인과관계적 추론 방법(causal reasoning)은 시스템 고장을 시스템 구조나 행동의 원인 상과관계를 사용하여 분류하는 것으로서 관측된 행도오가 기대행동의 차이를 조사하여 인식하게 된다. 본 연구에서는 징후(symptom)를 분석 및 분류할 때에 시스템의 기능적인 계층구조를 이용한다. 전문가시스템의 구축은 KAPPA-PC를 사용하였다. KAPPA-PC는 규칙 및 논리에 근거한 방법과 객체지향적 지식 표현 기법을 사용한다. 대다수의 사람들이 일상적으로 사용하는 PC(Personal Computer)는, 특히 하드웨어에서 고장이 일어났을 때 수리자의 노우하우(know-how)로 고쳐지는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 자주 일어날수 있는 PC의 하드웨어적 고장에 일반사용자들이 쉽게 접근해서 그 원인과 진단을 내릴 수 있도록 했으며 작은 고장 원인이 전체 시스템구조내에서 어떤 상관관계를 가지는지를 고찰하였다.
컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.
본 연구는 3D레이저 스캔 방식으로 계측된 인체 데이터를 대상으로 하여 인체의 여러 동작들에 대한 애니메이션 모듈 구현을 목표로 하였다. 이를 위하여 애니메이션 회전을 위한 기준점인 인체의 골격 기준점을 추출하고 추출된 기준점을 이용하여 골격을 잡고 각 골격에 따른 계층트리를 구성하였다. 구성된 계층트리의 골격에 해당되는 오브젝트 정점들을 골격과 연결하고 주어진 애니메이션 3차원 정점들에 행동 패턴을 적용하여 스캔데이터에 애니메이션을 구현하였다.
본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 인간형 로봇의 태스크 실행 중 자율 감정 생성을 위하여 Three-layered hybrid architecture에 기반한 감정 반응 시스템을 제안한다. Three-layered hybrid architecture는 Deliberative layer, Reactive layer Hardware abstraction layer의 3단계의 계층으로 되어 있으며, 모바일 로봇의 자율 동작을 위해서 개발되었다. 본 연구에서는 저자가 개발중인 안드로이드 EveR-2의 감정 시스템에 적용하여 로봇의 태스크 동작 중에 외부의 자극들로부터 자신의 감정을 생성하고, 생성된 감정과 태스크를 조합하여 자신의 행동을 변화시키며 인간과 상호작용하는 로봇 감정 시스템을 구현하였다.
방대한 양의 분산 멀티미디어 자원에 대한 액세스를 제공하는 하이퍼미디어 기능을 사용한 IPTV의 성공은 영상 정보 관리 시스템의 구성요소로써 IPTV의 영상 정보 검색의 효율성 제고 및 성능향상을 제공한다. 그러나 본 논문에서는 현존하는 하이퍼미디어 시스템에 거의 없는 필요한 모든 기능을 제공하는 방법을 보였다. 개방형 분산 멀티미디어 자원 통합 모델의 모든 기능을 제공해주기 위하여 개방형 분산 하이퍼미디어 시스템 타입의 IPTV 정보 계층 구조와 양질의 서비스 계층을 통하여 융통성 있고 확장 가능한 분산 멀티미디어 정보 시스템이 개발될 수 있는 범위 내의 모듈러 프레임워크(modular framework)로써 행동하도록 설계되었다. 개방형 분산 하이퍼미디어 프레임워크 모델은 QoS 제공을 위하여 이질적인 분산 멀티미디어 자원 통합의 하이퍼미디어 프레임워크 모델을 하이퍼미디어 세션과 함께 제시함으로써 넓게 분산되어 있는 자원에 대하여 투명하게 접근할 수 있는 방법을 제시하였다.
가상 세계에서 가상 에이전트가 가져야 할 가장 기본적인 기능 중 하나가 이동을 위한 움직임이라 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 세계의 Human의 움직임을 모델링하기 위해 객체들의 속성과 Action등을 나타내주는 지식베이스인 온톨로지를 사용하고, 이를 통해서 계층 관계를 구성하고 상속성을 적용한 모델링을 하고자 한다. 그리고 이를 바탕으로 가상 에이전트의 특성을 파악하고 특성에 따라 에이전트가 고유의 패턴을 가지고 동작을 생성하는 방법에 대해 제안한다. 또한 가상의 에이전트가 주변의 정성적 변화에 적응하여 동작을 변화하는 방법을 제시한다. 이렇게 제시된 방법들을 Human의 실제 움직임들 즉, walk, run, creep 등의 동작에 적용해 본다.
본 연구는 베트남 소비자의 그린구매행동에 관한 구조적 모형과 구매능력이 가지는 조절효과를 중점적으로 살펴본 연구이다. 베트남의 중산층 인구는 2012년 12백만 명에서 2020년에는 33백만 명으로 증가할 것으로 예상되고 이에 따른 소비패턴 변화가 예상되고 있으며, 최근 산업화와 내구재 소비증가로 인해 환경문제에 대한 관심이 증가하고 있다(Koning et al., 2016). 이에 따라 그린 제품구매 관련 문헌고찰을 통해 베트남 소비자들의 그린 구매행동 관련 가설 및 모형을 제시하고 실증 자료를 통해 가설을 검증하였다. 연구모형을 검증하기 전에 측정문항의 신뢰성과 타당성분석을 실시하였으며 연구변수간 선 후행 관계검증을 위해 구조방정식 모형분석을 실시하였고 구매능력의 조절효과검증은 개별모수 차이검증을 통해 실시되었다. 실증분석결과는 다음과 같다. 먼저 생태적 관심과 집단주의는 그린구매행동에 관한 태도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으나 생태적 지식은 유의한 영향을 미치지 않았다. 둘째, 그린구매행동에 대한 태도는 그린구매행동의도에, 그린구매행동의도는 그린구매행동에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나 계층적 효과모형과 일관된 결과를 보여주었다. 셋째, 구매능력은 구매의도와 실제 구매행동 간의 관계를 조절하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 기반하여 이론적, 실무적 시사점을 제시하였다.
기존의 사람 행동 인식 시스템은 웨어러블 센서, 카메라와 같은 장치를 통해 행동을 탐지하였다. 그러나, 이와 같은 방법들은 추가적인 장치와 비용이 요구되고, 특히 카메라 장치의 경우 사생활 침해 문제가 발생한다. 이미 설치되어 있는 WiFi 신호를 사용한다면 해당 문제를 해결할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 WiFi 신호의 채널 상태 정보를 활용한 CNN 기반 사람 행동 인식 시스템을 제안하고, 가속 하드웨어 구조 설계 및 구현 결과를 제시한다. 해당 시스템은 실내 공간에서 학습 중 나타날 수 있는 네 가지 행동에 대해 정의하였고, 그에 대한 WiFi의 채널 상태 정보를 CNN으로 분류하여 평균 정확도는 91.86%를 보였다. 또한, 가속화를 위해 CNN 분류기에서 연산량이 가장 많은 완전 연결 계층에 대한 가속 하드웨어 구조 설계 결과를 제시하였다. FPGA 디바이스 상에서 성능 평가 결과, 기존 software 기반 시스템 대비 4.28배 빠른 연산 시간을 보임을 확인하였다.
각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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