다양한 문제의 해결을 위하여 요구되는 각종 지식의 처리는 인공 지능 분야의 중요한 주제가 되어 왔다. 본 논문에서는 여러 종류의 지식중에서 많이 연구되어 있지 않은 삽화 지식의 획득과 저장에 관하여 논의하며, 삽화 지식은 플랜 인지의 과정을 통해 알아낸 목표의 연속체로서 자동 에이전트의 영구 기억에 저장되어야 한다고 제안한다.
우주물체 전자광학 감시체계(OWL: Optical Wide-field Patrol)는 광학망원경을 통해 우주물체를 검출하는 시스템이다. 검출기 시스템의 하드웨어 구성은 Chopper, Filter Wheel, De-Rotator로 구성된 Wheel station과 CCD 카메라로 구성된다. Chopper는 CCD 영상에서 위성의 궤적을 자르는 역할을 하고 Filter Wheel은 관측대상의 파장 영역대를 선택하는 기능을 한다. 영상획득용 CCD카메라는 천문관측용 Full Frame 방식의 카메라를 사용하고 있으며 모델명 PL16803의 FLI 제품을 사용한다. 검출기시스템은 시스템 부팅 후 "Health check"를 통하여 검출기시스템의 상태를 점검하고 "과거이력관리" 및 "과거미처리 영상관리"를 점검하여 부팅 이전에 비상사태 등으로 인해, 비정상적으로 종료되어 처리되지 못한 명령이나 영상자료를 처리한다. 그리고 이에 대한 보고서를 기록하여 보관한다. 검출기시스템은 관측명령서(OCF: Observation Command File)를 받게 되면 자동 관측을 수행하며, 자동 관측 전에 "OCF 동기화"를 통하여 최신의 명령을 유지한다. 자동 관측이 종료된 후에는 획득한 영상을 처리하는 과정을 진행한다. 영상자료 처리과정 중에는 위성의 궤적을 "Line-Detection"을 통해 검출하고 World Coordinate System(WCS)를 계산 한 후, 이미지 상의 특정 위성 궤적의 좌표를 RA, DEC으로 표현되는 위치정보를 획득하도록 프로그램되어 있다. 이 외에도 운용 소프트웨어에는 자동 초점기능을 수행하는 기능도 포함하고 있다. 본 연구에서는 검출기 부분에 대한 설계 및 시험의 과정을 기술하였다.
실 기동 훈련을 기반으로 획득한 데이터는 전투 또는 워게임 모델링 및 시뮬레이션에 중요한 역할을 지니게 된다. 특히 이들 데이터는 무기체계 분석을 위한 중요한 입력자료로 활용하게 된다. 현존하는 분석모델들은 사격시간간격의 평균값을 상수로 지정하여 적용하여 왔으나 사격시간간격은 기존 확률분포 또는 경험분포로 적합하여 사용함이 보다 현실적이라고 할 수 있다. 실제 전장의 데이터를 획득하기 어려운 여건이므로 실기동 훈련으로 획득된 경험 데이터를 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구는 확률과정을 따르는 전투상황을 보다 근접하게 모의할 수 있는 새로운 접근방법 및 기법을 연구하고 비교한다. 이 연구는 다양한 혼합 무기체계, 적정 전투의 규모, 그리고 전술적 측면 등을 포함하는 향후 연구과제의 필요성을 제기하면서 이를 위한 첫 번째 단계에 해당하는 기초연구이다.
본 연구의 목적은 조직내 기존지식과 기업의 신제품성과간의 관계를 탐구하는 것이다. 문헌분석을 통하여 지식관리에 영향을 미치는 요인으로서 정보획득 효율성, 정보해석공유 및 조직구조변수를 추출하였다. 그런 다음 실증분석을 통하여 기존지식이 정보획득효율성 및 정보해석공유와 정의 상관관계를 갖는 것을 발견하였다. 또한 정보획득효율성은 신제품성과와 강력한 상관관계를 보였다. 그러나 정보해석고유는 신제품성과에 유의한 관계를 나타내지 못했다. 이러한 연구결과를 토대로 조직 내 기존지식이 신제품성과에 영향을 미치는 과정에 관한 몇 가지의 통찰과 함께 이의 중요성을 인식하게 되었다.
상수도 관망에서의 유량 측정은 유수율을 결정하는 데 있어서 중요한 평가 수단이다. 따라서, 유량 측정을 위해 유량계를 활용하는데, 높은 빈도의 자료를 획득할 수 있는 수압계는 시중에서 저가로 활용 가능하지만, 상수도관망 예산의 상당부분을 차지하고 있는 유량계는 수압계보다 고가에도 낮은 빈도의 자료만을 획득하는 비용 대비 낮은 효율을 가진다. 만약 수압계의 측정자료를 유량자료로 고속전환하는 기술을 개발하면 기존의 유량계보다 적은 비용으로 고빈도의 유량자료를 획득할 수 있다. 상수도 관망에서 수압자료를 유량 자료로 전환하는 기술은 기존 관망에서 유도된 지배방정식에서 임의 관망에서 일련의 유도과정을 거쳐 상하류 단사이 수압과 유량의 관계를 형성하고, 이러한 관계를 활용하여 간단한 저수조-관망-밸브 체제에서 관망 내의 특정지점에서의 시간상 수압자료와 시간상 유량자료의 비를 정의한 다음, 임의의 지점에서 측정된 수압자료를 정의한 비로 나타나는 임피던스 역수를 역푸리에 전환하면 시간상의 유량자료를 획득할 수 있는 원리이다. 이러한 수압-유량 전환기술의 원리를 가지고 개발된 기술의 정확도를 확인하는 과정을 수행하였으며, 이는 전통적 천이류 해석 방법인 특성선 모델로 비교하는 수치해석적인 방법 그리고 실제 설치된 관망을 사용해서 수압을 측정하고, 지정된 지점에서 유량을 정밀측정하여 비교하는 실험적인 방법을 통해 정확도를 비교해봄으로써 개발된 기술을 검증해보고자 한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.131-137
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1999
전문가시스템 개발에 있어서 지식획득 병목현상(knowledge acquisition bottleneck)은 해결해야 할 큰 걸림돌중 하나이다. 지식획득을 위한 여러 과정을 단순화하고 자동화함으로 지식공학자의 작업을 최소화하면서 전문지식을 쉽고 빠르게 획득할 수 있도록 지식획득시스템을 설계·구현한다면 전문가시스템의 대중화는 지금보다 쉽게 이루어질 것이다. 본 연구는 지식 획득시스템 설계와 구현을 위한 연구의 일환으로 기계학습의 한 방법인 PIPPER(Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction)를 이용하여 규칙을 생성하고 생성된 규칙을 JESS(Justification based Expert System Shell)에서 처리하도록 하였다. 규칙을 생성하기 위한 데이터는 Bohanec이 1997년도에 만든 자동차 평가 데이터베이스(Car Evaluation Database)를 사용하여 실험하였으며, 1700여 개의 레코드에서 약 40개의 규칙이 생성되었고, 생성된 규칙은 지식베이스의 정당성을 위반하지 않으면서 실행되었다.
본 논문에서는 깊이 영상을 개선하는 방법으로 깊이 영상 획득 시 손실된 영역을 복원하는 기법을 제안한다. 대상 객체의 동적인 3차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 통하여 실시간으로 획득한다. 이때, 깊이 비디오뿐만 아니라 각 프레임마다 컬러영상이 동시에 획득된다. 그러나 대상 객체의 일부 또는 전체가 반짝이는 검은 재질로 되어있을 경우, 획득된 깊이 영상에 손실이 발생한다. 특히 방송용 콘텐츠로서 연기자의 3차원 정보를 획득할 때 머리카락 영역이 손실되는 심각한 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해 먼저 컬러 영상을 이용하여 손실된 영역의 위치 정보를 알아낸다. 손실된 영역 내 경계부분의 깊이 정보를 복원한 후 2차 베지어 커브로 보간하여 내부의 깊이 정보를 복원한다. 개선된 깊이 영상을 기반으로 일련의 모델링 과정을 수행하면 보다 자연스러운 3차원 모델을 생성할 수 있다. 생성된 3차원 모델은 실감방송용 콘텐츠로 사용될 수 있으며, 시청자에게 시각상호작용과 촉각상호작용 등 다차원 감각의 상호작용을 제공할 수 있다.
원격 조작이나 해저 수중 탐사에서 실제와 같이 거리감을 인식하며 제어하기 위하여, 3차원 입체 영상 카메라 장치를 사용하고 있다. 기본적인 구성 형태인 Stereoscopic Camera 시스템은 기구적으로 주시각 제어와 초점 제어가 이루어 지고 있으며, 획득영상에 대하여 영상 distortion 보정, 압축 처리 등의 영상 신호처리가 행하여진다. 양안 카메라의 수평 위치를 일치시켜 수평적으로 동일 위치의 pixel들이 정확한 epipolar line을 형성할 경우에, 주시각 제어가 용이하고 보정 및 영상처리 등의 연산량이 대폭 감소된다. 이와 같은 calibration 과정을, 기존의 시스템에서는, 주로 영상 획득 포기에 패턴을 사용하여 실시하거나, 물리적 수평 장치와 sensor 등의 보조 장치를 이용하여 calibration을 행한다. 그러나, 기계적으로 정밀하게 정렬을 한다고 하여도 두 카메라의 광축 및 CCD조립상 상이점과 특성의 불일치로 인하여 실제 획득된 영상에서는 변이와 회전이 포함된 영상을 얻게된다. 본 논문에서는 Stereoscopic Camera의 위와같은 정렬 오류의 문제점을 분석한 후, 제안 방식으로서 두 카메라의 획득되는 영상을 직접 영상 처리하여 수직 방향 및 회전 오류를 최소화 시켜 정렬하는 새로운 방법을 제시하며, 실험적으로 제안 방식의 효율성을 보인다.
본 논문에서는 RGB-D 카메라 캘리브레이션의 결과를 개선하는 새로운 기법을 제안한다. 멀티 뷰 카메라 캘리브레이션은 카메라를 통해 획득한 이미지에서 특징점을 찾아 다른 카메라에서 촬영된 동일한 특징점을 기준으로 캘리브레이션을 진행하는 것이 일반적이다. 그러나 카메라를 통해 획득된 RGB-D 영상은 필연적으로 렌즈와 Depth senor에 의한 오차가 포함되기 때문에 정확한 캘리브레이션 결과를 획득하는 것은 어려운 과정이다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위해 획득한 특징점을 기반으로 캘리브레이션을 진행한 후, 최소제곱법을 통해 각 특징점간의 거리가 최소가 되는 카메라 파라미터를 획득하여 결과를 개선하는 기법을 제안한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.79-88
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1999
전문가 시스템의 지식베이스 구축에 필요한 규칙추출에 관련되는 지식공학자의 인력 부족자 전문분야에 적합한 지식공학자 확보에 따른 비용 증가, 지식공학자 수행 프로세스의 비 정형화로 인하여 특정한 전문가 시스템의 개발 때마다 관련된 지식획득 과정의 어려움 발생, 전문가 시스템의 지식베이스 특성이 고려되지 않은 개발 과정 수행에 따른 비현실적인 지식베이스 구축 등의 현존 문제점은 효율적인 전문가 시스템 개발의 장애 요인이 되고 있다. 이 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였고, 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 규칙추출 프로세스/태스크를 체계적으로 정형화하는 것은 성공적인 전문가 시스템의 개발에 도움을 줄 것이며, 개발자가 지식공학자의 역할을 대행할 수 있으므로 지식공학자의 확보 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전문가 시스템의 적용 분야에 대한 확대 효과가 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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