최근 홈 네트워크 환경에 PC, 노트북, PDA, 모바일 폰등과 같은 모바일 기기를 이용하여 다양한 기기를 제어하기 위한 연구와 개발이 활발해지고 있다. 모바일 기기들의 휴대성 및 실용성등의 장점을 이용하여 시간과 장소에 구애없이 가정 내의 네트워크로 연결된 디지털 기기들을 로컬 내지 원격에서 제어 및 관리가 가능하다. 그러나 이러한 모바일 기기들의 사용자 인터페이스는 서로 다른 언어를 사용하며, 기기별 인터페이스의 형태 및 사용법의 차이점으로 인한 어려움이 발생한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해서는 크게 두 가지 고려사항이 존재한다. 첫번째, 다양한 이기종 기기들을 제어하는데 필요한 사용자 인터페이스의 개발 및 유지보수의 어려움을 해결해야 한다. 두 번째, 사용자의 선호도 및 장치의 특징이 동적으로 반영된 사용자 인터페이스를 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 고려사항을 충족시키기 위하여 XML(eXtensible Markup Language) 기반의 UIML(User Interface Markup Language)과 사용자 및 장치에 대한 프로파일 정보를 이용하여 홈네트워크 환경을 위한 적응형 사용자 인터페이스를 설계한 내용을 제시한다. 또한 TV, 전등, 프로젝터를 PC와 노트북, 모바일폰을 이용하여 제어할 수 있도록 구현한 내용을 보인다.
이 연구의 목적은 운동기능 및 신체활동에 제약이 있는 뇌성마비 아동들을 대상으로, 12주간의 수영운동프로그램이 렙틴과 지질성분에 어떠한 영향을 미치는 지를 연구하였다. 수영프로그램은 일일 60분씩, 주당 4회 이상 12주간의 수영프로그램을 실시하였으며, 물과 영법에 적응하게 되면 점진적으로 보다 높은 단계의 수준으로 프로그램이 향상 조정되었다. 이 연구의 결과에서 뇌성마비 아동들의 체중 및 BMI와 혈중 총콜레스테롤, LDL, 렙틴의 농도는 감소되는 경향을 보였으나 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않았으며 HDL의 농도는 변화가 없었다. 그러나 혈중 중성지방의 농도는 유의하게 증가되었으며(p<.05), 혈중 유리지방산의 농도는 유의하게 감소되었다(p<.001). 이러한 결과는 12주간의 규칙적 수영운동프로그램이 뇌성마비 아동들의 혈중 지질성분과 렙틴 농도의 개선에 효과가 있는 것으로 생각되며 이는 신체활동이 부족한 뇌성마비 아동들의 비만관련 대사적질환의 예방을 위한 효과적 방법이라 사료된다.
해상에서 잠수함을 마주하는 급박한 상황에서 올바르게 상황을 판단하는 것은 매우 중요하다. 지휘관의 잘못된 판단으로 한순간에 아군을 전멸로 몰고 갈 수 있기 때문이다. 이러한 위급한 상황에서 인간 지휘관을 대신하여 적합한 전술을 생성하고 효과도를 분석하기 위하여 기존에 지능 에이전트와 유전 알고리즘을 사용한 연구가 진행된 바 있다. 본 연구에서는 각 함정 및 잠수함에 추론엔진 기반의 에이전트를 적용하고, 각 에이전트에 유전 알고리즘 기반의 규칙을 적용하여 변화하는 상황에 적응하여 최적의 전술이 도출될 수 있도록 하였다. 그리고 간단한 시뮬레이션을 통해서 적 잠수함의 성능에 따른 아군의 위험도를 분석해보고 그에 따른 적합한 전술을 유전알고리즘을 사용하여 생성하였다. 또한 생성된 전술들에 대해서 평가해 보고 왜 그런 결과가 나오게 되었는지 분석하였다.
크레인 시스템은 항만 터미널 등의 산업현장에서 무거운 물체를 이송하는데 사용되는 장비로서 그 정확성과 신속성을 동시에 만족시키기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 적응제어기의 일종인 모델매칭 기법을 이용하여 복잡한 3 자유도 비선형 크레인의 제어 시스템에 대한 연구를 제안한다. 피드백 선형화(feedback linearization)를 통해 비선형 크레인 모델을 선형화한 후 PD 제어기를 적용하여 선형 공칭 모텔을 구한다. 이 모델은 시스템 섭동을 갖는 실시간 시스템 모델과 함께, 리아푸노브(Lyapunov) 이론을 적용하여 실시간 섭동에 의해 발생되는 제어오차를 감소하기 위한 보조 제어규칙의 산출에 이용된다. 또한 리아푸노브 안정성이론을 적용하여 구성한 크레인 제어시스템의 안정성 해석을 실시한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 타당성을 검증하며 기존의 제어방식과 비교 분석하여 그 우수성을 입증한다.
효율적인 빈발 패턴 알고리즘은 연관 규칙 마이닝이나 융복합을 위한 마이닝 과정에서 필수적인 요소이며 많은 활용성을 가지고 있다. 패턴 마이닝을 위한 많은 모델들이 빈발 패턴에 관한 정보를 추출하여 FP-트리를 이용하여 저장하고 있다. 본 논문에서는 항목들의 무게중심을 이용한 새로운 빈발 패턴 알고리즘(CAWFP-Growth)을 제안하여 항목들이 가지는 가중치와 빈도수를 같이 고려하여 항목간의 중심을 계산하여 기존의 FP-Growth 알고리즘의 효율성을 향상시킨다. 제안한 방법은 하향 폐쇄의 성질을 유지하기 위한 기존의 전역적 최대치 가중치 지지도를 필요로 하지 않기 때문에 자연히 빈발 패턴의 탐색시간이 줄어들고 정보의 손실을 줄일 수 있다. 실험결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 동적가중치를 이용하는 다른 방법과 비교해볼 때, 항목들의 무게중심이 빈발패턴의 정확한 정보를 유지하고 FP-트리의 처리시간을 줄여주기 때문에 제안한 방법의 중요성을 보이고 있다 또한 가상 분산모드에서 맵리듀스 프레임을 기반으로 빅데이터를 모델링하고 향후 완전분산 모드에서 제안한 알고리즘의 모델링이 필요하다.
잡음이 섞인 흐려진 영상을 복원하기 위해 정칙화 구속조건을 사용한 steepest-descent 영상복원방법을 제시하였다. Beimond 등에 의해 제시되어진 기존의 정착화방법의 경우 복원과정에서 발생가능한 잡음의 증폭과 악조건이나 특이점등에 의해 발생하는 오차를 억제하기 위해 사용하는 정칙화변수의 값을 실험적으로 설정하여 영상의 복원에 적용함으로써 잡음의 증폭과 파문현상 등을 초래하는 등 복원효과가 줄어드는 단점을 나타낸다. 본 방법은 복원영상의 각화소값으로부터 적응적으로 구속조건의 값을 구하여 훼손된 영상의 복원에 적용함으로써 잡음의 증폭을 억제하고 파문현상을 줄일 수 있는 장점을 갖는다. 또 복원결과가 원래의 해와 근사하거나 발산할 경우 자동적으로 반목을 멈추는 종료규칙을 제시하였다. 실험결과를 통하여 'Lena' 영상과 'Jaguar' 영상을 원영상으로 사용하였을 경우 제시된 방법은 평편한 영역에서의 잡음의 증폭이 억제되었을뿐 아니라 파문현상도 줄어들었는데, 이것은 우리의 사각이 갖는 평면에서의 잡음의 가시도에 의해 시각적인 효과가 개선되었음을 알 수 있고, 영상의 전반적인 평균자승오차도 Biemond 등에 의한 방법을 각각 216과 467인데 비하여 본 논문에서 제시된 방법의 경우 각각 196과 453으로서 더욱 낮은 평균자승오차를 얻을 수 있었다.
현재 컨테이너 물동량은 지속적으로 증가하고 있는 추세이며 이에 따라 수송 원가를 절감하기 위해 초대형 컨테이너선들이 늘어나서 컨테이너 운송이 대형화되어지고 있다. 그러나 항만의 자원은 한정되어 있어서 효율적이고 안전하게 운송하기 위해서는 컨테이너에서 수집된 센서 데이터를 기반으로 환경과 상황에 따른 정보들을 활용하여 지능적이고 적응적인 서비스를 제공하는 방법이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 상황인식 기법을 적용한 컨테이너 상황인식 미들웨어를 제시하였다. 먼저 사용자, 사물과 동작, 서비스를 포함하는 모든 것을 통칭 적으로 컨텍스트라는 범주로 포함시키고 이 정보를 바탕으로 서비스의 제공이 필요한 상황마다 활용하기 위해서는 컨테이너 도메인의 상황적 요소를 분석해서 컨테이너가 처할 수 있는 특정 상황들이 어떠한 요소들의 조합으로 이루어지는지 정의하고 그 요소들 사이에는 어떤 관계성이 있는지에 대한 컨테이너 상황 온톨로지 모델링을 하였다. 온톨로지 모델을 바탕으로 컨테이너 및 환경에 대한 컨텍스트를 온톨로지로 구축하고 추론을 위한 규칙을 기반으로 상황인식적인 서비스를 추론하는 미들웨어의 개발 및 우선순위 등 정책적인 상황 관리를 가능하게 하는 기능을 구현하였다.
본 논문에서는 유전자 알고리즘의 일반적인 문제점인 과도한 저장공간의 소모와 탐색의 비효율성을 줄이기 위해 PBIL을 이용한 단순한 스테레오 정합 기법을 제안한다. PBIL은 확률벡터에 기반해서 통계적 탐색과 경쟁학습을 이용하는 변종 유전자 알고리즘이며 확률벡터의 사용으로 인해 직렬 및 병렬 유전자 알고리즘군에 비해 단순한 구조를 가진다. 본 논문에서는 이 PBIL을 스테레오 정합 환경에 맞게 변형 및 단순화시켜 정합 알고리즘을 개발한다. 높은 적응성을 갖는 염색체는 생존 확률 또한 높다는 진화 법칙을 보존하면서 유전자 풀, 염색체 교차 및 유전자 돌연변이를 제거할 수 있으며 그 결과 저장공간을 줄이고 정합 규칙을 간소화하여 계산 비용을 감소시킬 수 있다. 추가적으로 다해상도 정합 기법처럼 넓은 영역의 변이 일관성을 획득하기 위해 변이 연속성에 대한 이웃들의 거리를 제어하는 방식을 추가하여 고정된 작은 정합창을 사용하면서 안정된 결과를 얻을 수 있게 한다. 마지막으로 단순한 시스템에 적용될 수 있게 하기 위해서 확률벡터를 사용하지 않는 제안한 알고리즘의 소형 대안 기법을 제시한다.
제품계열분석(product line analysis)은 제품계열자산(product line asset)을 개발하기에 앞서, 제품계열 내에 속한 제품들의 다양한 요구사항과 이들 간의 관계 및 제약사항을 분석하는 활동을 말한다. 지금까지 특성모델링(feature modeling)이라 불리는 특성 지향의 공통성과 가변성 분석은 제품계열분석의 핵심적인 부분으로 간주되어 왔다. 비록 공통성과 가변성 분석이 제품계열분석의 핵심적인 요소이지만, 이것만으로는 재사용가능하고 적응성이 뛰어난 제품계열자산(예, 아키텍처와 컴포넌트) 개발에 한계가 있다. 특성간의 의존성 및 특성결합시간도 제품계열자산 개발에 중대한 영향을 미치는 요소이다. 따라서 본 논문에서는 기존에 공통성과 가변성 관점에서 제품계열을 분석한 결과인 특성모델(feature model)을 세 가지의 특성 측면(즉, 제품특성의 공통성과 가변성, 특성간의 의존성, 그리고 특성결합시간)으로 확장한 특성지향의 제품계열분석 모델을 제안한다. 특히, 세 가지 측면의 일관성을 검증하기 위해서, 특성 지향의 제품계열분석 모델을 정형적으로 정의하고, 모델의 일관성을 검사하는 규칙을 제공한다.
오늘날 자동차의 급격한 증가에 따른 교통 체증을 완화시키기 위해 효율적인 교차로 신호 제어기의 필요성이 대두되고 있다. 최근에는 신호등의 주기를 적응적으로 제어하기 위하여 퍼지 논리가 도입되었다. 일반적인 퍼지 제어 방식은 녹색신호에 교차로로 진입하는 차량 수와 적색신호 동안 대기하는 차량 수를 퍼지 제어의 입력 변수로 사용하여 확장시간을 조정한다. 그러나 이 방법은 가변 교통량을 갖는 교차로에는 부적합하다. 본 논문에서는 대칭적인 소속함수를 갖는 기존의 퍼지 논리 제어기들보다 적은 수의 제어규칙들을 가지면서도 교통 흐름을 보다 잘 반영하는 비대칭적인 소속함수를 갖는 새로운 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법의 효율성은 단일 교차로 시뮬레이션을 통해 테스트되었다. 실험결과는 제안된 방법이 평균 지체시간, 통과 대수, 포화도면에서 우수한 성능을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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