Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.5
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pp.538-544
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2005
The service supporting structure for users in ubiquitous computing environment requires technology that divides efficiently resources shared around users according to users context. So, needs research that analyze service items and resources that is offered according to users context information and divide adaptively necessary service and resources. Therefore, in this paper we proposes an intelligent P2P mobile agent that recognizes users context using portable mobile devices and is available for intelligent service by sharing serviced item according to users' context. The proposed structure removes monopoly for specific resources, and supports effective users context-awareness and service.
In this scholarly investigation, the focus is placed on the transformative potential of edge computing in enhancing Intelligent Transportation Systems (ITS) for the facilitation of autonomous driving. The intrinsic capability of edge computing to process voluminous datasets locally and in a real-time manner is identified as paramount in meeting the exigent requirements of autonomous vehicles, encompassing expedited decision-making processes and the bolstering of safety protocols. This inquiry delves into the synergy between edge computing and extant ITS infrastructures, elucidating the manner in which localized data processing can substantially diminish latency, thereby augmenting the responsiveness of autonomous vehicles. Further, the study scrutinizes the deployment of edge servers, an array of sensors, and Vehicle-to-Everything (V2X) communication technologies, positing these elements as constituents of a robust framework designed to support instantaneous traffic management, collision avoidance mechanisms, and the dynamic optimization of vehicular routes. Moreover, this research addresses the principal challenges encountered in the incorporation of edge computing within ITS, including issues related to security, the integration of data, and the scalability of systems. It proffers insights into viable solutions and delineates directions for future scholarly inquiry.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.187-189
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2001
이동 컴퓨팅(Mobile Computing)의 상업적인 응용분야로서, 지능형 교통정보시스템(ITS)에서의 첨단 여행자 정보시스템(ATIS)이 있다. ATIS에서 가장 중요한 이동 컴퓨팅 태스크는 현재 위치에서 목적지까지의 최단 경로를 계산하는 일이다. 본 논문에서는 최단 경로 재 계산 문제에 대해서 연구하였다. 이 문제는 전자 수치 지도(topological digital road map)상의 간선(edge) 비용이 동적인 교통 상태에 따라 빈번하게 갱신되고 있는 ATIS의 동적 경로 안내 시스템(URGS)에서 발생한다. 지금까지 제안된 방법들은 처음부터 최단 경로를 재계산하거나, 또는 단지 비용의 변화가 일어난 간건 상에 있는 양 끝 노드 사이에 대해서 최단 경로를 재계산할 뿐이다. 본 논문에서는 앞서 계산된 최단 경로에 대한 정보를 이용하는 효율적인 적응형 슬라이딩 윈도우 기반의 근접 최단 경로 재 계산 방법을 제안한다.
Recently, as the amount of digital data increases exponentially, the importance of data processing systems is being emphasized. In this situation, the selection and construction of data processing systems are becoming more important. In this study, the performance of cloud computing (CC), edge computing (EC), and UAV-based intelligent edge computing (UEC) was compared as a way to solve this problem. The characteristics, strengths, and weaknesses of each method were analyzed. In particular, this study focused on real-time large-capacity data processing situations such as corridor monitoring. When conducting the experiment, a specific scenario was assumed and a penalty was given to the infrastructure. In this way, it was possible to evaluate performance in real situations more accurately. In addition, the effectiveness and limitations of each computing method were more clearly understood, and through this, the help was provided to enable more effective system selection.
상황은 실세계에 존재하는 실체의 상태를 특징화하여 정의한 정보로 정의할 수 있으며, 상황인식은 이러한 상황 정보가 상호 작용하여 인간의 현재 상황을 특성화 할 수 있는 기술적 방법을 의미한다고 할 수 있다. 실세계의 상태를 표현하는 것은 정보의 표현 및 지식 표현과 관련되며, 상황인식 컴퓨팅은 이러한 지식 표현 방법에서 출발한다고 할 수 있다. 상황인식 컴퓨팅을 근간으로 하는 응용 기술로는 사용자와 서비스간의 연관성에 기반을 둔 기술이며, 구현 방법 및 적용 기술은 다양한 형태로 구상될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 상황인식 컴퓨팅 응용 기술에 대한 동향으로 디지털 홈 환경을 적용 대상으로 하는 센싱기술, 네트워킹 기술, 멀티미디어 기술 및 지능형 에이전트 기술을 유기적으로 결합할 수 있는 광의의 상황인식 컴퓨팅 기반의 응용 기술 사례를 중심으로 소개하고 이 기술 범주에 속한 세부 기술에 대하여 살펴보도록 한다.
가까운 미래사회는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 구현된 기술발전이 고도로 이루어진 시대가 될 것이다. 주변 환경의 자동인식과 관련된 센서네트워크 기술은 이미 급격한 속도로 성장하고 있으며, 지능형 로봇과 관련된 로봇 서비스 기술 또한 많은 관심 속에 전 세계적으로 연구가 진행 되고 있다. 특히 지능형로봇은 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 실현되기 위해서 없어서는 안 될 존재가 될 것이며, 미래의 각 가정에서는 다양한 역할과 기능을 가진 다수의 로봇이 필요하게 될 것으로 보인다. 본 논문에서는 미래사회에서 다양한 로봇들이 홈네트워크 환경에서 필요할 것이라고 보고, 이와 관련하여 다수의 로봇을 관리하고 필요한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있는 로봇 관리시스템을 제안한다. 로봇 관리시스템은 ICE 미들웨어를 통해 설계 되었으며, 이것은 로봇 간의 원활한 통신 및 사용을 지원 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.243-246
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2004
배낭 문제는 단순한 것 같지만 조합형 특성을 가진 NP-hard 문제이다 이 문제를 해결하기 위해 기존에는 GA(Genetic algorithms)를 이용하였으나 지역해에 빠질 수 있어 잘못된 해를 찾거나 찾지 못하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 막대한 병렬성과 저장능력을 가진 DNA 컴퓨팅 기법에 DNA에 기반한 변형된 GA인 DNA 코딩 방법을 적용한 ACO(Algorithm for Code Optmization)를 제안한다. ACO는 배낭 문제 중 (0,1)-배낭 문제에 적용하였고, 그 결과 기존의 GA를 이용한 것 보다 초기 문제 표현에서 우수한 적합도를 생성했으며, 빠른 시간내에 우수한 해를 찾을 수 있었다.
URC는 기존 로봇에 네트워크 및 정보 기술을 접목한 지능형 서비스 로봇의 새로운 개념으로서, 언제, 어디서나 나와 함께 하며, 나에게 필요한 서비스를 제공하는 네트워크기반 로봇이다. URC 개념이 구현되기 위해서는 유비쿼터스 네트워크 또는 센서 네트워크, 고성능 로봇용 서버 등과 같은 하드웨어 인프라가 구축되어 있어야 하며, 이러한 인프라 상에서 구동되는 소프트웨어 인프라가 필요하다. 본 고에서는 URC의 소프트웨어 인프라의 구현에 요구되는 많은 기술 중 특히 상황인식 컴퓨팅 기술에 대해 논의하고 ETRI에서 개발중인 상황인식 미들웨어인 CAMUS에 대해 소개하고자 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.377-380
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2005
가장 완벽한 지능형 모델로 알려져 있는 두뇌는 인공 지능을 구현하기 위해 이해되어야 하는 많은 내용을 지니고 있다. 하지만, 현재까지는 두뇌의 생물학적인 정보처리 메커니즘은 극히 일부분에서 밝혀졌고 대부분의 내용은 추측이나 가정으로 설명되고 있다. 이미 밝혀진 두뇌의 정보처리 메커니즘에 기반한 정보처리 시스템은 다양한 응용 분야에 활용되어 지금의 시스템보다 월등한 성능을 보일 것으로 예상된다. 이에, 본 논문에서는 두뇌의 생물학적 흐름을 카테고리 별로 정리하였으며 이를 구현할 수 있는 소프트 컴퓨팅 기법을 소개한다. 다양한 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 구현된 인공두뇌 모델은 정보처리 과정에서 자율적이며, 효과적인 정보처리 성능을 보여줌을 알 수 있다. 이는 인공 지능 시스템의 새로운 도약에 필요한, 정형화된 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대 된다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.133-140
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2006
유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 상황인지는 유비쿼터스 환경을 구성하는 중요한 요소들 중의 하나로 안정되고 있다. 그러나 아직까지 모든 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용될만한 일반적인 상황모형 (generic context model)은 제시되지 못하고 있다. 따라서 본 논문의 목적은 혼합형 다단계(hybrid multi-level) 다이어그램을 이용해 보다 적합한 일반적 상황모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 먼저 기존의 다양한 상황 모형들을 분석하고 이를 토대로 유비쿼터스 지능 공간에서의 컴퓨팅 시스템 환경에 적합한 일반적 상황모형을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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