원거리 사람 인식은 영상 분석의 주요 연구 분야로서, 많은 연구자들이 CCTV 영상에서 사람 추적이나 행위를 분석하여 얼굴인식, 보안 상황 추출 등을 연구하고 있다. 이러한 연구와 관련하여 지능형 영상 감시 알고리즘의 성능을 측정하고 평가하기 위한 테스트 데이터베이스가 있어야 한다. 본 논문은 국외에서 소개된 지능형 영상감시를 위한 원거리 사람 인식용 영상 데이터베이스를 분석하고, 국내 상황을 고려한 테스트용 영상 데이터베이스 조건을 간략하게 제안한다.
최근 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 인공지능 프로세서를 하드웨어로 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 인공지능 프로세서는 기존에 기능 검증을 위한 프로세서 시뮬레이션 외에 애플리케이션 단계에서 인공지능 프로세서가 해당 애플리케이션에 적합한지에 대한 성능 검증이 추가로 필요하다. 본 논문에서는 인공지능 프로세서를 활용한 애플리케이션 성능 검증과 프로세서의 한계점을 탐색할 수 있는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 제안한다. 본 논문은 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현하기 위하여 기존에 구현된 인공지능 프로세서의 구조를 분석하고 이를 기반으로 인공지능 프로세서를 모사하는 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 구현한다. 내장형 인공지능 프로세서를 위한 성능 분석기를 활용해 이미지 인식, 음성 인식 애플리케이션에서 인공지능 프로세서의 성능 분석 및 한계점을 탐색하고, 제한된 메모리 크기 안에서 인공지능 프로세서의 구조를 최적화한다.
본 논문은 향후 인터넷 사용의 많은 두 부분이 현재의 인간 사용자에서 지능형 에이전트로 옮겨져 갈 때 현 인터넷 사업 모형에 영향(Impact)으로 작용할 수 있는 요소들을 분석하고, 이로 야기되는 새로운 사업 모형의 출현 및 현 사업 모형에 예상되는 변화에 대하여 살펴보고자 한다. 지능형 에이전트로 인하여 인터넷 사업에 있어서 예상 가능한 주요 변화를 사업 모형 관점에서 제품, 서비스, 정보 흐름(Flow)의 변화, 참여자의 역할(Role)의 변화, 수익원천(Revenue)의 변화, 참여자간의 혜택 (Benefit)의 변화, 비용분담(Cost Distribution)구조 변화라는 다섯 가지 측면에서 현재의 인터넷 사업에 있어서 배너광고 모델, 가격책정 모델, 중개자 모델, 브랜드 및 명성 효과, 디지털 카르텔 등의 주요 현상과 결부시켜 살펴본다. 이를 통하여 향후 지능형 에이전트 기반의 사업 모형에 대비한 전략적 시사점(Imp1ications)을 제공하고자 한다.
지능형 로봇은 21세기에 고도 성장할 것으로 예상되는 분야이다. 그러나 지능형 로봇의 활발한 산업화를 위해서는 "단품 로봇의 한계"를 극복해야만 한다. 이를 극복하기 위한 좋은 방법은 로봇의 지능과 능력을 외부로 분산시키는 방법이며, 이를 통한 지능형 로봇 구현이 URC의 핵심 개념이다. URC 구현을 위한 여러 핵심 기술 중에서 로봇의 물리적 행동 제어와 직접적으로 연관된 요소기술로 원하는 곳으로 이동할 수 있는 지능형 주행 기술과, 이동 후 필요한 작업을 수행하는 지능형 조작 기술을 들 수 있다. 이들은 고차원의 지능을 가진 사람에게는 쉬운 작업이나, 현재 기술 수준의 로봇에게는 무척 어려운 작업이며, 현재의 수준은 상용화를 위한 기초 기술 개발 단계이다.본 기고문에서는 이상의 지능형 주행 기술과, 지능형 조작 기술의 세부 내용을 살펴보고, 국내외의 최신 연구 동향을 살펴보기로 한다.
이 연구는 지능형학습시스템에서 학습활동을 분석하는 전략에 대한 것이다. 이를 위해 지능형학습시스템에 대한 개념정의와 지능형학습시스템을 이용하는 학습 유형을 분석하였다. 학습유형으로는 개인형, 적응형, 역량중심, 블랜디드 학습으로 제시하였으며 4가지는 약간의 차이가 있지만 대부분 유사한 성격을 가지고 있다. 또한 학습활동 분석은 시스템에서 생성되는 마우스 클릭, 키보딩, 업로드 등의 데이터가 기본이 된다. 이를 통해 시청시간, 업로드 횟수 등의 기초적인 분석을 수행할 수 있다. 하지만 개인화, 적응형을 위해서는 보다 다양한 학습 분석이 필요하다. 그것은 학습태도, 성취도 수준뿐만 아니라 메타인지 수준, 창의력 수준등을 판단할 수 있다. 그런데 메타인지 등의 수준은 복잡한 인간의 인지활동을 포함하고 있기 때문에 지능형학습시스템의 판단에 교사의 개입이 필요하다.
지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
최근 악성코드의 수가 급격하게 증가하고 있으며 단순히 악성 행위를 하는 것 뿐 아니라 안티디버깅과 같은 다양한 분석 방지 기능을 탑재하여 악성코드의 분석을 어렵게 한다. 역공학 방지 기법이 적용된 지능형 악성코드를 기존 분석 도구를 사용하여 분석하면 악성행위를 하지 않거나 임의로 자기 자신을 종료시키는 방식으로 분석이 용이하지 않다. 이러한 지능형 악성코드들은 분석하기 어려울 뿐만아니라 기존 백신의 탐지 기능에 전혀 제약을 받지 않는다. 본 논문은 이와 같은 최신 지능형 악성코드에 보다 빠르게 대처하기 위해 역공학 방지 기법이 적용된 악성코드들이 메모리상에서 종료되지 않고 정상 동작하여 악성행위를 자동으로 파악할 수 있는 동적 코드 계측 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크를 개념 검증하기 위해 프로토타입을 설계 및 구현하고, 실험을 통해 그 유효성을 확인한다.
본 논문에서는 추론규칙을 통한 온톨로지 구축과 이를 이용한 지능형 여행 추천 시스템 적용 방법에 대해 제안하고자 한다. 사용자 프로파일과 질의어 분석을 통한 사용자 성향 분석은 메타데이터 파일로 작성되며, 지능형 여행 추천을 위한 여행 온톨로지 및 Description Logic을 기반으로 생성된 추론 규칙은 정보 저장소에 저장한다. 온톨로지를 이용한 정보 검색은 다양하고 복잡한 조건에서 검색이 가능하였고, 인스턴스 추가시 각 클래스의 재생성 과정 없이 규칙의 설정만으로 쉽게 인스턴스를 추가할 수 있었다.
매년 슈퍼컴퓨터를 표적으로 공격이 증가하고 있고, 공격의 방식은 날로 진화하고 있다. 슈퍼컴퓨터를 대상으로 하는 공격에 대응하기 위해 기존의 연구는 공격 특성을 분석하여 맞춤형 대책을 제시하거나 분석을 통해 보안 요구사항을 도출하였다. 하지만 연구과정에서 APT life cycle 관점이 반영되지 않으면, 지능형 지속 위협인 APT를 인지 및 대응하기 어려운 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문은 APT 시나리오 기반의 위협 모델링 분석을 통해 슈퍼컴퓨터 보안 요구사항을 도출 한다.
최근 미니홈피, 블로그 등의 개인 홈페이지가 활성화되면서 개인의 생활 경험 정보를 기록으로 남기고자 하는 욕구가 증대되고 있다. 이와 같은 시도는 주로 영상이나 텍스트에 의존한 기록이 주를 이루고 있다. 정보 통신 기술의 급속한 발전은 디지털 라이프로그라는 개념으로 개인의 전반적인 일상 생활을 디지털 미디어로 기록해 두고자 하는 시도를 가능하게 하고 있다. 라이프 로그에서 저장되는 정보는 단순히 개인이 보고 듣는 정보뿐 아니라 개인의 주변상황 및 신체상태 등 그 다양성이 더욱 커질 수 있다. 이러한 다양한 정보를 개인의 실생활에서 수집하기 위해 개인이 일상 생활에서 사용하는 사물에 정보 수집 및 처리 기능을 부가하자는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 이와 같이 지능화된 사물을 지능형 가젯(gadget)이라 부른다. 지능형 가젯은 단순한 사용자의 개인 생활 정보를 수집하는 수단 외에도 가젯들 간의 상호 정보 교환으로 사용자의 현재 상황 정보를 인지할 수 있으며 라이프 로그가 저장된 서버와의 정보 교환으로 사용자의 과거 경험 정보로부터 사용자의 의도나 취향을 분석할 수 있다. 이러한 정보를 활용하여 사용자에게 가장 적합하고 특화된 서비스를 제공할 수 있는 환경을 구현할 수 있다. 본 고에서는 이를 위한 기본이 되는 라이프 로그 서비스를 위한 지능형 가젯의 각 구성 모듈인 지능형 가젯 플랫폼, 지능형 가젯 네트워크, 그리고 지능형가젯 미들웨어의 기술 동향과 라이프 로그 서비스의 연구 사례에 대해 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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