최근 영상 인식 등의 인공지능 기술 발전에 힘입어 무인기 자율화에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 전문 조종 인력 육성에 큰 비용이 들어가는 군용 무인기 분야에서 관련 연구가 늘어나고 있으며, 그중 하나가 정찰용 무인기의 자율적인 임무 수행을 위한 지능형 프레임워크 연구이다. 해당 연구에선 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크 설계의 방법론을 활용해 무인기용 지능형 프레임워크를 설계하고자 하였다. 무인기의 자율적인 임무 수행 능력을 위해선 지능형 프레임워크와 무인기 모듈의 연동이 원활하게 이루어져야 한다. 하지만 기존 서비스 로봇을 위한 지능형 프레임워크의 모델 기반 인터페이스로는 주기성 메시지 프로토콜을 사용하는 무인기에 대한 연동 제공이 어려웠다. 먼저 주기성 메시지 프로토콜에 대한 메시지 모델의 표현력이 부족했고, 다음으로 주기성 메시지 프로토콜과 지능형 프레임워크의 비동기적 데이터 교환 방식의 상호운용성이 제공되지 않는다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 메시지 주기성 서술을 위한 메시지 모델 확장 방법을 제안하여 주기성 메시지 모델에 대한 모델의 표현력을 확보하고, 확장된 모델을 이용한 주기적 및 비동기적 데이터 교환 방법을 제안하여 서로 다른 데이터 교환 방식의 상호운용성을 제공하고자 한다.
스마트 공간은 주변 환경과 상호 작용하여 인간을 지원하는 기술이며, 내장된 동적 지능형 환경을 가지고 있다. 이 논문은 스마트 공간에서 사용자 맞춤 동적 지능형 환경을 제공하는 프레임워크를 제안한다. 사용자 맞춤 지능형 서비스를 제공하는 기존 연구에서는 사용자의 관심사를 명시적으로만 분석하고, 스마트 공간을 고려하지 않았다. 암시적 관심사 분석은 명시적 관심사 분석보다 사용자에게 흥미가 있을 수 있는 서비스의 제안이 가능하지만, 분석 시 명시적 관심사 분석보다 높은 성능을 요구한다. 그리고 스마트 공간은 공간의 정보들과 상호작용하여 유용한 정보를 얻을 수 있다. 연구에서 제안된 프레임워크는 스마트 공간에 적합하도록 근접 기반 사물 소셜 네트워크를 이용한다. 또한, 암시적 관심사 분석은 사물의 소셜 미디어 정보와 공간 정보를 이용하여 스마트 공간을 위한 지능형 정보를 제공한다. 그리고 스마트 공간 특성을 고려하여 정확도를 유지하면서 성능 저하를 막는 방법을 제안한다.
재난방재시스템은 재난에 대하여 예방, 대비, 대응, 복구 단계별 활동을 지원하기 위한 정보시스템이다. 재난방재시스템은 여러 형태의 재난에 대하여 여러 수준의 다양한 정보자원을 이용해야 하고 여러 임무를 맡고 있는 다양한 인적자원과 다양한 물적 자원을 활용하여 준비하고 빠르게 대응해야 한다. 기존의 재난방재시스템은 통합적인 상황분석이 부족하고, 지역재난상황에 따라 표준행동에 의한 자동적 실시간 임무부여와 실시간 보고의 처리, 재난관리자의 경험적 지식을 활용될 수 있는 정보시스템화는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 주로 국방, 경찰, 보안 분야에 적용되어온 정보융합(Information fusion)기술과 비즈니스 룰(BRMS)의 규칙기반 지능형 기술을 활용하여 여러 수준의 다양한 정보를 종합 분석하여 통합적인 상황정보를 제공하고, 표준행동 요령과 지역 재난관리자의 지식을 활용하여 인적자원과 물적 자원에 대한 대응계획을 제시하여 대응조치를 선택할 수 있도록 하며, 현장 상황에 따른 실시간 임무 부여와 상황 보고를 처리할 수 있는 정보융합기반 지능형 재난방재 프레임워크를 제안한다. 본 연구의 프레임워크는 지역단위 재난방재에 적용을 고려하고 있으며 오픈소스 소프트웨어를 같이 활용하는 프로토타입 구현을 계획하고 있다.
자동차 내에는 그 용도에 따라 다양한 네트워크가 존재한다. 그러나 현재 제공되고 있는 차량내 네트워크 기술은 하나의 네트워크로 통합되어 운용되는 것이 아니라, 통신 속도와 비용 및 효율성 측면을 고려하여 필요에 따라 서 다르게 구성이 되어 상용화 되어 있다. 따라서 각 네트워크간의 정보 교환을 위한 차량 네트워크 통신 및 설계의 복잡성이 증대 되었고, 이에 따라 지능형 교통 시스템을 위한 이들 네트워크를 연동할 수 있는 프레임워크가 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템을 위한 이기종 차량 네트워크의 연동을 위한 프레임워크를 제안하고, 구현하였다. 제안한 프레임워크는 호환 가능한 프로토콜과 메시지변환, 송수신, 분석모듈로 구성된다. 구현결과 프레임워크는 이기종 차내 네트워크간의 정보교환이 원활함을 보여주었다.
최근 게임에서의 인공지능에 대한 관심이 높아지고 있으며 인공지능 기술을 이용하여 게임 캐릭터를 좀 더 사실적이고 현실감 있게 하는 연구가 진행되고 있다. 특히 게임에서 NPC(Non Player Character)는 게임인공지능 관련 연구 대상의 중요한 부분으로 게임을 제작하거나 플레이하는 사람들 모두의 대상이 되고 있다. 본 논문에서는 PC(Player Character)에 능동적으로 반응하는 지능형 상황인지(Context Awareness) NPC 기술에 대하여 분석하고 이의 구현을 위한 지능형 NPC 프레임워크를 제안하였다. 제안된 상황인지 NPC 지능형 프레임워크는 다양한 상황인지 지능형 에이전트 구현에 적용될 수 있으며 또한 부가적인 에이전트의 추가와 삭제가 용이하기 때문에 점진적 개발과 다양한 응용에 적응적으로 개발이 가능하다.
최근 지능형 예측감시 시스템이 등장하고 있다. 지능형 예측감시 시스템의 추론을 위해서는 현재 및 과거의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터의 분석을 통하여 곧 발생할 상황에 대한 예측을 가능하게 한다. 그러나, 이러한 과정에서 영상 객체의 개인정보를 취급하게 될 소지가 높으므로, 개인정보보호를 위해서는 보안에 대한 고려가 필수적이다. 특히, 개인의 생활패턴, 주요 이동 경로 등에 대한 정보가 해킹을 통하여 공개적으로 노출된다면 프라이버시 측면에서 문제가 될 것이다. 기존의 영상감시 프레임워크는 개인정보보호 측면에서 한계점이 있으며, 특히 개인정보보호에 취약한 측면이 있다. 본 논문에서는 개인정보보호를 고려한 지능형 예측감시 시스템을 위한 보안 프레임워크를 제안하였다. 제안한 방법에서는 단말, 전송, 감시, 모니터링 계층으로 구분하여 단위별 세부 구성요소를 명시하였으며, 특히 객체 단위별 세부 접근제어와 비식별화를 지원하여 영상감시 과정에서의 능동형 개인정보보호가 가능하다. 또한, 데이터 전송시 보안 기능과 RBAC 제공을 통한 접근제어의 장점을 갖는다.
오늘날 지능형 로봇은 국, 내외로 많은 관심을 받고 있는 분야이다. 지능형 로봇이란 외부환경을 인식하고 스스로 판단하여 자율적으로 동작을 하는 로봇을 의미한다. 이에 대한 연구 개발이 활성화 됨에 따라 로봇 소프트웨어 개발을 효과적으로 지원하기위한 로봇 소프트웨어 플랫폼에 대한 연구가 활발해지고 있다. 시시각각 변화하는 환경에서 민감하게 반응하기 위해서는 시각센서를 이용하여야 하고, 자신의 행위를 적절히 대응시키기 위해서는 주변 상황과 알맞은 행동을 추론하고 학습해야 한다. 본 연구에서는 인공지능 규칙처리 추론엔진을 토대로 한 NEO 시스템에 영상 처리 시스템을 올려 지능형 로봇을 제어하는 루틴을 추가한 VisionNEO를 개발하였다. 그리하여 주변 환경을 이해하고 알맞은 행동을 추론, 학습해 지식을 축적하는 지능형 로봇 비전 프레임워크를 제안한다.
최근 악성코드의 수가 급격하게 증가하고 있으며 단순히 악성 행위를 하는 것 뿐 아니라 안티디버깅과 같은 다양한 분석 방지 기능을 탑재하여 악성코드의 분석을 어렵게 한다. 역공학 방지 기법이 적용된 지능형 악성코드를 기존 분석 도구를 사용하여 분석하면 악성행위를 하지 않거나 임의로 자기 자신을 종료시키는 방식으로 분석이 용이하지 않다. 이러한 지능형 악성코드들은 분석하기 어려울 뿐만아니라 기존 백신의 탐지 기능에 전혀 제약을 받지 않는다. 본 논문은 이와 같은 최신 지능형 악성코드에 보다 빠르게 대처하기 위해 역공학 방지 기법이 적용된 악성코드들이 메모리상에서 종료되지 않고 정상 동작하여 악성행위를 자동으로 파악할 수 있는 동적 코드 계측 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크를 개념 검증하기 위해 프로토타입을 설계 및 구현하고, 실험을 통해 그 유효성을 확인한다.
지리적으로 분산되어 있는 지식 노동자들 간에 실재감 있는 공동작업 환경 제공을 위하여, 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 응용한 다양한 시도가 이루어지고 있다. 특히 기존의 문제점으로 지적되어왔던 디스플레이 해상도의 한계, 공동 문서 작업의 불편함, 협업 환경 조작의 어려움과 같은 문제점을 해결하고자, 프레임워크 관점에서의 접근방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 협업 공간에 주어진 각종 장치 및 네트워크 상태에 적응적으로 기능별 서비스 요소들을 통합하여 협업 환경에서 요구하는 다양한 협업기능들을 만족하도록 유연성 있게 조정할 수 있는 하드웨어/소프트웨어/네트워킹에 걸친 지능형 협업 환경 프레임워크를 설계하고자 한다. 제안하는 프레임워크에 기초하여 초고해상도 디스플레이를 중심으로 네트워킹을 통한 미디어/데이타 공유, 포인팅/트래킹을 활용한 디스플레이 상호작용을 지원하는 협업 환경을 개발한다. 또한 실현 가능성을 검증하기 위해 구축된 협업 노드의 시연 과정을 소개한다.
본 논문에서는 실감형 Networked Virtual Environment (NVE)의 사실성 증진을 위한 Non Player Character (NPC)의 지능적 제어 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 반응의 다양성, 실시간성 그리고 NPC의 능동성면에서 기존 게임에서 사용되는 NPC 구현 기법과 차이가 있다. 기존 NPC 제어구조의 경우, 휴먼 사용자의 행동에 따른 NPC의 반응이 일정 스크립트나 규칙에 따르기 때문에 정형적이며, 또한 NPC의 반응시간에 대한 실시간성을 고려하지 않고 있다. 또한 NPC는 휴먼 사용자의 액션에 반응하는 종속적이고 수동적인 역할만을 담당한다. 제안하는 프레임워크에서는 NPC는 각자의 취향을 가지고 있어 다양한 반응과 행동양식을 보일 수 있으며, NPC의 행동 결정 시간에 어느 정도 실시간성을 부여할 수 있으며, 또한 NPC의 역할이 수동적 형태에서 벗어나 능동적으로 계획하여 행동을 실행할 수 있다. 프레임워크의 구현을 위해 SWI-Prolog의 Rule based 추론엔진과 유전자 알고리즘을 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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