확률적 언어모델링은 일련의 단어열에 문장확률값을 적용하는 기법으로서 음성인식, 확률적 기계번역 등의 많은 자연언어처리 응용시스템의 중요한 한 요소이다. 기존의 접근방식으로는 크게 n-gram 기반, 문법 기반의 두가지가 있다. 일반적으로 n-gram 방식은 원거리 의존관계를 잘 표현 할 수 없으며 문법 기반 방식은 광범위한 커버리지의 문법을 습득하는데에 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 일종의 단순한 의존문법을 기반으로 하는 언어모델링 기법을 제시한다. 의존문법은 단어와 단어 사이의 지배-피지배 관계로 구성되며 본 논문에서 소개되는 의존문법 재추정 알고리즘을 이용하여 원시 코퍼스로부터 자동적으로 학습된다. 실험 결과, 제시된 의존관계기반 모델이 tri-gram, bi-gram 모델보다 실험코퍼스에 대해서 약 11%에서 11.5%의 엔트로피 감소를 보임으로써 성능의 개선이 있었다.
본 논문에서는 자택 환경 관리를 위한 오픈소스 유형의 피지컬 컴퓨팅 플랫폼을 활용한 무선 자택관리 시스템을 구현한다. 화재 등의 재난 방지를 위한 자택 환경 요소 감지 및 제어를 고려하여 온도, 조도, 초음파 센서를 적용하였으며, 정보 수집 및 관리를 위해 RIA 윈도우즈 서버 시스템과의 연동은 XBee 무선 통신을 통하여 전송하고, 전송된 정보는 mySQL데이터베이스에 저장하여 히스토리 관리가 가능하도록 하였다. 공간과 사람이 밀집된 열악한 상태에 있는 자택환경의 관리 및 보안에 제안된 시스템을 적용함으로써 재해와 재난에 대비하고 화재 등의 재난을 억제할 수 있는 가능성을 제시한다.
본 논문에서는 웹 애플리케이션에서 하드웨어를 엑세스 하기 위한 중계시스템을 개발하는데 목적이 있다. 웹 애플리케이션의 일종인 Scratch에서 스마트 블록과 같은 하드웨어를 엑세스 하기위해 웹 서버 기반의 중계시스템을 개발하였다. 중계시스템 개발을 통해 Scratch와 스마트 블록을 활용하여 피지컬 컴퓨팅 교육을 통해 학습자의 컴퓨팅적 사고 함양에 기여 한다.
교과서는 교육과정 내용을 토대로 학습 목표 달성에 도움을 주는 도구이다. 2015 개정 교육과정이 발표되었기 때문에 교과서의 내용도 새롭게 구성될 것이다. 본 연구는 교과서 집필에 대한 시사점을 제공하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해, 현재 사용되고 있는 중학교 정보 교과서의 내용요소 분석과 새롭게 구성되는 피지컬 컴퓨팅 영역에 대한 접근방향을 도출하기 위해 파일럿 스터디를 진행하였다. 내용의 탐구적 경향은 Romey 분석을 사용하였고, 파일럿 스터디는 로봇을 활용하여 H/W와 S/W의 조화로운 수업이 될 수 있도록 하였다. 분석 결과, 현재 사용 중인 교과서 중에 학생들의 사고력 신장 도움에 적합한 교과서는 한 권이었으며, 피지컬 컴퓨팅 영역의 경우 탐구적 수업이 긍정적으로 나타났다. 본 연구는 교과서 구성에서 활동을 중시하는 형태의 집필이 필요할 것을 시사하였다.
ER Mapper는 호주의 ERM(Earth Resource Mapping Ltd.)사에서 개발한 이미지 프로세싱 전문 소프트웨어로서 GIS/LIS 분야의 벡터자료와 인공위성 및 항공측량에 의한 래스터 이미지를 통합 관리함으로써 여러 활용분야별 분석 및 의사 결정시 효율성을 높있 수 있다. 1989년 설립된 ERM은 이피지 프로세싱 시스템 개발에 집중적으로 투자하여 90년 6월 ER Mapper의 첫 버젼을 발표한 이래 현재 버젼 4.2까지 발표하였다. 같은 용도의 타 경쟁제품에 비하여 가격 대 성능비와 사용 편의성, 융통성 등이 뛰어난 것으로 판명된 ER Mapper는 산업계 표준을 지향하며 주변기기 접속성 둥에서도 탁월한 성능을 발휘한다. 또한 모든 기능이 하나의 패키지에 포함 지원되므로 모듈별 기능 구성을 지향하는 경쟁 소프트웨어에 비해 사용자 지향적 구조를 지니고 있다. ER Mapper는 현재 호주 이미지 프로세싱 시장의 80%에 이르는 높은 점유율을 보유하고 있으며 아시아, 아메리카, 유럽 등 전세계 지역에 약 70여개의 판매망을 가지고 그 시장점유율을 높여가고 있다.
컴퓨팅 환경이 무선과 휴대용 시스템으로 변화하면서, 전력효율이 점점 중요해지고 있다. 특히 내장형 시스템일 경우에 더욱 그러한데 이중 메모리에서 소모되는 전력이 전체 전력소모의 두 번째 큰 요소가 되고 있다. 메모리 시스템에서의 전력소모를 줄이기 위해서 SDRAM의 저전력 모드를 활용할 수 있다. RDRAM의 경우 냅모드(nap mode)는 액티브 모드(active mode)의 5%이하의 전력만을 소모한다. 하지만 하드웨어 컨트롤러는 운영체제가 협조하지 않으면 이 기능을 효율적으로 활용하지 못한다. 이 논문에서는 SDRAM의 액티브 유닛(active unit)의 수를 최소화하는 방법에 초점을 맞춘다. 운영체제는 참조되지 않는 메모리를 저전력 모드에 놓음으로써 최소한의 유닛들만을 액티브 모드에 놓은 상태로 프로그램이 수행될 수 있도록 피지컬(physical) 페이지들을 할당한다. 이것은 PAVM(Power Aware Virtual Memory) 연구의 일반화된 시스템 전반에 대한 연구라고 할 수 있다. 우리는 모든 피지컬 메모리를 고려하고 있으며, 특히 평균적으로 전체 메모리의 절반을 사용하는 버퍼 캐시를 고려하고 있다. 버퍼 캐시의 용량과 그 중요성 때문에 PAVM 방식은 버퍼 캐시를 고려하지 않고는 완전한 해법이 되지 못한다. 이 논문에서 우리는 메모리의 사용처를 분석하고 저전력 페이지 할당 정책을 제안한다. 특히 프로세스의 주소공간에 매핑(mapping)된 페이지들과 버퍼 캐시가 고려된다. 이 두 종류의 페이지들간의 상호작용과 그 관계를 분석하고 저전력을 위해 이러한 관계를 이용한다.
지금까지 정보시스템 감리는 주로 감리수행자의 관점에서 이루어졌다. 그리고 감리의 주된 초점은 에러나 잘못된 기능을 찾기 위한 관리적이고 통제적인 입장에 맞춰져 있었다. 그러나 감리의 최종 목적은 보다 나은 정보 서비스를 통해 조직을 장기적으로 강하게 만들기 위한 의사결정을 내리는데 도움을 주기 위함이다. 정보시스템 감리는 감리의 이해관계에 따라 세 그룹 즉, 감리의뢰그룹, 감리그룹, 그리고 피감리그룹으로 구분할 수 있다. 그러나 현재 감리 프로세스는 감리그룹 간의 차이점을 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 정보시스템 감리도 '서비스'라는 개념을 가지고 감리 관련자들의 관심도와 우선순위를 분석하고자 한다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정보시스템 감리를 서비스적 시각에서 재정의 하였다. 둘째, 정보시스템 감리와 관련된 주요 이해당사자들을 고려한 분석을 하였다. 셋째, 각 이해당사자별로 주요 관심 항목을 분리해 내고 당사자별로 각 항목에 대한 중요 정도를 정량화 하였다. 넷째, 피지이론을 이용하여 설문에 대한 모호성을 최소화하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 향후 유사 프로젝트나 감리 수행 시 참고자료로 사용될 수 있고, 무엇보다 감리 서비스 만족도 향상을 위한 새로운 지표의 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
현대 설치 예술 분야에서 피지컬 컴퓨팅(physical computing)을 이용한 작품의 사례가 많아지고 있다. 하지만 인터랙션(interaction)을 위한 로봇 사용이 아닌 인터페이스(interface)가 장착된 드로잉(drawing)의 도구로 로봇을 사용하여 작업한 예는 쉽게 찾아 볼 수가 없다. 본 논문에서는 사용자와 통신할 수 있는 드로잉 작업용 시스템 설계와 개발 과정에 대해 언급하고자 한다. 작업 환경을 구성하는 로봇으로는 레고(Lego) 사(社)에서 나온 마인드스톰(Mindstorm) 지능형 로봇 NXT 시스템을 이용하였고, 현실에서의 실제 드로잉 환경과 이를 예측하여 운동을 시뮬레이트(simulate)하는 가상 환경으로 구분하였다. 실제 환경에서 드로잉을 하기 위하여 NXT 시스템을 제어할 수 있도록 하는 아이커맨드(Icommand) 라이브러리(library)를 이용하였고, 가상 환경을 표현하기 위하여 이미지 표현이 쉬운 프로세싱(processing) 라이브러리를 이용하였다. 라인(line) 드로잉을 위하여 벡터(vector) 방식 SVG(Scalable Vector Graphics) 파일을 기반으로 이미지 정보를 얻어 표현하였다. 이 시스템은 블루투스(bluetooth) 연동으로 실시간 통신이 가능하여 사용자의 요구에 따라 원하는 이미지를 만들어 낼 수 있다. 이러한 모습은 이미지의 결과에 그치는 것이 아니라 드로잉을 하는 과정에서 하나의 퍼포먼스(performance)로 작용할 수가 있다.
본 논문에서는 실제 학교현장에서 로봇교육을 수행하고 고민하는 수요자 요구의 기능을 갖춘 스크래치 활용교육이 가능한 교육용 로봇 시스템을 임베디드 환경에서 설계 및 구현하였다. 로봇 시스템의 기반이 되는 센싱 정보처리와 소프트웨어 설계 및 프로그래밍 실습 교육을 위한 피지컬 교육이 가능하도록 개발하였다. 시스템의 개발 환경으로는 CPU는 Atmega 328코어를 사용한 Arduino Uno기반 제품으로, 디버깅 환경은 Arduino Sketch 기반, 펌웨어 개발 언어는 C언어를, OS는 윈도우, Linux, Mac OS X를 사용하였다. 시스템 동작과정은 블루투스 통신을 이용하여 서버의 제어명령을 수신하여, 교육용 로봇의 다양한 센서를 구동시킨다. 교육과정으로는 스크래치 프로그램과 블루투스 통신으로 실시간 연동하여 스크래치 교육을 수행할 수 있도록 하였고, 스마트폰용 앱을 제공하여 환경에 구애받지 않으며, 확장을 통하여 C, 파이썬과 같은 교육이 가능하도록 설계하였다. 학교현장의 교사들이 개발된 제품을 사용해보고 일선교사의 요구에 만족할 만한 성능 처리 결과를 제시하였다.
본 논문은 미래의 소프크웨어 공장 수나 고장시간 예측 정확성을 얻기 위해, 뉴로-피지 시스템을 이용할 경우 최적의 검증 데이터 할당 비율에 대한 연구이다. 훈련 데이터가 주어졌을 때, 과소 적합과 과잉 적합을 회피하면서 최적의 일반화 능력을 얻기 취해 Early Stopping 방법이 일반적으로 사용되고 있다. 그러나 훈련과 검증 데이터로 얼마나 많은 데이터를 할당갈 것인가는 시행착오법을 이용해 경험적으로 해를 구해야만 하며, 과다한 시간이 소요된다. 최적의 검증 데이터 양을 구하기 위해 규칙 수를 증가시키면서 다양한 검증 데이터 양을 할당하였다. 실험결과 최소의 검증 데이터로도 좋은 예측 능력을 보였다. 이 결과는 뉴로-퍼지 시스템을 소프트웨어 신뢰성 분야에 적용시 실질직언 지침을 제공할 수 있는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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