Military training is an essential item for the fundamental problem of war. However, there has always been a problem that many resources are consumed, causing spatial and environmental pollution. The concepts of defense modeling and simulation and CGF(Computer Generated Force) using computer technology began to appear to improve this problem. The Naval Operations, Resources Analysis Model(NORAM) developed by the Republic of Korea Navy is also a DEVS(Discrete Event Simulation)-based naval virtual force analysis model. The current NORAM is a battle experiment conducted by an operator, and parameter values such as maneuver and armament operation for individual objects for each situation are evaluated. In spite of our research conducted evolutionary, supervised, reinforcement learning, in this paper, we introduce our design of a scenario creation model based on evolutionary learning using genetic algorithms. For verification, the NORAM is loaded with our model to analyze wartime engagements. Human-level tactical scenario creation capability is secured by automatically generating enemy tactical scenarios for human-designed Blue Army tactical scenarios.
안테나 단에서 직접 수신 신호의 디지털화가 이루어지고 그 해당 신호의 처리는 고속 디지털 신호처리기 내에서 소프트웨어로 수행되는 방식을 SWR(Software Radio)이라 한다. 그러나 현재의 기술 수준을 감안하여 보다 현실적인 SDR(Software Defined Radio) 정의가 필요하게 되었다. SDR이란 수신신호의 디지털화가 안테나 이하의 임의의 단(IF단)에서 이루어지는 무선으로 정의된다. 물론 A/D변환기등의 기술이 더욱 발전되면 궁극적으로는 SWR로 진화될 것이다. 그러면 SDR은 왜 필요한 것일까? 현재 사용중인 이동통신 단말기의 단점은 어느 한 표준 또는 방식에 종속되어 언제 어디서나 임의의 시스템에 접속되어 사용하기에는 많은 기술 종속적인 문제 및 제약을 내포하며, 사용방식에 따른 시스템의 유연성이 없고, 상용 서비스 도중에 발생되는 단말기 문제의 해결(recall service)이 어렵고, 많은 기술료를 지불해야 한다는 것이다. 부연하면 CDMA 셀룰라의 경우 퀄컴 등의 특정한 회사에 의해 기술이 폐쇠되어, 정보의 흐름이 자유스럽지 못할 뿐더러, 이로 인해 기술진화가 보다 빠르게 진행되지 못하고, 전세계적으로 많은 새로운 우수 제품의 출연에 제약이 가해진다는 것이다. 따라서 SDR(Software Defined Radion)을 도입, 하드웨어 및 소프트웨어를 개방형 구조(open architecture)로 개발한다면 정보의 흐름을 자유롭게 할 수 있고, 이로 인하여 세계적으로 다양한 신제품의 개발이 촉진되고 결과적으로 전세계 시장이 커지게 되는 일석이조의 효과를 얻을 수 있게 된다. 또한 이 같은 개방형 단말기 개발의 필요성은 최근 시장동향으로 볼 때, 기존의 단말기 회사 입장에서는 새로운 수익 모델이 필요한 시점이고, 또한 2002년경에 판매되는 단말기의 80%정도는 멀티모드타입 단말기일 것으로 예측되는 점, 그리고 금년말까지 100개 회사 이상이 SDR 포럼 멤버로 가입할 것으로 예측되는 점, 무선 인터넷 폭발적인 성장으로 복합 멀티미디어 단말기 시대가 다가오는 점 등으로 미루어 볼 때, 고객의 서비스 가치선택에 역점을 둔 기술을 중시해야 한다는 점에서 더욱 설득력을 지닌다. 따라서 이 같은 목적과 3세대 이동통신 및 인터넷 사용자의 증가, 반도체기술의 발전에 힘입어, 과거 군용 시스템에서 이용되던 SWR 기술을 상용시스템 특히 3세대 이동통신에 적용하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. '96년 SDR 포럼이 결성되었는데, 목적은 휴대형 장치(hand-held devices), 기지국(base stations), 차량형 장치(mobile stations)를 포함하는 다중모드(multi-mode), 다중대역(multi-band) SDR을 위한 개방형 구조의 표준을 정하기 위함이다. 이 같이 public forum에 의한 표준(open architecture standard)이 정해지면 그 다음은 이를 어떻게 구현할 것인가가 문제가 될 것이다. 본고에서는 먼저 SDR 단말기 요구사항을 살펴보고, 이 요구사항들을 만족하는 SDR 단말기 구조, SDR 계층참조 모델, 그리고 기존의 단말기 구조와 SDR 계층참조 모델의 연관관계에 대해 살펴보고, 크게 두가지 종류의 단말기 즉 사용 SDR 단말기와 군용 SDR 단말기에 대해 살펴보고, 설계 절차 및 현재 시점에서 단말기 구현을 위해 해결해야 하는 기술적 과제를 살펴보고 결론을 언급한다.
유전자 알고리즘(GA:Genetic Algorithm)은 최적화 문제를 풀기 위해 생물학적 진화(evolution) 과정을 모방한 최적화 알고리즘이다. 유전자 알고리즘은 복잡한 상태 공간에서 최적 해를 찾기 위해 전통적인 최적화 기법과는 달리 유향적 임의 탐색을 행한다. 학습에 해당하는 국부 탐색(local search)을 유전적 알고리즘은 exploration 탐색과 exploitation 탐색의 균형을 유지시켜 줄 수 있는 한 방법이다. 모집단 내의 각 개체가 진화 과정 중에 학습한 유전적 특질들은 그 다음 세대에서 되물림 되며 이러한 학습(learning) 과정을 유전자 알고리즘과 결합시킴으로써 탐색 속도의 향상을 기대할 수 있다. 이 논문에서는 함수 최적화를 위해 속도를 개선한 셀룰러 학습을 기반으로 하는 유전자 알고리즘을 제안한다. 제안하는 셀룰러 학습 전략은 셀룰러 오토마타의 주기성과 수렴성을 기반으로 하며, 유기체가 그 개체의 생명 주기의 한 세대에서 얻게되는 지식과 경험들을 자손에게 전달한다는 이론을 바탕으로 한다. 제안한 셀룰러 학습 전략의 효율을 기존의 복합 유전자 알고리즘에서의 라마키안 진화 및 볼드윈 효과와 비교하였다. 다양한 테스트 베드 함수에 대한 실험을 통하여 셀룰러 학습에 의한 개체의 국부적 향상이 전체적인 성능 향상에 기여함을 알 수 있었고 제안한 학습 전략이 기존의 방법보다 더 빨리 전역 최적 해를 찾을 수 있음을 증명하였다.
최근 들어 DNA 컴퓨팅이 활발하게 연구되면서, DNA 컴퓨팅에서 가장 기본적이고도 중요한 DNA 서열 디자인 문제가 부각되고 있다. 기존의 연구에서 DNA 서열 디자인 문제를 다중목적 최적화 문제로 정의하고, elitist non-dominated sorting genetic algorithm(NSGA-II)를 이용하여 성공적으로 DNA 서열을 디자인하였다. 그런데, NSGA-II는 계산속도가 느리다는 단점이 있어서, 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 $\varepsilon$-다중목적함수 진화알고리즘(r-Multiobjective evolutionary algorithm, $\varepsilon$-MOEA)을 DNA 서열 디자인에 이용하였다. 우선, 두 알고리즘의 성능을 보다 자세히 비교하기 위해서 DTLZ2 벤치 마크 문제에 대해서 적용한 결과, 목적함수의 개수가 작은 경우에는 큰 차이가 없으나, 목적함수의 개수가 많을 경우에는 $\varepsilon$-MOEA가 NSGA-II에 대해서 최적해를 찾는 정도(Convergence)와 다양한 해를 찾는 정도 (diversity)에 있어서 각각 $70\%,\;73\%$ 향상된 성능을 보여주었고, 또한 최적해를 찾는 속도도 비약적으로 개선되었다. 이러한 결과를 바탕으로 기존의 DNA 서열 디자인 방법론으로 디자인된 DNA 서열들과 7-순환외판원 문제 해결에 필요한 DNA 서열을 NSGA-II와 $\varepsilon$-MOEA로 재디자인하였다. 대부분의 경우 $\varepsilon$-MOEA가 우수한 결과를 보였고, 특히 7-순환외판원 문제에 대해서 NSGA-II와 비교하여 convergence와 diversity의 측면에서 유사한 결과를 2배 이상 빨리 발견하였고, 동일한 계산 시간을 이용해서는 $22\%$ 정도 보다 다양하게 해를 발견하였으며, $92\%$ 우수한 최적해를 발견하는 것을 확인하였다.
클러스터링이란 한 군집에 포함된 데이터들 간의 유사한 성질을 갖도록 데이터들을 묶는 것으로 패턴인식, 영상처리 등의 공학 분야에 널리 적용되고 있을 뿐만 아니라, 최근 많은 관심의 대상이 되고 있는 데이터 마이닝의 주요 기술로서 활발히 응용되고 있다. 클러스터링에 있어서 K-means나 FCM(Fuzzy C-means)와 같은 기존의 알고리즘들은 지역적 최적해에 수렴하는 것과 사전에 클러스터 개수를 미리 결정해야 하는 문제점을 개선하였으며, 클러스터링의 특성을 분산도와 분리도로 정의하였다. 분산도는 임의의 클러스터의 중심으로부터 포함된 데이터들이 어느 정도 흩어져 있는지를 나타내는 척도인 반면, 분리도는 임의의 데이터와 모든 클러스터 중심간의 거리의 비율로서 얻어지는 소속정도를 고려하여 클러스터 중심간의 거리를 나타내는 척도이다. 이 두 척도를 이용하여 자동으로 적절한 클러스터 개수를 결정하게 하였다. 또한 진화알고리즘의 문제점인 탐색공간의 확대에 따른 수행시간의 증가는 휴리스틱 연산을 적용함으로써 크게 개선하였다. 제안한 알고리즘의 성능 및 타당성을 보이기 위해 이차원과 다차원 실험데이타를 사용하여 실험한 결과 제안한 알고리즘의 성능이 우수함을 나타내었다.
차량산업의 기술 패러다임이 소비자의 편의 및 안전기능의 증가와 기술융합(Convergence)과 더불어 소프트웨어가 핵심적 역할을 하는 시스템기반의 융합 아키텍처 형태로 진화하고 있다. 이처럼 소프트웨어가 핵심 혁신요소로 대두되는 환경에 따라 R&D 개발 프로세스를 기계, 품질, 소프트웨어 등 이질적 프로세스를 통합하려는 시도가 있어왔지만, 실제 산업현장에서는 각각의 개발 프로세스가 개별적으로 운영되고 있어 이러한 혼란을 방지하기 위한 실용적 통합 R&D 프로세스의 개발이 요구되고 있다. 본 연구에서는 프로세스 통합관련 기존 연구를 토대로 주요한 프로세스 통합 요건들을 분석하고, 실제 차량 산업현장의 문제점 조사 및 분석을 통해 차량 전장품에 적합한 R&D 프로세스의 통합 모형 및 통합 프로세스를 제시하였다. 특히, 부품 단계에서부터 완성차 단계까지 연결된 통합 프로세스를 개발하기 위하여 실제 산업계의 완성차와 전장품 업체에서 적용하고 있는 개별 프로세스의 장단점을 비교 분석하였고, 전장품의 구성요소인 시스템, 소프트웨어, 하드웨어 등 분야별 프로세스의 상관관계 연구를 통해 수행하였다. 마지막으로 본 연구에서 제시한 통합 프로세스 모델은 현재 일부 전장품 업체에 적용되고 있으며, 모델 개선을 위한 모니터링을 진행하고 있다.
최근 몇 년 동안 네트워크 인프라의 설계, 관리, 그리고 운영하는 방식은 새로운 기술들과 구성 방식들의 등장으로 끊임없이 진화하고 있다. 이러한 거대한 추세를 반영하고 이러한 신기술들이 제공하는 막대한 경제적인 이득과 유연성을 기반으로 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)과 네트워크 기능 가상화 (NFV)가 핵심요소로 등장하였다. SDN/NFV는 네트워크 인프라의 민첩성을 대폭 향상시켜 네트워크 운영자나 서비스 제공자로 하여금 게이트웨이, 라우터, 그리고 로드 밸런서와 같은 자신만의 네트워크 기능들을 일반적인 하드웨어 상에서 구현 가능하게 하였다. SDN/NFV를 통하여 네트워크 서비스의 설계, 제공 및 운용이 동적으로 지원 가능하게 되었다. NFV에서 MANO는 이러한 가상 인프라 관리자 (VIM)나 가상 네트워크 기능 관리자 (VNFM)와 같은 소프트웨어 관리자들의 오케스트레이션을 지원한다. 본 논문에서는 이러한 NFV MANO의 내용을 체계적으로 살펴보고 가상화 환경에서의 보안체계를 제안하고 있다.
로봇의 영역이 인간의 정신적, 감정적 노동까지 대신하는 지능형 로봇으로 진화하면서 인간과 로봇 관계에서 발생할 수 있는 '로봇윤리'가 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 연구는 포스트휴먼 시대에 필요한 인간과 로봇의 윤리 성찰을 고찰하고자 하며, 그 중심 내용은 다음과 같다. 첫째, 로봇의 윤리적 실천 가능성에 도전하는 윤리 소프트웨어 개발 사례를 통해 오로지 강제 입력된 윤리 코드만으로 로봇이 과연 옳고 그름을 판단할 수 있는가라는 문제의식에서 출발한다. 둘째, 로봇윤리는 인간의 편향성이 내재된 데이터를 학습했을 때 발생할 수 있는 비윤리적 문제들을 고려하고, 더불어 국가와 문화 간의 윤리적 상대주의를 인정해야 한다. 셋째, 로봇윤리는 로봇을 위한 윤리 강령만이 아니라, 인간과 로봇이 서로 공진화할 수 있는 새로운 개념의 '인간 윤리'가 전제되어야 한다.
지금까지 전자 미디어 관련 제품을 디자인하기 위해서는 일반적으로 산업디자이너는 제품의 하드웨어인 팩 키지를, 그리고 사용자-인터페이스 디자이너들은 그 제품의 소프트웨어적인 요소를 디자인하는 것에 주력하여 왔다. 그러나 컴퓨터 관련 테크놀로지가 끊임없이 진화하면서 이러한 역할의 이분화는 그 개념이 모호해져 대화형 제품 개발을 위해 점차 산업디자이너들의 사용자 인터페이스 디자인에 더 깊이 관여하게 되었다. 나아가 앞으로는 하드웨어 및 소프트웨어뿐만 아니라 제품의 제반 정보들이 하나의 제품으로 인식되어 제품의 물리적 요소 외에도 이에 대해 사용자가 가지고 있는 모든 경험들이 총체적인 사용자 인터페이스 요소로 간주되어 인터페이스 디자인 범주가 확대될 것이다. 이렇듯 인터페이스 디자인 개념의 확대와 그 중요성이 크게 부각되고 있음에도 불구하고 산업디자인 분야에서느 아직까지 인터페이스 디자인 개발 프로세스에 대한 체계적이고 실질적인 연구가 미미한 실정이다. 본고에서는 사용자 인터페이스 디자인의 이론적 고찰과 실증적인 분석을 통하여 효율적인 인터페이스 디자인 개발을 위한 인터렉션 디자인 프로세스의 연구를 그 목적으로 한다.
유비쿼터스 컴퓨터 환경의 핵심기술은 상황인식 컴퓨팅기술로써 상황인식기술은 소프트웨어적 성격이 강하여 상황인식의 핵심엔진을 개발하고 이를 적용한 장치 개발이 주요 연구 작업이다. 유비쿼터스 컴퓨팅시대가 도래하면 기존의 인터넷 쇼핑몰에서 고객이 직접 상품을 검색하여 주문을 하는 형태에서 진화되어 상황인식 기술의 핵심기술인 지능형 에이전트 기술이 접목된 검색 엔진이 고객의 입력 정보를 조합하여 비교검색이 이루어진 후 추천하는 형태의 시스템으로 발전될 것이다. 본 논문에서는 사례기반 추론 기법 및 지능형 에이전트 기술을 기반으로 한 검색 엔진을 설계하고 인터넷 패션 상품 전문 몰에 적용하여 고객이 직접 상품을 검색하는 대신 지능형 에이전트가 검색하여 패키지 형태로 제공되는 주문형 맞춤식 패션 전문 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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