최근 증가하고 있는 해상충돌사고는 대부분 선박을 조종하는 인간의 습관이나 실수에 기인하고 있다. 이를 해결하기 위한 방안으로 선박의 자율화 및 지능화의 연구가 활발히 진행되고 있는데 대표적인 연구로 지능형 자율운항제어시스템이 있다 지능형 자유운항제어시스템은 항로계획, 항로감시 및 충돌회피와 같은 전문가의 지식을 전산화한 것으로써 실제 선박에 장착되거나 시뮬레이션이 이루어질 때 시스템정보의 효과적인 전달을 위한 시각적 표현이 필요하다. 본 연구에서는 지능형 자율운항제어시스템의 2D기반 그래픽환경 구축을 위한 디스플레이를 개발한다. 디스플레이는 가상세계로부터 입력되는 데이터를 가상이미지로 변환한 후 사용자가 원하는 정보를 표현한다. 지능형 자율운항제어시스템에 근거한 디스플레이는 선박의 항해장비와 직접 연동되지 않기 때문에 구현, 수정 및 확장이 용이하다는 장점이 있다. 또한 본 연구에서 개발된 디스플레이는 가상이미지라는 개념을 도입하여 편리한 출력 수정과 선택이 가능하다. 제안된 연구는 가상세계의 데이터와 디스플레이에 표현된 정보를 비교ㆍ평가하여 성능을 검증한다.
초등학교 소프트웨어 교육에서는 간단한 문제해결 과정을 통하여 프로그래밍 과정을 경험하고 있다. 그리고 이러한 경험조차도 문제 해결 과정을 CS Unplugged 활동으로 하도록 강조하는 실정이다. 하지만 CS Unplugged는 컴퓨팅 원리의 습득에 그치고 학습자가 실제 문제 해결의 처리 경험을 하지 못한다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 초등학생들의 실제적 삶에서 부딪히는 문제들을 해결할 수 있는 역량을 기르는 것에 목표를 두고 로봇 활용 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 프로그램을 적용한 결과, 학생들은 개발된 프로그램을 통하여 실생활의 복잡한 문제를 인공지능의 관점으로 해결하고, 로봇 제어를 통하여 인공지능 교육에 대한 흥미 및 이해도가 높아질 수 있었다.
본 논문은 지능형 정보 제공 시스템(IP : Intelligent Peripheral)의 주요 소프트웨어 블록 중 하나인 자원 서비스 제어부의 구현 방법을 설명한 것이다. 본 연구의 자원 서비스 제어부는 ITU-T INCS-1에 정의된 특수자원 기능실체(SRF : Specialized Resource Function)의 상태모델을 실현시킨 소프트웨어 블록으로서 IP 하드웨어 구성요소의 하나인 특수자원교환기(SRS : Specialized Resource Switch) 의 CROS(Concurrent Realtime perating System)상에서 CHILL(CCITT High Level Programming Language)로 구현되었으며, 지능망서비스제어시스템(SCP : Service Control Point)이 보낸 지능망 응용프로토콜(INAP : Intelligent Network Application Protocol)오퍼레이션을 분석하여 IP가 보유한 자원 구동에 필요한 모든 절차를 제어한다. 또한 동시에 수신된 INAP오퍼레이션들에 대한 순서제어기능, 통계데이타 제공기능, 사용자 상호작용 종료 기능등을 제공한다. 제안된 구현기술은 자원서비스 제어부가 실제 자원을 동작시키는 IP 하드웨어 구성요소인 특수자원유닛(SRU : Specialized Resource Unit)을 클라이언트/서버형태로 유지하여 이들 자원의 상태를 관리함으로써 IP의 확장성을 보잔하여, 교환기 실시간 데이터베이스를 이용하여 IP가 생성하는 수만여개의 메시지를 효율적으로 관리할 수있다.
시각 센서를 이용한 환경 및 상황 인식은 로봇의 자동화된 행동을 위해서 매우 중요하다. 실제 환경에서 사람은 주위를 인식할 때 여러 단계의 인식과정을 거친다. 효율적이고 정확한 환경 인식을 위해서는 지능형 로봇의 인식 또한 사람의 인식과정과 같이 다단계로 이루어져야 한다. 또한 실제 환경은 유동적이며 많은 불확실성을 가지고 있으므로 불확실한 상황에 강인한 인식 방법이 필요하다. 이러한 불확실성을 내포한 환경 및 상황 인식에는 베이지안 네트워크를 이용한 인식이 강인하나 복잡한 환경을 하나의 베이지안 네트워크로 인식하는 것은 어렵다. 이 논문에서는 복잡하고 불확실한 환경 인식을 위한 여러 베이지안 네트워크를 사람의 인식과 같은 다단계의 인식 과정으로 구성된 행동 네트워크 기반으로 결합하는 앙상블 기법을 제안한다. 불확실한 상황을 적용한 환경 실험과 로봇 시뮬레이터를 이용한 로봇 실험으로 베이지안 네트워크 앙상블 기법이 환경 인식에 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
e-비즈니스 프레임워크에서 가장 핵심적인 역할을 담당하는 것은 e-비즈니스 수행에 필요한 모든 메타데이타 정보들을 관리하는 레지스트리이다. 그러나, 실제적인 e-비즈니스 적용은 아직까지 어렵다. 즉 e-비즈니스 정보들은 물리적 또는 논리적으로 분산되고 이질적인 레지스트리들 안에 저장/관리되며 , 저장된 정보에 대해서는 키워드 기반의 검색 방법을 이용한다. 이것은 실제 e-비즈니스 수행에 있어서 거래에 필요한 비즈니스 정보 검색의 어려움을 제공한다. 이러한 문제점에 대한 인식은 확산되고 있으며, 이를 해결하기 위한 분산된 다양한 레지스트리의 통합과 체계적인 e-비즈니스 정보의 정의 및 지능적인 발견 기술의 적용이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 통합 e-비즈니스 레지스트리 시스템을 제안하였으며, 레지스트리 시스템들간의 통합 기능을 제공하는 레지스트리 통합 질의 관리기를 구현하였다. 또한, 향후 개발 할 지능형 레지스트리 에이전트 시스템의 구조를 정의하였다.
이 논문에서는 상황에 적합한 정보들을 선택하고 이를 해당되는 GUI (Graphic User Interface) 객체를 통해 사용자에게 제시하기 위한 규칙 기반의 지능적 사용적 인터페이스 구조를 제안하고, 이를 이용하여 실제로 군사 분야 정보 융합 시스템의 그래픽 사용자 인터페이스를 개발하였다. 군사분야와 같이 복잡하고 급변하는 상황에서는 상황에 따라 필요한 정보가 다를 뿐만 아니라, 불필요한 정보의 제시로 인해 오히려 사용자의 판단에 혼란을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 점을 고려하여, 제시할 정보와 GUI 객체의 적절한 대응뿐만 아니라, 상황에 따라 사용자에게 필요한 정보를 해당분야의 전문가로부터 획득한 규칙에 의해 선택적으로 제시하도록 하기 위한 GUI 구조를 제안하였다. 개발한 GUI의 구조는 입력 해석, 제시할 정보의 선택, GUI 객체의 선택, GUI객체의 생성 및 속성 기정, GUI 객체의 배치 및 출력 단계들로 구성되며, 각각의 단계는 규칙에 의해 처리된다. 제안된 구조에 의해 공중 작전 수립을 위한 정보 융합 시스템의 사용자 인터페이스를 개발한 결과, 다양한 매체를 통해 많은 데이터가 들어오는 상황에서 필요한 정보만을 선택하여 적절히 제시해 줌으로써 사용자의 신속한 상황 판단과 결정 수립을 지원할 수 있었다.
지능형 홈은 수많은 정보가전기기들이 네트워크로 연결되어 있으며 사용자는 이러한 기기들을 제어하고 관리할 수 있어야 한다. 그러나 지능형 홈을 구성하는 기기들에 대한 사용자 인터페이스는 다수의 기기, 기기별로 서로 다른 제어 방법 등에 의해 복잡하고 사용하기 불편한 특성을 가지고 있으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 본 논문에서는 지능형 홈 시스템 보급 장애요인 중 하나인 지능형 홈 서비스 인터페이스의 복잡성을 낮추고 편의성을 높이는 방안을 제시하고 이를 구현하였다. 제안하는 인터페이스는 사용자들이 실제 거주하고 있는 공간을 모델링하고, 사용자 소유의 홈 기기들을 실제 집안에 배치하는 것과 같이 가상공간에 배치하는 등 실제 가정 내에서 홈 기기를 사용하는 것과 같은 패턴으로 지능형 홈 시스템을 사용할 수 있도록 통합 인터페이스를 설계하고 구현하였다. 이는 사용자가 집 안의 홈 기기들의 위치와 상태를 한 눈에 파악할 수 있고, 제어하기를 원하는 기기를 선택하여 직접 제어하는 등 사용자가 장치의 선택 및 제어를 직관적으로 할 수 있는 인터페이스를 제공한다.
본 논문에서는 24시간 365일 감시가 필요한 장소 중에서 감시범위가 넓어 인력으로 감시하기에 무리가 있거나, 적은 인력으로 효율적인 감시가 필요한 경우 또는 특정된 지역의 감시가 아닌 새로운 환경에 대한 감시가 필요한 경우 사용할 수 있는 감시장비인 지능형 감시차량을 설계하였다. 그리고 설계를 바탕으로 지능형 감시차량을 제작하여 테스트를 진행하였다. 차량은 사용자가 원하는 곳으로 조종할 수 있었으며 차량이 수집한 데이터를 모두 받아볼 수 있었다. 다만 통신 거리에 대한 보안점이 있었으나 이것만 개선한다면 실제 군사, 산업, 국가기간시설 등에서도 사용이 가능하다고 생각된다.
토목, 건축과 관련된 노동현장은 여느 3D 업종들과 마찬가지로 숙련된 기능공의 부재 및 산업재해 발생으로 인해 어려움을 겪고 있으며 이를 극복하기 위한 노력을 계속하고 있다. 대표적인 토목공사인 토공 작업 역시 위험 혹은 유해한 작업환경으로 인해 토공장비의 안전사고 및 생산성과 품질저하가 발생하며 이를 방지하기 위한 장비의 지능화가 절실하게 요구되고 있다. 이를 위해 최근 지능형 굴삭 시스템 개발을 위한 연구가 진행되고 있으며, 토공작업은 일반적으로 광범위한 작업영역을 가지기 때문에 지능형 굴삭시스템의 개발을 위해서는 효율적인 작업을 수행할 수 있도록 하는 작업계획의 수립이 매우 중요하다. 본 연구에서는 작업계획의 대상을 굴삭로봇과 토사로 구분하였으며, 글로벌 영역에서 단위작업 영역, 로컬 영역으로의 분할을 통해 전체 작업 진행에 대해 효율적으로 작업계획을 수립할 수 있도록 구성하여 계획단계에서부터 토공작업 자동화 및 효율와에 기여하고자한다. 토공작업계획 시스템은 토공 작업자 및 감독자의 작업 특성 및 노하우를 컴퓨터, 즉 두뇌에 부여함으로써 숙련된 장비조종자의 작업 방법 및 특성을 반영하여 토공 작업 프로세스 모델링을 구축하고 실제 작업환경상의 센서에 의해 측정된 데이터를 실제 작업환경과 동일하게 모델링된 컴퓨터내의 가상환경을 바탕으로 영역분할, 최적 플랫폼 위치선정 및 작업 순차생성을 통해 최적의 토공작업계획을 수립할 수 있도록 한다.
외부침입탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 컴퓨터의 외부 침입을 자동으로 탐지하는 시스템이다. IDS의 주요목표는 외부사용자들이나 내부 사용자들에서 권한이 없는 사용자, 컴퓨터 오용(misuse) 혹은 잘못된 사용(abuse)을 탐지하는 것이다. 파이어 월(Firewall)이나 암호화와 같은 침입 방지 시스템에 관한 연구와 병행하여 최근 IDS에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 침입탐지와 바이러스 탐지에 대한 새로운 접근 방법으로서 면역학적 방법이 동원되고 있다. 이 연구에서는 인간의 인체면역 시스템으로부터 얻어진 몇 가지 주요한 Feature들을 외부침입 탐지에 적용하여 기존의 침입탐지 방법에서 오는 한계점을 극복하여 경고 오류(alarm error rate)를 줄이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 외부침입을 탐지하고 시스템을 치유하는 인간의 인체 면역에 대해 기초적인 연구를 진행하였으며 이러한 인체면역 기저들을 네트워크 환경에서 어떻게 실제적으로 적용할 것인 지를 연구하였으며 실제 네트워크 데이터를 적용하여 본 연구에서 제안한 모델에 대한 성능을 테스트하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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