미래 전장 환경하의 복합/다종 무기체계를 대상으로 하는 군수 시뮬레이션 모델링 방법론은 기존의 에이전트 시스템에서 실시간성 및 신뢰성뿐만 아니라, 국내 군수 환경을 수용할 수 있는 모델이어야 한다. 본 논문에서는 이 같은 전장상황이라는 특수성에 맞는 다중 에이전트 기반의 모델링 방법론을 제안하다. 다중 에이전트 시스템에서 효과적으로 모델링하기 위하여 군수 시뮬레이션의 모델을 Information, Function model 로 나누고 에이전트 시스템의 중추적인 역할을 하는 Agent Management System(AMS) 을 Management model 로 구성한다. 제안하는 모델링 방법론은 다양한 도메인에서도 구성하기 적합하여 확장성과 유연성의 이점이 있으며, 각 모델이 플러그인 형식으로 구현되어 유사한 도메인에 적용할 때 재사용성이 높은 모델링 방법론을 제시한다.
실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.
최근 에이전트 기반 시스템을 만들기 위한 기술로서, 에이전트 지향 개발방법론 (Agent Oriented Methodology)이라는 영역이 출현하여, 여러 연구 기관에서 에이전트 시스템을 만드는데 이를 적용한 성공 사례가 늘고 있다. 그러나, 이들을 가지고 복잡한 다중 에이전트 시스템을 개발하는 일은 여전히 경험이 많지 않은 개발자들에게 있어서 어려운 일에 해당된다. 본 논문에서는 개발자에게 에이전트 설계 시 부과되는 이러한 어려운 점을 대한 해결책으로서, 개발자들에게 기능에 따라 분류된 디자인 패턴을 지원하여 다중 에이전트 시스템 설계 및 개발을 지원하는 개발방법론을 제안한다. 또한, 우리는 요구사항 분석부터 코드 생성까지 개발 프로세스에 반영하는 지원 도구를 제안한다. 이 CASE 도구는 단계별 자동화 기능뿐만 아니라, 설계 과정에서 개발자들에게 디자인 패턴을 고려할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해, 우리는 에이전트 시스템 개발자 및 에이전트에 대한 지식이 부족한 이들에게 멀티에이전트 시스템 설계와 개발을 보다 쉽고 빠르게 해결할 수 있도록 돕는다. 본 논문에서는 여행 도우미 시나리오(Travel Assistant Scenario)을 제안 개발 방법에 따라 적용시켰다. 최종적으로, 보다 쉬운 방식으로 에이전트 소스 코드를 생성해냈으며, 이를 통해 제안 개발방법론이 개발자들의 다중 에이전트 기반 시스템의 개발에 대한 부하를 줄여 줄 수 있다는 결론을 내렸다.
최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.
세계 환경규제가 강화되면서 액화천연가스의 사용량이 지속해서 증가하고 있다. 안정적이고 효율적인 액화천연가스 생산을 위해서는 운전 조건을 세분화하여 감시하는 시스템 구축이 필수적이다. 본 연구에서는 천연가스 액화플랜트 성분 분리공정을 해석하여 구축한 동적 모델 데이터를 대상으로 다중 모드 감시시스템 개발 방법을 제안하였다. 먼저 전체 정상 데이터를 주성분분석과 k-평균 군집화 방법론을 사용하여 다중 정상 운전 모델로 구분하였다. 그 다음, 새로운 데이터 값을 k-최근접 알고리즘으로 구축된 다중 정상 모드와 매칭하였다. 마지막으로, 다중 모드 주성분분석 감시 기법을 통해 공정 데이터의 이상 여부를 판별하였다. 제시된 방법론은 45가지 이상경우에 적용하였고, 기본 주성분분석 방법론과 단변수 감시 방법론과의 비교를 통해 속도와 정확도 지표에서 평균 약 5~10%이상 우수함을 입증하였다.
기존의 4D시스템은 하나의 일정에 하나의 3D객체만을 연계하는 1:1링크체계를 활용하고 있으나, 방대한 수의 공정 및 3D Object를 가진 플랜트 시설의 특성을 고려하면 객체정보의 다중선택을 통한 일괄적인 링크체계를 구성할 필요가 있다. 이를 위해 본 연구에서는 플랜트 4D시스템 구축을 위한 개선된 일정 및 도면의 연계방법론으로서 다중객체의 표현방법론 및 양방향 연계방법론을 구성하였으며, 이를 위해 Interface Board 개념을 도입하였다. 즉, 현재 프로젝트에서 다중 링크되는 모든 항목들의 현황관리를 위한 별도의 전문화된 기능을 도입함으로서, 플랜트 4D시스템 구축의 개선된 링크방법론이 될 수 있고, 다중 링크과정에서 발생되는 각종 오류를 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 버스노선의 설계 및 운영 단계에서 노선조정 활용을 위한 버스노선 스케치 방법론(Bus Route Sketch, BRS)을 개발하고, 그 적용 가능성을 제시하는데 있다. BRS 방법론은 버스 서비스의 공급자와 이용자를 모두 만족할 수 있는 버스노선 경로를 설계하기 위해 (1)적정 교통존의 설정, (2)설정된 교통존과 경로조합 방법론을 이용한 버스 운행경로 조합의 생성, 그리고 (3)노선버스 서비스 공급자와 이용자 측면의 다중 평가지표를 이용한 대안 운행경로의 평가와 순위결정으로 구성된다. 제시한 방법론을 적용한 결과, 공급자 관점에서 평가점수는 8.83에서 9.50으로 향상되고 이용자 관점에서 평가점수는 7.13에서 9.89까지 향상되는 바람직한 결과를 도출하였다. 본 BRS 방법론은 노선 계획 및 운영과정에 적합하도록 설계 및 개발되었기 때문에 운영 중인 버스노선의 평가와 조정 그리고 노선설계의 실무에서 활용이 가능할 것으로 기대된다.
최근, 추천시스템과 협업 필터링에 대한 연구가 학계와 업계에서 활발하게 이루어지고 있다. 하지만, 제품 아이템들은 다중 값 속성을 가질 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구들은 이러한 다중 값 속성을 반영하지 못하고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위하여, 본 연구에서는 추천시스템을 위한 새로운 방법론을 제시하고자 한다. 제안된 방법론은 제품 아이템에 대한 클러스터링 기법에 기반하여 다중 값 속성을 팔용하며, 정확한 추천을 위하여 협업 필터링을 적용한다. 즉, 사용자간의 상관관계만이 아니라 아이템간의 상관관계를 고려하기 위하여, 사용자 클러스터링에 기반한 사례기반추론과 아이템 속성 클러스터링에 기반한 사례기반추론 모두가 협업 필터링에 적용되는 것이다. 다중 값 속성에 기반하여 아이템을 클러스터링 함으로써, 아이템의 특징이 명확하게 식별될 수 있다. MovieLens 데이터를 이용하여 실험을 하였으며, 제안된 방법론이 기존 방법론의 성능을 능가한다는 결과를 얻을 수 있었다.
TMI사고 이후 원자력의 안전성을 확보하고자 하는 노력은 사실상 확률론적 안전성분석 방법론 연구 외에도 다양하게 진행되었다. 이에는 사고 예방 차원의 안전계통 설비 보강을 통한 다중성(redundancy) 및 다양성(diversity)의 확보, 모의제어반(simulator) 등을 이용한 운전원 훈련프로그램 강화, 사고 증상에 따라 안전기능의 저해 여부를 추정가능토록 요구하는 비상운전절차서의 완비 노력과 사고 영향 완화를 위한 대체 설비의 신설 등이 있다. 하지만 이런 모든 보완 작업들이 얼마나 효율적으로 이루어지며 어느 정도 안전성 향상이나 위험도 관리에 기여할 수 있는 지에 대한 의문은 여전히 남게 되었으며, 이에 대한 정량적인 평가수단으로서 또 다시 확률론적 안전성분석 방법이 각광받게 되었다. 왜냐하면 확률론적 안전성분석은 그 방법의 특성상 발전소 경험 자료를 토대로 한 가장 현실적인 접근방법을 이용하고 최적 거동 및 현상에 대한 분석을 수행하기 때문이다.
최근 스마트폰에서의 증강현실, 미적 효과의 증대(예, 라이브 포커싱) 등의 어플리케이션을 제공하기 위해 모바일 기기에서의 3차원 공간 복원 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 소비자들의 요구에 발 맞춰 최근 스마트폰 제조사는 모든 플래그십 모델에 다중 카메라 및 뎁스 센서(거리 측정 센서)를 탑재하는 추세이다. 본 고에서는 모바일 폰에 탑재되고 있는 대표적인 세 축의 뎁스 추정(공간 복원) 방식에 대해 간단히 살펴보고, 최근 심층학습(Deep learning)의 등장으로 기술 발전의 새로운 국면에 접어 든 다중 시점 매칭(Multi-view stereo) 방법에 대해 소개하고자 한다. 심층 신경망이 재조명 받은 2012년 전까지 주류 연구 방향이었던 전통 기하학 기반의 방법에 대한 소개를 시작으로 심층 신경망기반의 방법론으로의 발전된 형태를 살펴본다. 또한, 신경망기반의 방법론은 크게 3 세대로 나누어 각 세대별 특징에 대해 자세히 살펴보고, 다양한 데이터에 대한 실험 결과를 통해 세대별 공간 복원 결과를 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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