모바일 인터넷 서비스가 확대되면서 학생들의 사용도 증가하고 있다. 컨텐츠에 대한 처리 기술과 사용자 인터페이스의 발전으로 인해, 교육현장에서 광범위하게 사용되는 교육도구로 컴퓨터가 자리매김하고 있다. 제한된 교실 환경에성 컴퓨터를 활용한 영어교육은 학습자들에게 흥미를 유발하고, 의사소통능력의 신장을 유도하는 등의 장점이 있으나, 수준에 따른 개별학습과 상호작용 유도, 개인차를 고려한 평가 등을 수행하기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 장점을 극대화하고 단점을 보완하기 위해서 휴대 전화를 이용한 영어 학습 방안을 제안한다. 제안하는 시스템은 휴대전화의 제한성을 극복하고, 이에 적합한 컨텐츠를 활용하면서, 교사의 역할을 대신해 줄수 있는 지능형 교육 시스템을 도입하여 학습의 효과를 극대화 할수 있다. 본논문에서는 기존의 학습자 수준 추정 방법을 사용하고, 이에 더하여 학습자가 선호하는 교수 방법과 문항 배치 유형을 고려하여, 교사의 역할을 대신하여 피드백을 제공해 주는 모바일 영어 학습을 위한 지능형 교육 시스템의 전문가 모듈을 중심으로 설계 및 구현하였다. 이 시스템은 상호작용을 유도하여 학습 능률을 올리고, 교사의 역할을 효과적으로 대체할 수 있을 것이다.
스마트 홈 시스템은 종합적인 네트워크 지능 홈 제어 시스템에서 실제적이며, 자동제어 시스템, 컴퓨터 네트워크 시스템과 네트워크 통신 기술이다. 지능적인 홈 시스템은 사용자로 하여금 가옥, 무선 원격 제어, 터치스크린 전화, 인터넷 또는 음성 인식 제어 가정용 장치를 화면 조작 또는 장치들을 연결함으로서 보다 편리하게 해줄 수 있다. 본 논문에서는 상호간의 서로 다른 상태의 동작에 따른 사용자 요구가 필요가 없는 상호간의 통신이 가능한 다양한 종류의 지능적인 가정용 장치를 구현함으로서 사용자가 대단히 효율적이고 편리하며 안전하도록 설계하였다.
RSSI 기반의 실내위치인식 시스템과 무선센서네트워크를 이용하여 자율 이동 로봇의 기능 중에서 가장 선행적으로 요구되는 위치추정 기능을 가진 지능형 실내위치추정 로봇을 설계, 구현하였다. 지능형 실내위치추정 로봇은 주제어장치로 Spartan III(Xilinx, USA)를 사용하였으며 실내위치인식 시스템에서 현재의 위치데이터를 수집하여 Zigbee/IEEE802.15.4 무선통신으로 전송을 하면 이동로봇에 부착되어 있는 무선센서 네트워크 노드에서 데이터를 수신받아서 위치를 인식하게 되고 Magnetic Compass의 데이터로 로봇이 향하고 있는 방향을 감지하여 목적지로 이동하게 된다. 이렇게 구성된 지능형 실내위치 추정 로봇은 장애물이 없는 평활 실내 공간에서 사용자가 원하는 목적지로 효율적이고 능동적으로 이동할 수 있었다.
지능형 웹 서비스는 시맨틱 웹과 에이전트 기술을 통하여 자동적인 서비스의 발견, 호출, 조합 및 상호운영, 실행 감시 및 복구를 수행하기 위한 목적으로 제안되었다. 이러한 지능형 웹 서비스의 목적을 실현하기 위해서는 컴퓨터가 지식을 추론하고 처리할 수 있게 하기 위한 온톨로지가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 지능형 웹 서비스를 위한 서비스 온톨로지의 생성은 서비스 개발자의 휴리스틱에 의존하여 많은 시간과 비용을 소모할 뿐만 아니라 서비스와 서비스 온톨로지간의 완벽한 매핑이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 또한 서비스 온톨로지를 기술하기 위한 마크업 언어를 서비스 개발자가 단기간 내에 학습하기에 많은 어려움이 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 MDA 방법론을 사용하여 서비스 온톨로지를 효율적으로 설계 및 생성하기 위한 방안을 제안한다. 우리가 제안하는 방안은 MDA를 기반으로 UML을 사용하여 웹 서비스 모델을 설계하고 구축하는 과정에서 생성되는 모델을 재사용 한다. 즉, 플랫폼 독립적인 웹 서비스 모델을 서비스 온톨로지 기술 언어인 OWL-S에 종속적인 모델로 변환한 후 XMI를 통해 OWL-S 서비스 온톨로지로 변환한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 이미 널리 사용되는 UML과 같은 소프트웨어 공학적 방법을 사용하기 때문에 서비스 개발자들이 쉽게 서비스 온톨로지를 구축할 수 있으며 하나의 모델로부터 서비스와 서비스 온톨로지 모델을 동시에 이끌어 낼 수 있는 장점을 가진다. 또한 모델로부터 자동적으로 서비스 온톨로지를 생성함으로써 시간과 비용을 절감할 수 있는 효과를 얻을 수 있다. 그리고 플랫폼 변화와 같은 외부 환경 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 끝으로 본 논문에서는 제안된 방안의 타당성을 검증하기 위해 실제로 웹 서비스 모델을 설계하고 서비스 온톨로지를 생성하는 예를 보인다. 또한 생성된 서비스 온톨로지가 올바르게 생성되었는지를 유효성 검사를 통해 검증한다.
스마트폰(smartphone)은 휴대전화에 인터넷 통신과 정보검색 등 컴퓨터 지원 기능을 추가한 지능형 단말기로서 사용자가 원하는 어플리케이션(application)을 설치할 수 있는 것이 특징으로, 현 시대에 있어 하나의 문화가 되었을 정도로 크나큰 이슈가 되고 있고, 어플리케이션 개발 시장도 활발해졌으며, 크게 성장하고 있다는 점이다. 대중교통정보 어플리케이션의 사용 빈도가 높은 편이긴 하나, 유동인구 빈도수가 높은 수도권과 광역시 지역 중심으로 제공되는 있는 실정이다. 본 논문에서는 GPS(Global Positioning System) 기능이 활성화 되지 않은 지방지역 실정을 고려하여 안드로이드 플랫폼(android platform)을 이용한 스마트폰 기반 스쿨버스 어플리케이션 설계와 구현을 제안하려 한다.
본 논문에서는 지능형 홈 시큐리티의 도어록 시스템으로 사용될 수 있는 13.56 MHz RFTD(Radio Frequency IDentification) 시스템 설계 및 구현에 관한 내용을 다룬다. RFID는 리더와 태그 및 호스트 컴퓨터로 구성되는 시스템으로서, 리더와 태그간의 유도성 결합이나 전자기적 결합방식에 의해, 태그의 정보를 주고받는 비접촉 시스템이다. RFID 리더의 송신부, 수신부를 PSPICE를 이용해 설계하고 시뮬레이션을 통해 동작을 검증하였다. 아울러 에러 검출 모듈과 맨체스터 코딩 모듈은 VHDL 언어를 이용해 설계하고 시뮬레이션을 통해 동작을 검증하였다. 데이터 처리부의 충돌방지(Anti-collision) 기능은 별도의 컨트롤러를 사용하여 소프트웨어적으로 구현하였다. 구현된 시스템의 성능시험을 위해 5개의 RF 태그 환경에서 실험한 결과 데이터의 충돌 없이 모든 태그의 데이터를 올바르게 인식하였다.
오늘날 도난방지, 화재, 범죄예방 등의 안전한 생활을 위한 감시 시스템의 중요성이 강조되고 있다. 이에 영상보안 시장 규모가 급속히 증가하고 있으며 관련 기술도 인공지능을 겸비한 형태로 발전하고 있다. 우리나라도 영상보안 시스템의 수요가 2002년부터 기업과 정부를 중심으로 증가하고 있으며 급속한 성장을 거듭하는 추세는 2012년 이후에도 지속될 전망이다. 특히, 최근에는 적은 대수의 카메라로 보다 넓은 지역을 관찰하고 특정 부분을 확대 관찰할 수 있는 PTZ 카메라의 활용이 증가하고 있다. PTZ 카메라는 카메라에 구동 장치를 추가하여 좌우(Pan), 상하(Tilt)로 카메라의 시점을 이동시킬 수 있으며 특정 부분을 확대하여 관찰할 수 있는 줌(Zoom) 기능을 가진 카메라를 말한다. 이와 같은 장점으로 지능형 PTZ 카메라는 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 현재 시중에 판매되는 많은 종류의 PTZ 카메라를 이용한 영상보안 감시는 실제로 사용자들이 동작하고 사용하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 카메라 별로 제공하는 상이하고 왜곡된 좌표 값에서 새롭게 가공한 직관적 절대좌표 값을 추출하여 정확한 목표지점으로의 위치이동과 간편한 카메라 조작을 위한 시스템을 설계하였다.
정보화의 진전에 따라 가처분 시간의 증대는 관광산업이 정보통신산업과 더불어 21세기 성장을 주도할 산업으로 꼽히게 되었다. 관광 상품은 일반 비즈니스와 달리 상품을 사전에 파악할 수가 없고 다수의 기초적인 상품의 조합으로 이루어지는 무형의 서비스 상품이므로 올바른 안내정보를 가지고 있어야 합리적인 의사결정 할 수 있게 된다. 그러나 인간 관광전문가의 편향된 안내로 인한 관광객의 불만은 커져가고 있으며 현재의 관광정보 시스템으로는 고도화/개별화되는 관광객의 욕구를 수용하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 응용 기술인 전문가시스템을 이용하여 관광객의 성향에 따라 가장 적합한 관광 코스를 능동적으로 구성하고 고객에게 적합한 형태로 재구성하여 제공해 주는 지능형 관광 정보시스템을 설계하였다. 본 연구는 대표적인 서비스산업인 관광산업에서 개별화된 고객의 성향을 반영할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발함으로써 소비자의 만족도를 극대화하기 위한 국내 최초의 시도이다. 이러한 시스템이 구현되면 기존 관광 소비자의 불편사항을 감소시키고, 개별 관광 목적에 적합한 관광 일정을 안내할 수 있게 되어 궁극적으로 관광산업의 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 항공 수요예측을 위한 빅데이터 기반 플랫폼의 설계 및 실증 결과를 제시한다. 항공 수요예측 통합 플랫폼은 항공산업 관련 데이터를 Open API, RSS Feed, 웹크롤러(Web Crawler) 등을 이용하여 수집 및 분석하여 자체 개발한 항공 수요예측 알고리즘을 기반으로 결과를 시각화하여 보여주도록 구현되어 있다. 또한, 제안하는 플랫폼의 사용자 인터페이스를 통해 변수 설정을 하여 단위별(Global, National 등), 기간별(단기, 중장기 등), 유형별(여객, 화물 등) 예측 통계 자료를 도출할 수 있다. 플랫폼의 성능 검증을 위해 정형화된 데이터를 비롯하여 소셜네트워크서비스(SNS), 검색엔진 등에서 수집한 비정형 데이터까지 활용하여 특정 키워드의 빈도와 특정 노선에 대한 항공 수요간 상관관계를 분석하였다. 개발한 통합 플랫폼의 지능형 항공 수요예측 알고리즘을 통해 전반적인 공항 운영 및 공항 운영 정책 수립에 기여할 것으로 예상한다.
최근 감시와 보안을 목적으로 활발하게 CCTV가 설치되고 있고, 지능형 감시시스템은 영상에서 객체의 검출 및 감시 등으로 광범위하게 응용되고 있다. 본 연구에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 HOG 특징과 FCM 기반의 RBFNN 분류기를 이용한 상반신 검출 방법을 제안한다. HOG는 보행자를 검출하기 위해 기존에 제안되었던 특징으로 본 논문에서는 이를 사용해 상반신의 고유한 기울기를 학습하였다. HOG 특징은 입력 이미지의 크기에 비례하는 고차원의 특징 벡터로 기울기를 표현하기 때문에 RBFNN분류기의 입력데이터로 쓰려면 차원 축소가 필요하다. 이를 위해 PCA 알고리즘을 RBFNN 분류기 앞에 적용하여 HOG 특징의 차원을 저차원으로 축소하였다. 컴퓨터 실험에서는 미리 분류된 상반신 영상과 사람이 아닌 영상을 통해 분류기를 훈련시킨 후 테스트 영상과 동영상을 이용하여 제안된 상반신 검출 방법의 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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