우리나라에 남아 있는 목조건축문화재들은 다양한 생물학적 요인에 의해 손상된다. 이 중 흰개미는 목재 내부를 손상시켜 문화재의 구조적 안정성과 진정성에 악영향을 미친다. 국내 전 지역에서 목조건축문화재의 흰개미 피해가 발생하고 있으며, 기후변화로 인해 그 피해는 더욱 증가할 것으로 추정된다. 문화재의 흰개미 피해는 돌이킬 수 없으므로 예방보존이 매우 중요하다. 이에 본 논문은 목조건축문화재의 효과적인 흰개미 예방을 위해 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 문화재 적용을 위한 기초자료를 제시하고자 수행되었다. 먼저 국내 목조건축문화재의 입지 특성을 이해하기 위해, 공간정보시스템(GIS)을 이용하여 국가지정 목조건축문화재(국보, 보물) 182건의 인접한 산림과의 거리, 주변 산림 면적을 분석하였다. 또한 2003~2020년 실시된 국가지정문화재 방충사업 내역과, 종합적 흰개미 관리(ITM)의 구성요소 4가지에 따라 국내 문화재 흰개미 방제의 특성을 확인하였다. 이를 바탕으로 문화재와 주변 공간을 세 영역으로 구분하고 각 영역별로 적합한 흰개미 방제 방안을 제안하였다. 또한 목조건축문화재들의 입지(도심, 외곽, 산림)와 건물 수량(단일, 복합)에 따라 6가지 유형으로 구분하여 각 유형별 흰개미 방제 영역을 구분하였다. 이 연구에서 제시된 공간적 종합 방제의 개념은 최근 문화재청에서 발표한 '목조문화재 흰개미 방제 종합 방제대책' 등에서 주변 환경 개선 등으로 일부 반영해 적용되고 있다. 이에 공간적 통합 흰개미 관리(AW-ITM)의 적용 또한 일부 대상에 시범적으로 적용한 뒤 그 결과를 면밀히 분석하여 문화재 보존관리 정책 수립에 반영할 필요가 있다.
본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
기후 온난화는 흰개미에 의한 목조건축문화재 및 가옥 등에 대한 피해를 증가시키고 있다. 현재 흰개미 피해 예방을 위해 건물 주변에 군체 제거 시스템을 설치하여 탐지와 제거를 진행하는 방법이 활용되고 있다. 그러나 1~2개월 단위로 현장을 주기적으로 방문해야 흰개미 유입 여부를 확인할 수 있어 신속한 조치를 취하기 어렵다. 또한 시스템이 장기간 노출된 상태로 설치·운영되기 때문에 결실되거나 훼손되어 기능 손상이 발생하고 있으며 문화재 주변에 설치된 경우 관람 환경을 저해하기도 한다. 본 연구는 목재, 셀룰로오스, 자석, 자력센서를 사용하여 흰개미 유입 여부를 판단하는 탐지 시스템을 제작하여 실험하였다. 그리고 현장을 방문하지 않고 결과를 확인하기 위해 적은 전력으로 작동되는 LoRa Network로 데이터를 전송받았다. 목재는 말목 형태로 제작되었고, 상부에서 하부로 구멍을 내어 유입된 흰개미가 셀룰로오스 시료로 이동이 용이하도록 하였다. 셀룰로오스 시료는 자석을 셀룰로오스로 감싸 원통형으로 만들었으며 목재의 구멍 상부에 삽입하였다. 그리고 목재 말목 상부를 마개로 덮어 이물질 등이 유입되지 않도록 하였으며, 빛·빗물 등 환경적 요인을 차단하여흰개미가 셀룰로오스 시료를 가해할 수 있는 환경을 조성하였다. 셀룰로오스가 흰개미에 의해 가해되면 자석 주위에 공간이 생기고 자석이 낙하하거나 기우는 등의 움직임이 발생하였다. 마개 내에 있는 자력센서는 셀룰로오스 시료 위쪽에 고정하여 자석의 움직임에 따라 자석과 센서 사이의 간격 변화를 측정하였다. 야외 현장 실험은 목재 탐지 시스템에 셀룰로오스 시료를 11개 삽입 후, 5~17일 사이에 현장 방문 없이 자석의 움직임을 통해 흰개미 유입을 확인하였다. 향후 추가적으로 기능을 개선하여 운영한다면 현장 방문 없이 흰개미의 침입 여부를 확인할 수 있고 제품 노출로 인한 훼손과 결실을 줄이며 이에 따라 문화재에 대한 관람 환경이 개선될 것으로 기대된다.
무선 네트워크 환경에서 필요로 하는 수 많은 목적들을 위해 다양한 기법들이 연구되어 왔다. 최근 이러한 연구 동향에서 중요하게 부각되는 것은 노드의 위치정보이다. 위치정보는 구체적이거나 추상적일 수 있으며, 이 정보를 통해 보다 효율적인 기법의 개선 및 개발이 가능해진다. 특히 임의의 목적지를 찾기 위한 경로 탐색 시에 발생하는 플라딩을 제한적으로 수행하게 되면, 소모되는 에너지를 확연히 줄일 수 있게 된다. 본 논문에서는 이를 위해 개미 에이전트를 사용한 새로운 시스템을 고안하였다. 이 시스템에서는 개미 에이전트를 통한 정보의 수집과 동시에 정보의 전달이 이루어지며, 무선 네트워크 환경의 한정된 에너지를 고려하여 오버헤드 발생을 최소화할 수 있도록 하였다. 실험 결과 평균적인 위치 정보의 전달율은 89%였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 발전에 따라, 사용자 적응적인 서비스를 사용자에게 제공하기 위해 다양한 콘텍스트를 이용하는 HCI 어플리케이션이 점점 증가하고 있다. 또한, 다양한 센싱 정보의 수집과 통합 콘텍스트 생성에 관한 연구의 중요성이 높아지고 있다. 그러나 콘텍스트 생성을 위한 센싱 정보의 수집 및 통합 기술에 관한 연구가 콘텍스트의 활용도에 비해 부족하다. 특히, 기존의 연구들은 통합 콘텍스트 생성에 있어 콘텍스트 중복 및 시스템 부하와 같은 몇 가지 해결해야 할 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서는, 개미 군집 시스템 기반의 통합 콘텍스트 생성 기법을 제안한다. 제안된 기법은 XML 형태의 통합 콘텍스트를 생성한다. 또한, 개미 군집 시스템을 이용하여 중복되는 샘플링 정보를 검출하여 불필요한 콘텍스트의 생성을 피한다. 그 결과로 통합 콘텍스트를 생성할 때 발생되는 자원 및 저장 공간의 낭비를 감소시킬 수 있다. 또한, 적응적인 서비스를 수행하기 위해 필요한 추론 과정의 부하를 감소시킬 수 있다.
온라인 시장의 증가로 택배의 물량이 나날이 늘어나고 있다. 이러한 환경은 수많은 택배회사들의 출현을 가져와서 치열한 고객유치 경쟁을 유발하고 있다. 그러므로 본 연구에서는 개미 알고리즘을 이용하여 보다 체계적으로 최단 택배배송경로를 찾아 주는 시스템의 개발에 그 목표를 두고 있다. 개발된 시스템은 숙련된 택배기사는 물론 마을 위치에 익숙지 않은 초보 택배기사에게도 배송경로탐색 및 배송시간에 큰 도움을 줄 것이며, 고객은 택배경로를 사전에 알 수 있어서 택배에 대한 신뢰성과 만족도를 높일 수 있을 것이다.
개미 집단 시스템은 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 메타 휴리스틱 탐색 방법이다. 기존 개미 집단시스템은 전역갱신과정에서 탐색된 전역 최적 경로에 대해서만 페로몬 갱신을 수행하는데, 전역 최적 경로가 탐색되지 않으면 페로몬 증발만 일어나며 주어진 종료 조건을 만족할 때까지 아무리 많은 반복 수행에도 페로몬 강화가 일어나지 않는다. 본 논문에서 제안된 개선된 개미 집단시스템은 전역 최적 경로의 길이가 주어진 반복 사이클 횟수 동안 더 이상 향상되지 못하면 국부최적에 빠졌다고 평가하고 상태전이 규칙에서 파라미터 감소를 통해 다음 노드를 선택하게 하였다. 이로 인해, 상태전이 규칙에서 파라미터 감소에 의한 다양화 전략으로 탐색하는 결과가 최적 경로 탐색뿐만 아니라, 평균 최적 경로 탐색과 평균 반복횟수의 성능이 우수함을 보여 주었으며, 실험을 통해 그 성능을 평가하였다.
휴리스틱 탐색에서 강화(Intensification)와 다양화(Diversification)의 조화는 중요한 연구 부분이다. 본 논문에서는 개미 집단 최적화(Ant Colony Optimization, ACO) 접근법의 하나인 개미 집단 시스템(Ant Colony System, ACS)에서 강화와 다양화의 조화를 통한 성능 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법은 다양화 전략으로 전역 최적 경로가 향상되지 않는 경우 반복 탐색 구간을 고려해 상태전이 규칙의 파라미터를 변경해 탐색하고, 이러한 다양화 전략을 통해 발견된 전역 최적 경로에서 이전 전역 최적 경로와 현재 전역 최적 경로의 중복 간선에 대해 페로몬을 강화시켜 탐색하는 혼합된 탐색 방법을 제안한다. 그리고, 실험을 통해 제안된 방법이 기존 ACS-3-opt 알고리즘, ACS-Subpath 알고리즘, ACS-Iter 알고리즘, ACS-Global-Ovelap 알고리즘에 비해 최적 경로 탐색 및 평균 최적 경로 탐색의 성능이 우수함을 보여 준다.
본 연구의 목적은 유사 블로그 추천 시스템을 통해서 특정 주제의 유사도에 따라 주제를 찾아 주는 것이다. 유사 추천 시스템을 실현하기 위해서는 대규모 데이터 집합에서 유사항목을 가진 그룹을 찾을 수 있도록 군집해야 한다. 군집화(clustering) 기법은 군집하고자 하는 목적에 따라 적합한 기법과 군집수가 결정되어야 한다. 군집기법으로는 가장 많이 사용되는 K-means 알고리즘을 사용 하였고 추천 알고리즘은 흰개미 군집 알고리즘을 사용하였다. 흰개미 습성 모델을 이용한 군집화 기법은 K-means 알고리즘이 갖고 있는 적절한 군집 갯수 문제점을 해결하고, 군집화 시간을 단축하며, 군집을 위한 군집 평균 이동횟수를 개선한다.
본 논문에서는 개미 군집의 행동 생태를 모델로 하여 군집 시스템의 적응적 분업화, 전문화 특성을 살펴보고, 사물 통신 네트워크 분야로의 응용 가능성을 소개하고자 한다. 내 외적인 환경 변화에 대비하여 개미 군집이 어떻게 효율적인 관리와 전체 시스템의 운영 유지를 할 수 있는지는 시스템 관점의 분석 모델이 요구된다. 한 가능한 모델은 반응역(response threshold)과 일의 자극(task associated stimuli)의 관계로 적응적 반응함수를 사용하는 것이다. 본 논문에서는 적응적인 반응함수가 전체 군집의 효율성과 분업화 과정을 촉발시키는 형태로 발전하는 예제를 보여줄 것이다. 이러한 시스템 분석은 사물 통신 네트워크 분야 연구에 적용될 수 있고, 멀티 에이젼트 시스템에서 효율적인 정보 전송 및 유지, 노드 부하의 균등화, 통신 가능한 스웜 로봇의 업무 분업화 등 다양한 분야로 응용 가능성이 있음을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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