본 논문에서는 개미의 습성을 연구하여 만들어진 ACS 알고리즘(Ant colony System)을 안정된 결혼문제(SMP: Stable Marriage Problem) 에 적용한 새로운 해결방법을 제시 한다. Gale-Shapley 알고리즘은 안정된 결혼문제(SMP)의 뿌리가 되는 알고리즘으로 오래전부터 실세계에서 연구 및 활용되었다. 본 논문에서 실험의 주제는 같은 수의 남성과 여성을 어떻게 짝을 지어주어야 그들의 선호도를 최대한 반영하여 전체적으로 만족도가 최대가 될 수 있는지를 찾는 것이다. Gale-Shapley 알고리즘은 양성이 아닌 한쪽 성을 중심으로 만족도를 최대화하는 매칭(Matching)을 ��아낼 수 있다. 본 논문에서는 ACS를 적용하여 SMP의 해결을 위한 새로운 해법을 찾아보고자 한다. 이 방법은 남성최적 및 여성최적 뿐만 아니라 양성 최적 및 성균형 최적 매칭을 찾아내는 방법이다. 실험 결과 제안된 방법이 다른 최신의 방법과 비슷한 좋은 결과를 냄을 알 수 있었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 정적 및 동적인 상황 정보의 양이 무한대로 늘어나게 됨에 따라, 추천서비스에 있어서 정보 과부하 문제와 프라이버시 침해 문제가 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서버와의 교신 없이 고객 중심의 자체적인 정보처리와 고객들간 직접 커뮤니케이션을 통하여, 효율적이고 안전한 정보 획득이 가능하도록 P2P방식의 협업을 통하여 선호도가 유사한 다른 고객들의 상품에 대한 평가정보가 전달되는 추천서비스를 제안하였다. 제안한 추천방식은 협업필터링의 기본 법칙을 따르고 있지만, 현재 센서 네트워크에 접속해 있는 전체 고객를 대상으로 이웃 고객을 탐색하는 방법대신에 목표 고객 주위의 가까운 이웃을 지역적으로 탐색하는 방법을 채택하여 성능의 저하없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간 추천이 가능하도록 하였다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 프로토타입의 통합 네트워크 시스템의 구현을 통해 실세계 상점에서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 활용 가능성을 제시하였다. 마지막으로 실제 모바일 회사의 데이터를 이용한 실험을 통하여 그 특징을 제시함으로써 향후 유비쿼터스 서비스 애플리케이션의 범용적인 추천모델을 제공하고자 한다.
논문의 저자는 일반적으로 저자명으로 표현되며, 저자명을 통한 저자의 표현 및 관련 논문의 검색은 해당 시스템의 정확률과 재현율을 저하시키게 된다. 이는 같은 저자명을 적는 여러 다른 형태가 존재할 뿐만 아니라, 같은 저자명으로 논문에 기술되었으나 실제 서로 다른 사람일 수 있기 때문이다. 이 문제의 해결을 위해서는, 논문의 저자로 출현하는 동일한 인명 표현을 실세계의 서로 다른 개체로 구분하는 저자 식별처리가 필요하다. 기존 저자 식별의 자질로, 논문의 기본 서지 항목들인 저자, 논문제목, 출처 등이 사용되었으나, 저자 식별 성능 개선을 위해서는 새로운 자질의 도입이 요구된다. 이 연구에서는 한 개인의 고유 식별자로 기능할 수 있는 저자의 전자메일주소 자질을 저자 식별 문제에 적용하고자 한다. 이를 위해 논문원문으로부터의 저자 메일주소의 추출 문제를 다루고, 추출된 메일주소 자질이 저자 식별에 미치는 영향을 대용량 테스트셋을 통해 평가하고 분석한다.
복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 에이전트 기반 시스템은 환경에 대한 감지 및 반응이라는 간단한 작동방식을 가지는 다중 에이전트 시스템과는 다르게 접근되어야 한다. 본 논문에서는 가상 생산 환경을 응용 분야로 하여 복잡한 의사결정과 협상 환경을 위한 다중에이전트 시스템을 구현하는 과정에서 발생하는 연구이슈를 정리하고, 이들을 해결하는 하나의 사례를 제시한다. 가상 생산 환경은 다수 조직치 존재, 자원제약의 문제, 시간이 제한된 상황에서의 일정 계획 문제 등 복잡한 의사결정과 협상 환경의 전형적인 요소를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서, 본 연구는 시간제약하에서의 외부협상 및 내부협력을 위한 프로토콜을 개발하고, 실세계의 시간제약을 만족하는 범위에서 최적화모형과 휴리 스틱모형을 상황적으로 적응하는 체계를 제시하며, 에이전트간의 소통 메시지를 이들 의사결정모형으로 모형화하는 과정을 예시한다.
차세대 IT유망 교육 분야로 지능로봇 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 지능로봇은 실세계의 인간 세계와 가장 근접한 환경을 많이 고려하고 있기 때문에 인간의 행위 혹은 판단 능력을 기능으로 제공할 수 있어야 한다. 이와 같은 이유로 최근 로봇 교육은 다양한 하드웨어 형태의 로봇뿐만 아니라, 많은 기능을 포함한 서비스 컴포넌트 아키텍처 형태의 소프트웨어 로봇 개발 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 RDS를 이용한 창의적 문제해결 학습방법에 관하여 제안한다. RDS는 소프트웨어 모듈로서 지능로봇을 제어하거나 프로그램하기 위한 소프트웨어 도구이다. 지능로봇 통합 개발 표준화를 고려한 컴포넌트 프레임워크를 활용하여 다양한 지능로봇의 형태와 여러 환경을 3차원 공간의 시각적 시뮬레이션 환경으로 제공하고 교육시간과 적은 비용으로 지능로봇 실험 환경을 제공할 수 있다.
일반적으로 국지적 탐색에서 최적해를 획득할 가능성은 가능한 많은 이웃해를 생성하면서 반복 수를 늘릴수록 높아지나 긴 탐색시간이 소요된다. 따라서 한정된 시간 내에 최적해를 효율적으로 찾기 위해서는. 적절한 수의 이웃해를 생성하되, 탐색의 질을 높일 수 있는 이웃해를 선별해서 생성하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 국지적 탐색기법을 적용하여 부하평준화 문제를 해결할 때, 탐색의 효율을 향상시킬 수 있는 이웃해 선정 기법을 제안하고, 실세계 데이타를 대상으로 그 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안하는 이웃해 선정 기법은 확률적 선별에 기반 한 방법으로서, 탐색의 질을 개선시킬 가능성에 대한 추정치를 기준으로 부여된 확률에 따라 이웃해를 선별하여 생성하는 기법이다. 대상 문제에 국지적 탐색기법으로 tabu 탐색과 simulated annealing를 적용한 실험에서, 무작위 또는 그리디 선별에 기반 한 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
최근 포털 사이트들을 중심으로 거리 기반의 파노라마 영상 서비스(Street-Level Imagery, SLI)가 제공되고 있다. SLI는 거리상에서 실세계를 바라보는 것과 동일한 영상으로 매우 직관적이고 상세한 정보 제공이 가능하다. 이러한 특성을 가지는 SLI는 타 공간정보와 합성을 통하여 활용성이 더욱 증대될 수 있다. 하지만, 서로 다른 공간정보 데이터셋을 합성할 경우 실세계의 동일 객체가 서로 다른 위치에 표현되는 위치 편차 문제는 합성의 품질을 저하시키는 요인이 된다. 따라서 본 연구는 SLI를 현재 가장 널리 활용되고 있는 2D 지도와 합성하기 위한 상호간의 위치 편차 제거를 목표로 한다. 위치 편차 제거는 (1) 컨트롤 포인트 쌍 탐색을 위한 SLI 촬영 궤적과 2D 지도의 도로 레이어간 교차로 매칭, (2) 경향성 분석을 통한 부정확한 컨트롤 포인트 쌍 제거, (3) 정확한 컨트롤 포인트 쌍을 이용한 국지적 조정 등의 세부 프로세스를 포함한다. 또한, SLI를 포함하는 합성 결과에 적합한 정확도 평가 방법을 제시하고, 이를 통하여 위치 편차 제거의 효과를 검증한다.
학교교육개선을 위한 방안으로서 융복합교육에 대한 사회적 관심이 증가하는 가운데 본 연구에서는 2009 개정 수학과 교육과정에 따른 중학교 1학년 수학교과서 13종에 수록된 실세계 기반의 과제 880개를 대상으로 융복합 맥락 차원 및 융복합 방식 차원과 관련하여 과제 구성상의 특징을 분석하였다. 분석 결과, 융복합교육의 맥락 차원에서는 개인적 맥락이 가장 많이 나타났고, 융복합 방식 차원에서는 타 교과의 제재가 수학 문제해결과 직접적인 관련이 없거나 단순하게 설명문 형식으로 제시되어 있는 순차모형의 과제가 가장 높은 비율로 나타났다. 이와 같은 분석결과는 수학교과를 통해 학습자의 융복합적인 역량을 함양하고 문 이과 통합을 통해 융합적 사고를 증진시키려는 목표를 달성하기에는 현행 교과서의 구성이 매우 제한적임을 보여주는 결과로써, 학습자가 살아갈 미래사회와 세계사회 맥락에서의 탐구가 가능한 과제 개발이 필요함을 시사한다. 이러한 맥락에서 타 교과의 지식 및 사회적인 쟁점과 수학교과를 융복합교육의 관점에서 보다 의미 충실하게 연결할 수 있는 과제 개발에 대한 시사점을 제안하였다.
다목적 함수 최적화 문제(Multi-objective Optimization Problems : MOPs)는 공학적인 문제를 풀고자 할 때 자주 접하게 되는 대표적인 문제 중 하나이다. 공학자들이 다루는 실세계 최적화 문제들은 몇 개의 경합하는 목적 함수(objective function) 들로 이루어진 문제일 경우가 많다. 본 논문에서는 다목적 함수 최적화 문제의 정의를 소개하고 이 문제를 풀기 위한 몇 가지 접근법을 소개한다. 먼저 서론에서는 파레토 최적해(Pareto optimal solution) 의 개념을 이용한 기존의 최적화 알고리즘과 이와는 달리 게임 이론(Game Theory) 으로부터 도출된 최적화 알고리즘인 내쉬 유전자 알고리즘(Nash Genetic Algorithm Nash GA) 그리고 본 논문에서 제안하는 공진화 알고리즘의 기반이 되는 진화적 안정 전략 (Evolutionary Stable Strategy : ESS) 의 이론적 배경을 소개한다. 또 본론에서는 다목적 함수 최적화 문제와 파레토 최적 해의 정의를 소개하고 다목적 함수 최적화 문제를 풀기 위하여 유전자 알고리즘을 진화적 게임 이론(Evolutionary Game Theory : EGT) 에 적용시킨 내쉬 유전자 알고리즘과 본 논문에서 새로이 제안하는 공진화 알고리즘의 구조를 설명하고 이 두 가지 알고리즘을 대표적인 다목적 함수 최적화 문제에 적용하고 결과를 비교 검토함으로써 진화적 게임 이론의 두 가지 아이디어 내쉬의 균형(Equilibrium) 과 진화적 안정전략 에 기반한 최적화 알고리즘들이 다목적 함수 문제의 최적해 를 탐색할 수 있음을 확인한다.
본 연구의 목적은 기초학력 진단-보정 시스템을 사용자 친화적인 시스템으로 활용 보급될 수 있도록 학생의 관점에서 어포던스(행동유도성)의 문제점을 파악하고 이를 개선하는데 있다. 이를 위해 본 시스템을 사용하는 초등학교 4학년~중학교 3학년 총 6명을 대상으로 사용자 테스팅을 수행하여 Hartson의 3가지 어포던스 관점에서 사용성 문제점을 살펴보고, 개선된 프로토타입을 도출하였다. 또한, 휴리스틱 평가를 통해 개선안을 평가해 봄으로써 최종 프로토타입을 제안하였다. 본 연구는 교육 시스템의 사용성 개선을 위해 3가지 어포던스 관점에서 평가를 수행함으로써 사용성 문제점을 개선하는 방법에 대한 시사점을 제공하였다는데 의의가 있다. 시험 문제 제시 방법, 시험 점수 등 시스템의 주요 과업과 연결된 심각한 사용성 문제로 어포던스의 개선을 통해 오프라인(실세계)과 동일한 환경에서 시험이 시행될 수 있도록 함으로써 교육적 효과를 높일 수 있도록 기여하였다는데 본 연구의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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