FRP 소형 선박의 선내소음의 원인을 규명하고 이들에 대한 합리적인 허용기준 설정 및 저소음화 설계를 위해 FRP 4~11톤급 신조 소형 선박을 대상으로 시운전시에 선내소음을 측정하여 소형 선박의 선내 소음특성 및 소음과 진동과의 상관관계를 검토, 분석하고, 이들에 대해 IMO와 DNV의 허용기준상의 적합도를 비교한 결과를 요약하면 다음과 같다. 소형 선박의 선내 소음 최대 레벨 범위는 79~115$dB$(A)로 나타났다. 또한, IMO 및 DNV 규제치와 비교에서 주기관실 소음은 비슷하게 나타났으며, 상부, 하부 거주실의 소음은 각각 5~19$dB$(A), 18~22$dB$(A) 높고, 조타실의 소음은 14$dB$(A) 높았으며, 동형선 E와 G선의 소음비교에서 선박의 크기, 마력이 비슷함에도 불구하고 E선 주기관이 G선의 주기관보다 진동 및 소음이 제작당시부터 높은 것으로 판단되었다. 한편 소음원 규명을 위한 진동과의 상관관계에서 주기관실, 상부 거주실, 하부 거주실, 조타실, 연통상부 모두 3차수가 우세하게 나타났으며, 3차수가 각 선내소음을 일으키는 주원인으로 판단된다.
미래 네트워크 모델로 주목받고 있는 유비쿼터스 환경의 보편화를 위해서 사용자 중심의 지능화된 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 시스템 개발이 요구된다. 특히, 동적으로 변화하는 상황 정보를 인지하고 사용자의 다양한 요구에 적합한 서비스를 추론하여 제공하기 위해서는 사용자와 장치들간의 지식 공유와 명확한 의사 소통이 가능해야 한다. 본 논문은 의미적 연관성과 추론에 기반한 사용자와 장치들간의 상호작용을 제공하기 위해서 각 장치들이 제공하는 서비스나 데이터의 의미를 온톨로지와 메타데이터를 이용하여 기술하고 효율적으로 관리하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 데이터를 OWL로 기술하여 다양한 의미적 관계를 표현하고 이것을 활용하는 지능적 유비쿼터스 기반 시스템을 제안한다. 그리고 각 서브 시스템별로 시맨틱 데이터를 관리하기 위한 저장 및 인덱스 구조와 질의 처리 전략을 제안하고 이를 지원하기 위해 시맨틱 데이터의 주요 요소인 클래스와 리소스를 식별하는 레이블링 기법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 유비쿼터스 시스템의 시맨틱 데이터 관리 기법을 통해 보다 정확하고 사용자의 요구를 폭넓게 만족시키는 장치를 추론에 의해 검색할 수 있다.
본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.
최근 서비스 로봇에 대한 연구가 여러분야에서 활발해지며, 노인 보조와 같은 실내 서비스를 위한 연구가 많이 이루어지고 있다. 이 때 로봇이 효과적이고 정확한 서비스를 하기 위해서 물체와 상황을 적절하게 인식하는 것은 중요하다. 전통적인 물체 인식 방법은 미리 정의된 기하학적 모델에 기반하였으나 이런 접근 방법은 대상 물체가 다른 물체에 가려져 보이지 않는 상황 둥 불확실성을 포함하는 실내환경에서는 한계가 있다 본 논문에서는 로봇의 효과적인 물체 탐색을 위해 대상이 되는 물체의 존재 가능성을 추론하기 위한 베이지안 네트워크 모델을 제안한다. 이를 위해 활동별로 물체간의 관계를 모델링하여 고정되어 있지 않은 환경에 보다 유연하게 적용될 수 있게 하였다. 전체적인 구조는 공통-원인 구조를 물체간의 관계를 나타내는 단위로 사용하여 이를 결합해가며 구성되는데 이러한 방법은 베이지안 네트워크 설계를 효과적이게 한다. 제안하는 베이지안 네트워크 모델을 검증하기 위해 두 개의 베이지안 네트워크의 성능을 실험을 통해 검사하였는데 각각 $86.5\%$와 $89.6\%$의 정확도를 보였다.
본 논문은 태양과 반사경의 법선 벡터와 태양의 위치를 일치시키기 위하여 태양 궤적 추적 장치와 반사경의 오차 보정 장치를 설계하여 반사경의 법선 벡터와 태양의 위치를 일치시키도록 시스템을 설계하였다. 이렇게 설계된 시스템은 태양의 빛을 한 점으로 모을 수 있으며, 모여진 태양광을 광섬유를 통하여 원격지로 자연광을 보내어 유용한 광원으로 활용할 수 있다. 그러나 본 논문에서 제안한 이중화된 시스템의 제어기를 설계하기 위해서는 태양 궤적 추적 장치의 2축과 반사경 오차 보정 장치의 2축으로 구성되어 반사경의 법선 벡터에 대한 복잡한 상관관계가 존재하게 된다. 때문에 이러한 복잡한 방정식이 존재하므로 제어기 설계가 매우 복잡하게 된다. 그러나 본 논문에서는 복잡한 수학적 해석을 필요로 하지 않고 인간의 제어 해석 능력을 언어적 기법으로 표현할 수 있는 퍼지제어 기법을 활용하여 태양광을 하나의 정점으로 집광할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다.
온톨로지는 공유된 개념과 그 개념들 사이의 관계로 표현된다. 이러한 온톨로지를 사용하여 인간과 시스템에 대한 지식의 공유에 관한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 예를 들면, 온톨로지의 설계 및 구축에 의한 영상이해를 들 수 있다. 그러나 온톨로지에 기반한 영상이해 방식 중 대부분의 기존 방식은 개념적인 연구에 그칠 뿐 구체적인 방법을 제시하지는 못하였다. 본 논문에서는 온톨로지로 표현된 지식에 근거하여 영상을 이해하는 다음과 같은 영상이해 프로세스 및 시스템을 제안한다. i)특정 분야의 지식을 온톨로지로 표현하고, ii)영상 처리 및 분석 과정을 통해 영상을 구성하는 객체들의 특징을 추출하며, iii)객체의 특징으로부터 객체의 개념을 해석하고, iv)온톨로지 추론을 통해 영상 해석 과정에서의 애매성을 줄인다. 제안된 영상 이해 프로세스에 기반하여 영상이해 시스템을 구축하고, 특정 분야에서의 실험을 통하여 제안된 프로세스와 시스템의 효용성을 확인한다.
본 연구는 일차항수의 합성 성질에 관한 수학적 지식의 발견을 CAS 그래핑 계산기를 도구로 활용하여 조명하였다. 이를 위하여 먼저 CAS 그래핑 계산기와 같은 공학이 도구로 생성되는 의미와 과정을 살펴보았고, 실험수학의 견지에서 CAS를 활용한 관찰, 추측, 추론과 증명 등의 개념 기반형 수학적 활동에 기초한 수학적 지식 발견의 탐구 활동을 구상하였으며, 이 활동의 실제적 적용으로 일차함수의 반복 합성에 의해 얻어진 함수족들의 성질을 분석하였다. 이를 통하여 CAS 그래핑 계산기가 가지는 도구의 기능적 능력인 그래프 그리기, 표의 생성이나 기호 조작은 지필로는 힘든 반복 합성한 함수족의 탐구를 유의미하도록 함을 알 수 있었고, CAS가 수학적 활동에 매개되어 학교수학의 새로운 교수-학습 변화에 대한 주요한 역할을 담당할 수 있음을 확인할 수 있었다.
차등 서비스 모델은 개별적인 플로우들 보다는 집합적인 트래픽 클래스들을 지원하므로 IP 망 내의 다양한 패킷 클래스들에 대하여 다양한 QoS를 제공할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 차등 서비스 모델은 완전한 QoS 관리 프레임워크와 그의 구현 모델을 제공하지는 못한다. 차등 서비스 망에서의 QoS 보장 서비스를 제공하기 위해서는 망 및 서비스 관리의 지원이 필수적으로 필요하다. 따라서, 본 논문은 차등 서비스를 지원하기 위하여 EJB 기반 QoS 관리 시스템을 제안하고 구현한다. 구현되는 QoS 관리 시스템은 상위 레벨 QoS 정책들은 유효한 XML 문서로 표현되며 하위 레벨 QoS 정책들인 EJB 기반 정책 서버 내의 EJB 빈들로 사상된다. 하위 레벨 QoS 정책들은 SNMP 차등 서비스 MIB를 통해 차등 서비스 라우터들로 분배되고 감시된다.
행동 또는 계획이 인식적으로 실행 가능한지에 대한 지식 전제조건 문제는 그 동안 여러 연구들을 통해 정형화되어 왔다. 하지만 지금까지의 연구에서는 이러한 행동 및 계획이 실행 가능한지를 만드는 시점에서만 검사하며, 실제 수행될 때도 실행 가능할 것이라는 것을 가정하기 때문에, 시맨틱 웹에서 여러 에이전트들이 웹서비스 조합을 실행하기 위해 제한된 자원들을 공유해야 하는 분산 환경에서는 제대로 동작하지 않게 된다. 따라서 본 연구에서는 웹서비스 조합의 원자성을 보장할 수 있도록 트랜잭션적으로 수행 가능한 웹서비스 조합을 정의하고 이를 정형화한다. 이를 위해서 TL-ALCF에서 K와 A 모달 연산자를 추가하여 확장한 $TL-ALCFK_{NF}$를 제안함으로써 웹서비스 조합을 표현할 수 있는 언어인 TL-ALCF에서 인식 추론이 어떻게 수행될 수 있는지를 보인다.
국내에서는 아직 보편화 되고 있지 않은 AMR(Automatic Meter Reading)시스템과 수동검침에서 검침한 데이터에 대한 효율적인 운영과 관리를 위해서 더욱 많은 노력이 요구되고 있으며 커져가는 고객의 불만에 대해서 가장 적절한 불만해소 방법으로 정확한 데이터 검침으로 고객의 불만을 만족으로 극대화할 수 있어 야 한다. 이를 위해서 고객의 불만해소와 신뢰성 있는 검침을 해야 할 것이다. 본 논문에서는 수동검침에 대한 검침 데이터의 신뢰성 추천을 위한 데이터마이닝기법(사례기반추론)과 고객관계관리(CRM : Customer Relationship Management)를 확충한 기반으로 한 mCRM(Mobile CRM)시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 mCRM시스템을 통해 고객의 사용 데이터 패턴을 비교하여 유사값(최대값과 최소값)에 벗어나는 검침데이터가 발생했을 때 각 고객에게 이 사실을 모바일로 관리하여 검침 데이터에 대한 신뢰성을 높여 주고 관련 기업에서 추가비용의 부담으로 원격 검침시스템을 구축하지 못할 때 고객에 게 신뢰성과 효율성을 줄 수 있는 mCRM시스템을 설계하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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