Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04c
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pp.103-105
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2003
본 논문에서는 자율 비행 무인 헬리콥터를 위한 코바 기반의 계층화 구조를 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터의 추상화 및 기능에 따라 하드웨어 계층, 실행 계층, 논리적 추상화 계층 및 서비스 에이전트 계층으로 구성하고 각 계층의 역할을 정의한다. 또한, 코바를 이용하여 상위의 추상화된 계층을 객체화시킴으로써, 소프트웨어의 재사용성과 유연성을 높일 수 있는 구조에 대해서 서술한다.
States explosion due to composition of spaces of data, temporal, and locational values is one of the well-known critical problems which cause difficulty in understanding and analysing real-time systems specified with state-based formal methods. In order to overcome this problem, this paper presents an abstraction method for state minimization based on an abstraction in system specification and an abstraction in system execution. The first is named the syntactic in system specification and an abstraction in system execution. The first is named the syntactic abstraction, through which the patterns of the unconditionally internalized computation and the repetition and selection structures are abstracted. The latter is named the semantic abstraction, through which the patterns of the execution space represented with data. Through the abstractions, the components of a system in specification and execution model is hierarchically organized. The system can be analyzed briefly in the upper level in an skeleton manner with low complexity. The system, however, can be abstraction method for the state minimization and the decrease in analysis complexity through the abstraction with examples.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.04b
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pp.430-432
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2002
상태 기반 정형 기법이 가진 문제점 중 하나인 상태 폭발 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 명세 모델과 실행 모델을 정의하고 각 모델에 적용되는 추상화를 정의한다. 명세 모델은 구문을 바탕으로만 추상화로 비논리 내부연산 추상화와 구조 추상화를, 실행 모델은 시간, 자료, 위치가 가진 의미를 통해 추상화하는 시간, 자료, 위치 공간 추상화를 수행한다. 예제에 추상화를 적용하여 상태 감소와, 계층성 생성, 복잡도 감소의 과정을 보인다.
In dialogues, speakers' intentions can be represented by sets of an emotion, a speech act, and a predicator. Therefore, dialogue systems should capture and process these implied characteristics of utterances. Many previous studies have considered such determination as independent classification problems, but others have showed them to be associated with each other. In this paper, we propose an integrated model that simultaneously determines emotions, speech acts, and predicators using a convolution neural network. The proposed model consists of a particular abstraction layer, mutually independent informations of these characteristics are abstracted. In the shared abstraction layer, combinations of the independent information is abstracted. During training, errors of emotions, errors of speech acts, and errors of predicators are partially back-propagated through the layers. In the experiments, the proposed integrated model showed better performances (2%p in emotion determination, 11%p in speech act determination, and 3%p in predicator determination) than independent determination models.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.05b
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pp.975-978
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2003
엔진을 도입하여 개발할 경우 단지 하부 구조를 구현하지 않았을 뿐, 엔진 내용을 이해할 정도의 수준이 되어야 한다는 것이다. 그러므로 게임 업계에서는 양질의 게임을 개발하기 위해서 여전히 고급 프로그래머를 필요로 하고 있으며, 이러한 부분은 여전히 개발비 상승에 영향을 미치고 있다. 그러므로 프로그램을 이해하는 기획자 수준에서도 게임을 개발할 수 있는 좀 더 상위 개념의 개발 방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스크립트를 이용하여 게임게임 전체 관리 부분, 모델의 AI부분 카메라 조작 부분으로 게임을 구성할 수 있도록 하였다. 그리고 스크립트 언어는 2 계층의 구조를 갖고 있으며, 하부 계층은 직접적으로 엔진을 제어하게 되어있다. 그러나 스크립트의 목표는 직접적인 엔진 제어를 줄이는 추상화작업을 목표로 하기 때문에 이를 추상화한 상부계층의 스처립트 언어를 설계하여 하부계층의 엔진제어 모듈로 변환하도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 게임엔진을 직접적으로 모델링 하지 않고 개발하기 위한 추상화된 상위 단계의 스크립트 언어를 이용하여 기획단계예서 게임을 구성해 볼 수 있으며, 직접적으로 하부구조의 엔진 구현 및 엔진의 내용을 잘 이해할 정도의 수준이 아니더라도 스크립트언어를 이용하여 게임을 개발할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.272-274
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2000
본 논문에서는 자율 주행 로봇을 위한 계층화된 소프트웨어 구조 제안한다. 제안된 소프트웨어 구조에서는 데이터 종류를 추상화 단계에 따라 수치형 데이터, 명제형 데이터, 사실형 데이터로 분류했다. 그리고, 사용하는 데이터의 종류에 따라 계층을 분류해서, 실행 계층, 제어 계층, 추론 계층을 구성하고 각 계층의 기능을 정의했다. 또한 각 계층별 데이터 특성에 따른 고유의 데이터 처리 방법을 적용하였으며, 처리 결과에 대한 계층간 연동 구조에 대해서도 제안한다. 이러한 계층의 명확한 구분을 통하여 실시간 문제이면서도 복잡한 자료 처리 구조를 가지는 자율 주행 로봇의 소프트웨어 구조를 체계화하였고, 각 계층별 소프트웨어를 콤포넌화하여 재 사용성을 높이게 되었다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.3
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pp.87-96
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2006
Most conventional database systems support specific queries that are concerned only with data that match a query qualification precisely. A cooperative query answering supports query analysis, query relaxation and provides approximate answers as well as exact answers. The key problem in the cooperative answering is how to provide an approximate functionality for alphanumeric as well as categorical queries. In this paper, we propose a metricized knowledge abstraction hierarchy that supports multi-level data abstraction hierarchy and distance metric among data values. In order to facilitate the query relaxation, a knowledge representation framework has been adopted, which accommodates semantic relationships or distance metrics to represent similarities among data values. The numeric domains also compatibly incorporated in the knowledge abstraction hierarchy by calculating the distance between target record and neighbor records.
정보통신부에서는 기술 혁신을 통해 로봇 시스템 보급과 실용화를 앞당기기 위하여 URC 로봇 프로젝트를 진행하고 있다. 본고에서는 URC 로봇의 응용 소프트웨어를 위한 표준 시스템 소프트웨어 구조로 개발 중인 RSCA를 소개한다. RSCA는 로봇 응용 소프트웨어에게 표준화된 운영 환경을 제공하고, 이들의 개발을 용이하게 하는 프레임워크도 제공한다. 구체적으로 RSCA의 운영 환경은 실시간 운영체제, 분산 미들웨어, 배치 미들웨어의 3 계층으로 정의된 구조를 갖는다. 여기서 실시간 운영체제는 다양한 하드웨어 디바이스 위에서 로봇 응용을 신뢰성 있고 안정적으로 처리하는 동시에 탄력적이고 유연성 있게 구동하기 위하여 필요한 기본적인 추상화 계층을 제공한다. 분산 미들웨어는 URC 로봇의 분산 노드들의 다양한 이기종성을 숨기고 분산 응용의 부분들이 유연하게 상호 작용할 수 있도록 분산성을 감추는 추상화 계층을 제공한다. 마지막으로 배치 미들웨어는 로봇 응용의 재구성성을 지원하며 분산 컴포넌트 기반 응용 프로그램의 배치를 지원한다. 이는 응용의 다운로드와 설치 및 제거, 응용의 생성과 소멸, 시작과 정지를 포괄하는 응용 컴포넌트들의 재구성 과정을 지원하는 계층이다. 현재 RSCA 표준과 구조를 만족시키는 프로토타입이 구현되었으며, URC 로봇에 적용 중이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.05a
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pp.96-99
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2021
NVRAM(Non-volatile RAM)이란 전원을 공급하지 않아도 데이터를 유지할 수 있는 RAM 이다. 비휘발성 메모리이기 때문에 Flash 와 동일한 기능을 제공할 수 있다. 또한 Flash 에 비해 저전력으로 동작하고, 읽고 쓰는 동작도 더 빠르며 내구성까지 뛰어나다. 즉, NVRAM 은 리소스가 제한적인 사물인터넷(IoT) 장치에서 Flash 를 대신하여 전력소모 및 지연시간 측면에서 효과적으로 사용될 수 있는 메모리이다. IoT 장치는 일반적으로 배터리와 같은 독립전원 장치로 작동하거나, 최근에는 에너지 하베스터를 활용한 간헐적 컴퓨팅 방식도 활용되고 있다. 간헐적 컴퓨팅 방식에서는 전원이 꺼졌을 때도 프로그램의 상태를 유지하기 위해 비휘발성 메모리에 백업동작이 필수적이다. 그러므로 백업을 위한 메모리를 Flash 가 아닌 NVRAM 으로 대체하게 되면 효율적이고, 상대적으로 백업 및 복구에 의한 비휘발성 메모리에 접근이 많은 간헐적 컴퓨팅에서는 더 큰 효율을 볼 수 있다. 하지만 현재 NVRAM 이 내장된 개발보드가 제한적이고, NVRAM 을 외부 모듈로서 사용하기 위해 SPI 또는 I2C 통신을 사용해야 한다. 그 외에도 동시에 공유 메모리에 접근하는 등의 문제를 막아야 한다. 이러한 문제를 막고, NVRAM 을 편리하게 사용할 수 있도록 추상화 계층을 만들어 NVRAM 테스팅 환경을 제공하여 해당 분야의 연구개발을 가속화할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 NVRAM 의 한 종류인 FRAM 을 사용하여 추상화 계층을 구현하였다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2000.04a
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pp.45-50
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2000
실시간 시뮬레이션은 제약조건이 있는 시뮬레이션의 대표적인 경우로, 반드시 주어진 시간안에 최상의 시뮬레이션 결과를 생성해내야 한다. 본 논문에서는 시간제약과 같은 시스템에 주어진 제약조건을 모델링 및 시뮬레이션하기 위한 방법론을 제시한다. 시스템의 모델링 과정에서는 계층적 방법론에 기초하여 다중 추상화(multi-resolution)를 제공하는 모델을 만든다. 또한 제약조건이 있는 시뮬레이션을 위해서는 구축된 모델의 추상화수준을 조절한다. 즉, 1) 구축된 모델을 추상화 수준에 따라 정리하여 AT(Abstraction Tree)를 생성한 후 2) 주어진 제약조건을 integer programming 기법을 이용하여 정형화하고, 3) 제약조건을 만족시키는 최상의 추상화 수준을 AT상에서 결정한다. 결정된 추상화 수준에 따라 시뮬레이션에 필요한 모델을 동적으로 재구성하여 임의의 제약조건이 있는 시뮬레이션을 효과적으로 수행함으로써, 모델의 재사용 및 경제성을 증진시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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