최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
본 논문에서 구현한 지능형 인터넷 전원 콘센트는 인터넷 환경을 이용하여 주변의 전기, 전자 제품들을 인터넷에 연결하여 원격으로 감시하고 제어할 수 있다. 또한, 주변의 온도와 밝기를 감지하고, 실시간 타이머를 내장하여 만년달력을 이용한 스케줄링 제어가 가능하다. 그리고 4개의 전원 콘센트를 4개의 외부 입력조건과 적외선 리모콘을 이용하여 제어함으로서 간단한 홈오토메이션 제어기 기능을 수행 할 수 있다. 사용자 인터페이스는 임베디드 웹서버를 내장하고 UDP 프로토콜로 제어할 수 있도록 설계하여 웹브라우저와 전용 제어 프로그램을 이용할 수 있도록 구현하였다. 따라서 최적의 스케쥴링과 다양한 통신기능을 활용한 실시간 전원제어 기능을 설정하면, 최근 관심이 고조되고 있는 대기전력 절감을 통한 절전형 전원 콘센트의 기능을 충실히 수행할 수 있다.
유비쿼터스 환경에서 상황인지 능력을 가진 지능적 컴퓨팅 개체들 중 사람에게 의존적이지 않고 독립적으로 행동할 수 있는 개체는 유비쿼터스 로봇으로 볼 수 있다. 이러한 로봇은 최근 상호협력 함으로서 보다 최적화된 서비스를 제공하는 연구가 진행되고 있으며, 또한 다수의 로봇이 포함된 환경일 때는 특정한 작업을 수행하기 위하여 특정 로봇의 선별에 관한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 서로 다른 기능과 구조를 가지고 있는 지능형 로봇들이 협력하여 특수한 상황이나 임무를 그룹으로 대처할 수 있는 로봇 그룹핑을 설계하고 이를 구현한 결과에 대하여 기술한다. 다수의 로봇 중에서 특정 임무수행을 위한 로봇의 선별 알고리즘은 Entropy를 이용하여 결정 트리를 생성하였다. 또한 Grouping을 위한 Group Layer를 설계하여 구현하였다.
본 연구는 웹브라우저의 즐겨찾기를 이용하여 교육정보를 공유하기 위한 에이전트 시스템의 설계와 구현에 관한 내용이다. 즐겨찾기를 효과적으로 공유하고 검색하기 위하여 DAML+OIL의 형태로 설계하였다. 제안된 시스템 구조는 CS기반의 P2P 방식을 이용하였다. 연구에서 제안된 에이전트는 즐겨찾기된 정보를 기초로 문서의 정확성 판단과 우선순위 기법에 의해 사용자에게 검색과정과 결과를 제시한 수 있다. 또한 에이전트가 Semantic Web환경에서 DAML을 통해 보다 지능적으로 교육정보를 공유하고 검색할 수 있는 시스템을 구현하였다.
본 논문은 조속기의 밸브 위치의 제한을 고려한 불확실 비선형 전력 시스템의 부파수 제어를 위한 강인 디지털 퍼지 제어기의 설계기법을 제시한다. TSK 퍼지 모델을 이용하여 비선형 전력 시스템을 모델링한다. 리아푸노프 안정도 해석 이론에 기반하여 파라미터 불확실성을 포함한 비선형 전력 시스템의 TSK 퍼지 모델을 위한 강인 안정 조겅을 유도한다. 유도된 강인 안정 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 나타난다. 또한 지는형 디지털 재설계 기법을 이용하여 연속 시간상에서 운용되는 전력 시스템을 위한 디지털 제어기를 설계한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 부하 주파수 제어기 설계 기법의 효용성을 보인다.
USN 미들웨어에 대한 몇몇 연구가 이미 존재하지만 아직까지 미들웨어 표준이 정의되지는 않은 상태이므로 어떠한 미들웨어가 가장 효과적일지는 알 수 없다. 특별히 본 논문에서는 미들웨어의 많은 기능들 가운데 센서 네트워크 환경에서 지능형 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 센서를 기반으로 하는 많은 응용들은 단순히 센서의 값을 취하거나 모니터링 하기 위해서센서를 사용하기보다는이를기반으로 상황을인지하고 지능형서비스를 제공하기를 원한다. 그러나 현재 센서 네트워크 미들웨어 수준에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 필요성은 인식하고 있으나, 구체적으로 어떻게 지능형 서비스를 제공할 것 인지에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 그러므로 본 논문에서는 범용의 USN 미들웨어에서 지능형 서비스를 지원하기 위한 컴포넌트를 설계하고 구체적인 서비스지원 방법을 제안한다. 이러한 목적을 위하여 본 논문에서는USN 미들웨어 응용에서 제공하는 서비스와 센서 네트워크를 정의하고 두 개념들을 연계하기 위해서 센서-서비스 온톨로지를 제안한다. 센서-서비스 온톨로지는 저수준의 정보로부터 고수준의 정보를 추론하기 위하여 사용된다. 또한 응용의 상황 정보를 추론에 반영하기 위하여 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다. 논문은 제안한 지능형 서비스 미들웨어는 프로토타입을 구현하고 성능평가를 통하여 다양한 응용을 위해서 사용될 수 있음을 보인다.
지식정보 사회로의 변화는 교육 패러다임의 변화를 요구하고, 이에 따라 지능형 학습과 원격 교육은 지속적인 연구 주제로서 관심을 모으고 있다. 이러한 연구 분야에서의 교수 학습 방법은 학습의 개별성, 즉, 개별 학습자의 특성에 의존하는 학습 요소 및 경로의 추출을 전제로 하며, 이는 '개별화된 추론 전략'에 대한 논의로 이어진다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 확장 개념인 X-Neuronet(eXtended Neuronet)을 근거로, 학습 내용을 위계적 표상과 자체의 자기 학습(self-learning)이 가능한 학습자 인지구조체로 표현하고, 이 구조체를 이용하여 개별 학습자의 지식상태에 의존하는 추론의 개별화 전략을 설계하고, 이에 대한 타당성을 검증하였다.
본 논문은 흠 네트워크 환경에서 무선 센서 네트워크를 이용하여 홈 네트워크 서비스를 제공하는 서비스 모델을 제안한다. 제안된 서비스 모델은 댁내에 홈 서버와 고정 센서노드들을 배치하고 사용자에게 부착 가능한 사용자 식별노드로 무선 센서 네트워크를 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 상황정보로 등록 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다. 제안된 방식은 리눅스 환경에서 MySQL 데이터베이스가 내장된 홈 서버와 TinyOS가 탑재된 센서 노드들을 사용하여 구현하고 서비스를 테스트한다.
오늘날 많은 연구자들은 자율적 인간형 로봇 (Autonomous symbiotic human-robot)을 보조하기 위한 지식체계로 온톨로지의 개념을 사용한다. 이러한 연구는 룰 기반의 추론시스템을 지원하기 위해 온톨로지를 저장하는 데이터베이스 스키마를 설계하는데 초점을 맞추고 있다. 이러한 연구 뿐만 아니라 온톨로지 개념을 사용하는 가장 중요한 목적 중에 하나는 상황 추론이다. 이러한 관점에서 본 논문은 로봇이라는 환경에서 좀 더 지능적인 상황 추론 서비스를 제공하기 위해, 5W1H 기반의 로봇 지능 저장소라 불리는 로봇 메모리 저장소를 설계하는데 초점을 두고 있다. 기존 연구는 체계적이고 의미론적 5W1H를 고려하지 않거나 5W1H와 다른 개념 사이의 연광성의 결여에 많은 문제점을 가지고 있으며 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상황, 목적, 공간, 특징, 인간 그리고 5W1H의 온톨로지 지식을 저장할 수 있는 개념적인 모델인 로봇 메모리 모델을 설계한다. 또한 본 논문에서는 상황 추론을 지원하기 위해 로봇의 인스턴스 정보라고 불리는 자전적 기억 (Episodic Memory)를 효과적으로 저장하기 위한 5W1H 모델을 정의하며 이러한 모델을 물리적으로 저장하기 위한 관계형 데이터베이스 기반의 EventsEpisodicRBS를 설계한다. 결과적으로 이러한 연구를 통해서 자율적 인간형 로봇 환경에서 로봇이 지능적 서비스 제공의 핵심 모듈인 상황 추론을 지원하는데 큰 기여를 할 수 있는 하부 시스템으로서의 의미를 가질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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