복합 기능 기기의 발전에 따라 카메라는 방범 시스템, 운전자 보조 시스템 등 여러 분야에서 광범위하게 사용되고 있으며 많은 사람들은 이러한 시스템에 노출되어 있다. 따라서 시스템은 인간의 행동을 인식할 수 있고 인식된 행동으로부터 얻은 정보를 이용하여 유용한 기능을 사용자에게 제공할 수 있어야 한다. 본 논문은 이차원 영상 이미지에서 인식된 기계적 학습 접근 방법을 사용한 인간 행동 패턴 인식 기법을 제안한다. 제안된 방법은 인식된 사용자의 행동 패턴을 기반으로 사용자에게 유용한 기능을 실행하기 위한 정보를 제공하게 될 것이다. 먼저 소개하는 방법은 전화 통화 행동 인식이다. 차량 내부에 운전자 방향으로 설치된 블랙박스가 전화 통화 행동을 인식한다면 안전 운전을 위해서 운전자에게 경고를 줄 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 안전 운행을 위한 전방 주시 행동 인식으로서 운전자가 전방 주시하고 있는지 아닌지를 판단하기 위한 방법과 기준을 제안한다. 본 논문은 실시간 영상 조건에서 제안하는 인식 방법의 효용성을 실험 결과를 통해서 보여준다.
본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
최근 폼 기반의 웹 시스템에 대한 접근 제어 방법이 서비스 기반 아키텍처를 가지는 클라이언트 시스템 구현에 유용한 방법으로 주목받고있다. 특히 XForms 언어는 서버와 상호작용하는 XML 기반의 사용자 인터페이스를 기술하는 언어로 많이 채용되고 있다. 이 논문에서는 XForms 페이지에 대한 XPath 기반의 접근 제어 규칙을 효율적으로 계산하는 알고리즘을 제안한다. XForms 페이지는 바인딩된 XML 노드에대한 연속된 질의로 모델링할 수 있으며 클라이언트 시스템은 사용자 인터페이스를 생성하면서 XPath 규칙을 계산한다. XPath 규칙은 인스턴스 데이터를 이용하는 조건부를 가지는데 이 조건부의 계산이 규칙들 사이에 또 연속된 질의 사이에 중복되는 경우가 많다. 중복되는 조건부의 효율적인 계산을 위해서 조건부 그래프 모델을 제안하여 동일한 컨텍스트 노드에 대해 이전에 계산된 결과를 재사용하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 각 조건부 식이 해당되는 XML 노드에 대해 한번만 계산되는 것을 보장한다.
실제 환경에서 사람의 일상적인 활동을 학습하는 기술은 스마트 비서나 자율지능 로봇과 같은 인지 지능 시스템 개발을 위해 필요한 핵심 기술이다. 일상을 예측하는 대다수의 연구들은 센서 데이터의 패턴과 일상 활동 사이의 직접적인 상관관계를 탐색하는 것에 집중하였다. 하지만 일상에서의 인간 활동은 하나의 레이블로 표현하기 어려운 다수의 사건 집합이고 또한 서술 가능한 특성을 지니고 있다. 본고에서는 일상을 구성하는 사건 요소들을 우선 인식하고, 이후 일상 활동을 학습 및 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 개인의 일상에서 웨어러블 장치와 스마트폰으로부터 수집된 일인칭 시점의 멀티 센서 데이터로부터 위치 좌표, 장면 영상, 그리고 신체적 움직임에 기인한 사건 요소들을 각각 인식한 뒤, 이 정보들이 특정 활동 내역에 따라 조합되는 규칙을 학습하여 최종적으로 사용자의 일상 활동을 예측한다. 두 명의 실험 참가자가 각각 2주간 수집한 센서 데이터를 이용하여 실험한 결과는 제안한 방법이 센서 데이터로부터 추출된 특징을 일차적으로 사용하여 분류하는 기존의 방법과 비교하여 향상된 성능을 보였다.
반도체 제조공정에 내재된 복잡성은 작업일정(job scheduling) 문제를 해석적 방법으로는 풀기 어렵기 때문에 보통 시스템 파라미터의 변화에 대한 효과를 이산사건 모델링 시뮬레이션에 의존하여 왔다. 한편 장비 고장 등 예측 불가능한 사건들은 고정된 작업일정 기법을 사용할 경우 전체 공정의 효율을 악화시킨다. 따라서 이러한 불확실성에 대해 최적의 성능을 내기 위해서는 작업일정을 실시간으로 대처 변경하는 것이 필요하다. 본 논문은 반도체 제조 공정에 대해 시스템 제어관점의 접근방법을 적용하여 이 문제에 적응형 실시간 작업제어 틀을 제안하고, DEVS 모델링 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 틀을 설계 구현하였다. 제안된 방법은 기존의 임기응변적인 소프트웨어적인 방법에 비추어볼 때 전체 시스템을 이해하기 쉬우면서도 또한 추가되는 작업제어 규칙도 쉽게 추가 적용할 수 있는 유연성을 장점으로 가지고 있다. 여러 가지 실험결과 제안된 적응형 실시간 작업제어 프레임워크는 고정 작업규칙 방법에 비해 훨씬 나은 결과를 보여주어 그 효용성을 입증하였다.
퍼지 시스템의 구현에 있어 가장 어려운 과정 중 하나는 정확한 지식의 획득이다. 이는 퍼지 시스템의 응용 영역이 커지고 그 응용 영역의 입출력 변수가 많아질수록 전문가가 그 변수들 간의 관계를 정확히 파악하는 것이 어렵교, 더구나 복잡한 시스템의 제어 과정을 언어 변수를 표현하는 것이 전문가에게 힘든 일이기 때문이다. 또 하나의 어려운 고정은 퍼지 변수의 적절한 소속함수 정의와 조정이다. 그래서 기존의 언어 변수를 포함하는 퍼지 규칙을 사용하여 설계된 퍼지 시스템에서는 기술된 퍼지 규칙들이 시스템의 특성을 제대로 반영하도록 퍼지 변수의 소속 함수 모양을 조정하는 작업을 필요로 한다. 본 논문에서는 기존의 퍼지 시스템 구현에 있어서 어려운 과정인 지식 획득과 소속함수 정의부분의 개선을 위한 새로운 퍼지 시스템 구현 방법으로 코호넨 신경망과 역전파 신경망을 이용한 퍼지 규칙 자동 생성과 추론망 구축 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시스템의 입력과 출력으로 구성된 데이터들로부터 퍼지 규칙을 신경망의 학습기능을 이용하여 자동 생성한다. 또한 데이터 변수간의 퍼지 관계에 기반을 두고 추론이 이루어지므로 각 퍼지변수에 대한 소속 함수 정의가 필요 없게 된다. 따라서 퍼지 시스템의 구현이 쉽게 이루어질 수 있다. 실험에서는 제안된 방법으로 자동차 정속 주행을 위한 추론만을 구축하고 실험차의 단독 주행의 여러 상황을 고려한 모의 주행 실험을 통해 새로운 방법의 타당성을 보인다.
본 논문은 선박이 조우하는 상황에서 충돌의 위험에 대한 판단을 지원하여 충돌사고를 예방하기 위하여 선박충돌위험성을 평가하는 방법을 제안하고자 한다. 선박의 항해는 불확실성이 다수 내포되어 있기 때문에 충돌의 위험을 평가할 때 선박충돌위험성이 가진 불확실성을 고려할 필요가 있다. 본 논문은 불확실성을 처리하고 각 상대 선박의 충돌의 위험을 실시간으로 평가하기 위하여 Dempster-Shafer 이론을 적용한다. 선박충돌위험의 평가 요인으로 DCPA(distance at closest point approach), TCPA(time to closest point approach), 상대 선박과의 거리, 상대방위, 속도비율 등이 사용되며, 각 평가 요인별 멤버쉽 함수로 계산된 기본확률배정함수(basic probability assignment)는 Dempster-Shafer 이론의 융합 규칙을 통하여 융합된다. 선박들이 실제로 조우하는 상황에서 수집된 선박자동식별장치 데이터를 사용하여 제안된 방법을 실험한 결과 평가의 적합성이 검증되었다. 선박간 조우 상황에서의 실시간으로 충돌위험성을 평가함으로써 인적오류로 인한 충돌사고를 예방할 수 있으며, 해상교통관제시스템과 자율운항선박의 충돌회피시스템에도 활용될 것으로 기대된다.
사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.
과학기술의 발전으로 인해서 현대의 시스템은 과거에 비해 대형화되고 복잡화되었다. 복잡한 시스템 개발에서 복잡도를 줄이기 위한 방법으로 모델기반 시스템엔지니어링(MBSE)이 다양한 분야에서 적용되고 있다. 하지만 다양한 언어를 통하여 모델링이 이루어지고 있으므로, 개발 프로세스에 따른 산출물의 일관성 및 이해관계자간의 의사소통에 문제가 발생하고 각 MBSE 도구의 지원 다이어그램의 차이에 따라 산출물의 표현이 제한되기 때문에 그 효과성이 부족하다. 본 논문에서는 전통적 다이어그램의 하나인 데이터흐름도(DFD)를 SysML의 다이어그램으로 변환하는 법칙을 연구함으로써 이미 구축된 모델들을 재사용하여 SysML로 구축될 수 있도록 한다. 특히, 각 다이어그램의 메타모델(Meta Model)을 분석하고, 이분그래프를 통해 각 구성요소의 연결 관계를 확인하여 변환의 근거를 마련하고 무결성을 확인하며 보다 효과적인 변환 법칙을 제시하고 있다. 또한 위 내용을 함정전투체계설계에 적용해 봄으로써 그 효과성을 확인한다. 본 연구의 결과를 기반으로 향후 추가연구를 수행하면, 이미 구축된 시스템 개발과정에서 산출된 모델들을 SysML 을 이용하여 일관성 있게 표현할 수 있을 것 이다. 그리하여 산출물의 일관성을 높이고 이해관계자간의 의사소통을 원활하게 함으로써, SysML을 이용한 효과적인 모델기반시스템엔지니어링(MBSE)에 도움이 될 것으로 기대된다.
팻취 보강된 철근콘크리트 구조물 해석을 위한 p-version 비선형 유한요소 모델이 제시되었다. 이방성 적층평판이론에 기초를 둔 제안된 모델은 Total Lagrangian기법에 기초한 von Karman의 대변형-소변형률 이론과 증분소성이론(incremental theory of plasticity)을 적용하였다. 콘크리트의 경화법칙(hardening rule)과 그에 따른 파괴기준을 고려하고, 단부 계면 층분리 모델(plate-end interfacial debonding model) 즉, 보강판 끝 부분에서의 콘크리트 탈락에 대한 기준으로서 Oehlers Model과 Raoof and Zhang Model을 사용하였다. 콘크리트는 두께 방향으로 층상화기법(layered model)이 이용되며, 철근과 보강판은 환산층(smeared reinforcing layer)으로 계산되도록 하였다 적분형 르장드르 다항식이 형상함수로 사용되며, 절점에서의 응력값 산출을 위해 Gauss Lobatto 수치적분법을 사용하였다. 본 연구의 목적은 p-version 유한요소법을 사용하여 RC구조물에 대한 수피해의 정확도 및 모델의 단순성을 높인 수 있도록 하였다. 따라서, 철근과 콘크리트모델에 대한 이론적 근거는 기존의 연구문헌에 근거를 두었으며, 수치해석의 적정성은 팻취 보강된 RC보와 슬래브에 대한 문헌의 실험치 및 해석치와 비교 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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