운전자지원시스템과 같은 자동화 시스템은 필연적으로 시스템에 대한 운영자의 신뢰와 적응을 초래하는 데, 이는 결국 동시에 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 가져온다. 적응순항제어시스템은 대표적인 운전자지원시스템으로서 앞 차량과의 안전 거리와 속도를 자동적으로 제어하여 운전자의 편의성과 안전성을 향상시킨다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 방심 효과를 조사하였다. 차량 시뮬레이터를 이용하여 왕복 2차선과 4차선이 혼합된 자동차 전용도로의 가상 주행 환경을 구축하고, 다양한 주행 상황하에서 운전자의 조종 능력과 대처 능력을 파악하였다. 연구 결과, 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 적응은 운전자의 성향에 관계없이 일관된 차간 거리 시간, 가감속값 등을 설정하도록 유도하였고, 결과적으로 안전도와 편의성을 향상시킴을 확인할 수 있었다. 그러나 맹목적인 신뢰와 적응은 돌발 상황에 대한 대처 능력의 저하, 주의 산만, 방심 등을 초래하였고, 결과적으로 안전도를 저하시킴도 확인할 수 있었다. 운전자지원시스템의 이러한 부정적인 효과를 방지하고, 보다 견실하게 운전자의 편의성과 안전도를 향상시킬 수 있는 방안이 요구된다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅환경에서 적응적 상호작용을 지원하기 위한 역할기반 분산 시스템 모델이 제안되었다. 역할기반 분산 시스템 모델은 응용을 추상적인 역할들로 이루어진 조직으로 보고, 조직을 구성하는 역할과 실제 행위를 수행하는 행위자를 분리한다. 실행 시 응용은 행위자를 역할에 연결하고, 행위자는 수행할 역할 업무를 동적으로 응용으로부터 제공받아 실행함으로써 적응성을 높여주는 모델이다. 하지만 이런 역할기반의 분산 시스템 모델을 위한 실행환경의 구축에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 역할기반 분산 시스템 모델의 실행환경으로 응용 프레임워크를 제안한다. 응용 프레임워크는 응용에 필요한 역할들로 이루어진 조직을 구성하고 관리하는 조직 프레임워크와 행위자의 역할 수행과 역할 프로세스 관리를 수행하는 행위자 프레임워크로 나누어진다. 본 논문에서는 기존에 제안된 행위자 프레임워크와 상호 결합되어 동작할 수 있는 조직 프레임워크를 제안한다. 제안한 조직 프레임워크는 조직의 생성과 관리, 행위자에 대한 디렉토리 서비스 및 역할의 할당, 역할과 행위자사이의 메시지 브로커의 역할을 수행한다. 본 논문에서 제안한 조직 프레임워크는 개발자로 하여금 적응성이 높은 분산시스템을 개발할 수 있도록 도와준다.
이 연구는 캐나다 밴쿠버에 거주하는 중국인과 한국인 이민자들의 사회문화적 적응과 생활양식을 파악하기 위한 것이다. 이 연구에서는 우선 캐나다의 이민정책을 개관하고, 1996년 인구센서스와 각종 통계자료를 활용하여 중국인 및 한국인 이민자의 증가추세를 분석하였다. 아울러 전화번호부에 등재된 김씨 성을 가진 한국인의 숫자를 활용하여 밴쿠버에 거주하는 한국인의 규모를 추정하는 작업도 시도되었다. 이 논문의 초점은 중국인과 한국인 이민자들의 적응형태를 설명하고, 화교사회와 한인사회의 사회문화적 특성을 파악하는데 맞추어져 있다. 이를 위해 소수민족 이민자의 적응형태가 현지사회에의 참여수준과 문화정체성의 강약에 의하여 네가지 범주로 나누어지는 분석틀이 제시되었다. 이 연구에서는 대부분의 중국인과 한국인 이민자들의 민족정체성이 강하며, 고유의 문화적인 전통과 생활양식을 유지하고 있는 것으로 확인되었다. 그러나 중국인들의 활발한 현지사회진출에 비해서 한국인 이민자들은 상대적으로 폐쇄적인 활동영역과 민족적 울타리를 유지하고 있는 것으로 밝혀졌다. 중국인들의 사회적 통합 및 문화정체성의 유지와 관련해서는 자발적 결사체의 역할이 강조되었다. 마지막으로, 이 논문에서는 중국인과 한국인들의 장기적인 문화변용의 전망에 관한 논의가 이루어졌다.
본 연구에서는 학습자들의 학습 과정을 모니터링하여 분석된 학습 특성에 따라 다르게 학습내용을 동적으로 구성하여 제공하는 에이젼트 기반의 적응적 교수 시스템을 구현하고 있다. 또한 학습자들의 능력을 평가하고 각 수준에 맞는 학습내용을 제공하기 위해 퍼지 개념을 이용하고 있다. 이를 위해, 코스웨어 설계시 학습목표의 중요도, 학습내용의 난이도, 학습목표와 학습내용과의 관련도에 따라 퍼지 수준 집합을 구성하고 이를 기반으로 학습자의 수준에 맞는 내용을 제공한다. 본 논문에서는 에이젼트를 이용하여 학습자들의 학습 상태를 지속적으로 모니터링하고, 평가 단계에서 학습자가 오답을 냈을 경우 적절한 힌트를 추론하여 제공하며, 분석된 학습 특성과 평가 결과에 따라 학습 내용을 동적으로 구성하여 줌으로서 적응적 교수 시스템을 효과적으로 구현하고 있다. 또한 퍼지 집합에 의한 수준별 학습 내용의 제공과 평가 결과는 학습과정에 나타나는 여러 가지 다양하고 불확실한 요소들을 고려하여 처리함으로써 보다 융통성 있는 교수 학습 방법을 제공할 수 있도록 한다.
학습시스템의 컨텐츠 제공방식은 제작된 컨텐츠를 모든 수강생에게 일괄적으로 제공하는 방식을 사용한다. 본 논문에서는 학습자의 정보를 이용하여 학습자를 분류한 후 학습자의 수준에 따라 컨텐츠를 제공하기 위해 학습자 정보를 저장하고, 또한 컨텐츠의 개별 내용을 모듈화하여 학습자에 따라 컨텐츠를 새롭게 구성할 수 있는 시스템을 구현하였다.
많은 학습 시스템에서 학습자의 수준에 맞는 맞춤학습을 위해서 학습자의 정확한 능력을 측정하는 평가 방법이 필요하다. 기존의 지필고사는 이를 위해서 학습자의 능력과 관련된 많은 수의 문항을 똑같은 시간과 순서대로 풀게 되므로 평가의 효율성 면에서 문제를 가지고 있다. 따라서 이러한 지필고사방식의 문제점을 해결하기 위해 문항정보이론과 컴퓨터의 처리성능을 결합시킨 컴퓨터화된 적응적 검사(CAT)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. CAT는 지필고사의 문제점을 상당부분 해결했으나 문항간 연관성에 대해서는 독립을 가정하여 그렇지 않은 경우에는 비효율성을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 문항반응이론 방식의 CAT가 가진 문제점을 해결하면서 성능이 개선된 베이지안 네트워크를 도입한 CAT를 제안한다. 이는 베이지안 네트워크에 평가문항을 세부분야별로 대입하여 한 문항에 대한 응답으로 그와 연관된 분야의 학습자 능력을 추론한다. 또한 실험을 통해 기존의 기법을 사용했을 때에 비해 학습자의 실제 능력치에 수렴하는 속도가 증가함을 보인다.
본 논문에서는 3차원 모델을 검색하기 위한 형태 기반 기술자를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 모델의 기하학적인 특성을 고려하여 레이 캐스팅 샘플링과 구면조화함수를 이용하는 방법이다. 레이 캐스팅 기법은 모델의 외형을 고려한 적응적인 방법으로 샘플링 하여 기술자에 포함되는 형태 정보를 증가시켜 기술자의 식별성을 높인다. 또한 구면조화함수 계수 추출에서는 기하학적인 주파수 특성을 고려하여 적응적인 계수를 추출한다. 이 방법은 검색 성능에 영향을 미치지 않고 기술자를 조밀하고 간결하게 만든다. 최종적으로 두 방법을 결합함으로써 검색 엔진에서 이용 가능한 기술자를 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘의 성능이 기존 방법에 비해 약 $12.5\%$ 향상 된 것을 확인 할 수 있다.
본 논문에서는 주행 차량의 직진운동 제어를 위하여 관측자를 이용한 적응제어기를 제안한다. 차체중량, 시정수 등의 차량 파라미터들을 추정하기 위해 표준형 적응칙을 이용한다. 차량의 구동력 입력에서 가속도 까지의 비선형 모델을 이용하여 차량주행 속도 및 가속도 관측자를 설계한다. 제안한 관측자의 지수함수적인 안정도 및 관측자에 의거하여 설계한 적응제어기의 안정도를 리아프노브 함수 후보에 의해 입증한다. 전체 시스템의 안정도 및 차차간 상대거리/속도/가속도 오차들의 점근적인 수렴성도 수학적으로 입증하며, 제안한 방법의 타당성 및 효율성을 시뮬레이션을 통해 검증한다.
e-Learning 교육에서 사실상 표준으로 인정받고 있는 ADL에서 제안한 SCORM 2004는 IMS Simple Sequencing을 S&N으로 통합함으로써 학습코스웨어의 학습과정을 구성하는 학습 객체간의 상호 관계를 다양하게 설계, 적용할 수 있게 하였다. 본 논문에서는 SCORM 2004 S&N과 교통신호메타포를 통하여 학습활동을 경험적으로 안내할 수 있는 웹기반 적응형 학습관리를 구현하고자 한다. 이 적응형 학습관리를 통해, 교수자는 동일한 학습콘텐츠를 재사용해서 다양한 학습전략을 구현한 학습코스웨어를 설계할 수 있고, 학습자는 학습상태와 평가를 실시간으로 제공받아 적응적 학습을 안내받을 수 있다.
송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 과부하일 때 송신자(과부하 프로세서)가 부하를 이전하기 위해 수신자(저부하 프로세서)를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다 반면에, 수신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 전체 시스템이 저부하일 때 수신자가 부하를 이전 받기 위해 송신자를 발견할 때까지 불필요한 이전 요청 메시지를 계속 보내게 된다. 따라서 송신자 개시 부하재분배 알고리즘에서는 수신자로부터, 수신자 개시 알고리즘에서는 송신자로부터 승인 메시지를 받기까지 불필요한 프로세서간 통신으로 인하여 프로세서의 이용률이 저하되고, 타스크의 처리율이 낮아지는 문제점이 발생한다. 이 같은 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 유전 알고리즘을 기반으로 하는 분산 시스템에서의 적응적 부하재분배 접근 방법을 제안한다. 이 기법에서는 불필요한 요청 메시지를 죽이기 위해 요청 메시지가 전송될 프로세서들이 제안된 유전 알고리즘에 의해 결정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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