본(本) 연구(硏究)에서는 우리말의 읽기와 쓰기가 다른점에 착안하여 쓰기를 입력(入力)하면 소리나는대로 출력(出力)하는, 그리고 그에 해당되는 법칙(法則)과 추론과정(推論過程)을 제시(提示)하는 전문가(專門家) 시스템을 Lisp언어(言語)를 사용하여 구현(具現)하였다. 하지만 여기에서는 한글자체가 입력되지 않아 영문(英文)으로 입력(入力)시켜 구현(具現)된 것은 추후(追後)에 개선해야 할 과제로 지적되며, 아울러 출력(出力)도 한글 풀어쓰기로 출력된 점도 지적하는 바이다. 그리고 본(本) 연구(硏究)에서 구현(具現)된 내용은 읽기교육(敎育)과 관계된 각종 법칙중(法則中)의 일부임을 밝혀두고, 여기서는 그 가능성(可能性)에 대한 예(例)만 제시(提示)하였다. 또한 각 법칙(法則)들의 예외(例外)가 많아 시스템을 구현(具現)하는데 너무 방대해질 수 있어 예외(例外)인 단어는 구현(具現)되지 않았음도 밝혀둔다.
비구조화되고 예측 불가능한 환경에서 동작하는 지능형 로봇의 제어를 위한 프로그램의 개발은 범용 컴퓨터에서 수행되는 일반 응용프로그램과는 달리 로봇이 존재하는 세계와의 복잡한 상호작용을 전제로 하고 있다. 이러한 전제는 로봇 프로그램에게 순차성과 더불어 병행성, 예외처리, 외부세계와의 인터페이스 등을 요구하며 더불어 로봇소프트웨어 제어구조가 특정 하드웨어나 플랫폼에 의존적이지 않고 여러 하드웨어 플랫폼에 두루 적용될 수 있는 구조가 요구된다. 로봇 소프트웨어 아키텍처는 이러한 요구에 기반하여 프로그래밍의 복잡성과 반복성을 줄이고 로봇을 보다 효율적으로 제어할 수 있는 구조를 제공하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 로봇 소프트웨어 아키텍처에 대한 최근의 연구동향에 대하여 살펴보고 신성장동력의 하나인 IT 기반 지능형서비스 로봇을 위한 로봇 소프트웨어 아키텍처의 최근의 연구현황에 대하여 소개한다.
현재까지 개발된 대부분의 규칙기반 의료 진단시스템에서는 의사들이 환자들을 진단하는데 필요한 지식을 정형화된 규칙만으로 표현해야 하기 때문에 어려움이 있으며, 시스템의 성능개선을 위해 규칙들의 수정 및 추가가 이루어져야 할 뿐 아니라, 예외적인 상황에서 진단시 문제점율 지니게 된다 본 논문에서는 일반적인 급성복통 진단을 위한 지식은 규칙으로 표현하고, 기존 규칙으로 처리할 수 없는 예외적인 급성복통 진단을 위한 지식은 사례로 표현함으로써 규칙과 사례가 서로 보완적인 역할을 할 수 있는 통합 방법을 제안한다. 또한 기존의 규칙 기반 DS-DAAP와 사레기반 추론에 의해 확장된 CDS-DAAP(Combined Diagnosis System for Diseases associated with Acute Abdominal Pain)의 비교를 통해, 제안하는 접근 방법이 진단율을 향상시킴을 보였다.
본 논문에서는 빠른 요소망 자료 처리를 위해 영역기반 해쉬구조를 개발하고 이에 기반한 효율적 삼각형 자동 요소망 생성 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬에서는 신속하게 최적의 절점을 생성하고 삼각형 생성시 예외처리를 줄일 수 있도록 Advancing layer method 와 Delaunay 삼각화 방법이 함께 이용되었다. 본 알고리듬의 성능을 검증하기 위하여 개발된 2차원 자동 요소망 생성 프로그램을 이용하여 볼록한 모델, 오목한 모델 및 복잡한 형태의 모델에 대한 요소망 생성 테스트를 수행하고, 그 성능을 상용 소프트웨어와 비교하였다.
기존의 건설현장은 오프라인에 의한 의사 전달 또는 유.무선 전화 등을 통한 일괄적인 보고를 통해 즉각적인 상황 파악 및 의사결정이 불가능한 제약조건을 갖는다. 이로 인해서 공사기간의 연장, 공사비용 증가, 투입 인력 증대 등으로 인한 부작용이 발생하고 있다. 그러므로 건설 산업 현장에서 발생하는 다양한 예외 상황들에 대해 즉각적인 처리를 하지 못하는 현실적인 문제들을 클라우드 컴퓨팅 환경과 서비스를 이용하여 건설 현장에서 발생 가능한 예외상황에 대한 빠른 보고가 가능하도록 하고, 이를 바탕으로 의사 결정권자가 정확한 상황 판단을 통해 빠르고 경제적인 의사결정을 지원할 수 있는 처리 방법에 대해 제안하고자 한다. 제안시스템은 클라우드 서비스를 이용해 건설현장에서 빠른 의사결정이 가능하도록 함으로써 건설 현장의 정확한 상황 파악 및 효과적인 의사전달이 가능하며, 공사비 절감 및 공사 중에 발생할 수 있는 사소한 견해 차이로 인한 공사기간 낭비도 막을 수 있다.
현대사회를 지식 정보사회라고 한다. 정보 매체인 컴퓨터의 등장은 모든 분야에 획기적인 변화를 가져왔고 그 변화는 계속되고 있다. 교육의 분야도 예외가 아니다. 업무처리와 학생지도에 컴퓨터가 도입되면서 능률적인 일처리와 다양한 방법의 학습지도가 가능하게 되었다. 초등 컴퓨터 교과가 재량활동의 교과로 선정되면서 컴퓨터 교과에 대한 교육과정 개발과 평가방법의 연구가 활발하게 전개되고 있다. 모든 교육활동에 있어 평가라는 부분을 그 교육활동의 성패를 좌우하는 중요한 요소이기에 아주 중요한 부분이다. 초등 컴퓨터 교과에 대한 전반적인 내용과 평가 방법을 살펴보고, 각 단계별 영역별 내용에 따른 평가 예시를 하였다.
Cortex-M 프로세서는 가상 메모리를 지원하는 MMU 를 제공하지 않는 대신 메모리 보호 옵션으로 MPU 를 제공한다. MPU 를 사용해 특정 메모리 영역에 대한 접근 권한과 속성을 정의할 수 있고, 이를 이용해 중요한 데이터를 보호하거나 특정 동작을 수행하기 위해 고의로 예외를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는 메모리 보호에 MPU 를 사용한 연구에 대해 조사하였다.
이 논문은 문장음성 변환시스템인 글소리II를 위한 읽기규칙에 관한 것이다. 읽기규칙이란 텍스트를 소리나는대로 읽어주는 모든 처리를 말한다. 읽기규칙의 가장 대표적인 음운변동규칙을 비롯하여 모음의 발음, 장음처리, 숫자읽기, 약어 및 기호읽기 등이 포함된다. 이 논문에서는 음운변동규칙을 6개의 대규칙과 22개의 소규칙으로 정리하고, 대규칙들 사이의 적용순서를 정의하였다. 그리고 단어의 장단이 중시되는 우리말의 특성을 반영할 수 있도록 장음처리부분을 추가하였다. 위의 읽기규칙으로 처리할 수 없는 부분에 대해서는 예외발음사전을 이용하고 있다.
한국어나 일본어와 같이 부분 어순 자유 언어에서는 규칙 기반 방법이 구 단위화에 있어서 매우 유용한 방법이며, 실제로 잘 발달된 조사와 어미를 활용하면 소수의 규칙만으로도 여러 가지 기계학습 기법들만큼 높은 성능을 보일 수 있다. 하지만, 이 방법은 규칙의 예외를 처리할 수 있는 방법이 없다는 단점이 있다. 예외 처리는 자연언어처리에서 매우 중요한 문제이며, 기억 기반 학습이 이 문제를 효과적으로 다룰 수 있다. 본 논문에서는, 한국어 단위화를 위해서 규칙 기반 방법과 기억 기반 학습을 결합하는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 우선 규칙에 기초하고, 규칙으로 추정한 단위를 기억 기반 학습으로 검증한다. STEP 2000 말뭉치에 대한 실험 결과, 본 논문에서 제시한 방법이 규칙이나 여러 기계학습 기법을 단독으로 사용하였을 때보다 높은 성능을 보였다. 규칙과 구 단위화에 가장 좋은 성능을 보인 Support Vector Machines의 F-score가 각각 91.87과 92.54인데 비하여, 본 논문에서 제시된 방법의 최종 F-score 는 94.19이다.
본 논문에서는 비젼 카메라와 다중 객체 추적 방법을 이용한 실시간 수질 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기존의 센서 방식의 감시 시스템과 달리 비젼 카메라를 이용해 객체를 개별적으로 분석한다. 비젼 카메라를 이용한 시스템은 영상에서 개별 객체를 분리해 내는 방법과, 연속하는 두 프레임간의 상관관계에 의해서 다수의 객체를 추적하는 방법으로 구성된다. 실시간 처리를 위해 비모수 예측을 사용하여 배경 영상을 생성하고 이를 이용해 객체를 추출한다. 비모수 예측을 이용하면 연산량을 줄이는 동시에 비교적 정확하게 객체를 추출 할 수 있다. 다중 객체 추적 방법은 개별 객체가 움직이는 방향, 속도 및 가속도를 이용해 다음 움직임을 예측하고 이를 기반으로 추적을 수행하였다. 또한 추적 성공률을 향상시키기 위해 예외처리 알고리즘을 적용하였다. 다양한 환경에서 실험한 결과 제안한 시스템은 처리 시간이 짧고 정확하게 다중 객체를 추적할 수 있어 실시간 수질 감시 시스템에 사용이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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