현재의 컴퓨팅 패러다임은 객체간의 대화다. 심지어 인간도 객체의 일부로 보고, 인간의 행동처럼 텍스트로 나타내기 힘든 추상적인 개념들도 관계들을 정의함으로써 온톨로지로 표현할 수 있다. VPW는 이러한 온톨로지들을 바탕으로 사용자의 상황을 표현하고, 이는 컨텍스트 적응형 서비스 객체에게 전달되어 사용자에 맞는 적응형 서비스를 제공받게 된다. 본 논문에서는 컨텍스트 적응형 개인화 서비스를 위해 사용자와 관련된 컨텍스트를 전달하는 방법으로써 사용자를 현존하는 온톨로지들을 이용하여 VPW 모델링 방법으로 표현하는 것과 VPW를 이용하여 사용자에게 알맞은 서비스를 제공하는 방법을 기술하고 있다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
본 논문에서는 u-헬스케어 응용 서비스 지원을 위한 액티브 모델 기반의 서비스 컴포넌트를 제안한다. 서비스 컴포넌트는 헬스케어 응용 서비스의 개발을 지원하기 위해 기능을 세분화하여 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크를 기반으로 다양한 헬스케어 홈서비스에 분산객체 기술을 이용하여 통합된 환경에서 적응형 정보 서비스를 제공하는데 중점을 두었다. 그리고 본 논문에서 제안한 서비스 컴포넌트를 헬스케어 홈 모니터링, 모바일 모니터링, 웹기반 모니터링과 같은 헬스케어 응용 서비스에 적용하여 수행 결과를 보인다. 또한 응답시간과 네트워크 부하와 시스템 부하에 대한 성능 평가 결과를 보였다.
본 논문에서는 기존의 연구되었던 u-헬스케어지원 분산 프레임워크에 기반을 두고 다양한 헬스케어 홈서비스를 지원하기 위해 적응형 정보 공유 서비스를 제공하는 액티브 모델을 제안한다. 또한 이를 실시간 헬스케어 홈서비스에 적용하였다. 제안한 모델은 홈 네트워크의 물리적인 환경과 헬스케어를 위한 센서, 장치 그리고 기기들로부터 수집된 데이타 및 가공된 정보를 사용자의 상황에 따라 정보 서비스를 제공한다. 기 구축된 헬스케어 데이타베이스의 정보를 이용하며, 서로 다른 주기적인 특성을 해결하기 위해 TMO 스킴을 이용하여 액티브 모델을 구현하였다. 특히, 분산 객체그룹 프레임워크(Distributed Object Group Framework:DOGF)를 기반으로 u-헬스케어를 지원하기 위한 분산 프레임워크와 다양한 헬스케어 홈서비스 간에 적응형 정보 서비스를 제공하기 위한 상호작용에 중점을 두어 기술하였다. 끝으로 본 모델을 헬스케어 모니터링 서비스에 적용하여 수행 결과 및 성능 평가를 보였다.
객체추적은 이전시간에서 추정한 위치와 현재 관측 데이터를 바탕으로 객체의 위치를 연속적으로 추적하는 신호처리 분야이다. 이 논문에서는 3개의 RNN을 서브모듈로 가지는 적응형 스케일조절 신경망을 이용해 입력 데이터의 스케일을 스스로 조절하여 추적할 수 있는 신경망을 제안한다. 객체 추적 성능을 평가하기 위해 객체가 조각별 등가속운동을 하는 1차원 객체 운동 모델에서 제안하는 시스템, 칼만 필터와 최대우도기법의 추적 성능을 비교한다. 그 결과 제안하는 알고리듬의 성능이 평균제곱근오차 기준으로 최대우도기법과 칼만필터보다 다양한 상황에서 전반적으로 우수하며 관측잡음이 커질수록 성능격차가 더 커지는 것을 보인다.
생물정보원은 이질성이 높고 사용자의 요구사항이 다양하다. 본 논문은 이러한 이질성을 해결하고 사용자의 다양한 요구사항에 쉽게 대처할 수 있는 XML 기반의 생물정보원 통합시스템의 설계개념과 구조 및 구현결과를 제시한다. 제시하는 통합시스템은 관계형테이블, 객체, XML, 플랫파일 등 다양한 자료형을 지원하면서, 관계형, 객체관계형, 웹자원, 응용프로그램 등 데이터 관리모델에 무관한 뷰 정의 및 질의처리모델이다. 그리고 사용자정의 XML 뷰 기반의 뷰 관리 및 질의처리를 통하여 사용자의 다양한 요구사항에 쉽게 적응할 수 있는 미디에이터 질의처리 기반의 생물정보원 통합시스템을 제시한다.
기존의 실시간 에이전트 환경에서는 에이전트 구조에서 고려하지 않았던 높은 복잡성의 문제를 해결하기에 환경에 대한 고려가 부족하여 구현 시 충분한 지침으로 상기에는 부족하거나 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이러한 고려하여야 할 환경에서 필요한 요소들을 기존의 계층기반 에이전트 구조를 보완한 혼합형 구조를 이용하여 행위 기 반 구조를 설계하고 구현하였다. 분산적이며 실시간으로 동작하는 환경에서는 효율적이고 범용적으로 사용 할 수 있는 행위 기반 구조가 요구된다. 본 논문에서 제시하는 에이전트 구조는 행위의 논리적 상하계층에 중점을 둔 계층별 분류를 사용하지 않고. 범주 분류한 RtABCM을 사용하여 복잡한 실시간 환경에 유연하게 적응할 수 있는 구조를 제안하였다. 이를 통하여 계층의 단계와 병렬적으로 진행이 가능한 동일한 계층 행위의 수에 제약을 두지 않게 되어 정적인 계층 구조에서 오는 제약의 한계를 극복하고 있다. 또한 행위의 객체화와 이를 위한 구성 요소의 지원으로 실시간 환경에 대한 다중의 행위나 계획 진행에 대한 유연한 진행. 양방향성을 지원하는 확장된 행위모델. 설계와 구현에 있어 자유롭고 유연한 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 RtABCM에 적응한 행위기반 구조를 실시간 에이전트 환경인 GameBots에 적용시켜 구조의 실시간 환경에 대한 적응성을 증명하고 있다.
최근에는 웹 환경에 적합한 개방형과 컴포넌트들을 효율적으로 분류하고 추출하는 방법이 진행되고 있다. 본 논문에서는 인터넷환경 하에서 생성되는 산출물을 컴포넌트 객체 형태로 통합 관리하고, 데이터베이스와 연결하여 객체들을 효율적으로 관리해 주는 웹기반 인덱스순서관계정보모델을 설계한다. 이 제안의 장점은 "인덱스 순서관계정보"로 클래스(class)들 사이의 관련된 여러 관계정보를 UML 설계방법에 적응할 수 있는 구조로 변형함으로서 개발자가 관계정보를 쉽게 파악하여 모델링 선계언어인 UML 선계방법에 쉽게 적응할 수 있게 한다. 이 모델로 기존의 시스템을 재사용하고 급변하는 소프트웨어 산업에 능동적으로 대체와 소프트웨어 개발에 시간을 단축함으로써 현존하는 다양한 데이터베이스 군들을 최소한의 코드 수정을 통하여 구동할 수 있게 함으로써 소프트웨어 개발 경제성을 높이는 데 있다.
움직이는 객체를 검출하기 위해서 정확한 배경을 사용하기 위해 널리 사용되는 방법으로는 가우시안 혼합 모델이다. 가우시안 혼합 모델은 확률적 학습 방법을 사용하는데, 이 방법은 움직이는 배경일 경우와 이동하던 물체가 정지하는 경우 배경을 정확히 모델링하지 못한다. 본 논문에서는 확률적 모델링을 통해 혼잡한 배경을 모델링하고 객체의 계층적 처리를 통해 보다 정확한 배경으로 갱신할 수 있는 학습 방법을 제안한다.
웹 객체의 저장과 처리를 위한 캐시의 사용이 증대하고 있으며, 캐시 저장영역의 효율적인 관리를 위한 많은 연구가 활발히 이루어지고 있다. 웹 캐싱 기법은 전통적인 기법과 차이가 있다. 특히 웹 캐싱의 처리 단위인 웹 객체의 이질성과, 시간에 따른 웹 객체 참조특성 변화는 기존 기법들의 성능을 감소시키는 중대한 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 새로운 웹 캐싱 기법인 ACASH(the Adaptive Caching Algorithm with Size Heterogeneity)를 제안하였다. ACASH는 웹 객체와 캐시 영역을 이질성을 기반으로 분할 관리함으로서 객체의 이질성 편차를 줄였고, 시간의 흐름에 따른 객체 참조 특성의 변화를 적응적으로 반영하고 있다. 또한 객체의 이질성을 고려한 두 개의 실험 모델에 대해, 기존의 대체 기법들과 비교 실험을 통해 ACASH의 우수성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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