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홍순혁,전재욱,Hong Soon-Hyuk,Jeon Jae Wook 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지 A Vol.11 No.7
로봇 관련 강의에서 여러 가지 개념을 용이하게 이해하기 위한 다양한 자료가 아직 부족하고, 한정된 기자재로 인하여 로봇을 이용한 실험을 충분히 수행하지 못하고 있는 실정이다. 이를 해소하기 위하여 본 논문에서는 멀티미디어 콘텐츠와 3차원 로봇 시뮬레이터로 구성된 웹기반 로봇 원격 교육시스템을 개발하고자 한다. 학생은 웹상에 구성된 멀티미디어 콘텐츠를 이용하여 로봇과 관련된 개념을 용이하게 이해할 수 있으며, 3차원 로봇 시뮬레이터를 이용하여 가상 로봇 실험 및 실제 로봇과의 연동 실험을 수행할 수 있을 것이다. In robotics classes, various types of materials about robotics are still needed for helping students to understand concepts easily, and it is difficult for all students to perform actual experiments because of the lack of the real robots. In order to solve these problems, this paper develops a web-based distance learning system for robotics, which consists of multimedia content sand a 3-dimensional robot simulator. Students can easily get multimedia contents and understand concepts about robots. Also, they can use a 3-dimensional robot simulator to Perform virtual robot experiments and connection experiments with real robots.
실시간 상황 인식 시스템을 위한 RETE 네트웨크 하드웨어 가속기의 구조
이승욱(Seung Wook Lee),김종태(Jong Tae Kim),이건명(Keon Myung Lee),이지형(Jee Hyung Lee),전재욱(Jae Wook Jeon) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2
지능 홈-케어 시스템 또는 외부 통신 채널의 환경 인식이 가능한 모바일 통신기기와 같은 상황 인식 시스템이 외부 상태를 감지하여 현재 상황을 인식하고 대처하기 위해서는 수 백개 이상의 규칙들을 이용한 추론을 필요로 한다. 이들 규칙들의 효과적인 추론을 위해서는 룰-베이스 시스템에 기반을 둔 추론 기법을 적용 시킬 수 있다. 이 룰-베이스 시스템의 추론 규칙의 매칭을 위해서 RETE 알고리즘이 사용되어 왔다. 하지만 RETE 알고리즘은 그 특성상 Von Neumann 구조의 컴퓨터 시스템에서는 규칙의 증가에 따른 그 성능의 저하가 필연적이다. 본 논문에서는 RETE 네트워크를 이용한 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 RETE 네트워크 하드웨어 가속기의 구조에 대해서 논한다. 이 RETE 네트워크 하드웨어 가속기은 Von Neumann의 구조적 제약점을 병렬처리 구조를 사용하여 제거하였다.
실시간 상황 인식을 위한 하드웨어 룰-베이스 시스템의 구조
이승욱(Seung Wook Lee),김종태(Jong Tae Kim),손봉기(Bong Ki Sohn),이건명(Keon Myung Lee),조준동(Jun Dong Cho),이지형(Jee Hyung Lee),전재욱(Jae Wook Jeon) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회논문지 Vol.14 No.5
본 논문에서는 실시간으로 상수 및 변수의 병렬 매칭이 가능한 새로운 구조의 하드웨어 기반 룰-베이스 시스템 구조를 제안한다. 이 시스템은 context-aware computing 시스템에서 상황 인식을 위한 기법으로 적용될 수 있다. 제안한 구조는 기존의 하드웨어 기반의 구조가 가지는 룰의 표현 및 룰의 구성에서 발생하는 제약을 상당히 감소시킬 수 있다. 이를 위해 변형된 형태의 content addressable memory(CAM)와 crossbar switch network(CSN)가 사용되었다. 변형된 형태의 CAM으로 구성된 지식-베이스는 동적으로 데이터의 추가 및 삭제가 가능하다. 또한 CSN은 input buffer와 working memory(WM) 사이에 위치하여, 시스템 외부 및 내부에서 동적으로 생성되거나, 시스템의 설정에 의해 지정된 데이터들의 조합 및 pre-processing module(PPM)을 이용한 연산을 통하여 WM을 구성하는 데이터를 생성시킨다. 이 하드웨어 룰-베이스 시스템은 SystemC ver. 2.0을 이용하여 설계되었으며 시뮬레이션을 통하여 그 동작을 확인 및 검증하였다. Context-aware computing systems require real-time context reasoning process for context awareness. Context reasoning can be done by comparing input information from sensors with knowledge-base within system. This method is identical with it of rule-based systems. In this paper, we propose hardware rule-based system architecture which can process context reasoning in real-time. Compared to previous architecture, hardware rule-based system architecture can reduce the number of constraints on rule representations and combinations of condition terms in rules. The modified content addressable memory, crossbar switch network and pre-processing module are used for reducing constraints. Using SystemC for description can provide easy modification of system configuration later.