이 논문에서는 규칙 기반 추론 시스템에서 추론이 수행되는 과정에서 처리 대상인 입력 정보들에 모순이 존재하는 경우에 모순된 정보를 검출하기 위한 기법을 제안한다. 이 논문에서 제안한 기법은 ATMS의 라벨 표현 방법과 관리 기법을 개선하여 불확실성 값을 갖는 입력 정보를 처리할 수 있도록 하고, 상반된 입력 정보들로 인하여 배타적인 결론들을 동시에 지지하는 경우에 각 결론들과 지지하는 입력 정보들간의 모순을 검출할 수 있는 기법이 다.
본 연구에서는 CNN 모델의 경량화 및 on-device 추론 가속을 목표로 한다. 경량화 기법으로는 QAT 기법을 사용하며 여러 환경에서의 성능을 비교한다. 이어서 on-device 추론 가속을 위해 Jetson Nano Board 에서 TensorRT 변환을 통해 모델을 최적화한다.
유연성과 광범위성을 갖는 대규모 인지 시스템의 구축을 위해서는 전문적인 지식 뿐 아니라 상식 수준의 지식을 포함한 대용량 지시베이스의 구축이 필수 불가결하다. 이를 위해서는 효율적인 지식 표현 및 추론 기법이 핵심적 열할을 하게 될 것이다. 본 논문에서는 정성적 지식 표현 및 추론 기법을 이미 구축된 범용의 대용량 Cyc 지식베이스와 접목하여, 일상의 상식적인 추론을 제공할 수 있는 인지 시스템을 소개한다. 본 시스템은 구현되어 여러 예제에 적용되어 그 실효성을 입증한 수 있었다.
효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.
물체의 공간에서의 운동을 다루는 공간 추론의 연구에서 충돌을 이해하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 정성적 충돌 이론과 추론 기법을 소개하고자 한다. 충돌 해석에 있어 관련된 물체의 공간적 속성과 운동방향의 상호작용을 분석하여 충돌로 인한 힘과 운동 방향의 전달을 계산하였다. 추론 과정에 있어서는 충돌이 갖는 특성인 불연속적인 변화에 대한 분석과 회전 운동으로 인한 변화의 분석이 소개되었다. 제안된 충돌 이론과 추론 기법은 구현되어 자동차 충돌 사고의 충돌에 적용되어 유효성을 입증할 수 있었다. Abstract Understanding collision is important in spatial reasoning problems that study the motions of objects. This paper introduces qualitative collision theory and reasoning techniques. Force and motion transfers are computed by analyzing the interactions of the spatial properties and motions of the objects. This paper also presents inference techniques for handling discontinuous changes and angular changes by rotation. These theories and inference techniques are implemented and applied to real car-to-car collision accidents. The test results verify the reliabilities of our techniques.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 인간의 행동패턴을 인식하고 이 결과를 활용하여 사용자의 의도를 추론하는 방법론에 관해 기술한다. 인간행동의 예측에 관한 지식표현으로부터의 추론기능과 예제패턴 기반의 학습기능을 동시에 지원하는 모델을 제시하고 이론의 타당성과 유용성을 고찰한다. 의도 추론 문제에서 지식기반 기법이 갖는 불완전성을 극복하기 위하여 예제기반 학습능력의 필요성을 도출하는 한편, 다양한 변이가 존재하는 응용에서 학습데이터 선정의 어려움을 보완하기 위한 방법론을 제시한다. 세부적으로 인간행동에 관한 특징표현과 행동패턴 클래스를 정의하고 이들간의 관계를 고유한 지식표현 규칙으로 정형화 한다. 또한 제안된 지식표현을 수용하는 추론 메커니즘을 제시하며, 제시한 모델의 부수적 특징으로 학습과정을 통한 지식 정련기능의 유용성을 고찰한다.
온톨로지의 논리적 오류와 개념들 간의 포함 관계를 탐지하는 추론 엔진들이 소개되고 있다. 발표된 온톨로지 추론 엔진의 대부분은 태블로 알고리즘을 기반으로 구축되었다. 그러나 대부분의 추론 엔진들은 논리적 오류를 일으키는 원인은 밝히지 않고, 논리적 오류를 갖는 개념만을 탐지한다. 본 논문의 목적은 태블로 알고리즘 전개 과정 중에 발생하는 non-deterministic 상황을 최적화하는 동시에 논리적 오류를 일으키는 원인을 탐지하기 위한 방법을 연구하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 논리적 부정 가정기반 진리 유지 시스템(NATMS)을 사용하여 non-deterministic 문제를 해결하고 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 기존에 발표되었던 종속 부호 기반 백트랙킹 기법과 Swoop 프로젝트에 적용된 논리적 오류 원인을 탐지하는 기법을 소개하고, 제안하고자 하는 기법을 설명한다.
시맨틱 웹상에서 RDFS로 표현된 데이터의 사용 증가로 인하여, 대용량 데이터의 추론에 대한 많은 요구가 생겨나고 있다. 많은 연구자들은 대용량 온톨로지 추론을 수행하기 위해서 하둡과 같은 고가의 분산 프레임워크를 활용한다. 그러나, 적절한 사이즈의 RDFS 트리플 추론을 위해서는 굳이 고가의 분산 환경 시스템을 사용하지 않고 단일 머신에서도 논리적 프로그래밍을 이용하면 분산 환경과 유사한 추론 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 단일 머신에 논리적 프로그래밍 방식을 적용한 대용량 RDFS 추론 기법을 제안하였고 다중 머신을 기반으로 한 분산 환경 시스템과 비교하여 2억개 정도의 트리플에 대한 RDFS 추론 시스템을 적용한 경우 분산환경과 비슷한 성능을 보이는 것을 실험적으로 증명하였다. 효율적인 추론을 위해 온톨로지 모델을 세부적으로 분리한 메타데이터 구조와 대용량 트리플의 색인 방안을 제안하고 이를 위해서 전체 트리플을 하나의 모델로 로딩하는 것이 아니라 각각 온톨로지 추론 규칙에 따라 적절한 트리플 집합을 선택하였다. 또한 논리 프로그래밍이 제공하는 Unification 알고리즘 기반의 트리플 매칭, 검색, Conjunctive 질의어 처리 기반을 활용하는 온톨로지 추론 방식을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 추론 엔진을 LUBM1500(트리플 수 2억개) 에 대해서 실험한 결과 166K/sec의 추론 성능을 얻었는데 이는 8개의 노드(8 코아/노드)환경에서 맵-리듀스로 수행한 WebPIE의 185K/sec의 추론 속도와 유사함을 실험적으로 증명하였다. 따라서 단일 머신에서 수행되는 본 연구 결과는 트리플의 수가 2억개 정도까지는 분산환경시스템을 활용하지 않고도 분산환경 시스템과 비교해서 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
시멘틱웹이란 컴퓨터가 정보의 의미를 이해하고 그 의미를 조작 할 수 있는 웹으로서 기존의 웹으로는 불가능했던 데이터의 자동처리를 가능하게 하는 차세대 웹 기술을 말한다. 이러한 웹을 위해서는 표준화된 데이터 표현 방법을 통해 기술된 내용을 기계가 이해할 수 있도록 해주는 온톨로지 시스템이 필요하다. 온톨로지 시스템은 일반적으로 OWL(web ontology language)로 표현된 온톨로지와 지식을 처리하는 추론시스템으로 구성되어 있으며 추론시스템으로는 연구 구현 예가 많은 LP(Logic Programming)방식의 추론시스템이 많이 사용된다. 하지만 LP방식의 추론기법들은 온톨로지를 처리하는데 있어 여러 가지 제약사항을 가지며 이로 인해 온톨로지 정보의 추론에 대한 효용성은 떨어진다. 이에 본 논문에서는 온톨로지 정보를 추론하기 위해 사용되는 기존 시스템들을 조사해 분류하고 문제점과 장점을 파악한 후 추론엔진의 효용성을 높이는데 필요한 최소한의 기능이 무엇인지 파악하여 기존의 LP엔진을 최대한 활용한 OWL추론엔진을 개발하는데 이용하고자 한다.
컴퓨터를 활용한 제어 기술이 발달함에 따라 무인화 시스템이 증가하고 있는 현실이다. 이 논문에서는 현재 많은 연구가 활발히 이루어지고 있는 무인화 시스템들 중의 하나인 무인 자동 주차 시스템을 위한 기법을 제안하고 시뮬레이션 실험을 통하여 그 가능성을 보였다. 제안한 자동 주차 시스템에서는 센서 정보를 입력으로 하고 퍼지 함수에 의한 추론 결과를 활용하여 조향 장치를 제어하는 방식을 제안하였다. 성능 평가를 위하여 그래픽 시뮬레이션 환경을 구축하고 제안한 기법을 이용한 가상자동차의 주차 과정을 보였으며 그 결과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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