국내외 문헌을 조사해 볼때, 최적의 퍼지 함축을 선택하는 것이 퍼지 추론 및 퍼지 추론의 모든 응용 분야에서 근본적인 문제임을 알 수 있다. 그러나 많은 연구가들의 계속적인 연구에도 불구하고 개인적인 평가 기준과 사용되는 응용 모델에 따라 각기 다른 성능 평가가 이루어졌으므로 퍼지 함축의 선택 문제는 아직까지도 논란의 대상이 되고 있다. 최근 학습이론의 도입으로 퍼지 추론을 상당한 효과를 보았으나 퍼지 함축의 선택 문제와 관련된 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 퍼지 추론에 적용했을 때의 퍼지 함축의 선택 문제를 고찰, 분석한다. 즉 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 소속 함수를 조정함으로써 퍼지 추론 기관의 성능 향상뿐 아니라 폭 넓은 퍼지 함축의 선택이 가능하다.
자율주행시스템은 복잡한 환경에서 효과적인 주행을 위해서 센서를 통해 주변의 정보를 수집하고 주변환경에 적절한 동작을 취해야 한다. 이러한 자율주행시스템에 지능적인 방법을 통하여 새롭게 제안한 방법을 서술하였다. 퍼지 논리를 이용하여 운전자와 같이 차량이 차선을 따라 주행하기 위한 퍼지 논리 제어기(FLC)가 설계되었다. 함축적인 차량모델을 기반으로 설계한 퍼지 논리 제어기가 복잡하고 정확한 차량모델을 기반으로 설계된 PID나 FSLQ 제어기와 동등한 성능을 발휘하였다. 인간의 운전방법을 학습할 수 있는 신경회로망을 이용하여 자율주행시스템에 적용하였다. 퍼지 신경회로망은 인간의 제어특성을 반영하도록 설계되었으며 자동으로 생성된 제어기는 퍼지 논리 제어나 신경회로망의 기법보다 우수한 성능을 발휘하였다. 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘 등의 인간의 지능 모델에 기초를 둔 방법을 자율주행차량의 제어에 도입하므로써 기존의 자율주행시스템의 문제점을 극복하는데 주요한 역할을 하였다. 앞으로 퍼지 논리, 신경회로망, 유전자 알고리즘은 각각의 강점을 융합하거나, 고전적인 제어 알고리즘과 결합하므로써 더욱 우수한 성능을 발휘할 것으로 예상된다.
최근 공간적 시간적 제약을 초월하는 새로운 학습 환경으로 웹 기반 가상 학습 시스템이 각광을 받고 있다. 웹 기반 가상 학습 시스템 개발의 핵심은 어떻게 효과적으로 시스템을 사용하고 그 시스템을 사용한 학습자의 학습 성취도를 평가하도록 할 것인가를 결정하는 것이다. 전통적인 오프라인 학습 시스템에서는 학습자의 학습 성취도 평가를 위해 설계된 평가 문항을 학습자가 제한된 시간 내에 얼마나 많이 맞추었는지 헤아림으로써 학습자를 평가할 수 있다. 그러나 이 방법은 이들 시스템이 학습 성취도에서 차이를 보이는 모든 학습자에게 같은 학습 전략을 제공하기 때문에 가상 학습 시스템의 최대 강정이라고 할 수 있는 개별 학습을 불가능하게 한다, 따라서, 본 논문에서는 퍼지 함축 이론을 이용하여 주어진 테스트 문항에 대한 응답 간의 관계를 찾고 이 관계를 퍼지 공관계라고 부르기로 한다. 그리고 이 관계를 반영한 평가 결과를 생성한다. 일정한 학습이 경과된 후 학습자의 학습 성취도를 평가하기 위해 시험에 응시했을 때, 본 논문에서 제안하는 방법과 전통적인 평가 방법 간에 존재하는 차이점을 비교한다. 마지막으로, 이 연구 결과를 개별화 학습에 어떻게 활용할 것인지에 대해 논의한다.
의미기반 멀티미디어 검색을 하기 위해서는 멀티미디어 대한 의미정보가 필요하며, 이러한 의미정보에는 멀티미디어 데이터 자체보다는 멀티미디어 데이터에 대한 의미 해석이 중요하다. XML은 내용정보나 의미정보의 상호연관성을 표현하기에 적절하므로 본 논문에서는 멀티미디어 정보를 구조화하여 표현하기 위한 방법으로 XML을 사용한다. 또한, 멀티미디어 정보에 따른 의미성을 부여하여 나타내기 위해 퍼지데이터 사전 적용 기술을 사용한다. 의미성을 부여하기 위해 표현되는 데이터는 거의 애매한 표현법을 많이 사용하므로, 퍼지 집합관계를 적용하여 의미 판단의 기준으로 적용한다 따라서, 인간에게 좀 더 친숙하고 편리한 검색을 가능하게 하며, 의미성을 함축한 의미기반 검색을 가능하게 한다. 본 논문에서는 XML을 활용하여 다양한 멀티미디어 정보를 표현하기 위한 스키마 구조와 의미성을 반영한 XQL에 의한 검색기법을 제안한다. 인터넷에서 가장 많이 사용하고 있는 웹 상품 카탈로그 이미지나 광고 이미지에 대하여 의미기반 검색을 지원할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 방법은 애매모호한 표현의 질의에 대하여 검색을 가능하게 할 뿐만 아니라, 의미성을 고려하기 때문에 검색에 대한 만족도를 증대시킬 수 있다.
에이전트를 다른 소프트웨어와 구별 시켜주는 요인들은 여러 가지가 있지만 그 중에서도 가장 큰 특징은 에이전트의 자율성, 적응성, 그리고 지능을 들 수 있다. 이러한 것을 가능하게 만들기 위해서는 행동 선택을 유발하는 모티브의 생성이 자동적으로 이루어져야 한다. 이러한 행동 선택에 있어서 자동적인 모티브를 제공해 주는 것이 감정이다. 감정은 그것을 가지고 있는 자율 시스템이 그 동안 겪어온 외부 환경과 내부 상태에 대한 글로벌 상태를 함축하고 있다. 그러므로, 접근 가능한 정보와 자원이 제한되어 있는 자율 시스템이 다중의 목표, 환경에서의 모호성과 다른 에이전트와의 조정 등을 하는데 있어서 감정 모델은 유용한 해결책을 제시해 줄 수 있다. 본 논문에서는 에이전트가 환경과 적응하면서 변화하는 에이전트의 내부 상태의 변화와 외부 사건에 대한 에이전트의 인식과 평가를 계속 반영하여 에이전트가 시스템 환경을 경험하면서 가질 수 있는 에이전트만의 시스템에 대한 광범위한 시야를 갖도록 감정 모델을 구축하는 것을 목적으로 한다. 또한 이렇게 생성된 감정 델을 통해서 에이전트에 특정 사건이 발생하였을 때 에이전트가 감정 모델에 기초하여 적절히 행동에 반응할 수 있는 적응적 에이전트 모델을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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