• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.354-359
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• 2006

최근 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 실현 가능성이 높아지면서 동적으로 변화하는 외부 환경에서의 소프트웨어 역할이 중요해지고 있다. 유비쿼터스 환경의 소프트웨어는 다양한 센서로부터 입력되는 문맥정보를 분석하고 그 결과에 따라 적절하게 서비스를 제공할 수 있는 자기적응형(self-adaptive) 소프트웨어 형태가 되어야 한다. 이러한 특징을 가진 소프트웨어를 개발하기 위해서는 문맥정보에 대한 정적분석 활동과 문맥 변화에 상호 작용하는 동적분석 활동이 개발 전 과정에 걸쳐 체계적으로 수행되어야 한다. 본 연구에서는 외부 환경의 문맥정보에 가변적으로 반응하는 자기적응형 소프트웨어의 요구사항을 분석하고, 문맥정보 조건에 따라 재구성 가능한 컴포넌트 기반 아키텍처를 설계하기 위한 자기적응형 소프트웨어 설계 방법을 제시한다. 또한 본 연구의 방법을 적용하여 설계한 스마트 홈 시스템에 대한 사례연구를 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.492-495
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• 2008

기존 컴퓨팅 패러다임에서는 고정된 환경을 가정하여 소프트웨어를 설계하였으므로 급속한 시장 환경의 변화와 소비자의 불확실한 요구조건에 대응하여 개발하기에 어려움이 있다. 따라서 외부 환경의 변화를 직면하였을 때 동작을 멈추는 것이 아니라 그 변화를 감지하고 대안을 선택하여 지속적으로 서비스를 제공할 수 있는 자기 적응형 소프트웨어가 필요하다. 그러나 기존의 자기적응형 소프트웨어에 대한 연구는 적응형 소프트웨어에 영향을 주는 문맥정보를 모델링하는 기법이나 적응을 위해 대체할 수 있는 기능들을 찾아내는 방법에 대한 연구가 부족한 실정이다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 시나리오를 이용한 목표 기반으로 분석을 하고, 분석된 요구사항의 가변 수와 크기에 따라 프로그램의 문법뿐 아니라 사용자의 관점에서도 의미 있도록 프로그램 동적 슬라이싱 기법을 적용하도록 한다. 또한, 제안된 방법이 전 과정에 문맥에 대한 분석, 설계 정보가 반영되어 동적으로 재구성하는 방법을 제시하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권3호
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• pp.316-334
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• 2006

기존의 컴퓨팅 패러다임에서 개발자들은 잘 정의되고 고정된 실행 환경을 가정하고 소프트웨어를 설계하였다. 그러나 실제 실행 환경은 복잡하기 때문에 발생되는 상황들을 완벽하게 분석하는 것은 불가능하다. 그로 인해서 원하는 입력 값만을 가정하고 구현한 소프트웨어는 실행 중에 실패(failure)가 발생되기 쉽다. 이에 대한 해결책으로 자기적응형 소프트웨어(self-adaptive software)는 예상하지 못한 상황에 대해서 적응하여 실행 중의 실패가 발생되는 것을 막을 수 있다. 이를 위해 자기적응형 소프트웨어는 우선 적응의 필요성을 판별하기 위해서 실행 중에 외부 상황을 평가해야 한다. 기존의 연구들은 외부 상황의 문제를 판별하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지 않는다. 따라서 외부 환경이 복잡해짐에 따라서 문제 자체를 판별하는 데에 한계가 발생된다. 그리고 판별 가능한 외부 상황 문제의 확장성을 지원하지 못한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 기법으로 목표(goal) 기반의 외부 상황 평가 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.371-376
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• 2006

적응형 소프트웨어는 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로 홈 네트워크, 지능 로봇 등 다양한 분야에 응용이 가능하다. 하지만, 대부분의 연구가 적응형 소프트웨어의 요구사항이나 시나리오의 구체화를 위한 비전을 제시하거나, 응용 구현의 사례를 보임으로써 실현 가능성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다. 본 연구에서는 동적인 재구성이 가능한 규칙 기반으로 동작할 수 있기 때문에 진화가 가능하며, 상태에 기반하여 행위를 판단하는 RASC 프레임워크를 제안한다. 기존 서비스 조합의 개념을 실현하기 위해 중개자를 이용하였으며, 변이와 교차와 같은 유전 알고리즘 연산을 쉽게 적용할 수 있도록 RASC 도메인을 정의하였다. RASC 프레임워크는 블랙보드 아키텍처를 기반으로 규칙을 공유하며, 서비스와 서비스 조합체 모두 자극-반응 모델을 따르고 자기유사성을 가지는 일종의 복잡계를 구성한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권1호
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• pp.349-355
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• 2012

오늘날 복잡해져가는 컴퓨팅 환경에서 자가치유를 위해 시스템에 발생한 문제를 스스로 인식하는 능력을 부여하는 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나, 기존 방법론들은 새로운 요구사항에 대한 목표 시스템을 자가 치유하기 위해 개발자들이 제약조건을 모델링하고 분석해야 하는 노력이 크다. 따라서, 본 논문에서는 시스템에서 발생한 문제를 인식하고 감지된 문제를 해결하기 위해 목표 시나리오 기반의 분석하고, 전 후 전략을 적용하여 동적으로 재구성되도록 자가 치유 방법을 제시하도록 한다. 이러한 제안 방법론을 통해 새로운 요구사항에 대한 자가 치유 개발자의 분석의 부하를 줄이고, 변경 정보를 파악하여 동적으로 재구성 되도록 지원하도록 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.873-875
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• 2013

정보기술 발전에 따라 정보 활용 및 처리 역량이 상승하면서 교육 환경의 지능화, 네트워크화로 기술간, 서비스 간 융 복합을 통한 다양한 학습 내용 및 방법이 출현하였으며, 최근 e-러닝 산업에서 스마트기기 보급 확산과 상황 적응적이고 자기 주도적 학습에 대한 소비자의 니즈가 증가하면서 새로운 형태의 교육시스템인 스마트러닝이 부각되고 있다. 이러한 교육 패러다임의 변화에 따라 기존의 교육 콘텐츠를 스마트기기에 적용하기 위해서는 콘텐츠 및 솔루션 구조의 개선이 요구되며, 또한 서비스 제공의 측면에서 다양한 교육 콘텐츠 연동과 교육 서비스 융합을 위한 표준 플랫폼 적용이 필요하다. 이에 본 논문에서는 JVM 환경의 PC 인터페이스를 통해 ePub 표준의 교육용 멀티미디어 콘텐츠 제작기능과 기존 서책형 파일 포맷의 자료 정보를 응용하기 위한 정보변환 모듈, 스마트 기기용 ePub 전자책 뷰어를 포함하는 통합 솔루션 소프트웨어인 ePub Solution을 설계하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권3호
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• pp.159-165
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• 2003

뇌자도 측정을 위해 고감도 superconducting quantum interference device (SQUID) 자력계 및 37채널 뇌자도 측정장치를 제작하고 동작특성을 조사하였다. 자속-전압 변환계수 및 변조전압 진폭이 큰 double relaxation oscillation SQUID (DROS)를 사용함으로서 구동회로를 간단히 하였고 안정한 SQUID 동작을 실현할 수 있었다. DROS 자력계를 설계 및 제작한 결과 자력계의 평균 백색잡음은 약 3 fT/√Hz으로서 우수한 자장감도를 가짐을 확인하였다 머리의 평균곡률을 기반으로 37개의 자력계를 반구형으로 배치시켰으며, 외부잡음을 줄이기 위해 신호채널 외에 11개의 기준채널을 설치하여 소프트웨어 방법으로 합성미분계 및 적응필터링을 형성할 수 있도록 하였다 저잡음 듀아를 제작하여 동작특성을 측정한 결과 듀아 열자기 잡음이 자력계 잡음에 비해 무시할 수 있는 수준이었으며, 듀아의 용량은 30 L, 액체헬륨 증발율은 4 L/d이다. 제작된 시스템을 이용하여 청각유발 신호를 측정하고, 디지털 신호처리 및 전류원 국지화 프로그램을 구성하여 전류원의 위치를 추정함으로서 개발된 시스템을 뇌자도 측정에 활용하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.694-705
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• 2010

진화 프로그래밍은 실수형 최적화 문제에 널리 사용되는 알고리즘으로 돌연변이 연산이 중요한 연산이다. 일반적으로 돌연변이 연산은 확률 분포와 이에 따른 매개변수를 사용하여 변수값을 변화시키는데, 이 때 매개변수 역시 돌연변이 연산의 대상이 됨으로 이를 위한 또 다른 매개변수가 필요하다. 그러나 최적의 매개변수 값은 주어진 문제에 전적으로 의존하기 때문에 매개변수 개수가 많은 경우 매개변수값들에 대한 최적 조합을 찾기 어렵다. 이러한 문제를 부분적으로나마 해결하기 위하여 본 논문에서는 변수의 돌연변이 연산을 위한 매개변수를 자기 적응적 관점에서 이론적으로 추정한 돌연변이 연산을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 코시 확률 분포의 축척 매개변수를 추정하여 돌연변이 연산에 적용함으로 축척 매개변수에 대한 돌연변이 연산이 필요하지 않다는 장점이 있다. 제안한 알고리즘을 벤치마킹 문제에 적용한 실험 결과를 통해 볼 때, 최적값 측면에서는 제안한 알고리즘의 상대적 우수성은 벤치마킹 문제에 의존하였으나 계산 시간 측면에서는 모든 벤치마킹 문제에 대하여 제안한 알고리즘이 우수하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권11호
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• pp.1054-1061
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• 2003

강화학습의 대표적인 알고리즘인 Q-Learning은 상태공간의 모든 상태-행동 쌍(state-action pairs)의 평가값이 수렴할 때까지 반복해서 경험하여 최적의 전략(policy)을 얻는다. 상태공간을 구성하는 요소(feature)들이 많거나 요소의 데이타 형태가 연속형(continuous)인 경우, 상태공간은 지수적으로 증가하게 되어, 모든 상태들을 반복해서 경험해야 하고 모든 상태-행동 쌍의 Q값을 저장하는 것은 시간과 메모리에 있어서 어려운 문제이다. 본 논문에서는 온라인으로 학습을 진행하면서 비슷한 상황의 상태들을 클러스터링(clustering)하고 새로운 경험에 적응해서 클러스터(cluster)의 수정(update)을 반복하여, 분류된 최적의 전략(policy)을 얻는 새로운 함수근사(function approximation)방법인 Q-Map을 소개한다. 클러스터링으로 인해 정교한 제어가 필요한 상태(state)는 규칙(rule)으로 추출하여 보완하였다. 미로환경과 마운틴 카 문제를 제안한 Q-Map으로 실험한 결과 분류된 지식을 얻을 수 있었으며 가시화된(explicit) 지식의 형태인 규칙(rule)으로도 쉽게 변환할 수 있었다.