KR100607020B1 - 대용량 고속 멀티미디어 텔레스써시아, 텔레메트리, 텔레키네시스, 텔레프레즌스, 텔레매니지먼트, 원격통신 및 데이터 프로세싱 서비스의 제공을 위해 분산 인공지능이 부여된 자기갱신적 네트워크 시스템 - Google Patents

Abstract

자기갱신적 네트워크가 개시된다. 본 발명은 프랙탈 구조를 갖는 비계층 네트워크에 의해 구현된다. 시스템 및 그것의 구성요소 네트워크는 해석 프로세스를 통해 그들의 환경과 구조적으로 결합된다. 이 시스템은 네트워크의 하부구조와, 네트워크 서비스가 네트워크 사용자에게 전달하는 수단 양자로서 기능하도록 적응된 다수의 사이버네틱 디바이스를 포함한다. 이들 사이버네틱 디바이스는 네트워크가 자기유사한 프랙탈 비계층 메쉬의 형태로 있는 방식으로 다른 사이버네틱 디바이스와 통신한다. 사이버네틱 디바이스는 집합체 또는 복잡도의 하위 레벨에서 기능하는 하나 이상의 사이버네틱 디바이스를 감독하거나 또는 "관리(mind)"하는데 특히 적응될 수 있다. 감독되는 사이버네틱 디바이스는 공간에서 클러스터되거나 또는 분산되며, 기계, 시스템 또는 사람들과 연관될 수 있다.

자기갱신적 네트워크 시스템, 인공지능, 텔레스써시아, 텔레메트리, 텔레키네시스, 텔레프레즌스, 텔레매니지먼트, 원격통신

Description

대용량 고속 멀티미디어 텔레스써시아, 텔레메트리, 텔레키네시스, 텔레프레즌스, 텔레매니지먼트, 원격통신 및 데이터 프로세싱 서비스의 제공을 위해 분산 인공지능이 부여된 자기갱신적 네트워크 시스템{AN AUTOPOIETIC NETWORK SYSTEM ENDOWED WITH DISTRIBUTED ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR THE SUPPLY OF HIGH VOLUME HIGH-SPEED MULTIMEDIA TELESTHESIA, TELEMETRY, TELEKINESIS, TELEPRESENCE, TELEMANAGEMENT, TELECOMMUNICATIONS, AND DATA PROCESSING SERVICES}

본 발명은 컴퓨팅, 산업제품, 교육, 오락, 건강 및 원격통신을 포함하는 많은 수의 영역에서의 어플리케이션에서 분산 및 네트워크된 자기갱신적 인공 지능 시스템과 관련된 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 특히, 비록 독점적인 것은 아니지만, 본 발명은 거리 감지, 액션, 관리 및 통신 동작 및 활동에 기능성을 제공하는 종합 네트워크 시스템을 생성하며, 구축하며, 동작하며, 유지하는데 적합하며, 텔레스써시아(telesthesia)(텔레비젼을 포함하는 원격 감지), 원격 공간 및 디바이스의 텔레메트리(물리적 파리미터의 원격 측정), 텔레키네시스(telekinesis)(원격 기계적 액션), 텔레프레즌스(telepresence)(일정거리 떨어져의서 사람간 시청각 상호작용), 원격 디바이스의 텔레매니지먼트(예를 들어, 복합 공장의 원격 작동 및 제어, 에너지 공급 및 사용의 원격 관리), 및 원격 통신(일정 거리를 가로지르는 임의의 정보의 전달)로서 언급되며, 관련된 서비스를 제3자에게 제공할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명은 또한 이런 시스템과 함께 사용하기 위한 시스템, 모델 및 방법론에 관한 것이다.

지난 20년동안, 네트워크 사용과 연관된 경제 활동의 많은 영역들이 급속한 기술 변화 양상에 진입하게 되었다. 이들 영역들은 네트워크 컴퓨터 및/또는 병렬 컴퓨팅, 다양한 종류의 전자 디바이스의 네트워크, 및 예를 들어 은행업무, 교육, 오락, 건강, 과학연구, 다양한 형태의 원격통신, 에너지 공급과 사용, 상수도, 및 국내 및 국제간 상업 및 무역의 많은 면에 있어서의 다양한 형태의 인공지능 및 전문가 시스템을 요구하는 어플리케이션을 포함한다.

이들 영역에서의 변화는 네트워크 처리율 능력, 예를 들어, 데이터 전송 레이트 및 지연 시간과 같은 서비스 품질, 네트워크 시스템에 의해 전달될 수 있는 서비스의 범위의 급속한 팽창을 요구하고 있다. 병행해서, 고정 유닛(예를 들어, 고정된 전화 디바이스 또는 데스크탑 컴퓨터)를 통해 제공되는 것과 호환가능하거나 또는 동등한 이동 유닛(핸드헬드형 셀룰러 전화기, 랩탑 컴퓨터와 같이 사람이 소지하거나 또는 사람에 의한 운반형, 또는 차량 설치형)을 통한 서비스의 제공에 대한 요구가 증가하고 있다.

종래의 원격통신 및/또는 미디어 네트워크 및 관련 산업은 기존의 데이터 및 음성 서비스에 추가하여 비디오 전화, 비디오 회의, 주문형 비디오 및 인터넷 서비스를 전달할 수 있는 신규한 대화형 시스템을 개발하는 것에 의해 새로운 요구에 응답하게 되었다. 그러나, 이들 개량들은 출현하는 새로운 요구를 완전히 만족시키지 못했다. 분산 인공지능이 부여된 네트워크 시스템에 기초한 저비용, 고신뢰성의 텔레스써시아, 텔레키네시스, 텔레프레즌스, 텔레메트리, 텔레매니지먼트, 및 원격통신 서비스의 제공이 오랜 기간의 경향이었다. 이들 서비스 또는 기능의 형태는 서로 밀접하게 상관된다. 이런 상호상관 관계를 강조하고, 본 발명의 설명을 용이하게 하기 위하여, 이하에서 이들 서비스는 텔헥스(telhex) 서비스로서 약칭한다. 이들 기능은 다음과 같이 정의된다.

텔레스써시아 - 감지 방송 시청각 영상에서의 텔레비젼을 포함하는 원격 감지, 및 시청각 대상의 원격 수집에 관한 기능을 언급한다. 또한, 이것은 다양한 소위 가상 현실 디바이스 및 시스템을 통하는 것과 같이 현재 비록 제한된 형태이지만 감촉 및 냄새와 같은 그밖의 인간의 감각들을 포함한다. 오락 산업(예를 들어, 다양한 형태의 텔레비젼)에서의 방송 어플리케이션과 더불어, 텔레스써시아 어플리케이션은 예를 들어, CBD(Central Business District)와 같은 영역 및 구역의 원격 모니터링 및 감독을 포함한다.

텔레메트리 - 텔레메트리는 온도, 압력, 힘, 질량, pH, 전압, 전류, 하모닉스, 디지털 상태, 지리적 위치 등의 물리적 파리미터들의 특정한 측정의 원격 수행을 언급하는 텔레스써시아의 연장이다. 특정 어플리케이션은 에너지(전력, 가스), 동작 유체(물, 폐수, 가스), 이산 질량 및 디바이스(입자, 파우더, 객체 등)의 공급 및/또는 사용의 원격 측정 및 기록과, 이동의 모니터링, 차량의 트래킹, 네비게이션, 및 관련된 동작과, 원격 환자 모니터링용의 의학 및 건강 관련 디바이스의 원격 동작과, 과학 기구의 원격 동작 등을 포함한다.

텔레키네시스 - 이것은 기계, 전자 또는 화학 디바이스, 또는 이들의 조합을 구동하는 것에 의한 원격 기계적 액션을 언급한다. 특정 어플리케이션은 철도 건널목, 교통 신호등, 가정용 운동기구와 같은 건강 보조 장치의 안전 및/또는 건강 관련 디바이스의 원격 동작, 원격 외과 수술, 주택 및 차량의 보안(문의 동작 및 잠금과 같은), 어렵거나 또는 위험한 환경에서의 기계의 원격 동작을 포함한다.

텔레프레즌스 - 이것은 다른 사람, 객체, 디바이스 또는 동물과 얼마간 떨어진 개인 상호작용을 위한 텔레스써시아, 텔레메트리 및 텔레키네시스의 연장이다. 텔레프레즌스 기능은 오디오 및 비디오폰을 포함하며, 얼마간 떨어진 인간의 존재를 요구할 수 있을 만큼 폭넓게 달성하기 위한 네트워크 가상 현실 기술 및 로보틱스의 넓은 범위에서 사용되게 확장된다.

텔레매니지먼트 - 이것은 복합 공장의 원격 동작 및 제어와 같은 디바이스 또는 시스템의 원격 관리, 분산 에너지 공급 및 사용 네트워크의 원격 관리, 또는 지능형 네트워크 로보틱스의 자동 작동을 지칭한다.

원격통신 - 이것은 유선, 케이블, 또는 무선 수단에 의해 임의의 종류의 정보의 전달을 의미하는 방송으로 이해된다.

텔헥스 서비스 - 이것은 또한 제3자에 대한 또는 제3에 의한 서비스의 제공에 요구되는 것과 같이 상술한 기능 형태의 일부 또는 모든 것의 통합을 포함한다. 이들 어플리케이션은 예를 들어, 부동산의 감독 및 보안, 멀티미디오 오락의 제공과 같은 특정 카테고리로 그 범위가 제한될 수 있으며, 또는 병원, 대학 컴퍼스, 조립 공장, 화학 처리 공장, 또는 대단위 산업 단지의 작동에서와 같은 네트워크 활동의 크고 복잡한 범위를 포함한다. 이들 활동은 또한 은행 업무 및 보험과 같은 네트워크 관리 소비자 서비스와, 모든 종류의 사업 설비(비디오 회의에서부터 완전한 개인 생활을 보호하는 전자 지불의 수단까지)을 포함한다.

필요한 기술의 이용가능성과 더불어, 분산 인공지능 및 텔헥스 기능이 부여된 네트워크 시스템의 개발은 주요한 독립 산업 경제 및 사회 변화 경향에 의해 유도된다. 이들 경향의 주요한 2가지 면은, (1) 경제 거래 및 정보 교환이 일어나는 방식을 위한 세계 경제 및 그 관련된 것의 세계화; 및 (2) 사람의 사회적 및 작업 수명, 이들의 라이프 스타일, 작업 환경, 및 작업 관행에서의 관련된 변화이다.

이들 경향들 중 전자는 경제 처리의 비지역화로 특징지워진다. 생산, 운송, 및 소비 프로세스의 물리적인 측면이 특정 위치 또는 경로에서 일어난다 할지라도, 대응하는 사회적, 경제적, 및 상업적 거래 자체는 논리적으로 비로컬적인, 즉 지리적으로 위치하지 않는 정보 공간에서 일어난다. 이런 비지리적 공간은 "사이버공간(cyberspace)"이라고 보통 불린다. 여기서, 사회적, 경제적, 및 상업적 처리는 주문, 구매, 판매, 마케팅, 수집, 저장 및 모든 종류의 정보의 교환을 포함하며, 특히, 생산, 저장, 및 최신 은행업무 및 금융 시스템에서와 같은 통화 가치의 단위 또는 양의 교환을 포함하며, 더욱이, 새로이 출현하는 다양한 형태의 전자 화폐와, 법률 및 상업 도구(예를 들어, 계약, 입찰 서류, 선적 계산서 등)의 생성 및 조작과, 상업적 또는 비상업적 조직 및 다른 기관(에컨데, 유한회사, 협동조합, 협회, 법인 기구, 정부 조직등)의 생성 및 동작과, 이들이 음성이 미치는 거리 및 시야를 넘어선 분산 방식으로 일어날 때 인간의 사회적 문화적 상호작용의 전체 범위에서 연관되는 것을 포함한다.

이런 비로컬 거래, 교환 또는 상호교환은 직접 마주 대하는 것 보다는 네트워크 전자 매체에 의해 더욱 증가적으로 일어나고 있다. 이미 존재하거나 개발중인 이런 전자 수단은 출현하는 시장 요건에 관한 범위 및 용량에서 제한된다.

상술한 경향 중 두번째는 풍부하고 다양한 방식으로 최근까지 사람들의 사회 생활의 중요한 면을 제공하는 전통적인 이웃, 작업 관행, 및 작업 환경의 급속한 파괴에 의해 특징지워진다. 새로운 사회적 경제적 환경에서 전통적인 패턴은 넓은 영역(교외, 다른 도시, 다른 국가로 확장됨)에 걸쳐 지리적으로 분포된 개인 네트워크로 대체된다. 이들 네트워크는 특별히 지리적으로 위치하는 가족, 친구, 작업 파트너와 동료, 고객, 공급자, 경쟁자 등 및 증가적으로는 상술한 바와 같은 비로컬 조직 및 기관을 포함한다.

이들 네트워크는 매우 복잡하고, 막연히 구조화되고, 계속해서 바뀌고 있다. 법인, 국가적 및 국제적인 레벨에서, 대응하는 하부구조는 네트워크 텔헥스 서비스의 폭넓고 집중적인 사용과 더불어 인공지능 및 전문가 시스템의 보조를 점점 더 요구한다(예를 들어, 특히 인트라넷에 의한 대규모 원격통신 네트워크, 원거리 교육, 네트워크 건강 기관, 전통적이거나 다국적인 상업 활동의 경우).

기능 요건은 자기 관리, 자기라우팅, 및 로보틱스의 관점에서 더욱 더 정의된다. 이런 요구를 만족하는 시스템의 전반적인 특징은 자기갱신적(autopoietic)이라 불리우며, 자기 생성 및 자기 구축의 의미에서 사실상 "셀프-메이커(self-maker)"를 의미한다.

본질적으로, 앞에서 언급된 주요한 최신 경향은 로컬과 비로컬 사회 경제 활동들을 중재하기 위해 전자 네트워크 자기갱신적 시스템의 넓은 범위를 요구한다. 이런 중재는 현존하는 기술 또는 현재 개발중인 기술에 의해 잘 다루어지지 않은 역사적으로 새로운 개발이다.

더욱이, 사회 경제 구성의 신흥 형태 및 사업 방식은 현존하는 네트워크 기술에서 발견되는 주요한 조직 모드와는 전혀 다른 통신 모드에 의존한다. 후자는 몇몇 중앙 제어 기관을 포함하는 계층 구조의 형태로 특징지어지며, 몇몇 트리형 구조(도 1 참조)를 포함하는 전통적으로 부과된 토폴로지(topology)를 갖는 기술 개발의 역사적인 파동으로 예견된다. 대조적으로, 전자는 본래 비계층구조인 산개된 변화무쌍한 네트워크에 의존하며, 로컬 및 비로컬 기관들 사이의 공동 작업의 다양한 형태를 요구한다.

통신의 인지 과학 및 관련 범위와, 사회 경제 연구에서의 새로운 접근은 변화의 개선된 이해를 제공하면서 개발되고 있다. 특히, Varela 등.(The Embodied Mind, Cognitive Science and Human Experience, The MIT Press(1992))은 한편으로는 인공지능, 네트워크 시스템, 사이버네틱, 로보틱스 및 인지 과학 분야의 최근 개발과(이하에서는 인지 네트워크 연구로서 지칭됨), 다른 한편으로는 Zen, Vajrayana, Madhyamika 및 Abidharma가 발견한 오랜 기간 동안의 인식론적인 전통(이하, 요약 형태로 Zen로서 언급됨) 사이의 수렴 및 이들을 통합하는데 있어서 발견될 수 있는 상당한 이점을 지적해왔다.

이런 수렴의 중심은 사람들간의 통신의 기본과, 이들 환경을 갖는 인지형 또는 지능형 네트워크의 구조적 결합의 새로운 이해이다. 인지형 네트워크 연구의 결과 및 상술한 Zen의 필연적인 통합이 비계층 모델의 개발을 가능하게 하는 새로운 패러다임의 형태로 본 발명에서 수행된다. 차례로, 이러한 새로운 패러다임은 분산 인공 지능이 부여된 비계층 자기갱신적 네트워크의 설계, 생산 및 개발을 가능하게 하는 본 발명에 개시된 장치 및 방법의 명세서에 대한 기초가 되며, 텔헥스 기능을 통해 새로운 요구를 만족시킬 수 있다. 이들 패러다임, 장치 및 방법은 본 발명의 개발 경향으로부터의 근본적인 출발점을 구성하며 현재의 기술 상태와 현저하게 대조적인 상태에 있다.

후자는 두개 사이의 수렴이 증가하는 결과를 초래하는 새로운 요구에 대한 난해한 부적합함을 나타낸다. 예를 들어, 원격통신의 경우, 기술 상태는 트리형 패턴을 따라 구성된 계층적으로 조직되며 계층화된 익스체인지(exchange)의 세트를 통해 최종 사용자를 연결하는 경향이 있다. 도 1은 A 및 B가 지리적으로 연속성을 가지며, 일련의 트리 노드 및/또는 익스체인지를 통해 전형적인 복잡하고 폭넓은 라우팅 트레이싱을 앞뒤로 하는 것을 통해 가입자들 A 및 B를 링크하는 경로를 도시한다. 관련 기술의 대부분의 상태는 A와 B 사이의 유연한 직접 라우트의 개발을 허용하지 않는다.

이들 고려사항들은 셀의 네트워크로서 구성된 셀룰러 전화와 같은 이동 통신에 대한 종래 기술에 또한 적용된다. 이런 시스템은 고정 안테나 또는 셀룰러 타워, 중앙 기관 또는 익스체인지, 및 이동 유닛이 셀간 이동하는 경우 이를 링크하는데 사용되는 전체 시스템에 대한 강한 계층적 구조를 부과하는 경쟁 네트워크들 간의 상호접속 포인트의 제한된 수의 하부구조를 요구한다. 이런 시스템은 이동 기능을 이전에 존재한 계층적 구조의 유선 또는 케이블 네트워크에 부가된다. 이들은 소비자가 개발 및 사용을 추구하는 비계층 네트워크의 텔헥스 기능 요건을 만족한다.

종래 기술에서 계층적 및 트리 기반 모델의 보급의 결과로서, 본래 비계층 및 비로컬인 이들 자신의 네트워크를 협동 방식으로 동작하도록 추구하는 소비자 및 사용자는 계층적이며 이들의 능력, 속도 및 처리율에 점점 제한되는 시스템 및 하부구조를 사용하게 된다.

이런 상황에 직면하여, 네트워크 개발자 및 서비스 제공자의 응답은 종래 기술에 대한 원리의 진행 타당성을 문제삼지 않고, 현존하는 하부구조 및 기술에 계속해서 부가하여 왔다. 이런 접근은 상술한 계층적 논리와 연관된 문제들을 영속시키고 악화시켜왔으며, 그 효과를 완화시키는 것이 아니라 굳히게 한다.

더욱이, 현재의 계층적 및 트리 기반 네트워크 모델은 그들의 구현에 극히 융통성이 없다. 노드는 실질적인 비용없이 물리적으로 쉽게 재위치될 수 없다. 노드 밀도의 증가는 확장된 재배선, 케이블 및 새로운 라인의 배치를 필요로 한다. 전반적으로 이런 시스템은 특히, 구리 및/또는 광섬유 케이블, 타워 및 안테나의 그리드, 및 익스체인지의 계층화된 네트워크의 형태에서 중요한 하부구조, 동작 및 유지 비용 집약적이며, 더욱이, 예를 들어 수많은 개발도상국에서 새로운 네트워크가 구축되는 상황, 또는 네트워크가 이전의 중앙 개발 경제에서 재개발되는데 필요한 상황에서, 및 유선 및/또는 케이블 시스템이 어려운 지형을 갖는 영역에서는, 종종 비실용적이거나 및/또는 금지될 수 있다.

다른 보완적인 산업 응답은 확장된 광대역 능력을 갖는 멀티미디어 네트워크를 개발하는 것이다. 이는 특히 적어도 100Mb/s, 바람직하게는 200Mb/s의 대역폭 요건을 갖는 원격통신 및 케이블 TV 산업의 경우에서이다. 2가지 필적할만한 접근법, 즉 유선 및/또는 케이블과, 무선이다. 현재 개발중인 광대역 시스템의 실질적인 비대칭 처리율 능력은 기초가 되는 역사적인 계층적 구조로부터 대부분 유래한다는 점에서 주요한 단점이 있다. 증가적으로, 네트워크 사용자는 정보의 큰 양을 다운링크와 유사한 능력의 업링크와 양방향으로 및 실시간으로, 즉 대형의 대칭 방식으로 전송 및 교환하는 것을 요구한다. 커다란 하부구조는 비용이 들며, 일반적으로 유선 또는 케이블 방송 시스템의 고유의 트리형 문자는 추가적인 단점을 가진다. 이런 이유로, 무선 접근법은 특히 상술한 바와 같이 새로운 개발, 재개발 및 다른 지형에서 더욱 바람직하다.

그러나, 무선 시스템에 대한 종래의 기술은 현존하는 유선 및 셀룰러 시스템을 에뮬레이트하고, 이에 따라, 타워, 안테나 및 익스체인지에서 커다란 하부구조 투자를 요구하는 고정 중첩 셀의 밀집 네트워크와 같은 유사한 기초 계층적 트리형 토폴로지를 나타내는 방식으로 개발되어 왔으며 개발되고 있다.

상술한 이유로, 유선 및/또는 무선 수단에 의한 증가된 대역폭으로의 주요한 변화는 상술된 나타나는 시장 문제와 수요를 지향하지 못한다.

본 발명의 기본적인 전제를 나타내고 논의하기 전에, 대형 네트워크 시스템의 실질적으로 모든 개발 측면에 영향을 미치는 기술과 같은 원격통신에 특히 초점을 맞춰 상술한 문제와 관련된 종래 기술의 해결의 범위를 논의할 것이다.

미국특허 제5,583,914호(Chang 등)는 원격통신 네트워크용 지능형 무선 시그널링 오버레이를 개시한다. 개시된 시스템은 현존하는 유선 네트워크의 부가 장치이며, 사용된 라우팅을 정의하기 위해 단말 위치의 데이터베이스를 사용한다. 본 발명의 특정 실시예는 위치 데이터를 제공하기 위하여 GPS 디바이스를 사용한다. 그러나, 데이터베이스는 집중화되며, 음성 및 데이터 전송 경로를 선택하는 중앙 라우팅 시스템이다. 이들은 미리 구축된 기준에 따라 최적화된다. 이 시스템이 비록 노드들 간의 무선 링크를 많이 사용한다 할지라도, 주어진 최적화된 경로를 구현하는 실제 구조는 계층적이며 트리형이다.

많은 종래의 기술은 라우팅 패킷용의 신경 네트워크를 구현한다(예를 들어, 미국특허 제5,577,028호 참조). 셀룰러 기술 분야에서, 예를 들어 미국특허 5434950호는 무선 통신 네트워크에서 핸드오버(handover) 결정을 행하는 방법을 개시한다. 이 시스템은 각각의 기지국의 네트워크를 미러링하는 신경 네트워크를 사용한다. 신경 네트워크는 실제 네트워크로부터 핸드오버 패턴을 학습한다. 이 시스템은 교환국 계층구조에 기초한 현존하는 트리형 시스템의 부속장치이다. 이것은 원격통신 시스템의 기본 라우팅 프로토콜 및 동작을 변경하지 않는다.

비계층 네트워크 모델과 관련하여 더욱 관련된 종래 기술은 이리디움 및 텔레데식(Iridium and Teledesic) 시스템과 같은 위성 기술에서 발견될 수 있다. 이들은 세계 도처에서 범용 및 확장된 원격통신 서비스를 무선으로 제공하고자 하는 것이다. 위성 네트워크는 근본적으로 사용자를 서로 투명하게 연결하는 먼 거리에 걸친 릴레이 또는 브리지로서, 및 게이트웨이를 통한 현존하는 원격통신 시스템으로서 동작한다.

이리디움 시스템은 마스터 제어 시설에 의해 제어됨에 따라, 각각의 위성이 4개의 다른 위성과 연결된다. 전체 시스템은 11개의 동작 위성 각각을 갖는 6개의 궤도 레벨을 포함한다. 이 시스템은 따라서 가입자 부분으로의 직접 가입자에 대한 제한된 처리율 능력의 고정 그리드이며, 또한 현존하는 계층적 원격통신 시스템에 대한 원거리 부속장치로서 기능한다.

텔레데식 시스템은 비디오 회의로 확장되는 능력을 갖는 무선, 광섬유형 범용 원격통신 서비스를 제공하도록 설계된다. 텔레데식 시스템은 로컬 서비스 제공자가 그들의 현존하는 네트워크를 확장하게 하는 글로벌 하부구조로서 개발되었다. 따라서, 이것은 본질적으로 게이트웨이를 통해 동작하는 부속장치이다. 텔레데식 시스템은 음성 통신과 같은 지연에 견딜 수 없는 어플리케이션과 대비하여, 주문형 비디오와 같은 지연을 견딜 수 있는 어플리케이션에 무관하게 지연시간을 최소화하도록 설계된다.

텔레데식 위성 네트워크는 지상 시스템으로부터 분리되도록 설계되며 별도의 프로토콜하에서 동작한다. 따라서, 텔레데식 위성 네트워크는 최종 사용자 네트워크 환경과는 분리된다. 각각의 노드에 독립적으로 사용되는 분산 알고리즘 때문에, 이런 위성 시스템은 비계층 메쉬로서 기술된다. 그러나, 텔레데식 시스템은 효과적으로 2가지 방식에서 계층적이다. 첫번째는, 텔레데식 시스템은 설계에 의해 명확하게 구분되며 전력 및 대역폭 능력의 분포에 대해 계층적으로 구성되는 2개의 층을 포함한다. 따라서, 전송 및 라우팅 결정의 속도는 또한 계층적으로 구성된다. 두번째는 위성 네트워크 그 자체의 내측에는, 인접 통신 위성과 다른 위성 간에 논리적인 계층이 있다.

더욱이, 텔레데식 위성 네트워크 시스템은 위성 시스템 무결성을 유지하기 위해 중첩 범위 및 온-오비트-스패어(on-orbit-spare) 위성에 의존한다. 이런 의미에서, 그 원격통신 모델은 지상 방송 시스템을 위해 개발된 중첩 셀 시스템에 필적한다.

이런 타입의 네트워크는 또한 유한적이다. 이들은 랜덤한 위치에 위치하는 노드에 끝없이 부가되도록 설계되지 않는다.

미국특허 제5,088,091호(Schroeder 등)는 고속 메쉬 제어 로컬 영역 네트워크를 개시한다. 이 기술은 임의의 토폴로지(즉, 선형 또는 링 네트워크가 모두 아닌)를 갖는 메쉬 네트워크에서 직면하는 문제를 해결하는 것을 시도한다. 이들 문제는 데드락(deadlock), 조작 방송 메시지, 노드가 실패할 때의 네트워크 재구성, 및 라우팅 메시지를 포함하여, 네트워크 처리율이 단일 링크 보다 높게한다. 이와 같이, Schroeder 등은 본 발명에 의해 지향된 동일한 문제 몇몇에 관심을 두고 있다.

그러나, 제안된 해결책은 트리와 같이 실제 구성된 메쉬를 갖는 일련의 포인트-투-포인트 링크에 의해 연결된 컷-쓰루 논-블럭킹(cut-through non-blocking) 스위치의 사용을 수반한다. 메쉬에서의 임의의 변화는 네트워크를 통한 라우팅 메시지용 모든 합법적 경로를 재계산하는 완전한 재구성을 필요로 한다. 이런 후자의 특징은 성가신 것이 분명하며, 큰 원격통신 네트워크에 대한 방법의 어플리케이션에 엄격하게 제한을 가한다. 비계층 토폴로지에 겹쳐진 논리 트리 구조는 업 링크 및 다운 링크에 대한 라우팅 규칙을 정의하는 기능을 한다. 예를 들어, 패킷 수신 다운링크는 단지 다운 링크로만 진행될 수 있다. 이런 구조가 Schroeder 등에 의해 지향된 문제를 해결하는 반면, 이것은 비계층 메쉬에서 이동 유닛의 시임리스 통합 및 큰 메쉬의 개발과 같은 본 발명에 의해 확인된 보다 광범위한 문제를 완전히 해결하지는 못한다. Schroeder 등은 기껏해야 1408개의 호스트 컴퓨터만으로 제한된다.

요약하면, 비계층 원격통신 시스템과 관련된 종래기술은 현존하는 계층적 네트워크를 통해 라우팅을 개선하는 것과 일반적으로 관계가 있다. 그런 개선은 오버플로우 조작용 네트워크의 일부에 비계층 트렁크 라인 메쉬를 오버레이 하거나, 다른 라우트 선택을 정의하기 위해 제어 스위치 포인트에서 프로세스를 사용함에 의해 네트워크 계층을 중요시하거나, 로컬 익스체인지 실패를 검출하고 완화하거나, 또는 국제간 네트워크의 비계층적 프랙탈을 동작시키기 위하여 전문가 시스템(예를 들어 신경 네트워크)을 오버레이하는 것과 같은 방법에 의해 일반적으로 유효하게 된다.

몇몇 방법이 노드들간 동적 상호작용의 타입을 사용할 때, 일반적인 접근은 노드가 라우팅 테이블을 사용하여 스위칭 자동장치와 같이 동작한다는 점에서 상술한 바와 유사하다. 동적 구성요소는 계층 시스템에서 다른 라우트를 식별하는데 적용되는 시도 및 에러 시스템이다. 본 출원인이 알고 있는 바로는, 모든 종래 기술의 예는 부속장치에 대응하며 네트워크 구조와 동작 방법론 양자에서 본 발명과는 크게 다르다.

또한 종래 기술에서는 현재의 네트워크 제한을 극복하며 진보된 지능형 네트워크의 능력을 확장하기 위하여 인공지능의 타입을 구현하는 것으로 알려져 왔다. 특히, 현재의 네트워크의 계층 구조의 결과는 매우 큰 중앙 컴퓨터 패키지가 이들을 제어하는데 필요하다는 것이다. 이런 시스템의 예는 그 네트워크를 관리하기 위하여 British Telecom에 의해서 사용되는 것이다. 이 시스템은 그 동작 제한을 접근하고 있는 것으로 보고된다. 분산 인공 지능의 확장된 분야에서 소프트웨어 에이전트 및 개발의 사용은 British Telecom이 직면한 바와 같은 네트워크 동작 및 관리 문제를 줄이는 것으로 제안되고 있다. 이러한 배경에서, 이들 네트워크 제한을 극복하도록 노력하는 관심있는 종래 기술은 소위 "개미(ants)"로 불리우는 소프트웨어 에이젼트의 사용에 의해 행해진다. 이들 접근은 다소 실제 개미의 라우팅 행위와 거의 흡사하다. 개미는 발견적 프로세스(heuristic process)에 의해 발견된 음식을 향한 가장 짧은 라우트를 향하는 동료 개미의 직접 트래픽 플로우로 알려진다. 개미는 이들이 가는곳 마다 페로몬 향기 흔적을 남긴다. 그런 흔적을 따르는 다른 개미도 향기를 남긴다. 따라서, 가장 짧은 라우트를 입증하는 흔적은 가장 향기가 있으며 선호하는 경로가 된다. 향기의 흔적은 네트워크 상태의 분산 메모리의 종류를 구성한다.

개미 소프트웨어 에이젼트는 다양한 방식으로 이런 행위를 모방하는 속성이 부여된다. 예를 들어, British Telecom의 개미는 계층적이다. 커다란 프로그램은 네트워크를 통해 랜덤하게 돌아다니며 각각의 노드에서 트래픽을 평가한다. 혼잡 지점에서는, 여분 능력으로 라우트를 평가하기 위하여 이웃 노드로 이동하며 이에 따라 각각의 노드에서 라우팅 테이블을 갱신하는 작은 "일개미" 프로그램을 생성하여, 이들 뒤에 개선된 라우팅 흔적을 남기게 된다. 그러나 이런 접근은 원형 라우트를 초래할 수 있다.

이런 영역에서의 개발은 네트워크 관리(예를 들어, 빌링 태스크)의 로컬 레벨과 전체 레벨 양자에서 개미의 능력을 확장하도록 시도된다. 관련된 개발은 "적자생존(survival of the fittest)" 전략의 구현과 같은 유전 알고리즘 및 진화 프로토콜의 사용을 이용한다. 이는 개미 소프트웨어가 전체 네트워크를 자율적으로 구동할 수 있는 지점으로 개미 소프트웨어가 그들의 능력을 진화 또는 개발하게 한다. 상술한 접근에서 주요한 위험성 및 단점은 쉽게 정정될 수 없는 방식으로 네트워크의 노드에서 소프트웨어를 손상시킬 가능성, 불량 개미를 박멸하는 시도를 저항하는 능력을 진화하는 개미, 및 경쟁 네트워크 상에서 도망가는 개미를 포함한다.

토폴로지, 텔헥스 서비스, 및 분산 인공지능의 개발 및 사용과 관련된 유사한 문제는 건강, 교육 및 오락 산업에서 뿐만 아니라 또한 컴퓨터 네트워크, 슈퍼컴퓨터 및 대규모의 병렬 기계, 에너지 공급 및 사용 네트워크, 다양한 제조업에서 사용되는 네트워크 기계 및 처리 체인과 같은 수많은 다른 상업 영역에서 직면된다.

주체-객체 관련 및 주체-주체 통신의 부적절한 패러다임은 상술한 문제의 중심에서 발견된다. 이것이 예를 들어 Varela 등.(1992(op.cit.)에 의해 상세히 논의된 바와 같이 Zen의 인식론에서 오랜기간동안 연구되고 알려져 왔다할지라도, 이 문제가 인지 과학과, 인공지능, 사이버네틱 및 로보틱스의 관련 분야에서 인식되기 시작한 것은 단지 최근이다. 현재까지, 후자 영역 및 넓은 통신의 범위에서 새로운 패러다임을 채택하기 위한 필요의 구현은 아직까지 체계적으로 분석되지 않았다. 다음의 논의를 기초로 하여, 본 발명은 새로운 통신 패러다임을 제공하며, 네트워크 및 네트워크 모델의 설정, 장치 및 이것을 동작시키기 위한 방법을 특정하는데 사용된다.

통신 및 객체의 조작과 관련된 현재 및 종래의 상태는 가장 간단한 표현으로 에미터와 수신기의 두개의 아이템을 가정하는 듀얼 아리스토텔리안 논리(Aristotelian logic)를 기초로 한다. 이들 둘간의 관계는 에미터로부터 수신기로 메시지를 운반한다. 이는 에미터 E, 수신기 R 및 메시지 운반 관계 f(m)인 아래 개요도 1에서 도시된다.

개요도 1

Teundroup(L'lmmortalite est la Mort des Illusions, in Question De, No. 71, pp 119-138, Paris(1987))을 참조하면, 이 구조는 사실상 다음의 개요도 2에 설명된 바와 같이 가장 일반적인 주체/객체 듀얼 가정의 특정 버젼이다.

개요도 2

S 및 O는 임의의 주체 및 객체를 나타낸다. 사각형들은 이들이 그 속성에 고정되는 것을 인지하며 서로 독립적이며 구별된다는 것을 강조한다. f(r)은 S와 O사이의 임의의 일대일 관계를 나타낸다. 이 구조는 사람이 사물 및 이들 주위의 다른 사람과 상호작용하는 방법 및 특히 이들이 통신하는 방법의 공정한 표현으로서 일반적으로 인식된다. 그러나, 실제로 이런 설명은 이하 분석되는 바와 같이 충분하지는 않지만 가공되지 않은 근사로 보여질 수 있다.

F(r) = {f(r)_i}. Fr은 이와 같이, 임의의 S가 따라서 자신과 구별되는 것으로 인지되고 개별 객체로 이루어질 때 그것의 주변환경과 상호작용하는 방법을 정의한다. O는 그런 객체의 세트로 불릴 수 있으며, O ={o_i}이다. 개요도 3은 이런 보다 일반적인 설명을 나타낸다.

개요도 3

자신의 존재에 대한 S의 인식은 그렇치 않은 인식과의 구별에 의해서만 일어난다. 바르게 보자면, 자신의 존재에 대한 S의 인식은 Fr을 통해서만 일어난다. 마찬가지로, 동일 유전 관계 논리에 따라 행동하는 외부 관찰자에 대해서는, S의 존재의 인식은 Fr형 세트에 달려있다. 효율적으로 S의 에고(ego) 즉, S의 자아가 Fr과 동일한 것을 따른다. 그러나, 이는 또한 O의 요소의 존재성, 즉 S 환경에서 객체가 Fr을 통해 그들의 S 캡쳐에 달려있다는 것을 의미한다. 이런 듀얼 관계는 Fr을 통해 서로 S와 O의 역 결정(reciprocal determination)을 강조하는 개요도 4에 의해 더욱 정확히 설명된다.

개요도 4

그러나, 이는 S 또는 O 어느 것도 서로 독립해서 존재할 수 없음을 의미한다. 이들은 서로 상관(correlation)의 형태이며, Fr은 상관 함수 Fc로서 더욱 잘 표현된다. 이는 개요도 5에 의해 더욱 특정적으로 표현될 수 있다.

개요도 5

이것은, S 및 O로부터 독립적이며, 고정된 독립 엔티티로서 주체 및 객체의 이전 존재로 단정되지 않다는 관점에서, 결론적으로 말할 수 있는 유일한 존재는 개요도 5에 표현된 상관 기능의 동작 능력의 존재라는 것을 의미한다.

개요도 6

달리 말하자면, 이런 상관을 통해 경험한 주체 및 객체는 이들 자체로서 및 이들을 위한 적당한 존재가 없다는 것이다(빈 것으로 언급됨). 이들 아이템, Fc(S, O)를 통해 표현된 경험은 Zen 심리학 및 인식론에서 "다마스(dharmas)"로 불린다. 다마스는 S 및 객체 o_i의 끝없는 시리즈 양자에서 함께 일어나게 되어, S의 인식, O의 인식과 S와 O의 엔티티인 관계의 인식은 공존하며 분리될 수 없게 된다. 무한한 다수의 객체의 가능한 세트들, 이런 방식으로 가장 일반적인 형태로 정의될 수 있는 병렬의 다수의 가능한 주체들이 주어진다면, 이런 인식은 사실상 S 및 O가 서브세트인 관계 함수의 세트 Φ_c이다(개요도 7 참조).

개요도 7

개요도 6 및 7은 사람들이 그들의 환경과 상호작용하며 개요도 1 및 2와는 달리 서로 통신하는 방법의 보다 정확한 특성이다.

그러나, 인공지능 및 사이버네틱의 영역에서의 종래 기술은 2가지 주요한 방향, 즉 심볼릭 대 컨넥션니스트(symbolic versus connectionist)로 개발되어 왔으며, 개요도 1 및 개요도 2에 표현된 패러다임에 근거를 둔체 남겨진다. 이는 특히 데이터의 심볼릭 처리를 사용하는 전문가 시스템의 사용과 관련되며, 신경 네트워크에 기초를 두고 접근한다. 어떠한 접근도 인공지능의 진보된 형태를 개발하는데 충분할 수 없으며 큰 상업 네트워크를 운영하는데 신뢰성 있게 적용될 수 없다는 것이 점점 인식되고 있다(Minsky, M., 1990, "Logical vs Analogical or Symbolic vs Connectionnist or Neat vs Scruffy", in Artificial Intelligence at MIT, Expanding Frontiers, Winston, P.H.,(Ed),MIT Press 및 상술한 소프트웨어 개미 참조). 2개의 접근 또는 대안 라우트의 만족할만한 통합은 개발로 남겨져 있다. 이들이 직면하는 어려움은 어느 것도 주체/객체 관계의 상술한 비평을 통합하지 못한다는 것이다.

마찬가지로, 로보틱스 및 소프트웨어 에이젼트 분야에서 인식 접근은 인간의 정신 또는 곤충의 인식 시스템과 같은 덜 개발된 인식 시스템의 정신을 모방하는 것을 의미하는 기능 계층을 통해 시스템을 구축하는 것을 추구해 왔다. 여기서도 다시 2가지 접근이 발견될 수 있다. Aaron Sloman(University of Birmingham)처럼 일부는 인지, 반응의 중앙 계층 시스템, 관리, 및 메타관리와 같은 동작 기능의 관점에서 정의된 계층들을 채택하며 서브시스템으로 동작하여 왔으며, 반면에 Rodney Brooks(MIT's Al Laboratory)와 같은 다른 일부는 전술한 것을 비판하며 동작 기능 보다는 식별, 모니터링, 회피와 같은 활동의 관점에서 계층의 정의를 통한 자기갱신적 인식 시스템의 개발에 관한 접근을 채택해 왔다. 어느 쪽도 주체/객체 변증법의 상술한 논의에 반영된 인식의 기본 패러다임을 급진적으로 변경할 필요성을 통합하지는 못해왔다.

더욱이, Varela 등(1992, Op. Cit)은 두뇌와 같은 인식 네트워크 시스템에서 자기갱신성(autopoiesis) 및 인식 양자가 임의의 명백한 계층적 또는 중앙 제어 시스템없이 시스템의 네트워크인 분산 시스템의 네트워크들 중에서 대규모의 상호접속의 출현 속성인 것으로 나타나는 것으로 강조해 왔다. 즉, 자기갱신성 및 인식은, 각각이 그 자신의 로컬 환경에서 동작하며 멤버 네트워크가 자율성의 정도를 가지는 네트워크들의 네트워크들로서 구조화되는 수많은 단순한 구성요소의 밀집한 동적 상호접속에 근거를 둔다. 이런 관점에서, Varela 등은 인식 네트워크에 관한 상술한 고려사항들의 완전한 연관을 유도하지 못하는 결과를 초래하는 인식 과학 및 인공지능의 분야에서 비간섭성 및 상충점을 지적해 왔다. 대조적으로, 이들은 Abidharma 및 Zen이 현대 과학의 선험적 발견과 정합되며 상술한 위험과 어려움에 빠지지 않는 더욱 효율적인 접근을 개발하는 시작점으로서 작용하는 인지의 정제되고 코히어런트한 인식론을 어떻게 개발했는지 보이고 있다. 현재까지, 자기갱신적 지능형 네트워크의 개발에 대한 Zen 인식론의 잠재력은 효율적으로 실시되지 못해왔다.

본 발명의 일 목적은 상술한 종래 기술에서 직면한 단점 및 문제를 극복하거나 또는 적어도 경감하는 것이다. 본 발명의 또 다른 목적은 네트워크 시스템의 개발에 대한 새로운 패러다임을 제공하고, 이런 새로운 패러다임에 기초하여 네트워크 및 네트워크 모델의 세트, 장치, 및 상기 언급된 시장 요건을 만족할 수 있는 새로운 장치를 동작하는 방법을 제공하는 것이다. 또 다른 목적은 사용자들이 그 자신의 비공식적인 네트워크를 통해, 특히 마주하는 상호작용을 통해 서로 사회적 경제적으로 상호 작용하는 방법과, 그들의 당면한 환경에서 객체 및 기계와 상호작용하는 방법을 에뮬레이트하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 안전하고, 한결같으며, 유연성 있는 방법으로 인간 사회와 인간 지능과 공생하여 동작하는 사이버네틱 네트워크에서 분산 인공지능의 개발 및 배치를 가능하게 하는 방법을 제공하는 것이며, 또는 대중에게 유용한 선택을 제공하는 것이다.

본 발명의 일면에서는 시스템이 만족할만한 액션들을 개발하기 위해 사용하는 반복적 발견적(heuristic) 시퀀스들을 통해 활동들이 해석 방식(hermeneutic fashion)으로 일어나는 환경과 상호작용함으로써 로컬 및 비로컬 활동을 조정하는 자기갱신적 네트워크 시스템을 제공하며, 여기서 이들 액션은 시스템의 사용자 또는 설계자에 의해 설정된 요건 또는 기준을 만족하는 액션이다.

발견적 시퀀스는 시스템이 환경 데이터의 배경 플로우로부터 만들어서 추출하는 특징들의 조항이며, 상기 특징들은 대응하는 설정된 기준들을 참고하여, 예를 들어 시행 착오의 반복적 선택 프로세스 또는 설정된 요구들 또는 기준들을 만족하는 임의의 다른 프로세스에 의해, 특정 활동들에 대해 관련된 데이타를 선택하는 프로세스를 나타낸다.

이 시스템의 동작은 바람직하게 경험적이며, 즉 전체적으로 경험에 기초한다.

이 시스템은 고려되는 집합체의 모든 레벨들에서 자기 유사(self similar)하여 상기 시스템은 프랙탈(fractal) 특징을 표시하여 프랙탈 시스템으로서 특징지어질 수 있으며, 상기 자기 유사 특성을 개별적으로 표시할 수 있는 네트워크들의 네트워크로서 구성될 수 있다.

이 시스템은 바람직하게 비계층적이지만, 일부 어플리케이션에서 계층을 나타낼 수 있고, 멤버 네트워크들 사이의 공동 상호작용을 통해 바람직하게 동작하며, 여기서 공동 상호작용은 시스템의 구성요소들이 그 자신의 상호작용이 계층적 구조에 의해 지배되지 않고 임무를 수행하도록 함께 동작하는 것을 의미한다.

이 시스템 및 그의 멤버 네트워크는, 있다면, 상술한 해석 프로세스를 통해 그들의 환경과 구조적으로 연결되며, 여기서 그들은 그들의 환경 또는 그들 자신의 이전 표현을 기초로 하지 않으며 사용하지 않는다.

이 시스템 및 그의 멤버 네트워크는 공동 의존하는 방식으로 일어나는 관계를 통해 바람직하게 그들 환경을 공동 개발 및 진화시킨다.

상술한 해석 프로세스들 및 구조 결합을 통해 시스템에 의해 수행된 조정 및 액션들은 어느 것이든 관련된 이전 데이터, 관련된 진술, 또는 가설에 독립적이며, 시스템의 사용자들 또는 설계자들은 시스템 및/또는 그의 환경의 상태 및/또는 속성을 인식할 수 있다.

집합체의 각각의 레벨에서, 상기 프랙탈 시스템의 멤버 네트워크는 동작 클로져(operational closure)를 바람직하게 표시하며, 개별적인 구성요소(들)의 동작 모드는, 그러한 멤버 시스템들이 다른 멤버들에 관한 동작 클로져를 바람직하게 표시하는 프로세싱의 분산된 비심볼 형태의 동작 모드일 수 있는 한편, 멤버 네트워크들간의 상호작용들은, 전체 시스템 자체가 그들의 환경과 관련된 동작 클로져를 바람직하게 표시하는 심볼릭 정보 교환 및 처리를 통해 바람직하게 일어난다.

위에서 정의된 자기갱신적 시스템에는 텔헥스 기능이 부여되며, 상기 기능은 원격 감지를 의미하는 텔레스써시아(telesthesia), 원격 측정을 의미하는 텔레메트리(telemetry), 원격 기계적 액션을 의미하는 텔레키네시스(telekinesis), 일정거리 떨어져서 일어나는 존재의 형태들과 원격 환경들, 사람들, 동물들 및/또는 이들이 텔레프레즌스를 통해 포함하는 객체와의 상호작용들을 의미하는 텔레프레즌스(telepresence), 사람들, 사물들, 디바이스들 및/또는 일정거리 떨어진 프로세스들의 관리를 의미하는 텔레매니지먼트(telemanagement), 및 일정 거리 떨어져서 또는 그 전반적인 거리에서의 정보 또는 임의의 형태의 데이터의 전달을 의미하는 원격통신들 중 임의의 것 또는 모두로서 정의되며, 상기 텔헥스 기능은 오감, 보다 광범위하게는 촉각, 감각, 통찰력, 인텐트(intent), 어텐션(attention) 및 해석 인지(interpretative cognition), 구별 의식(discriminatory consciousness), 및 저장 의식(storehouse consciousness) 또는 기억에 필요하고 통합될 수 있는 그밖의 기능들에 관련되는 인간의 의식의 형태들과 매치하도록 구성되고 적응된다.
자기 갱신적 시스템의 구조화된 텔헥스 기능은 상기 시스템의 집합체의 모든 레벨들에 적용되는 활동의 계층들을 정의하며 계층화된 기능으로 언급된다.

집합체의 모든 레벨들에서, 자기갱신적 시스템은 로컬 장치를 통해 로컬 활동들과 친밀하게 관련된 그의 내부 조직의 적어도 일부를 갖는 이중 구조를 표시하는 한편, 전체 시스템은 동작의 논리에서 비로컬이다.

바람직하게, 시스템은 시스템의 허용되지 않은 행동을 금지하고 특정하는 방식으로 상기 시스템의 환경에서의 변화에 적응함으로써, 상기 시스템이 금지되지 않은 임의의 방식으로 행동할 수 있게 한다.

바람직하게, 적응은 설정된 기준에 관한 최적화 라우트에 의해서 보다는 성능 기준을 만족하는 솔루션을 선택하는 것에 의해 수행된다.

본 발명의 또 다른 면에서는 텔헥스 기능을 가지고 동작하도록 적응된 자기갱신적 네트워크 시스템을 제공하며, 바람직하게 분산 인공 지능을 포함한다.

상기 분산 인공지능은 네트워크의 하부구조와, 네트워크 서비스들을 네트워크 사용자에게 전달하는 수단 모두로서 기능하도록 적응된 복수의 사이버네틱 디바이스를 포함하며, 상기 사이버네틱 디바이스들은 상기 서비스들을 공간의 특정 영역에 전달하며 네트워크가 프랙탈 비계층적 메쉬의 형태로 있는 방식으로 다른 사이버네틱 디바이스와 통신하도록 적응되어, 구조를 갖는 메쉬가 집합체의 특정 단계에서 자기 유사가 되게 하고, 프랙탈 메쉬가 고려되는 집합체의 임의의 다른 단계에서의 것과 실질적으로 유사하다.

바람직하게, 가장 간단한 집합체 레벨에서 기능하는 사이버네틱 디바이스는 어시스턴트로서 나타내며, 바람직하게는 공간의 특정 영역에 필수적으로 제한되지 않으며, 보다 복잡한 집합체 레벨에서 기능하는 사이버네틱 디바이스는 마인더(minder)로서 나타내며, 보다 높은 레벨의 복잡도에서 작용하는 사이버네틱 디바이스는 메타마인더(metaminer)로서 나타내고, 더더욱 높은 레벨의 복잡도에서 기능하는 사이버네틱 디바이스는 하이퍼마인더(hyperminder)로서 나타낸다.

상기 사이버네틱 디바이스들은 공간 영역, 또는 다른 사이버네틱 디바이스에 대한 통신을 용이하게 하는 것과 함께 그들이 연관된 사이버네틱 디바이스들의 그룹과 관련하여 동작하도록 적응된다.

상기 사이버네틱 디바이스들은 낮은 레벨의 집합체 또는 복잡도에서 기능하는 하나 이상의 다른 사이버네틱 디바이스들을 감독하거나 또는 관리하도록 적응되며, 상기 감독받는 사이버네틱 디바이스들은 공간에서 클러스트화(clustered)되거나 또는 분배되고, 및/또는 임의의 다른 타입의 기구들, 기계들, 시스템들, 동물 또는 사람과 연관될 수 있다.

본 발명은 텔헥스 기능을 그와 연관된 공간 영역에 전달하도록 적응된 하드웨어, 및 다른 사이버네틱 디바이스와 통신할 수 있도록 적응된 통신 수단을 포함하는 사이버네틱 디바이스를 더 제공한다.

바람직하게, 상기 텔헥스 기능은 데이터, 음성, 비디오폰, 주문형 비디오, 오락, 보안, 교육, 건강, 토지 관리, 에너지 공급 및 관리, 은행업무, 그밖의 동일한 목적을 위한 통신의 제공을 포함한다.

바람직하게, 사이버네틱 디바이스는 프로세싱 및 메모리 수단, 그리고 더욱 바람직하게는 GPS 또는 이와 유사한 것과 같은 위치 결정 수단을 포함한다.

다른 실시예에서, 사이버네틱 디바이스는 비디오, 오디오 등을 포함하는 입력 및/또는 출력 수단을 포함할 수 있다.

사이버네틱 디바이스는 네트워크 컴퓨터, 관성 또는 기타 비-GPS 기반의 안내 디바이스와 같은 보조 디바이스에 포함되거나 또는 연결될(무선으로, 유선으로 또는 케이블로) 수 있다.

바람직한 실시예에서, 집합체 레벨의 수는 제한되지 않는다.

다른 실시예에서, 사이버네틱 디바이스들간의 통신 수단은 유선, 케이블 및/또는 무선 네트워크 수단을 포함한다.

바람직한 실시예에서, 통신 수단은 무선이다.

원격통신 어플리케이션의 바람직한 실시예에서, 무선 수단은 LMCS 또는 LMDS 무선 주파수들(각각이 로컬 다중포인트 통신 또는 분산 서비스 또는 시스템)을 사용하며, 대부분의 나라에서는 25 GHz 내지 31GHz 및 42 GHz 내지 47 GHz 범위에 통상적으로 위치한다.

바람직하게, 통신 디바이스는 필드 프로그램가능한 게이트 어레이, 필드 프로그램가능한 아날로그 어레이 또는 (소위) 동적으로 프로그램가능한 게이트 어레이와 같은 하나 이상의 프로그램가능한 소자를 포함하는 전자 회로를 포함한다.

프로그램가능한 소자는 송신되는 비트 스트림을 입력으로서 취하고, 출력으로서 상기 무선 통신 디바이스용 중간 주파수를 생성하도록 인터페이스될 수 있다.

디지털 또는 아날로그 중간 주파수의 선택은 특정 어플리케이션에 요구될 수 있는 디바이스를 프로그램하는데 사용되는 진화 스킴에 의해 결정된다.

바람직하게, 사이버네틱 디바이스는 프리셋 스펙 내의 수많은 가능성을 커버하는 많은 수의 솔루션을 발생하고 그후 새로운 반복을 위한 시작 포인트로서 작용하도록 가장 적절한 것을 선택하는 것에 의해, 다윈 진화(Darwinian evolution)를 에뮬레이트하는 기술을 사용하여 프로그래밍될 수 있고, 여기서 선택 프로세스는 설정된 동작 기준과 관련하여 만족된 결과가 달성될 때까지 계속된다.

다른 반복 프로그램 방법은 예를 들어 시뮬레이트 어닐링(simulated annealing) 및 그밖의 확률적 앙상블 절차(stochastic ensemble procedure) 상의 변화에 사용될 수 있다.

바람직하게, 진화 스킴의 두가지 타입이 사용되며, 제1 타입은 적절한 변조 스킴을 선택하고 디지털 중간 주파수가 사용되며 전송기 및 수신기 설계가 분리되어 진화하는 구현을 발전시키며, 제2 타입은 통신 링크 모델을 특정하여 모델의 설계 제한을 만족하는 송수신기 설계를 반전시킨다.

바람직하게, 설계 제한은 특정 어플리케이션들에 필요한 링크에 대한 대역폭과 같은 규정 제한을 포함한다.

바람직하게, 진화 스킴은 변조 스킴을 또한 진화시킨다.

아날로그 중간 주파수가 사용될 수 있다.

진화 스킴은 유전 알고리즘, 시물레이트 어닐링 알고리즘, 에러의 역전파(backpropagation) 또는 다른 유사한 반복적 절차와 같은 수단에 의해 구현될 수 있는 일련의 단계들에 의해 진행된다.

그러한 유전 알고리즘들은 최소화 알고리즘(minimization algorithms)으로 알려진 종류이며 원가 함수 또는 에러 메트릭으로 알려진 측정을 최소화하는데 필요하며, 적절한 원가 함수들은 대역폭 스펙트럼 구성요소를 고려하여 적어도 비트 에러율 및 전송 속도를 포함한다.

바림직하게, 시스템은 링크의 효율성을 개선하는 압축 알고리즘을 진화하는데 자유롭다.

본 발명의 또 다른 면에서는, 네트워크의 동작과 관련된 기본 동작 알고리즘의 세트를 구축하는 단계를 포함하는 네트워크 시스템의 동작 방법을 제공하며, 여기서 상기 알고리즘은 텔헥스 기능을 제공하도록 적응되고, 금지 논리(proscriptive logic) 및 상술한 진화 만족의 방법들(methods of evolution satisfaction)을 통해 바람직하게 개발되고 선택된다.

바람직하게, 집합체의 다양하거나 또는 선택된 레벨들에서 상기 네트워크 환경의 상태, 또는 상기 네트워크가 놓여지는 태스크 또는 활동들을 반영하는 일시적인 로컬 또는 비로컬 소프트웨어 엔티티들이 생성된다.
바람직하게 상기 소프트웨어 엔티티들은 상기 Zen 인식론적 전통(epistemological tradition)을 참고하고 존중하여 다마스(dharmas)로서 나타낸다.

다마스는 위에서 정의된 발견적 해석 시퀀스들, 구조 결합, 동작 클로져, 텔헥스 기능, 및 금지 논리 및 진화 만족의 방법들을 가능하게 하는 동작 신택스(operational syntax)를 통해 상기 기본 세트의 알고리즘들로부터 집합되거나 또는 컴파일된다.

바람직하게, 신택스는 다마스를 생성하기 위해 알고리즘을 모으고 집합시키는 것을 지배하며, 발견적 해석 시퀀스들을 로컬 및 비로컬 방식으로 구현할 수 있는 임의의 컴퓨터 언어로 네트워크의 논리 동작들을 변환하는 논리 규칙의 세트에 대응한다.

바람직하게, 다마스는 상기 네트워크 시스템의 멤버 구성요소들 사이의 위에서 정의된 협력을 달성하도록 적응되며, 그러한 멤버들은 로컬 사이버네틱 디바이스들 및 관련된 네트워크 소프트웨어와 비로컬 네트워크 소프트웨어이며, 상기 로컬 및 비로컬 소프트웨어 양자는 다마스의 네트워크들이며 메타다마스(metadharmas) 또는 엠다마스(Mdharmas)로서 언급된다.

바람직하게, 다마스는 발견적 해석 시퀀스를 통해 동작한다.

다마스는 바람직하게 멤버 네트워크들 및 전체 네트워크의 동작 클로져, 상기 멤버 네트워크들과 그들 각각의 환경들을 갖는 전체 네트워크의 구조 결합, 상기 멤버 네트워크들 사이의 협력, 엠다마스 및 그밖의 사이버네틱 구성요소들, 바람직하게 위에서 정의된 계층화된 기능을 통해 통신들과 그밖의 텔헥스 기능을 포함하는 로컬 및 비로컬 활동들 사이의 조정을 달성하도록 설계된다.

바람직하게, 상기 다마스 및 엠다마스는 위에서 정의된 금지 논리 및 진화 만족의 방법을 통해 전개되도록 적응되고 설정된다.

바람직하게, 네트워크는, 네트워크에게 임의의 태스크를 수행하도록 요청한 결과로서 생성된 다마스 소프트웨어 엔티티들에 의해 동작하며; 그 결과 상기 다마스 소프트웨어 엔티티들은 기본 동작 알고리즘들의 그룹들을 포함하며, 및/또는 그러한 상기 동작 알고리즘들의 원래 세트로부터 이전의 그 소프트웨어 엔티티들에 의해 진화적으로 생성된다.

도 1은 종래의 트리형 원격통신 네트워크를 도시한 개요도.

도 2는 본 발명에 따른 네트워크의 프랙탈 구조를 도시한 도면.

도 3은 본 발명에 따른 네트워크 내의 통신 예를 도시한 개요도.

도 4는 물리적 구내 내의 마인더의 기본 위치결정을 도시한 도면.

도 5는 기본 마인더의 구성요소 구조를 도시한 도면.

도 6은 자기갱신적 네트워크 시스템의 기능에 수반되는 절차 단계를 도시한 도면.

도 7은 네트워크 시스템의 그의 환경과의 상호작용에 수반되는 발견적 시퀀스의 흐름도.

도 8은 종래의 접근에 대한 특징을 강조하는 절차 개요도.

도 9는 네트워크의 프랙탈 기능 속성과 네트워크와 그의 환경 사이의 상호작용을 도시한 개요도.

도 10은 예로서 주어진 동작의 Zen 형태에 관한 텔헥스 기능의 계층들을 도시한 도면.

도 11은 마인더의 기능의 비로컬/로컬 동작 특징을 도시한 도면.

도 12는 네트워크 시스템 하드웨어에 관한 마인더 연결의 실시예를 도시한 개요도.

도 13은 동적으로 프로그램가능한 게이트 어레이와 같은 프로그램가능한 소자 또는 구성요소의 유전 위치(generic location)를 도시하는 마인더의 내부 구조를 도시한 개요도.

도 14는 솔루션을 생성하기 위한 진화 스킴의 개요를 도시한 개요도.

도 15는 금지 논리에 의해 솔루션을 생성하기 위한 진화 스킴의 개요를 도시한 개요도.

도 16은 네트워크 환경의 상태를 반영하는 소프트웨어 엔티티의 생성을 도시한 개요도.

도 17은 사용자 요청에 대응하여 네트워크 환경의 상태를 반영하는 소프트웨어 엔티티의 생성을 도시한 개요도.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따라 네트워크 모델은 Zen에 의해 유도된 이름인 인드라넷(IndraNet)으로 언급된다.

Zen에서, 더욱 넓게는 불교 문학에서, IndraNet은 노드 각각이 그 존재를 소유하며 네트에서의 모든 단일의 다른 노드 보석(jewel)을 반영하도록 하는 프랙탈 구조이면서, 동시에 모든 다른 노드와 함께 전체 노드를 함께 생성한다. 이 네트는 무한하다(즉, 끝이 없고 완료가 없으며, 추가적인 보석 노드의 부가로 항상 확장될 수 있다). 이런 은유는 본 발명의 다음 설명에 대한 시작점으로서 기능한다.

이런 특정 인식론적 자세는 특정 세계에서의 아이템이 임의의 고정된 독립 존재, 엔티티 또는 본질을 갖지 않는다고 규정한다. 각각의 아이템은 모든 다른 것과 함께 생기며, 전체의 명시이며 공동 생성이고, 모든 다른 아이템과 함께 전체를 한번에 공동 생성한다. IndraNet에서 이런 공동 발생 및 생성은 IndraNet 패러다임을 통해 달성된다.

IndraNet을 설명할 때, 기술의 상태에 현재 사용되는 것과 상당히 다른 논리 구조 및 소프트웨어 엔티티가 언급된다. 따라서, 특정 용어들은 이 시스템을 서술하는데 도움이 되도록 개발되었다. 이 용어들은 다음과 같이 요약된다. 도 2를 참조하면, 라인은 계층적 관계가 아닌 집합체의 각각의 레벨에서 메쉬 구조를 설명한다.

사이버후드(cyberhood): IndraNet에 의해 둘러싸인 가상 공간. 상술한 바와 같이, 이것은 정보를 교환하고 로컬 및 비로컬 텔헥스 기능을 제공하기 위해 IndraNet 사용자에 의해 사용되고 "존재하는(inhabited)" 비로컬 IndraNet 공간을 나타낸다.

네티즌(Netizen): 사이버후드에 모이는 엔티티들(예를 들어, 사람, 조직, 동물, 사이버네틱 시스템, 기계 및 유사 디바이스들).

IndraNet: 상기 네트워크의 노드에 위치하는 사이버네틱 네티즌에 의해 형성된 네트워크 하부구조이며, 이것은 로컬 및 비로컬 활동을 조정한다. 이들 활동들은 네티즌 또는 IndraNet 자체에 의해 IndraNet과 연결된 사람, 기계 또는 디바이스에 의해 착수될 수 있다.

마인더(Minder): 네트의 각각의 노드에 위치한 사이버네틱 네티즌. 이런 표현은 IndraNet의 동작에 주요한 "주의력(mindfulness)"의 개념을 의미한다. 마인더는 바람직하게 송수신기를 포함한다. 마인더는 원격통신과 노드 특정 기능 둘다를 수행한다. 통신의 주요 역활을 수행하면서, 마인더는 또한 텔헥스 기능에 기초한 노드 특정 서비스의 제공자로서 기능한다. 이런 목적에서, 특정 어플리케이션에 요구되는 바와 같이, 마인더에는 적절한 텔헥스 기능이 부여된다.

마인더는 많은 물리적 형태를 가질 수 있다. 그러나, 이들은 IndraNet 메쉬에서 그들이 노드로서 동작하게 해주는 다수의 특징 및 능력을 공유한다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에서, 마인더는 바람직하게 LMDS 또는 LMCS 범위에서 동작하는 송수신기를 포함한다. 마인더 범위는 50m와 30km 사이일 수 있다. 물론, 마인더는 메모리, 처리 수단, 안테나, GPS 기능과 같은 위치 획득 장치, 및 전원과 같은 하드웨어들을 포함한다. 상술한 바와 같이, 마인더는 특정 목적을 수행하도록 구성된다. 예를 들어, 보안 어플리케이션에서, 마인더는 움직임 센서, 비디오 출력, 알람 등을 포함하여, 그것에 요구된 텔헥스 기능을 부여한다. 마인더는 건물 또는 차량에 배선될 수 있거나, 또는 사람에 의해 운반되거나 또는 이동 상품, 객체 또는 동물에 고정될 수 있는 이동가능한 유닛일 수 있다. 마인더의 구획의 예가 도 4에 도시되어 있으며된 다른 마인더에 통신이 부가되어 도 12에 도시된다.

일반적으로 무선인 특정 통신 메카니즘은 임의의 실시예로 배선될 수 있으며 일부 어플리케이션에서(예를 들어, 전력 공급 모니터링), 이것은 유틸리티 또는 텔레메트리 디바이스와의 물리적 연결을 수반한다. 전력 공급 유틸리티 및 통신 네트워크와 인터페이스하는 마인더의 예는 도 5에 도시된다.

패치(Patch): 마인더에 의해 관리되는(mind) 부동산(예를 들어, 집, 정원, 공장, 창고 등), 지형적 공간의 정적부(예를 들어, 산림 영역, 초원 영역, 강, 시내 또는 강 어귀의 일부 등), 도시 또는 거주 환경의 일부(예를 들어, 교차로, 철도 건널목, 주차장 등), 또는 이동 엔티티(예를 들어, 차, 사람, 콘테이너, 포장 상품). 패치와 전체 IndraNet의 프랙탈 구조 관계는 도 2 및 3에 도시된다.

마인더 타입: 모든 마인더가 유사하게 구성되는 반면, 다소 광범한 능력을 갖는 다양한 타입의 마인더가 있다.

표준 마인더: 마인더는 고정되거나 또는 이동될 수 있다. 표준 마인더는 고정되고 고정 패치를 관리한다.

로머(Roamers): 이동 마인더. 기본적으로 표준 마인더와 유사하며, 로머는 엔진 텔레메트리, 트래킹(tracking) 및 네비게이션 능력등과 같은 특정 구현에 요구되는 약간 상이한 특징 및 능력을 가질 수 있다.

개인용 마인더(PMs) 및 상품 마인더(GMs): PM들은 휴대용이며 단순화되고 소형인 로머 마인더이다. 이들의 가장 간단한 형태에서, 이들의 기능은 휴대폰의 형태이다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, PM들은 비디오폰 및 부가적인 텔헥스 기능을 갖는다. GM들은 텔헥스 기능에 기초한 네트워크 및 로컬 서비스의 범위를 수행하기 위해 상품에 부착되거나 또는 삽입될 수 있는 소형화된 단순한 마인더이다. 적절하게 설계된 GM들은 특정 텔헥스 서비스용 동물에 부착될 수 있다.

어시스턴트 및 패치 메쉬: 기본 마인더들은 그들이 관리하는 패치상의 특정 태스크(예를 들어, 분산/비집중화 에너지 관리 및 기능)를 수행하기 위한 어시스턴트로 불리는 소형 사이버네틱 디바이스를 조정한다. 어시스턴트는 각각의 마인더 패치에 위치하며 대부분 제한된다. 어시스턴트는 이들이 속한 IndraNet의 나머지와 같은 메쉬 네트워크로서 구성된다. 따라서, 패치 메쉬는 IndraNet의 프랙탈 메쉬 구조의 가장 정교한 명시이다. 바람직한 실시예에서 어시스턴트가 외부 세계와 통신하기 위하여 그들의 패치 마인더와 상호작용한다지만, 본 발명의 가장 일반적인 형태에서 그런 제한은 없다. 다른 패치상의 어시스턴트는 서로 직접 협력할 수 있고, 표준 마인더로서 동일한 통신 방법 및 알고리즘을 사용할 수 있다. 어시스턴트와 패치 메쉬들 간의 프랙탈 구조 관계 및 전체 IndraNet은 도 2에 도시된다.

어시스턴트의 물리적 구조는 하나 또는 여러 마인더가 로컬 패치 텔헥스 기능에서 어시스트하기 위해 이들을 구현하는 주변에 비유된다. 어시스턴트는 유선일 수 있으나 바림직하게는 무선이다. 어시스턴트의 세트는 IndraNet의 전체인 것처럼 자체 유사한 작은 메쉬로서 구성된다. 그것의 기능은 보다 광범위한 네트, 음성 전화, 비디오 카메라, PC, NC, 가정용 전기장치, 물품 식별용의 아이템 태그 등과 같은 주변 장치 및 더욱 광범위하게는 사용자의 요건을 만족하도록 실용적으로 네트워크화될 수 있는 보다 넓은 임의의 디바이스 및 수단에 포함된다.

메타마인더 및 하이퍼마인더: 메타마인더는 기본 마인더의 그룹을 관리하는 강화된 마인더이다. 이것은 정적이다. 이것은 정보 처리율, 대역폭, CPU, RAM, 및 버퍼 영구 데이터 저장의 관점에서 강화된 능력을 가진다. 이것은 마인더에 관한 프랙탈 메쉬 구조에서 다음 집합체 레벨 상승을 차지한다. 마찬가지로, 하이퍼마인더는 메타마인더를 관리하는 마인더이며, 적절하게 강화된다. 메타마인더와 하이퍼마인더와 전체 IndraNet간의 프랙탈 구조 관계는 도 2에 도시된다.

위치 및 노드: 모든 마인더 및 마인더형 사이버네틱 디바이스는 전체 IndraNet 네트워크의 노드에 위치한다. 모든 노드는 가장 기본적으로 위치를 포함하는 다수의 특성들에 의해 특정된다. 따라서, 네트워크의 물리적 형태가 마인더의 속성 및 특성을 반영하는 동적임을 알 수 있다. 바람직한 실시예에서, 각각의 마인더는 집합체의 레벨에서 그것의 근방(이하 정의됨)에 존재하며 다른 레벨에 관련된 모든 다른 마인더의 위치를 "인지"한다. 이런 기능은 그들이 소정의 패치를 점유하고 소정의 마인더에 의해 관리된 것을 "알고있는" 어시스턴트에는 없다. 이는 패치 노드, 기본 노드, 로밍 노드, 메타노드, 및 하이퍼 노드를 포함하는 다양한 노드형태가 존재할 수 있다는 것이 파악된다. 후자 형태의 노드는 메타마인더 또는 하이퍼마인더 각각에 의해 점유된 노드이며, 한편 로밍 노드는 그들의 이동 속성에 대응하는 기능이 부여된 마인더인 로밍 마인더에 의해 점유된 노드이다. 메타노드에서의 메타마인더는 메타마인더가 현재 관리하는 노드에 위치하는 모든 마인더를 나타낸다. 따라서, 메타마인더들 사이의 동작 및 상호작용은 마인더와 집합체의 하부 레벨간의 상호작용을 모니터링할 때 관찰되며, 메쉬의 프랙탈 속성을 다시 반영한다. 다양한 타입의 마인더들 사이의 특징은, 네트워크에서의 그들의 유전 역할이 네트워크 모델 및 패러다임의 관점에서 본질적으로 동일하기 때문에 어느 정도 인공적이다. 이들 동작의 상세는 마인더 및 마인더의 그룹이 점유하는 집합체 레벨의 구별과 같은 구별을 제공한다. 마찬가지로, 하이퍼노드는 하이퍼마인더에 의해 점유되며, 프랙탈 메쉬의 집합체의 다음 레벨과 대응한다. 집합체의 보다 많은 레벨들이 마인더에 부가될 수 있으며 그들의 노드들은 넘버링 또는 그 유사한 것에 의해 구별될 수 있다는 것이 파악된다. 보다 높은 집합체 레벨은 네트워크 환경의 복잡성 및 기능에 의존하여 부가될 수 있다. 예를 들어, IndraNet이 확장됨에 따라, 집합체의 보다 높은 레벨은 세계 또는 국가적 레벨에서 정밀하지 않은 프랙탈 집합체를 처리하도록 부가될 수 있다.

IndraNet의 프랙탈 구조는 도 3에 예시된다. 이들 집합체 레벨은 계층적 동작 구조로 혼란스럽게 되지 않는다. IndraNet의 프랙탈 속성은 자기 라우팅 절차를 단순화하기 위해 어드레싱 시스템의 환유적(metonymic) 특징과 결합되도록 설계된다. 모든 집합체 레벨들 및 이들 레벨들 사이에서, 라우팅은 메쉬 또는 격자(trellis)를 통해 발생하며, 트리형 구조를 근거로 하지 않는다. 이것은 라우팅의 토폴로지 측면에 관해서는 도 3에, IndraNet 시스템 및 그 환경의 프랙탈 비계층 구조 결합에 관해서는 도 9에 개요적으로 도시된다.

상술한 바와 같이, IndraNet은 그것의 노드들이 임의의 특정 패턴에 조직되거나 또는 고정되지 않는다는 점에서 고정 토폴로지를 갖지 않는다. 그들의 공간 분포는 본질적으로 랜덤하며, 이들은 소비자가 관리될 패치를 요구하는 경우에는 항상 있다.

레인지(Range): 네티즌과 통신할 수 있는 마인더는 레인지를 갖는 것에 의해 특징지어진다. 즉, 마인더가 임의의 다른 마인더, 메타마인더, 또는 하이퍼마인더를 직접 호출할 수 있거나, 또는 마찬가지로 메타마인더가 임의의 마인더, 메타마인더, 및 유사하게는 집합체의 보다 높은 레벨에 대해 직접 호출할 수 있는 레인지이다.

근방 및 인바이론(Vicinity and Environ): 다양한 조작 모델은 근방 및 인바이론의 개념을 통합하여 IndraNet의 구조에 대해 구축될 수 있다. 근방는 소정의 노드의 레인지내에 직접 있는 노드에 위치한 마인더의 세트에 의해 소정의 노드에 대해 정의된다. 유사한 구성은 메타마인더 및 메타노드에 적용된다. 확장된 근방는 인바이론으로 알려진다. 인바이론은 접촉 프로세스가 일어나는 공간 영역이다. 접촉 프로세스는 IndraNet 패러다임의 Zen 프래임워크의 일부이며, 이하 더 후술된다. 일반적으로, 인바이론은 동일 메타마인더 또는 이웃하는 메타마인더로 언급되는 마인더의 세트의 근방을 둘러싼다. 근방 및 인바이론의 개념은 도 3에 예시된다.

IndraNet의 속성은 IndraNet의 프랙탈, 자기유사 특성을 구현하기 위해 혁신적인 통신 모델을 요구한다. 이를 위하여, 통신 시스템의 기본은 구축된 방법 및 모델과 독립하여 고려되며, 혁신적인 네트워크 패러다임이 본 발명을 구현하기 위해 개발된다.

상술한 바와 같이, 현재의 통신 시스템 모델은 사람들이 실제 통신하는 방법을 정확히 반영하지 않는다. 그 결과, 현재의 원격통신과 네트워크의 기능과 그러한 네트워크를 사용하는 소비자의 요구 사이의 갭이 증가한다. 본 발명의 목적 중의 하나는 사람들이 통신하는 방법과 가깝게 병행하는 가상 사이버네틱 엔티티를 생성하는 것이다. Zen의 언어에서 유추하면, 이들 사이버네틱 엔티티는 다마스로 불리운다. 본 설명에서, 다마스는 마인더의 레벨에서 및/또는 특정 동작 또는 태스크를 수행할 목적의 두개 이상의 마인더들 사이의 협력을 통해 생성된 임시 논리 엔티티이다. 다마스는 자기갱신, 특히 자기 관리, IndraNet의 자기 라우팅 특성을 구현하는 수단이다.

다마스는 알고리즘의 라이브러리 또는 사전(lexicon)으로부터 유도된 단순한 알고리즘의 진화 집합체에 의해 생성된 소프트웨어 엔티티들이다. 사전으로부터 유도된 알고리즘은 적절한 신택스에 의해 집합되며, 외부적으로 마인더에 인스톨되거나 또는 마인더의 정상 동작의 일부로서 및 다마스의 생성 및 소멸의 무한 프로세스로서 학습된다. 후자의 경우에, 이들은 근본적으로 개별적인 마인더에 또는 전체로서 네트워크에 유용함이 이전에 증명되었으며 사전에 부가되도록 보유되는 보다 단순한 알고리즘의 특정 집합체이다. 이 프로세스는 도 7 및 도 14 내지 도 17에 개요적으로 도시된다.

다마스는 공지의 분산 인공지능에 보통 사용되는 아리스토텔리안 논리(Aristotelian logic)에 구속되지 않으며 본래 이것을 사용하지 않는다. 다마스가 그들의 일시 존재동안 소정의 마인더에 위치할 수 있을지라도, 이들은 본래 비로컬적이며, 2개 이상의 마인더를 통해 그들 자신을 명시할 수 있다.

상술함 용어정의는 IndraNet의 동작의 중요 특징을 설명하는데 사용될 것이다.

IndraNet 동작은 분산 활동 계층을 통해 바람직하게 일어난다. 분산은 상기 계층의 물리적 측면이 마인더의 레벨에서 구현되는 동안에, 그들의 소프트웨어 동작은 각각의 특정 순간에 요구되는 네트워크를 통해 분산되며 다마스에 의해 일어난다는 것을 의미한다.

IndraNet 활동 계층의 예는 그들의 Zen 이름 및 도 10을 참고로 이하 설명된다.

Roku-Nyu: 인지의 6 객체(물질 또는 비물질, Kyo로 언급함)에 대응하는 6개의 감지 기관(예를 들어, 센서, 비디오 카메라 등, 및 Zen 프레임워크를 참고로 Kon으로 라벨링됨)과 동등한 사이버네틱을 통한 텔헥스 기능의 활동.

Shoku, 접촉(contact): 텔헥스 기능을 제공하는 Kon 디바이스가 인지의 Kyo 객체와 상호작용하는 것을 통한 프로세스로서 언급된다. 접촉은 마인더 및 어시스턴트의 레벨에서 주로 일어난다. 이것은 센서 시스템의 레벨에서 동작하는 다마스의 세트(Shiki로 언급됨)를 포함하며, 센서 디바이스에 의해 제공된 센서 데이터의 스트림으로부터 명시된 정보를 선택한다. 접촉은 사람, 특히 네트의 사용자, 패치 및 패치상의 객체, 및 IndraNet 자신의 하드웨어 및 소프트웨어에 관련시키는데 사용된다. Shiki 다마스는 이들 감지 접촉 프로세스가 발생되는 것을 확인하는 인지 프로세스를 시스템에게 제공한다.

Ju, 필링(feeling): 필링은 보다 높은 결정을 가능하게 하며 사람들과 상호작용하게 하는 방식으로 감지 데이터를 특정 인지로 통합한다. 예를 들어, 인간의 경험으로부터 유추하여 필링은 적절한 정도의 레인지를 통해 즐거운, 즐겁지 않은, 중간의 것으로서 기본적으로 구성될 수 있다. 특정 실시예에서, 필링은 기준 모듈 대응 관계(E≡K Modulo

)의 세트와 동일한 관계로서 구성될 수 있다. 개별적인 필링들의 통합(예를 들어, 스케일상의 레이팅)은 다차원(multidimentional) 벡터로서 표현될 수 있는 즐거움으로부터 중간을 통해 즐겁지 않은 것까지의 전체적인 레이팅을 제공한다. IndraNet에서, Ju, 필링은 텔헥스 기능의 완전 세트를 둘러싼다.

So, 통찰력 또는 개념화(Discerment or Conceptualisation): 이 다마스의 세트는 인지를 특정 개념으로 변환하고 이벤트에 대한 유전 반사 응답을 발생한다. 이것은 관련된 응답을 식별하고, 액션의 레벨 또는 정도에 대해서 각각에 대한 선택의 레인지를 선택하고, 스케줄링하는 것에 으해, Ju 및 Shoku 데이터를 기초로 하여 그렇게 한다. 이들의 속성 및 그 상황(예를 들어, 긴급상황 또는 아닌 경우 등)에 의존하여, 응답은 Gyo 계층(이하 참조)을 직접 활성화하거나 또는 참조한다.

Gyo, 인텐트(Intent): IndraNet의 특정 의미에서, "인텐트"는 객체에 관한 순간별 의지력(will)의 명시를 언급하며, So, Ju 및 Shoku로부터 데이터를 얻기 위해서, IndraNet이 필요하다. 예를 들어, 소정의 전체 객체를 얻기 위한 인텐트는 패치의 가정용 전력 사용을 최소화한다고 말하며, 관련된 액션 다마스의 생성을 초래하는 부분적인 객체들의 일련의 인텐트 다마스로 변환된다. 인텐트는 So와 Shiki 사이를 조정한다.

Shiki, 어텐션(attention)(Vijnana, Mana): 로컬 레벨(예를 들어, 패치)에서 또는 비로컬 형식(예를 들어, 통신 라우트를 관리하기 위해)으로 네트워크의 인식(awareness), 또는 그 일부 또는 그 양상을 어텐션의 일부 객체에 초점을 맞추어 유지한다. 물론, 많은 어텐션의 병렬 스트림들이 있을 수 있으며, 각각은 다마스의 네트워크를 가진다.

Shiryo, 의식: 이것은 IndraNet의 판단 및 구별 능력을 나타낸다. 그런 능력은 인간 어시스턴스 및 결정을 참조하는 단계를 포함하는 결정 프로세스를 기초로 하여 임의의 적절한 발견적 또는 전문가 시스템을 포함한다.

Alaya, 또는 Fushiryo, 기억/재수집: 이 계층은 전체 네트의 동작을 관찰한다. 이는 관련된 데이터를 저장하며 검색한다. Alaya는 마인더 레벨에서의 로컬적으로, 및 네트 전체의 활동에 관해서는 비로컬적으로 저장된다. Aloya에 의해 저장된 정보는 경험론적이다. 이것은 성능, 성능의 품질(예를 들어, 기준 만족의 정도), 및 장래의 기준 및 사용에 유용한 물질의 선택에 초점을 맞춘다.

바람직하게, IndraNet 계층화는 현존하는 또는 새로운 네트워크 및 원격통신 표준의 계층화, 및 TCP/IP, ATM, GSM Myrianet 등과 같은 프로토콜들을 포함하도록 적응된다.

IndraNet은 일정하게 변하고 있는 인간 사회와 공생하며 동작하도록 설계되기 때문에, IndraNet 구조와 동작은 진화적이어야 한다. IndraNet 패러다임, 다마스 사이버네틱 소프트웨어 엔티티, 및 활동 계층을 통한 동작의 규칙은 시스템이 프랙탈 집합체의 모든 레벨들에서 진화할 수 있게 한다. 이는 진화의 두가지 형태, 즉 설계에 의한 진화, 및 동작의 진화를 포함한다. 이들 진화 방식은 도 14 내지 도 17에서 개요적 형태로 도시된다.

전자는 도 10에 도시된 Roku-Nyu 및 Shoku 층들과 같은 하위차수 계층에서의 진화를 나타내며, 텔헥스 기능의 모든 양상과 관련된다. 이 형태는 다윈 진화를 에뮬레이트하는 반복적 프로그램밍 방법의 사용을 기초로 한다. 이 방법의 예는 IndraNet 송수신기의 진화에 대하여 이전에 존재했다. 이 방법은 유전 알고리즘, 시뮬레이트 어닐링 알고리즘, 에러의 역전파 또는 다른 유사한 반복 절차와 같은 임의의 적절한 수단에 의해 구현될 수 있다.

후자, 즉 IndraNet의 임의의 양상에 관한 동작의 진화는 적절한 다마스에 의해 도 10에 예시된 Shiki 내지 Alaya 계층과 같은 상위차수의 계층을 통해 달성된다. 성능의 품질의 관점에서 평가된 경험은 IndraNet 패러다임의 진화적 만족의 금지 논리 및 방법에 따라 기억되고 선택된다. 이 프로세스는 도 6 및 도 8에 예시된다.

상술한 바와 같이 IndraNet의 계층화된 기능은 통신 액션을 구현하는데 사용된다. 통신 액션은 IndraNet의 모든 레벨들에서 비용상 효율적인 동작을 달성하도록 설계된 유전 논리 방법 및 프로세스이다. 이들은 소프트웨어 동작 또는 알고리즘을 설명하지 않는다. 오히려, 이들은 네트워크가 기능하는 방법을 논리적인 평이한 언어로 설명한다. 이들 통신 액션은 그들 자신이 기본 알고리즘의 일시 집합체인 다마스의 네트워크를 통해 이루어진다. 통신 액션의 세트는 한정적이지 않다. 새로운 액션은 그 자신의 이전 경험을 기초로 하여 특정 IndraNet에 의해 진화될 수 있다. 다마스 및 활동 계층의 분산 구조를 개발하는 이 방법들은 네트워크를 통해 통신 액션을 진화하며 구현하는데 사용된다.

그런 통신 액션에 대한 이하의 설명은 원격통신에 관해 예시로서 진행된다. 이들 예를 기초로 하여, 당 기술에 대한 지식이 있는 사람들은 특정 어플리케이션에서 IndraNet 기능의 모든 양상을 달성하기 위해 기본적인 IndraNet 원리가 유사한 방식으로 구현될 수 있는 방법을 이해할 것이다.

링크를 구축, 유지 및 관리하기 위한 인바이론 내의 마인더 협력과 파일롯 링크의 사용: 인바이론은 라우트를 구축하는 방법을 결정하기 위해 마인더에 의해 협력하여 사용된다. 예는 도 3에 도시되며, 그것에 의하여 A와 B 사이에 통신 링크가 구축된다. 마인더 A는 파일롯 링크를 수립함으로써 별개의 마인더들 C, E 또는 B와 연결되는데, 즉 그것은 부근의 다른 마인더들, 및 각 경우에 필요한 메타 및 하이퍼마인더들의 도움으로, 다수의 노드들, 메타노드들, 및 하이퍼노드들을 통하여 A로부터 B까지의 최적의 경로에 대한 클로즈(close)를 발전적으로 검색하고 찾는다. 이 검색은, 예를 들어, E와 같이 거리가 먼 마인더들에 도달하기 위하여 더 많은 링크를 수립하고 그 부근의 마인더들로부터 이러한 질의에 대한 응답을 모니터하는 것을 돕기 위하여 마인더들에 협력하는 것을 포함하여, 특정 연결 목적을 위한 이용가능성에 관하여, 신호를 보내는 마인더에게 파일롯 메시지를 전송하는 A에 의하여 수행된다.

삭제

파일롯 링크가 구축될 때, 특정 연결을 달성하기 위해 잠시동안 "예약(booked)" 및 " 유지"된다. 링크의 기록 및 유지의 지속시간은 통신의 속성 및 그 우선순위 랭킹에 따라 정의된다. 속성 및 우선순위 랭킹은 예를 들어 디지털 데이터, 음성, 화상, 비디오, 단방향, 양방향, 실시간 등의 전달되는 정보의 형태를 나타내며, 그런 정보의 형태에 대한 전송 요건을 언급한다. 본 발명에 따르면, 통신의 속성 및 우선순위 랭킹은 네트의 동작의 기본 모드 및 그 진성 논리를 설명하는데 사용되는 유전적인 논리 엔티티이다. 통신의 속성 및 랭킹 목적을 위한 우선 순위 타입의 실제 정의 및 카테고리는 본 발명의 각각의 구현에 특정되며, 그의 특정 대체 실시예를 나타낸다.

예를 들어, 소정의 IndraNet에서, 마인더의 스트링으로 버퍼 메모리를 통해 전송된 주문형 비디오는 버퍼의 체인의 크기 및 상태에 관해 일시적으로 중단될 수 있어, 링크의 하나 또는 여러 노드를 사용하여 동일 링크, 또는 링크 또는 크로스 트래픽의 일부분을 따라 그밖의 트래픽을 허용한다. 그러나, 음성 또는 비디오폰 통신은 중단되지 않고 다중화될 수 있다. 소정의 구현에서, 소정의 링크의 지속시간은 따라서 링크의 속성, 관련된 노드의 상태, 그 특정 네트에서 우선순위의 정의, 및 선택적으로는 IndraNet을 구축하고 동작하는 코어 에이젼시 또는 회사와 그 가입자들 사이의 계약상의 구성에 의존한다. 링크가 2개 이상의 떨어져 있는 마인더들(예를 들어, 비디오 원격회의 등) 사이에 구축되면, 연결은 이런 특정 연결의 요구(예를 들어, 데이터에서 비디오로 시프트를 수용하기 위한 대역폭 확장 요구)에 따라서, 및 다른 트래픽용의 중간 노드의 변화하는 주위상황에 따라 계속해서 갱신된다.

후술하는 바와 같이, 이는 링크 모니터링 및 갱신의 논리 동작을 수행하고 그 후 소멸하는 비로컬 소프트웨어 엔티티의 생성을 통해 달성된다. 바람직한 실시예에서, IndraNet은 그러한 엔티티를 사용하여 링크 또는 연결의 2개 또는 다수의 종단들 사이의 임의의 다중 경로를 최적 사용하기 위해 패킷 회선형(switching-like) 기능을 달성한다. 예를 들어, A와 B사이의 연결은 노드 X, Y 및 Z를 통해 시작하며, 즉, {A, X, Y, Z, B}이다. 소프트웨어 엔티티 모니터링 및 갱신을 통하여, 노드 K, L, M 및 N의 대안의 세트로 시프트되고 라우트로 되어, 그 결과 {A, K, L, M, N, B}이 되고, 및/또는 원래의 노드의 일부와, X, L, Z와 같은 새로운 노드의 조합으로 시프트되고 라우트되어 그 결과 {A, X, L, Z, B}가 된다. 개별적인 패킷 라우팅에서의 그러한 시프트는 정보 전달이 일어나는 동안 발생한다. 달리 말하자면, 다마스의 동작을 통해, 소정의 통신용 디지털 패킷은 네트를 통해 그밖의 트래픽에 의존하는 다른 노드 시퀀스를 경유하여 자동적으로 라우팅된다. 우선순위 랭킹은 마인더 레벨에서 테이블에 저장되며, 그 마인더에서 및 그 마인더에 대해 각각의 마인더의 이전 경험 및 계약상의 구성에 따라 갱신된다.

토폴로지 자기 라우팅(Topological Self-Routing): 마인더 A가 마인더 B를 호출할 때, B의 어드레스가 주어지기 때문에 또는 특정 탐색을 통해 그것이 얻어지기 때문에, A와 B 둘다가 어디에 있는지를(그들 각각의 어드레스) 이미 알고있다. A는 두 어드레스들의 위치 부분을 사용하여 의도된 링크의 전체 거리 및 방향을 계산한다. 거리가 그 자신의 근방 반경보다 현저하게 크다면, A는 근방의 마인더들로부터 또는 그것의 메타마인더로부터 도움이 필요하다는 것을 안다. 절대 A-B 거리를 근방 반경과 비교하기 위하여 퍼지 논리 알고리즘을 사용하며, 파일롯 링크를 구축하여 연결을 관리하기 위해 그 근방에서 그리고 그 인바이론(environ) 내에서 이웃을 통해 노드에서 노드로 호핑하는 것, 또는 B가 인바이론내에 쉽게 도달할 수 없기 때문에 그의 마타마인더의 어시스턴트의 협력을 얻는 것과 같은 최상 및 차선의 선택을 게이징하기 위해 중간 이웃(인바이론의 개념)을 사용한다. 마인더 A는 또한 축적된 경험으로부터 학습하는데, 즉, 마인더는 특히 시간의 다양한 순간들(예를 들어, 일자 및 계절 사이클)에서 주위환경을 변화하는 것에 관한 성공, 패턴 및 주파수의 정도를 모니터링한다. 학습된 패턴은 예를 들어 프로세스를 캐싱함으로써 기억될 수 있다. 도 14 내지 도 17은 그런 소정의 솔루션을 발생시키기 위한 진화 스킴에서의 단계들을 도시한다. 마인더들, 상기 예에서 A는 라우팅 프로세스를 제한하고 단순화하기 위한 방위(bearing)을 사용한다. 예를 들어, A는 완성된 링크의 종점 B가 북쪽을 향하고 있다면, 특정 라우팅을 구축하기 위해 남쪽을 보는것을 바람직하게 피한다. 그러나, 이것은 로컬 토폴로지 및 토포그래피에 관한 자기 학습 경험에 의해 정정된다. 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이 노드가 없는 언덕 및 호수가 있기 때문에 북으로의 직로가 없다면, A는 축적된 경험을 통하여 마인더 F에 접촉하는 것과 같은 북동쪽 중간 거리가 동쪽상의 노드의 세트를 먼저접촉함에 의해 가장 잘 도달한다는 것과, B에 도달하는 것과 같은 매우 멀리 떨어진 북쪽이 실제로 남서쪽에 위치하는 로컬 메타마인더 M_A로 바로 향하는 남쪽에 가장 잘 도달한다는 것을 발견할 수 있다. 후자의 경우에 있어서, M_A는 북으로 H_B 에 도달하고 A로부터는 북쪽을 향하여 위치하지만 장애물을 넘어 있는 B와의 링크를 완성하기 전에, H_A와 같이 동남쪽으로 분산되고, H_F와 같이 동쪽에 분산된 다른 메타마인더들을 통해 메타링크를 번갈아 구축하는 경향이 있다.

마찬가지로, 메타 및 하이퍼-마인더는 학습하고 기억한다. 본 발명의 특정 실시예에서, 자기 라우팅을 달성하는 다마스는 마인더들의 수치 어드레스 및 그들의 현재 위치에 기초한 라우팅 테이블을 사용한다. 마인더는 학습하고 또한 잊어버리는데, 즉, 연속적인 경험의 메모리의 보유력은 사용의 강도 및 우선순위 랭킹과 같은 기준의 세트들에 인덱스되며 시간 관련되어, 그 결과 예를 들어 더이상 관련이 없는 오래된 패턴들은 메모리로부터 정기적으로 꺼내진다.

근방에서의 키딩(Kidding): 키딩은 마인더들과 같은 IndraNet 네티즌이 그들의 환경과 상호작용을 하는 프로세스의 Shoku(접촉) 다마스-기반 세트의 어플리케이션들의 특정예이다. 근방 및 인바이론은 퍼지 방법으로 수학적으로 정의된다. IndraNet은 그것의 알고리즘 결정 프로세스에서 퍼지 상태를 사용한다. 소정의 마인더 A는 어느 다른 마인더가 그것의 근방 및 그것의 인바이론에 있다는 것을 안다. 도 4를 참조하면, A가 C와 연결되길 원하고 C가 그것의 근방에 있다면, A는 그 레벨에서 즉시 링크를 구축한다. A가 E와 연결되길 원하고, E가 근방에 있지 않으나 그 인바이론 또는 M_A의 인바이론에 가까이 있다면, 그것은 C 같은 그 근방의 마인더들을 접촉하기 위해 방위 데이터를 사용하며, E에 링크를 구축하기 위해 그들의 협력을 요구한다. 이런 프로세스는 아이들이 종종 잠재의식적으로 그들을 돌보는 어른들을 테스트하여 그 어른들이 얼마나 멀리 갈 수 있는지, 어떻게 사물을 미는지, 어떻게 규칙을 알맞게 바꾸는지, 스마트한지를 계산하는 것에 유추하여 키딩이라 불린다. 여기서, 마찬가지로, A는 그의 메타마인더의 도움을 요구하는 대신에 그의 이웃하는 마인더들의 일부를 조금씩 움직여 그에게 E에 가까이 도달하는 방법의 권리를 제공할 수 있는지의 여부를 테스트하기 위해 키딩(kid)한다. E가 C의 근방에 있지 않으면, C는 차례로 키딩하여, 즉, 이 특정 순간에 때 맞추어 D가 여분의 공간을 가지며 그 자신의 근방에 있는 R에 연결할 수 있다는 것을 발견한다. 따라서, 링크 A-E는 키딩 {A,C,D,E}에 의해 구축된다. 이를 행하는 능력은 그때의 로컬 트래픽의 속성 및 강도와, 그림자 효과를 생성하는 것과 같은 임의의 특정 토포그래피 및 환경 특징에 따른다. 특히, 키딩은 IndraNet이 C와 E사이의 큰 빌딩에 의해 생성되는 것과 같이, 그림자 문제를 자동적으로 해결할 수 있게 한다. 본 예에서, C는 직접 시야선(line of sight)을 갖는 D를 키딩하여 E와 연결한다. 이 예에서 알 수 있는 바와 같이, 키딩은 LMDS 또는 LMCS 기반 원격통신 서비스의 구현을 위해 현재 개발된 중첩 다중 셀 전략에 대한 명쾌한 대안이다. 그런 링크를 구축하는데 관련된 마인더는 레슨을 학습하며 기억한다(도 7 참조).

그때의 트래픽때문에, {A,C,D,E} 링크가 가능하지 않거나 또는 더이상 적당하지 않은 경우, A는 M_A로 갈지도 모르고 링크는 {A,M_A,M_E,E}를 경유해 구축될지도 모른다. 그러나, M_A가 보다 넓은 인바이론에서 D 및 E를 키딩할 수 있다는 것을 발견하면, {A,M_A,D,E}일 수도 있다. 이 후자의 예는 IndraNet의 협력, 비계층 속성을 더욱 설명해준다. 모든 경우에서, {A,M_A,M_E,E}와 같은 메타링크가 구축되는 동안에, 근방의 상황들이 변경하거나 및/또는 과거에 학습된 레슨이 더이상 적용가능하지 않는 경우에, 또는 더욱 직접적인 링크가 가능하거나, 또는 일부 노드가 더 높은 우선순위 랭킹으로 다른 트래픽에 관련되는 것으로 인해 새로운 더 긴 링크가 필요하게 되면, 관련된 마인더는 배경에서 계속해서 키딩한다.

인바이론의 개념은, 두개의 노드들이 그 각각의 메타마인더들의 각각의 근방의 에지에 있을 때 및 서로 상대적으로 가깝게 있으나 서로 실제적인 근방에 있는 것은 아닐 때에 더욱 특히 관련된다. 이는 특정 연결의 두개의 종단 마인더들 사이에 위치한 키딩 마인더들이 메타링크용의 각각의 메타마인더에 가는 이들 마인더들보다 더욱 효율적일 수 있을 때이다. 위에서 알 수 있는 바와 같이, 키딩 전략은 매우 유연성있다. 적절하게 긴 범위의 마인더를 이용하여, 그것은 낮은 밀집 네트워크로 구현될 수 있다. 마인더의 낮은 고유의 비용은 네트워크를 빠르게 확장시키는 것을 용이하게 한다. 그러한 저비용에서 마인더들이 그들의 패치의 요구에 관련한 능력을 넘어 실질적인 CPU 및 메모리를 구현하도록 설계되기 때문에, 임의의 새로운 마인더 설비 노드는 IndraNet의 전반적인 능력, 복원력 및 유연성을 증가시킨다. 더욱이, 마인더의 밀집도를 증가시키는 것은 네트 및 사용자에게 최소 비용으로 키딩(상술한 바와 같음)을 통하여 그림자 효과를 제거하는 것을 용이하게 한다.

IndraNet의 동작 및 특히 그의 상술한 통신 액션은 다마스를 통해 구현된다.

상보적인 실시예에서, 상술한 토폴로지 라우팅은 토폴로지 및 열역학 수단을 통해 구현되며, 이로써 링크의 노드들 A와 B 사이의 다마스형 관계는, 각 노드의 상태를 반영하는 하나 이상의 스칼라 및/또는 벡터 전위와 같은 물리 파라미터들의 최소 세트에 따른 A와 B 사이의 마인더들의 상태, 각 마인더에서 있는 동아 전송된 데이타 패킷의 온도, 예를 들어 특정 링크에 대해 지속시간(latency))과 같은 서비스 파라미터의 품질을 반영하는 인덱스, 및 라우트에 영향을 미치는 인력 또는 반발력을 반영하는 A와 B 사이의 공간의 특정 표면 또는 맵을 통해 표현된다.

표면 링킹 A와 B는 메쉬의 각각의 노드에서의 전위, 노드들 간의 거리, 및 적당한 메트릭에 의해 표현되는 A와 B사이의 전체 거리에 의해 정의된다. 패킷은 목적지 어드레스 및 온도를 운반하며, 선택적으로 인덱스 또는 인덱스의 세트를 운반한다.

상술한 유전 타입의 특정 실시예에서, 링크를 발생시킨 노드 A는 표면 상에서 가장 낮은 전위를 갖는 종점 B 보다 높은 전위를 가진다. A와 B 사이의 마인더들의 전위는 그 패치 마인딩 기능 및 다른 데이터 트래픽에 의해 영향을 받는 것과 같은 그 자신의 특정 상태를 반영한다. 패킷은 가장 낮은 전위를 향해 A에서 B로 자동적으로 흐른다. 이 방식을 따라 마주치는 마인더들의 전위는 그들의 자원 로드의 함수로서 증가한다. 소정의 노드에서 높은 전위는 그 노드로부터 벗어나는 라우팅 트래픽의 효과를 가진다. 가장 간단한 형태에서, 이런 유사성은 중력의 효과하에서 롤러 코스터와 같이 경사상에서 구르는 구슬의 것이다.

데이터 패킷이 저 전위 골(trough)에서 트랩되는 경우, 그것의 온도는 브라운 운동형(Brownian movement-like) 방식으로 골을 탈출하기에 충분한 에너지를 얻을 때까지 그 위치에서 지속시간에 비례하여 증가하며, 가장 낮은 전위의 목적점을 향해 그 흐름을 재시작할 수 있다. 더욱 일반적으로, 패킷은 이들이 목적점에 관한 영역 또는 근방을 탈출하는 경험을 하는 어려움의 함수로서 온도에 있어서 증가 또는 감소할 것이다.

관련된 알고리즘은 확률적으로 변형된 면 감소 알고리즘에 상응한다. 예를 들어, 각각의 노드 및 각각의 패킷에 대해, 근방에 있는 이웃의 전위는 주기적으로 갱신된 전위에 기초하거나, 또는 전술한 키딩 프로세스를 통해 평가되며, 이들 전위에 기초하여 다음 홉(hop)을 개연적으로 선택한다. 벡터 전위는 로컬 틸트를 적용함에 의해 다양한 방향에서 트레블링하는 패킷에 대한 그런 확률을 바이어스하는데 사용될 수 있다. 그러한 수단은, 각각의 노드에서 실제 전위값과 함께, 예를 들어 이전에 기억된 경험의 효과를 구현하는데 사용될 수 있다.

IndraNet 메쉬의 각 지점에서 벡터 및 스칼라 전위는, 소정의 데이터 패킷에 대해 마인더 또는 마인더들의 세트를 통한 통로가 용이하거나 또는 방해될 수 있는 효과가 있는 요구된 서비스의 품질과 같은 기능 파라미터들에 의해 또한 영향을 받을 수 있다. 이는 예를 들어 모든 관련 파라미터로부터 집합체 인덱스를 수립하는 알고리즘을 통해 달성되며, 소정의 마인더의 전위를 번갈아서 증가 또는 감소시킨다.

마찬가지로, 서비스 요구의 품질을 반영하는 인덱스는 소정의 전송용 패킷에 부착될 수 있다. 그런 인덱스는 예를 들어 그들의 지속시간 요구에 의존하는 다소 로딩된 마인더를 사용할 때 프리미엄의 다양한 레벨들에 놓일 수 있다. 낮은 지속시간 요구를 갖는 패킷의 인덱스는 패킷 온도에서 보다 용이한 증가를 유도하며 로컬 골로부터의 탈출을 용이하게 한다.

보완에 있어서, 인력 및 반발력 전하는 데이터 패킷에 영향을 미칠 수 있으며, 장애물 주위 및 전위 골로부터의 로컬 라우팅을 보조하기 위해 데이터 트래픽 흐름을 집합체화한다.

다마스 토폴로지 라우팅의 위의 설명에서, 토폴로지는 A와 B 사이 및 A 및 B로의 각각의 데이터 패킷 전송에 일시적이며 특정적이다. 이것은 이런 특정 통신의 목적을 위해 서로에 대해 A와 B를 공동 생성하는 특정 전이 관계를 표현한다. 병렬적으로, 다른 그런 전이 다마스 관계는 A와 B 사이, 다른 마인더 및 그들 각각의 패치의 다른 면에 함께 존재한다.

더욱이, 로컬 전위에 의해 생성된 토폴로지는 시스템의 메모리 및 그것의 학습 능력에 의해 영향을 받아, 전술한 바와 같이, 과거의 소정의 순간에서의 효율적인 라우트의 메모리 및 지식, 및 인식된 순환 패턴은 데이터 패킷의 현재 전송시 로컬 전위에 선택적으로 영향을 미치게 된다. 비효율적인 기억들은 로컬 전위에 대한 감소된 효과를 갖는 것에 의해 사라지는 반면, 효율적인 메모리는 강화된다. 기억은 따라서 자동적으로 정정된다.

상기 토폴로지 라이팅은 회로 회선 프로토콜을 수용하기 위해 사용자 또는 네트의 사용자에 의해 요구되며, 또는 전체 네트에 걸쳐 분산된 다수의 라우트를 통한 라우팅 패킷의 단일 수단으로서 사용될 수 있는 보다 영구적인 링크에 대한 전제로서 이전에 언급된 파일롯 링크의 구축에 사용될 수 있다.

상술한 라우팅 예는 다마스가 로컬와 비로컬 모두를 어떻게 특정했는지, 예를 들어 전체 네트를 공동 생성하고 유지하는 관계 및 마인더의 상태를 특정하고 종속적으로 생성하는지를 설명한다.

이런 견지에서, 메타 및 하이퍼마인더는 먼 거리를 가로질러 토폴로지 채널을 터널링 또는 생성하는 수단, 보다 일반적으로는 특정 노드들간의 거리를 감소시키기 위해 토폴로지를 왜곡시키는 수단을 제공하는 것을 알 수 있다.

다마스 구현의 그밖의 양상들은 이하의 예들에 의해 보다 상세히 설명된다:

개요도 8 및 10은 2개의 마인더가 서로 상호작용하도록 설정되는 방법, 또는 하나의 마인더가 그 환경에서의 객체와 상호작용하는 방법을 설명한다. 이런 통신 모델은 사람들의 상호작용과 병행한다. 특히, 개요도 8은 예를 들어 두개의 마인더들 사이에 또는 하나의 마인더와 그의 어시스턴트들 중 하나 사이에 구축된 특정 링크를 특징으로 한다. 본 발명에서 이원적인 주체/객체 분석에 전용인 사고(thought) 패턴을 회피하는 것은 상기 서술과 유사하며, 그러한 링크, 및 마인더들 내의, 마인더들로, 및 마인더들 사이의 상호작용의 타입 및 모든 다른 모드들은 모두 "다마스"로 불린다.

S 및 O와 같은 마인더가 특정 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소로 구성되는 반면, 이들이 사용자들에게 나타나는 방식 및 그의 존재는 수행되는 활동의 관점에서, 다마스의 방식에 의해 그런 구성요소들 사이에 생성되고 소멸되는 일련의 관계를 조건으로 하며 그의 결과이다. IndraNet 다마스는 따라서, 태스크 또는 동작을 수행하는 목적에 대해 S 또는 O와 동일하지 않으며, 그럼에도 불구하고 S와 O간의 동작에 관해서 다마스는 S 또는 O, 또는 둘다와 동일한 것으로 취해질 수 있으며, 반면에 동시에, 동작이 완료되자마자, 무효, 소멸되는 어떤 다른 엔티티들이 있다. IndraNet 동작의 논리의 관점에서, 그런 다마스는 S 또는 O의 어느 곳에도 위치하지 않는다. 이것은 비로컬이다.

다음의 간단한 예는 원격통신, 통신, 및 통신 액션을 달성하기 위한 다마스의 기능 및 효율성을 설명한다. 소정의 마인더 S의 패치내의 가입자가 마인더 O의 패치 상의 다른 가입자를 호출하기를 원하고, 비디오폰 대화로 말하고, 그렇게 하기 위해 그러한 호출을 행하는 것과 일치하는 임의의 방식으로 S와 상호작용할 때, S와의 상호작용은 일련의 전체 다마스 생성을 준비하여 설정하여 호출을 달성한다.

단순화를 위하여, O의 어드레스가 이미 공지되어 있다고 가정하자. S는 지상에서 O가 위치하는 곳을 알아내기 위해 다마스 D를 먼저 생성한다. D는 알고리즘의 서브세트로부터 생성될 것이며, O의 어드레스의 지리 좌표를 사용할 것이다. D는 그 다음에 제2 다마스 D₂를 생성하여 S 자신의 위치로부터 O의 원격을 게이징하고, D₂를 생성하면, D는 그 자신을 소멸한다, 즉, 없어진다. 간략화를 위해, 이 제2 다마스 D₂가 O가 S의 근방에 있다고 발견했다고 가정하자. 자신을 소멸하기 전에, D₂는 O와 접촉하기 위해 D₃의 생성을 트리거할 것이다. D₃는 O를 호출하는 신호를 전송하기 위해 S를 얻는다. O가 S의 근방에 있기 때문에, O는 적절한 추가의 다마스 생성 D_r을 통해 직접 응답할 수 있으며 응답한다. 사실상, D₃의 호출은 O가 이런 지점까지 무엇을 행하고 있는지(예를 들어, 에너지 사용의 모니터링, 그 패치 상의 가입자에 응답하기, 및 그외의 마인더들로부터의 다른 호출에 답변하기)에 관련된 O의 상태를 변경한다. 이 응답에 의해, 다마스 D_r은 D₃와 함께 집합하며, O는 그것의 마인딩의 상태를 S와 즉시 공유하여, 마인딩 인지에 관해서(즉, S 및 O는 각각이 현재 행하고 있는 것을 알고 있음) S와 O는 더이상 별개가 아니며, 심지어 논리적 의미에서 비로컬인 새로운 다마가 생긴다. 이 새로운 다마스는 소위 S-O_a("인지")로 불릴 수 있다. S-O_a는 호출을 수신하기 위해 O의 능력을 결정하여, 가능하다면, 예를 들어 호출된 사람이 존재하고 기꺼이 호출을 수신하고자 한다면, S-O_a는 호출을 수행하기 위해 추가 다마스를 생성한다. 이들 다마스들 중 하나는 S와 O 사이의 특정 링크 S-O₁이다. 이것은 요구된 대역폭을 할당하고, 그외의 트래픽과 관련된 비디오폰(video-phony)에 대응하는 우선순위들을 설정하며, CPU 자원을 S 및 O에 할당하는 것 등에 의해 생성된다. 다른 다마스는 O의 끝에서 비디오폰 장치를 스위칭하고 설정하여, 다른 다마스는 S의 끝에서 동일한 것을 행하며, S-O_a에서 프롬프트를 행한다. 추가적인 다마스는 호출이 활성임을 가입자 모두가 알게한다. S-O_a는 다른 다마스가 호출의 파라미터를 운용 및 모니터링하기 하기 위하여(예를 들어, 지속시간, 전송된 데이터, 지연시간등), 및 그것을 충전을 하도록 그 자신을 소멸할 것이다.

이 예는 다마스가 다마스가 단명의 사이버네틱 엔티티인 것을 예시한다. 이들은 본래 비로컬이지만, 그들의 실제 존재 및 속성은 특정 상황, 시간 및 장소에 특수적이다. 상술한 예에서, S 및 O가 다마스를 동시에 생성하고 분해한다면, 다른 일련의 전체 다마스는 그들의 각각의 패치를 모니터링 및 관리하고, 트래픽을 통해 다른 것을 인에이블시키고, 관련된 가입자에게 그 다른 활동에 대해 비용청구하는 것과 같은 그외의 활동과 대응해서 일어난다.

상기 예에 따르면, 다른 이점에 덧붙여, 다마스는 시스템 자원, 예를 들어 대역폭을 모니터링 및 할당하고, 시스템의 사용을 모니터링하며, 시스템의 사용자에 대한 비용청구와 관련된 비용 및 그외의 데이터의 기록하며, 더욱이 변화 환경에 자기 적응하며 본래 매우 짧은 응답 시간(본질적으로 각 마인더에 설치된 CPU의 응답시간)을 갖는 비계층 분산 방식으로 텔헥스 기반 서비스를 전달하는 극히 플렉시블한 수단을 제공함을 알 수 있다.

확대하면, 다마스 생성 및 소멸의 동일한 유전 프로세스는 링크를 구축하고 통신을 달성하는데 관련된 S와 O 사이의 중간 마인더 M_n을 가지는 2개 이상의 마인더들과 연관될 수 있다. 후자의 경우에, 알고리즘의 동일한 렉시콘(lexicon)으로부터 유도되는 반면, S, M_n, O와 연관되도록 생성된 다마스는 단일 S-O 링크의 다마스와 매우 다르다. 따라서 다마스는 전체 네트에 걸친 분산 비계층 자원 할당 및 네트 모니터링 기능의 모든 양상을 포함하는 IndraNet의 전체까지의 네트 동작의 로컬 및 비로컬 양상들을 조정한다.

예를 들어, S 및 O가 서로의 근방에 있지 않다면, S로부터 원래 시작하는 다마스는 일련의 중간 M_n 마인더들을 통해 하나의 다마스 링킹 S 및 O로 점차적으로 합체하는 추가 다마스의 스트링을 생성하기 위해 S의 근방 및 인바이론에서의 다른 마인더 및/또는 메타마인더와 상호작용한다. {S, M_n, O}를 새로운 다마스라고 부르자. {S, M_n, O}은 링크의 전체 지속시간에 존재하지만, 전체 경로의 병렬 세그먼트상의 마인더들의 일시 협력을 포함한다. 바꾸어 말하면, {S, M_n, O}의 속성은 통신을 통해 변화할 것이며, S와 O 사이의 각각의 M_n 마인더는 트래픽 조건, 우선순위 및 각각의 순간에서의 마인더 자원의 이용가능성에 의존하는 오직 일부 데이터 패킷의 전송에 참여한다. {S, M_n, O}와 같은 다마스는 멀티그래픽 속성을 가진다.

본 발명의 주요한 양상은 새롭게 나타나는 이용가능성 및 기능의 존재이다. 본 설명에서 새롭게 나타나는 특징은 IndraNet 그 자체에서의 동작 및 속성으로부터 유도되거나 또는 발생하는 이용가능성 및 기능들이다. 상술한 논의로부터 알 수 있는 바와 같이, 새롭게 나타나는 특징들은 논리 소자들 사이의 규칙에 의해 지배되는 소자들 사이의 개별적인 상호작용의 직접적인 산물이 아니다. 오히려, 새롭게 나타나는 특징은 논리 영역의 소자(IndraNet의 사이버공간)들간의 글로벌 협력 및/또는 물리적 네트워크로부터 동시에 "발생"하는 것이다. 유사성은 물리학의 배경에서 발견될 수 있으며, 이에 따라 장소의 물리적 요소들의 행위를 지배하는 시공간 장소의 특성은 그 장소 및 그외의 장소의 물리적 특징들의 조합된 존재에 의해 달성되며, 그 효과는 글로벌하고 비로컬하게 발생한다.

본 발명의 새롭게 나타나는 특징은 IndraNet의 동작에서 관찰되는 고유의 행위에 대응하며, 이 행위는 다마스 생성, 합체 및 파괴로부터 발생하는 비로컬의 분산된 효과들로부터 얻어진다. 특히, 인식 및 지능의 형태를 분산 및 자기 보유하는 진화에 대한 이들 새롭게 나타나는 특징을 본 발명의 절대 필요한 부분으로서 고려한다. 이는 특정 어플리케이션 및 실시예를 갖는 경우에 더욱 특히 그러하며, 이로써 IndraNet은 예를 들어 광기전성 솔라셀 및 적절한 에너지 스토리지에 의해 에너지가 자체로 충분하며 따라서 인간 에이전트 및 개인들과 가까운 상호작용을 할 비생물체 지능 공생자로서 작용한다.

상기 맥락에서, 다마스가 분산 인공지능(DAI)에 관련되는 반면, 그들은 그것과는 다르다는 것을 이해할 것이다. 이것은 공지의 기술에 의해 예시됨에 따라, DAI는 현존하는 "에이젼트"를 사용한다. 이와 상반되게, IndraNet은 다마스를 끊임없이 생성 및 분해한다.

몇몇 네트워크 멀티프로세서 시스템은 태스크/쓰래드(thread) 모델을 통해 이들 네트워크의 노드를 가로지르는 로드 분산용의 다양한 방법을 사용한다. 그러나, 그런 쓰래드된 태스크는 다마스와는 다르다. 이들은 다마스를 생성하는데 사용되는 기본 알고리즘과 더욱 유사하다. 동일한 주제를 지향하는 반면, 그런 기술은 최적화 또는 네트워크의 전체 컴퓨팅 성능을 적어도 개선하는 목적을 위한 프로세싱 유닛을 가로질러 이동하는 로드 할당 알고리즘에 근본적으로 초점을 맞춘다. 더욱이, 그런 방법은 로컬과 비로컬 활동들 및 동작들 사이를 조정하기 위한 다른 목적용 가상 전이 엔티티의 생성에 의한 노드들간 협력의 형태에 관한 것이 아니다.

물론, 디지털 모드에서 동작하며 처리하는 임의의 적당한 알고리즘이 다마스를 구현하는데 사용될 수 있는 반면, 이런 구현의 타입은 IndraNet 접근의 능력을 제한하지 않는다. 비디지털 또는 부분적 디지털 기계가 사용될 수 있어, 접근의 잠재력을 상당히 강화시킬 수 있다.

마인더 하드웨어의 어드레싱 및 구조와 같은 IndraNet 구현의 상세는 본 기술의 숙련자들의 범위 내에서 고려되며 이는 더 상세히 논하지는 않을 것이다.

따라서, 본 발명은 통합 네트워크 시스템, 예를 들어, 원격통신 또는 그외의 네트워크 목적에 사용될 수 있는 시스템을 제공하며, 이는 적응적이며 혁신적인 통신 방법론에 따라 동작한다. 본 발명은 계층 구조 또는 트리형 최신식의 네트워크 모델에 의존하거나 또는 구현되지 않으며, 그러한 모델은 인간 상호작용의 특징의 진정한 반영이 아니다. 더욱이, 본 발명의 따른 네트워크는 제한 없이 확장가능하며, 비용 및 하부구조에 있어서 효율적인 방식으로 구현될 수 있다.

전술한 설명에서 참조번호가 기지의 등가물을 갖는 요소들 또는 정수들에 부가된 곳에서, 그런 등가물은 이들이 개별적으로 개시된 것처럼 포함된다.

본 발명이 비록 특정 실시예에 따라 설명되었다 할지라도, 첨부된 청구범위의 정신을 벗어남이 없이 변형 및/또는 개선이 이루질 수 있음을 이해해야 한다.

Claims (50)

1. 자기갱신적 네트워크 통신(autopoietic networked communication), 제어 및 네트워크 및/또는 환경 관리 시스템에 있어서,

   네트워크 시스템 내의 다른 사이버네틱(cybernetic) 디바이스와 각각 통신하도록 되어 있는 복수의 사이버네틱 디바이스와,

   상기 디바이스를 제어하기 위해 선택된 디바이스에 위치한 처리 수단 ― 상기 처리 수단의 동작은 상기 시스템의 국부적 및 원격적 활동을 조정하는 소정의 기능(function)을 정의하는 복수의 알고리즘을 포함하는 알고리즘 라이브러리에 의해 지배되며, 상기 알고리즘 라이브러리는 상기 시스템의 적어도 일부의 기능적 요건(functional requirements)에 따라 분배되고 상기 시스템의 선택된 디바이스 내에 포함된 상기 처리 수단에 의해 판독 가능한 매체에 저장되어 있음 ― 과,

   상기 활동이 일어나는 환경에 관한 파라미터를 감지하고, 대응하는 디바이스들에 대한 환경을 나타내는 환경 데이터를 출력하도록 되어 있는 복수의 감지 수단 ― 상기 감지 수단은 상기 알고리즘의 선택과 실행을 통해 상기 시스템의 활동을 제어하도록 프로그램되어 있고, 상기 선택 처리는 상기 환경 데이터에 따른 반복적 발견적 시컨스(iterative heuristic sequences)에 따라 해석 방식(hermeneutic fashion)으로 일어나며, 상기 선택의 결과는 세트 기준(set criteria)의 만족에 의존함 ―

   을 포함하는 시스템.
2. 제1항에 있어서,

   상기 사이버네틱 디바이스는 다른 사이버네틱 디바이스와의 통신을 용이하게 하는데 연관된 사이버네틱 디바이스의 그룹과 관련하여 동작하도록 되어 있는 시스템.
3. 제1항에 있어서,

   사이버네틱 디바이스의 그룹 내에 위치한 적어도 하나의 감독되는 사이버네틱 디바이스보다 처리 능력이 우수하며 사용 중에 통신하도록 되어 있는 적어도 하나의 감독하는 사이버네틱 디바이스를 더 포함하며,

   상기 알고리즘 라이브러리는

   상기 네트워크의 활동이 상기 감독되는 사이버네틱 디바이스로 하여금, 통신하고 있는 기타의 감독되는 사이버네틱 디바이스들과 관련하여 또는 고립되어 있는 기준 내에서 수행하는 능력보다 넘어서는 능력을 처리하도록 요구하는 경우, 상기 감독되는 임의의 사이버네틱 디바이스가 상기 감독하는 사이버네틱 디바이스로부터의 능력을 수행하도록 요구하는 시스템.
4. 제3항에 있어서,

   적어도 선택된 사이버네틱 디바이스는 구현(implements), 기계, 시스템, 동물, 사람 중 적어도 하나를 감독하도록 되어 있는 시스템.
5. 제4항에 있어서,

   상기 발견적 시컨스는 대응하는 세트 기준을 참고로 특정 활동에 대해 관련된 환경 데이터를 선택하는 처리를 포함하며, 상기 기준은 상기 세트 기준을 만족시키는 반복적 선택 처리에 의해 지배되는 시스템.
6. 제1항에 있어서,

   상기 처리 수단은 활동 중의 변형을 유도하기 위하여 추측 처리 모델(stochastic process model)을 사용하여 상기 네트워크의 활동을 제어하고, 상기 시스템의 동작은 경험적이어서 미래의 참조를 위한 상기 세트 기준을 가장 잘 만족시키는 활동의 변형을 저장하는 시스템.
7. 제1항에 있어서,

   상기 디바이스의 네트워크의 토폴로지는 상기 시스템이 고려되는 집단의 적어도 일부 레벨에서 자기 유사하므로, 상기 시스템이 자기 유사 특성을 개별적으로 표시하는 네트워크들의 네트워크로서 구성되는 프랙털 특성(fractal characteristics)을 나타내는 시스템.
8. 제1항에 있어서,

   상기 처리 수단은 상기 적어도 하나의 감지 수단으로부터 얻어진 환경 데이터를 통합하여 통합 데이터를 생성하도록 프로그램되며, 상기 선택 처리는 적어도 부분적으로는 상기 통합 데이터에 의존하는 시스템.
9. 제1항에 있어서,

   상기 시스템은 그 시스템의 비허용 행위를 금지 및 특정하는 방식으로 그 환경에서 변화에 적용되어 상기 시스템이 금지되지 않은 임의의 방식으로 행동하게 하는 시스템.
10. 제1항에 있어서,

    상기 사이버네틱 시스템 간의 통신을 위한 통신 수단을 더 포함하며,

    상기 통신 수단은 무선 네트워크 하드웨어를 포함하는 시스템.
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17. 자기갱신적 네트워크 통신, 제어 및 네트워크 및/또는 환경 관리 시스템에서, 적어도 하나의 통신 채널을 통해 다른 디바이스와 통신하도록 되어 있는 사이버네틱 디바이스에 있어서,

    상기 사이버네틱 디바이스를 제어하기 위한 처리 수단을 포함하며,

    상기 처리 수단의 동작은 재구성 및 프로그램 가능한 하드웨어 구성요소의 적어도 하나에 대한 복수의 알고리즘 및 명령어를 포함하는 알고리즘 라이브러리에 의해 지배되고,

    상기 알고리즘 및 명령어는 상기 시스템의 국부적 및 원격적 활동을 조정하는 소정의 기능을 정의하며,

    상기 처리 수단은 상기 알고리즘의 선택 및 실행을 통해 상기 디바이스의 활동을 제어하도록 프로그램되며,

    상기 선택 처리는 상기 디바이스에 공급된 상기 환경 데이터에 따른 반복적 발견적 시컨스에 따라 해석 방식으로 일어나며,

    상기 선택의 결과는 세트 기준의 만족에 의존하는 사이버네틱 디바이스.
18. 제17항에 있어서,

    상기 알고리즘 라이브러리는 그 동작을 지배하도록 상기 처리 수단에 의해 판독 및 실행 가능한 매체에 저장되며, 상기 매체는 상기 사이버네틱 디바이스, 다른 사이버네틱 디바이스, 및 상기 시스템을 통해 상기 사이버네틱 디바이스과 통신 가능한 다른 사이버네틱 디바이스 중의 하나에 위치한 사이버네틱 디바이스.
19. 제17항에 있어서,

    상기 사이버네틱 디바이스는 해석 처리를 통해 그 환경과 구조적으로 결합되고,

    상기 사이버네틱 디바이스는 그 환경의 선험적 표현(priori representations)에 기초하지도 의존하지도 않고, 스스로 상기 시스템 및 그 환경의 상태 및 성질에 관한 상기 시스템의 사용자 및 설계자에 의해 만들어진 표현을 포함하는 사이버네틱 디바이스.
20. 제17항에 있어서,

    상기 사이버네틱 디바이스는 적어도 하나의 프로그램 가능한 구성요소를 포함하는 전자 회로를 통해 다른 사이버네틱 디바이스과 통신 가능하도록 되어 있는 사이버네틱 디바이스.
21. 제20항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 프로그램 가능한 구성요소는 출력으로서 무선 통신용 중간 주파수를 생성하도록 되어 있고, 상기 중간 주파수의 선택은 상기 시스템의 부분인 상기 사이버네틱 디바이스의 특정 활동에 의해 지배되는 진화 방식(evolution scheme)에 의해 결정되는 사이버네틱 디바이스.
22. 제17항에 있어서,

    상기 처리 수단은 적어도 하나의 프로그램 가능한 구성요소를 포함하는 전자 회로를 포함하는 사이버네틱 디바이스.
23. 제20항 내지 제22항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 적어도 하나의 프로그램 가능한 구성요소는 필드 프로그램 가능 디바이스(field programmable device)를 포함하는 사이버네틱 디바이스.
24. 제17항에 있어서,

    메모리 수단과,

    위치 결정 수단을 더 포함하는 사이버네틱 디바이스.
25. 제17항에 있어서,

    적어도 하나의 사이버네틱 디바이스의 동작을 제어하기 위한 출력 수단과,

    상기 적어도 하나의 사이버네틱 디바이스로부터의 명령을 수신하기 위한 입력 수단을 더 포함하는 사이버네틱 디바이스.
26. 제17항에 있어서,

    상기 사이버네틱 디바이스는

    네트워크 컴퓨터, 관성 안내 디바이스, 비-GPS 기반 안내 디바이스 중 하나를 포함하는 적어도 하나의 보조 디바이스에 접속되어 있는 사이버네틱 디바이스.
27. 제17항에 있어서,

    상기 처리 수단은

    상기 사이버네틱 디바이스의 환경 기능(environmental functionality)에 관련된 미리 설정된 사양 내의 복수의 가능성을 망라하는 다수의 솔루션을 발생시키고, 그 후 계속되는 반복을 위한 시드 파라미터(seed parameter)로서 기능하도록 최적을 솔루션을 선택함으로써 다위 진화를 모방(emulating)하는 진화 방식을 사용하여 프로그램하고,

    상기 선택 처리는 설정된 동작 기준에 대해 원하는 결과가 얻어질 때까지 계속되는 사이버네틱 디바이스.
28. 제21항에 있어서,

    상기 처리 수단에 의한 프로그래밍은 시뮬레이트 어닐링(simulated annealing) 또는 확률적 앙상블 절차(stochastic ensemble procedures) 상의 변동을 포함하는 사이버네틱 디바이스.
29. 제21항에 있어서,

    상기 진화 방식은 제1 형태 및 제2 형태 중의 하나이며,

    상기 제1 형태는 적절한 변조 방식(modulation scheme)을 선택하고 구현을 진화시키며, 여기서 송신기 및 수신기는 개별적으로 진화하며,

    상기 제2 형태는 통신 링크 모델을 특정하고 모델의 설계 제한(design constraints)을 만족하는 송수신기를 진화시키는 사이버네틱 디바이스.
30. 제21항에 있어서,

    상기 제1 형태는 디지털 중간 주파수의 사용을 포함하는 사이버네틱 디바이스.
31. 제27항, 제29항, 제30항 중 어느 한 항에 있어서,

    상기 진화 방식은 특정 어플리케이션에 필요한 링크에 대한 대역폭을 포함하는 규정 제한을 포함하는 설계 제한 내에서 동작하는 사이버네틱 디바이스.
32. 제27항에 있어서,

    상기 진화 방식은 변조 방식을 더 진화시키는 사이버네틱 디바이스.
33. 제27항에 있어서,

    상기 진화 방식은 유전 알고리즘, 시뮬레이트 어닐링 알고리즘, 에러의 역전파(backpropagation) 중 하나를 포함하는 반복 수단에 의해 구현되는 일련의 단계에 의해 진행되는 사이버네틱 디바이스.
34. 제33항에 있어서,

    상기 유전 알고리즘들은 최소화 알고리즘(minimization algorithms)으로 알려진 종류이며 원가 함수(cost function) 및 에러 메트릭(error metric)을 포함하며, 적절한 원가 함수는 대역폭 스펙트럼 구성요소를 고려하여 적어도 비트 에러율 및 전송 속도를 포함하는 사이버네틱 디바이스.
35. 제27항에 있어서,

    상기 시스템은 압축 알고리즘들을 진화하는데 자유로운 사이버네틱 디바이스.
36. 제17항에 있어서,

    상기 소정의 기능은 데이터, 음성, 텔레비전 전화, 주문형 비디오 시스템(video-on-demand), 연예(entertainment), 보안, 교육 서비스, 건강 관리 서비스, 부동산 관리, 에너지 공급 무역 및 관리, 은행업 및 전자상거래에 대한 통신을 제공하는 것을 포함하는 사이버네틱 디바이스.
37. 네트워크 시스템 내에 있으며 프로그래밍 수단을 포함하는 사이버네틱 디바이스의 동작 방법에 있어서,

    사이버네틱 디바이스를 제어하기 위한 알고리즘 라이브러리를 제공하는 단계 ─ 상기 알고리즘 라이브러리는 상기 네트워크 시스템의 국부적 및 원격적 활동을 조정하는 소정의 기능을 정의하는 복수의 명령어를 포함하며, 처리 수단에 의해 판독 가능한 컴퓨터 매체 내에 저장됨 ─ 와,

    상기 명령어의 선택과 실행을 통해 상기 사이버네틱 디바이스의 활동을 제어하기 위한 처리 수단을 프로그램하는 단계 ─ 상기 선택 처리는 상기 사이버네틱 디바이스에 공급된 환경 데이터에 따른 반복적 발견적 시컨스(iterative heuristic sequences)에 따라 해석 방식(hermeneutic fashion)으로 일어나며, 상기 선택의 결과는 세트 기준(set criteria)의 만족에 의존함 ―

    를 포함하는 방법.
38. 제37항에 있어서,

    상기 네트워크 시스템은 복수의 사이버네틱 디바이스를 포함하는 것이며,

    상기 사이버네틱 디바이스가 상기 네트워크 시스템과 통신하도록 하는 단계를 더 포함하며,

    상기 처리 수단은 상기 알고리즘 라이브러리 내의 명령어를 실행하여 상기 사이버네틱 디바이스로 하여금 상기 네트워크 시스템 내의 복수의 사이버네틱 디바이스와 협력 상호작용(co-operative interactions)을 통해 동작하도록 하고,

    상기 협력 상호작용은 상기 상호작용이 계층적 구조에 의해 지배됨이 없이 태스크를 수행하기 위해 함께 동작하는 상기 네트워크 시스템의 구성요소로서 정의되는 방법.
39. 제37항에 있어서,

    메모리 수단을 제공하는 단계를 더 포함하며,

    상기 처리 수단 내의 명령어를 실행하여 상기 사이버네틱 디바이스로 하여금, 세트 기준을 만족하는 선택 처리의 적어도 하나의 결과를 상기 메모리 수단에 보유하도록 하고, 상기 명령어가 상기 네트워크 시스템 내의 복수의 사이버네틱 디바이스 중의 하나가 미래에 사용할 수 있도록 하는 방법.
40. 제39항에 있어서,

    추측 처리(stochastic process)를 사용하여 상기 사이버네틱 디바이스의 동작을 변형시키는 단계를 더 포함하며,

    상기 사이버네틱 디바이스는 상기 세트 기준을 더 만족하는 변형을 선택하고 보유함으로써 발전 및 진화하는 방법.
41. 제40항에 있어서,

    상기 사이버네틱 디바이스의 동작은 상기 네트워크 시스템 내의 복수의 사이버네틱 디바이스의 적어도 하나와 협동하여 결정되는 세트 기준을 가장 잘 만족시키는 결과에 의존함으로써, 상기 사이버네틱 디바이스가 상기 복수의 사이버네틱 디바이스의 적어도 하나와 상호 의존적인 방식으로 진화하는 방법.
42. 제37항에 있어서,

    상기 명령어는 금지적 논리 및 진화적 만족의 방법을 통해 발전 및 선택되는 방법.
43. 제37항에 있어서,

    상기 사이버네틱 디바이스 및 상기 복수의 사이버네틱 디바이스 중 적어도 하나로 하여금 네트워크 환경과 통신하도록 하며, 상기 알고리즘 라이브러리 내의 명령어를 제공하여 상기 사이버네틱 디바이스 및 상기 복수의 사이버네틱 디바이스 중 적어도 하나로 하여금 상기 네트워크가 놓여질 활동 및 네트워크 집합의 다양한 레벨에서의 상기 네트워크 환경의 상태 중 하나를 반영하는 임시 분산형 소프트웨어(transitory distributed software)를 생성하도록 하는 단계를 더 포함하는 방법.
44. 제43항에 있어서,

    상기 소프트웨어 엔티티는 발견적 및 해석적 시퀀스, 구조적 결합(structural coupling), 동작 클로져, 요구된 네트워크 기능성 및 금지적 논리 및 진화적 만족의 방법을 가능하게 하는 동작 신텍스(operational syntax)를 통해 선택된 명령어로부터 집합되는 방법.
45. 제44항에 있어서,

    상기 신텍스는 임시 소프트웨어 엔티티를 생성하기 위하여 명령어를 취합 및 집합시키고,

    국부적 및 원격적 방식으로 상기 발견적 및 해석적 시퀀스를 실행할 수 있는 임의의 컴퓨터 언어로 상기 네트워크의 논리적 동작을 번역하는 논리적 규칙들의 세트에 대응하는 방법.
46. 제43항에 있어서,

    상기 임시 소프트웨어 엔티티는 상기 네트워크 시스템의 멤버 구성요소 중의 협동을 통하여 요구된 결과를 얻기 위하여 상기 네트워크 시스템 내의 선택된 사이버네틱 디바이스의 리소스를 선택적으로 이용하도록 하는 명령어를 포함하며, 상기 멤버 구성요소 중 적어도 하나는 사이버네틱 디바이스이며 상기 임시 소프트웨어 엔티티의 네트워크 및 네트워크 소프트웨어에 관계된 방법.
47. 제42항에 있어서,

    상기 임시 소프트웨어 엔티티는 발견적 해석적 시퀀스를 통해 동작하는 방법.
48. 제43항에 있어서,

    상기 임시 소프트웨어 엔티티는 계층 기능성(layered functionality)을 통한 통신 및 기타 네트워크 기능성을 포함하여, 멤버 네트워크 및 전체 네트워크의 동작 클로져, 멤버 네트워크 및 전체 네트워크와 그들 각각의 환경과의 구조적 결합, 멤버 네트워크 중의 협동 및 국부적 및 원격적 활동 간의 조정을 달성하도록 설계된 방법.
49. 제43항에 있어서,

    상기 임시 소프트웨어 엔티티는 금지적 논리 및 진화적 방법을 통하여 진화하도록 되어 있는 방법.
50. 제43항에 있어서,

    상기 사이버네틱 디바이스는 네트워크로 하여금, 네트워크가 임의의 태스크를 수행하도록 하는 요청의 결과로서 생성되는 상기 임시 소프트웨어 엔티티에 의해 동작하도록 되어 있으므로, 상기 임시 소프트웨어 엔티티는 기본적 동작 명령어의 그룹을 포함하며 동작 명령의 원래 세트로부터 이전의 소프트웨어 엔티티에 의해 진화적으로 생성된 방법.

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