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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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pp.349-351
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2005
자가 적응 시스템을 무인 시스템(UWS: Unmanned Weapon Systems)에 적용하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 자가 적응 시스템은 임무중인 시스템이 다양한 주변 환경 및 시스템의 변화에 따라 능동적으로 시스템 또는 임무수행을 위한 전략을 주정해 항상 최상의 성능을 발휘할 수 있도록 하는 능력을 갖춘 시스템을 말한다. 자가 적응 시스템에서 능동적으로 변화시킨 시스템의 아키텍처나 임무수행 전략이 유효한 것인지에 관한 검증을 수행한 후 시스템에 적용해야 한다. 기존의 대부분의 자가 적응 시스템에 대한 연구결과에서는 능동적으로 변화된 시스템이 임무수행에 적합한지에 대한 검증 방법을 제시해 주고 있지 않다. 본 연구에서는 UWS의 자가 적응 시스템이 임무수행 중 변화 되었을 때 미래의 발생할 사건에 대해 적절하게 적용 가능한지를 검증하기 위하여 시간적인 사건의 완전성을 검증하기에 적합한 Computation Tree Logic(CTL) 모델체킹(Model Checking)을 적용하여 자가 적응 시스템의 적응결과를 검증하는 방법을 제시하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04a
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pp.40-42
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2001
본 논문에서는 공유 저장장치 기반 클러스터 시스템의 평균 서비스 시간을 줄이기 위해서 클러스터 시스템의 연선 종류와 부하량에 따라 재구성 시점을 결정하는 적응적 자료 재구성 방식(Adaptive Data Reorganization)을 제안한다. 또한 클러스터 시스템에서 처리해야할 서비스가 없고 서비스 요청도 없을 때 자료 재구성을 수행하는 지연 재구성 방식(Deferred Reorganization)을 채택하였다. 자료 재구성 방식은 전체적인 자료 재구성과 부분적인 자료 재구성으로 나누어 실행된다. 또한 적응적 자료 재구성 방식을 통한 공유 저장장치 기반 클러스터 시스템의 성능 평가를 위해 마르코프 모델(Markov Model)을 사용한다.
본 논문에서는 사용자가 언제 어디서든지 컨텐츠에 접근하고 소비 할 수 있는 포괄적인 솔루션을 갖는 시각 미디어의 능동적인 적응 변환 시스템 구현 방안에 대해서 제안한다. 능동적 미디어는 PDA, PC, Mobile phone, HDTV둥과 같은 다양한 기기들과 사용자 특성을 포함하는 다양한 환경에 따라 미디어가 능동적으로 적응변환 할 수 있는 것을 말한다. 본 논문에서는 제안된 능동적 미디어 적응변환 시스템을 평가하기 위해 미디어 양식 변환(Modality Conversion), 시각 정보 적응변환, 그리고 세션정보를 이용한 적응변환과 같은 주요한 특징을 갖는 실험을 수행했다. 실험결과를 통해 이러한 주요한 특징들이 제안된 적응변환 시스템 프레임워크 내에서 잘 수행되는 것을 볼 수 있다. 또한 제안된 시스템은 다른 여러 적응변환 서비스를 위해서도 활용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.667-669
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2004
적응적 웹기반 기법에서 학습자의 반응이나, 탐색 행동의 근본적인 원인이 되는 학습 동기, 지각 등에 대한 판단을 정확히 할 수 없기 때문에, 학습자에게 완전히 적응적인 수업 환경을 조성해 주는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 학습자간 상호작용이나 협동 학습을 지원하는 웹기반 교수 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 웹기반 환경에서 학습자들간의 협동학습을 효과적으로 지원하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 협동학습 공간에서 주어진 과제를 수행하기 위해 발생되는 학습자들의 대화와 서로간의 상호작용을 분석하여 적절한 조언을 제공함으로서 협동학습이 효과적으로 이루어 질 수 있도록 지원한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2014.11a
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pp.280-282
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2014
본 논문에서는 상황 적응적 디지털 사이니지 시스템을 다룬다. 디지털 사이니지 디스플레이는 정보 및 광고 제공에 효과적인 매체이다. 시청자, 장소, 날씨와 같은 환경적 상황에 콘텐트를 적응시킨다면 디지털 사이니지는 더욱 효과적일 수 있다. 본 논문에서 제안하는 상황 적응적 디지털 사이니지 시스템은 다양한 환경 상황에 적응하여 콘텐트를 제공한다. 상황을 인지하기 위해 카메라, 온도계 등 다양한 센서들이 사용된다. 이 시스템에서는 다수의 상황들이 모델링되며, 해당 상황들에 대한 콘텐트가 체계적으로 저장되고 제공된다.
본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 개미 군집의 행동 생태를 모델로 하여 군집 시스템의 적응적 분업화, 전문화 특성을 살펴보고, 사물 통신 네트워크 분야로의 응용 가능성을 소개하고자 한다. 내 외적인 환경 변화에 대비하여 개미 군집이 어떻게 효율적인 관리와 전체 시스템의 운영 유지를 할 수 있는지는 시스템 관점의 분석 모델이 요구된다. 한 가능한 모델은 반응역(response threshold)과 일의 자극(task associated stimuli)의 관계로 적응적 반응함수를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 적응적인 반응함수가 전체 군집의 효율성과 분업화 과정을 촉발시키는 형태로 발전하는 예제를 보여줄 것이다. 이러한 시스템 분석은 사물 통신 네트워크 분야 연구에 적용될 수 있고, 멀티 에이젼트 시스템에서 효율적인 정보 전송 및 유지, 노드 부하의 균등화, 통신 가능한 스웜 로봇의 업무 분업화 등 다양한 분야로 응용 가능성이 있음을 제안한다.
Adaptive learning system means a system that provides adaptively learning materials according to the learning needs of learners. It consists of expert model, instructional model and student model. Expert model is that stores information which is to be taught. Student model stores the data of learning history and learning information of students. Instructional model provides necessary learning materials for actual leaners. This paper has constructed student model through learner's profile information and instructional model through dynamic scenario construction. After that, We have developed adaptively to provide learning to learners by constructing suitable dynamic scenario based on learners profile information. In the end, satisfaction result about this system showed a high degree of satisfaction and 88%.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.153-156
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2007
인간의 시각 시스템은 선택적 주의 집중에 의해 시각 수용체로 도달되는 많은 물체들 중에서 필요한 정보만을 추출하여 원하는 작업을 수행한다. Itti와 Koch는 시각적 주의를 제어할 수 있는, 신경계를 모방한 계산적 모델을 제안하였으나 조명환경에 고정적인 saliency map을 구성하였다. 따라서, 본 논문에서는 영상에서 ROI(region of interest)을 탐지하기 위한 조명환경에 적응적인 saliency map 모델을 구성하는 기법을 제시한다. 변화하는 환경에서 원하는 특징을 부각시키기 위하여 상황에 적응적인 동적 가중치를 부여한다. 동적 가중치는 conspicuity map에 S.K. Chang이 제안한 PIM(Picture Information Measure)을 적용시켜 정보량을 측정한 후, 이에 따라 정규화된 값을 부여함으로써 구현한다. 제안하는 조명환경에 강인한 적응적인 saliency map 모델 구현의 성능을 얼굴검출 실험을 통하여 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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