Nowadays, the number of pets in the Republic of Korea (ROK) is continuously growing, and people's perception of animals is changing. Accordingly, new systems and services for them are emerging. Despite such changes, there are still many serious problems such as animal cruelty, abandonment, and factory-type breeding places. In this study, we have conducted a research on the design of a humane animal care system and its implementation with Java. The methodology involved in the design will enable managing animals' safety and health by systematically categorizing and studying each health-related issue for protection. Moreover, with this methodology, animals can avert risks through periodic examinations, and the analyzed data will be useful in managing animals efficiently. Thus, this paper proposes a system that monitors whether the owners actually carry out such obligation. Authors expect this convenient, easily accessible system to lead to a more humane approach to the animals they own. The authors plan to establish an animal care network together with local animal associations for the active promotion of the system implemented in this study, in the hope that the network will be extended nationwide.
정보화의 진전에 따라 가처분 시간의 증대는 관광산업이 정보통신산업과 더불어 21세기 성장을 주도할 산업으로 꼽히게 되었다. 관광 상품은 일반 비즈니스와 달리 상품을 사전에 파악할 수가 없고 다수의 기초적인 상품의 조합으로 이루어지는 무형의 서비스 상품이므로 올바른 안내정보를 가지고 있어야 합리적인 의사결정 할 수 있게 된다. 그러나 인간 관광전문가의 편향된 안내로 인한 관광객의 불만은 커져가고 있으며 현재의 관광정보 시스템으로는 고도화/개별화되는 관광객의 욕구를 수용하지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 인공지능 응용 기술인 전문가시스템을 이용하여 관광객의 성향에 따라 가장 적합한 관광 코스를 능동적으로 구성하고 고객에게 적합한 형태로 재구성하여 제공해 주는 지능형 관광 정보시스템을 설계하였다. 본 연구는 대표적인 서비스산업인 관광산업에서 개별화된 고객의 성향을 반영할 수 있는 지능형 에이전트 시스템을 개발함으로써 소비자의 만족도를 극대화하기 위한 국내 최초의 시도이다. 이러한 시스템이 구현되면 기존 관광 소비자의 불편사항을 감소시키고, 개별 관광 목적에 적합한 관광 일정을 안내할 수 있게 되어 궁극적으로 관광산업의 활성화에 기여할 수 있을 것이다.
로보택시에 대한 거부감을 낮추고 수용도를 높이기 위해서는, 사용자 친화적인 경험 디자인 요소를 파악하기 위한 선행 연구가 필요하다. 이 연구의 목표는 로보택시의 다양한 설계 요인 간의 우선순위를 분석하여 사용자 경험에 기반한 설계 가이드라인을 제시하는 것이다. 로보택시의 최상위 가치를 편안함과 안전감으로 설정하고, AHP 기법을 사용하여 4개의 상위 설계 요인과 16개의 하위 디자인 요소에 대한 잠재 탑승 고객들의 중요도 인식 우선순위를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 에이전트가 가장 중요한 설계 요인으로 평가되었다. 그다음 주행안내 정보설계, 내부 디자인, 외관 디자인 순으로 중요도가 평가되었다. 이 연구 결과는 로보택시 관련 전문가들에게 수요자들이 기대하는 설계 요인과 디자인 요소의 중요도 우선순위를 제시하여, 합리적 의사 결정을 지원하는 사용자 경험 기반 가이드라인으로 활용될 수 있다.
최근 건설분야에 적용될 수 있는 자동화 시스템 개발을 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 자동화 기술 적용시 효과가 높은 공종 중에서 건설기계의 의존도가 높고, 건축 및 토목공사에서 기본 공종인 토공을 대상으로 연구가 진행되어 왔다. 공사현장의 모델을 구축하여 자동화 시스템이 토공계획을 수립할 수 있는 기술과 단일 건설장비가 주어진 정보와 환경을 인지하여 작업을 수행할 수 있도록 하는 기술이 개발되었다. 자동화 토공시스템이 현장에 적용되기 위해서 해결되어야 할 문제들이 여전히 많이 있지만, 그중에서 중요한 한 가지가는 다수 및 다종의 건설장비들이 협업작업을 수행할 수 있도록 하는 기술을 제공해야만 하는 것이다. 본 연구에서는 사람들의 협업시스템과 의사결정 방법을 모방한 건설시공 시스템을 개발하는 것을 목표로 하고 있으며, 시스템 개발을 위하여 인공지능 분야에서 사용하고 있는 멀티에이전트 개념을 적용하였다. 멀티에이전트 기반 시스템 개발을 위하여 에이전트의 구성과 기능을 제안하고 있으며, 에이전트간 협업 및 중재를 위한 프레임워크를 제시하였다. 그리고 투입되는 건설장비인 다수의 굴삭기와 다짐장비의 효율적인 진로계획과 협업작업시 간섭효과의 최소화 및 중복작업 방지를 위한 방안도 제시하였다. 아직은 이론적인 개념을 제시하고 있는 단계로 가상 시뮬레이션에 의하여 효과를 검증하고 있으나, 추후에는 물리적인 시스템의 구축을 통하여 현장에 적용하기 위한 실증연구를 수행해야 할 것이다.
최근 인터넷 상에서 개인화(personalization)된 데이터를 얻기 위하여 직접 조작(direct manipulation)과 소프트웨어 에이전트(software agent)라는 두 가지 요소 기술이 주목받고 있다. 이 두가지 기술은 사용자들이 서로 다른 방법을 이용하여 자신들의 일을 수행하더라도 신속하고, 효율적이고 쉽게 임무를 종료시킬 수 있도록 도와준다. 이들 개인화 기술들에 대한 논쟁의 핵심은 사용자들에게 시스템 제언 권한을 얼마나 많이 부여하는지에 따라 결정된다. 직접 조작 인터페이스는 사용자에 대한 제어와 예측을 가능하게 한다. 이와는 달리, 소프트웨어 에이전트의 사용은 인공지능 기술을 채택하여 사용자의 개인화된 선호 경향을 획득하거나 기록한다. 본 연구에서는 이 두가지 사용자 웹 개인화 데이터 추출 도구를 평가한다. 그들 중 하나인 WebPersonalizer는 에이전트 기반 사용자 개인화 도구이고, 다른 하나인 AntWorld는 직접 조작 인터페이스를 제공하는 협동적 추천 도구이다. 본 연구를 통하여 웹상에서의 개인화 보조자로써의 이들 두 가지 서로 반대되는 기술의 장단점을 실험적으로 규명하고, 향후 전자상거래시스템과 같은 웹시스템 개발자들이 개인화 데이터 추출을 위하여 어느 기법을 적용하려고 할 때 참고할만한 실험 결과를 제공한다.
로봇의 영역이 인간의 정신적, 감정적 노동까지 대신하는 지능형 로봇으로 진화하면서 인간과 로봇 관계에서 발생할 수 있는 '로봇윤리'가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구는 포스트휴먼 시대에 필요한 인간과 로봇의 윤리 성찰을 고찰하고자 하며, 그 중심 내용은 다음과 같다. 첫째, 로봇의 윤리적 실천 가능성에 도전하는 윤리 소프트웨어 개발 사례를 통해 오로지 강제 입력된 윤리 코드만으로 로봇이 과연 옳고 그름을 판단할 수 있는가라는 문제의식에서 출발한다. 둘째, 로봇윤리는 인간의 편향성이 내재된 데이터를 학습했을 때 발생할 수 있는 비윤리적 문제들을 고려하고, 더불어 국가와 문화 간의 윤리적 상대주의를 인정해야 한다. 셋째, 로봇윤리는 로봇을 위한 윤리 강령만이 아니라, 인간과 로봇이 서로 공진화할 수 있는 새로운 개념의 '인간 윤리'가 전제되어야 한다.
지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간-로봇 상호작용)나 HCI(인간-컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
XML(eXtensible Markup Language, XML)은 인터넷에서의 자료 교환을 위해 고안된 언어이다. 본 논문에서는 XML의 개념을 발전시킨 확장형 규칙 표식 언어(eXtensible Rule Markup Language, XRML)를 제안하고 있다. XRML은 웹 페이지에 내재된 암묵적 규칙의 식별, 구조적인 규칙으로의 변환, 사람과 소프트웨어 에이전트간의 지식 공유를 가능하게 하며, 이를 통해 지식기반시스템(Knowledge Based System)과 지식관리시스템(Knowledge Management System)의 통합을 실현할 수 있는 새로운 언어가 될 것이다. 본고에서는 XRML이 이상과 같은 능력을 갖기 위해 반드시 갖춰야 할 6가지 설계 기준과, 이들 기준을 반영한 XRML 구성 요소로서 RIML(Rule Identification Markup Language), RSML(Rule Structure Markup Language)과 RTML(Rule Triggering Markup Language)을 설계하였으며, 개별 요소들의 기능 및 특성과 함께 태그와 DTD(Document Type Definition)도 식별하였다. 나아가 전술한 구조를 기반으로 하여 XRML을 워크플로우 시스템상의 폼처리에 적용한 Form/XRML이라는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 프로토타입의 개발을 통해, 지식기반시스템의 지식을 활용하는 RTML이 폼을 비롯한 다양한 응용시스템에 내재될 수 있으며, 웹 페이지의 암묵적 규칙과 지식기반시스템의 규칙이 일관성 있게 유지될 수 있음을 보여 주었다. 요컨대 본 연구는 XRML이 지능형 웹으로 발전하기 위한 새로운 도구이며, KBS와 KMS의 통합을 위한 중요한 도구임을 입증하였다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 하겠다.
본 논문에서는 의사결심 지원체계인 전장관리체계의 지능화를 위해 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 인간처럼 보고 식별도 하고, 자유롭게 움직임을 통해 원하는 위치에 도달하는 모습은 쉽게 이해되거나 실생활에서 체감하고 있는데 비해, 원하는 위치에 도달한 이후 인간 인지 행위 중 가장 중요한 하나인 의사 결심 판단을 구현했다거나 혹은 그러한 예제를 아직은 찾아 볼 수 없는 실정이다. 도착을 원했던 회의실에 인간을 대신해 에이전트가 오기는 했지만 판단을 도와주거나 대신 해주어야 할 임무인 예컨대, 가격 정책을 올릴 것인지 내릴 것인지, 지휘관이 심사숙고하고 있는 예컨대, 역습을 하는 것이 현명한지 아닌지에 대한 판단을 지원해 주지 못하고 있다. 군 지휘 통제의 현상과 현안을 고찰하였고, 각 상황에 대한 판단을 내릴 때 기계참모의 조언이 가능하게하기 위한 많은 양의 데이터 확보가 가능하도록, 현 지휘통제 체계를 변경시킬 방안으로 의사결심 조건에 기초한 데이터 모델링 방안을 제시하였다. 또한 제시한 방안에 대해 기계가 하는 의사결정의 한 예시로써 의사결정 트리 방법론을 적용하였다. 이를 통해 향후 AI 상황 판단 참모가 어떠한 모습으로 우리에게 다가올지에 대한 혜안을 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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