최근 드론 기술의 대중화와 함께 저비용의 소형 무인기를 다수 또는 군집으로 운용함으로써 상당한 군사적 효용성을 얻을 수 있음이 알려지면서, 군집무인체계의 전장 활용을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 국방과학연구소에서는 이와 관련한 주요기술로 군집제어, 군집통신, 군집정보, 군집협업 기술을 식별하였으며, 1단계로써 대상 무인체를 운용하는 데 필요한 군집제어와 군집통신 기술에 대한 연구를 수행하였다. 본 논문에서는 소형 고정익 무인기 기반의 군집무인기시스템을 설계 및 제작하고, 군집제어 및 군집통신 기술을 비행시험으로 검증한 과정을 소개한다. 최종비행시험에서 무인기 19대가 군집비행을 수행함으로써 국내 최초로 군사적으로 활용도가 높은 고정익 무인기 약 20대 규모의 군집 비행시험에 성공하였다.
이 논문에서는 수정된 Sequential Algorithmic Schema를 이용해서 여러 장소를 이동하면서 찍은 디지털 이미지를 효율적으로 분류할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 이웃 패턴들과 특징 정보의 연속성, 유사성을 가지며 들어오는 입력 패턴에 대해 기존의 모든 군집과 유사도를 비교하는 방법이 아니라 이전 군집의 정보와 유사도를 비교하여 군집에 포함시키거나 동적으로 군집을 생성하는 효율적인 군집화 방법이다. 제안한 방법은 실험을 통해서 기존의 군집화 기법에 성능 및 속도의 효율성을 증명하였다.
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.
문서 군집화를 통하여 문서를 효율적으로 조직, 관리, 검색 할 수 있다. 일반적으로 문서 군집화는 많은 단어와 개념들을 포함하고 있기 때문에 차원이 큰 벡터 공간 모델에서 군집화를 수행한다. 본 논문에서 문서 집합에 대응하는 온톨로지를 이용하여 문서 벡터 공간의 차원을 줄여 효율적으로 군집화하는 방법을 제안하고, 실험을 통하여 기존 방법보다 우수함을 보인다.
본 논문에서는 최근 빅데이터 활용 분야의 큰 이슈인 트위터 메시지의 효율적인 감정 분석을 위한 POS 기반의 단어 군집화 기법을 제안하였다. 기존에 군집화를 통한 다양한 텍스트 감정 분석 기법이 제시되어 왔으나, 군집화 된 기능과 분류 결과 간의 관련성에 대한 연구는 미흡하였다. 또한 모든 단어에 대한 감정 분석은 노이즈로 작용될 수 있는 단어로 인해 정확도가 감소할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Chi Square 기법을 통하여 분석 결과에 영향을 미치는 단어에 가중치를 부여함으로써 정확도를 향상시킨다.
문서군집은 정보검색의 많은 응용분야에 사용되는 중요한 문서 분석 방법이다. 본 논문은 비음수 행렬 분해 (NMF, non-negative matrix factorization)를 군집방법과 군집의 응집도(coherence of cluster)를 이용한 군집 내 문서들의 정제를 이용한 새로운 문서군집방법을 제안한다. 제안된 방법은 문서집합의 내부구조를 나타내는 의미특징행렬과 의미변수행렬 이용하여 문서군집의 성능을 높일 수 있고, 문장들 간의 유사도에 기반 한 군집의 응집도를 이용하여 군집내의 문서들을 정제하여서 재 할당함으로써 군집의 효율을 향상시킬 수 있다. 실험결과 제안방법을 적용한 문서군집방법이 다른 문서군집 방법에 비하여 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 GPS, Bleutooth 모듈을 사용하여 이동로봇의 군집이동에 관한 연구를 다루었다. 로봇 통신 모델로는 특정한 수신자가 정보를 받을 것을 기대하지 않고 통신가능 범위 안으로 들어왔을 때 상대방에게 정보를 보내는 방법인 사인보드 모델을 선택하였다. 군집간 제어를 위한 총 3대의 실외 이동을 로봇제작과 로봇의 좌표인식, 방향을 찾기 위해 GPS수신 모들과 Bluetooth 송 수신기를 사용하였다. 실험에 쓰인 모든 이동용 로봇에 GPS수신기와 Bluetooth 송 수신기를 장착하였고, GPS수신기로부터 받은 Master-이동로봇의 위치좌표를 Bluetroth 통신 영역 내에 있는 모든 이동로봇에게 송신을 한다. 각 Slave-이동로봇을 Master-이동로봇으로부터 받은 위치 좌표로 로봇간의 거리와 방향을 계산하며 이를 토대로 군집 로봇의 이동 알고리즘을 구현하였다. 본 논문에서는 군집간 제어를 위해 군집 로봇 시스템을 제작하였으며 상대적인 위치, 거리 유지, 진행방향을 계산한다. Master-이동로봇과 Slave-이동로봇 간의 1:N 실시간 통신과 일정거리를 유지함으로써 군집간 제어를 하였다.
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 논문에서 군집주행 서비스를 위해 단체표준에서 정의한 서비스 요구사항을 근거로 하여 WAVE 통신시스템의 성능을 분석하였다. 통신시스템의 주요 성능 파라미터로 제시되는 패킷 에러율과 지연시간 요구조건은 군집으로 주행하는 차량의 제어와 안전을 보장하기 위해 반드시 만족되어야 한다. 실험 시나리오는 크게 군집으로 주행차량들만 존재하는 경우, 통신 반경 내에 다른 간섭차량들이 존재하는 경우 그리고 통신범위 밖에 히든차량들이 존재하는 경우로 나누어 패킷 에러율과 평균지연시간을 분석하였다. 패킷 에러율과 지연시간은 앞에서 언급한 차량들의 토폴로지와 차량 주행속도 그리고 통신반경을 고려하여 모델링 하였다. 수치적 분석 결과는 패킷의 크기, 패킷 생성 주기 그리고 전송속도에 대해 수행되었다. 결론적으로 각 표준에서 정의한 군집주행 성능요구사항에 대해 WAVE 통신 시스템이 제공할 수 있는 안정적인 패킷 성공률과 지연시간 등에 대한 범위를 제시하였다.
본고에서는 베이지안 기계학습 방법론에 대해서 간략히 살펴본다. 특히, 복잡한 자료들 사이의 관계를 규명하는 것이 목적이며 비지도학습(unsupervised learning)의 한 분야인 군집분석에서 베이지안 방법론들이 어떻게 사용되어지는지를 설명한다. 군집의 수를 사전에 아는 경우에 사용되는 모수적 베이지안 방법을 간단하게 설명하고, 군집의 수까지 추론 할 수 있는 비모수 베이지안방법에 대해서 자세하게 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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