웨어를 개발하는 것이다. 그러나 기존 컴포넌트 모델 기반으로 개발된 컴포넌트들은 자신이 제공하는 서비스에 대해서는 그 사용계약을 독자적인 인터페이스를 통하여 정의하는 반면, 하위 컴포넌트와의 연동은 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스에 따르는 코딩을 통해 이루어진다. 이러한 컴포넌트 모델들은 다계층 구조로 개발되고 있는 현대 엔터프라이즈 정보시스템에서 상위 컴포넌트들이 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스에 정적으로 단단히 결합되는 문제점을 갖고 있다. 따라서 하위 컴포넌트에 의존하지 않는 간단한 GUI용 컴포넌트들만 재사용되고 비즈니스 논리를 처리하는 중간 계층 컴포넌트들의 재사용율은 지극히 낮은 실정이다. 본 논문은 하위 컴포넌트가 정의한 인터페이스 규격에 따르는 대신 독자적으로 호출규격을 정의하여 사용하고 이에 대한 메타데이터를 공개함으로써 독립적으로 개발된 바이너리 컴포넌트들간의 연동을 보장하는 새로운 컴포넌트 모델을 제안하고 이 모델에 따라 개발된 컴포넌트들을 조립하는 방법을 제안하였다. 또한 이들을 구현함으로써 이미 개발된 컴포넌트를 실제 소스 수정 없이 바이너리 코드 형태로 조립 가능한 것을 증명하였다.
음성 인식기를 대기모드에서 동작 모드로 전환하기 위해 발화하는 짧은 단어를 기동어(Wake Up Word, WUW)라고 하며, 음성 인식기를 실제로 사용하는 사용자가 지정한 기동어를 사용자 정의 기동어라고 한다. 본 논문에서는 이러한 사용자 정의 기동어를 인식하기 위해 기존의 Gaussian Mixture Model-Hidden Markov Model(GMM-HMM) 기반의 시스템, Linear Discriminant Analysis(LDA)를 적용한 LDA-GMM-HMM 기반의 시스템과, LDA-GMM-HMM 모델에서 GMM을 Deep Neural Network(DNN)로 대체한 LDA-DNN-HMM 기반의 시스템을 제작하고 각 시스템의 사용자 정의 기동어 인식 성능 및 비기동어 거절 성능을 비교한다. 또한 기동어 인식기의 체감 성능을 향상시키고자 각 모델에 threshold를 적용하여 기동어 인식 실패율을 약 10 % 수준으로 감소 시킨 후에 비기동어(non-WUW)의 거절 실패율을 비교 평가한다. Threshold 적용시에 LDA-DNN-HMM 기반의 시스템의 경우 기동어 인식 실패율 9.84 % 수준에서 비기동어 거절 실패율이 0.0058 %의 인식 성능을 나타내어 LDA-GMM-HMM 시스템 보다 약 4.82배 향상된 비기동어 거절 성능을 나타낸다. 이러한 결과는 본 논문에서 제작한 LDA-DNN-HMM 모델이 사용자 정의 기동어 인식 시스템을 구축하는데 효과적임을 입증한다.
네트워크를 통해 어플리케이션을 임대해주는 정보시스템 서비스 모델인 ASP 모델이 IT 시장에서 새로운 비즈니스 모델로 등장하였다. 그러나 ASP 모델은 기존의 정보시스템 모델에 비해 특정 서비스에 많은 서비스제공자가 임시적으로 결합되고, 정보자산이 공중망과 데이터센터에 위치하는 특징을 가지고 있다. 그러므로 ASP 서비스를 성공적인 수행하기 위해서는 ASP 사업자가 서비스의 제공능력이 있는지에 대한 인증활동과 ASP 서비스 도입 및 운영과정이 적절하게 이루어지고 있는가에 대한 감리활동이 요구된다. 따라서 본 연구는 ASP의 특징을 분석하고, ASP 인증ㆍ감리 프레임워크를 설계를 수행하고자 한다. 이를 위해, 기존연구를 바탕으로, 분류기준을 기술적 계층, 수명주기, 공급자/고객의 관점이라는 세 가지 차원에서 정의하며, 각각의 세부항목 및 내용을 정의하고자 한다.
국방 분야와 정보기술의 융합 가속화에 따라 군 원격교육체계에서도 혁신적 변화가 요구되고 있다. 즉, 네트워크중심 지식정보화로 발전하기 위해 표준, 상호운용성 등을 바탕으로 통합의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는, SOA 기반에서 동영상콘텐츠 서비스에 대한 운영모델과 운영시스템을 도출하여 군 원격교육체계에 대한 통합 혁신 발전 방향을 제시하고자 한다. SOA가 지닌 서비스 중심으로 프로세스 단위의 통합과 확장이 용이한 점을 이용하여, 동영상 서비스 플랫폼 구조를 정의하고, Imprimatur 모델을 바탕으로 서비스 체계를 도출한다. 이를 바탕으로, 운영모델에서는 동영상콘텐츠 서비스를 위해 생산모델, 중개모델, 소비모델에 따른 각 단계별 액터들의 역할을 정의하고, 운영시스템에서는, 운영모델을 바탕으로 동영상콘텐츠 서비스를 위해 필요한 기능을 제어하고 처리할 수 있도록 기능과 데이터를 정의한다.
본 논문에서는 현재 많은 산업 현장에서 자동 제어를 위한 시스템으로 사용하는 PLC를 대체하기 위한 시스템으로 RTOS 기반 시스템을 제안하였다. RTOS 기반 시스템은 PLC의 한계를 극복하고 시스템의 안정성곽 신뢰성을 보장하기 위한 방법으로 PC와 RTOS를 사용하는 시스템이다. 그리고 PLC 기반 시스템을 RTOS 기반 시스템으로 변환하기 위한 방법으로 시스템 모델을 통한 변환 방법을 제안하였고 변환 절차와 변환 방법을 설명하였다. 시스템 모델은 PLC 기반 시스템을 RTOS 기반 시스템으로 변환하기에 앞서 시스템을 상위 레벨에서 하위레벨로 태스크 단위로 분석한 것으로 시스템을 모듈 별로 정의하고 정의된 모듈의 동작을 태스크로 세분화하여 정의한 것이다. 모듈 별로 시스템을 제어하는 것은 PLC를 통한 제어에 비해 성능뿐만 아니라 기능적으로도 향상을 가져오고 추후 시스템의 수정이나 변화 시에도 더 유연하게 대처할 수 있다.
다양한 분야에서 활용되는 상황인지 시스템은 상황정보를 획득하기 위한 추상화 과정에서 규칙 기반의 인공기능 기술이 기존에 사용되었다. 그러나 서비스에 대한 사용자의 요구사항이 다양해지고 사용되는 데이터의 증대로 규칙이 복잡해지면서 규칙 기반 모델의 유지보수와 비정형 데이터를 처리하는데 어려움이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 많은 연구들에서는 상황인지 시스템에 기계학습 기술을 적용하였으며, 이러한 기계학습 기반의 모델을 상황인지 시스템에 사용하기 위해서는 주기적으로 학습 데이터를 제공해야 한다. 이에 기계학습 기반 상황인지 시스템에 대한 선행연구에서는 여러 개의 기계학습 모델을 적용하기 위한 학습 데이터 생성, 제공 등의 과정을 보였으나 제한된 종류의 기계학습 모델만을 적용 가능하여 확장성이 고려되어야 한다. 본 논문은 기계학습 기반의 상황인지 시스템의 확장성을 고려한 기계학습 모델의 학습 데이터 생성 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 시스템의 확장성을 고려하여 기계학습 모델의 요구사항을 반영할 수 있는 학습 데이터 생성 모델을 정의하고 학습 데이터 생성 모듈을 바탕으로 각각의 기계학습 모델의 학습 데이터를 생성하는 것이다. 시스템의 확장성의 검증을 위해 실험에서는 노인의 건강상태 알림 서비스를 위한 심박상태 분석 모델을 대상으로 한 학습데이터 생성 스키마를 기반으로 학습데이터 생성 모델을 정의하고 실환경에서 정의된 모델을 S/W에 적용하여 학습데이터를 생성한다. 또한 생성된 학습데이터의 유효성을 검증하기 위해 사용되는 기계학습 모델에 생성한 학습데이터를 학습시켜 정확도를 비교하는 과정을 보인다.
최근 다양한 시스템의 상태를 추정하는데 시스템의 운동 특성을 모델링하는 기법이 많이 연구되고 있다. 이 기법은 시스템의 운동 특성을 수학적으로 모델링하는 것으로 모델링의 정확도에 따라 시스템의 상태 추정 정확도에 많은 영향을 미치게 된다. 따라서 본 논문에서는 표적의 기동 특성을 모델링하고 표적의 현재와 과거의 상태를 이용하여 정의된 기동 모델 중 적합성을 판단하는 기법을 제시하며 시뮬레이션을 통하여 기동하는 표적의 모델을 정확하게 판단하는지를 검증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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