정운동학을 이용하여 인간의 걷는동작을 표현함에 있어 제어의 단순화와 환경에 대한 적응성은 매우 중요하다. 무게중심을 이용한 동작제어방법은 제어의 단순화에 많은 기여를 하였으나, 환경에 대한 적응성은 크게 만족시키지 못하였다. 본 논문에서는 걷는 동작의 내부동작들을 동기화하여 환경에 대해 적응성을 높이는 방법에 대해 살펴본다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
첨단 기술의 발전과 함께 장애인 및 노약자의 삶의 질에 대한 관심이 증가함에 따라 사용자가 각종 시스템들을 보다 쉽게 제어할 수 있는 방법들이 많이 연구되고 있다. 그 중 하나로 정의된 손 움직임 동작을 인식하여 가전기기 혹은 환경 제어 시스템, 홈 로봇 등에 명령을 내리는 기술을 예로 들 수 있다. 하지만, 정의된 손 움직임이 일상생활에서 발생하는 동작과 비슷한 경우 오작동을 일으킬 가능성이 있으며, 이를 차단하기 위해 복잡한 동작을 명령어로 사용할 경우 사용자의 편의성을 떨어뜨린다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비슷한 동작 중에서 특정 동작을 검출할 수 있는 퍼지 가비지 모델을 제안한다. 퍼지 가비지 모델이란 인식하고자 하는 특정 동작을 제외한 다른 유사 동작의 특성을 반영하여 구현한 퍼지 모델을 말한다. 따라서 사용자의 동작으로부터 특징 값을 구한 후 이를 특정 동작에 대한 퍼지 모델과 퍼지 가비지 모델에 각각 대입하여 얻은 결과를 비교해서 어떤 동작이 발생하였는지 결정한다. 또한 사용자의 행동 특성은 개인마다 다르게 나타나고 동일 사용자라 하더라도 경우에 따라 동작에 편차가 나타날 수 있기 때문에 특정 사용자에 대한 시스템의 적응이 필요하다. 이를 위해 다양한 경우를 고려하여 최적화된 값을 찾을 수 있는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 모델 파라미터를 갱신하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위해 5명의 사용자로부터 명령 동작과 의미 없는 유사 동작의 데이터를 획득하여 실험 결과를 보인다.
유비쿼터스 환경에서의 응용은 사용자의 요구사항 변경과 사용자의 서비스 환경 변화를 적응시킴으로써 사용자에게 최선의 서비스를 제공할 수 있어야 하며 상황 변화에 따른 하부 플랫폼의 동작에 서비스의 동작을 적응시킬 수 있어야 한다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스를 제공하기 위하여 상황 변화에 대한 동적인 응용 적응성을 지원하는 2-레벨 상황 적응 기법을 제안한다. 상황 적응성을 지원하기 위하여 상황의 범위를 사용자 요구사항으로 확대하여 응용 서비스 제공에 있어서 사용자의 선호도를 반영할 수 있도록 하였으며. 응용의 적응성은 적응 정책을 사용하여 발생할 수 있는 특정 상황에 대한 적응 방법을 명시적으로 요구함으로써 실제 상황이 발생했을 때 응용이 능동적으로 대처할 수 있도록 하였다.
효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.
기존에 연구된 자가 적응 시스템은 하위 레벨에서 서로가 연관되어 있는 경우가 많기 때문에 분석, 변경, 재사용이 어렵다는 단점을 갖고 있었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안된 시스템이 외장형 자가 적응 시스템이다. 하지만 외장형 자가 적응 시스템은 probe, gauge 등 다수의 컴포넌트가 동시에 동작하기 때문에 시스템의 복잡도를 증가시키는 한계가 있다. 따라서 본 논문은 불필요한 컴포넌트의 사용으로 인한 리소스 낭비를 방지하기 위한 제어 모듈을 자동으로 생성하는 방법론은 제시하고, 이것을 적용한 소프트웨어 아키텍쳐를 제안한다. 이러한 제안 방법론을 통해 기존에 필요 여부와 관계없이 동시에 동작하던 컴포넌트의 실행을 효율적으로 관리해 시스템의 복잡도를 감소시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 평가를 위해 제안 방법론을 웹 서버에 적용하여, 일반적인 경우와 제어모듈이 생성되어 작동할 때의 성능을 비교하였다.
가상현실이나 게임 제작 분야에서는 사실적이고 실시간으로 캐릭터의 동작을 생성해야 하는 경우가 빈번하다. 특히, 인체를 비롯한 다관절체의 동작 생성에 있어서는 지형이나 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 지형의 변화나 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작을 구현해 어떠한 동작이 가장 자연스럽고 실시간으로 적응될 수 있는지 분석하고 캐릭터 애니메이션을 구현한다. 이를 위해 캐릭터의 다양한 움직임을 제어하기 위해 인체의 주요 관절들을 부각시켜 인체 모형 캐릭터를 키네마틱 애니메이션 방식으로 생성하기로 한다. 지형의 변화는 고저차이가 발생할 수 있는 계단 환경에서의 동작을 분석하고 다른 주변 환경에 의한 적응적인 동작은 경사면을 올라가는 동작을 분석하여 이를 토대로 캐릭터 애니메이션을 구현한다.
유비쿼터스 환경에서의 응용은 사용자의 요구사항 변경과 사용자의 서비스 환경 변화를 적응시킴으로써 사용자에게 최선의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 또한 상황변화에 따른 하부 플랫폼의 동작에 서비스의 동작을 적응시킬 수 있어야 하며, 시스템은 이러한 정보를 사용하여 시스템 자체의 동적인 구성이 유비쿼터스 형태로 이루어지도록 해야 한다. 유비쿼터스 환경에서 적응성을 갖춘 응용 서비스를 지원하기 위해서는 응용 서비스가 실행 환경의 변화를 검출할 수 있어야 하며 이러한 변경된 사항들이 수용될 수 있도록 하부의 미들웨어 기능 요소들을 재구성할 수 있어야 한다. 이를 위해 모바일 서비스 적응성지원을 위한 미들웨어시스템을 연구 개발하고자 한다.
지금까지 TCP 혼잡 제어를 위한 여러 종류의 메커니즘들이 Connection을 적응성 있게 제어하기 위하여 사용되어 왔지만, TCP 혼잡 제어 메커니즘들은 성능상의 여러 문제점을 가지고 있는게 사실이다. 이에 IETF에서는 AQM(Active Queue Management) 메커니즘으로 RED 알고리즘을 권고했다. 그러나 이 또한 상이한 네트워크에서는 파래메터 설정에 따른 문제점이 있어, 네트워크 상황에 적절하게 대응하지 못하는 단점이 있다. 이러한 RED알고리즘의 문제점을 극복하고, 효율성을 개선하기 위해서 SRED, BLUE, FRED, DRED 등 다양한 AQM 메커니즘들이 제시되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽 상황에 따라 적응성을 갖고 Threshold의 변경에 사용되는 패킷 손실율을 구하는데 있어 트래픽을 고려한가중치를 줌으로써 트래픽 상황을 반영하도록 했고, Threshold 설정에 있어 적응성 있는 단계를 통하여 큐 안정성을 개선하도록 하였다. 제안한 알고리즘의 성능 분석은 NS 시뮬레이터를 사용하였고, 제안한 Load Adaptive DRED 알고리즘과 DRED 알고리즘의 버퍼 관리 기법의 성능 비교 분석을 통하여 큐 안정성의 개선된 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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