본 연구에서는 형상기억합금(SMA)을 응용한 스마트 액추에이터의 효율적 제어를 위한 통합 액추에이터-제어기 시스템 설계를 논의한다. 이를 위하여 두 개의 스마트 SMA 액추에이터 유닛과 함께 제어를 위한 싱글 칩 마이크로프로세서, 액추에이터 드라이버, 센서를 통합한 새로운 액추에이터-제어기 모듈을 설계하고 제작하였다. 제안된 시스템에서는 피드백 제어를 위해 모듈의 회전을 측정하는 6축 모션센서 칩과 SMA의 저항을 측정하는 회로를 포함한다. 실험을 통하여 액추에이터의 구동과 센서 신호와 통신을 확인하였고 이를 통하여 실제 액추에이터-제어기 시스템의 작동을 확인하였다.
사례기반추론(Case-Based Reasoning , CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제 해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제 해결 접근 방법이다. 사례기반설계는 사례기반추론을 설계에 응용한 방법으로 유사한 요구 조건하에서 설계된 과거사례를 설계에 참고 및 활용하는 방법으로 선박개념설계 등 여러 분야에서 활용하고 있다. 이러한 사례기반설계기법을 이용하여 효율적으로 고품질의 설계를 도출하기 위해서는 설계하고자 하는 대상의 설계상의 요구조건과 부합되는 사례를 적절히 선정해야 하고, 선정된 사례와 현 설계조건과의 차이점을 명확하게 인지하여 현 상황에 맞게 변용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 과거 사례 선정 기록을 활용하여 그 선정 경향을 기억기반학습기법을 이용하여 학습함으로써 새로운 설계 시 적절한 사례를 선정하는 인덱싱 기법을 제시한다. 사례기반설계의 전형적인 예인 선박개념설계에서 설계 시 참조용도로 사용할 실적선을 선정하는 문제에 적용하여 실험에 본 결과 decision tree 나 간단한 휴리스틱을 적용하여 참조사례를 제시한 방법에 비해 본 논문에서 제시하는 기억기반학습을 적용한 방법이 우수함을 확인하였다.
춈스키의 언어 이론에 따르면, 인간은 무한한 수의 어법에 맞는 문장을 말하고 이해할 수 있다. 언어 창조성이라고 하는 이러한 능력은 이상화된 언어 능력을 전제한다. 사람들이 실제로 언어를 사용하여 의사 소통을 할 때는 단기 기억이나 주의 집중이라는 인지 능력의 한계로 인해 이러한 창조성에 많은 제약이 따른다. 하지만 언어의 창조성은 이러한 언어 실행 능력과는 관계없는 순수 언어 능력을 고려할 때 이해된다고 춈스키는 주장한다. 충분한 시간과 기억 능력이 보장된다면, 인간 언어능력이 제약될 이유가 없다. 언어 창조성은 마치 덧셈을 하는 인간의 능력과 비교된다. 국민학교 산수를 공부한 학생은 덧셈을 할 수 있다. 덧셈 능력이 인간의 마음에 자리를 잡으면 어떤 숫자를 놓고도 덧셈을 할 수 있다. 물론 실제로 엄청난 숫자를 덧셈하는 데는 문제가 많다. 하지만 충분한 시간과 연필과 종이가 있다면 원칙상 어떤 숫자를 놓고도 덧셈을 할 수 있다. 본 논문에서는 필자는 이러한 언어 능력이 필요 이상 이상화되었음을 중앙 삽입형 문장들을 고찰함으로써 지적하고자 한다. 중앙 삽입형 문장 (center embedded sentences) 또는 양파 문장 (onion sentences) 들은 이상화된 언어능력의 측면에서는 문법적일지 모르지만 실제로 사람들은 이 문장들을 거의 사용하고 있지 않으며 거의 이해하고 있지도 않는 문장들이다. 그 이유는, 춈스키에 의하면, 비언어적 인지 능력의 제약 때문이다. 기억력이나 주의 집중력이 모자라서 그런 문장을 잘 쓰지 않지만 그런 조건이 따라 주면 그런 문장들이 무엇을 뜻하는 지 다 알 수 있다는 것이다. 따라서 이 문법적인 문장을 사용하지 않는다는 것이 언어 창조성에 대한도전이 될 수 없다고 그는 주장한다. 필자는 이 문장들이 단순한 단기 기억이나 주의 집중의 문제가 아니라 실제로 인간 언어 능력의 제약을 보여 줄 수 있는 인지적 조건들을 보여 주고 있다고 생각한다. 따라서 인간의 언어 능력이 무한수의 문장을 구성하고 이해할 수 있다는 주장은 언어 능력의 인지적 제약을 고려하지 못한 주장이다.
본 연구에서는 인터넷 트래픽 자료를 예측하는데 사용되는 Holt-Winters, FARIMA, AR-GARCH 모형을 트래픽 예측에 적용하여 각 모형을 성능을 비교하고자 한다. 각 시계열 모형에 대해 소개하고, 트래픽 자료의 특성인 장기기억 특성을 설명하는데 적합한 모형을 알아보기 위해 실제 트래픽 자료에 적용하여 예측 성능을 비교하였다.
시계열 데이터 모델링은 시간 간격의 길이에 따라 단기적인 패턴이 주로 반영된다. 특히, 모델에 마코프 가정을 적용하였을 경우 이전 시간의 값에 따라 현재값이 결정된다. 시계열 데이터의 장기적인 변화를 다루기 위해, 특정 길이의 순차적 패턴을 부호화 하고, 이를 상위 모델의 입력으로 사용하는 과정을 통해 추상화를 시도하고자 한다. 실제로 사람의 감각기억은 200~500 밀리초 가량의 짧은 기억 유지기간을 갖는데, 이 기간의 정보를 상위 처리기의 입력 단위로 보고자 하는 것이다. 이에 본 고에서는 에너지기반 모델링 기법을 이용하여 반복적으로 나타나는 순차적 패턴을 부호화 하는 방법을 제안한다. 이 부호화 방법은 시간 순서에 따른 패턴의 유사도를 이용하여 확률적으로 다음 패턴과의 관계를 표현할 수 있으며, 이는 향후 시계열 데이터를 간략하게 표현하여 분석 및 시각화에 도움을 줄 수 있다.
본 연구에서는 재무시계얼 자료의 변동성을 분석하는데 유용하게 쓰이는 멱변환 시계열 모형을 인터넷 트래픽 자료 특성 분석에 적용하여 효용성을 보이고자 한다. 트래픽의 특성인 장기기억(long memory)특성을 설명하기 위하여 멱변환 GARCH(PGARCH) 모형을 소개하고 기존의 GARCH 모형보다 더 유용함을 시뮬레이션과 실제 인터넷 트래픽 자료에 적합시켜 입증하였다.
본 논문에서는 영상처리용 16개의 처리기를 위한 다중접근기억장치(Multi-Access Memory System) 및 병렬처리기의 칩을 설계하였다. 다중접근기억장치는 병렬접근 메모리 시스템의 한 종류로서 영상의 픽셀 데이터값에 8가지 타입으로 동시 접근이 가능하다. 또한 일정한 간격을 두고 픽셀 데이터값에 접근하는 것이 가능하다. 다중접근기억장치가 내장된 병렬처리기는 실제로 2003년에 구현되어진 적이 있다. 하지만 고해상도 영상을 실시간으로 처리하기에는 그 성능이 미치지 못하였다. 이에 본 논문에서는 이전의 시스템의 메모리 모듈(Memory Module)과 처리기(Processing Element)를 추가 확장하여 보다 개선된 병렬처리 시스템을 설계하였다. 이 시스템은 이전의 시스템보다는 3배, 시리얼 시스템보다는 6배 빠른 속도로 모폴로지컬 클로징(Morphological closing) 알고리즘의 수행이 가능하다.
치유의 글쓰기는 자기 존재의 의미를 되새기며 내면의 깊은 정서를 표현하는 글쓰기이다. 최근 학술적 영역에서 치유의 기제로 장소에 관한 관심이 증가하고 있는 시점에서, 이 연구는 장소와 기억의 호혜성에 관한 논의를 중심으로 치유의 촉매로서 장소가 갖는 의미를 고찰하고 장소를 촉매로 한 치유의 글쓰기의 실제 사례들을 해석해 본 것이다. 이를 위해 '나를 키운 장소' 라는 글쓰기 주제를 추출하였고, 이를 현장에 적용하여 학생들의 글 자료들에 나타난 다양한 치유적 양태들을 해석하였다. 이 과정에서 치유의 글쓰기에서 강조되고 있는 바, 사람들마다 자신의 일생에서 가장 강한 영향으로 '기억되고 있는' 내면의 깊은 감정에는 언제나 그/그녀의 '장소'가 함께 한다는 사실과 그러한 장소가 글쓰기 과정에서 치유의 촉매로 기능하고 있음을 확인할 수 있었다.
1990년대 후반까지 줄곧 광고 시장 점유율 1위를 차지하던 신문광고가 2001년을 기점으로 광고 시장 점유율의 지속적인 하락세를 보이고 있다. 이는 인터넷과 같은 경쟁적인 뉴미디어가 급격히 성장하는 데 그 원인이 있을 뿐만 아니라, 신문의 광고효과를 산출하는 과학적 방법론이 부족하다는 데에도 그 원인이 있다. 이러한 문제의식에서 출발하여, 본 연구에서는 안구운동 추적(eyetracking)을 활용하여 신문광고의 노출효과를 측정했다. 이를 위하여, 기존 신문 구독자의 인구통계학적 분포에 따라 추출된 50명의 표본을 대상으로, 신문의 면내 광고별 체류시간을 헤드 마운트형 안구운동 추적기(head-mounted eyetracker)를 활용하여 측정했다. 실험 결과, 데이터의 95%가 기존의 주의-기억 단계를 따르는 순차적인 정보처리모델과 스타치 구독률 조사(starch readership reports) 결과와 안구운동 추적 결과와 일치했다. 하지만, 5%의 데이터가 주의와 기억 단계의 차이에 기인한 이월 효과(carry-out)로 순차적인 정보처리모델과 일치하지 않는 것으로 나타났다. 즉 5%가량이 광고를 보지 않았음에도 봤다고 표시했다. 또한, 기존에 스타치 구독률 조사와 같은 재인 측정 방법을 통하여 간접적으로 측정하였던 기존의 신문 광고 노출율(보통 30%)에 비하여, 직접 측정한 결과 60%에 달하는 광고 노출율을 보였다. 이는 기존의 인식과 달리, 스타치 구독률 조사가 단순 노출 정도가 아니라, 응답자의 선택적인 기억 결과를 측정한 것임을 보여준다. 이로써, 안구운동 추적을 활용한 노출효과측정은 기존에 스타치 구독률 조사에서 놓치고 있는 부분을 보완할 수 있는 기법임을 보여준다. 또한 이 기법에 의하여 도출된 노출율은 60%에 달하여 기존의 약30%로 제시된 연구결과들이 실제로 측정기법의 한계로 인하여, 기억이 가지고 있는 왜곡을 그대로 반영한 노출율에 관한 자료를 쓰는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안된 노출효과 측정방법론은 기존의 왜곡된 데이터를 보완하고, 신문 광고 시장의 과학적인 측정기법을 발전시키는 데 의미 있는 기여를 할 것으로 기대한다.
최근 아이들의 창의력 학습 및 놀이에 로봇이 활발하게 이용되고 있지만 대부분 로봇이 정형화된 형태를 가지고 있으며 프로그램의 의존도가 높아 창의력 학습 및 놀이에 어려움이 있다. 우리는 이러한 단점을 보완하기 위해 정형화 되지 않은 모듈 형태의 로봇구조를 가지고 있으면서 결합을 쉽고 안정적으로 할 수 있도록 하였고 하나의 버튼을 이용하여 사용자가 원하는 동작을 기억시키고 기억된 동작을 똑같이 재생하는 로봇을 제작 하였다. 또한 모듈 사이를 무선으로 연결하고 정보를 공유하여 다수의 모듈이 결합 되었을 경우 어느 모듈에서나 버튼을 한번 누르면 결합된 모든 모듈의 동작을 쉽게 조정할 수 있도록 하였다. 실제 동작을 검증하기 위해 두 개, 3개 및 5개의 모듈을 결합하여 자벌레 동작과 보행 로봇을 구현하여 제안된 구조와 알고리즘의 유용성을 보였다. 향 후 무선연결 방법을 보완하여 인터넷상에서 통제할 수 있는 지능화된 모듈라 로봇의 연구가 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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