지능형 교통 시스템(ITS. Intelligent Transportation System)은 도로, 차량, 신호시스템 등 기본 교통체계의 구성요소에 첨단 정보통신 기술을 접목함으로써 교통시설의 기반구조에 대해 지능화와 첨단화를 꾀하고자 하는 차세대 교통체계로 우리 나라가 처한 교통 환경의 실태와 기존 교통체계의 문제점을 고려할 때 당면한 교통 문제를 해결해 줄 수 있는 유력한 방안으로 여겨진다. ITS는 운전자 혹은 도로 교통 시스템에 각종 응용 서비스를 제공하게 되는데 이를 위해서는 도로변에 위치하는 기지국 등의 ITS 기반 요소들과 도로를 운행 중인 차량간의 빠르고 정확한 정보교환이 가능해야 한다. 정보교환을 위한 통신 기술 중 하나인 DSRC(Dedicated Short Range Communication)는 저출력의 양방향 통신 특성을 갖고 ITS가 제공하는 대부분의 서비스에 다양하게 적용될 수 있으므로 효과적인 ITS의 구축과 빠른 확산을 위해 필수적인 기술로 간주되고 있다. 본 논문에서는 이러한 DSRC를 기반으로 하는 ITS통신망의 구조 정립에 대해 논하고 있다. 효과적인 ITS 서비스를 위해서는 물리적 통신망은 물론 통신망을 구성하고 있는 각 요소들과 관련되어있는 정보시스템들이 동시에 연구되어야 하므로 ISCNA(Information Systems and Communication Networks Architecture) 준거모형에 의한 접근을 하였다. 세부적인 측면으로는 서버 시스템의 구조, 서버와 서버간, 서버와 노변 기지국, 노변 기지국과 차량 단말 간의 통신망 구조 정립에 대해 살펴보았다.
고령화 사회로 진입하고 있는 지금, 시니어 세대에게는 새로운 디바이스나 IoT기술에 대한 사용자 접점은 매우 불편하다. 이를 개선하기 위하여 우리는 AI 기술 기반 지능형 시니어 도우미 음성인식 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 Cloud platform기반 API를 구현하여 머신러닝 처리 활용을 위한 데이터를 축적하며, 치매진단, 치매예방활동을 위한 콘텐츠를 제공하며,시니어 세대를 위한 챗봇 콘텐츠를 제공한다. 우리가 제안한 개념모델을 이용한 서비스를 API로 제공함으로서 시니어 세대에 대한 IoT기반 등 새로운 디바이스의 접근성 및 편리성을 증대하는 계기가 될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 지능형 의료 정보 제공을 위한 멀티 에이전트 시스템인 MAMI(Multi-Agent system for Medical Image)의 에이전트 플랫폼의 설계 및 구현에 대해 기술한다. MAMI는 여러 의료 정보 중 의료 영상을 위한 멀티 에이전트 시스템이다. MAMI의 가장 중요한 구성 요소는 에이전트 플랫폼이고, 각 에이전트들이 동작할 수 있는 물리적 기반을 제공해 준다. MAMI는 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 관리 모델을 따르고 있다. MAM는 FIPA(Foundation for Intelligent Physical Agent)가 제안하는 관리 모델을 따르고 있다. MAMI에서는 COM(Common Object Model)과 XML(eXtensible Markup Language)로 인코딩된 ACL(Agent Communication Language)을 메시지 교환에 이용하고 있다. 의료 인력을 하나의 에이전트로 개념화하여 시스템에 연결함으로써 소프트웨어 에이전트와 휴먼 에이전트가 지식을 공유하기에 적합한 물리적 기반을 제공해 주며 지능형 의료 정보 서비스를 용이하게 해준다.
본 연구에서는 메신저 플랫폼 상에서 위치정보 서비스를 제공하는 대화형 인공지능 챗봇(Chatbot)을 제안한다.별도의 애플리케이션에 들어가서 위치정보 서비스를 제공받던 기존 방식과는 달리 본 연구에서 제안하는 챗봇은 메시지 앱 내에서 대화형 방식으로 사용자에게 위치정보 서비스를 제공한다. 제안 챗봇은 Amazon Web Services 서버, Dialogflow API, ODSay API, 공공데이터 포탈 API 등을 통하여 구현되었다.
본 논문은 스마트 홈 내에서 소비되는 에너지를 보다 효율적으로 관리하고 사용자에게 최적화된 에너지 사용방법을 제공하기 위한 WoO 기반의 효율적인 홈 에너지 관리 시스템 구조를 제안한다. 스마트 홈 주변 다양한 디바이스와 상황 정보를 오브젝트화하며, 홈 내의 에너지 소비 상황 및 환경정보를 모니터링 하여 에너지 흐름과 사용자의 사용 패턴 정보를 웹 서비스 형태로 제공하기 위한 시스템 구조와 기능을 제안한다. 본 논문은 사용자 프로파일 및 다양한 환경 정보를 기반으로 시맨틱 온톨로지를 이용한 사용자 정책 기반의 에너지 관리를 제공한다. 또한 본 논문의 에너지 관리 최적화 알고리즘을 통하여 시시각각 변하는 다양한 콘텍스트 정보에 따라 홈 에너지 흐름을 효율적으로 관리하고 낭비되는 에너지를 최소화 하여 사용자 중심의 에너지 관리 서비스를 제공할 수 있다.
본 논문에서는 웹사이트에 접근하는 사용자 접근 패턴을 학습하여 정보 제공이 보다 용이한 구조로 자동 개선시켜 나가는 적응형 웹사이트를 구축하고자 한다. 즉, 기존 웹사이트의 구조를 가늠한 한 파괴하지 않는 범위 내에서 김 사이트를 변경하고자 관련성은 높으나 접근 경로가 긴 문서들의 클러스터를 찾아내고, 이들에 대한 별도의 색인 페이지를 생성하여 웹사이트 내에 위치시킨다. 이를 위하여, 먼저 대용량의 웹 서버 로그 데이터들을 대상으로 순차 패턴 탐색 방법인 AprioriAll 알고리즘을 적용함으로써 웹문서간의 충분한 연관성 지지도를 갖는 사용자 순차 접근 패턴을 분석해낸다. 사용자 순차 접근 패턴 분석을 통해 관련성 있는 문서들의 집합을 알아낸 후, 웹사이트의 하이퍼 링크 구조 정보를 고려하여 접근 경로가 긴 문서들만을 골라 웹 문서 클러스터를 생성시킨다. 이러한 웹문서 클러스터들에 대한 색인 페이지를 추가 생성하여 제공함으로써 사용자들의 보다 효과적인 정보 접근을 지원한 수 있는 웹사이트로의 변경이 가능하다.
사용자 성향을 학습하는 기존의 지능형 에이전트는 사용자의 정보가 일정 수준 이상으로 축적되어 있거나 충분한 훈련 시간을 통하여 사용자의 성향을 학습하였다. 이러한 지능형 에이전트를 유비쿼터스 환경에 적용하였을 때, 사용자는 지능형에이전트가 학습까지의 시간을 기다려아 하며, 필요한 서비스를 적절히 지원받지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 사용자들이 가지고 있는 자원을 공유함으로써 사용자의 성향을 실시간으로 학습할 수 있는 지능형 P2P 모바일 에이전트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 평가를 위해 4개의 장소에서 사용자들의 컨텍스트를 공유시키고, 유가한 사용자들을 피어그룹으로 설정하였다. 그리고 이 피어 그룹에서 상관계수가 가장 놀은 사용자의 서비스를 제공한 결과, $80\%$이상의 서비스 만족도를 보였다.
지능형 교통시스템(ITS: Intelligent Transport Systems)의 부체계인 첨단화물운송시스템(CVOs: Commercial Vehicle Operations)은 교통혼잡 완화와 물류비 목적으로 종합물류정보전산망 사업에서도 추진되어 왔다. ITS 기본계획에서 정의한 화물 및 화물차량관리시스템과 위험물 차량관리시스템의 세부서비스는 '97년말 종합물류정보전산망 상세설계와 첨단화물운송시스템 기본설계 과정에서 새롭게 정립, 제시되었다. 본 고에서는 첨단화물운송시스템의 서비스와 소요기술 개발현황을 기존의 지능형 교통시스템과 종합물류정보망의 추진계획, 업계의 관련자료를 바탕으로 비교적 상세하게 검토하고, 현재까지 공공과 민간에서 개발, 적용되고 있는 시범서비스 차원의 첨단화물운송시스템의 소요기술 적용사례와 효과를 분석하고자 하였다. 본 고에서 첨단화물운송시스템의 적용사례로서 해양수산부를 중심으로 현재 구축 운영중인 컨테이너터미널 전자문서교환(EDI: Electronic Data Interchange) 및 GATE 자동화시스템과 '97년 7월부터 본격 가동에 들어간 현대물류 택배종합전산시스템(HYDEX)의 정보서비스와 관련한 요소기술과 함께 그 효과를 살펴보고, '96년 12월부터 시범서비스를 제공중인 한국통신의 화물운송정보시스템의 적용효과를 분석하였다.
현재 정보통신 기술의 발달에 상응하여 지능형 교통 시스템(ITS)은 네트워크 기반으로 실시간 교통 정보를 제공하기 위해 CCTV, GPS, VDS, 루프 검지기, 영상 검지기 등과 같은 다양한 방법으로 교통 정보 수집이 이루어지고 있다. 또한 정확한 정보 제공을 위해 정보의 수집 및 가공에 대한 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 텔레매틱스 기반의 효율적인 교통정보 수집을 위해 RFID 태그 정보를 이용하여 교통정보를 수집하여 보다 정확한 실시간 차량 정보를 제공하는 교통정보 수집 시스템에 관한 연구를 기술하고자 한다.
지능형 교수 시스템은 컴퓨터 보조 학습의 한계를 극복하고자 인공지능 기법을 도입하여 학습자의 현재 상황에 동적으로 융통성 있는 교육 여건을 지원하는 시스템이다. 그러나 기존의 지능형 교수 시스템들은 학습 성취도 향상에 중요 변인인 학습자의 특성, 학습자 수준 등을 고려하지 않고, 획일화 된 학습 내용들을 제공하고 있다. 이로 인해 효과적인 학습에 어려움이 있으며, 학습자의 학습 목표에 맞는 코스 스케줄링이 적응력 있게 동적으로 제공되지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 학습자의 특성과 학습자의 수준에 맞는 학습 내용 및 동적 학습 코스 제공을 위한 ITS 기반의 적응형 학습 추천 시스템을 제안한다. 성공적인 학습을 우한 중요 변인인 학습자의 특성 파악을 위해 자가 진단 테스트 모듈을 적용하였다. 그리고 학습자의 수준 파악을 위해 기존 단답식 위주의 단순 평가가 아닌 문항반응이론에 근거하여 학습 요소별 학습자의 객관성 있는 수준을 파악을 위해 학습 평가 모듈을 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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