유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 구축하기 위해서는 사용자 및 주변 상황에 관한 인지기술이 필수적이다. 이에 따라 이기종 분산형 시스템에서 언어와 기종에 영향을 받지 않고 사용자 Context를 인지하고 표현하는 문제는 해결해야할 중요한 과제로 대두되었다. 이에 따라, 본 논문에서는 이 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을 이용하여 사용자 Context를 기술하는 것을 제안한다. 온톨로지는 컴퓨터가 정보자원의 의미를 파악하고 자동적으로 처리할 수 있도록 고안된 지식표현 언어이므로 이기종 시스템 하에서의 사용자 Context를 표현하는데 적합하다. 한편, 사용자가 접할 실세계의 환경은 일반집합(Crisp Set)으로 표현하기 힘들기 때문에 본 논문에서는 퍼지개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL언어를 사용했다. 본 논문에서 제안하는 방법은 Context를 Fuzzy OWL로 표현하기 위하여 먼저 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현한다. 그리고 이를 OWL로 기술하며 OWL로 표현된 사용자 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 퍼지 개념이 포함된 사용자 Context를 이용하여 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 실험한다. 본 논문에서 제시한 방법을 사용하면 이기종 분산시스템에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있다. 그리고 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있다. 또한 퍼지 기술 로직 언어(Fuzzy Description Logic)기반 추론기인 FiRE를 이용하여 이를 검증한다.
본 논문에서는 모델 불확정성을 가진 이산사건시스템의 강인 관리제어이론에 대해 알아본다. 지금까지 연구된 불확정성 이산사건시스템은 크게 두 부류로 구분된다. 첫째는 다중 모델의 집합으로 표현되는 불확정성 시스템으로서 제어 대상이 되는 시스템의 동적 특성이 몇 가지의 가능한 이산사건 모델들의 집합으로 기술되는 시스템이다. 두 번째는 비결정성 시스템으로서 시스템의 한 상태에서 하나의 동일 사건발생에 의해 천이되는 상태가 두가지 이상이 존재하여 상태천이에 있어 불확정성이 존재하는 시스템이다. 본 논문에서는 두가지 형태의 불확정성 이산사건 시스템들에 대한 강인 관리제어기 설계문제에 대해 살펴보고, 강인 관리 제어 이론에 대한 최근의 연구동향과 발전 방향에 대해 소개한다.
입력된 문장을 분석하여 미리 정해진 범주에 따라 그 문장의 감정 상태의 천이를 출력해 주는 감정인식 시스템을 제안한다. Naive Bayes 알고리즘을 사용했던 이전 방법과 달리 새로 연구된 시스템은 Hidden Markov Model(HMM)을 사용한다. HMM은 특정 분포로 발생하는 현상에서 그 현상의 원인이 되는 상태의 천이를 찾아내는데 적합한 방법으로서, 하나의 문장에 여러 가지 감정이 표현된다는 가정 하에 감정인식에 관한 이상적인 알고리즘이라 할 수 있다. 본 논문에서는 HMM을 사용한 감정인식 시스템에 관한 개요를 설명하고 이전 버전에 비해 보다 향상된 실험결과를 보여준다.
본 논문에서는 언어장애인용 문장발생장치의 통신율을 증진시키기 위한 처리방안으로 신경망을 이용하여 문장발생장치에 동사예측을 적용하는 방법을 제안하였다. 각 단어들은 구문론과 의미론에 따른 정보벡터로 표현되며, 언어처리는 전통적으로 사전을 포함하는 것과는 달리, 상태공간에서 다양한 영역으로 분류되어 개념적으로 유사한 단어는 상태공간에서의 위치를 통하여 알게 된다. 사용자가 심볼을 누르면 심볼에 해당하는 단어는 상태공간에서의 위치를 찾아가며, 신경망 학습을 통해 동사를 예측하였고 그 결과 제한된 공간 내에서 약 20% 통신율 증진을 가져올 수 있었다.
이 논문은 웹기반 소프트웨어를 테스트하기 위한 오러클을 생성하는 방법을 제안하고 설명한다. 웹 페이지를 구성하는 응용 컴포넌트들의 구조를 파악하고 각 페이지를 구동시키는 액션들을 찾아내어 상태기반의 테스트 데이터를 찾아내는 방법이다. 테스트 스크립트를 작성하기 위하여 partial-W 방법을 도입하였으며 이를 이용하여 테스트 케이스의 값을 선택할 수 있다. 테스트 슈트는 언어 독립적이며 실행가능하다. 웹 응용의 특징인 동적인 인터렉션을 유한 상태기계(Finite State Machine)로 표현하고 각 상태를 변화시키는 웹 페이지의 사용자 입격을 결합하여 테스트 오러클을 생성한다.
상태 다이어그램은 객체가 가질 수 있는 상태와 각 상태에서 수행 할 수 있는 전이를 사용하여 객체의 동적행위를 표현한다. 본 논문에서는 클래스 연산들의 선행/후행 조건들을 이용하여 상태다이어그램을 자동으로 생성하는 기법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제시한 기법을 구현하는 도구 SDAG(State Diagram Automatic Generation Tool)을 제작하였다. 추가적으로 생성된 상태 다이어그램의 복잡도를 감소시키기 위하여 연산의 종류를 고려한 상태 다이어그램 생성 방법과 생성된 다이어그램을 측정하는 방법을 제안하고 실험하였다.
본 연구에서는 다중 상태 변수의 인수 HMM을 일반화하여 연속 은닉 변수와 이산 은닉 변수가 결합된 순차 상태 추정 모형을 제안하고 이에 기반한 보행 동작 모형을 설계한다. 유한 상태의 이산변수는 마르코프 연쇄 구조로 보행의 동역학적 특성을 표현하고 각 이산 상태에 대해 연속 변수를 독립변수로 한 가우스 과정을 정의한다. 마르코프 상태 천이는 여러 가우스 과정 사이의 스위칭을 제어하며 각 가우스 과정은 동일한 자세의 회전 또는 다양한 시각을 표현한다. 온라인 필터링 추론을 위해 입자 필터 방식의 추론 알고리듬도 제시한다. 이 알고리듬은 입력 벡터 열이 주어졌을 때 이들 병렬적 가우스 과정을 동적으로 갈아타는 스위칭 궤적을 디코딩 해준다. 실험 결과 비선형적 보행자 비디오 영상을 보행방향과 보행 상태의 열로 분리하며 매우 직관적인 해석을 할 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 경로탐색 분야에서 많이 사용되는 RRT 알고리즘을 기반으로 한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. RRT 알고리즘 성능에 영향을 주는 가장 중요한 요소는 RRT 공간 내 노드 사이의 거리를 계산하는 거리 함수이다. Simulink/Stateflow (SL/SF) 모델의 테스트 케이스는 모델의 특정 상태에서 특정한 조건(본 논문에서 테스트 타겟이라 명명함)을 검사하기 위해 필요한 입력 시퀀스이기 때문에, 특정 조건을 검사하기 위해서는 먼저 모델을 특정 상태로 이끌어가는 것이 필요하다. 여기서 모델의 상태는 RRT의 노드로 표현된다. 일반적으로 어느 한 상태의 경우 다수의 조건을 검사할 필요가 있다. 예를 들어, 모델의 특정 상태가 다수의 전이가 발생 가능한 SL/SF model의 한 상태로 표현될 때, 전이 커버리지를 측정하기 위해서는 반드시 다수의 조건을 모두 검사해야 한다. 본 논문에서는 테스트 타겟들이 키 노드라 불리는 SL/SF 상태로 표현되는 특정 상태에서 다수 발견되는 점에 착안해서 만든 거리 계산 함수를 제안한다. 제안된 거리 함수는 키 노드가 아닌 노드에 페널티를 부과해서 RRT가 키 노드로부터 확장될 확률을 증가시킨다. 본 논문에서는 제안된 거리 함수를 이용한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. 성능 평가를 위해 상업용 자동차에 들어가는 3가지 전자제어장치 모델이 사용된다. 제안된 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능은 페널티 측면에서 평가되고 기존의 RRT 알고리즘을 사용한 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능과 비교한다.
상태 불변식은 도달 가능한 모든 상태에서 만족되는 속성이다. 불변식은 복잡한 소프트웨어 시스템의 분석과 이해에 사용될 뿐만 아니라 안전성, 궁극성, 일관성 등과 같은 시스템 검증에도 사용된다. 이와 같은 이유로 인해서, 유한 상태 기계 모델로부터 상태 불변식을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 상태 불변식을 생성하는 기존 연구에서는 도달 가능한 상태가 모두 고려됐다. 따라서 생성된 상태 불변식은 길고 복잡해서, 사용자가 이해하기 어려웠다. 본 논문에서는 '어떻게 상태 불변식을 단순화 할 것인가\ulcorner` 란 질문에 대한 답을 보인다. 상태 불변식의 복잡성은 고려되어진 상태의 크기에 강하게 좌우된다. 고려된 상태들이 작으면 작을수록, 상태 불변식의 길이는 짧다. 단순한 상태 불변식을 생성하기 위해서는, 전체 상태 공간보다는 관심 있는 특정 부분(즉 범위)에 집중해야 한다. 관심 있는 범위를 표현하기 위하여 본 논문에서는 CTL 논리를 사용한다. CTL로 범위가 표현되면, 혼합 도달성 분석을 이용하여 범위 내에 속하는 상태들을 찾는다. 명백히, 이 방법으로 계산된 상태 집합은 도달 가능한 모든 상태의 부분 집합이다. 따라서, 더 약하지만 더 이해력 있는 상태 불변식을 얻는다.
현재 가정을 비롯한 여러 분야에서 서비스 로봇(청소 로봇, 애완용 로봇, 멀티미디어 로봇 둥)의 사용이 증가하고 있는 시장상황을 보이고 있다. 개인용 서비스 로봇은 인간 친화적 특성을 가져야 그 선호도가 높아질 수 있는데 이를 위해서 사용자의 감정 인식 및 표현 기술은 필수적인 요소이다. 사람들의 감정 인식을 위해 많은 연구자들은 음성, 사람의 얼굴 표정, 생체신호, 제스쳐를 통해서 사람들의 감정 인식을 하고 있다. 특히, 음성을 인식하고 적용하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 감정 인식 시스템을 두 가지 방법으로 제안하였다. 현재 많이 개발 되어지고 있는 음성인식 모듈을 사용하여 단어별 감정을 분류하여 감정 표현 시스템에 적용하는 것과 마이크로폰을 통해 습득된 음성신호로부터 특정들을 검출하여 Bayesian Learning(BL)을 적용시켜 normal, happy, sad, surprise, anger 등 5가지의 감정 상태로 패턴 분류를 한 후 이것을 동적 감정 표현 알고리즘의 입력값으로 하여 dynamic emotion space에 사람의 감정을 표현할 수 있는 ARM 플랫폼 기반의 음성 인식 및 감정 표현 시스템 제안한 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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