최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동을 지원하고, 사용자 단말의 특성에 따른 적용형 멀티미디어 서비스(Adaptive Multimedia Service)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 지능형 에이전트를 이용하여, 단말에 적합한 서비스 이동을 제공하는 시스템을 제안하였다. 지능형 에이전트는 환경 내의 상황(Context)를 인지하고 각 상황을 추론하기 위하여 온톨로지(Ontology) 기반으로 설계 및 구현하였으며, 위치 정보를 이용하여 상황을 추론하는 시스템을 구현하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 기반으로 주변 상황을 인식하고 그에 따른 상황인지 서비스를 실현하기 위한 많은 연구가 진행되고 있다. u-City에서는 도시의 곳곳의 센서 등을 통해 상황 정보가 수집되고, 개인들은 자신의 모바일기기와 도시의 정보 통신 인프라를 통하여 상황인지 서비스를 제공 받게 된다. 본 논문에서는 u-City의 네트워크에 연결된 센서나 디바이스에서의 정보를 구조화하는데 유용하고 상호 관계성 및 부분적인 상황의 정보를 표현할 수 있는 OWL(Web Ontology Language)을 사용한 온톨로지를 설계하고, 수집된 상황정보와 사용자의 의도를 기반으로 서비스를 추론하는 맞춤형 u-City 서비스 제공을 위한 상황인지 추론 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 토마스 영(T. Young)이 빛의 간섭 이론을 형성하는 과정에서 보인 창의적 사고과정을 분석하여 과학교육 특히 과학을 통한 창의성 교육에 대한 시사점을 도출하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 영(Young)이 직접 집필한 빛의 간섭 이론에 대한 논문을 분석하는 문헌분석의 연구방법을 적용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 영은 소리와 빛의 유사성을 추론하는 과정에서 비유추론을 사용했으며, 이 과정에서 영의 예리한 관찰력을 볼 수 있다. 둘째, 영은 파장이 같은 두 물결파가 나타내는 파동의 간섭 현상으로부터 귀추하여, 같은 근원의 두 빛이 어떤 거리에서 중첩될 때 밝고 어두운 연속적 무늬를 나타낼 수 있음을 추론하고 빛의 간섭 현상을 설명하는 가설을 설정하게 된다. 그리고 실험 장치를 개발하여 이를 증명하였으며 이것은 빛이 파동임을 증명하는 결정적인 실험이 된다. 이것으로부터 전혀 다를 것 같은 소리와 빛 사이의 유사성을 영이 발견한 것도 창의적이지만 그 유사성을 좀 더 높은 수준의 '파동성'으로 추론한 것뿐만 아니라 동일한 빛이 갈라졌다가 만날 때 밝고 어두운 무늬를 보이는 현상이 두 물결파가 만나 보강과 소멸을 보이는 현상과 동일한 이론으로 설명될 수 있음을 추론하여 빛의 간섭 현상을 설명하는 가설을 추론한 것 또한 성공한 귀추의 하나로 중요한 창의성 발현에 속한다. 끝으로 영은 물결파의 간섭현상을 보이기 위해 실험 장치를 고안하였으며, 파동의 중첩을 쉽게 설명하기 위해 슬라이더 장치를 고안하였다. 또한 빛의 간섭 현상을 보이기 위한 이중 슬릿 실험 장치를 고안하였다. 이상과 같이 영의 빛의 간섭 이론을 형성하는데 활용한 비유추론과 간섭 현상을 보이기 위한 실험 장치는 과학교육에서 창의성 교육에 적절히 활용할 수 있는 교육방법과 실험설계이다.
유비쿼터스 환경은 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공한다. 이러한 환경에서 사용자는 자신이 소유한 개인용 모바일 단말 만을 이용하여 다양한 맞춤형 서비스를 얻기를 원한다. 그러나 개인용 단말이 소형화되면서 제한된 장치를 갖는 것이 현실이다. 그러므로 이러한 장치의 제한성을 해결하기 위한 방법으로 장치 공유와 이를 효과적으로 처리하는 것은 새로운 연구 주제들 가운데 하나이다. 본 논문에서는 장치 공유 환경에서 사용자가 요청한 서비스를 구성하기 위한 장치들을 주변에서 찾고 사용자에게 추천하기 위한 장치 추천 시스템을 제안한다. 장치 추천 시스템은 주변 환경 상황을 고려하여 사용자가 요청한 서비스에 따른 장치를 추론한다. 그러나 사용자가 동일한 공간에서 동일한 서비스를 요청한다 할지라도 각 사용자를 위한 맞춤형 장치라고 볼 수는 없다. 그러므로 논문에서는 사용자의 선호도를 기반으로 장치를 추천한다. 논문에서 제안하고 있는 장치 추천 시스템은 실제 유비쿼터스 환경의 모바일 단말에서 구현하고 테스트하였으므로 실제 환경에서 충분히 사용가능함을 보인다.
유비쿼터스 컴퓨터 환경의 핵심기술은 상황인식 컴퓨팅기술로써 상황인식기술은 소프트웨어적 성격이 강하여 상황인식의 핵심엔진을 개발하고 이를 적용한 장치 개발이 주요 연구 작업이다. 유비쿼터스 컴퓨팅시대가 도래하면 기존의 인터넷 쇼핑몰에서 고객이 직접 상품을 검색하여 주문을 하는 형태에서 진화되어 상황인식 기술의 핵심기술인 지능형 에이전트 기술이 접목된 검색 엔진이 고객의 입력 정보를 조합하여 비교검색이 이루어진 후 추천하는 형태의 시스템으로 발전될 것이다. 본 논문에서는 사례기반 추론 기법 및 지능형 에이전트 기술을 기반으로 한 검색 엔진을 설계하고 인터넷 패션 상품 전문 몰에 적용하여 고객이 직접 상품을 검색하는 대신 지능형 에이전트가 검색하여 패키지 형태로 제공되는 주문형 맞춤식 패션 전문 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현한다.
The paper is concerned with application to develop the expert system, which structural analysis and design process for tower cranes. The system is organized into three groups. One is pre-processor for creating input data files, another is `model former' which combines knowledge-base with inference engine for automatic generating structural analysis models, a third is application group for final analysis checks. In this study, geometric subroutine of `model former' designates node positions, nodes, elements numbers and element types. Load data subroutine computes weight of tower crane and device, slewing force, cargo load, wind force form rules or equations in knowledge-base. Also, Property and boundary subroutine applies element properties and boundary conditions to suitable elements and nodes. Design and analysis expert system for tower crane integrates these subroutine, `model former' and pre-processor. RBR(Rule-Base Reasoning) was adopted for a reasoning strategy of this expert system. And this expert system can produce structural analysis model and data, which can be used in ordinary structural analysis program (SAP, ADINA or NASTRAN, etc.). In this paper, this expert system produces format of the analysis model data, which are used in MSC/NASTRAN. The main discussions included in the paper are introduction of the tower crane and structural analysis, composition of the design expert system for tower crane and structural analysis using the expert system.
In this article we address some system characteristics and challenging issues in developing Context-aware Middleware for Ubiquitous Computing. The functionalities of a Context-aware Middleware includes gathering context data from hardware/software sensors, reasoning and inferring high-level context data, and disseminating/delivering appropriate context data to interested applications/services. The Middleware should facilitate the query, aggregation, and discovery for the contexts, as well as facilities to specify their privacy policy. Following a formal context model using ontology would enable syntactic and semantic interoperability, and knowledge sharing between different domains. Moddleware should also provide different kinds of context classification mechanical as pluggable modules, including rules written in different types of logic (first order logic, description logic, temporal/spatial logic, fuzzy logic, etc.) as well as machine-learning mechanical (supervised and unsupervised classifiers). Different mechanisms have different power, expressiveness and decidability properties, and system developers can choose the appropriate mechanism that best meets the reasoning requirements of each context. And finally, to promote the context-trigger actions in application level, it is important to provide a uniform and platform-independent interface for applications to express their need for different context data without knowing how that data is acquired. The action could involve adapting to the new environment, notifying the user, communicating with another device to exchange information, or performing any other task.
본 논문에서는 이동환경에서 시간에 따른 인간의 생체신호 및 인간의 생활공간에서 발생하는 감성 및 환경신호를 센싱 및 융합하여 복합 추론하고 시간과 공간에 따른 사용자의 감성변화에 반응하는 감성 서비스를 위한 모바일 감성추론기술과 감성 모바일 서비스를 위한 임베디드 단말 플랫폼의 시스템 설계에 관한 것이다.
With respect to the effectiveness of types of knowledge on human diagnostic performance, the results of several experiments claimed that training with diagnostic rules (procedural knowledge) is more effective than training that provides theoretical knowledge (principle knowledge). However, we usually have the idea that understanding the principles of system dynamics is necessary for diagnosis in some situations. In this study, we pointed out some problems in the previous experiments that force to reinterpret their experimental conclusions. Accordingly, we conducted an experiment to reinvestigate the value of theoretical knowledge in two problem situations. A simulator system, which is named DLD, that is to diagnose an electronic device was created for this purpose. It is a context-free digital logic circuit which includes forty-one gates of three basic types. Our experiment investigated the marginal effects of theoretical knowledge over common diagnostic rules. The experimental results showed that the effectiveness of the instruction in theoretical knowledge is dependent on the complexity of diagnostic situations. This adds up an experimental evidence against the presumed ineffectiveness of theoretical knowledge and forward reasoning in fault diagnosis. Furthermore, the result suggests the source of the use of theoretical knowledge.
Described in this paper is the software to design of a railway interlocking table, which describes the functional specifications of an interlocking device. Interlocking tables has been designed mainly based on personal expertise among signal engineers. However, this expertise needs to be analyzed with technical uniformity and integrated in an organized system. The proposed software is amount to the signal engineer's expertise, yet a generalization of interlocking reasoning. The algorithm is based on the train route setting principle, and is applicable in solving practical problems by computers. The software was evaluated through man-made and machine-made interlocking tables are compared. The evaluation results proves the software to be effective for computer control of the signaling system as interlocking system with a much improved safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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