무선 컴퓨팅 환경에서는 기존의 분산 미들웨어의 기능에 더하여 네트워크 운영체제와 사용자 응용프로그램 사이에서 컴퓨팅 장치의 이질성, 장치의 제한된 처리 능력, 사용자의 높은 이동성 등을 해결하고 이동하는 사용자에게 정보 및 서비스를 제공할 수 있는 보다 강력한 미들웨어가 요구된다. 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 모바일 컴퓨팅 에서의 사용자 이동성에 대한 지원뿐만 아니라 다양한 상황을 인식하고 상황 정보를 수집하며 변화하는 상황에 적응할 수 있는 새로운 미들웨어 시스템의 개발이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고 사용자에게 유연한 서비스를 제공하기 위해서 다양하고 동적인 상황의 변화를 인식하고 이에 적응할 수 있는 서비스 적응 알고리즘을 연구한다.
본 논문에서는 교통상황을 실시간으로 반영하여 최적의 이동경로를 제공하는 적응형 내비게이션 시스템을 제안한다. 본 시스템은 세 가지 요소로 구성되어있다. 첫 번째로 도로교통망 중 한 구획의 도로상황정보를 수집하고 공유하는 Traffic Control Center (TCC). 두 번째로 개별적인 도로나 교차로에 설치되어 차량으로부터 도로상황정보를 수집하는 Road Side Unit(RSU). 마지막으로 차량들 간의 망 형성을 위해서 사용되는 Dedicated Short Range Communications(DSRC)를 기반으로 차량에 설치된 단말기가 있다. DSRC를 기반으로 RSU와의 통신하는 단말기는 실시간 도로교통정보를 기반으로 운전자에게 최적의 경로를 제공한다. 이동속도와 같은 교통정보는 단말기에서 측정되고, RSU로 전송된다. RSU는 이 정보를 처리하여 해당 도로의 도로상황지수를 생성하고, 주기적으로 TCC에 전송한다. TCC는 RSU로부터 도로상황지수를 통합하여 TCC의 관할 구획의 모든 차량에 대해 도로교통정보를 만든다. 마지막으로 단말기는 효율적인 경로안내를 위해 최적의 경로를 도출하여 운전자에게 제공한다. 따라서 단말기, RSU, TCC간의 상호작용을 통해 AINS는 동적인 교통상황(정체, 교통사고 등)을 기반으로 새로운 형태의 적응형 지능 내비게이션을 제공할 수 있다.
우리의 일상생활에서 차지하고 있는 소프트웨어의 비중은 점점 더 커져가고 있으며, 그만큼 소프트웨어의 오류가 우리에게 미치는 영향도 커지고 있다. 또한, 현대의 소프트웨어는 더 복잡해지고 높은 안정성이 필요하게 되므로 기존 소프트웨어와는 다른 새로운 패러다임의 소프트웨어가 필요하다. 적응형 소프트웨어는 소프트웨어 스스로가 자신의 기능을 추론하고 오류가 발생하면 이에 적절하게 대처할 수 있는 새로운 소프트웨어 패러다임이다. 적응형 소프트웨어를 개발하려면 소프트웨어가 적응해야 하는 상황을 모델링 하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 프로덕트 라인 개발 방법에서 사용하는 휘쳐 모델을 사용해 적응형 소프트웨어의 상황을 모델링 하는 기법을 제안한다.
운전자지원시스템과 같은 자동화 시스템은 필연적으로 시스템에 대한 운영자의 신뢰와 적응을 초래하는 데, 이는 결국 동시에 긍정적인 효과와 부정적인 효과를 가져온다. 적응순항제어시스템은 대표적인 운전자지원시스템으로서 앞 차량과의 안전 거리와 속도를 자동적으로 제어하여 운전자의 편의성과 안전성을 향상시킨다. 본 연구에서는 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 방심 효과를 조사하였다. 차량 시뮬레이터를 이용하여 왕복 2차선과 4차선이 혼합된 자동차 전용도로의 가상 주행 환경을 구축하고, 다양한 주행 상황하에서 운전자의 조종 능력과 대처 능력을 파악하였다. 연구 결과, 적응순항제어시스템에 대한 운전자의 신뢰와 적응은 운전자의 성향에 관계없이 일관된 차간 거리 시간, 가감속값 등을 설정하도록 유도하였고, 결과적으로 안전도와 편의성을 향상시킴을 확인할 수 있었다. 그러나 맹목적인 신뢰와 적응은 돌발 상황에 대한 대처 능력의 저하, 주의 산만, 방심 등을 초래하였고, 결과적으로 안전도를 저하시킴도 확인할 수 있었다. 운전자지원시스템의 이러한 부정적인 효과를 방지하고, 보다 견실하게 운전자의 편의성과 안전도를 향상시킬 수 있는 방안이 요구된다.
실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
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.
본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
본 연구에서는 상황 적용 시스템을 이용하여 위치 인식 기반의 음식점 추천 서비스를 개발함으로써 이 시스템이 실제 상황 인식 응용 프로그램 개발에도 유용하게 사용될 수 있음을 보일 것이다. 이를 위해 상황 적응 시스템을 기반으로 하여 사용자의 위치 선호도와 검색 히스토리 등의 정보를 이용하는 위치 인식 기반의 맞춤형 음식점 추천 응용 프로그램을 개발하였다. 상황 적용 시스템은 개발자가 작성한 정책 파일의 내용에 따라 변화된 상황에 맞도록 응용 프로그램을 자동적으로 적응시키고, 응용 프로그램은 위치 등과 같은 변화된 상황을 기반으로 음식점 추천 서비스를 제공한다.
유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 서비스 지향 적응형 시스템의 중요성이 커지고 있다. 서비스 지향 적응형 시스템의 개발 단계에 있어, 개발자들은 상황이나 서비스 탐색과 관련한 문제들에 부딪히게 된다. 지금까지 이러한 문제를 해결하기 위한 연구들이 개별적으로 수행되어 왔지만, SOA를 적응형 시스템에 도입하여 통합적으로 문제를 해결하는 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 서비스 지향 적응형 시스템 개발에 관련된 문제들을 해결하는 통합 프레임워크를 제안한다. 먼저 프레임워크의 프로세스를 정의하고 각 프로세스 요소 별로 지원 방법과 산출물을 설명한다. 그리고 시스템의 개발 단계에서 구체적인 서비스의 사례를 통해 본 프레임워크의 프로세스가 어떻게 적용될 수 있는지 살펴본다.
본 논문에서는 내장형 소프트웨어 시스템, 특히 로봇 소프트웨어를 위한 self-managed 소프트웨어 개발 프레임워크로서 SHAGE 프레임워크를 제안하였다. SHAGE 프레임워크는 소프트웨어를 실행시간에 동적으로 변경시킬 수 있도록 지원하는 여러 모듈로 구성되어 있다. Observer가 외부 상황을 관찰하고 관찰된 상황이 Architecture Broker로 전달되면 후보 아키텍처 재구성 전략을 검색하고 Component Broker가 구체화 컴포넌트들을 검색한 후 상황에 적절한 아키텍처 재구성 전략과 컴포넌트 구성을 Decision Maker가 선택한다. Reconfigurator가 선택된 전략과 컴포넌트 구성을 기초로 로봇의 아키텍처를 재구성한다. 적응행위를 Evaluator가 평가하고 그 결과를 Learner가 축적하여 나중에 Decision Maker가 사용할 수 있게 한다. 프레임워크의 효용성을 확인하기 위해서 실제 로봇을 이용한 사례연구를 수행하였고, 이 실험을 통해 적응 과정을 확인하였다. 로봇은 상황과 사용자의 피드백에 적응하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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