이 논문에서는 이동로봇의 자유로운 배회 및 목적지 찾기 행동을 위한 진화형 퍼지 제어기의 설계 방법을 제안 한다. 전체 실험공간을 장애물과 충돌없이 자유롭게 움직이기 위해서 진화연산 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수의 자동생성을 거친 뒤 이를 통해 전체 지도정보를 구축한다. 여러 시스템에서 응용되는 퍼지 제어기는 일반적으로 시스템을 잘 이해하고 있는 전문가로부터 구축되어 사용되어진다. 그러나 사람의 지식과 경험은 간혹 알려진 범위 내에서란 완벽하게 작동하기 때문에 그 범위를 벗어나면 오류를 범할 수 있다. 이러한 알려진 해법외의 새로운 규칙과 제어 방법을 찾기 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지규칙과 소속함수를 구축하려는 시도가 많이 이루어지고 있다. 이 논문에서도 유전 알고리즘을 이용하여 이동로봇의 퍼지 제어기에 사용된 규칙과 소속함수의 최적화를 통해 견고한 퍼지 제어기를 설계한다. 이를 통해 구축된 지도정보는 로봇의 Deliberative한 행동을 위해 사용되며, Fuzzy-GA 제어기는 센서기반 Reactive 시스템에서 이용된다. 전체 실험환경의 구성부터 제안한 이동로봇 퍼지 제어기 구축과 지도 구축작업을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
공학기술의 발전에 따라 인간은 Smart Learning을 넘어서 증강/가상현실 기술을 현실에 접목하여 교육의 매체로 사용을 하고자 여러 방면으로 시도를 하고 있다. 이에 과학교육 방면에서도 가상현실 환경 구축 기술을 이용하여 공간 및 상황 등의 여러 제한에서 벗어나 보다 다양하고 활동적인 실험을 할 수 있는 물리 실험 시뮬레이션을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 Unity Editor를 이용하여 코드 스크립트를 적용하여 가상 세계를 구축하고 물리 현상 중 하나인 포물선 운동 공식을 활용한 실험 프로그램을 만들어 VR 구현기기인 Vive를 이용하여 실제 물리실험에 적용한 사례를 소개한다.
본 논문은 가상현실기술을 이용한 감성측정평가 시뮬레이터 구축의 일환으로 개발한 3차원 시청각 환경 제시기를 대상으로 가상환경의 현실감 정도를 평가하여, 최적의 현실감을 제공함과 동시에 사용자들의 Performance를 효율적으로 지원할 수 있는 디자인 요소들을 제시하고자 하는데 목적이 있다. 이를 위하여 두가지 세부 연구가 실시되었으며, 첫 번째 실증적 연구에서는 여러 가지 방법론을 통해 가상환경과 실제환경에서의 현실감을 비교하였으며 두 번째 연구에서는 첫 번째 실험을 보강하여 앞의 연구결과에서 현실감에 중요하다고 추정된 디자인 요소들을 추출, 주요 디자인 요소들과 현실감 간의 인과관계를 규명함과 동시에 각 과업에 따른 성과에 미친 영향 정도를 분석하고자 하였다. 본 논문의 의의로는 감성측정 평가를 위해 구축된 가상환경의 현실감 수준을 평가하여, 최적의 현실감 및 사용자의 용이성을 지원할 수 있도록 가상환경 시스템의 보완 및 발전과 본격적인 감성공학 분야의 활용을 위한 지침을 마련하는데 있다.
오염물의 혼합거동을 해석하기 위해 물리기반 모델을 이용하는 경우 모델을 구축하고 운용하는데 많은 시간과 재정이 소요되며 현장검증을 통한 검증이 반드시 필요하다. 하지만 데이터 기반 모델의 경우 축적된 데이터만으로도 예측을 수행할 수 있으며 물리기반모델에 비해 결정해야할 입력인자가 적어 모델운용이 용이하다는 장점이 있다. 다양한 데이터 모델 중 인공신경망(ANN) 모델은 데이터가 가지는 불확실성 및 비정상성, 복잡한 상호관련성에 효과적으로 대응할 수 있는 모델로 수자원 및 환경 분야에서 자주 사용되고 있다. 본 연구에서는 인공신경망 모델을 이용하여 지천유입이 있는 대하천의 수질인자 (pH, 전기전도도, DO, chl-a)를 예측하였다. 다른 데이터기반 모델과 같이 인공신경망 모델 또한 수집된 데이터 질에 크게 영향을 받으며, 내부 입력인자의 선택이 모델의 예측 결과에 큰 영향을 미친다. 이러한 인공신경망 모델의 특성을 바탕으로 예측모형의 정확도를 향상하기 위해서는 크게 데이터 처리부분과 모델구축 부분에서의 접근이 필요하다. 본 연구에서는 데이터 처리 과정에서 연구대상지점의 각각의 수질인자가 가지는 분포 특성을 유지하기 위해 층화표츨추출법을 이용하여 데이터를 구성하였다. 모델의 구축 과정에서는 초기가중치 값의 영향을 줄이기 위해 앙상블기법을 사용하였으며, 좀 더 견고하고 정확한 결과를 예측하기 위해 탄력적 역전파알고리즘을 추가하였다. 추가적으로 합류 후 본류의 미 계측지역 수질 예측 정확도 향상을 위해 본류의 수질인자뿐만 아니라 지류의 수질인자를 입력자료로 사용하여 모의를 수행하였다. 또한 동일 구간에서 수행한 현장추적자실험 자료를 이용하여 수질인자의 분포특성을 비교, 검증하였다. 개발된 모델을 이용하여 낙동강과 금호강 합류부 하류의 수질인자를 예측한 결과 지류의 수질인자를 입력자료로 추가한 경우 예측의 정확도가 증가하였으며, 현장실험 자료를 통해 밝혀진 오염물의 거동현상을 인공신경망 모델로도 동일하게 재현하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 인공신경모델을 이용한다면 물리기반 수치모델을 대체하여 지천으로 유입된 오염물의 거동을 정확하고 효율적으로 파악할 수 있을 것이다.
휴대폰과 메신저 등 통신 환경에서 사용되는 표준어가 아닌 SMS의 변형된 어휘 및 띄어쓰기 오류를 자동으로 교정하여 형태소 분석 및 품사 태깅의 성능 저하 문제를 방지하는 문자열 오류의 교정 방법을 제안하였다. 통신 어휘들의 문자열 사전 구축 방법으로 통신어휘집을 기반으로 수동으로 구축하는 방법과 수작업으로 구축된 말뭉치로부터 자동으로 변형된 문자열을 추출하는 방법, 그리고 문맥을 고려하는 방법을 비교-분석하고 실험 및 성능 평가 결과를 제시하였다.
기업의 경쟁력 제고를 위한 브랜드 커뮤니케이션의 중요성이 높아지고 있는 가운데, 판매-소비 인터페이스의 최전선에 있는 패키지 디자인의 역할과 비중이 커지면서 패키지가 곧 브랜드라는 인식이 생기고 있다. 소비자가 패키지를 통해 느끼는 감성은 시각적 경험이 발생하는 시점과 환경에 따라 달라질 수 있다. 특히, FMCG의 경우, 광고를 통해 축적된 제품에 대한 긍정적 이미지는 실제 매장에서 여러 제품과 동시에 노출되었을 때 제품에 대한 느낌이 상쇄될 수 있다. 본 연구에서는 감성경험조건의 차이 즉, 패키지의 노출조건에 따라 감성의 차이가 발생한다는 가설을 세우고, 이를 검증하기 위한 온라인 실험환경을 구축하였다. 실험시나리오를 바탕으로 플래시 툴을 활용하여 인터랙티브한 실험컨텐츠를 제작하고, 평가값은 PHP 를 통해 DB 에 저장하였다. 저장된 데이터는 SPSS로 통계분석을 시도하였다. 본 실험을 통해 독립 노출과 군집노출에 따라 감성의 차이가 발생하며, 감성차이에 영향을 주는 요인으로서 컬러와 타이포그래피가 주된 요인이 된다는 점을 알 수 있었다.
본 논문은 수산물의 생육환경을 위하여 현장관리자가 원격으로 모니터링할 수 있는 시스템을 설계 제작하였다. 활수산물의 유통과정에서 발생할 수 있는 문제점은 시스템과 환경 모니터링을 모듈화시켜 해결하였다. 모의실험을 위하여 컨테이너 내부에 산소공급장치와 슬러지 처리장치, 모니터링 시스템을 설계하고 유통환경을 구축하여 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 하였다. 또한 데이터베이스 및 통신환경으로 모니터링 시스템을 구축하였으며 센서를 통하여 생육에 맞는 최적의 환경을 마련하였다. 그 결과 수산물의 저장 및 유통을 위한 환경 모니터링을 할 수 있었으며 적합한 활수산물 관리시스템을 구축할 수 있었다.
본 논문에서는 좁은 수로에서의 3단계의 기울기와 2단계의 유량에서 수차의 흘수와 효율에 관한 실험을 수행하였다. 컴퓨터에 의하여 제어되는 자동화된 축소 실험 환경을 구성하고, 3단계의 기울기와 2단계의 유량 각각에 대하여 10단계의 흘수별 회전효율 데이터를 취득하고, 취득한 데이터를 이용하여 회전 효율을 분석하고, 전에 실험한 다른 논문의 결과와 비교하여 잘못된 결과들을 찾아내고, 유사하게 현상들의 동일함을 확인하며, 수작업 실험에서 밝혀내지 못한 현상들을 추가하여, 컴퓨터의 이용효과를 확인하였다.
e-AIRS(e-Science Aerospace Integrated Research System)는 항공 우주 분야의 e-Science[1]를 제공하여 복잡한 문제를 해결하고 협력적인 연구 지원하기 위해 사용자 기반의 통합적 비교 환경을 구축하였다. e-AIRS에서는 CFD(Computational Fluid Dynamics)[2] 시뮬레이션 서비스 및 원격 실험 서비스를 제공하고 이 서비스들에서 도출된 결과 데이터에 대해 비교, 분석할 수 있는 환경을 제공한다. 사용자가 시뮬레이션 데이터와 실험 데이터를 비교 하여 오차가 큰 케이스에 대해 계산하고자 할 때, 계산 범위와 그에 따른 환경 값을 설정하면, 자동적으로 서브 케이스를 생성하여 계산함으로써 사용자에게 한 번의 실험으로 다양한 결과를 분석할 수 있는 연구 환경을 제공한다. 또한 연구자간 비교, 협력 환경을 지원하기 위해 사용자간에 협업 환경을 구성하고 기존의 시각적 데이터 공유 환경을 보완하여 연구자간 데이터 공유가 가능한 회의 환경을 제공하였다.
익명 네트워크는 감시나 트래픽 추적을 피하기 위한 정보통신 보호를 목적으로 설계된 네트워크이다. 그러나 최근에는 이러한 특성을 악용하여 사이버 범죄자들이 익명 네트워크를 활용하여 사이버 범죄를 일으키고, 사법 당국의 추적을 회피하고 있다. 본 논문에서는 익명 네트워크 중 하나인 Tor를 중심으로 관련 연구를 조사한다. 본 논문은 Tor가 어떻게 익명성을 제공하는지 소개하고, Tor를 대상으로 어떻게 사용자를 추적할 수 있는지 소개한다. 또한 각 추적 기술을 비교 분석하였으며, 연구자가 실험 환경을 어떻게 구축할 수 있는지 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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