하이퍼미디어 시스템은 멀티미디어 정보를 검색하고 제시하기 위하여 링크를 이용한 브라우징과 탐색항해 도구를 이용한다. 본 연구에서 설계·구현한 시스템은 보다 효율적인 탐색항해를 지원하기 위하여 계층적 그룹과 지역 맵 도구를 제공한다. 특히, 클러스터링 기법을 적용하여 클러스터 트리를 형성하고 이를 이용하여 항해시 필요한 지식을 제공하는 방법을 제 안하고 있다. 또한 탐색 과 브라우징 기능을 통합함으로써 하이퍼미디어 시스템의 정보검색기능과 사용자 인터페이스를 높이도록 설계하였다. 본 하이퍼미디어시스템을 백과사전, 참고문헌정보, 전자사전, 전자책등의 분야에 적용할 수 있다.
스트림 서비스 환경에서는 지속적으로 입력되는 막대한 양의 데이터에 대해 원하는 조건을 탐색하는 실시간 질의처리가 요구된다. 기존의 R-tee기반 질의처리 기술은 각 이벤트에 대해 트리 전체에 대해 동일한 탐색과정을 반복해야 하므로 이를 효율적으로 감당할 수 없었다. 한편 센서 측정값을 비롯한 대부분의 스트림 데이터는 매우 높은 지역성을 가지며 이를 활용하여 탐색 공간을 크게 줄일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 스트림 데이터의 지역성을 활용하여 스트림 환경에 적합한 질의처리 기법을 제안하였다. 또한 이 프레임웍을 활용하여 스트림 환경에서 어플리케이션이 요구하는 다양한 질의처리 서비스를 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구에서 구현한 프로토타입 시스템을 스트림 환경에 적용해 얻은 실험 결과를 통해, 스트림 환경에서 기존질의처리 기법보다 더 적합하고 효율이 크게 개선됨을 확인할 수 있었다.
대규모 환경의 고성능 그리드 구현을 위해서는 기존 그리드 자원 스케줄링 파라다임이 갖 성능 확장성 측면의 제한성을 극복할 수 있는 새로운 자원 스케줄링 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 자원 스케줄링 성능 최적화를 목표로 자원인자 그래프(Resource Parameter Graph), 자원인자 인덱스 트리(Resource Parameter Index Tree), 그리고 정적 자원 정보 리포지터리로 구성되는 자원인자 스케줄링 프레임워크를 제안한다. 자원인자 그래프는 자원간의 관계 및 자원의 계층적 구성을 나타낼 수 있는 자원표현기법이며 이러한 표현을 기술하기 위한 XML 기반 자원정보 및 자원요청 기술 스키마를 설계하였다. 또한 자원인자 인덱스 트리는 자원 스케줄링의 자원탐색 및 자원할당, 상태정보 공지 등의 알고리즘의 효율적인 지원을 위한 메모리 기반 인덱스의 데이터 구조이다. 본 논문에서는 이러한 자원인자 스케줄링 프레임워크의 구성 내용에 대하여 기술한다.
1997년 IBM의 딥블루가 세계 체스 챔피언인 카스파로프를 이기고, 최근 구글의 알파고가 중국의 커제에게 완승을 거두면서 딥러닝에 대한 관심이 급증하였다. 본 논문은 딥러닝에 기반을 둔 인고지능 체스엔진인 딥퍼플(DeepPurple) 개발에 대해 기술한다. 딥퍼플 체스엔진은 크게 몬테카를로 트리탐색과 컨볼루션 신경망으로 구현된 정책망 및 가치망으로 구성되어 있다. 딥러닝을 통해 구축된 정책망을 통해 다음 수를 예측하고, 가치망을 통해 주어진 상황에서의 판세를 계산한 후, 몬테카를로 트리탐색을 통해 가장 유리한 수를 선택하는 것이 기본 원리이다. 학습 결과, 정책망의 경우 정확도 43%, 손실함수 비용 1,9로 나타났으며, 가치망의 경우 정확도 50%, 손실함수 비용 1점대에서 진동하는 것으로 나타났다.
최근 게임분야에서 수준 높은 인공지능 에이전트의 구현은 많은 주목을 받고 있다. 그 중 Monte-Carlo Tree Search(MCTS)는 완전 정보를 가진 게임에서 무작위 탐색을 통해 최적의 해를 구할 수 있는 알고리즘으로, 수식으로 표현되지 않는 경우에 근사치를 계산하는 용도로 적합하다. 하스스톤과 같은 Trading Card Game(TCG) 장르의 게임은 상대방의 카드와 플레이를 예측할 수 없기 때문에 불완전 정보를 가지고 있다. 본 논문에서는 불완전 정보 카드 게임에서 인공지능 에이전트를 생성하기 위해 MCTS 알고리즘을 응용하는 방법을 제안하고, 현재 서비스되는 하스스톤 게임에 적용하여 봄으로써 MCTS 알고리즘의 실용성을 검증한다.
협동 디지털참고서비스의 이용자 정보요구를 파악하기 위하여, 국립중앙도서관의 '사서에게 물어보세요'에 2014년 전반기에 실제로 접수된 질문엔트리(N=661)를 대상으로, 질문의 수와 본질, 주제, 정보요구 발생정황, 이용자가 원하는 최종산물, 사서의 활동, 답변에 사용된 정보원 등을 분석하였다. 엔트리에 포함된 평균 질문 수는 1.17건이며 순수참고질문은 77.82%로 나타났다. 주제별로는 총류가 45.68%를 차지하고, 요구정황은 부과된 질문이 주를 이루었으며(84.17%), 이용자가 원하는 최종산물은 서지에(60.48%) 집중되었다. 사서의 활동은 문헌탐색(37.67%), 연구조사(19.67%), 사실탐색(18.67%) 순서이다. 답변제공에 사용된 정보원은 이차자료가 지배적이었으며(73.62%), 각종 웹사이트도 14.75%를 차지하고 있다. 부문별 세부항목별 내용을 분석하였으며, 결과에 기초하여 디지털참고서비스 진흥을 위한 도서관계의 노력을 제언하였다.
컴퓨팅 장비가 네트워크에 수용되었을 때 이들이 가지는 서비스의 탐색과 위치 정보를 제공하는 프로토콜인 IETF의 SLP의 기능을 광역화하고, 이동통신을 위한 유무선 네트워크를 수용하며, WIF에서 추진하는 서비스의 분산화 경향을 지원할 수 있도록 개선하기 위하여 Liaison Agent와 Forwarding Agent를 추가하고 이들 사이의 정보 교환을 위한 LAAdvert 메시지를 정의한다. LA 엔티티는 광역망에 존재하는 서비스의 위치를 확인해주며, FA 엔티티는 서비스 정보를 전달해주는 역할을 담당한다. 나머지 메시지 즉, SrvRqst, SrvRply, AttrRqst, AttrRply, DAAdvert, SrvReg, SrvAck, SrvDeReg의 사용은 동일하며 하며, 광역 서비스 망에서도 동일한 방식으로 활용한다. 개선된 프로토콜의 동작을 페트리넷으로 모델링하고, 페트리넷의 실행을 통하여 데드락과 라이브락의 문제가 없음을 확인한다.
도로면 크랙실링 공법은 예방적 차원에서 도로면에 발생된 크랙을 초기에 효과적으로 보수할 수 있는 공법으로 국내외에 서는 1990년대 초반부터 기존 도로면 크랙실링 작업의 생산성, 안전성 및 품질의 균일성 확보를 목적으로 크랙실링 자동화 장비의 개발을 위한 지속적인 연구개발 노력을 수행해 왔다. 도로면 크랙실링 자동화 장비를 개발함에 있어 특히 경로계획은 주어진 작업 영역 내에서 개발 장비로 하여금 실링될 크랙 네트워크를 시간 효과적으로 횡단할 수 있도록 하는 운항 정보를 제공하게 되므로 이는 개발 장비의 성능을 결정 짖는 매우 중요한 연구주제라 할 수 있다. 본 연구의 목적은 작업 영역 내 경로계획 데이터의 효과적인 모델링을 통해 크랙실링 자동화 장비의 최적 경로계획 알고리즘을 개발하는 것으로써, 경로 집합전체를 완전 탐색하는 2단계 트리 알고리즘과 크랙의 순열만을 탐색하는 1단계 트리 알고리즘을 개발하였으며, 알고리즘의 성능 측정 및 분석을 통해 최적 경로계획 알고리즘의 적용 범위와 그에 따른 성능 향상 정도를 평가하였다. 이 연구의 결과는 도로면 크랙실링 자동화 장비의 생산성 향상에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 의사결정 트리 기반 인공지능 융합교육프로그램을 개발하고 이를 적용함으로써 교육적 효과를 탐색하는 것이다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 준비, 개발, 개선의 3단계 절차를 통해 연구를 수행하였으며 개발된 인공지능 융합 교육 프로그램은 창의적 문제 해결 과정의 '문제의 이해', '아이디어 탐색 및 개발', '실현', '평가'의 4단계로 구성되었다. 특히 이 교육프로그램은 프로그래밍을 포함하지 않는 언플러그드 활동으로서, 프로그래밍을 포함하여 인공지능 기술을 수업시간에 다루는 교과인 초등 실과, 주니어 공학교육의 일환인 기술·가정, 정보 이외의 교과에서도 인공지능 융합교육을 실행할 수 있다는 점에서 주목할 만하다. 즉, 특정 교과가 아닌 대부분의 교과에서 인공지능 기술을 융합하여 교육할 수 있다는 것을 보여주는 것으로서 교과 내용에 다수 포함되고 있는 분류 개념을 교육할 때 인공지능 기술의 개념과 원리를 활용할 수 있는 현장 적용 가능성을 확인했다는데 큰 의의를 가진다.
무인 비행체의 활용범위가 확대됨에 따라 관련 기술의 발전과 기술 수요도 증가하는 추세이다. 무인 비행체의 운영빈도가 늘어나고 운영의 편리성이 강조됨에 따라 관련 자율비행 기술도 중요성이 주목받고 있다. 무인 비행체의 자율 비행에 있어 목적지에 도달하는 경로계획을 세우는 일은 유도제어에서 중요하며 무인화의 효과를 극대화하기 위해서는 경로계획 역시 자동으로 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 무인 비행체의 자율운영 효과를 높이기 위해서 급속탐색랜덤트리기법으로 생성된 경로를 무인기의 특성에 맞게 최적화하는 기법에 관한 연구를 수행하였다. 최적 거리, 최단 시간, 임무점 통과 등의 지표를 달성하기 위해 경로계획을 무인 비행체의 임무 목표와 동적 특성을 고려하여 최적화하였다. 제안한 기법은 장애물 상황에 대한 성능검증을 통해 무인 비행체 경로계획 생성에 적용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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