본 논문은 웹상에 존재하는 이미지를 멀티 스레드에 의한 분산 아키텍처를 이용하여 수집 및 검색 시스템으로, 웹문서에 나타나는 텍스트중 이미지의 이름이나 확장자 그리고 링크에 붙어 있는 텍스트를 추출하여 이미지 자료를 JDBC를 이용하여 데이터베이스화하였다. 이 데이터베이스에 저장된 이미지 자료는 웹 브라우저에서 질의자의 스케치에 의한 검색과 그리고 예제 영상 질의로 검색하는 방법을 제시하여 질의 효율성을 개선하였다. 또한, 멀티 스레드를 이용한 분산 아키텍처를 이용하여, 데이터베이스화 하는 시간에 효율을 개선하였다.
글로벌 공급사슬 환경에서 글로벌하게 분산 조달, 생산, 유통하게 됨에 따라 전체 공급사슬의 스케줄을 최적화하기 위해서 공급사슬상의 개별 기업 혹은 공장의 스케줄링 최적화뿐만 아니라 각 개별 기업 혹은 공장의 스케줄을 긴밀하게 연계하는 것이 필요하게 되었다. 이는 경쟁과 협력을 동시에 하는 개별 기업 혹은 공장을 개별 에이전트로 보고 각 에이전트간 커뮤니케이션을 통해 개별 에이전트가 관할하는 스케줄러의 스케줄을 조정함으로써 가능해진다. 하지만 전통적인 스케줄링 연구는 개별 스케줄러의 최적화에 집중되어 있고, 에이전트 연구는 스케줄링 도메인에 적용한 예가 제한적이며 이 예도 개별 스케줄러 내의 최적화에 적용하거나 실제 현장 문제가 아닌 실험실 문제 수준에 그치고 있다. 따라서 본 연구에서는 전체 글로벌 공급사슬 스케줄의 최적화를 위해 개별 기업 혹은 공장 스케줄러의 스케줄링을 연계하는 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하였다. 글로벌 공급사슬에서 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트 기반 플랫폼을 구축하기 위해 첫째, 경쟁협력 스케줄링 분류 체계를 확립하고, 둘째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 에이전트를 설계하고, 셋째, 경쟁협력 스케줄링을 위한 지식기반 의사결정 모델을 개발한 후, 넷째 조선산업에 적용 가능한 프로토타입 시스템을 개발했다. 이를 통해 글로벌 공급사슬상의 전체 스케줄의 품질과 에이전트간 커뮤니케이션의 노력에 대한 균형점을 찾을 수 있다. 이를 통해 공급사슬내 개별 기업 혹은 공장의 부분 최적화를 극복할 수 있는 대안을 제시할 것으로 기대한다.
Chemo-mechanical caries removal methods are known to be more effective compared with conventional methods in pain reduction. $Carie-care^{TM}$, a chemo-mechanical caries removal agent, was introduced in 2010 but a systematic review of its efficacy has not yet been performed. The purpose of this study was to investigate the effectiveness of $Carie-care^{TM}$ on the outcomes of treatment of caries in children and adolescents. The primary outcome was pain while the secondary outcomes included complete caries removal (CCR), time, need for local anesthesia and behavioral response changes. A Comprehensive literature search was performed in PubMed, EMBASE, and the Cochrane Library up to 30 September 2018. The following keywords were used in the search: 'chemo-mechanical caries removal agent', 'dental caries', 'Carie-care', 'chemo-mechanical caries removal', 'chemo-mechanical caries excavation', other related keywords, and their combinations. From 942 studies identified, 16 were analyzed. Finally, 4 studies met the eligibility criteria and 260 teeth in 120 children and adolescents were included in this review. This review showed that $Carie-care^{TM}$ reduces pain during caries treatment but requires a longer time for effective treatment than conventional methods. Local anesthesia was not required in the Chemo-mechanical caries removal (CMCR) group. In addition, dental anxiety decreased compared to the control group, and co-operation was more positive. Therefore, it may be a useful alternative to conventional methods in children and adolescents, but further verification through additional studies is needed.
최근 인터넷의 급속한 성장과 초고속 통신망의 구축으로 인하여 다양한 멀티미디어 서비스들이 제공되고 있다. 그러나 현재 대부분의 멀티미디어 서비스들은 클라이언트/서버 모델을 기반으로 구축되어 있기 때문에, 중앙 서버로의 과도한 부하가 집중되어 전체적인 네트워크 속도 저하를 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 순수 P2P 환경으로 구축된 멀티미디어 서비스 환경에서의 자원 검색 기법을 제안한다. 제안 기법은 자율성과 이동성을 지닌 이동 에이전트를 기반으로 자원의 검색을 수행하여, 기존의 순수 P2P 환경에서의 검색 기법에서 네트워크의 불안정시 검색 결과가 유실되는 문제점을 해결한다. 제안 기법은 이동 에이전트를 사용하기 때문에 이 기종의 시스템간 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가지고 있고, 동일 자원과 최근 요청 자원에 대한 위치 정보를 유지하므로 기존 순수 P2P 환경에서의 검색 속도보다 빠른 응답 속도를 가지는 장점을 가진다.
비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다 또한. 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.
본 논문에서는 Temporal Difference 학습을 적용한 Ant-Q 기반 개미 모델을 이용한 다중 집단 상호작용 개미 강화학습 모델을 제안한다. 이 모델은 몇 개의 독립적 개미시스템 집단으로 이루어져 있으며, 상호작용은 집단간 엘리트 전략(강화, 다양화 전략)에 따라 임무를 수행한다. 강화 전략은 다른 에이전트 집단의 휴리스틱 정보를 이용해 좋은 경로 선택을 가능하게 한다. 이것은 집단간 긍정적 상호작용을 통해 에이전트들의 방문 빈도가 높은 간선을 선택하게 한다. 다양화 전략은 에이전트들이 다른 에이전트 집단의 탐색 정보에 의해 부정적 상호작용을 수행함으로써 방문 빈도수가 높은 간선의 선택을 회피하게 만든다. 이러한 전략을 통해 제안한 강화학습은 기존의 개미집단시스템, Ant-Q학습보다 최적해에 더 빠르게 수렴할 수 있음을 실험을 통해 알 수 있었다.
최근 인터넷의 정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 사용자들은 인터넷상의 수 많은 정보중에서 자신이 원하는 정보를 찾기 원하지만 유용한 정보를 찾기란 쉬운 일이 아니다. 본 논문은 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위하여 사례기반 학습을 이용한 웹가이드인 개인형 웹 에이전트 시스템을 제안한다. 웹가이드는 인터페이스 시스템과 학습 시스템의 두 개의 부시스템으로 이루어져 있으며, 다른 웹 브라우저와 같은 작업을 수행하며 사용자를 시스템에 연결시켜 준다. 또한 인터페이스 시스템은 현재 페이지에 있는 데이터를 학습 큐에 전달한다. 학습 시스템은 학습 큐에 있는 각 페이지를 평가함수를 이용하며, 가중치는 HTML 문서의 문자로 사용된 태그를 분석하여 결정된다. 실험 결과 일바 사용자와 전문 사용자 모두 자신이 원하는 정보를 웹가이드를 이용하였을 경우가 그렇지 않았을 경우 보다 빠르게 얻을 수 있었다.
최근 컴퓨터의 소형화와 인터넷의 대중화와 함께 유비쿼터스 컴퓨팅도 많은 주목을 받고 있다. 언제 어디서나 원하는 서비스를 제한 없이 받을 수 있는 유비쿼터스 시대가 도래하면서 유비쿼터스 환경을 어떻게 제시하고, 어떤 서비스와 이용 방법을 사용자에게 어떻게 제공할 것인지가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 지능 에이전트를 사용하여 사용자의 목적에 가장 적합한 장치가 구성할 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 검색 에이전트가 주변 장치들을 검색하여 기능별 목록을 작성하고 서버로 전송하면 서버는 전송 받은 정보를 지능 시스템을 통하여 학습하게 된다. 즉, 사용자가 목록에 따라 언어 항으로 작업 정보를 입력하면 서버가 작업 환경에 적합한 시스템을 선택하고, IP 어드레스를 이용하여 시스템을 구성하도록 하였다. 이것을 응용 예를 통하여 구현하고 실험을 통해 확인하였다.
유비쿼터스 컴퓨터 환경의 핵심기술은 상황인식 컴퓨팅기술로써 상황인식기술은 소프트웨어적 성격이 강하여 상황인식의 핵심엔진을 개발하고 이를 적용한 장치 개발이 주요 연구 작업이다. 유비쿼터스 컴퓨팅시대가 도래하면 기존의 인터넷 쇼핑몰에서 고객이 직접 상품을 검색하여 주문을 하는 형태에서 진화되어 상황인식 기술의 핵심기술인 지능형 에이전트 기술이 접목된 검색 엔진이 고객의 입력 정보를 조합하여 비교검색이 이루어진 후 추천하는 형태의 시스템으로 발전될 것이다. 본 논문에서는 사례기반 추론 기법 및 지능형 에이전트 기술을 기반으로 한 검색 엔진을 설계하고 인터넷 패션 상품 전문 몰에 적용하여 고객이 직접 상품을 검색하는 대신 지능형 에이전트가 검색하여 패키지 형태로 제공되는 주문형 맞춤식 패션 전문 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현한다.
본 논문에서는 자율적인 작업 처리 능력을 가진 이동 에이전트의 효율적인 이주를 위해 네트워크 트래픽 감지를 이용한 최적의 이주 노드 경로 탐색 및 최적 노드로의 경로조정 기법과 노드 재지정 기법을 제시한다. 기존의 이동 에이전트는 사용자로부터 다양한 작업을 부여받거나 혹은 에이전트의 작업 처리 결과 량이 매우 많을 경우, 에이전트의 크기 증가로 인해 네트워크 과부하 및 트래픽을 가중시킬 수 있다. 또한, 많은 네트워크 트래픽이 발생한 시점에서 사용자가 지정한 라우팅 스케줄(Routing Schedule)에 따라 이주를 수행하면 많은 노드 순회 시간 비용이 소요됨은 물론 통신망 결손 및 노드 장애와 같은 특정한 상황에 능동적으로 대처할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 많은 네트워크 트래픽 발생 경로나 시점에서의 에이전트 이주 시 사용자에 의한 수동적 라우팅 스케줄 지정 방식에서 탈피하여 네트워크 트래픽 감지를 이용한 목적노드까지의 최적 경로 탐색을 통해 자동적인 경로 조정을 수행하는 에이전트의 이주 기법을 제시한다. 최적 이주 경로 탐색 및 조정 기법은 네트워크 트래픽 경로를 회피하는 방식으로 이동 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 단축시키고 분산 노드에 대한 이주 신뢰성을 보장해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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