최근 컴퓨팅 환경의 급격한 발전과 다양화는 소프트웨어 외부 환경의 복잡성과 변화를 야기시켰으며, 소프트웨어는 예상하지 못한 외부 환경 변화에 직면하였을 때, 지속적으로 서비스의 제공과 동시에 동적 변경에 대한 적응 능력을 필요로 하게 되었다. 본 논문에서는 외부 환경의 변화를 인식하고, 대안을 선택하기 위해 '어떻게' 적응하도록 할 것 인가에 대해 모델을 이용한 적응 매카니즘을 제안하며, 시스템이 고려해야 할 컨텍스트 정보들을 모델링을 통하여 소프트웨어가 행위를 변경할 때 이용할 수 있도록 모델링 기법과 모델 기반 자가 적응형 프로세스를 제안한다. 또한, 프로세스를 이용하여 동작하는 모델 기반 자가 적응 시스템의 일반적 모듈들을 제시하고. 그 유효성을 확인하기 위하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였다.
본 연구는 자가-적응 조명 제어 소프트웨어에 대한 시뮬레이션을 수행하고, 이를 통해 실제 시스템의 성능 평가 기준을 명시하는 것을 목적으로 하고 있다. 자가-적응 소프트웨어는 소프트웨어를 작동시키는 과정에서 소프트웨어가 스스로 주변 환경을 모니터링해 환경에 예상하지 못한 변화가 발생한 것을 감지하고, 변화하는 실행 환경에 맞추어 요구사항을 만족시키는 소프트웨어를 의미한다. 본 연구는 IoT(Internet of Things) 환경에서 자가-적응을 수행하는 조명 제어 시스템에 대한 연구이다. 제안하는 시스템은 환경이 변화함에 따라 사용자의 요구사항을 고려해 시스템 스스로의 적응을 수행한다. 이에 대한 시나리오와 시스템 아키텍처 및 평가지표를 소개하며, 이를 기반으로 시뮬레이션을 진행하여 성능 평가를 수행했다.
적응 빔포밍(beam-forming)기법은 디지털보청기 시스템에서 노이즈를 제거하기 위한 적절한 방식이다. 적응 빔포밍 기법은 디지털 신호처리프로세서의 발전과 더불어 최근에 주목을 받고 있는 방식으로 신호처리 과정에서 일반적으로 LMS(Least Mean Square)알고리즘을 사용하여 웨이트 벡터를 업데이트 시킨다. 본 논문에서는 신호의 환경에 따라 적응상수가 변화하는 가변스텝사이즈 알고리즘을 적용한 고속 웨이블렛 기반 적응알고리즘를 제안한다. 제안한 알고리즘을 적응 빔포머 방식인 디지털보청기 시스템에 적용하여 기존 시간영역 알고리즘과 그 특성을 비교하여 그 결과 제안한 알고리즘이 디지털보청기 시스템에 적합함을 입증한다. 그리고 제안한 알고리즘은 계산량에서도 시스템의 환경변화에도 안정하게 수렴한다는 장점이 있는 것을 보인다.
본 논문에서는 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 제어시스템의 안정성을 보장하고 성능을 향상시키기 위한 새로운 적응제어 구조를 전개하였다. 주어진 플랜트가 선형 시불변이라는 가정하에 표준 기준 모델 적응제어기가 적용될 경우 발생되는 출력오차는 플랜트의 비선형 시변특성으로 인하여 점근적으로 0에 수렴되지 않는다. 이때 미지의 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 방법으로 퍼지보상기를 사용하였으며 결과적으로 플랜트의 비선형 시변 특성을 보상하는 효과를 얻을 수 있었다. 퍼지 보상기로는 출력오차등의 조건에 따라 이득이 변하는 퍼지 PID 보상기를 도입하여 안정하게 설계되도록 노력하였다. 또한 출력오차를 점근적으로 0에 수렴시키는 것은 표준 기준 모델 적응제어기 내부의 모든 파라미터와 신호가 유한하게 됨을 의미하기 때문에, 제어시스템 전체의 안정도를 보장할 뿐만 아니라 결과적으로 과도응답 성능을 향상시킬 수 있게 되었다. 몇가지 예제를 대상으로 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 분석함으로써 비선형 시변 시스템을 제어할 경우 본 논문에서 전개된 새로운 적응제어 구조의 타당성을 확인하였다.
분산 응용 시스템의 컴퓨팅 환경이 유비쿼터스 네트워크 환경으로 바뀌면서 기존의 개방성 및 이질성과 같은 특성 외에 적응성이 중요한 이슈로 부각되었다. 적응성을 지원하기 위해 분산 응용 시스템은 컴포넌트를 동적으로 찾아 추가하거나 교체하고 이들 간의 상호작용을 지원해야한다. 최근 이 같은 적응적 상호작용을 위한 역할기반 분산 시스템 모델이 제안되었다. 역할기반 분산 시스템 모델은 응용을 추상적인 역할들로 이루어진 조직으로 보고, 조직을 구성하는 역할과 실제 행위를 수행하는 행위자를 분리한다. 실행 시 응용은 행위자를 역할에 바인딩하고, 행위자는 수행할 역할 업무를 동적으로 응용으로부터 제공받아 실행함으로써 적응성을 높여주는 모델이다. 하지만 이런 역할기반의 분산 시스템 모델을 위한 실행환경의 구축에 대한 연구는 미비한 상태이다. 본 논문에서는 역할기반 분산 시스템 모델의 실행환경으로 응용 프레임워크를 제안한다. 응용 프레임워크는 응용에 필요한 역할들로 이루어진 조직을 구성하고 관리하는 조직 프레임워크와 행위자의 역할 수행과 역할 프로세스 관리를 수행하는 행위자 프레임워크로 나누어진다. 행위자 프레임워크에 대해서는 이전 연구에서 제안하고 있고, 본 논문에서는 이와 결합되는 조직 프레임워크를 구현하기 위해 조직 프레임워크의 요구사항을 분석하고 설계한다.
현재 모바일 디바이스 증가에 의해 기업 스마트워크 시스템의 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 스마트워크 시스템의 기술적 플랫폼이 제시되고 있으나, 급변하는 기업 업무의 신속하고 즉각적인 대응을 위한 변경 가능한 스마트워크 시스템의 연구가 미흡하다. 본 연구는 유연한 모바일 스마트워크 시스템 구축에 기반이 될 수 있는 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐를 제안 한다. 본 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐는 기존의 스마트워크 시스템에 적응형 서비스를 연계하여 동적인 서비스가 가능하도록 제안하며, 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐의 핵심 요소로 적응형 서비스 관리자, 핫스팟, 설정기를 제안한다. 이러한 핵심 요소들을 기반으로 하는 동적 서비스 프로세스를 제안한다. 또한, 기업의 업무에서 이용 가능한 프로젝트 관리 모바일 서비스 개발 사례 연구를 통해 타당성을 검증한다. 이와 같이, 본 연구는 기업의 다양한 변화 업무를 유동적으로 대응하기 위한 기존의 스마트워크 시스템의 정적인 모바일 서비스 범위를 넘어서 동적 모바일 서비스를 제공할 수 있는 적응형 모바일 서비스 아키텍쳐를 제공한다.
사용자는 적응형 하이퍼미디어를 항해하면서 적응형 하이퍼미디어가 아닌 다른 응용 프로그램을 함께 사용할 수도 있다. 만일 사용자가 그 응용 프로그램을 통해 적응형 하이퍼미디어와 관련된 정보에 접근하였다면, 이러한 사용자의 행동은 적응형 하이퍼미디어가 제공하는 내용에 대한 사용자의 지식이나 흥미에 영향을 줄 수 있다. 그러나 적응형 하이퍼미디어 시스템은 페이지 접근과 같은 탐색 활동을 통해 사용자 행동을 이해하며, 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자의 행동을 인식하여 사용자 속성을 변화시키기 어렵다. 본 논문에서는 적응형 하이퍼미디어 시스템이 다른 응용프로그램에서 발생한 사용자 행동을 인식하여 사용자 프로파일을 갱신시킬 수 있도록 함으로써 현재 사용자의 특성을 보다 정확하게 파악하여 적응형 내용 제시와 적응형 항해를 제공하고자 한다. 후킹 메커니즘을 이용하여 다른 응용 프로그램에서 발생한 사용자 이벤트를 분석하고, XML 번역기를 이용하여 시스템에 저장된 사용자의 프로파일을 갱신할 것이다.
본 논문에서는 환경변화에 대해 강인하게 동작하는 음성인식 시스템을 위해 잡음적응 훈련과 변별학습 방식을 결합한 형태의 환경적응 방식을 제안한다. 다중환경 훈련과 잡음제거방식을 결합한 형태인 잡음적응 훈련 방식은 음성인식을 위한 MCE (Minimum Classification Error)의 목적과는 거리가 있고, 음성인식 시스템이 사용되는 모든 환경을 반영하는 것은 현실적으로 어렵다는 점에서 한계가 있다. 이에 잡음적응 훈련방식으로 훈련된 기본 음향모델을 목적환경에서 수집한 소량의 데이터를 이용한 변별학습을 통해 환경적응 모델로 변환함으로써 이러한 단점을 보완할 수 있는 잡음 적응 변별학습을 이용한 훈련방식을 제안한다.
본 논문에서는 공유 저장장치 기반 클러스터 시스템의 평균 서비스 시간을 줄이기 위해서 클러스터 시스템의 연선 종류와 부하량에 따라 재구성 시점을 결정하는 적응적 자료 재구성 방식(Adaptive Data Reorganization)을 제안한다. 또한 클러스터 시스템에서 처리해야할 서비스가 없고 서비스 요청도 없을 때 자료 재구성을 수행하는 지연 재구성 방식(Deferred Reorganization)을 채택하였다. 자료 재구성 방식은 전체적인 자료 재구성과 부분적인 자료 재구성으로 나누어 실행된다. 또한 적응적 자료 재구성 방식을 통한 공유 저장장치 기반 클러스터 시스템의 성능 평가를 위해 마르코프 모델(Markov Model)을 사용한다.
적응광학은 넓은 의미로 실시간으로 빛을 제어하는 분야를 의미하며, 천문학 관련 분야에 제한하면 대기에 의해 왜곡된 빛의 파면을 실시간으로 보상시켜주는 기술을 의미한다. 적응광학은 대기과학, 광학분야, 광전자분야, 전기분야, 기계분야 등의 복합학문으로 1950년 Backcock에 의하여 제안된 후 1970~80년대 미소에 의해 고에너지레이저(HEL, High Enegry Laser)와 위성추적시스템의 구성요소로 개발되었다 1980년 일반에 공개되었다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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