본 논문은 슬관절 손상 환자의 하지근력 강화 재활훈련 장치에서 다리를 끌어주는 견인모터의 속도 프로파일을 휴머노이드 로봇 시뮬레이션을 통해 계산하는 방법을 새롭게 제안한다. 먼저 인체의 구조를 본 딴 휴머노이드 로봇의 3차원 전신 모델을 새롭게 구축하고, 표준 관절각도 데이터를 이 모델에 적용하여 자연스러운 보행을 시뮬레이션 했다. 그리고 하지의 대퇴부에 부착되어 있는 벨트와 견인모터와의 거리를 매 샘플링 타임에서 계산하여 이로부터 속도 프로파일을 도출하는 방식으로 보행 중 속도 파형을 생성한다. 휴머노이드 로봇의 기구학적 방법으로는 직진 보행에서 계산량이 적은 투영법을 사용했으며, 유각기의 관절 각도 프로파일은 Winter의 표준보행 데이터를 참조했다. 본 논문에서 제안한 방법으로 계산된 인체 특정부위 속도 프로파일은 제작 중인 트레드밀 재활훈련 장치에 적용될 예정이다.
정보여과 에이전트는 자체의 적응성(adaptability)과 자율성(autonomy)을 특징으로 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 사용자 프로파일을 지식베이스의 일부로 구축하는 기능을 수행한다. 이러한 사용자 프로파일은 사용자의 학습의도에 맞게 지식을 탐색하고 축적하는 적응성(adaptability)을 가져야 한다. 본 논문에서는 지능적 정보여과 에이전트가 사용자의 선호도와 관심을 학습하여 적응적인 사용자 프로파일을 구축하기 위한 기법으로서, 사용자가 제시한 학습예제로써의 웹 문서들로부터 사용자의 학습의도를 내포한 질의어를 중심으로 연관 지식을 탐색하여 추출하는 웹 도큐먼트 기반 사용자 중심 연된 객체 추출과 만유인력 모델을 기반으로 한 연관 객체 관계성 가중치 기법을 제시한다.
전자상거래가 점차 활성화됨에 따라 다양한 형태의 쇼핑몰들이 구축되고 있으나, 구매자가 상품을 구입하는데 있어 구매자 기호와 요구에 적합한 상품을 검색하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CBR(Case Based Reasoning)과 RBR(Rule Based Reasoning)을 통합한 검색에이전트와 사용자 프로파일과 선호도를 관리하는 사용자 에이전트로 이루어진 멀티 에이전트를 이용하는 CARUBA 시스템을 설계하고, 검색에이전트가 사용자에이전트에서 보낸 정보를 이용하여 유사도를 산출하여 구매자의 요구에 적합한 상품을 신속하게 추천할 수 있는 방법을 제안한다
베어링은 각종 설비에서 활용하는 중요한 기계요소 중 하나이다. 설비고장의 상당수는 베어링의 결함이나 파손에 기인하고 있다. 따라서 베어링에 대한 온라인모니터링기술은 설비의 정지를 예방하고 손실을 줄이는 데 필수적이다. 본 논문은 진동신호를 이용하여 베어링의 상태를 예측하기 위한 온라인모니터링에 대해 연구한다. 프로파일로 주어지는 진동신호는 이산웨이블릿변환을 통해 분석되고, 분해수준별 웨이블릿계수로부터 얻은 통계적 특징 중 유의한 것을 선별하고자 분산분석 (ANOVA)을 이용한다. 선별된 특징벡터는 Support Vector Machine (SVM)의 입력이 되는 데, 본 논문에서는 다중클래스 분류문제를 다루기 위한 계층적 SVM 네트워크를 제안한다.
본 논문에서는 E-mail을 적용한 지능형 E-mail 지식관리시스템을 제안하고자 한다. E-mail은 사용자에게 익숙하고, 정형화된 정보로 표현이 쉽고, 이미 많이 구축되어 있는 시스템이다. 이러한 E-mail의 정보를 활용하여 사용자에 따라 지식을 평가하고, 지식그룹 생성이 가능한 지식 관리 시스템을 설계한다. 이를 위해서 클러스터링을 이용해 지식간의 유사 정도에 따라 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹(Knowledge Group) 생성 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도(preference)를 반영하기 위해 사용자 프로파일(User Profile)을 설계하고, 사용자의 선호도에 적합한 지식을 검색하는고리즘을 제안한다.
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.
기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.
본 논문은 저비용이면서 정확한 제어를 수행하는 새로운 퍼지 제어기의 재구성 가능한 FPGA 시스템상의 구현을 다룬다. 제안한 퍼지 제어기 (Fuzzy Logic Controller : FLC)의 시스템 구조와 이의 VHDL 설계 및 시뮬레이션은 다른 논문에 나타나 있다. 제안한 퍼지 제어기의 구현 과정은 다음과 같다. 각 모듈은 VHDL 언어에 의해서 기술된 뒤, Synopsys사의 FPGA 컴파일러에 의해 합성된다. 합성된 각 모듈은 Xilinx사의 XactStep 6.0에 의해 최적화 및 배치, 배선이 이루어진다. 얻어진 Xilinx rawbit 파일은 VCC사의 r2h에 의해 C 언어의 header 파일 형태의 하드웨어 object로 변환된다. C언어 형태의 하드웨어 object를 포함하는 응용 제어 프로그램이 C 컴파일러에 의해 컴파일된 후, 이 실행 파일이 재구성 가능한 FPGA 시스템 상에 다운로드된다. 제안한 퍼지 제어기를 EVCI 보드 상에 동적으로 구현하여 트럭 후진 주차 제어에 사용할 때 걸리는 시간을 Synopsys사의 VHDL 시뮬레이터와 워크스테이션상에서 C언어에 의해 구현하여 트럭 후진 주차 제어에 사용할 때 걸리는 시간을 각각 비교하였다.
본 연구에서는 유아영재 51명과 일반유아 51명을 대상으로 한국판 K-ABC의 프로파일을 분석하고 비교하였다. 유아영재와 일반유아의 K-ABC 프로파일을 분석하여 비교하기 위해 상관분석과 교차분석을 실시하였으며 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 일반유아의 경우는 얼굴기억 검사를 제외한 모든 인지처리 하위검사들이 인지 처리과정척도와 정적상관이 유의하였으나 유아영재의 경우는 손동작, 수회생, 얼굴기억, 위치기억검사와의 상관만이 통계적으로 유의하였다. 유아영재의 경우, 인지처리 과정척도와 습득도척도와 유의한 상관이 없었으나 일반유아는 습득도 척도와 유의한 정적 상관이 있는 것으로 나타났다. 둘째, 유아영재와 일반유아의 인지처리 하위검사와 습득도 하위검사의 강점과 약점에 차이가 있을 것인지를 살펴본 결과, 모든 하위 검사에서 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 유아영재와 일반영재의 K-ABC종합척도 프로파일을 비교한 결과, 순차처리 동시처리 척도간의 비교와 동시처리척도 습득도척도간의 비교에서는 유의한 차이가 없었으나 유아영재는 습득도 척도에 비해 순차처리척도와 인지처리과정척도의 접수가 높은 경우가 일반유아에 비해 보다 더 많은 것으로 나타났다.
지능형 에이전트란 환경상태를 인지하고 상태정보에 따른 적절한 행위를 자동적으로 수행하는 소프트웨어 객체를 말한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 시맨틱 서비스를 지능적이고 자동적으로 수행하는 에이전트 개발을 통해서 시맨틱 웹 응용사례에 대해 제안한다. 본 논문에서는 제안하는 시맨틱 서비스 에이전트는 다음과 같은 핵심 요소 기술의 특징을 갖는다. 첫째, 시맨틱 웹 환경의 온톨로지와 메타데이터 및 사용자 프로파일을 자원으로 사용하여 상태정보를 인지한다. 둘째, SWRL(Semantic Web Rule Language)기반의 추론엔진을 통해서 인지된 상황 정보를 역방향 추론하고 지능적인 행동의 수행을 결정한다. 셋째, 시맨틱 웹 환경의 확장을 통한 에이전트의 활동 범위를 증가시키기 위해서 사용자 중심의 메타데이터 저작기능을 갖는다. 넷째, 시맨틱 서비스 에이전트는 온톨로지 서버 및 시맨틱 미들웨어를 통한 시맨틱 웹 인프라 시스템의 프레임워크를 갖는다. 본 논문에서는 시맨틱 서비스 에이전트의 실제 구현을 통해서 시맨틱 웹 환경이 제공하는 자원을 적극 이용하고 사용자 요구에 맞춰 이를 사용자에게 지능적이고 자동적인 서비스로 제공하는 에이전트를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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