FMS를 포함한 다양한 형태의 생산 시스템에 있어서 일정계획문제는, 고가의 생산 설비를 효율적으로 운영한다는 의미에서 점점 더 중요해지고 있다. 일정 계획문제를 해결하 기 위하여 많은 방법들이 제시되었고 지금 현재도 다양한 방법들이 시도되고 있다. 이런 많 은 방법중에서 최적해를 구하는 수리계획법이 가장 우수한 대안을 제시하는 것으로 알려져 있지만, 최적해를 구하는 데 상당히 많은 시간이 필요한 것으로 알려져 있다. 다음으로 우 선 순위 규칙을 제공하는 방법은 짧은 시간을 이용하여 어느 정도 효율적인 일정계획을 제 시하지만, 생산 시스템의 구성과 상황에 따라서 가장 적합한 우선 순위 규칙이 변한다고 알 려져 있다. 이런 상황에 대응하여 시스템의 구성과 상황에 가장 적합한 규칙을 제안하는 전 문가시스템들이 연구되고 있다. 본 연구는 일정계획을 실시간에 수립하는 스케쥴러를 위한 지식을 획득하는 Intelligent Simulator 개발에 관한 연구이다. 일정계획을 위한 인공지능형 스케쥴러를 구축하는데 있어서 가장 큰 난관은 지식을 어떻게 획득할 것인가 하는 점이다. 이런 지식획득의 방법으로 주로 사용되는 벙법은 인간 전문가의 지식을 추출하는 방법이 있 다. 그러나 인간 전문가가 없거나 인간전문가의 지식으로는 부족한 경우에는 기계학습을 통 하여 지식을 추출한다. 기계학습을 위하여는 반드시 많은 case들을 통하여 지식을 획득하 게 되는 데 이런 case의 축적을 위하여는 실제의 시스템을 운영해본다는 것은 많은 비용을 필요로 한다. 이때 필요한 경험의 생성을 위하여 시뮬레이션은 그 중요한 효용성이 있어서 많은 연구자들이 사용하였다. 그러나 경험을 다 생성한 후 그 경험으로부터 지식을 획득하 다보니 서로 다른 방법의 사용에 의하여 동일한 경험으로부터 서로 다른 지식이 생성되는 가능성이 있다. 본 논문은 시뮬레이션이 계속 수행되는 상황하에서 일정계획에 관련된 지식 을 획득하여 축적할 수 있는 Intelligent Simulator의 개발에 관한 연구이다.
최근에, LED를 사용한 WPAN 응용 기술에 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, LED를 이용한 가시광 통신은 통신을 수행하는데 약점을 가지고 있다. 시스템 성능을 저하시키는 요인으로 통신 환경에서 다른 물체에 의한 전파 지연으로 발생하는 다중 경로 페이딩을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서 OFDM 기술은 다중 경로 페이딩과 분산을 줄이고, 고속 데이터 전송을 제공하기 위해서 적용하였다. 게다가, 광잡음에 의한 정보 손실을 줄이기 위해서 채널코딩으로써 터보 부호화 기술을 사용하였다. OFDM과 터보 부호화를 적용하므로써, 약 4 [dB] 정도의 성능향상을 보임을 알 수 있었다. 또한, 도플러 효과가 일어난다고 가정하였을 경우, 시스템 성능이 저하됨을 시뮬레이션을 통해 알 수 있었다.
차량 운전자 지원을 위한 연구에서 도로상에 위치한 교통 표지판은 운전자에게 아주 중요한 정보임에 틀림없다. 따라서 주행중인 차량에서 획득한 영상으로부터 실시간으로 교통 표지판을 검출하여 운전자에게 그 정보를 제공한다면 안전운전에 큰 도움이 될 것이다. 하지만 주행중인 차량으로부터 획득한 영상에는 차량과 노면의 진동에 의해 획득된 영상에 흐림 현상이 발생하고 또한 노이즈들이 포함되어 있어 정확한 표지판 검출이 어려운 문제점이 있다. 게다가 영상획득을 위한 촬영 각도나 날씨 등에 의해 교통 표지판의 고유한 색상과 모양이 서로 다르게 표현되는 문제점이 발생한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 도로 환경과 같은 다양한 조도 변화가 포함된 교통 표지판 영상들로부터 고유색상 정보를 분석하고 HSI 고유칼라 모델을 생성하고 이를 이용하여 교통 표지판의 후보 영역을 검출한다. 그리고 모양정보 분석을 위해 교통 표지판의 고유한 형태학적 정보를 표현할 수 있는 불변 모멘트 특징정보를 추출하여 SVM을 통해 최종 교통 표지판 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 교통 표지판 검출율은 91%, 그리고 프레임당 처리 시간은 0.38초이며, 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 안내 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
지능형 복합재료 구조물(Smart Composite Structures) 사용 시 부하되는 인장하중과 복합재료의 경화 시 발생하는 열하중은 복합재료 내에 삽입된 광섬유 센서의 기계적 거동에 직접적인 영향을 미친다. 게다가 복합재료의 적층 순서 및 코팅층의 유무에 따라 광섬유 센서 내의 웅력 분포는 달라지게 된다. 또한, 복합재료 적층판 내에서 발생된 균열은 적층판 전체의 파괴뿐만 아니라 광섬유 센서의 파괴에 큰 영향을 미치게 된다. 그러므로, 본 연구에서는 인장하중 및 열하중이 가해지는 복합재료 적층판 내에 삽입된 광섬유 센서의 응력분포를 유한요소해석을 통해 알아보고, 복합재료 적층판의 적층 순서에 따른 영향과 광섬유 센서에 코팅을 하였을 경우 광섬유 센서 내의 응력분포에 미치는 영향을 알아보았다. 또, 인장실험을 통하여 적층판 내에서 발생한 균열이 광섬유 센서의 파괴에 미치는 영향을 알아보았다.
폭발적으로 증가하는 데이터와 급변하는 기술적 발전은 과거와 현재를 넘어 미래를 예견하고 대응할 수 있는 새로운 분석 패러다임을 요구한다. 지시적 분석은 목표를 설정하고 이를 달성하기 전략을 수립함으로써 분석 결과의 제시에 그치는 게 아니라 사용자에게 목표 달성을 위한 구체적 행동과 그 결과를 요구한다는 점에서 기존의 기술적 분석, 예측적 분석과 근본적인 차이점을 보여준다. 그렇지만, 아직까지 구체적인 구현 방안이 널리 연구되고 있지 않고 있다. 본 연구에서는 연구 역량 강화를 목적으로 개발되고 있는 InSciTe Advisory 사례를 통해 고려할 사항과 어떤 개발 요소들이 필요한 지를 살펴봄으로써 해당 연구 분야의 기반을 제시하고자 한다. InSciTe Advisory 시스템은 5W1H 방법론을 중심으로 연구자가 롤 모델 그룹에 도달하기 위한 전략을 수립할 수 있음을 보이며, 평가 모델을 통해 Elsevier SciVal과 비교하여 126.5%라는 비교 우위적 평가 결과를 얻었다.
최근 발발한 러시아-우크라이나 전쟁을 통해 공격용 드론의 중요성이 부각되고 있다. 공격용 드론 활용은 그간의 재래식 전쟁의 통념을 깨는 게임체인저 역할을 하고 있다. 앞으로 지능화 전장에서 공격용 군집드론은 중요한 역할을 할 것으로 보인다. 이에 본 논문은 인공지능 기술을 바탕으로 향후 공격용 군집드론의 운용 발전 방향을 분석하고자 한다. 인간에 의해 운용되는 군집드론을 완전히 자율화된 군집드론으로 운용하기 위해서는 (1) 군집드론 운용에 최적화된 AI 알고리즘 적용, (2) 탈중앙식 지휘통제 방식 개발, (3) 드론 간 임무 분석 및 할당 자동화 기술 적용, (4) 드론 통신 보안 강화 및 (5) 무인화의 윤리 기준 확정이 중요하다. 세부적으로 군집드론 간의 충돌방지 및 이동형 표적을 공격하기 위한 AI 알고리즘이 필요하다. 또한, 급변하는 전장 상황에 빠르게 대처할 수 있는 탈중앙식 지휘통제 시스템 개발과 적 공격에 의한 드론 손실 발생 시 임무를 재할당 할 수 있어야 한다. 마지막으로, 군집드론의 안전한 운용을 위한 보안기술 개발 및 무인화에 따른 윤리문제 해결을 위한 기준제정이 중요하다.
본 논문에서는 기존의 내용 전달 위주의 학습 메타버스 플랫폼이 아닌 실제 수업 활동에서 이루어지는 다양한 학습 상호작용에 기반한 가상 학습 플랫폼을 제안한다. 본 연구에서는 AI와 가상환경을 융합한 학습 환경을 제공하여 실시간 AI와 대화하며 문제를 풀어가는 방식을 활용하고 있다. 또한, 수업의 몰입도를 향상하기 위해 G-러닝 기법을 적용하였다. 본 연구를 통해 개발한 VirtualEdu 플랫폼은 자기주도적 학습, 게임을 통한 흥미 유발, 그리고 PBL 수업 방식을 조합하여 효과적인 학습 경험을 제공하고 있다. 이를 기반으로 학생들의 참여도와 학습 효과를 향상 시키는 새로운 교육 방식을 제안하고 있다. 실험으로는 50명 이상의 학습자가 실시간 화상 학습 활동 기반의 다양한 학습 활동애 대해 성능 실험을 하였고, 결과로서 안정하게 원활한 수업이 진행됨을 얻을 수 있었다.
가공 시스템의 지능화 및 자율화 추세가 확대되면서, CNC 공작기계의 자동화된 오퍼레이션을 위한 머신 텐딩 시스템 도입이 산업 현장에서 활발히 진행되고 있다. 머신 텐딩 시스템을 구축함에 있어 CNC 공작기계와 로봇 간 인터페이스 구성 및 구성한 인터페이스에 대한 작업 설계 변경은 가장 중요한 프로세스이다. 하지만 이러한 중요도에도 불구하고 머신 텐딩 시스템은 많은 설정 문제가 있다. 새로운 CNC 공작기계나 로봇을 도입할 때마다 인터페이스에 맞추어 컨트롤러를 다시 제작하거나 재구성해야 하는 어려움이 있고, 추가적으로 머신 텐딩 시스템의 복잡한 구조로 인해 현장 작업자가 해당 시스템을 변경하는 부분에도 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 이기종의 CNC 머신과 산업용 로봇 간 인터페이스를 하나의 통합 시스템으로 구성하였다. 또한 손쉽게 작업 설계 변경을 하기 위해 디지털 트윈을 구현하여 현장 작업자는 간단하게 변경을 가능하게 하였다. 이 시스템을 구현하기 위하여 이기종 CNC 공작기계에 대한 표준화된 인터페이스를 제공하는 지능형 HMI 플랫폼과 다양한 로봇을 제어할 수 있는 응용 소프트웨어 개발 플랫폼인 ROS 플랫폼의 통합 개발 환경을 구축하였다. 또한 손쉬운 작업환경을 위해 게임 엔진인 Unity3D를 사용하여 시스템 모델링 후 웹 브라우저 환경에서 머신 텐딩 원격 제어 및 실시간 모니터링 프로그램을 개발하였다.
본 논문은 물리 엔진을 사용하여 사면에서의 낙석 및 산사태가 발생되는 과정을 시뮬레이션해볼 수 있는 시스템 개발에 관하여 기술한다. 지금까지 사면과 관련된 3차원 시뮬레이션 시스템의 부재로 사면 정보에 대한 구성 부문의 입체적 해석, 안정성 평가, 낙석 및 산사태 시뮬레이션 등의 가상실험을 수행할 수 없었다. 그런 이유로 본 논문에서는 현실에서 발생되었거나 발생될 가능성이 매우 높은 낙석 및 산사태 현상을 가상실험에서 동일하거나 유사하게 발생시킬 수 있도록 해주는 시뮬레이터를 개발하였다. 시뮬레이터 개발을 위해서는 컴퓨터 게임 개발 등에서 주로 사용되고 있는 물리 엔진을 사용하며, 이를 기반으로 낙석 및 산사태가 발생되는 과정을 시뮬레이터를 통하여 보여준다. 본 시뮬레이터는 3차원 컴퓨터그래픽스 원리와 물리엔진을 기반으로 한 낙석 및 산사태가 발생되는 과정을 입체적으로 실감나게 보여줄 수 있는 시스템이다. 그러므로 본 논문의 결과는 기존에 개발된 사면 정보 데이터베이스의 입체적 활용과 가시적 서비스를 창출할 수 있기 때문에 차량 주행 안내 시스템, 지능형 도로 교통 체계 등에 활용되어 사용자 편익 도모 및 서비스의 고급화를 예상할 수 있다.
전자상거래가 활성화되면서 멀티에이전트를 비롯한 다양한 에이전트 기법을 전자상거래에 적용하여 구매자와 판매자간의 매매를 지능적으로 수행시키는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 기존의 연구들은 구매자와 판매자간의 매매 프로세스를 에이전트들이 수행하는 과정에서 에이전트의 지능적 능력이 부족하여 의사결정시 사용자의 개입을 요구하고 있다. 또한 사용자가 매매활동에서 중요하게 고려하는 항목들을 충분히 수용하지 못한 상태에서 서로 연결되는 수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하는 매매 프로세스를 위한 멀티에이전트 기반의 비즈니스 모형을 제안한다. 제안된 모형에서는 기존의 특정 항목을 중심으로 한 중개의 단점을 극복하고 사용자의 다양하고 차별적인 요구사항들을 만족시키면서 최적의 중개가 이루어지도록 하기 위하여 중개 프로세스에 CSP 기법을 적용한다. 또한 매매후보 에이전트들이 서로의 의견을 조정하면서 매매계약을 체결하기 위하여 게임이론에서의 협상모형을 응용한 에이전트들의 자동 협상 메커니즘을 제안한다. 이러한 중개 프로세스의 최적화 및 자동 협상을 위하여 제안 된 모형에서는 에이전트들이 경쟁계층, 제약만족계층, 협상계층을 통과하면서 매매계약 활동을 수행하도록 한다 이 때 에이전트 간 통신을 위하여 본 모형에서는 자체적으로 정의한 메시지 기반 통신 프로토콜을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서는 제안한 모형을 기반으로 한 응용시스템들을 구현하고 다양한 실험 및 평가를 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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