포괄적인 개념에서, 게임에서 인공지능이란 PC(Player Character, 사용자에 의해서 조정되는 게임 오브젝트)를 제외한 모든 것들을 제어하기 위해 사용되는 일련의 기술이라고 정의할 수 있다. 예를 들면, PC를 둘러싸고 있는 환경, PC를 대적하거나 경쟁관계에 있는 NPC(Non-Player Character), PC에 조언을 해주는 조언자 NPC 등을 제어하고 사용자가 느끼기에 지능적이면서 실제적인 것으로 보이도록 하여 게임의 흥미를 더하기 위한 기술들이다. (중략)
오늘날의 의사결정을 지원하는 시스템에 있어서 데이터 웨어하우스가 널리 활용되고 있다. 이러한 데이터웨어 하우스를 개발하는데 있어서 메타 데이터가 필수적인 요소로 활용되고 있다. 한편, 메타 데이터 연합(Meta Data Coalition)에서 제정한 Metadata Interchange Specification (MDIS)는 이러한 메타 데이터의 표준으로 널리 활용되고 있다. 본 연구는 이러한 표준을 기반으로 한 메타 데이터 스키마를 제시하고 있다. 실제적인 개발에서 이러한 표준은 핵심웨어하우스 계층, 적용 계층, 사용자 탐험 계층 비즈니스 계층으로 구성되어 있다. 이러한 메타 데이터 스키마를 적용한 실제 시스템의 프로토타입을 본 연구에서 구현해 보았다.
본 고는 인공지능 기술이 특히 산업 공정 제어 분야에 응용되는 것에 대하여 기술한다. 그 내용은 크게 두 부분으로 나뉘어져 있으며, 처음 부분은 인공지능에 대하여 개괄적으로 기술하고 특히 산업 공정 제어 분야와 관련되는 인공지능의 기술에 대하여 설명한다. 다음 부분은 산업 공정 제어라는 응용분야의 특수적 상황을 설명하고 인공지능 기술이 실제로 어떻게 이 특수적 상황에 응용될 수 있는가에 대하여 기술한다. 단 여기서는 인공지능이 생산성 및 품질의 향상을 위하여 산업 공정 제어분야에 어떻게 응용되는가에 대하여 간략히 소개하며, 결코 기술적으로 상세한 내용을 기술하는 의도가 아님을 밝혀두고자 한다.
인공생명 기법의 대표적인 응용분야 중 하나인 창발적인 개체의 생성에서 유전자를 표현하는 방법으로 크게 방향성 그래프와 L-system의 두 가지 방법이 사용되고 있다. 두 가지 방법 모두 각기 좋은 특성이 있지만 L-system은 사용자에 의해 내부적인 파라메터로 정의되기 때문에 전체적인 실제 모양을 구조적으로 정의하기 어렵다 본 논문에서는 이런 단점을 극복하고자 실제 모양을 표현하는데 적절한 구조적 방향성 그래프를 도입하여 개체의 유전자를 구조적으로 표현함으로써 실제 개체와 유사한 모양을 창발적으로 생성하고, 이를 클러스터 대화형 유전자 알고리즘에 적용하여 사용자가 생성하고자 하는 실제 모양의 캐릭터를 자동으로 생성하게 하였다. 실험을 통해 2차원에서의 의자모양과 꽃 모양을 생성함으로써 다양한 구조의 창발적인 캐릭터를 생성할 수 있는 가능성을 제시했다.
본 논문은 2차원적인 문화재 이미지를 모델링 하여, 대한민국의 시대 별 탑의 차이점과 특징을 분석하고 인공지능을 이용한 3D 복원과 구현을 위한 연구이다. 오늘날 현대 사회에서 디지털 매체 및 정보화 시대에서 여러 산업 분야에 적용이 되고 있다. 기존 2D 이미지를 벗어나 문화재의 모습을 다양한 각도에서 쉽게 관찰해 볼 수 있도록 하여, 3D 형태의 복원이 적합하여 연구를 진행하였다. 최근 인공지능 및 기술의 발달로 문화재 정보를 바탕으로 한 3차원 기술을 사용하여 다양한 데이터들과 프로그램을 이용한 모델링이 가능하다. 현재 문화재 복원은 다양한 자료와 전문가의 기술 및 역사적인 기록물 자료에 의존해 복구한다. 이러한 기법의 문화재 복원은 기록에 남길 수 있는 정보 수집의 효율적인 방법이 될 수 있다. 본 연구는 우리나라의 시대별 탑의 특징을 보여주며, 복원이 실제적이고도 구체적인 다각도의 방향에서 더 정밀하고 정확하게 도출하는데 기여할 것으로 기대된다.
지능형 서비스 로봇 분야의 발전은 최근 들어 빠른 속도로 급성장하고 있으며 다양한 환경에서 상황인지를 수행하고, 지능로봇으로서의 역할을 수행 할 수 있는 로봇 개발 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MSRDS를 활용한 3차원(3D) 가상공간에서 다중센서융합(MSF) 지능로봇을 시뮬레이션 할 수 있는 환경과 개발 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션 환경에서 다중센서융합을 적용한 지능로봇 개발방법을 연구하고 실험한다. 본 연구에 목적은 다양한 실제 환경에 로봇이 지능적으로 대처할 수 있도록 다중센서를 융합하고 시뮬레이션 로봇에 적용하여 지능로봇을 개발 할 수 있는 3 차원 시뮬레이션 시스템 환경을 개발하는 것이다. 유비쿼터스 시대에 가상공간이 아닌 현실세계에 적응할 수 있는 실제 지능로봇 개발에 큰 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.
딥러닝을 비롯한 인공기능과 영상처리 분야의 접목은 기존 물리보안의 기술적 한계를 뛰어넘어 새로운 기회의 장을 마련하고 있다. 하지만 딥러닝 기반 영상분석 기술도 지능형 영상감시가 필요한 실제 현장에서는 다양한 환경의 제약사항으로 인해 성능이 저하될 가능성이 높다. 본 논문에서는 실제 CCTV 환경의 영상 데이터를 확보하여 신경망을 이용한 지속적인 학습을 통해 영상분석의 성능을 개선하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV 영상을 학습 데이터로 활용하여, 현장에서 신뢰받을 수 있는 사람 검출, 사람/차량 재식별, 열악 차량번호판 탐지 등의 지능형 영상분석 서비스를 제공할 수 있다.
최근 들어 두드러지고 있는 선박 업계의 승조원 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 해결하기 위해 선박의 자동화 및 지능화를 위한 연구가 활발히 전개되고 있다. 선박운항의 지능화를 이루기 위한 핵심적인 요소는 지능형 자율운항시스템이다. 지능형 자율운항시스템은 선박운항에 있어 항해 계획을 수립하고 현재의 선박운항 상태를 파악하여 선박을 적절히 제어하는 항해 전문가의 능력을 전산화 한 것이다 지능형 자율운항시스템은 실제 선박에 장착하여 성능을 검정되어야 하나, 시간과 경제적 측면의 현실적 문제로 인하여 시뮬레이터를 이용하여 테스트되는 추세이다. 년 연구에서는 지능형 자율운항시스템을 테스트하기 위한 선박조종시뮬레이터를 개발하였다. 선박조종시뮬레이터는 선박의 물리적 요소값 및 초기 상태에 대한 입력 값으로 초기화 한 후, 매 순간 자율운항 시스템의 출력 값인 조타 및 추진 제어치를 시간에 기초하여 입력 받는다 선박의 다음 상태는 선박 운동방정식을 모방하여 산출하고, 그 결과를 센서 값으로 변화하여 지능형 자율운항 시스템에 다시 제공한다. 본 연구의 선박조종시뮬레이터에서는 선박의 물리적 및 운항 특성을 모방하기 위해서 선박 운동방정식을 이용한다.
발전소 운전원 훈련용 시뮬레이터는 중앙제어실(MCR:Main Control Room) 운전원의 운전결과가 실시간 운영체계하에 발전소 프로세스 모델 및 컴퓨터 시스템과 통합되어 실제 발전소와 같은 반응을 운전원에게 제공하여야 한다. 따라서 시뮬레이터에는 프로세스의 동특성 이외에도 제어시스템의 모델링 및 운전원과 인터페이스되는 제어기들이 실제적으로 구성되어야하며, 이들 제어기와 컴퓨터시스템간 다양한 입력간의 통신 및 동기(Synchronization)가 중요하다. 본 논문에서는 원자력 발전소 시뮬레이터에서 쓰이는 지능형 계기(Intelligent Type Instrument)로 분류된 기기를 살펴보고 시뮬레이션을 위해 개발 구현된 방법들을 기술하고자한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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