• Title/Summary/Keyword: 시-공간 추론

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공간 데이터베이스에서의 위상-방향 관계에 대한 추론 (Reasoning about Topological-Directional Relations in Spatial Databases)

  • 황환규;문현수;정호영
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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    • pp.165-167
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    • 1999
  • 공간 관계는 공간 데이터베이스에서 질의 최적화를 위해 중요한 역할을 한다. 만일 공간 객체간의 공간 관계를 미리 알 수 있다면, 비용이 많이 드는 질의 처리는 피할 수 있다. 공간 데이터에 대한 공간 관계의 질의를 효과적으로 답하기 위해서는 각 공간 객체들의 공간 관계 파악이 중요하다. 그러나 방대한 양의 공간 데이터에 대하여 객체간의 모든 공간 관계를 저장한다는 것을 사실상 불가능하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 자주 사용하는 공간 관계를 저장하고 자주 사용하지 않는 관계는 필요시 생성하는 것이 효율적이다. 본 논문에서는 공간 관계가 일부 주어졌을 때 주어진 공간 관계로부터 새로운 공간관계를 추론하기 위한 공간 관계 추론 규칙을 제시하고자 한다.

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지능형 서비스 로봇을 위한 온톨로지 기반의 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 (Ontology-Based Dynamic Context Management and Spatio-Temporal Reasoning for Intelligent Service Robots)

  • 김종훈;이석준;김동하;김인철
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권12호
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    • pp.1365-1375
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    • 2016
  • 일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.

사례기반 추론방법을 적용한 공간분석 시스템 (Development a Spatial Analysis System using the Case-based Reasoning Approach)

  • 오규식;최준영
    • Spatial Information Research
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    • 제9권2호
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    • pp.171-184
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    • 2001
  • 현재 진행중인 정보화의 추세 속에서 도시계획 과정에서의 의사결정을 지원하기 위해 다양한 지식기반 공간분석 시스템이 개발되었으나 비구조화된 도시계획 문제의 특성으로 인해 그 적용이 어렵다. 이같은 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 사례기반 추론에 의한 공간분석 시스템을 개발하고 이를 택지개발사업시 토지이용계획 과정에 도입하여 그 활용 가능성을 탐색해 보았다. 사례연구를 통한 실험의 결과, 개발된 공간분석 시스템의 적용 가능성이 확인되었다. 그러나 보다 충분한 양의, 건전한 내용의 사례 축적이 병행된다면 더욱 효과적인 추론을 수행할 수 있을 것이다.

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자동차 사고 재구성 전문가 시스템의 설계 (A Design of Expert System for Reconstruction of Automobile Collision Accidents)

  • 김현경
    • 지능정보연구
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    • 제4권2호
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    • pp.35-44
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    • 1998
  • 자동차 사고 재구성이란 사고 상황으로부터 가능한 모든 정보를 수집, 분석하여 사고 거동 및 원인을 규명하는 작업을 의미한다. 본 논문에서는 자동차 사고 재구성에 직접 적용이 가능하도록 개발된 범용성의 정성적 충돌 전문가 시스템의 Prototype을 소개한다. 이 시스템은 충돌 전 물체의 운동 방향과 공간에서의 정보가 주어졌을 때, 충돌로 인한 물체의 순간적인 운동을 정성적으로 예측한다. 분야 모델은 정성적 충돌 이론과 정성적 계산을 제공하는 정성적 수학의 지식 베이스로 구성된다. 충돌로 인한 물체의 운동을 해석하는 데 있어, 충돌 전 물체의 운동 방향과 충돌시의 기하학적 배치사이의 상호 작용을 분석하는 것이 그 핵심을 이루고 있다. 본 논문에서는 그 상호 작용을 밝혀 내어 정성적 표현 방식에 의거하여 해석하는 충돌 이론을 소개하였다. 추론 기관을 설계하는데 있어서는 동력학 정보뿐만 아니라 공간 정보를 추론하기 위한 기법이 제시되었다.

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삼각형 소속함수로 구성된 퍼지시스템의 고속 퍼지추론 알고리즘 (Fast Fuzzy Inference Algorithm for Fuzzy System constructed with Triangular Membership Functions)

  • 유병국
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제12권1호
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    • pp.7-13
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    • 2002
  • 퍼지이론의 응용은 대부분 퍼지추론을 이용하는 것이다. 그러나 퍼지추론은 입력변수의 수가 많아지거나 각 입력변수에 많은 수의 퍼지라벨을 설정할 경우 그 추론에 필요한 계산시간이 많아지게 되며 이러한 것은 컴퓨터 연산의 대수곱(arithmetic product)의 수에 의해 결정된다. 더구나 퍼지추론의 응용이 가장 활발한 퍼지제어분야에서는 이러한 추론시간은 실제 시스템에 적용 시 가장 큰 제약조건이 된다. 특히, 마이크로프로세서를 이용하거나 PC-based 제어기를 설계할 때 이러한 추론시간은 매우 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 이러한 추론시간을 효율적으로 줄이기 위해, 즉 추론 시 필요로 하는 곱 연산의 수를 줄이기 위하여 삼각형 소속함수를 이용하는 퍼지시스템에 적용 가능하며 정보의 손실이 발생되지 않는 간단한 고속 퍼지추론 알고리즘을 제안한다. 이것은 퍼지추론 시 입력상태공간의 분할과 간단한 기하학적 해석을 통해 얻어지는 것이며 결과적으로 퍼지규칙의 수를 줄이는 것과 같다.

GIS를 이용한 배전설비고장예측 알고리즘의 구현 (Implementation of Distribution Outage Prediction Algorithm Using GIS)

  • 배명석
    • 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국공간정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.89-94
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    • 2002
  • 본 논문에서는 배전분야 설비관리 시스템을 대상으로 배전설비 고장시 GIS 기능을 이용하여 고장설비를 예측할 수 있는 방법과 구현 실례를 소개하고자 한다. 배전설비관리를 위한 지리정보 데이터 모델은 가공과 지중, 전기와 비전기, 점형과 선형의 특성을 가지는 배전설비의 특성을 분석하여 모델링된다. 모델링의 결과 생성된 데이터베이스는 실세계에 존재하는 대부분의 객체에 대한 정보를 포함하고 있으므로 매우 크고 그 구조 또한 복잡하다. 그러므로 응용프로그램이 필요로 하는 데이터를 추출하기 위하여 많은 시간이 요구된다. 그러나 고장복구업무를 위한 시스템은 사용자의 만족도를 위하여 추론의 정확성과 더불어 응답속도를 최소화하는 것이 필수조건이다. 이를 위하여 GIS 데이터베이스 모델을 좀 더 개량할 필요가 있으며, 본 논문에서는 이에 대한 한가지 방안으로 배전설비의 GIS 모델의 축약된 형태인 관계형 데이터베이스 모델을 제시한다. 고장점 추론은 이렇게 만들어진 축약모델을 이용하여 진행되며 고장신고 고객별로 회선, 개폐기, 변압기, 인입주 등 정보를 추출하고 추출된 설비들의 계통상 위치의 유사성을 추론하여 최종 예측점을 파악한다.

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비즈니스 프로세스 상황인식추론모델 설계 (Context-Awareness Reasoning Model for Business Process)

  • 박의수;유관종
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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    • pp.241-244
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    • 2011
  • 유비쿼터스 환경에서는 무선 네트워크 연결의 불안정으로 발생되는 비즈니스 프로세스의 부분 연결문제를 관리하는 네트워크 상황정보와 개인 취향 정보, 사무 환경 정보들을 지능적으로 취합, 상황분석, 및 관리하는 서비스 개발이 요구된다. 본 논문에서는 비즈니스 프로세스의 유연한 상황정보 추론을 위하여 온톨로지 기반 상황인식 구조인 상황인식 추론 시스템을 제안하였다. 가상공간에 대한 구조를 정의하고 재사용이 가능한 컴포넌트로 일반적인 상황인식 메커니즘을 제공함에 따라 어플리케이션 개발 시 가상공간에서 상황인식 어플리케이션 구현에 대한 비용을 절감하고 복잡성을 줄여 확장성을 갖게 되었다.

Knowledge Based New POI Recommendation Method in LBS Using Geo-Ontology and Multi-Criteria Decision Analysis

  • Joo, Yong-Jin
    • 대한공간정보학회지
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    • 제19권1호
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    • pp.13-20
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    • 2011
  • 위치 기반 서비스는 사용자 중심의 위치를 기반으로 한 정보 서비스이며 유비쿼터스 시대에 있어서 핵심적인 엔진으로서 논의되어져오고 있다. 본 연구의 목적은 다중 의사 결정 기법을 통해 이동 단말 사용자의 위치 정보와 공간적 선호도를 반영한 새로운 온톨로지 추론 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 POI 검색을 위한 온톨로지 기반의 LBS 추론시스템을 개발하고 사용자의 상황인식정보와 개인적 특성 및 공간선호도에 따른 온톨로지로 구축을 하여 그 구현 결과를 보였다. 또한 사용자의 의사결정시 결정기준요소에 가중치 부여를 위한 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 위치 기반 서비스 방법을 제안하였다.

PSO 기반 최적화 다항식 RBF 뉴럴 네트워크 (Optimized Polynomial RBF Neural Networks Based on PSO Algorithm)

  • 백진열;오성권
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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    • pp.1887-1888
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    • 2008
  • 본 논문에서는 퍼지 추론 기반의 다항식 RBF 뉴럴네트워크(Polynomial Radial Basis Function Neural Network; pRBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델은 "IF-THEN" 형식으로 기술되는 퍼지 규칙에 의해 조건부, 결론부, 추론부의 기능적 모듈로 표현된다. 조건부의 입력공간 분할에는 HCM 클러스터링에 기반을 두어 구조가 결정되며, 기존에 주로 사용된 가우시안 함수를 RBF로 이용하고, 원뿔형태의 선형 함수를 제안한다. 또한 입력공간 분할시 데이터 집합의 특성을 반영하기 위해 분포상수를 각 입력마다 고려하여 설계함으로서 공간 분할의 정밀성을 높인다. 결론부에서는 기존 상수항의 연결가중치를 다항식 형태로 표현하는 pRBFNN을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 평가하기 위해 Box와 Jenkins가 사용한 가스로 시계열 데이터를 적용하고, 기존 모델과의 근사화와 일반화 능력에 대하여 토의한다.

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공간시계열 모형의 칼만필터 추정과 예측 (Kalman-Filter Estimation and Prediction for a Spatial Time Series Model)

  • 이성덕;한은희;김덕기
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제18권1호
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    • pp.79-87
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    • 2011
  • 공간적, 시간적으로 퍼져나가는 전염성이 강한 질병인 수두자료를 이용하여 공간 시계열 자료를 분석하는데 있어 일반적으로 알려진 ARIMA 모형에 적합하여 분석을 행하면 공간적인 정보를 반영하지 못하기 때문에 기존에 시간만을 고려한 시계열 분석방법에 공간통계의 공간적 정보를 반영한 공간시계열 모형을 고려한다. 공간시계열 모형에서 공간의 위치 및 영향은 시계열 모형에 공간적 정보로써 가중치행렬을 더 함으로써 처리 가능해진다. 가중치행렬은 지리적으로 인접한 지역일수록 공간의존도가 높다는 것을 반영한 것이며 공간시계열 모형의 연구에서 가중치행렬은 인접한 지역들은 동일한 영향을 줄 것이라 가정하였다. 따라서 본 논문에서는 공간시계열 모형인 STARMA 모형과 STBL 모형에 대한 식별방법, 통계적 추론 및 예측력 비교에 대해 연구하였고 특히, 모수추정의 알고리즘 비교와 공간시계열 모형의 예측력 비교를 통해 Kalman-Filter 방법의 우수성을 보이고자 한다.