본 연구에서는 실생활 소재를 사용한 문제해결형과 과제해결형 탐구 활동을 적용했을 때, 학생 간 상호작용의 양상을 조사하였다. 연구를 위해, 충북 청원군 소재 중학교 3학년 학생 5명의 실험 수업을 관찰하고, 녹음 및 녹화 후 기록 원고를 작성 분석하였다. 학생들의 대화를 질문, 설명, 사고, 메타인지의 4가지 상호작용 유형으로 분류하고, 각 유형별 학습 접근 수준은 심층적-피상적 접근으로 분류하였다. 실험 형태별 언어적 상호작용의 수와 학습 접근 수준 비교 결과, 문제해결형 탐구실험은 문제점 발견에서 해결까지 상호작용의 수가 문제 발생 이전에 비해 2배 가량 증가하는 것을 볼 수 있었으며, 심층적 접근 수준의 상호작용의 수도 4배 정도 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 과제해결형 탐구실험에서는 실험과정 중 상호작용의 수가 고루 분포하였다. 또한 학생들은 문제해결형 탐구실험에서 보다 많은 심층적 접근의 상호작용을 보이는 것으로 나타났다.
본 논문은 4족 보행로봇 및 MSRS를 이용한 분산 웹 환경 로봇 서비스 개발환경을 제안하였다. 로봇 서비스 개발 환경은 고수준의 복잡한 로봇어플리케이션이 분산 웹 환경에서 동작 가능하게 하기 위하여, 마이크로소프트사의 MSRS를 이용해 로봇 기능들을 네트워크 노드에서 실행되는 서비스들로 구현하였다. 제안된 개발환경은 4족 보행 로봇인 제니보를 로봇플랫폼으로 선정하여 구현되어 졌다. 실험을 통해 개발된 로봇 서비스들은 분산 웹 환경 하에서 동적인 실행, 구성 및 원격 모니터링이 가능함을 보여주었다. 또한 개발된 로봇 서비스들을 복잡한 로봇어플리케이션을 쉽게 제작할 수 있도록 하는 비주얼프로그램 언어에서 사용하여 응용어플리케이션을 제작해 그 가능성을 검증하였다.
LBS 시스템 분야의 도전할 만한 과제는 이동 객체를 다루는 수준부터 수백만 개의 이동 객체를 처리할 수 있는 높은 신뢰도의 시스템 아키텍처를 구현하는 것이다. GALIS로 명명된 아키텍처는 각각 다른 지리적 영역과 시간적 영역에 연관된 레코드를 유지하는 다수의 프로세서로 구성된 클러스터 기반 분산 컴퓨팅 시스템 아키텍처이다. 이 논문에서는 실시간 분산 객체 프로그래밍과 실시간 분산 컴퓨팅 시스템 디자인을 지원하는 미들웨어 실행 엔진을 포함하는 TMO 프로그래밍 기법을 적용하여 GALIS의 주요 요소를 구성하는 위치 데이타 서버의 프로토타입을 구현했다. 본 논문에서는 실질적으로 위치 측위 정보가 발생하는 과정과 이런 위치 정보와 위치 관련 질의가 어떻게 처리되는지도 기술하였다. 몇 가지 실험은 분산을 통해 프로세서의 부하를 줄여주어 성능향상이 있음을 살펴볼 수 있었다.
최근의 웹 환경 확산으로 웹을 기반으로 하는 워크플로우 시스템의 구축경향이 높다. 워크플로우 시스템에서 중요한 기능은 미리 정의된 규칙, 절차 및 조건에 따라 작업흐름을 자동화하는 것으로 정보흐름에 있어서 수동적인 작업을 배제하고 GUI 방식을 지원하며 정보처리의 이동성이 고려되어야 한다. 특히 분산된 업무조직의 작업흐름을 위한 분산워크플로우 시스템은 웹 환경에 있어서 프로세스 로직에 따른 태스크간의 이동제어와 결함허용 및 실시간적 처리가 가능해야 한다. 그러나 기존의 메일 시스템은 전송위주로서 작업흐름을 자동화하려는 경우에 적합하지 못하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 작업흐름 설계가 가능하고 작업흐름제어를 자동화 할 수 있는 분산워크플로우 엔진이 필요하다. 본 논문에서는 웹 메일을 이용하여 작업흐름을 그래픽 인터페이스로 작성하고 이를 절차적 수행이 가능한 스크립트 코드를 생성하는 브라우저를 작성하였으며, 분산환경에서 태스크 처리를 위한 프로세스 스케쥴러 및 서버노드의 결함 발생시 이를 허용하는 전처리기를 지닌 프로세스 엔진을 설계하였다. 이 이스템은 서버의 결함이나 사용자의 부재시 처리를 대행하므로 시스템의 신뢰성과 가용성을 향상시키고, 데이터베이스 기반 워크플로우 시스템보다 비용을 감소시킨다.
개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 그러한 시스템 연산을 위치 관리라 한다. 위치 관리를 성취하기 위하여 많은 네트워크 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의가 요구된다. 다수의 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용하고, 그 위치 레지스터의 고장에 대해 약점을 가지고 있다. 이 논문에서, 우리는 위치 레지스터들의 고장을 포용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 포용 전방 포인터 (FT-RFDHLR: Fault-Tolerant Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 분석적 모델로 평가하고, 하나의 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFSHLR: Pointer Forwarding with ,Single Home Location Register) 방법, 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 전방 포인터 (PFDHLR: Pointer Forwarding with Distributed Home Location Register) 방법, Biaz의 우회 전방 정책 (BFS: Bypass Forwarding Strategy) 및 2개의 경로 전방 정책 (TPFS: Two-Path Forwarding Strategy)과 성능을 비교한다.
분산 문제 해결 방법은 문제 해결 능력을 갖는 knowledge-sources(KS'S)들이 분산되지만 느슨한 연결을 유지하며 서로 협력하여 문제를 해결하는 수단을 제공한다. 계약망 프로토콜(Contract Net Protocol)은 이러한 분산 문제 해결 분야에서 KS 간의 통신과 제어를 위해 제안된 방법이다. 역할의 분담은 협상 과정에 의해서 결정이 되며 협상의 결과 주어진 역할을 수행하게 된다. 본 논문에서는 분산 침입 탐지 시스템 (Distributed Intrusion Detection System)의 침입 성능을 향상시키며, 침입 차단 시스템(firewall)과의 통신을 위해서 계약망프로토콜을 사용하여 연동하는 방법을 소개한다. IDS와 firewall의 모델을 계층적으로 구성하기 위해서 DEVS (Discrete Event system Specification) 방법론을 사용하였다. 각 침입 탐지 에이전트는 계약망 프로토콜을 사용하여 침입을 탐지하게 된다. 침입 탐지의 내용은 바로 방화벽에 알려지고 방화벽은 이러한 침입 사실을 바탕으로 유해 트래픽이 네트워크로 유입되는 것을 막는다. 즉 한 침입 탐지 시스템이 침입을 탐지하게 되면 이를 침입 차단 시스템에 알리게되어 해당 침입 패킷을 차단하게 된다. 이러한 방법을 사용하여 네트워크의 피해를 막게 된다.
분산시스템(distributed system)을 시험할 때, 병렬 이벤트를(concurrent events)를 제어 할수 없다면 정확한 시험결과를 얻어내기 어렵다. 기존의분산 시험 방법은 정형적 방법으로 test sequence 생성 알고리즘을 제시하지 못하거나 동기화를 위한 부가적 메시지의양이 많은 단점이 있었다. 본 논문에서는 병렬 이벤트 제어를 위해 logical clock를 이용한 정형적 test sequence 생성 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 제어관철 문제를 해결하고 시험 결과를 재현할수 있다. 또한 어떠한 통신 패러다임에서도 적용될수 있는 일반적 해결방법을 제공한다. 분산 시험 방법에서는 분산 객체가 증가할수록 시험기 사이의 채널이 비선형(non-linearly)으로 증가하는 단점이 있다. 이 단점을 극복하고자 원격 시험방법(remote test method)의 시험 구조를 제안한다. 제안된 알고리즘의 검증을 위해 SDL 도구를 사용하고 Q.2971 망 부분(network side) 일대 다 호/연결 설정을 위한 메시지 교환에 적용한다.
기계학습이 보편화되면서 기계학습을 활용한 응용 개발 또한 활발하게 이루어지고 있다. 또한 이러한 응용 개발을 지원하기 위한 기계학습 플랫폼 연구도 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기계학습 플랫폼 연구가 활발하게 진행되고 있음에도 불구하고 기계학습 플랫폼에 적절한 부하 분산에 관한 연구는 아직 부족하다. 따라서 본 논문에서는 기계학습 분산 환경을 위한 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분산 서버를 레벨 해시 테이블 구조로 구성하고 각 서버의 성능을 고려하여 기계학습 작업을 서버에 할당한다. 이후 분산 서버를 구현하여 실험하고 기존 해싱 기법과 성능을 비교하였다. 제안하는 기법을 기존 해싱 기법과 비교하였을 때 평균 약 26%의 속도 향상을 보였고, 서버에 할당되지 못하고 대기하는 작업의 수가 약 38% 이상 감소함을 보였다.
과학기술 문헌의 전문용어 인식 분야는 지금까지 다양한 통계적 방법론을 사용하여 용어 인식 정확률을 향상시키기 위하여 연구되어 왔다. 하지만 기존의 연구는 단일-코어 또는 단일 머신 상에서 수행되었기 때문에, 폭발적으로 증가하는 문헌들에 대한 실시간 분석 요구를 처리할 수 없는 상황에 직면하고 있다. 본 논문에서는 전문용어를 인식하는 과정에서 병목현상이 발생하는 작업을 '후보용어 추출 과정'의 언어처리부분과 '용어 가중치 할당 과정'에서 통계정보를 취합하는 부분으로 분류하고, 각 작업을 분산병렬 처리 기반의 맵리듀스 작업을 이용하여 해결하는 전문용어 인식 방법을 구현하고 실험하였다. 실험은 확장성과 분산 병렬 처리 환경 최적화 두 가지로 수행하였고, 첫 번째 실험에서 12개의 노드를 사용하여 분산 병렬 처리하였을 때 단일 머신을 사용한 경우보다 11.27배의 처리속도 향상을 보였다. 두 번째 실험에서 1)기본 환경, 2)복수 리듀서, 3)컴바이너, 4) 2)와 3)의 조합에 대하여 수행하였고, 3)컴바이너 사용이 가장 우수한 성능을 보여 주었다. 본 논문에서 구현된 전문용어 인식 시스템은 대용량 과학기술 문헌에 대한 지식 추출 작업속도 개선에 기여하였다.
As personal robots coexist with a person with a role to help a person, while adapting various human life and environment, the personal robots have to accommodate frequently-changing or different-from-home-to-home environment. In addition, personal robots may have many kinds of different Kinematic configurations depending on the capabilities. Some may have a mobile base and others may have arms and a head. The motivation of this study arises from this not-well-defined home environment and varying Kinematic configuration. So the goal of this study is to develop a general control architecture for personal robots. There exist three major architectures; deliberative, reactive and hybrid. We found that these are applicable only for the defined environment with a fixed Kinematic configuration. Neither could accommodate the above two requirements. For the general solution, we propose a Supervised Hybrid Architecture (SHA), in which we use double layers of deliberative and reactive controls, distributed control with a modular design of Kinematic configurations, and real-time Linux OS. Deliberative and reactive actions interact through a corresponding arbitrator. These arbitrators help a robot to choose an appropriate architecture depending on the current situation to successfully perform a given task. The distributed control modules communicate through IEEE 1394 for the easy expandability. With a personal robot platform with a mobile base, two arms, a head and a pan-tilt stereo eye system, we tested the developed SHA for static as well as dynamic environments. For this application, we developed decision-making rules for selecting appropriate control methods for several situations of navigation task. Examples are shown to show the effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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