본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
최근 수학구조 및 교수-학습과 관련된 연구에 지식공간 이론을 응용하고자하는 논문들이 많이 나오고 있다. 실제로 유의미 학습과 관련된 수행평가와 수학문제를 푸는 능력에 관한 평가를 연구하는데 지식구조가 응용되고 있지만 이를 활용하는데는 많은 애로사항이 있으며 이를 보완하기 위한 여러 가지 방법이 연구되어오고 있다. 특히, Schrepp교수는 스피드문제의 경우로 제한하여 지식공간론을 응용한 일반화된 수학구조의 연구방법을 제시하였다. 본 논문에서는 주관적 지식의 평가를 하게되는 수학구조 및 공간에 관한 연구를 하는데 효과적으로 응용될 수 있는 퍼지지식공간론에 관한 전반적인 기초 이론을 정의하고 그 성질들을 연구하고자한다.
종의 분화는 생명체의 다양성을 유지하며, 좀더 환경에 적합한 생명체를 탄생시킨다. 그래서, 자연계의 진화에 모방을 둔 진화 알고리즘은 주어진 환경에 적응하기 위해 다양성을 유지해야 한다. 본 논문에서는 이러한 종의 분화 개념을 도입한다. 개체군의 각 개체들이 돌연변이를 통하여 자손을 생성하고, 그 중 일부가 분화하여 다음 세대의 개체를 이룬다. 각 개체들은 돌연변이에 의해 결정되는 일정한 해밍 공간 내외를 탐색공간으로 하고, 분화를 통하여 유효한 탐색공간을 점차 넓혀 탐색공간 전체에 대한 효율적인 탐색을 수행한다. 돌연변이를 통한 진환 방법으로 진화 하드웨어에 적용할 경우 내부구조의 변경이 적어 빠른 탐색효과를 가질 수 있다. 제안된 알고리즘을 2개의 최적화 문제에 적용하여 그 유용성을 확인한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지는 지능형 서비스의 필수 요소로 인식되어 왔다. 현재 상황을 인식함에 있어 위치 인식이 주를 이루고 있다. 그러나 기존의 연구들이 제안하는 2차원 공간에서의 위치 관계만으로는 지능형 서비스가 필요로 하는 상황 모델 구축에 부족하다. 이에 본 연구에서는 3차원 공간에서의 위치 관계 인식 및 추론과정을 통한 3차원 상황 모델을 구축하기 위한 방법을 제안한다. 3차원 공간 상황은 서비스가 제공되는 환경에 대한 입체적 상황을 제공함으로써, 보다 상세한 상황에 대한 정보를 제공하고 이에 준한 상황에 민감한 서비스를 제공할 수 있다. 3차원 상황 모델은 공간을 수평/수직의 격자로 분할하여 연속된 평면의 집합으로 분류하여, 각 평면들 사이의 연계 정보에 근거하여 만들어진다. 각 평면은 방향 정보와 위상 정보의 조합으로 구성되고 이들 정보는 추론 규칙에 의해 서로 변경될 수 있다.
기존의 RBF 신경망 및 퍼지 시스템을 고차원 입력 공간 위에서의 비선형 근사에 적용할 경우 은닉 노드의 수혹은 퍼지 IF-THEN 규칙의 수가 기하급수적으로 증가한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 반국소 유닛을 기본 요소로 하는 수목구조지능시스템을 제안하고, 이를 효과적으로 학습하기 위하여 수정 유전자 알고리즘 및 LMS 규칙에 기반을 둔 학습 알고리즘을 개발한다. 제안된 시스템에 대한 근사 능력 해석이 수행되고, 실험적 고찰을 통하여 개발된 방법론의 유용성이 입증된다.
최근 U-City와 같은 유비쿼터스 지능 공간 (Ubiquitous Smart Space, USS) 개발이 추진됨에 따라 USS 요구 분석 방법론에 대한 필요성이 커지고 있다. 그러나 SDLC, UML 등과 같은 기존 정보시스템 요구분석 등 개발 방법론은 상황인지 에이전트 시스템 등과 같은 USS 특유의 환경을 고려하지 못해 USS 요구 분석 방법론으로 그래도 적용하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 USS 개발을 위한 요구분석 방법론으로서 기존 UML에 상황인지, 에이전트 시스템의 특정을 고려하여 수정된 UML(Amended UML)을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 As-Is Space 와 To-Be Space 로 나누어 요구 분석을 하였다. 또한 본 논문에서 제시한 요구 분석 방법론의 활용가능성을 보이기 위해 국내 쇼핑몰 내 실제 USS 서비스 개발에 적용해 보았다.
다양한 분야에서 활용되고 있는 유비쿼터스 기술은 도시정보 서비스에 대한 새로운 기능을 제시하고 있다. u-City는 첨단 정보통신 인프라와 유비쿼터스 정보서비스를 도시공간에 융합하여 도시생활의 편의 증대와 삶의 질 향상, 체계적 도시 관리 등 도시의 제반기능을 혁신시킬 수 있는 차세대 정보화 도시이다. 성공적인 u-City 건설을 위해서는 기존 지자체GIS 서비스를 확대한 지능형 도시공간정보의 개념이 필요하며, 이를 기반으로 효율적인 지능형 도시공간정보 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 다양한 분야에서의 도시공간정보에 대한 연계통합이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서 도시시설물의 효율적 관리와 상호운용성 기반의 센서기반 도시정보 활용을 위한 '센서기반 도시시설물 정보모델'을 제시하도록 한다.
정부는 급격히 성장하고 있는 공간정보시장의 중요성을 인식하고 상용화가 가능한 기술개발을 위해 2006년부터 2012년까지 대형 국가R&D사업인 지능형국토정보기술혁신사업을 추진하고 있다. 이에 따라, 본 사업은 실제 현장에 바로 적용될 수 있는 검증된 연구 성과물을 도출하기 위해 성과물의 현장적용, 통합, 전시를 위한 테스트베드 구축이 계획되어 있다. 이 중 가장 먼저 해결해야 하는 것이 바로 합리적인 입지 선정이다. 본 논문에서는 지능형국토정보기술 테스트베드와 같이 공간정보기술 실험을 위한 테스트베드 구축과정에서 최적의 입지선정 방안을 도출하는데 목적을 두었다. 연구결과는 국내외 테스트베드 구축사례를 알아보고, 테스트베드에 적용되는 성과물의 특성 분석을 통해 입지선정을 위한 방안을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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