인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.
일반적으로 공급중심의 공간정보 데이터 구축 및 서비스 개발은 정보의 최신성, 다양성, 활용성의 한계를 수반한다. 최근 이러한 한계를 극복하기 위하여 공간정보 웹서비스에 사용자 경험과 참여기반의 공간정보(VGI: Volunteered Geographic Information)를 활용하려는 노력들이 이루어지고 있다. 본 연구는 선행연구 검토를 통하여 공간정보 기반의 협업지원플랫폼 프로토타입 개발을 위한 개념적 아키텍처와 서비스 시나리오를 제시하였다. 또한 '3D POI 생산모듈', '3D POI 활용모듈', '3D POI/이벤트 관리모듈', '3D POI/이벤트 모니터링 모듈' 총 4개의 모듈로 구성된 프로토타입을 공간정보 협업을 위한 기능으로 제시하였다. 제안된 서비스 시나리오를 바탕으로 개별 모듈들의 프로토타입을 구현하였다.
스마트단말기에 장착된 다양한 센서들과 사용자의 앱 혹은 웹 활동 내역들은 사용자의 패턴을 파악하고 예상하기에 좋은 정보이다. 이러한 정보들을 적극적으로 활용하면 사용자 개인의 맞춤화가 가능한 콘텐츠 서비스도 기대할 수 있다. 이러한 기대는 콘텐츠 서비스가 단순히 스마트 단말기로 수많은 콘텐츠를 이용이 아닌 사용자가 원하고 즐겨 찾고 필요로 하는 콘텐츠를 선별하고 예상하여 추천하는 형태로의 변화를 촉진시키고 있다. 이러한 사용자 맞춤형 콘텐츠 서비스를 위해서는 마치 미술관이나 박물관에서의 큐레이터의 역할을 해주는 시스템이 모델이 필요하다. 이에 본 논문에서는 사용자 정보를 수집하고, 수집정보를 사용자 개인의 패턴 지식으로 형성, 패턴 지식을 기반으로한 추천 콘텐츠 선별의 과정을 가진 지능형 콘텐츠 큐레이션(Intelligent Contents Curation: ICCuration) 모델을 제안한다. ICCuration는 주요 작업에 따라 크게 3개의 하위 모듈이 존재한다. 수집된 사용자 정보는 시간에 따른 정보 요소들의 집합인 시나리오로 가공되며 시나리오를 기반으로 추천될 콘텐츠가 선택된다. 시나리오 상에서는 사용자의 기호 및 행동정보뿐만 아니라 사용하는 단말기정보도 포함된다. 이에 콘텐츠는 도메인 카테고리뿐만 아니라 단말기에 최적화 할 수 있는 미디어 형식까지도 사용자 맞춤화가 가능하다.
관점지향 소프트웨어 개발방법론(Aspect-Oriented Software Development)에서 가장 중요한 고려사항중 하나는 요구사항 분석단계에서 횡단관심사(Crosscutting Concerns)를 식별하는 것이다. 이는 개발 초기단계에 횡단관심사를 식별함으로써 요구사항의 일관성(consistency)을 증진시켜 시스템의 유지보수를 쉽게 하고, 개발단계의 산출물들 사이의 추적성(traceability)을 제공하여 체계적인 변경관리를 지원할 수 있기 때문이다. 따라서 소프트웨어 개발 초기단계에 횡단관심사를 식별하고, 이를 독립적인 모듈로 구현하는 것을 지원하기 위해서는 다음과 같은 사항들을 고려해야 한다. 첫째, 복잡하게 분산되고 엉킨 요구사항의 관심사를 분리되어야 한다. 둘째, 횡단관심사가 시스템을 횡단하는 시점이 식별되어야 한다. 셋째, 횡단관심사를 구현한 모듈과 이것이 횡단하는 다른 모듈들 사이에 발생할 수 있는 요구사항 충돌을 통합 이전단계에 관리할 수 있는 방법이 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 목표와 시나리오 기반의 요구사항 분석 방법을 기반으로 횡단관심사를 식별하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법을 지능형 로봇 소프트웨어 개발 사례에 적용하여 그 유용성을 검증한다.
본 논문에서는 사람과 상호작용이 가능한 소셜 로봇에서 구동할 수 있는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 설계 및 구현 방법을 제안하고, 구현을 위해 필요한 지능 모듈을 개발하는 방법을 제시한다. 또한, 지능 모듈 블록들을 배치하고 연결하여 맵을 구성하는 과정을 통해 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하는 방법을 제안한다. 최근 소프트웨어 교육이 의무화되고 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 프로그래밍은 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식이 없는 학생들이 바로 접근하는 데에는 어려움이 따라, 초심자에게 적합한 블록형 프로그래밍 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서 사용한 블록형 프로그래밍 플랫폼은 사람과 로봇과의 상호작용을 지원하여 즉각적이고 직관적인 프로그래밍이 가능한 플랫폼이다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠를 위해 구현한 지능 모듈을 블록형 프로그래밍 플랫폼 내에서 블록화하여 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 시나리오를 구현하기 위해 총 3가지의 이미지 기반 인공지능 모듈을 구현한다. 지능 모듈 외에도 다양한 기능 블록을 배치함으로써 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠 시나리오를 설계한 방법과 이를 위한 지능 모듈을 구현한 방식을 제안한다.
재난에 대비하여 각 기관에서는 자체의 위기관리 매뉴얼을 보유하고 있고, 이를 기반으로 재난대응 훈련 등을 실시하고 있다. 그러나 이러한 매뉴얼은 개념적이어서 재난 발생 시 현장에서 즉각적으로 수행하기에는 구체성이 부족하다. 본 연구는 이러한 관점에서 위기관리 매뉴얼을 SOP 기반의 시스템으로 변환하여 운영할 수 있는 플랫폼 기술을 개발하는데 있다. 플랫폼은 단위 행동 모임인 SOP 관리 모듈, 위기관리 매뉴얼 기반 재난 대응 절차를 수행을 위한 시나리오 관리 모듈, 그리고 기관의 담당자가 직접 해당 SOP를 수행하기 위한 정보인 조직도 관리 모듈로 구성되어 있으며, 실제 재난 대응을 통하여 수행한 활동에 대한 정보를 기록하여 빅 데이터를 분석하여 보완할 수 있는 기반을 마련하였다.
미래 대기 이산화탄소 농도가 증가함에 따라 강수 등 기후의 변화하고, 이는 유출량을 포함한 수문 순환 뿐 아니라 지면 식생 생장에 영향을 줄 것으로 예상된다. 이에 본 연구에서는 미래 CO2 증가에 따른 식생의 변화와 이로 인한 지표 유출량의 변화에 대해 이해하고자 한다. Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC) 6차 평가보고서에서 제시한 표준 온실가스 경로 중 탄소 모듈이 포함된 Coupled Model Intercomparison Project phase 6 biogeochemistry (CMIP6-BGC) 모델과 탄소 모듈이 포함안된 CMIP6 모델 결과를 활용하였다. 공통 사회경제경로 시나리오(Shared Socio-economic Pathway; SSP) 중 고탄소 시나리오인 SSP585에 따른 모델 결과물을 활용하였다. 표면 유출량 자료에 과거 기간 임계수준 방법을 (Threshold Level Method) 적용하여 동아시아 지역 극한 건조 및 습윤 상태의 빈도와 강도를 CMIP6-BGC와 CMIP6에 대해 평가하였다. CMIP6-BGC 경우, 건조 및 습윤 상태의 빈도는 각각 6.17%, 5.03% , CMIP6 경우 각각 9.29%, 6.70% 으로 예측되어, CMIP6-BGC가 CMIP6 보다 극한 상태를 과소평가하는 경향을 보였다. 또한, 잎 면적 지수(Leaf Area Index; LAI), 증산량 등의 변수를 분석하여, 기 도출된 CMIP6-BGC와 CMIP6 간의 극한 건조 및 습윤 상태 예측의 차이가 발생한 메카니즘을 이해하고자 하였다.
본 논문에서는 외국어 학습 영역인 영어 듣기와 말하기 평가를 웹과 VoiceXML 기반 교육 평가 시스템을 이용하여 장소와 시간적 제한을 받지 않고 평가하는 방법을 연구하였다. VoiceXML 기반교육 평가 시스템은 사용자 등록 모듈, 평가 모듈, 평가 결과 모듈로 구성된다. 사용자 등록 모듈은 사용자 이름과 아이디, 비밀번호를 사용자 데이터베이스에 등록하여, 학습자가 평가를 하기 위해 전화를 했을 때 vxml 시나리오에 의해 제공되어지는 음성을 듣고 로그인을 하여 사용자를 확인할 수 있도록 하였다. VoiceXML 기반 전화 평가 시스템에서 출제자는 문제 출제와 평가, 평가 결과를 얻기 위한 시간, 노력을 경감할 수 있으며, 학습자는 언제 어디서나 유무선 전화기를 이용하여 VoiceXML 마크업 언어로 제공되는 시나리오에 의해 대화형 음성으로 제공되는 평가 문항을 듣고 직접 음성으로 평가함으로써 외국어 학습에 대한 효과를 올릴 수 있다.
LBS는 이동 중인 사용자의 위치정보를 이용하여 사용자에게 필요로 하는 부가 서비스를 제공하는 서비스 기법이다. 본 논문에서는 무선 모바일 네트워크상에서 모바일 클라이언트의 이동성 성능 테스트를 위한 Auto_Test 시스템을 제안한다. 현재 이동성 관리 기법의 중요성에도 불구하고 LBS이동성 관리에 대한 연구는 시작 단계에 있으며 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 LBS 상에서의 서비스 이동성을 Auto-Test하기 위한 모듈형 관리 시스템을 개발하였다. 제안된 개발모듈은 거리 기반 모니터링, 위치 기반 모니터링, 시나리오관리, 이동성관리, 그리고 통계관리 모듈로 구성되며, 각 모듈을 통해서 이동성이 제어되도록 하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 시스템이 기존 시스템들에 비해서 성능이 보다 더 효율적임을 알 수 있었다.
CAT(Catchment hydrologic cycle Analysis Tool)은 기존 개념적 매개변수 기반의 집중형 수문모형과 물리적 매개변수 기반의 분포형 수문모형의 장점을 최대한 집약하여, 도시유역 개발 전 후의 장 단기적인 물순환 변화 특성을 정량적으로 평가하고 물순환개선시설의 효과적인 설계를 지원하기 위한 물순환 해석 모형이다. CAT은 수문학적으로 균일하게 판단되는 범위를 소유역으로 분할하여 지형학적 요인에 의한 유출 특성을 객관적으로 반영할 수 있으며, 개발 공간 단위별로 침투, 증발, 지하수 흐름 등의 모의가 가능하도록 하는 Link-Node 형식으로 개발되었다. 모형의 UI(User Interface)는 사용자가 손쉽게 모형을 적용 관리하고, 여러 시나리오를 동시에 효과적으로 모의하여 분석할 수 있도록 설계되었다. 또한 모든 입력 출력 자료를 Excel이나 텍스트 형식과 연동되도록 하여 프로젝트별 매개변수 관리가 용이하도록 개발하였다. CAT의 수문해석모듈로 증발산, 침투, 유역 유출, 지하수 유거, 하도추적 등의 모듈을 개발하였다. 증발산은 기준 증발산을 외부에서 직접 입력하거나, Penman-Monteith 방법을 선택할 수 있으며, 침투는 토양의 수리전도도에 따른 연직방향 침투 및 사면방향 복귀류를 고려할 수 있다. 노드의 지하수 유거를 고려하여 기존 노드-링크 방식 모형의 장기 유출 해석시 제한점을 보완하였으며, 하도추적을 위해 Muskingum, Muskingum-Cunge, Kinematic wave 방법 등의 해석법을 제공하였다. CAT의 수문모듈을 이용하여 설마천 유역을 단일노드 및 멀티노드로 개념화하여 모의하였으며, 모의결과를 관측유량과 비교한 결과, 두 경우 적절한 범위내의 결과임을 확인할 수 있었다. CAT의 안정적인 수문해석 기능을 바탕으로 향후 물순환개선시설 모듈과의 결합을 통해 장기 물순환 해석에 광범위하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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