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자율적인 상황인식을 위한 다중센서 위협데이타의 귀납적 분류
정용웅(Yongwoong Jeong),노상욱(Sanguk Noh),고은경(Eunkyoung Go),정운섭(Unseob Jeong) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.3
본 논문은 복잡한 실시간 환경에서 인간의 의사결정을 대체하는 자율적인 에이전트의 구축을 위하여 필수적인 지식베이스의 형성과정을 제안하며, 지식베이스의 형성과정에 대한 방법론을 실질적인 응용 도메인에서 검증한다. 한국형 헬기의 두뇌역할을 수행하는 생존체계장비가 실시간 전장 환경에서 여러개의 센서로부터 수신하는 위협 데이타를 분석하고, 위협 데이타의 특성과 위협간의 상호 연관성을 컴파일 과정을 통하여 귀납적 모델로 정형화한다. 규범화된 상황-행동 규칙은 헬기가 복잡한 전장 환경에서 실시간 추론 시간을 줄이며, 자율적으로 위협에 대처할 수 있는 능력을 갖추도록 할 것이다. 제안한 방법론의 검증을 위하여 한국형 헬기의 위협을 실험적으로 분류하였으며, 컴파일 과정이 위협을 성공적으로 탐지할수 있음을 보여주었다. To build autonomous agents who can make a decision on behalf of humans in time-critical complex environments, the formulation of operational knowledge base could be essential. This paper proposes the methodology of how to formulate the knowledge base and evaluates it in a practical application domain. We analyze threat data received from the multiple sensors of Aircraft Survivability Equipment (ASE) for Korean helicopters, and integrate the threat data into the inductive model through compilation technique which extracts features of the threat data and relations among them. The compiled protocols of state-action rules can be implemented as the brain of the ASE. They can reduce the amounts of reasoning, and endow the autonomous agents with reactivity and flexibility. We report experimental results that demonstrate the distinctive and predictive patterns of threats in simulated battlefield settings, and show the potential of compilation methods for the successful detection of threat systems.
박헌우(Hunwoo Park),정용웅(Yongwoong Jeong),정성훈(Sunghoon Jeong),노상욱(Sanguk Noh),고은경(Eunkyoung Go),김숙경(Sookyung Kim) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.1
전장환경에서 헬기는 헬기생존체계의 다양한 센서를 통하여 수집한 데이터를 기반으로 헬기에 대한 위협을 식별한다. 헬기의 성공적인 임무 수행 및 생존을 위하여 헬기에 대한 위협을 반복적으로 확인할 수 있는 시뮬레이터의 구현은 필수적이다. 본 논문에서는 (1) 헬기의 센서가 수신하는 위협요소를 정의하는 온톨로지 생성기, (2) 전장환경과 유사한 위협을 다양한 분포로 생성하는 위협자료 생성기 및 (3) 다양한 전장 시나리오에서 센서들이 수집한 데이터를 통합하여 위협의 방향과 정도를 사용자에게 실시간으로 보여주는 그래픽 화면표시기를 개발한다. 구현한 헬기의 다중센서 위협 시뮬레이터는 다양한 위협을 생성하는 자동 시나리오 생성기를 이용하여 위협 개체의 탐지 및 분류를 반복적으로 수행한다. 위협 시뮬레이터를 활용한 실험에서 동일한 위협에 대한 통합 정확도를 측정하였다.