시장과 공장 환경 변화에 따라 생산관리의 용이성, 조작의 편리성, 높은 산업 안정성등의 요구가 본 논문에서는 네트워크기반의 시스템을 도입하여 단점을 보완한 새로운 고속, 초정밀 취출 로봇 제어기를 개발하였다. 개발된 제어기는 크게 티칭 팬던트와 중앙 서버 PC로 구분된다. 중앙 서버 PC는 관리자에게 전체 공정에 관련된 정보를 제공하게 된다. 티칭 팬던트는 중앙 서버 PC와 사출물 취출 로봇에 다리 역할로 사출로봇을 이용하는 사용자에게 제어 기능 및 사용자 인식, 금형파일 관리등 다양한 기능을 제공하게 된다. 사출물 취출을 위한 제어기 개발은 소프트웨어와 하드웨어 부분으로 나누어진다. 소프트웨어 개발은 3단계로 구분된다. 응용 프로그램과 유저 인터페이스 그리고 디바이스 드라이버로 구분되며, 간단한 디바이스 드라이버에는 따로 구분하지 않고 응용 프로그램에 포함되어 사용하도록 하였다. 하드웨어는 터치패널과 무선 네트워크를 도입하여 인터넷 접속 및 효율적인 공정 제어를 구축할 수 있도록 하였다. 기존의 시스템의 취출 싸이클이 5초였으나, 개선된 시스템을 도입하였을 경우 4초이내였으며, 다양한 무선 네트워크 기능으로 인한 공정 관리 및 생산 관리등 공정의 효율성을 높일 수 있었다.
한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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pp.79-82
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2001
이동코드는 자바 애플릿(applet)이나 스크립트와 같이 원격지에서 실행가능한 코드로서 현재 웹브라우저를 통하여 쉽게 수행 가능하다. 이러한 프로그램은 누구나 작성할 수 있고 브라우저를 수행할 수 있는 어떤 컴퓨터에서도 수행 가능하다. 즉, 자바 애플릿과 같이 운영체제나 하드웨어에 관계없이 어떤 플랫폼에도 동일 코드가 수행될 수 있다. (일반적으로 에이전트도 이동 코드라고 부르지만 여기서는 포함시키지 않는다.) 인터넷에서 어떤 컴퓨터에서도 공통적인 스크립트를 수행할 수 있다는 것은 편리함, 가능성에서 많은 장점을 가지고 있지만 보안 관점에서 보면 이러한 공통의 스크립트를 수행할 수 있는 인터프리터는 매우 위험하다. 또한 이러한 인터프리터가 브라우저의 한 부분이기 때문에 위험은 더욱 증가한다. 이동 코드 인터프리터에서 어떤 버그가 존재할 경우 이것을 이용한 악성 사용자가 프로그램을 특정 컴퓨터에서 수행시켜 접근 권한을 쉽게 얻거나 시스템을 파괴할 수 있다. 일반 사용자들이 주로 사용하는 윈도95 같은 운영체제에서는 이러한 공격을 막을 보호대책이 없고 심지어 UNIX에서도 사용자의 권한을 가지고 이동 코드가 수행되기 때문에 사용자의 파일을 조작하거나 정보가 유출될 수 있다. 또한, 이동코드가 서로 다른 수행환경을 이동할 경우, 악성 이동코드로부터 영향을 받을 수 있는 수행환경의 보호와 악성 호스트 및 수행환경에 의해 이동코드가 파괴되는 경우도 있다. 위와 같은 이동 코드의 위험으로부터 발생할 수 있는 보안문제점들의 실제 피해 사례 및 시스템을 보호하기 위해 사용되어온 몇 가지 기법을 제시하였다.사업을 통하여 경남지역 산업단지에 입주한 기업체의 정보 활용을 극대화하여 지역경제 발전에 기여함과 동시에 국내 지역정보화 시범모델로서 위상을 확립하고자 한다.을 기업의 타인자본비용과 자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주
내장형 시스템의 DC-DC 변환기나 배터리의 효율은 시스템을 구성하는 디바이스들의 종류 및 다양한 동작 패턴에 따른 전류의 시간적인 변화에 영향을 받는다. 이러한 특성은 DC-DC 변환기나 배터리의 효율을 분석하기 위해서는 다양한 부하를 가지는 실제 시스템을 구현, 응용프로그램을 수행하고, 배터리와 DC-DC 변환기를 포함한 전원 공급 회로를 연결하여 실제로 전력 소모를 측정할 것을 요구하지만, 이와 같이 실제 시스템을 구현한다는 것은 엄청난 개발 시간과 비용을 요구한다. 본 논문에서는 부하들의 전력 소모를 측정에 의해 얻어 저장하고 전원 공급 회로로부터 실제 시스템의 부하처럼 전력을 소모하도록 에뮬레이션 해줄 수 있는 시스템을 구현하였다. 구현한 부하 에뮬레이터(load emulator)는 측정한 전력 소모 프로파일의 양을 줄이기 위해 패턴 인식 후 압축하는 알고리즘을 사용하며, 저속 대용량 능동부하(active load)와 고속 소용량 능동부하들로 이루어진 비대칭(heterogeneous) 구조로 구현함으로써 전력 소모의 양이 많고 전력 소모가 신속하게 변하는 디지털 시스템의 부하를 에뮬레이션 할 수 있게 해준다. 구현한 부하 에뮬레이터의 성능을 평가하기 위해 하드디스크의 전력 소모를 측정 및 재생하여 비교하며, 부하 에뮬레이터의 응용으로써 부하의 전력 소모 패턴에 따른 DC-DC 변환기의 효율을 검토해 보았다.
세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.
웹 문서들은 빠른 생성과 소멸의 특징 때문에, 사용자는 찾고자하는 웹 문서를 신속하고 정확하게 추천해 줄 시스템을 요구하고 있다. 정제되지 않은 웹 데이타에는 사용자들의 축적된 경험들을 포함하는 유용한 정보들을 포함하고 있다. 현재, 이러한 유용한 정보를 마이닝 기법이나 통계학적 측정 방법 등을 가지고 정제하여 추천 시스템을 통해 사용자에게 제공하려는 노력이 시도되고 있다. 기존의 정보 필터링 방식은 사용자들의 프로파일을 반드시 이용해야 하는 문제점을 갖고 있으며, 협력적 필터링 방식은 First Rater 문제와 Sparsity 문제가 있다. 또한 사용자 브라우징 패턴을 이용하는 동적 추천 시스템은 연관성이 없는 웹 문서들을 결과로서 제공한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 웹 문서 형식에 따라 웹 문서 사이의 유사도를 이용하여 웹 문서를 분류하고, 웹 서버에 기록된 로그 파일을 이용하여 사용자 브라우징 순차 패턴 DB를 생성한다. 이렇게 생성된 정보들과 사용자들의 세션 정보를 이용하여, 사용자가 웹 문서에 접근했을 때 현재 웹 문서와 유사도가 높은 상위 N개의 연관 웹 문서 집합을 제공하고, 순차적인 특성을 갖는 웹 문서를 추천 문서로 제공하는 시스템을 제안한다.
마이크로어레이는 분자 생물학 실험에 있어 중요한 도구로 사용되고 있으며, 마이크로어레이 데이타 분석을 위한 다양한 계산학적 방법이 개발되어 왔다. 그러나, 기존 분석방법은 주어진 조건에 영향을 주는 개별 유전자를 추출하는 데 강한 방면, 유전자 간의 복합작용에 의한 영향을 분석하기 힘들다는 단점을 가지고 있다. 하이퍼망 모델은 생물학적인 네트워크 작용을 모방한 구조이며, 계산과정에서 요소간의 복합작용을 직접 고려하기 때문에 기존 방법에서 다루기 힘들었던 요소간 상호작용 분석이 가능하다는 장점을 가진다. 본 논문에서는 마이크로어레이 데이타를 기반으로 microRNA(miRNA) 프로파일 분석을 위한 하이퍼망 분류 기법을 소개한다. 하이퍼망 분류기는 miRNA 쌍을 기본 요소로 하여 진화 과정을 통해 miRNA 분류 데이타를 학습한다. 학습된 하이퍼망으로부터 유의하다.고 판단되는 miRNA 모듈을 쉽게 추출할 수 있으며, 사용자는 추출된 모듈의 유치미성을 직접 판단할 수 있다. 하이퍼망 분류기는 암 관련 miRNA 발현 데이타 분류 실험을 통해 91.46%의 정확도를 보임으로써 기존 기계학습 방법에 비해 뛰어난 성능을 보여주었으며, 하이퍼망 분석을 통해 생물학적으로 유의한 miRNA 모듈을 찾을 수 있음을 확인하였다.
WebDAV(Web-based Distributed Authoring and Versioning, RFC 2518)는 인터넷을 통하여 원거리에 위치한 다수의 작업자들 간의 협업을 지원하기 위한 프로토콜이다. 웹데브(WebDAV)는 웹 통신 프로토콜인 HTTP/1.1의 확장으로 인터넷을 통하여 다양한 콘텐츠의 비동기적인 협업을 지원하기 위한 프로토콜을 제공한다. 웹 기반의 협업지원 시스템이나 문서관리 시스템과 같은 기존의 응용 시스템에서 웹데브 기능을 제공 하기 위해서는 이러한 시스템들이 웹데브의 메서드(method)와 헤더(header) 정보를 다루는 추가적인 구현이 필요하다. 본 논문에서는 웹데브 명세를 지원하는 아파치 기반의 DAVinci(WebDAV Is New Collaborative web-authoring Innovation) 웹데브 서버를 개발하였다. 공개 소프트웨어 기반인 아파치(Apache) 웹 서버에는 웹데브를 지원하기 위한 mod_dav 모듈을 제공하고 있다. DAVinci는 mod_dav 모듈의 서비스 제공자 형태로 추가되어 웹데브의 자원과 속성 관리를 담당한다. 본 시스템은 자원을 파일 시스템에 저장하고 속성 정보를 PostgreSQL 데이터베이스로 관리하며 추가적으로 자원과 속성들 간에 비일관성이 발생하지 않도록 보장하는 일관성 관리자(consistency manager)를 제공한다.
엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 다른 사람들의 의견을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교하였다. 실험 결과, 본 방법이 예측 질 면에서 상당한 성능 향상이 있었고 새로운 사용자에게도 보다 나은 추천을 할 수 있음을 알 수 있었다.
기존의 자전거 도로에 대한 연구는 대부분 자전거 도로의 신설을 통하여 활성화하기 위한 연구가 대부분이었다. 그러나 점차 자전거 도로의 이용자가 증대됨에 따라 녹색 교통수단으로서의 자전거 이용을 활성화하기 위해서는 저탄소 녹색성장 기반의 서비스가 필요한 실정이 되었다. 기존의 자전거 이용정보의 분석은 주로 운동량에 기반하고 있어 사용자의 다양한 요구사항을 수용하고 있지 못하고 있다. 따라서 본 연구에서는 자전거를 이용함으로서 절감할 수 있는 이산화탄소, 유류비, 지구온난화 처리비용 등을 계산할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해 GPX(GPS eXchange Format) 파일형태로 제공되는 자전거 이용정보를 구글어스 기반의 3차원 환경에서 디스플레이하고 저탄소 녹색성장 기반의 서비스를 할 수 있는 프로그램을 구현하였다. 개발된 응용프로그램은 기존의 상업용 소프트웨어와 비교하였다. 본 연구를 통해서 자전거 이용자 측면에서 저탄소 녹색성장을 실천할 수 있는 서비스를 개발하였으며 스마트폰과 같은 단말기에도 적용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근에 증강현실 에이전트에 대한 관심의 증가로 인하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이나 사용자의 입력에 자율적으로 반응하거나 새로운 형태의 인터페이스로서 이에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만, 기존의 연구들은 에이전트의 반응생성을 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경내의 컨텍스트와 실제 및 가상 공간에 존재하는 정보들의 활용 방안에 대한 연구가 부족하였다. 따라서 본 논문에서는 환경 정보와 사용자의 프로파일 정보, 그리고 사용자 중심의 컨텍스트의 활용해서 행동을 선택하고 계획하는 증강현실 에이전트의 행동생성 시스템을 제안하고자 한다. 에이전트의 내부는 Belief-Desire-Intention (BDI) 모델과 계층적 업무 네트워크 (HTN)내 검색을 통해서, 반응적 행동의 시퀀스를 선택한다. 행동의 시퀀스가 기본 행동들만으로 구성이 된 후, 에이전트는 이전 행동 및 입력의 종류에 따라서 행동의 적합성을 판단 및 적응을 수행한 후, 행동을 활성화 시킨다. 제안된 행동 생성 시스템은 행동을 통한 에이전트의 정보 전달이 요구되는 교육, 게임, 도우미 에이전트 등에서 응용이 가능할 것이다. 이렇게 계획된 행동을 통해서 증강현실 에이전트는 효과적인 정보 전달과 의사소통 능력을 사용자에게 보여줄 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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