본 논문은 온톨로지를 분석할 때 사용하는 추론엔진의 대한 연구와 비교를 서술한다. 온톨로지를 분석할 때 메타데이터로 검색하고 이를 바탕으로 데이터를 추론한다. 이러한 온톨로지는 시멘틱 웹에서 중요하며 논리를 바탕으로 추론을 적용하여 데이터를 분석한다. 이러한 추론엔진의 적용 사례는 사물 인터넷, 상황인식, 전문가 시스템 등 다양한 곳에 적용이 가능하다. 추론엔진의 연구와 비교를 통하여 추론 기술에 대한 연구와 조사를 서술한다.
최근 홈 네트워크의 주요 서비스 중 하나인 멀티미디어 서비스를 위치인지 기술과 연계하여, 사용자의 위치에 따른 멀티미디어 서비스 이동을 지원하고, 사용자 단말의 특성에 따른 적용형 멀티미디어 서비스(Adaptive Multimedia Service)의 요구가 증대되고 있다. 본 논문에서는 지능형 에이전트를 이용하여, 단말에 적합한 서비스 이동을 제공하는 시스템을 제안하였다. 지능형 에이전트는 환경 내의 상황(Context)를 인지하고 각 상황을 추론하기 위하여 온톨로지(Ontology) 기반으로 설계 및 구현하였으며, 위치 정보를 이용하여 상황을 추론하는 시스템을 구현하였다.
사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.
최근 로봇에 관한 연구가 꾸진히 진행 중인 가운데, 로봇이 현재 상황을 파악하고 적절한 서비스를 제공해 주기 위하여 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보는 월드 모델링(world modeling)을 통하여 로봇이 처한 환경에서 사용자(nomadic human)의 위치 경로와 공간에 구성되어 있는 객체들의 위치를 비교하거나 관계를 탐지하고 적절한 규칙을 사용해 추론함으로써 사용자의 서비스 요청을 수행하기 위해 쓰일 수 있다. 본 논문은 로봇 환경에서의 상황인지를 위한 월드 모델링을 제안한다. 제안된 월드 모델링은 로봇과 사람과의 관계와 사랑과 사물(object)간의 관계를 정의하며 시간의 흐름에 따른 위치변화를 이용하여 각 대상간의 관계의 변화와 그에 따른 의미(semantic) 도출을 목적으로 한다. 본 시스템은 크게 네 개의 계층으로 구성되어 있다. 첫째, 센서 계층(Sensor layer)은 센서로부터 객체의 위치정보를 얻어내어 센서 데이터를 구성한다. 둘째, 질적 관계 계층(qualitative layer)은 센서 데이터를 기반으로 하여 객체간의 상대적인 위치 관계를 탐지한다. 셋째, 시공간적 관계 계층(relational layer)은 시간에 따라 축적되는 질적 관계 계층의 데이터를 기반으로 하여 객체간의 시간적, 공간적인 위치 관계를 추론한다. 마지막으로 의미적 계층(semantic layer)에서는 객체간의 상황에 맞는 의에를 추론하는데 이런 계층들은 모두 월드 모델을 공유(share)함으로써 정보 도출이 가능하다.
고령화 사회로 진입된 현재 노인들의 응급상황에 대한 안전 보호 기능이 더욱 요구되고 있으나, 노인들이 거주하고 있는 주거설비나 시설들은 노인의 안전에 대한 특성을 배려하지 못하고 있으므로 각종 안전사고가 일어날 수 있다. 특히 현재, 홀로 거주하는 노인들이 집안 내부 중 폐쇄공간인 화장실과 욕실과 같은 공간에서 발생하는 응급상황에 대비할 수 있는 기능은 호출 버튼을 누르는 정도이나, 노인들의 경우 화장실과 욕실에서 미끄러짐과 넘어짐과 같은 응급 상황이 많이 발생하고 있고 특히 생명과 직결되는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 노인들이 거주하는 집안과 자주 이용하는 화장실에서 노인 안전 보호 기능을 강화할 수 있도록 다양한 센서를 통해 노인들의 움직임과 동작을 수집하고 수집된 노인들의 생활 패턴 정보에 대해 사례기반추론을 이용하여 실시간으로 상황을 인식하여 응급상황이 발생할 경우 신속하게 가족 혹은 친척이나 관련 기관에 전화를 걸어 대처할 수 있는 시스템을 개발하였다.
2009 개정 교육과정에서 수학적 과정은 수학적 추론, 수학적 문제 해결, 수학적 의사소통의 형태로 강조되고 있으며, 수학적 추론의 한 형태인 비례 추론은 비와 비율 개념과 관련된 추론이다. 비례 추론은 초등학교 수학에서 규칙성 영역의 핵심이면서 중등수학에서 학습하는 함수 개념의 기본이 된다. 본 연구는 2007 개정과 2009 개정 교육과정 사이에 놓인 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 비례와 관련된 형식적인 알고리즘을 배우기 전 단계에서 비례 추론의 특징과 유형을 분석해봄으로써 비례 추론을 사용하는 학생들의 문제해결전략과 오류를 살펴본다. 이를 위해 먼저 비례 추론 문항을 개발하고, 초등학교 6학년 학생들이 비와 비율을 학습하기 전후에 비례 추론 관련 문제를 어떻게 해결하고 또 어떠한 오류가 나타나는지를 분석한다. 그 결과 초등학교 6학년 학생들은 문제의 조건과 유형에 따라 다양한 비례 추론 전략을 활용한다. 대부분의 학생들은 곱셈적 추론 수준에 있으며, 비례 추론 검사에서 가장 많이 나타난 전략으로는 분수 전략과 간비교, 내비교 전략 등이었다. 그러나 학생들은 상대적인 비교를 필요로 하는 문제의 경우 문제의 이해 단계에서부터 어려움을 나타냈다. 따라서 절대적 상대적 변화를 비교하는 수준에 이를 수 있도록 다양한 형태의 비례 추론 문항 개발이 요구되며, 이와 함께 비례 추론 상황을 포함하여 지도할 수 있는 교수 방안의 개발이 요구된다.
밀폐된 공간으로 이루어진 작업장은 여러 가지 유해가스가 많이 발생된다. 이로 인해 환기가 불충분한 작업공간에서는 산소결핍 및 유해가스로 인한 건강장해와 인화성 물질에 의한 화재, 폭발 등의 위험이 존재한다. 따라서 유해가스 정보를 작업장 내의 센서를 통해서 실시간으로 모니터링하고, 위험으로부터 작업자의 안전을 보장할 수 있는 모니터링 시스템이 필요하다. 특히, 상황에 맞는 의사결정이 가능하도록 하기 위해 상황인식 시스템의 도입이 필요하다. 이 논문에서는 작업장의 유해가스 정보를 모니터링하기 위한 추론 규칙을 JESS를 기반으로 설계한다.
본 연구에서는 독립차원 감성추론이 가능한 추론엔진과 하드웨어를 모바일 상황에서 사용가능 하도록 설계하였다. 설계된 시스템은 크게 감성 신호 센싱 디바이스에서 수신한 생체 신호 데이터를 이용해 독립차원의 감성을 판단하는 모바일 기반 감성 추론 엔진 소프트웨어 시스템과, 감성 추론 엔진을 탑재하고 감성 신호 센싱 디바이스와 최종 감성 응용 서비스 단말과의 인터페이스 기능을 갖는 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템으로 구성된다. 모바일 독립차원 감성 추론 엔진은 감성 신호 센싱 디바이스로부터 측정되어 정규화(Normalization)된 감성 유발 채널별 특징 신호 데이터를 입력 받아 사용자 별 감성 추론을 위한 개인화 인자를 추출하고, 최종적으로 사용자의 현재 감성 상태를 추론하는 기능을 수행한다. 모바일 감성 단말 하드웨어 시스템은 독립차원 감성 추론 엔진을 내장해 실행하고, 감성 추론을 위한 감성 신호 센싱 디바이스와의 인터페이스와 추론된 감성 정보 데이터를 감성 증강 UI 기반 서비스 플랫폼으로 전송하기 위한 인터페이스 기능을 수행한다. 본 연구에서 설계된 시스템은 다양한 환경에서 실시간으로 감성을 추론할 수 있는 알고리즘과 하드웨어를 구축하는 기술로 향후 다양한 제품에 접목하여 다양한 감성 서비스가 가능할 것으로 예상된다.
사회 기간산업이라 할수 있는 전기, 가스 석유등의 대단위 산업설비들은 사고 발생시 대량의 인명, 재산 피해를 가져오기 때문에 고도의 안전관리 시스템 하에서 운용되고 있다 이러한 기존 산업설비들의 안전관리는 서로 분산, 독립적인 안전관리 시스템들을 사용하고 있다 분산, 독립적인 안전관리 시스템은 산업설비에 대한 사고나 고장발생시 대부분 사람에 의존한 상황처리 작업을 수행하게 된다. 즉 사고가 발생하면 다른 안전관리 시스템들을 확인하고 그 결과를 통합하는 과정을 거처 상황처리에 대한 대책을 세우게 된다 이러한 과정은 추가적인 인력소모와 시간소모가 발생하게 되고 상황처리자의 미숙한 상황처리로 인한 사고가 발생하기도 한다. 본논문에서는 이러한 독립 안전관리 시스템의 단점을 극복하고 사고 발생시 신속, 정확하고 효율적인 상황처리를 위해 개별적인 안전관리 모니터 시스템들을 통합하는 방법을 제시한다. 또한 기존의 독립적이고 단편적인 상황추론을 국복하고자 통합된 지식베이스와 모니터 시스템들의 실시간 자료에 근거한 블랙보드 기반의 제어지식을 이용하여 종합적인 상황추론을 수행한다. 이를 위하여 각 시설물들에 대한 고장진단 시스템을 포함하는 지능형 원격감시 제어 통합시스템을 제안한다.
측정은 초등 수학의 핵심 영역이지만 중요도에 비하여 측정 상황에서 단위에 대한 학생들의 이해는 충분하지 않은 것으로 보고되고 있다. 이에 본 연구는 길이 측정 상황에서 초등학교 저학년 학생의 단위 추론에 대한 수준을 분석하여 이를 바탕으로 측정 영역에서 단위 추론을 지도하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위하여 개방형 수직선을 활용하여 길이 측정 과제를 적용한 초등학교 2학년 학생들의 응답을 수집 및 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준은 단위화, 단위 반복, 단위 분할 정도에 따라 1단위 반복하기, 주어진 단위 반복하기, 단위 사이의 관계 알기, 단위 변환하기의 4개의 수준으로 나타났다. 가장 많은 분포를 보인 수준은 길이 측정을 위해 단위 사이의 관계를 인식하는 수준이었으며 각 수준을 대표하는 단위 추론에 대한 학생들의 수준별 특징과 사례를 제시하였다. 본 연구 결과를 토대로 초등학교 저학년 학생들의 단위 추론 수준에 맞는 지도 방안이 요구되며, 불완전한 단위 추론 능력을 가진 친구들을 위한 추가 지도나 맞춤형 중재물의 활용이 필요함을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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