본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습기법을 제안하였다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 롤(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
P2P 서비스는 서비스 참여자들의 행동을 관리하고 악의적인 행동을 수행하는 참여자들을 제어할 수 있는 별도의 관리 기관을 가지지 알기 때문에 악의적인 목적을 가진 참여자들은 더 많은 이익을 얻기 위해 올바르게 행동하는 사용자들에게 피해를 줄 수 있다. 그러므로, P2P 서비스 이용자들은 사전 트랜잭션 수행 경험이 없는 사용자들과 안전하게 트랜잭션을 수행하기 위하여 과거에 트랜잭션을 수행한 경험이 있는 사용자들에 의해 제공되는 정보인 '평판' 정보의 참조를 통해 악의적인 목적을 가진 사용자와 올바른 사용자를 구별할 수 있다. 그러나. 사용자들은 수행된 트랜잭션에 대해 고의적으로 거짓 평가를 줄 수 있고, 이러한 사용자들을 'liar'라 부른다. 본 논문에서는 평판 정보에 대한 정확성을 위해 liar를 감소시키는 새로운 평판 시스템을 제안하고 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 보인다.
강화학습은 에이전트(agent)가 주어진 환경(environment)과의 상호작용을 통해서 상태(state)를 변화시켜가며 최대의 보상(reward)을 얻을 수 있도록 최적의 행동(action)을 학습하는 기계학습법을 의미한다. 최근 알파고와 같은 게임뿐만 아니라 자율주행 자동차, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 상수도관망 분야의 경우에도 펌프 운영, 밸브 운영, 센서 최적 위치 선정 등 여러 문제에 적용되었으나, 설계에 강화학습을 적용한 연구는 없었다. 설계의 경우, 관망의 크기가 커짐에 따라 알고리즘의 탐색 공간의 크기가 증가하여 기존의 최적화 알고리즘을 이용하는 것에는 한계가 존재한다. 따라서 본 연구는 강화학습을 이용하여 상수도관망의 구성요소와 환경요인 간의 복잡한 상호작용을 고려하는 설계 방법론을 제안한다. 모델의 에이전트를 딥 강화학습(Deep Reinforcement Learning)으로 구성하여, 상태 및 행동 공간이 커 발생하는 고차원성 문제를 해결하였다. 또한, 해당 모델의 상태 및 보상으로 절점에서의 압력 및 수요량과 설계비용을 고려하여 적절한 수량과 수압의 용수 공급이 가능한 경제적인 관망을 설계하도록 하였다. 모델의 행동은 실제로 공학자가 설계하듯이 절점마다 하나씩 차례대로 다른 절점과의 연결 여부를 결정하는 것으로, 이를 통해 관망의 레이아웃(layout)과 관경을 결정한다. 본 연구에서 제안한 방법론을 규모가 큰 그리드 네트워크에 적용하여 모델을 검증하였으며, 고려해야 할 변수의 개수가 많음에도 불구하고 목적에 부합하는 관망을 설계할 수 있었다. 모델 학습과정 동안 에피소드의 평균 길이와 보상의 크기 등의 변화를 비교하여, 제안한 모델의 학습 능력을 평가 및 보완하였다. 향후 강화학습 모델을 통해 신뢰성(reliability) 또는 탄력성(resilience)과 같은 시스템의 성능까지 고려한 설계가 가능할 것으로 기대한다.
한국에서는 석유화학 산업의 역사가 30년 이상이 되어 시설이 노후화되기 시작하여 잠재적인 사고의 위험 가능성이 높아지고 있다. 지금까지의 석유화학 산업에서의 전통적인 위험성 평가와 시스템의 제어는 기계적인 결함에만 중점을 두었기 때문에 인간의 행동을 제어하는 것은 간과하여 왔다. 자동화 기술과 제어기술의 발전도 필요하지만 인간의 의사 결정 요소가 석유화학산업에서 사고를 예방하는데 필수적이다. 거의 모든 심각한 사고는 인간 행동과 안전 장비의 기계적인 결함이 동시에 부적당할 때 발생한다. 진보적인 인간의 신뢰성 분석 소프트웨어는 실패 데이터를 수집하고, 한국의 화학 산업에서 인간의 오류 확률을 분석하기 위해 개발되었다. 이 논문에서는 Root cause Analysis를 통한 결과와 PIF(Performance Influencing Factor) 평가 결과를 보여준다.
UAV(Unmanned Air Vehicle) 시스템은 새로운 알고리즘과 소프트웨어 디자인에 바탕을 두고 빠르게 발전하고 있다. 빠르게 발전하는 현대의 UAV 시스템은 상황에 따른 효과적이고 지능적인 제어를 요구한다. 이에 본 논문에서는 UAV 시스템의 효과적이고 지능적인 제어를 위하여 이산사건 시스템인 조종사 모델과의 연동 모델링을 제안한다. 비행기 모델은 연속시간 시스템으로 표현되며, 자세한 표현력을 바탕으로 정량적이고 정확한 비행기 모델을 표현할 수 있다. 또한, 조종사 모델은 이산사건 시스템으로 표현되며, 각 사건과 시스템의 상태에 따른 정성적인 행동제어를 가능하게 한다. 본 연구는 한국항공대학교에서 개발한 이산사건 시뮬레이터인 DEJAVA(DEVS Java)와 연속시간시뮬레이터인 MATLAB 시뮬레이터 환경을 바탕으로 NASA에서 개발된 HL20 비행시뮬레이터와 지능제어시스템을 이용한 조종사 모델을 사용하여 구현되었다.
기존 신호등은 보행자를 위한 별도의 안전장치가 없다. 이는 어린아이는 물론 성인들까지 차량의 위협으로부터 안전을 보장받을 수 없다. 본 연구에서는 어린이보호구역에서 사고 발생률을 감소시키는 것을 전제로 아두이노 액추에이터와 스위치를 이용한 전자제어 신호등을 적용하고자 한다. 현재의 신호등 시스템은 단순히 시간의 흐름에 따라 보행자 신호등과 차량용 신호등의 led가 자동으로 변화하여 차량과 보행자를 통제한다. 이러한 시스템은 어린아이들의 돌발행동과 운전자의 미숙한 작동으로 인한 사고를 방지하지 못한다. 본 논문은 이러한 문제점들을 개선하기 위해 기존의 신호등 시스템 대신 스위치와 액추에이터, 초음파 센서, 블루투스 모듈을 적용한 어린이용 보호 전자제어 신호등 기술을 제안한다. 기존의 신호등 시스템과는 다르게 보행자의 직접적인 개입을 통해 시스템을 제어하고, 원활한 교통환경을 만들 수 있다.
감성은 동일한 대상에 대해서도 개인의 생활경험에 따라 다양하게 나타나며 시간과 환경에 따라 변화한다. 감성은 개인의 생활경험을 바탕으로 환경 자극에 직관적, 순간적으로 반응하기 때문에, 뇌의 복잡한 정보처리단계를 거치지 않으므로 그 개인은 느낀 감성을 잘 설명할 수 없고, 이러한 이유로 뚜렷한 심리반응이 유도되지 않으며, 뇌가 어떻게 생각하느냐에 따라 반응하는 신체반응 또한 미약할 수밖에 없다. 결론적으로, 감성은 종족유지를 위한 본능에 관련되어 직관적으로 나타나며, 그 측정방법도 이러한 차원에서 시도되어야 할 것이다. 본 연구에서는 행동인체운동역학에 기초하여 감성형 콘텐츠의 감성자극에 의한 인체 흉선의 생명에너지 흐름 제어력 변화를 이용하여 콘텐츠로부터 유발되는 감성을 측정하는 방법을 제안하고자 한다.
멀티모달 인터페이스는 인간의 제스처, 시선, 손의 움직임, 행동의 패턴, 음성, 물리적인 위치 등 인간의 자연스러운 행동들에 대한 정보를 해석하고 부호화하는 인지기반 기술이다. 본 논문에서는 제스처와 음성, 터치를 이용한 3D 오브젝트 기반의 멀티모달 인터페이스를 설계, 구현한다. 서비스 도메인은 스마트 홈이며 사용자는 3D 오브젝트 직접조작을 통해 원격으로 가정의 오브젝트들을 모니터링하고 제어할 수 있다. 멀티모달 인터랙션 입출력 과정에서는 여러 개의 모달리티를 병렬적으로 인지하고 처리해야 하기 때문에 입출력 과정에서 각 모달리티의 조합과 부호화 방법, 입출력 형식 등이 문제시된다. 본 연구에서는 모달리티들의 특징과 인간의 인지구조 분석을 바탕으로 제스처, 음성, 터치 모달리티 간의 입력조합방식을 제시하고 멀티모달을 이용한 효율적인 3D Object 인터랙션 프로토타입을 설계한다.
의식에 관한 가장 흥미 있는 최근의 과학적 작업들 중 철학적으로 문제가 되는 다수는 시각으로부터 나왔으며 그 중 특히 맹시 현상은 심리철학에 있어서 의식, 지각, 그리고 지향성의 개념에 문제를 제기한다. 맹시 환자들은 후두엽 피질의 두뇌 손상으로 인하여 생긴 암점(Scotoma) 때문에 현상적으로 의식적인 과정을 경험할 수 없으면서도 그들의 보이지 않는시야 영역에 대하여 보통 시각을 가진 사람들과 상당히 비슷하게 기능을 발휘한다. 이러한현상은 의식이 행동을 제어하는 데에 과연 인과적 역할을 하는지에 대한 문제들, 심리철학에서 뿌리깊게 논의되어왔던 의식의 기능과 부현상론에 대한 문제를 제기한다. 즉, 맹시 현상은 현상적 의식이 실재하지 않는 것이거나, 존재하더라도 어떤 인과적 효력을 가지지 않는 부수현상적인 것이라는 견해를 강하게 지지하는 것 같다. 이와 함께 인간과 동일한 물리적 구성과 행동을 가지지만 의식적 경험을 결여하는 피조물인 좀비(zombie)의 이론적 가능성이 제기된다. 이를 지지하기 위해서 초맹시(super-blindsight)의 개념과 사례가 제안된다. 이 논문은 맹시 현상을 통해서 현상적 의식의 실재성을 부정하려는 논변들을 반박하고, 의식은 행위의 수행에 관련될 뿐만 아니라 인지에 있어서 중요한 역할을 한다고 논한다. 따라서, 역설적으로 맹시 사례가 오히려 현상적 의식이 인과적 역할을 가진다는 감각질 실재론의 견해를 지지할 수 있다고 논증할 것이다.
수십 억년 동안 진화를 거듭해온 지구상의 생명체들은 외부의 제어 없이 독자적으로 단순한 행동 규칙에 따라 기능을 수행하여 주어진 목적의 최적해를 달성한다. 이러한 다양한 생명체의 행동 원리를 모델링하여 만든 알고리즘을 생체모방 알고리즘(Bio-Inspired Algorithm)이라 한다. 생체모방 알고리즘은 다수의 개체가 존재하며, 주변 환경이 동적으로 변하고, 가용 자원의 제약이 주어지며, 이질적인 특성을 갖는 개체들이 분잔 및 자율적으로 움직이는 환경에서 안정성, 확장성, 적응성과 같은 특징을 보여주는데, 이는 통신 네트워크 환경 및 서비스 요구사항과 유사성을 갖는다. 본 논문에서는 대표적인 생체모방 알고리즘으로 통신 및 네트워킹 기술로 사용되는 Ant Colony 알고리즘, Bee 알고리즘, Firefly 알고리즘, Flocking 알고리즘에 대해 살펴보고, 관련 프로젝트 및 연구 동향을 정리한다. 이를 통해 현재의 생체모방 알고리즘의 한계를 극복하고 미래 통신 및 네트워킹 기술이 나아갈 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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