자율무인잠수정(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)이 해저 속에서 주어진 임무(mission)를 수행하는데 있어 가장 먼저 선행되어야 하는 것은 목표점(Goal Position)까지 안전하고 빠르게 항행할 수 있는 자율항행시스템(Autonomous Navigation System) 관련 기술의 개발이다. 이러한 시스템은 IPMS(Integrated Platform Management System)를 기반으로 하여 자율무인잠수정에 자율성을 부여하는 항행전문가시스템(Navigation Expert System)이 결합된 구조이다. 본 논문에서는 IPMS 에 기반한 자율항행시스템의 개념적 구조를 설계하고 항행전문가시스템의 추론방법으로 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 평가함수를 이용한 항행 휴리스틱탐색(navigation heuristic search) 기법을 제안한다.
자율무인잠수정(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)이 해저 속에서 주어진 임무(mission)를 수행하는데 있어 가장 먼저 선행되어야 하는 것은 목표점(Goal Position)까지 안전하고 빠르게 항행할 수 있는 자율 항행시스템(Autonomous Navigation System) 관련 기술의 개발이다. 이러한 시스템은 IPMS(Integrated Platform Management System)률 기반으로 하여 자율무인잠수정에 자율성을 부여하는 항행전문가시스템(Navigation Expert System)이 결합된 구조이다. 본 논문에서는 IPMS에 기반 한 자율항행시스템의 개념적 구조를 설계하고 항행전문가시스템의 추론방법으로서 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 평가함수를 이용한 항행 휴리스틱탐색(navigation heuristic search) 기법을 제안한다.
대부분의 해양 사고는 인적 요인에 의해 발생하며, 항행 전문가들은 그 문제의 해결을 위해인적 요인의 영향을 받지 않는 항행 지원 시스템을 요구하였다. 항행을 지원하기 위한 인공지능 기술 중에서 전문가 시스템은 전문가의 지식이나 경험들을 이용한 지식베이스와 그 추론 엔진의 구현을 통해 기계가 해당 분야의 전문가 역할을 대신할 수 있는 중요한 기법이다. 현실세계에서 복잡한 상황에 대한 정확한 판단을 하기 위해서는 여러 분야의 전문가에 의한 종합적인 판단이 필요하며, 특히, 그러한 판단은 여러 위험요소가 잠재되어 있는 항행상황에서 더욱 중요하다. 이 논문에서는 블랙보드 시스템을 이용하여 다양한 전문가 시스템으로부터 얻은 항행 안전 지식의 융합 방법을 제안하고, 테스트 시스템을 설계 및 구현하여 제안하는 방법의 타당성을 보인다.
항행중인 선박은 GPS, AIS, ECDIS, ARPA Radar 등 다양한 해양 장비를 통해 선내 외 상황에 대한 여러 정보들을 전달받고, 항해사는 이러한 다양한 정보를 이용하여 자선박의 항행 안전 상황을 인식 및 예측한다. 하지만 그로 인해 항해사의 장비 주시에 대한 업무 부담이 이전보다 증가하였으며, 때로는 장비 간 정보의 불일치가 발생하여 항해사를 혼란시키기도 한다. 이전 연구에서 이러한 문제를 해결하기 위해 항해사를 보조할수 있는 지능형 항행안전 정보 시스템의 개념모델과 CF(Certainty Factor)전문가 시스템을 이용한 그 개념모델의 예를 보인 바 있다. 정보 융합 기술에는 다양한 추론 기술들이 요구되는데 CF전문가 시스템만으로는 항해사의 의사결정과 같이 애매하고 불명확한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 불명확한 요소를 반영할 수 있는 퍼지 전문가 시스템을 이용한 항행 정보 융합 방법을 제안하고, 제안된 방법을 설계 및 구현한 후 특정 시나리오에 대한 실행 예를 보임으로써 항행 정보 융합 시스템에 퍼지 전문가 시스템을 활용하는 것의 타당성을 보인다.
일반적인 사고와는 달리 해양사고는 인명피해와 함께 심각한 자본의 손실을 초래한다. 이러한 해양 사고가 발생하는 원인을 살펴보면 대부분 항해사의 부주의나 잘못된 판단에 의한 것으로 추정되고 있기 때문에, 항해사의 의사결정을 보조하거나 대체할 수 있는 기술에 대한 요구가 있다. 이와 관련한 기술들을 소개하는 많은 연구들이 진행되어 오고 있지만, 항행중인 선박의 주변 환경(수심, 항로 폭, 어로구역, 조류, 해양사고 발생 건수, 해상 장애물 등)에 대한 고려는 거의 되어있지 않다. 그러나, 실제 항행 상황에서 선박 인근 환경 정보에 대한 고려는 중요한 요소이다. 이전 연구에서 우리는 항행 선박의 다양한 주변 환경 요소가 고려된 환경 위험도 평가에 관한 개념 모델을 소개하였다. 이 연구에서는 항행 전문가의 의견을 수렴하여 각 주변 환경 요소별 상세 설계 내용을 소개하고, 검증용 구현 결과의 분석을 통해 기존 개념 모델에 대한 타당성을 보인다.
이 연구에서는 항공기의 주기 문제를 해결하여 주는 스케줄링 시스템과 그 조정을 위한 전문가 시스템(RACES : Ramp Activity Co-ordination Expert System)을 설계 및 개발한 내용을 기술하고 있다. RACES는 공항에서 매일 발생하는 출발편 및 도착편 항공기를 브릿지(bridge)와 스팟(spot)에 배정하기 위해 인간 전문가(human expert)로부터 습득한 해당 분야의 지식(도메인 지식) 및 휴리스틱(heuristic)을 지식 베이스로 갖고 있다. 이 RACES는 브릿지/스팟과 항공기 간에 내적 관계, 예를 들어 승객 및 공항의 그라운드 핸들링(ground handling) 등과 같은 복잡하며 동적인 제약조건 들로부터 발생하는 복잡한 스케줄링 문제를 수반한다. 매일 발생하는 600편 정도의 항공기에 대한 주기장 관리 스케줄링이 인간 전문가에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 4~5시간이 소요되는 반면 RACES에 의해 수행되어졌을 경우에는 약 20초 정도의 시간이 소요되었고 RACES로부터 얻어진 스케줄링 결과는 해당 분야의 전문가들로부터 인정되었다. RACES는 또한 예외적인 상황이 발생했을 경우에 스케줄의 부분적인 조정을 처리하도록 설계되었다. 하루의 스케줄링이 완료된 후 항공기의 변경 및 지연 메시지는 도메인 전문가의 지식을 바탕으로 스케줄링에 반영되어 스케줄이 조정되어야 한다. 동적 재스케줄링(reactive scheduling) 단계는 도메인 전문가의 지식 모델 분석을 통해 사용자 그래픽 인터페이스의 규칙과 시나리오로써 효과적으로 나타내어진다. 항공편의 변경 및 취소로 인해 발생되는 항공기 배치의 조정은 현재 스케줄에 반영되어져야 하기 때문에 이러한 항공기 배치의 조정은 동적 재스케줄링을 위해 메인 프레임으로부터 RACES에게 통보되어져야 하며 부분적인 재스케줄링을 처리하는 것에는 불규칙적인 요소들이 많기 때문에 RACES에 의해 스케줄의 조정이 반 자동적으로 수행된다.
본 논문은 선박의 일대다 충돌상황에서 국제해상충돌예방규칙(COLREGs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea, 1972)을 만족하도록 피항경로를 생성하는 충돌회피 알리고즘의 개발과 적용에 관해 기술한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 조우선박의 상대 방위각, 충돌위험정도 및 상호시계와 제한시계의 시계상태에 따라 피항동작을 분류하고, 규칙기반형태의 전문가시스템인 CLIPS(C Language Integrated Production System)를 이용하여 국제해상충돌예방규칙에 따른 피항행동공간을 생성한다. 검증을 위하여 Izuma problems의 3가지 충돌상황을 가정한 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였으며, 다양한 충돌상황에 대하여 안전한 충돌회피경로가 생성됨을 확인 할 수 있었다.
본 논문은 선박 감시 시스템에서 수집된 데이터를 통계적 분석을 통해 고장유무를 진단할 수 있는 통계적 방법 기반의 고장진단시스템을 제안한다. 이를 위해 선박엔진데이터를 연소계통, 열교환계통, 그리고 전동기 및 펌프계통으로 분류하고 이들 데이터 간 상관계수를 분석하여 고장진단을 위해 필요한 전문가지식기반의 진단테이블을 도출한다. 고장진단성능을 테스트하기 위해 실제 운항데이터에 고장의 원인이 될 수 있는 외란을 삽입하여 고장유무를 판단하며 이를 사용자편의의 인터페이스로 제공하기 위해 VC++로 고장진단시스템을 구현한다.
본 논문에서는 자율수중운동체(AUVs, Autonomous Underwater Vehicles)의 실시간 충돌회피를 위한 휴리스틱 탐색기법을 논한다. 퍼지관계곱(fuzzy relational products)은 항행 환경에서 발생하는 장애물과 다음으로 이동 가능한 후보노드들과의 관계를 분석, 종합하는 수학적 도구로 사용된다. 본 논문은 영역전문가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수(evaluation function)를 고안하며 지능항행시스템의 상세경로설정(local path-planning)에 퍼지관계곱을 적용하여 보다 개선된 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안된 탐색기법의 성능검증을 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization) 정도, 그리고 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^{*}$ 탐색기법과 비교한다.
최근 공공기관 및 금융권에서는 경쟁력 향상을 위한 정보시스템의 통합으로 프로젝트 규모가 대형화되고 있으며, 프로젝트 수도 날로 증가하고 있어 정보시스템 프로젝트 관리를 위한 적절한 방안이 필요하다. 프로젝트 관리, 성공요인 및 실패요인에 대한 연구는 많이 수행되었으나, 프로젝트 관리 영역 간에 미치는 영향에 대하여 체계적인 연구가 미흡하였다. 본 연구는 선행 연구와 발주자, 개발 PM과 정보시스템 구축 전문가들인 정보처리기술사를 대상으로 설문 및 인터뷰를 통하여 범위, 일정, 품질, 인력, 위험 프로젝트 관리영역으로 도출하였다. 그리고 도출된 각 관리영역들에 대하여 상호 미치는 영향도 및 관리영역간의 상대적인 중요도의 분석하였고, 관리영역의 진행 상태를 계획, 실행, 완료 단계로 구분하고, 각 진행단계의 수행상태를 평가하는 틀을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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