고도지능망의 개념모델에서는 총괄기능평면에서 다양한 지능망서비스 제공을 위하여 서비스에 독립적인 기능블럭인 SIB(service indenpendent building block)을 정의하고 있다. 본 논문은 이중에서 가장 근간이 되는 기본호처리 SIB를 위한 지능망교환기(SSP: service switching point)와 서비스제어시스템(SCP: service control point) 간의 프로토콜 모델링에 대하여 기술하였다. 모델링을 위하여 Petri Net를 이용하며, 도달성 트리(reachability tree)를 분석하여 모델에 대한 검증을 한다. 본 논문의 결과는 고도지능망 기본호처리 SIB 설계와 구현을 위하여 이용될 수 있을 것이다.
사물지능통신은 낮은 네트워크 비용과 범위에서 이점을 가지고 있다. 사물지능통신의 지능형 자동차는 구성요소와 망 규모의 비율로 차량간 위치에서 극심한 변화를 보여준다. 지능형 자동차는 무선 통신 기능으로 자동차 장치들 간에 정보를 교환하기 위해 차량 애드 혹 망에서 생체 정보를 통하여 안전성 제공을 요구한다. 본 논문은 자동차 이동시 자동차간의 상호 인증을 위해 생체 정보를 제공하는 기법을 제안한다.
진화하는 인공신경망은 인공지능분야와 게임 NPC의 지능 설계 분야에서 새롭게 각광을 받고 있다. 하지만 진화하는 인공신경 망을 이용하여 게임 NPC의 지능을 설계할 때 인공신경 망의 구조가 복잡함에 따라 진화와 평가에 필요한 연산량이 크며 또한 적절한 적합도 함수를 설계하지 못하면 지능적인 NPC를 설계할 수 없는 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하고자 동적 상태 진화 인공신경망을 제안한다. 동적 상태 진화 인공신경망은 전통적인 진화하는 인공신경망 알고리즘에 기반하여 진화 과정에서 신경망의 신경세포들 사이의 시냅스를 제거(disabled) 하거나 고정(fixed)시키는 방법을 통하여 진화와 평가과정에 소모되는 연산량을 줄이는 알고리즘이다. 본 논문은 Darwin Platform 을 테스트 베드로 축구게임 NPC의 지능 설계를 통하여 제안하는 방법의 유용성을 검증한다.
최근 컴퓨터의 지능에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 불확실하고 복잡한 동적 환경에서도 적응할 수 있도록 그 영역을 확장해 가고 있다. 본 논문에서는 다치논리를 기반으로 한 다치오토마타 모델을 신경망으로 구현한 다치-신경망 시스템을 제안한다. 또한, 다치오토마타는 신경망으로 구현될 수 있고, 다치-신경망 모델은 다치오토마타로 시뮬레이션될 수 있음을 입증하였다. 그 결과, 다치-신경망 모델은 지능시스템, 뇌의 모델링과 같은 여러 응용 분야에 널리 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
개인 통신 서비스(PCS)는 미래의 고도 정보화 시대에서 정보 전달의 중요성에 대한 요구를 충족시키기 위한 총체적인 개인 정보 전달 서비스이다. 기폰의 통신 전달 매체를 기본으로 한 통신 방법에서 개인의 이동성을 보장하는 개인 통신 서비스의 구현을 위해서는 상당한 지능을 갖춘 지능망의 사용이 필연적이며, 이러한 정보를 처리하기 위해서는 고속 대용량의 데이타 베이스 시스템의 개발이 중요한 과제이다. 연역 데이타 베이스는 데이타의 일반적인 법칙을 연역 법칙으로 표현할 수 있으므로 지능망의 데이타 관리에 적절한 시스템으로 고려된다. 지능망 데이타 베이스는 신속한 통신 전달을 위해 빠른 시간안에 주어친 절의의 처리가 가능해야 하므로, 이논문에서는 앞으로 보편적으로 사용될 병렬 시스템 에서 연역 데이타 베이스를 주기억 장치 데이타 베이스 시스템으로 구현하는 방안을 제시한다.
AIN CS-3를 기반으로 하는 IMT-2000 망은 지능망의 구성요소들과 통합 및 연동을 통하여 기존에 개발되었거나 앞으로 개발될 유선 지능망의 서비스들을 쉽게 수용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 IMT-2000 및 IMT-2000과 연동되는 타 네트워크의 상이한 플랫폼 환경의 개발환경 및 향후 유지보수과정에서 발생할 것으로 예측되는 TMN 시스템 내 에이전트의 Q3 인터페이스 구현상의 표준을 이를 수 없다는 층의 문제점을 해결하기 위하여 I-Farmer 모델을 제안하였다.
AIN CS-3를 기반으로 하는 IMT-2000 망은 지능망의 구성 요소들과 통합 및 연동을 통하여 기존에 개발되었거나 앞으로 개발될 유선 지능망의 서비스들을 쉽게 수용할 수 있게 된다. 본 논문에서는 IMT-2000 및 IMT-2000과 연동되는 타 네트워크의 상이한 플랫폼 환경의 개발환경 및 향후 유지보수과정에서 발생 할 것으로 예측되는 TMN 시스템 내 에이전트의 Q3 인터페이스 구현상의 표준을 이룰 수 없다는 등의 문제점을 해결하기 위하여 I-Farmer 모델 및 I-Farmer 방법론을 제안하였다.
IP(intelligent peripheral)은 AIN(Advanced Intelligent Network)을 구성하는 망 요소들 중의 하나로 사용자와의 상호동작을 제공하여 지능망 서비스를 보다 유연하고 다양하게 하는 지능망 지원 시스팀인 동시에, 자체적으로 새로운 서비스를 제공할 수도 있는 시스팀이다. IP는 AIN 교환기에 ISDN PRI(primary rate access interface)를 통하여 연결되어지고, SCP(Service Control Point)/Adjunct의 통제하에 음성안내, 음성인식, 테스트/음성 변환 등의 기술을 이용하여 사용자로부터 정보를 수집하고, 저장된 정보를 전달하는 기능을 수행한다. 본 고에서는 IP 시스팀의 하드웨어/소프트웨어적인 구조, 기능, 사용자와의 IP를 연결시켜주는 신호방식, IP가 서비스 제공을 위해 사용자와 어떻게 연결되는지를 프로토콜 측면에서 예를 들어 설명하고, 마지막으로 이러한 IP 개발 관련 소요기술과 활용방안을 고찰한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.375-382
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1999
본 연구는 데이터마이닝 기법과 전문가 지식을 활용한 옵션가격 결정모형을 제시하는데 목적이 있다. 첫째, 데이터마이닝 기법 주의 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 변동성과 옵션가격을 추정하고, 이를 전통적인 재무이론의 결과와 비교하였다. 인공신경망으로 추정된 변동성은 기존의 모형에 비해 개선된 성과를 보였으며, 가격결정모형은 대등한 성과를 보였다. 또한 모수적 기법과 비모수적 기법의 통합을 통해 성과의 개선을 가져올 수 있음을 보였다. 둘째, 시장 참여자들의 정보를 반영하여 옵션의 이론적 가격결정모형의 성과를 개선할 수 있는 사례기반추론시스템을 제안하였다.
본 논문에서는 새로운 블록기반 신경망을 제안하고 블록기반 신경망의 패턴류 성능을 확인하였다. 블록기반 신경망은 4개의 가변 입출력을 가지는 블록을 기본 구성요소로하고 있으며 블록들의 2차원배열 형태로 이루어진다. 블록기반 신경망은 재구성가능 하드웨어에 의하여 구현이 용이하고 구조 및 가중치의 최적화에 진화 알고리즘을 적용시킬수 있는 새로운 신경망 모델이다. 블록 기반 신경망의 구조와 가중치를 재고성 가능 하드웨어(FPGA)의 비트열에 대응시키고 유전자 알고리즘에 의하여 전역최적화를 하여 구조와 가중치를 최적화한다. 유전 알고리즘에 의하여 설계된 블록기반 신경망을 비선형 결정평면을 가지는 여러 학습패턴에 적용하여 패턴분류 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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