다수 이기종 센서 네트워크로부터 수집한 대량의 센싱 데이터를 통합 처리/저장/관리/검색하고, 이로부터 실시간 이벤트정보 및 적합한 서비스를 제공하며, 다수 이기종 센서 네트워크 기반 USN 서비스의 효율적 개발을 지원하는 USN 미들웨어 플랫폼에 대한 개념모델 및 아키텍쳐, 기능 및 표준화 동향을 설명한다.
본 논문에서는 직선주로상에서 차량의 정속 주행을 위한 제어기를 설계하였다. 전형적으로 차량이라는 것은 동특성과 특유한 비선형성에 기인하는 속도로 기술된다. 가장 효율적인 제어방식인 1차 퍼지 제어기를 바탕으로 한 선형 가속 제어기를 주제어기로 사용하고 승차감에 대한 언어적인 기술을 기반으로 2차 퍼지 제어기를 사용하였다. 그리고 설계된 제어기를 가상차량 모델에 적용하였다. 그리고 NATLAB을 이용하여 시뮬레이션하였다.
최근 통신 기술과 컴퓨터 기술의 괄목할 만한 발전으로 가장 않은 연구의 초점이 되고 있는 것은 인터넷을 이용하여 거래하는 전자거래이다 따라서 실세계의 상거래를 사이버 스페이스에서 구현할 수 있도록 하는 한 가지의 기술로서 인공지능을 이용하여 모델링하는 방법이다. 본 논문에서는 전자거래(EC) 컴퍼넌트형 지식 기반의 지능 에이전트 유형을 제시하고, 특히 기존의 전문가 시스템의 추론 엔진에 다층의 지식 기반과 정보처리 엔진을 이용하여 에이전트 상호간에 효율적이고 유기적인 활용 방안을 제안한다. 또한 컹색 에이전트에 필요한, 고객 만족을 위한 상품 검색의 이론적 모델을 설계한다.
ICT기술이 차량 교통 시스템에 적용되면서 스마트한 도로 교통 시대(ITS)가 열리고 있다. 이러한 기술적 진보를 가져온 요소 중 하나는 고속으로 이동하는 차량과 인프라 간의 통신기술이다. IEEE802.11p기반의 WAVE 통신기술을 적용하여 도로교통의 다양한 안전서비스들과 운전자 편의 서비스들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 이러한 ITS 서비스들의 품질을 보장하기 위해 필요한 link budget 분석을 수행하였다. 고속도로 환경에 적합한 경로손실 모델로 자유공간 모델과 two-ray모델을 통한 비교 분석을 통해 안정적인 통신 서비스가 가능한 셀 커버리지를 분석하였다.
본 논문은 조속기의 밸브 위치의 제한을 고려한 불확실 비선형 전력 시스템의 부파수 제어를 위한 강인 디지털 퍼지 제어기의 설계기법을 제시한다. TSK 퍼지 모델을 이용하여 비선형 전력 시스템을 모델링한다. 리아푸노프 안정도 해석 이론에 기반하여 파라미터 불확실성을 포함한 비선형 전력 시스템의 TSK 퍼지 모델을 위한 강인 안정 조겅을 유도한다. 유도된 강인 안정 조건은 선형 행렬 부등식의 형태로 나타난다. 또한 지는형 디지털 재설계 기법을 이용하여 연속 시간상에서 운용되는 전력 시스템을 위한 디지털 제어기를 설계한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 본 논문에서 제안된 부하 주파수 제어기 설계 기법의 효용성을 보인다.
본 논문은 지능형 디지털 재설계 기법을 이용한 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 시스템의 관측기 기반 출력 궤환 디지털 제어기 설계 기법을 제안한다. 지능형 디지털 재설계란 아날로그 퍼지 모델 기반 제어기를 등가의 성능을 발휘하는 퍼지 모델 기반 디지털 제어기로 변환하는 기법을 일컫는다. 여기서 등가의 성능은 상태 정합의 정확도를 의미한다. 본 연구에서 고려된 지능형 디지털 재설계 기법은 정합되어야 할 두개의 선형 작용소의 놈(norm)을 최소화하는 볼록 최적화 문제로 간주한다. 선형 행렬 부등식의 형태로 문제를 구성함으로써 재설계된 디지털 제어기에 의한 시스템의 안정가능성을 증명할 수 있다. 또한 제어기와 관측기의 재설계는 독립적으로 설계될 수 있음을 증명한다.
최근, 심층신경망 기반 오디오 부호화기가 활발히 연구되고 있다. 심층신경망 기반 오디오 부호화기는 기존의 전통적인 오디오 부호화기보다 구조적으로 간단하지만, 네트워크의 복잡도를 증가시키지 않고 인지적 성능향상을 기대하는 것은 어렵다. 이 문제를 해결하기 위하여 인간의 청각적 특성을 활용한 심리음향모델 기반 손실함수를 사용한 기법들이 소개되었다. 심리음향 모델 기반 손실함수를 사용한 오디오 부호화기는 양자화 잡음을 잘 제어하였지만, 여전히 지각적인 향상이 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망 기반 오디오 부호화기를 위한 Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 윈도우 크기의 최적화 제안한다. Multi-time Scale 손실함수의 지역 손실함수 계산을 위한 윈도우 크기를 조절하며, 이를 통하여 오디오 부호화에 적합한 윈도우 사이즈를 결정한다. 실험을 통해 얻은 최적의 Multi-time Scale 손실함수를 사용하여 네트워크를 훈련하였고, 주관적 평가를 통해 기존의 심리음향모델 기반 손실함수보다 좋은 음성 품질을 보여주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 차량 내 네트워크에서 즉각적인 공격 탐지를 위해 프레임 피처 삽입이 적용된 슬라이딩 윈도우 기법을 제안한다. 이 방법은 현재 프레임의 공격 여부에 따라 라벨링을 진행하기 때문에 공격 탐지의 실시간성을 보장할 수 있다. 또한 이 방법이 CNN 연산에서 현재 프레임에 대한 가중치를 주어 성능을 향상시킬 수 있음을 실험을 통해 확인하였다. 제안하는 모델은 경량화된 LeNet-5 구조 기반으로 설계되었으며 DoS 공격 탐지 성능에서 100%를 달성하였다. 또한 기존 연구의 모델들과 복잡성을 비교했을 때 제안하는 모델이 ECU와 같이 리소스가 제한된 장치에 더 적합함을 확인하였다.
순수한 부울 검색 시스템은 문서와 질의 사이의 유사 도를 나타내는 문서 값을 계산할 수 없기 때문에 검색된 문서들을 질의를 만족하는 정보에 따라 정렬할 수 없다. 부울 검색 시스템의 이러한 단점을 보완하는 방법으로 MMM 모델, Paice 모델 P-norm 모델이 개발되었다. 이러한 방법들은 부울 연산자를 유연하게 연산하는 공통된 특성을 지니고 있다. 본 논문에서는 높은 검색 효과를 제공하는 지역적 문맥 분석 피드백(Local Context Analysis Feedback)을 이용한 웹 정보 검색 모델을 이용한다. 지역적 문맥 분석 피드백 모델의 연산 특성이 MMM(Max and Min Model), Paice, p-norm 모델보다 우수함을 설명하고, 또한 성능 비교를 통하여 이를 입증한다.
본 논문은 Snake 모델을 이용하여 동영상에서 주위 환경 변화에 적응 가능한 다중 이동 객체 추적 시스템을 제안하였다. Snake 모델은 배경이 복잡한 영상에 대해선 객체의 윤곽선을 정확히 표현하지 못하므로 영상분할 시 초기 위치에 따라 민감하게 영향을 받는다. 제안된 시스템은 프레임간의 차(difference)영상을 이용하여 배경영상을 획득하고, 픽셀의 인접성을 조사하여 객체를 분할하고 위치 특징 값을 구하며, 분할된 특징 값들을 Snake모델의 초기 위치 값으로 부여함으로써 초기 위치 값에 민감한 Snake 모델을 개선하였다 또한 본 시스템은 복잡한 배경 영상을 단순화하고, Snake를 이루는 각 정점들을 객체의 위치로 놓이게 함으로써 탐색 공간을 줄였다. 30fps로 저장된 AVI파일을 적용함으로써 다중 이동차량 추적 시스템으로의 응용 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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