KR20010082558A - 고체적 고속 멀티미디어 텔레스써시아, 텔레메트리,텔레키니시스, 텔레프레즌스, 텔레메니지먼트, 원격통신및 데이터 처리 서비스의 제공을 위해 분산 인공지능이부여된 자동생성 네트워크 시스템 - Google Patents

고체적 고속 멀티미디어 텔레스써시아, 텔레메트리,텔레키니시스, 텔레프레즌스, 텔레메니지먼트, 원격통신및 데이터 처리 서비스의 제공을 위해 분산 인공지능이부여된 자동생성 네트워크 시스템 Download PDF

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Abstract

자동생성 네트워크가 개시된다. 본 발명은 차원분열 구조를 갖는 비계층 네트워크에 의해 구현된다. 시스템 및 그 구성요소 네트워크는 해석 프로세스를 통해 그 환경과 구조적으로 결합된다. 이 시스템은 네트워크의 하부구조와, 네트워크 서비스가 네트워크 사용자에게 전달하는 수단 양자로서 기능하도록 적응된 많은 수의 사이버네틱 디바이스를 포함한다. 이들 사이버네틱 디바이스는 네트워크가 자기유사한 차원분열, 비계층 메쉬의 형태에 있는 방식에서 다른 사이버네틱 디바이스와 통신한다. 사이버네틱 디바이스는 집단 또는 복잡성의 하위 레벨에서 기능하는 하나 이상의 사이버네틱 디바이스를 감독 또는 "마인드"하는데 특히 적응된다. 감독된 사이버네틱 디바이스는 공간에서 클러스트 또는 분산되며 기계, 시스템 또는 사람과 연관될 수 있다.

Description

고체적 고속 멀티미디어 텔레스써시아, 텔레메트리, 텔레키니시스, 텔레프레즌스, 텔레메니지먼트, 원격통신 및 데이터 처리 서비스의 제공을 위해 분산 인공지능이 부여된 자동생성 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}
지난 20년동안, 네트워크 사용과 연관된 경제 활동의 많은 영역이 급속한 기술 변화 국면에 진입하게 되었다. 이들 영역은 네트워크 컴퓨터 및/또는 병렬 계산, 다양한 종류의 전자 디바이스의 네트워크, 및 예컨데 뱅킹, 교육, 오락, 건강, 과학연구, 다양한 형태의 원격통신, 에너지 공급과 사용, 물 분산, 및 국내 및 국제간 상업 및 무역의 많은 면에서의 다양한 형태의 인공지능 및 전문가 시스템을 요구하는 어플리케이션을 포함한다.
이들 영역에서의 변화는 네트워크 처리율 능력, 예컨데, 데이터 전송 레이트 및 지연 시간과 같은 서비스 품질, 네트워크 시스템에 의해 전달될 수 있는 서비스의 범위의 급속한 팽창을 요구하고 있다. 병행해서, 고정 유닛(예컨데, 고정 전화 디바이스 또는 데스크탑 컴퓨터)를 통해 제공되는 것과 호환가능하거나 또는 동등한 이동 유닛(셀룰러 전화기, 랩탑 컴퓨터와 같이 사람 또는 사람에 의해 운반되며, 또는 차량에 설치된 핸드헬드)을 통한 서비스의 제공에 대한 요구가 증가하고 있다.
종래의 원격통신 및/또는 미디어 네트워크 및 관련 산업은 비디오 전화, 비디오 회의, 주문형 비디오 및 인터넷 서비스를 전달하며 더욱이 데이터 및 음성 서비스가 존재할 수 있는 신규한 대화형 시스템을 개발함에 의해 새로운 요구에 응답하게 되었다. 그러나, 이들 개량들은 출현하는 새로운 요구를 완전히 만족시키지못했다. 분산 인공지능이 부여된 네트워크 시스템에 기초한 저비용, 고신뢰성의 텔레스써시아, 텔레키네시스, 텔레프레즌스, 텔레메트리, 텔레메니지먼트, 및 원격통신 서비스의 제공이 오랜 기간의 경향이었다. 이들 서비스 또는 기능의 형태는 서로 밀접하게 상관된다. 이런 상호상관 관계를 강조하며, 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, 예컨데 다양한 소위 가상 현실 디바이스 및 시스템을 통해 현재 비록 제한된 형태이지만 감촉 및 냄새와 같은 다른 인간의 감지를 포함한다. 오락 산업(예컨데, 다양한 형태의 텔레비젼)에서의 방송 어플리케이션과 더불어, 텔레스써시아 어플리케이션은 예컨데, CBD(Central Business District)와 같은 영역의 원격 모니터링 및 감독을 포함한다.
텔레메트리 - 텔레메트리는 예컨데 온도, 압력, 힘, 질량, pH, 전압, 전류, 하모닉, 디지털 상태, 지리적 위치 등의 물리 파리미터의 특정 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 트레킹, 네비게이션, 및 관련된 동작과, 원격 환자 모니터링용 의학 및 건강 관련 디바이스의 원격 동작과, 과학 기구의 원격 동작 등을 포함한다.
텔레키니스 - 이는 기계, 전자 또는 화학 디바이스, 또는 이들의 조합을 구동시킬 목적의 원격 기계적 액션으로 언급된다. 특정 어플리케이션은 예컨데 철도 건널목, 교통 신호등, 가정용 운동기구와 같은 건강 보조 장치의 안전 및/또는 건강 관련 디바이스의 원격 동작, 원격 외과 수술, 집 및 차량의 보안(문의 동작 및 잠금과 같은), 어렵거나 또는 위험한 환경에서의 기계의 원격 동작을 포함한다.
텔레프레즌스 - 이는 다른 사람, 객체, 디바이스 또는 동물과 얼마간 떨어져 개인 상호작용용 텔레스써시아, 텔레메트리 및 텔레키니스의 연장이다. 텔레프레즌스 기능은 오디오 및 비디오폰을 포함하며, 얼마간 떨어진 인간의 존재를 요구할 수 있을 만큼 폭넓게 달성되도록 네트워크 가상 현실 기술 및 로버틱의 넓은 범위에서 사용되게 확장된다.
텔레메니지먼트 - 이는 복합 공장의 원격 동작 및 제어와 같은 디바이스 또는 시스템의 원격 관리, 분산 에너지 공급 및 사용 네트워크의 원격 관리, 또는 지능 네트워크 로버틱의 자동 동작을 언급한다.
원격통신 - 이는 유선, 케이블, 또는 무선 수단에 의해 임의의 종류의 정보의 전달을 의미하는 방송으로 이해된다.
텔헥스 서비스 - 이는 또한 예컨데 제3자에 대한 또는 제3에 의한 서비스의 제공에 요구되는 상술한 기능 형태의 일부 또는 모든 것의 통합을 포함한다. 이들 어플리케이션은 예컨데, 집의 감독 및 보안, 멀티미디오 오락의 제공과 같은 특정 카테고리로 그 범위가 제한될 수 있으며, 또는 병원, 대학 컴퍼스, 조립 공장, 화학 처리 공장, 또는 전체 산업 동산의 동작에서와 같은 네트워크 활동의 크고 복잡한 범위를 포함한다. 이들 활동은 또한 은행 보험과 같은 네트워크 관리 소비자 서비스와, 모든 종류의 사업 설비(비디오 회의로부터 완전한 개인 생활을 보존하는 전자 지불의 수단까지)을 포함한다.
필요한 기술의 이용가능성과 더불어, 분산 인공 지능 및 텔헥스 기능이 부여된 네트워크 시스템의 개발은 주요한 독립 산업 경제 및 사회 변화 경향에 의해 유도된다. 이들 경향의 주요한 2가지 면은, (1) 경제 처리 및 정보 교환이 일어나는 방식에서 세계 경제 및 그 관련된 것의 세계화; 및 (2) 사람의 사회적 및 작업 수명, 이들의 생활 형태, 작업 환경, 및 작업 관행에서의 관련된 변화이다.
이들 경향들 중 전술한 사항은 경제 처리의 비지역화로 특징지워진다. 생산, 운송, 소비 프로세스의 물리적인 측면이 특정 위치 또는 경로에서 일어난다 할지라도, 대응하는 사회적, 경제적, 및 상업적 처리는 논리적으로 비국부적인, 즉 지리적으로 위치하지 않는 정보 공간에서 일어난다. 이런 비지리적 공간은 "사이버공간"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 뱅킹 및 금융 시스템에서와 같은 통화 가치의 단위 또는 양의 교환을 포함하며, 더욱이, 새로이 출현하는 다양한 형태의 전자 화폐와, 법률 및 상업 도구(예컨데, 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, 불러서 들리고 보이는 것을 넘어선 분산 방식에서 일어날때 인간의 사회적 문화적 상호작용의 전 범위에서 연관되는 것을 포함한다.
이런 비지역 처리, 교환 또는 상호교환은 마주 대하며 일어나기 보다는 네트워크 전자 미디어에 의해 일어나는 것이 증가되고 있다. 이미 개발 중이거나 존재하는 이런 전자 수단은 출현하는 시장 요건에 관한 범위 및 능력에서 제한된다.
상술한 경향 중 두번째는 다양한 방식에서 최근까지 사람들의 사회 생활의 중요한 면을 제공하는 전통적인 이웃, 작업 관행, 및 작업 환경의 급속한 파괴로 특징지워진다. 새로운 사회적 경제적 환경에서 전통적인 패턴은 넓은 영역(교외, 다른 도시, 다른 국가로 확장됨)에 걸쳐 지리적으로 분포된 개인 네트워크를 대체한다. 이들 네트워크는 가족, 친구, 작업 파트너와 동료, 고객, 공급자, 경쟁자등을 포함하며, 특별히 지리적으로 위치하며 상술한 바와 같은 비국부 조직 및 기관이다.
이들 네트워크는 매우 복잡하고 느슨한 변화무쌍한 구조이다. 기업 및 국제적인 레벨에서, 대응하는 하부구조는 네트워크 텔헥스 서비스와 더불어 인공지능 및 전문가 시스템의 폭넓고 집중적인 사용을 점점 더 요구한다(예컨데, 특히 인트라넷에 의한 큰 원격통신 네트워크, 원거리 교육, 네트워크 건강 기관, 전통적이거나 다국가적인 상업 활동의 경우).
기능 요건은 자기 관리, 자기라우팅, 및 로버틱의 관점에서 점점 더 정의된다. 이런 요구를 만족하는 시스템의 전체 특징은 자동생성(autopoietic)이라 불리우며, 자기 생성 및 자기 구성의 의미에서 "셀프-메이커(self-maker)"를 묵시적으로 의미한다.
본질적으로, 주요한 최신 경향은 전자 네트워크 오토포시스 시스템의 넓은범위를 국부와 비국부 사회 경제 활동간의 중개자까지 보다 먼저 요구하는 것으로 언급된다. 이런 중개는 현존하는 기술 또는 개발중인 기술에 의해 잘 지향되지 않는 역사적으로 새로운 개발이다.
더욱이, 사회 경제 구성의 신흥 형태 및 사업 방식은 현존하는 네트워크 기술에서 발견되는 주요한 구성 모드와는 전혀 다른 통신 모드에 의존한다. 후자는 몇몇 중앙 제어 기관을 포함하는 계층 구조의 형태로 특징지우며, 몇몇 트리형 구조(도 1 참조)를 일체화한 전통적인 토포로지(topology)를 갖는 기술 개발의 역사적인 파동으로 예견된다. 이와 상반되게, 전자는 본래 비계층구조인 산개된 변화무쌍한 네트워크에 의존하며, 국부와 비국부 기관들 사이의 공동 작업의 다양한 형태를 요구한다.
통신의 인지 과학 및 관련된 도메인과, 사회 경제 연구에서 새로운 접근은 변화의 개선된 이해를 제공하면서 개발되고 있다. 특히, Varela 등.(The Embodied Mind, Cognitive Science and Human Experience, The MIT Press(1992))는 이들 간의 수렴을 지적하며, 통합시 발견될 수 있는 상당한 이점을 지적하며, 한편에서는 최근 개발이 인공지능, 네트워크 시스템, 사이버네틱, 로버틱 및 인지 과학임을 지적하며(이하에서는 인지 네트워크 연구로서 언급된다), 한편에서는 Zen, Vajrayana, Madhyamika 및 Abidharma가 발견한 오랜 기간 동안의 인식론적인 전통(이하, Zen로서 요약해서 언급된다)이 지적된다.
이런 수렴의 중심은 사람들간의 통신의 기본과, 이들 환경을 갖는 인지 또는 지능 네트워크의 구조적 결합의 새로운 이해이다. 인지 네트워크 연구의 결과적인통합이 산출되며, 상술한 Zen은 본 발명에서 비계층 모델의 개발을 가능하게 하는 새로운 전형의 형태로 실행된다. 이러한 새로운 전형은 분산 인공 지능이 부여된 비계층 자동생성 네트워크의 설계, 생산 및 개발을 가능하게 하는 본 발명에 개시된 장치 및 방법의 명세서에 대한 기본이 되며, 텔헥스 기능을 통해 새로운 요구를 만족할 수 있다. 이들 전형, 장치 및 방법은 본 발명의 개발 경향과는 크게 벗어나게 이루어지며 현재의 기술 상태와 현저하게 상반된다.
후자는 두개 사이의 수렴이 증가하는 결과를 초래하는 새로운 요구에 대한 부적합함을 나타낸다. 예컨데, 원격통신의 경우, 기술 상태는 트리형 패턴을 따라 구성된 계층적으로 조직되며 적층된 교차의 세트를 통해 최종 사용자를 연결하는 경향이다. 도 1은 A 및 B가 지리적으로 연속성을 가지며, 일련의 트리 노드 및/또는 교차를 통해 앞뒤의 복잡하고 폭넓은 라우팅 트레이싱을 통해 경로 링킹 가입자 A 및 B를 도시한다. 관련 기술의 대부분의 상태는 A와 B 사이의 플레시블 직접 라우트를 허용하지 않는다.
이들 고려는 셀의 네트워크로서 구성되는 셀룰러 전화와 같은 이동 통신에 대한 종래 기술에 또한 적용된다. 이런 시스템은 고정 안테나 또는 셀룰러 타워, 중앙 기관 또는 교차, 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 기본 모델의 보급의 결과로서, 비계층 및 비국부인 협동 방식에서 이들 자신의 네트워크를 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 부적절한 것을 질의함이 없이 현존하는 하부구조 및 기술에 증가함을 유지하는 것이다. 이런 접근은 상술한 계층적 논리와 연관된 문제를 해결하며 그 효과를 완화시키는 것이 아니라 구축하게 한다.
더욱이, 현재의 계층적 및 트리 기초 네트워크 모델은 그들의 구현에 강성이다. 노드는 실질적인 비용없이 물리적으로 쉽게 재위치될 수 없다. 노드 밀도의 증가는 특히, 구리 및/또는 광섬유 케이블의 형태, 타워 및 안테나의 그리드 및 교차의 적층 네트워크에서 폭넓은 재배선, 재케이블링, 및 새로운 라인의 배치를 요구한다. 전반적으로 이런 시스템은 중요한 하부구조, 강한 동작 및 유지 비용이다. 더욱이, 예컨데 수많은 개발도상국에서 새로운 네트워크가 구축되는 상황, 또는 네트워크가 이전에 중앙 개발 경제에서 개발되는데 필요한 상황, 및 유선 및/또는 케이블 시스템이 어려운 지형을 갖는 영역에서는, 종종 실제적이거나 또는 금지될 수 있다.
또 다른 상보 산업 응답은 광대역 능력을 갖는 멀티미디어 네트워크를 개발하는 것이다. 이는 특히 적어도 100Mbps 바람직하게는 200Mbps의 대역폭 요건을 갖는 원격통신 및 케이블 TV 산업이다. 2가지 필적할만한 접근법이 있다: 유선및/또는 케이블과 무선이다. 현재 개발중인 광대역 시스템의 실질적인 비대칭 처리율 능력은 기초가 되는 계층적 구조로부터 대부분 유래한다는 점에서 주요한 이점이 있다. 증가적으로, 네트워크 사용자는 다운링크와 유사한 능력의 업링크와 정보의 큰 양을 양방향과 실시간, 즉 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, 유선 접근법은 특히 상술한 바와 같이 새로운 개발, 재개발 및 다른 지형에서 더욱 바람직하다.
그러나, 종래의 유선 시스템은 현존하는 유선 및 셀룰러 시스템을 에뮬레이트하는 방식으로 개발되고 있으며, 따라서 타워, 안테나 및 교환에서 커다란 하부구조 투자를 요구하는 고정 중첩 셀의 밀집 네트워크와 같은 유사한 기초 계층적 트리형 토포로지를 나타내게 된다.
상술한 이유로, 유선 및/또는 무선 수단에 의한 증가된 대역폭으로의 주요한 천이는 상술한 출현하는 시장 문제와 수요를 지향하지 못한다.
본 발명의 기본적인 전제를 나타내고 논의하기 전에, 상술한 문제와 관련된 종래 기술의 해결의 범위는 큰 네트워크 시스템의 개발 측면을 침범하는 그런 기술과 같은 원격통신에 특히 초점을 맞쳐 논의할 것이다.
미국특허 제5583914호(Chang 등)는 원격통신 네트워크용 지능 무선 시그널링 오버레이를 개시한다. 개시된 시스템은 현존하는 유선 네트워크의 부가 장치이며, 사용된 라우팅을 정의하기 위해 단자 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 패킷용 신경 네트워크를 구현한다(예컨데, 미국특허 제5577028호 참조). 셀룰러 기술 분야에서, 예컨데 미국특허 5434950호는 무선 통신 네트워크에서 핸드오버 결정을 행하는 방법을 개시한다. 이 시스템은 각각의 기지국의 네트워크를 미러링하는 신경 네트워크를 사용한다. 신경 네트워크는 실제 네트워크로부터 핸드오버 패턴을 학습한다. 이 시스템은 교환국의 계층구조에 기초를 둔 현존하는 트리형 시스템에 부속장치이다. 원격통신 시스템의 기본 라우팅 프로토콜 및 동작을 변경하지 않는다.
비계층 네트워크 모델과 관련된 주요 관련 종래 기술은 이리디움 및 텔레데식(Iridium and Teledesic) 시스템과 같은 위성 기술에서 발견된다. 이들은 세계 도처에서 범용 및 확장된 원격통신 서비스를 무선으로 제공하고자 하는 것이다. 위성 네트워크는 사용자를 서로 연결하는 먼 거리에 걸친 릴레이 또는 브리지, 및 게이트웨이를 통해 현존하는 원격통신 시스템으로서 동작한다.
이리디움 시스템은 각각의 위성이 4개의 다른 위성과 연결됨에 의해 마스터 제어 시설에 의해 제어된다. 전체 시스템은 11개의 동작 위성 각각을 갖는 6개의 궤도 레벨을 포함한다. 이 시스템은 따라서 직접 가입자에서 가입자부에 대한 제한된 처리율 능력의 고정 그리드이며, 현존하는 계층적 원격통신 시스템에 대한 원거리 부속장치로서 기능한다.
텔레데식 시스템은 비디오 회의로 연장되는 능력을 갖는 무선, 섬유형 범용 원격통신 서비스를 제공하도록 설계된다. 텔레데식 시스템은 국부 서비스 제공자가 그들의 현존하는 네트워크를 확장하게 하는 글로벌 하부구조로서 개발되었다. 따라서, 본질적으로 게이트웨이를 통해 동작하는 부속장치이다. 텔레데식 시스템은 음성 통신과 같은 지연에 견딜 수 없는 주문형 비디오 어플리케이션과 같은 지연에 견딜 수 있는 어플리케이션에 무관하게 최소 지연시간으로 설계된다.
텔레데식 위성 네트워크는 지상 시스템으로부터 분리되도록 설계되며 분리 프로토콜하에서 동작한다. 따라서, 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, 설계에 의해 명확하게 구분되며 전력 및 대역폭 능력의 분포에 대해 계층적으로 구성되는 2개의 층과 관련된다. 따라서, 전송 및 라우팅 결정의 속도는 또한 계층적으로 구성된다. 두번째는 위성 네트워크 그 자체에, 인접 통신 위성과 다른 위성 간에 논리적인 계층이 있다.
더욱이, 텔레데식 위성 네트워크 시스템은 위성 시스템 보전을 유지하기 위해 중첩 범위 및 온-오비트-스패어(on-orbit-spare) 위성에 의존한다. 이런 의미에서, 그 원격통신 모델은 지상 방송 시스템으로 개발된 중첩 셀 시스템에 필적한다.
이런 타입의 네트워크는 또한 유한적이다. 이들은 랜덤한 위치에 위치하는노드에 끝없이 부가되도록 설계되지 않는다.
미국특허 제5088091호(Schroeder 등)는 고속 메쉬 제어 국부영역 네트워크를 개시한다. 이 기술은 임의의 토폴로지(즉, 선형 또는 링 네트워크가 아닌)를 갖는 메쉬 네트워크에서 직면하는 문제를 해결하도록 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 사용과 연관된다. 메쉬에서의 임의의 변화는 네트워크를 통한 라우팅 메시지용 모든 합법적 경로를 재계산하는 완전한 재구성을 필요로 한다. 이런 후자의 특징은 성가시며, 큰 원격통신 네트워크에 대한 방법의 어플리케이션에 중대한 제한을 가한다. 비계층 토포로지에 겹쳐진 논리 트리 구조는 업 다운 링크에 대한 라우팅 규칙을 정의하는데 기여한다. 예컨데, 패킷 수신 다운링크는 단지 다운 링크로만 진행될 수 있다. 이런 구조가 Schroeder 등에 의해 지향된 문제를 해결하는 반면, 비계층 메쉬에서 이동 유닛의 시임리스 통합 및 큰 메쉬의 개발과 같은 본 발명에 의해 확인된 보다 넓은 문제를 완전히 해결하지는 못한다. Schroeder 등은 기껏해야 1408개의 호스트 컴퓨터만으로 제한된다.
요약하면, 비계층 원격통신 시스템과 관련된 종래기술은 현존하는 계층적 네트워크를 통해 개선된 라우팅과 일반적으로 연결된다. 그런 개선은 오버플로우 조작용 네트워크의 일부에 비계층 트렁크 라인 메쉬를 중첩하며, 다른 라우트 선택을 정의하기 위해 제어 스위치 포인트에서 프로세스를 사용함에 의해 네트워크 계층을 중요시하며, 국부 교환 실패를 검출하고 완화하며, 또는 국제간 네트워크의 비계층적 차원분열을 동작시키기 위하여 전문가 시스템(예컨데 신경 네트워크)을 중첩하는 것과 같은 방법에 의해 일반적으로 유효하게 된다.
몇몇 방법이 노드들간 동적 상호작용의 타입을 사용할 때, 기본적인 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 발명에서는, 모든 종래 기술의 예는 부속장치에 대응하며 네트워크 구조와 동작 방법론 양자에서 본 발명과 다르다.
또한 종래 기술에서는 현재의 네트워크 제한을 극복하며 진보된 지능 네트워크의 능력을 확장하기 위하여 인공지능의 타입을 구현하는 것으로 알려져 왔다. 특히, 현재의 네트워크의 계층 구조의 결과는 매우 큰 중앙 컴퓨터 패킷이 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 간략화하는 것으로 제안되고 있다. 이 문장에서, 이들 네트워크 제한을 극복하도록 추구하는 관심있는 종래 기술은 소위 "개미(ants)"로 불리우는 소프트웨어 에이젼트의 사용에 의해 극복한다. 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 트레일을 남긴다. 그런 트레일을 따르는 다른 개미는 또한 향기를 남긴다. 따라서, 가장 짧은 라우트를 판명하는 트래일은 가장 향기가 있으며 선호하는 경로가 된다. 향기의 트레일은 네트워크 상태의 분산 메모리의 종류를 구성한다.
개미 소프트웨어 에이젼트는 다양한 방식으로 이런 행위를 모방하는 속성이 부여된다. 예컨데, British Telecom의 개미는 계층적이다. 커다란 프로그램은 네트워크를 통해 랜덤하게 돌아다니며 각각의 노드에서 트래픽을 평가한다. 혼잡 지점에서는, 여분 능력으로 라우트를 평가하기 위하여 이웃 노드로 이동하며 각각의 노드에서 라우팅 테이블을 갱신하는 보다 작은 "일개미" 프로그램을 생성하여, 이들에 개선된 라우팅 트레일을 남기게 된다. 이런 접근은 그러나 원형 라우트를 초래한다.
이런 영역에서의 개발은 네트워크 관리(예컨데, 빌링 태스크)의 국부 레벨과 전체 레벨 양자에서 개미의 능력을 확장하도록 추구된다. 관련된 개발은 "가장 적절한 회생" 전략의 구현과 같은 유전 알고리즘 및 진화 프로토콜의 사용을 이용한다. 이는 개미 소프트웨어가 전체 네트워크를 자동적으로 주행할 수 있는 지점으로 개미 소프트웨어가 그들의 능력을 진화 또는 개발하게 한다. 상술한 접근에서 주요한 리스크 및 단점은 쉽게 정정될 수 없는 방식으로 네트워크의 노드에서 소프트웨어를 손상시킬 가능성, 불량 개미를 박멸하는 시도를 저항하는 능력을 전개하는 개미, 및 경쟁 네트워크로 도망가는 개미를 포함한다.
토폴로지, 텔헥스 서비스, 및 분산 인공지능의 개발 및 사용과 관련된 유사한 문제는 또한 컴퓨터 네트워크, 슈퍼컴퓨터 및 병렬 기계, 에너지 공급 및 사용 네트워크, 다양한 제조업에서 사용되는 네트워크 기계 및 처리 체인, 더욱이 건강, 교육 및 오락 산업과 같은 수많은 다른 상업 영역에서 직면한다.
주체-객체 및 주체-주체 통신의 부적절한 전형은 상술한 문제의 중심에서 발견된다. 이것이 예컨데 Varela 등.(1992(op.cit.)에 의해 상세히 논의된 바와 같이 Zen의 인식론에서 오랜기간동안 연구되고 알려져 왔다할지라도, 인지 과학과, 인공지능, 사이버네틱 및 로버틱의 관련 분야에서 인식되기 시작한 것은 단지 최근이다. 현재까지, 후자 영역 및 통신의 넓은 범위에서 새로운 전형을 채택하기 위한 필요의 구현은 아직까지 체계적으로 분석되지 않았다. 다음의 논의를 기초로 하여, 본 발명은 새로운 통신 전형을 제공하며, 네트워크의 세트 및 네트워크 모델과, 동일한 동작에 대한 장치 및 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 개시된 바와 같이 가장 일반적인 주체/객체 듀얼 가정의 특정 버젼이다.
개요도 2
S 및 Q는 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, 특히 이런 설명은 이하 분석된 바와 같이 충분하지는 않치만 불완전한 근사로 보여질 수 있다.
F(r) = {f(r)i}. Fr은 임의의 S가 따라서 자신과 구별되는 것으로 인지되고 개별 객체로 이루어질 때 그 주변환경과 상호작용하는 방법을 정의한다. O는 그런 객체의 세트로 불리며, O ={oi}이다. 개요도 3은 이런 보다 일반적인 설명을 나타낸다.
개요도 3
자신의 존재의 S' 인식은 그렇치 않은 인식과 구별에 의해서만 일어난다. 바르게 보자면, 자신의 존재의 S' 인식은 Fr을 통해서만 일어난다. 유사하게, 동일 유전 관계 논리에 따라 행동하는 외부 관찰자에 대해서는, S의 존재의 인식은 Fr형 세트에 달려있다. 효율적으로 S의 에고(ego) 즉, S의 자아가 Fr과 동일한 것이 후행한다. 그러나, 이는 또한 O의 요소의 존재, 즉 S환경에서 주체가 Fr을 통해 주체의 S 캡쳐에 달려있다는 것을 의미한다. 이런 듀얼 관계는 Fr을 통해 서로 S와 O의 역 결정(reciprocal determination)을 강조하는 개요도 4에 의해 더욱 정확히 개시된다.
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 가장 잘 표현된다. 이는 개요도 5에 의해 더욱 특정해서 표현될 수 있다.
개요도 5
이는, S 및 O가 서로 독립적이라는 관점에서, 고정된 독립 엔티티로서 주체 및 객체의 이전 존재로 단정되지 않음을 의미하며, 결론적으로 말할 수 있는 유일한 존재는 개요도 5에 표현된 상관 기능의 동작 능력의 존재이다.
개요도 6
달리 말하자면, 이런 상관을 통해 경험한 주체 및 객체는 이들과 이들에 대한 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 oi의 끝없는 시리즈 양자에서 함께 일어나게 되어, S 및 O의 인식과 S와 O의 엔티티인 관계의 인식은 공존하며 분리될 수 없게 된다. 객체의 가능한 세트의 유한 배수와, 가장 일반적인 형태로 이런 방식에서 정의될 수 있는 가능한 주체의 병렬 배수가 주어진다면, 이런 인식은 사실상 S 및 O가 서브세트인(개요도 7 참조) 관계 함수의 세트 Φc이다.
개요도 7
개요도 6 및 7은 사람이 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 개발되며, 개요도 1 및 2에 표현된 전형에 근거를 둔체 남겨진다. 이는 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 주체/객체 관계의 상술한 비평을 통합하지 못한다는 것이다.
유사하게, 로버틱 및 소vm트웨어 에이젼트 분야에서 인식 접근은 인간 정신 또는 곤충의 인식 시스템과 같은 덜 개발된 인식 시스템의 정신을 모방하는 것을 의미하는 기능층을 통한 구조 시스템을 추구한다. 여기서도 다시 2가지 접근이 발견된다. Aaron Sloman(University of Birmingham)은 인지, 반응의 중앙 계층 시스템, 관리, 및 메타관리와 같은 동작 기능의 관점에서 정의된 층을 채택하며 서브시스템으로 동작하며, 반면에 Rodney Brooks(MIT's Al Laboratory)는 전술한 것을 비판하며 동작 기능 보다는 식별, 모니터링, 회피와 같은 활동의 관점에서 층의 정의를 통한 자동생성 인식 시스템의 개발에 관한 접근을 채택한다. 어느 쪽도 주체/객체 변증법의 상술한 논의에 반영된 인식의 기본 전형을 급진적으로 변경할 필요를 통합하지는 못한다.
더욱이, Varela 등(1992, Op. Cit)은 두뇌와 같은 인식 네트워크 시스템에서 자동생성 및 인식 양자가 임의의 명백한 계층적 또는 중앙 제어 시스템없이 시스템의 네트워크인 분산 시스템의 네트워크들 중에서 가장 큰 상호접속의 출현 속성인 것으로 나타나는 것으로 강조한다. 달리 말하자면, 자동생성 및 인식인 각각이 그 자신의 국부 환경에서 동작하며 멤버 네트워크가 자동기계를 가지는 네트워크와 같은 구조인 수많은 단순한 구성요소의 밀집한 동적 상호접속에 근거를 둔다. 이런 관점에서, Varela 등.은 인식 네트워크에 관한 상술한 고려의 완전한 연관을 유도하지 못하는 결과를 초래하는 인식 과학 및 인공지능의 분야에서 인코히어런트 및 상충점을 지적한다. 상반되게, 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, 자동생성 지능 네트워크의 개발에 대한 Zen 인식론의 잠재력은 효율적으로 실시되지 못하고 있다.
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 전형을 제공하는 것이며, 이런 새로운 전형에 기초를 두고 네트워크 세트 및 네트워크 모델과, 장치와, 상기 언급된 시장 요건을 만족할 수 있는 새로운 전형을 동작하는 방법을 제공하는 것이다. 또 다른 목적은 사용자가 그 자신의 공식 네트워크를 통해, 특히 마주하는 상호작용을 통해 서로 사회적 경제적으로 상호 작용하는 방법과, 그들이 접해있는 환경에서 객체 및 기계와 상호작용하는 방법을 에뮬레이트하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 안전하게 인간 사회와 인간 지능과 공생하여 동작하는 사이버네틱 네트워크에서 분산 인공지능의 개발 및 배치를 가능하게 하는 방법을 제공하는 것이며, 플레시블한 방식 또는 대중에게 유용한 선택을 제공하는 것이다.
본 발명은 계산, 산업제품, 교육, 오락, 건강 및 원격통신을 포함하는 많은 수의 영역에서의 어플리케이션에서 분산 및 네트워크된 자동생성 인공 지능 시스템과 관련된 방법 및 장치에 관한 것이다. 더욱 특히, 비록 배타적이지는 않지만, 본 발명은 거리 감지, 액션, 관리 및 통신 동작에 기능을 제공하며, 텔레스써시아(telesthesia)(텔레비젼을 포함하는 원격 감지), 원격 공간 및 디바이스의 텔레메트리(물리 파리미터의 원격 측정), 텔레키니시스(telekinesis)(원격 기계 액션), 텔레프레즌스(telepresence)(일정거리에서 사람간 시청각 상호작용), 원격 디바이스의 텔레메니지먼트(예컨데,복합공장의 원격 동작 및 제어, 에너지 공급 및 사용의 원격 관리), 및 원격 통신(일정 거리를 가로지르는 임의의 정보의 전달)로서 언급되는 종합 네트워크 시스템을 생성하며, 구축하며, 동작하며, 유지하는데 적합하며, 관련된 서비스를 제3자에게 제공할 수 있는 방법 및 장치에 관한 것이다. 본 발명은 또한 이런 시스템에 사용되는 시스템, 모델 및 방법론에 관한 것이다.
도 1은 종래의 트리형 원격통신 네트워크를 도시한 개요도.
도 2는 본 발명에 따른 네트워크의 차원분열 구조를 도시한 도.
도 3은 본 발명에 따른 네트워크내의 통신 예를 도시한 개요도.
도 4는 물리적 구내 내의 마인더의 기본 위치결정을 도시한 도.
도 5는 기본 마인더의 구성요소 구조를 도시한 도.
도 6은 자동생성 네트워크 시스템의 기능에 관련된 절차 단계를 도시한 도.
도 7은 그 환경을 갖는 네트워크 시스템의 상호작용에 관련된 발견적 시컨스의 플로우챠트.
도 8은 종래의 접근과 구별을 강조하는 절차 개요도.
도 9는 네트워크의 차원분열 기능 속성과 네트워크와 그 환경 사이의 상호작용을 도시한 개요도.
도 10은 예로서 주어진 동작의 Zen 형태에 관한 텔헥스 기능의 층을 도시한 도.
도 11은 마인더의 기능의 비국부/국부 동작 구별을 도시한 도.
도 12는 네트워크 시스템에 관한 마인더 연결의 실시예를 도시한 개요도.
도 13은 프로그램가능한 소자 또는 동적 프로그램가능한 게이트 어레이와 같은 구성요소의 유전 위치(generic location)를 도시하는 마인더의 내부 구조를 도시한 개요도.
도 14는 해법을 발견하기 위한 진화 스킴의 아웃라인를 도시한 개요도.
도 15는 금지 논리에 의해 해법을 발견하기 위한 진화 스킴의 아웃라인을 도시한 개요도.
도 16은 네트워크 환경의 상태를 반영하는 소프트웨어 엔티티의 생성을 도시한 개요도.
도 17은 사용자 요청에 대응하는 네트워크 환경의 상태를 반영하는 소프트웨어 엔티티의 생성을 도시한 개요도.
본 발명의 일면에서는 시스템이 만족할만한 액션을 개발하는데 사용되는 반복 발견적(heuristic) 시컨스를 통한 해석(hermeneutic) 형태에서 활동이 일어나는 환경과 상호작용하는 국부 및 비국부 활동을 중재하는 자동생성 네트워크 시스템을 제공하며, 여기서 이들 액션은 시스템의 사용자 또는 설계자에 의해 설정된 요건 또는 기준을 만족하는 액션이다.
발견적 시컨스는 시스템이 행하는 분산의 구현이며, 환경 데이터의 배경 플로우로부터 추출되며, 데이터를 선택하는 프로세스를 참조하는 상기 분별은 시도 또는 에러 반복 선택 프로세스, 또는 세트 요건 또는 기준을 만족하는 임의의 다른 프로세스와 같은 대응하는 세트 기준을 참조하여 특정 활동과 관련된다.
이 시스템의 동작은 바람직하게 즉 경험에 전체적으로 기초를 둔 경험이다.
이 시스템은 차원분열 시스템으로서 특징지울 수 있으며 차원분열 특징을 나타내도록 이들이 고려되는 집단의 모든 레벨에서 자신과 유사하며, 각각이 상기 자신과 유사한 특성을 나타내는 네트워크로서 구성될 수 있다.
이 시스템은 바람직하게 비계층이며, 몇몇 어플리케이션에서 계층을 드러내고, 멤버 네트워크 사이의 공동 상호작용을 통해 바람직하게 동작하며, 여기서 공동 상호작용은 시스템의 구성요소가 그 자신의 상호작용이 계층적 구조에 의해 지배됨이 없이 임무를 수행하도록 함께 동작하는 것을 의미한다.
이 시스템 및 그 멤버 네트워크는 있다면 상술한 해석 프로세스를 통해 그들의 환경과 구조적으로 연결되며, 여기서 그들은 그들 환경 또는 그들 자신의 표현을 기초로 하지 않으며 사용하지 않는다.
이 시스템 및 그 멤버 네트워크는 바람직하게 공동 의존하는 방식에서 일어나는 관계를 통해 그들 환경을 공동 개발 및 진화한다.
상술한 해석 프로세스 및 구조적 결합을 통해 시스템에 의해 수행되는 상술한 정의의 조정 및 액션은 시스템의 사용자 또는 설계자가 시스템 및 그 환경의 상태 및/또는 속성에 대해 행하는 관련 진술 또는 가설과 관련된 임의의 선행 데이터에 독립적이다.
집단의 각각의 레벨에서, 상기 차원분열 시스템의 멤버 네트워크는 동작 클로져(closure)를 바람직하게 표시하며, 각각의 구성요소의 동작 모드는, 그런 멤버 시스템이 다른 멤버와 관련된 동작 클로져를 바람직하게 표시하는 처리의 분산 비심볼릭 형태의 동작 모드일 수 있으며, 멤버 네트워크들간의 상호작용은, 전체 시스템이 그들 환경과 관련된 동작 클로져를 바람직하게 표시하는 심볼 정보 교환 및 처리를 통해 바람직하게 일어난다.
상술한 자동생성 시스템은 원격 감지를 의미하는 텔레스써시아, 원격측정을의미하는 텔레메트리, 원격 기계적 액션을 의미하는 텔레키니스시, 일정 거리에서 유효한 존재의 형태 및 원격환경과 사람, 동물과 또는 이들이 포함된 객체와의 상호작용을 의미하는 텔레프레즌스, 일정 거리에서 사람, 사물, 디바이스 및/또는 프로세스의 관리를 의미하는 텔레메니지먼트, 및 다소간의 거리에서 정보 또는 데이터의 전달의 임의의 형태를 의미하는 원격통신들 중 임의의 하나 또는 모두로서 정의되는 텔헥스 기능이 부여된 시스템이며, 상기 텔헥스 기능은 오감, 더 넓게는 시각, 청각, 후각, 미각, 촉각과 관련된 인간 의식의 형태와 정합하도록 구성 및 채택되며, 다른 기능은 연역적 인식, 판별 의식 및 저장소 의식 또는 암기에 요구 및 통합될 수 있는 것이다. 자동생성 시스템의 구성 텔헥스 기능은 상기 시스템의 집단의 모든 레벨에 적용되는 활동의 층을 정의하며 적층된 기능으로 언급된다.
집단의 모든 레벨에서, 자동생성 시스템은 국부 장치를 통해 국부 활동과 친밀하게 관련된 것을 가지는 듀얼 구조를 표시하며, 반면에 전체 시스템은 동작의 논리에서 비국부이다.
바람직하게, 시스템은 금지하는 방식으로 그 환경에서 변화하도록 적응하며 시스템의 비허용 행위를 특정하여, 시스템이 규정되지 않은 임의의 방식으로 행동하게 한다.
바람직하게, 적응은 세트 기준에 관한 최적화 라우트에 의한 것 보다는 성능 기준을 만족하는 해법을 선택함에 의해 수행된다.
본 발명의 또 다른 면에서는 텔헥스 기능으로 동작하도록 적응된 자동생성 네트워크 시스템을 제공하며, 바람직하게 분산 인공 지능을 합체한다.
상기 분산 인공지능은 네트워크의 하부구조와, 네트워크 서비스가 네트워크 사용자에게 전달되게 하는 수단 모두로서 작용하도록 적응된 복수의 사이버네틱 디바이스를 포함하며, 상기 사이버네틱 디바이스는 상기 서비스를 특정 공간 영역에 전달하며 네트워크가 차원분열, 비계층 메쉬의 형태에 있는 방식과 같이 다른 사이버네틱 디바이스와 통신하도록 적응되어, 메쉬가 자기 유사가 되게 한다. 상기 메쉬는 특정 정도의 집단에서 차원분열 메쉬가 고려되는 임의의 다른 정도의 집단에서의 구조와 유사한 구조를 갖는다.
바람직하게, 가장 간단한 집단 레벨에서 작용하는 사이버네틱 디바이스는 어시스턴트로 언급되며, 바람직하게는 특정 공간 영역에 필수적으로 제한되지 않으며, 보다 복잡한 집단 레벨에서 작용하는 사이버네틱 디바이스는 마인더(minder)로서 언급되며, 보다 높은 레벨의 복잡성에서 작용하는 사이버네틱 디바이스는 메타마인더(metaminer)로서 언급되고, 더더욱 높은 레벨의 복잡성에서 작용하는 사이버네틱 디바이스는 하이퍼마인더(hyperminder)로서 언급된다.
상기 사이버네틱 디바이스는 이들이 다른 사이버네틱 디바이스로부터 이들로 용이하게 통신하는데 연관된 사이버네틱 디바이스의 그룹과 관련되거나 또는 공간 영역에서 동작하도록 적응된다.
상기 사이버네틱 디바이스는 보다 낮은 레벨의 집단 또는 복잡성에서 작용하는 하나 이상의 다른 사이버네틱 디바이스를 감독 또는 기억하도록 적응되며, 여기서 상기 감독된 사이버네틱 디바이스는 공간, 및/또는 임의의 다른 구현 형태, 기계, 시스템, 동물 또는 사람에서 클러스트화(cluster) 또는 분포된다.
본 발명은 또한 텔헥스 기능을 그와 연관된 공간 영역에 전달하도록 적응된 하드웨어, 및 다른 사이버네틱 디바이스와 통신을 허용하도록 적응된 통신 수단을 포함하는 사이버네틱 디바이스를 제공한다.
바람직하게, 상기 텔헥스 기능은 데이터, 음성, 비디오폰, 주문형 비디오, 오락, 보안, 교육, 건강, 전제 관리, 에너지 공급 및 관리, 뱅킹, 그밖의 동일한 목적용 통신의 제공을 포함한다.
바람직하게, 사이버네틱 디바이스는 처리 및 메모리 수단을 더 포함하며, 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 (무선, 유선 또는 케이블로) 네트워크 컴퓨터, 비활성 또는 다른 비GPS 기반 안내 디바이스와 같은 보조 디바이스에 일체화 또는 연결될 수 있다.
바람직한 실시예에서, 집단 레벨의 수는 제한되지 않는다.
다른 실시예에서, 사이버네틱 디바이스들간의 통신 수단은 유선, 케이블 및/또는 무선 네트워크 수단과 연관된다.
바람직한 실시예에서, 통신 수단은 무선이다.
원격통신 어플리케이션의 바람직한 실시예에서, 무선 수단은 LMCS 또는 LMDS 무선 주파수(각각이 국부 다중포인트 통신 또는 분산 서비스 또는 시스템)을 사용하며, 대부분의 나라에서는 25 GHz 내지 31GHz 및 42 GHz 내지 47 GHz 범위에 전형적으로 위치한다.
바람직하게, 통신 디바이스는 필드 프로그램가능한 게이트 어레이, 필드 프로그램가능한 아날로그 어레이 또는 (소위) 동적 프로그램가능한 게이트 어레이와 같은 하나 이상의 프로그램가능한 소자를 포함하는 전자 회로를 일체화한다.
프로그램가능한 소자는 비트 스트림이 입력으로서 전송되고 생성되게 하며, 출력으로서 상기 무선 통신 디바이스용 중간 주파수를 취하도록 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 사양내의 수많은 가능성을 덮는 많은 수의 해법을 발생하고 새로운 반복을 위한 시작 포인트로서 작용하도록 가장 적절한 것을 선택함에 의해, 다윈 진화(Darwinian evolution)를 에뮬레이트하는 기술을 사용하여 프로그램될 수 있고, 여기서 선택 프로세스는 만족된 결과가 세트 동작 기준에 관해 달성될 때까지 계속된다.
다른 반복 프로그램 방법은 예컨데 시뮬레이트된 어닐링 및 다른 추측 앙상블 절차(stochastic ensemble procedure)에서의 변화에 사용될 수 있다.
바람직하게, 진화 스킴의 두가지 타입이 사용되며, 제1 타입은 적절한 변조 스킴을 사용하며 디지털 중간 주파수가 사용되며 전송기와 수신기 설계가 분리되어 진화하는 구현을 진화하며, 제2 타입은 통신 링크 모델을 특정하며 모델의 설계 제한을 만족하는 송수신기 설계를 진화한다.
바람직하게, 설계 제한은 특정 어플리케이션에 요구되는 링크에 대한 대역폭과 같은 규칙적인 제한을 포함한다.
바람직하게, 진화 스킴은 변조 스킴을 또한 진화한다.
아날로그 중간 주파수가 사용될 수 있다.
진화 스킴은 유전 알고리즘, 시물레이트된 어닐링 알고리즘, 에러의 역전파 또는 다른 유사한 반복적 절차와 같은 수단에 의해 구현될 수 있다.
그런 유전 알고리즘은 바람직하게 최소화 알고리즘으로서 알려진 클래스이며, 적절한 비용 기능이 적어도 비트 에러율, 대역폭 스펙트럼 요소, 및 전송 속도로부터의 고려를 포함해야만 하는데 있어 최소화할 비용 기능 또는 에러 메트릭으로서 알려진 조치를 요구한다.
바림직하게, 시스템은 링크의 효율성을 개선하는 압축 알고리즘을 진화할 수 없게 된다.
본 발명의 또 다른 면에서는, 네트워크의 동작과 관련된 기본 동작 알고리즘의 세트를 구축하는 단계를 포함하는 동작 네트워크 시스템의 방법을 제공하며, 여기서 상기 알고리즘은 텔헥스 기능을 제공하도록 적응되며 금지 논리 및 상술한 진화 만족의 방법을 통해 바람직하게 개발되고 선택된다.
바람직하게, 일시적인 국부 또는 비국부 소프트웨어 엔티티는 네트워크에 행해지는 다양하거나 또는 선택된 레벨의 집단 또는 태스크 또는 활동에서 네트워크 환경의 상태를 반영하게 생성된다.
다마스는 상술한 발견적 및 해석 시컨스, 구조적 결합, 동작 클로져, 텔헥스기능 및 금지 논리 및 진화 만족의 방법이 가능하게 하는 동작 신텍스(syntax)를 통해 알고리즘의 기본 세트로부터 모이거나 또는 편집된다.
바람직하게, 신텍스는 다마스를 생성하기 위해 알고리즘의 모임 및 집단을 지배하며, 국부 및 비국부 방식으로 발견적 및 해석 시컨스를 구현할 수 있는 임의의 컴퓨터 언어에서 네트워크의 논리 동작을 변환하는 논리규칙의 세트에 대응한다.
바람직하게, 다마스는 상기 네트워크 시스템의 멤버 구성요소들 사이의 상술한 정의 협력을 달성하도록 적응되며, 그런 멤버는 논리 사이버네틱 디바이스 및 관련된 네트워크 소프트웨어이며, 국부 및 비국부 소프트웨어 양자의 비국부 네트워크 소프트웨어는 메타다마스(metadhamas) 또는 엠다마스(Mdharmas)로서 언급되는 다마스의 네트워크이다.
바람직하게, 다마스는 발견적 및 해석 시컨스를 통해 동작한다.
다마스는 멤버 네트워크 및 전체 네트워크의 동작 클로져, 그들 각각의 환경을 갖는 멤버 네트워크 및 전체 네트워크의 구조적 결합, 멤버 네트워크사이의 협력, 엠다마스 및 다른 사이버네틱 구성요소, 바림직하게 상술한 적층 기능을 통해 통신 및 다른 텔헥스 기능을 포함하는 국부 및 비국부 활동간의 조정을 달성하도록 바람직하게 설계된다.
바람직하게, 상기 다마스 및 엠다마스는 상술한 금지 논리 및 진화 만족 방법을 통해 진화되도록 적응되며 설정된다.
바람직하게, 네트워크는 임의의 태스크를 수행하기 위하여 네트워크를 요청하는 결과로서 생성된 다마스 소프트웨어 엔티티에 의해서 동작하며, 이에 의해 상기 다마스 소프트웨어 엔티티는 기본 동작 알고리즘의 그룹으로 이루어지며, 그리고/또는 그런 동작 알고리즘의 원 세트로부터 그런 소프트웨어 엔티티에 의해 진화적으로 생성된다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 네트워크 모델 개발은 Zen에 의해 유도된 이름인 IndraNet으로 언급된다.
Zen에서, 불교 문학에서 가장 널리 사용되는 IndraNet은 노드 각각이 그 존재를 소유하며 네트에서의 모든 단일 다른 노드 보석을 반영하도록 차원분열 구조인 반면, 동시에 모든 다른 노드와 함께 전체 노드를 함께 생성한다. 이런 네트는 무제한이다(즉, 끝이 없고 완료가 없으며, 추가적인 보석 노드의 부가로 항상 확장될 수 있다). 이런 은유는 본 발명의 다음 설명에 대한 시작점으로서 작용한다.
이런 특정 인식론적 자세는 특정 세계에서의 아이템이 임의의 고정 독립 존재, 엔티티 또는 본질을 갖지 않는다고 규정한다. 각각의 아이템은 모든 다른 것과 함께 일어나며, 명시이며 전체의 공동 생성이고, 모든 다른 아이템과 함께 전체를 공동 생성한다. IndraNet에서 이런 공동 일어남 및 생성은 IndraNet 패러다임을 통해 달성된다.
IndraNet을 설명할 때, 기술의 상태에 현재 사용되는 것과 상당히 다른 논리 구조 및 소프트웨어 엔티티가 언급된다. 따라서, 특정 용어정의는 이 시스템을 서술하는데 도움이 되도록 개발되었다. 이 용어정의는 다음과 같이 요약된다. 도 2를 참조하면, 라인은 계층적 관계가 아닌 집단의 레벨 각각에서 메쉬 구조를 설명한다.
사이버후드(cyberhood): IndraNet에 의해 둘러싸인 가상 공간. 상술한 바와 같이, 이는 정보를 교환하며 국부 및 비국부 텔헥스 기능을 제공하기 위해 IndraNet 사용자에 의해 사용되며 "존재하는(inhabited)" 비국부 IndraNet 공간으로 언급된다.
네티즌(Netizen): 사이버후드에 모이는 엔티티(예컨데, 사람, 조직, 동물, 사이버네틱 시스템, 기계 및 디바이스).
IndraNet: 상기 네트워크의 노드에 위치하는 사이버네틱 네티즌에 의해 형성되며, 국부 및 비국부 활동을 조정하는 네트워크 하부구조. 이들 활동은 네티즌 또는 IndraNet 그 자체에 의해 IndraNet과 연결된 사람, 기계 또는 디바이스에 의해 경험될 수 있다.
마인더(Minder): 네트의 각각의 노드에 위치한 사이버네틱 네티즌. 이런 표현은 IndraNet의 동작에 중심인 "주의 깊음(mindfulness)"의 관념을 의미한다. 마인더는 바람직하게 송수신기를 통합한다. 마인더는 원격통신과 노드 특정 기능 둘다를 수행한다. 통신의 우선 역활을 수행하는 동안, 마인더는 또한 텔헥스 기능에 기초를 둔 노드 특정 서비스의 제공자로서 기능한다. 이런 목적에서, 특정 어플리케이션에 요구되는 바와 같이, 마인더는 적절한 텔헥스 기능이 부여된다.
마인더는 많은 물리 형태를 가질 수 있다. 그러나, 이들은 IndraNet 메쉬에서 노드로서 동작하게 하는 많은 수의 특징 및 능력을 공유한다. 도 6을 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에서, 마인더는 LMDS 또는 LMCS 범위에서 바람직하게 동작하는 송수신기를 통합한다. 마인더 범위는 50m와 30km 사이에 있다. 물론, 마인더는 메모리, 처리 수단, 안테나, GPS 기능 및 전원과 같은 위치 획득 장치와 같은 하드웨어를 통합한다. 상술한 바와 같이, 마인더는 특정 목적을 수행하도록 구성된다. 예컨데, 보안 어플리케이션에서, 마인더는 모션 센서, 비디오 출력, 알람등을 포함하여, 요구된 텔헥스 기능이 부여된다. 마인더는 건물 또는 차량, 또는 사람에 의해 운반되거나 또는 이동 상품, 객체 또는 동물에 고정될 수 있는 이동가능한 유닛에 배선될 수 있다. 마인더 시팅의 예는 도 12에 도시된 다른 마인더에 통신이 부가되어 도 4에 예시된다.
일반적으로 무선인 특정 통신 메카니즘은 임의의 실시예로 배선되며 몇몇 어플리케이션에서(예컨데, 전력 공급 모니터링), 이는 유틸리티 또는 텔레메트리 디바이스와의 물리 연결과 연관된다. 전력 공급 유틸리티 및 통신 네트워크와 인터페이스하는 마인더의 예는 도 5에 도시된다.
패치(Patch): 마인더에 의해 마인드되는 부동산(예컨데, 집, 정원, 공장, 창고 등), 지형적 공간의 정적부(예컨데, 산림 영역, 초원 영역, 강, 시내 등의 일부), 도시 또는 거주 환경의 일부(예컨데, 교차로, 철도 교차로, 주차장 등), 또는 이동 엔티티(예컨데, 차, 사람, 콘테이너, 포장 상품). 패치와 전체 IndraNet의 차원분열 구조 관계는 도 2 및 3에 도시된다.
마인더 타입: 모든 마인더가 유사하게 구성되는 반면, 다소간 넓은 능력을 갖는 다양한 타입의 마인더가 있다.
표준 마인더: 마인더는 고정 또는 이동될 수 있다. 표준 마인더는 고정되고 고정 패치를 마인드한다.
로머(Roamers): 이동 마인더. 기본적으로 표준 마인더와 유사한 반면, 로머는 엔진 텔레메트리, 트래킹 및 네비게이션 능력등과 같은 특정 구현에 요구되는 특징 및 능력이 조금 다를 수 있다.
개인용 마인더(PMs) 및 상품 마인더(GMs): PMs는 휴대용인 간략하고 소형 로머 마인더이다. 이들의 가장 간단한 형태에서, 이들의 기능은 휴대폰의 형태이다. 본 발명의 바람직한 실시예에서, PMs는 비디오폰 및 부가적인 텔헥스 능력이다. GMs는 텔헥스 기능에 기초를 둔 네트워크 및 국부 서비스의 범위를 수행하기 위해 상품에 부착되거나 또는 삽입될 수 있는 소형 단순한 마인더이다. 적절하게 설계된 GMs는 특정 텔헥스 서비스용 동물에 부착될 수 있다.
어시스턴트 및 패치 메쉬: 마인드하는 패치상의 특정 태스크(예컨데, 분산/비집중화 에너지 관리 및 기능)를 수행하기 위한 어시스턴트로 불리는 소형 사이버네틱 디바이스와 동등한 기본 마인더. 어시스턴트는 각각의 마인더 패치에 위치하며 대부분 제한된다. 어시스턴트는 이들이 속해잇는 IndraNet의 나머지와 같은 메쉬 네트워크로서 구성된다. 따라서, 패치 메쉬는 IndraNet의 차원분열 메쉬 구조의 가장 정교한 명시이다. 바람직한 실시예에서 어시스턴트가 외부 세계와 통신하기 위하여 그들의 패치 마인더와 상호작용한다지만, 본 발명의 가장 일반적인 형태는 그런 제한이 없다. 다른 패치상의 어시스턴트는 서로 직접 협력할 수 있고, 표준 마인더로서 동일한 통신 방법 및 알고리즘을 사용한다. 어시스턴트와 패치 메쉬들 간의 차원분열 구조 관계 및 전체 IndraNet는 도 2에 도시된다.
어시스턴트의 물리 구조는 하나 또는 여러 마인더가 국부 패치 텔헥스 기능에서 어시스트하기 위해 이들을 구현하는 주변에 비유된다. 어시스턴트는 유선 그러나 바림직하게는 무선일 수 있다. 어시스턴트의 세트는 IndraNet의 전체와 자체 유사한 작은 메쉬로서 구성된다. 그 기능은 보다 넓은 네트, 음성 전화, 비디오 카메라, PC, NC, 가정용 전기장치, 물품 식별 및 유사용 아이템 태그, 및 사용자의 요건을 만족하도록 통상 네트워크될 수 있는 보다 넓은 임의의 디바이스 및 수단으로 통합된다.
메타마인더 및 하이퍼마인더: 메타마인더는 기본 마인더의 그룹을 마인드하는 강화된 마인더이다. 이는 정적이다. 이는 정보 처리율, 대역폭, CPU, RAM, 및 버퍼 영구 데이터 저장의 관점에서 강화된 능력을 가진다. 이는 마인더에 관한 차원분열 메쉬 구조에서 다음 집단 레벨 상승을 점유한다. 유사하게, 하이퍼마인더는 메타마인더를 마인드하는 마인더이며, 적절하게 강화된다. 메타마인더와 전체 IndraNet간의 차원분열 구조 관계는 도 2에 도시된다.
위치 및 노드: 모든 마인더 및 마인더형 사이버테틱 디바이스는 전체 IndraNet 네트워크의 노드에서 위치한다. 모든 노드는 가장 기본적으로 위치를 포함하는 많은 특성에 의해 특정된다. 따라서, 네트워크의 물리 형태가 마인더의 속성 및 특성을 반영하는 동적임을 알 수 있다. 바람직한 실시예에서, 각각의 마인더는 집단의 레벨 및 다른 레벨에 관한 비시니티(이하 정의됨)에 존재하는 모든 다른 마인더의 위치를 "인지"한다. 이런 기능은 그들이 소정의 패치를 점유하고 소정의 마인더에 의해 마인드된 것을 "알고있는" 어시스턴트에는 없다. 이는 패치 노드, 기본 노드, 로밍 노드, 매타노드, 및 하이퍼 노드를 포함하는 다양한 노드형태가 존재할 수 있다. 후자 형태의 노드는 메타마인더 또는 하이퍼마인더 각각에 의해 점유된 노드이며, 반면에 로밍 노드는 그들의 이동 속성에 대응하는 기능이 부여된 마인더인 로밍 마인더에 의해 점유된 노드이다. 메타노드에서의 메타마인더는 메타마인더가 현재 마인드하는 노드에 위치하는 모든 마인더에 있게된다. 따라서, 매타마인더들 간의 동작 및 상호작용은 마인더와 하부 집단의 레벨간의 상호작용을 모니터링할 때 관찰되며, 다시 메쉬의 차원분열 속성을 반영한다. 다양한 타입의 마인더들 간의 구별은, 네트워크에서 그들의 유전 역활이 네트워크 모델 및 패러다임의 관점에서 본질적으로 동일하기 때문에 어느 정도 인공적이다. 이들 동작의 상세는 마인더 및 마인더의 그룹이 점유하는 집단 레벨의 구별과 같은 구별을 제공한다. 유사하게, 하이퍼노드는 하이퍼마인더에 의해 점유되며, 차원분열 메쉬에서 집단의 다음 레벨과 대응한다. 집단의 보다 많은 레벨이 마인더에 부가될 수 있으며 그들의 노드가 넘버링 또는 그 유사한 것에 의해 구별될 수 있다. 보다 높은 집단 레벨은 네트워크 환경의 복잡성 및 기능에 의존하여 부가될 수 있다. 예컨데, IndraNet이 확장됨에 따라, 집단의 보다 높은 레벨은 세계 또는 국가간 레벨에서 거친 차원분열 집단을 처리하도록 부가될 수 있다.
IndraNet의 차원분열 구조는 도 3에 예시된다. 이들 집단 레벨은 계층적 동작 구조로 혼란스럽게 되지 않는다. IndraNet의 차원분열 속성은 자기 라우팅 절차를 단순화하기 위해 어드레싱 시스템의 메토니믹(metonymic) 문자와 결합되도록 설계된다. 모든 집단 레벨과 이들 레벨 사이에서, 라우팅은 메쉬 또는 트렐리스(trellis)를 통해 일어나며, 트리형 구조를 근거로 하지 않는다. 이는 라우팅의 토포로지 면에 관한 도 3, IndraNet 시스템 및 그 환경의 차원분열 비계층 구조 결합에 관한 도 9에 개요적으로 도시된다.
상술한 바와 같이, IndraNet은 그 노드가 임의의 특정 패턴에 조직되거나 또는 고정된다는 점에서 고정 토포로지를 가지지 않는다. 그들의 공간 분포는 본질적으로 랜덤하며, 이들은 소비자가 마인드될 패치를 요구하는 경우에는 항상 있다.
레인지(Range): 네티즌과 통신할 수 있는 마인더는 레인지를 가짐을 특징으로 한다. 즉, 마인더가 임의의 다른 마인더, 메타마인더, 또는 하이퍼마인더 또는 유사한 메타마인더를 직접 호출할 수 있는 영역은 임의의 마인더, 메타마인더, 및 집단의 보다 높은 레벨을 직접 호출할 수 있다.
비시니티 및 인바이론(Vicinity and Environ): 다양한 조작 모델은 비시니티 및 인바이론의 개념을 통합하여 IndraNet의 구조에 대해 구축될 수 있다. 비시니티는 소정 노드의 레이지내에 직접 있는 노드에 위치한 마인더의 세트에 의해 소정노드에 대해 정의된다. 유사한 구성은 메타마인더 및 메타노드에 적용된다. 확장된 비시니티는 인바이론으로 알려진다. 인바이론은 접촉 프로세스가 일어나는 공간 영역이다. 접촉 프로세스는 IndraNet 패러다임의 Zen 프래임워크의 일부이며, 이하 후술된다. 일반적으로, 인바이론은 동일 메타마인더 또는 이웃하는 메타마인더로 언급되는 마인더의 세트의 비시니티를 둘러싼다. 비시니티 및 인바이론의 논의는 도 3에 예시된다.
IndraNet의 속성은 IndraNet의 차원분열, 자기유사 특성을 구현하는데 혁신적인 통신 모델을 요구한다. 이를 위하여, 통신 시스템의 기본은 구축된 방법 및 모델과 독립하여 고려되며 혁신적인 네트워크 패러다임은 본 발명을 구현하는데 개발된다.
상술한 바와 같이, 본 통신 시스템 모델은 사람들이 실제 통신하는 방법을 정확히 반영하지 않는다. 그 결과, 현재의 원격통신과 네트워크 동작 사이에 갭이 증가하며, 소비자의 요건은 그런 네트워크를 사용한다. 본 발명의 목적의 하나는 사람들이 통신하는 방법과 가깝게 대응하는 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 자동생성을 구현하는 수단이며, 특히 자기 관리, IndraNet의 자기 라우팅 특성을 구현하는 수단이다.
다마스는 단순한 알고리즘의 라이브러리 또는 사전으로부터 유도된 단순한알고리즘의 진화 집단에 의해 생성된다. 사전으로부터 유도된 알고리즘은 적절한 신텍스에 의해 집단화되며, 외부적으로 마인더에 설치되며 또는 마인더의 정규 동작의 일부 및 생성의 무한 프로세스로서 학습하며, 다마스를 소멸한다. 후자의 경우에, 이들은 각각의 마인더 또는 전체로서 네트워크에 유용함을 이전에 제공하며 사전에 부가되도록 보유되는 보다 단순한 알고리즘의 특장 집단이다. 이런 프로세스는 도 7 및 14 내지 17에 개요적으로 도시된다.
다마스는 공지의 분산 인공지능에 보통 사용되는 아리스토텔리안 논리에 강요되지 않으며 본래 사용되지 않는다. 다마스가 그들의 일시 존재동안 소정의 마인더에 위치할 수 있을지라도, 이들은 본래 비국부적이며, 2개 이상의 마인더를 통해 그들 자신을 명시할 수 있다.
상술함 용어정의는 IndraNet의 동작의 중요 특징을 서술하는데 사용될 것이다.
IndraNet 동작은 분산 활동 층을 통해 바람직하게 일어난다. 분산은 상기 층의 물리적 측면이 마인더의 레벨에서 구현될때, 그들의 소프트웨어 동작이 각각의 특정 순간에 요구되는 네트워크를 통해 분산되며 다마스에 의해 일어난다는 것을 의미한다.
IndraNet 활동 층의 예는 Zen 이름 및 도 10을 참고로 이하 설명된다.
Roku-Nyu: 인지의 6 객체(구성요소 또는 구성요소가 아닌, Kyo로 언급함)에 대응하는 6개의 감지 기관(예컨데, 센서, 비디오 카메라 등, 및 Zen 프레임웍을 참고로 Kon으로 라벨링된)과 동등한 사이버네틱을 통한 텔헥스 기능의 활동.
Shoku, 접촉(contact): Kon 디바이스가 인지의 Kyo 객체에 텔헥스 기능 상호작용을 제공하는 프로세스로서 언급된다. 접촉은 마인더 및 어시스턴트의 레벨에서 우선 일어난다. 센서 디바이스에 의해 제공된 센서 데이터의 스트림으로부터 명시된 정보를 선택하기 위하여 센서 시스템의 레벨에서 동작하는 다마스의 세트(Shiki로 언급됨)와 연관된다. 접촉은 사람, 특히 네트의 사용자, 패치 및 패치상의 객체, 및 IndraNet 자신의 하드웨어 및 소프트웨어에 관련시키는데 사용된다. Shiki 다마스는 이 시스템을 이들 감지 접촉 프로세스가 발생되는 것을 확인하는 인지 프로세스에 또한 제공한다.
Ju, 필링: 이는 감지 데이터를 보다 높은 결정을 가능하게 하며 사람과 상호작용하게 하는 방식으로 특정 인지로 통합한다. 예컨데, 인간의 경험 필링과 유사하다면, 즐겁고, 즐겁지 않으며, 적절한 정도의 레인지를 통해 신경으로서 기본적으로 구성될 수 있다. 특정 실시예에서, 필링은 기준 모듈 대응 관계(E=K Modulo)의 세트와 동일한 관계로서 구성될 수 있다. 각각의 필링의 통합(예컨데, 스케일상의 레이팅)은 멀티맨셔널(multimentional) 벡터로서 표현될 수 있는 신경을 통해 즐거움에서 즐겁지 않은 것까지의 전체적인 레이팅을 제공한다. IndraNet에서, Ju, 필링은 텔헥스 기능의 완전 세트를 둘러싼다.
So, 통찰력 또는 개념화(Discerment or Conceptualisation): 다마스의 세트는 인지를 특정 개념으로 변환하며 이벤트에 대한 유전 반사 응답을 발생한다. 이는 관련된 응답을 식별하며, 액션의 레벨 또는 정도 또는 스케쥴링의 관점에서 각각에 대한 선택의 레인지를 선택함에 의해 Ju 및 Shoku 데이터를 기초로 하여 된다. 이들의 속성 및 그 상황(예컨데, 긴급상황이나 그게 아닌)에 종속하여, 응답은 Gyo 층(이하 참조)에 직접 활성화되거나 또는 참조한다.
Gyo, 인텐트(Intent): IndraNet의 특정 의미에서, "인텐트"는 대상물에 관한 순간별 명시를 언급하며, IndraNet은 So, Ju 및 Shoku로부터 데이터를 얻는데 요구된다. 예컨데, 소정의 전체 대상물을 얻기 위한 인텐트는 패치의 가정용 전력 사용을 최소화한다고 말하며, 관련된 액션 다마스의 생성을 초래하는 차원분열 대상물의 일련의 인텐트 다마스로 변환된다. 인텐트는 So와 Shiki간을 조정한다.
Shiki, 어텐션(attention)(Vijnana, Mana): 국부 레벨(예컨데, 패치) 또는 비국부 형식(예컨데, 통신 라우트를 관리하기 위해)에서 네트워크의 인지, 또는 그 일부 또는 그 양상을 어텐션의 몇몇 객체에 초점을 맞추고 유지한다. 물론, 많은 병렬 어텐션 스트림이 있을 수 있으며, 각각은 다마스의 네트워크를 가진다.
Shiryo, 의식: 이는 IndraNet의 판단 및 차별화 능력으로 언급된다. 그런 능력은 사람 어시스턴트 및 결정을 참조하는 단계를 포함하는 결정 프로세스를 기초로 하여 임의의 적정한 발견적 또는 전문가 시스템을 포함한다.
Alaya, 또는 Fushiryo, 기억/재수집: 이런 층은 전체 네트의 동작을 관찰한다. 이는 관련된 데이터를 저장하며 검색한다. Alaya는 마인더 레벨에서의 국부와 전체적으로 네트의 활동에 관해 비국부적 양자로 저장된다. Aloya에 의해 저장된 정보는 경험론적이다. 이는 성능, 성능의 품질(예컨데, 기준의 만족의 정도), 및 장래의 기준 및 사용에 유용한 구성요소의 선택에 초점을 맞춘다.
바람직하게, IndraNet 적층은 현존 또는 새로운 네트워크 및 원격통신 표준,및 TCP/IP, ATM, GSM Myrianet 등과 같은 프로토콜의 적층을 포함하도록 적응된다.
IndraNet이 일정하게 변하는 인간 사회와 공생하며 동작하도록 설계되며, IndraNet 구조 및 동작은 진화적이다. IndraNet 전형, 다마스 사이버네틱 소프트웨어 앤티티, 및 활동 층을 통한 동작의 규칙은 시스템이 차원분열의 모든 레벨에서 진화할 수 있게 한다. 이는 진화의 두가지 형태를 포함한다: 설계에 의한 진화, 및 동작의 진화. 이들 진화 제도는 도 14 내지 17에서의 형태로 도시된다.
전자는 도 10에 도시된 Roku-Nyu 및 Shoku 층과 같은 하위차수 층에서의 진화로 언급되며, 텔헥스 기능의 모든 양상과 관련된다. 이런 형태는 다윈 진화를 에뮬레이트하는 반복적 프로그램밍 방법의 사용을 기초로 한다. 이런 방법의 예는 IndraNet 송수신기의 진화에 대하여 이전에 존재했다. 이 방법은 유전 알고리즘, 시뮬레이트된 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 Alaya층과 같은 상위차수 층을 통해 달성된다. 성능의 품질 관점에서 평가된 경험은 IndraNet 패러다임의 진화적 만족의 방법 및 금지 논리에 따라 기억되고 선택된다. 이 프로세스는 도 6 및 8에 예시된다.
상술한 바와 같이 IndraNet의 적층 기능은 통신 액션을 구현하는데 사용된다. 통신 액션은 IndraNet의 모든 레벨에서 비용상 효율적인 동작을 달성하도록 설계된 유전 논리 방법 및 프로세스이다. 이들은 소프트웨어 동작 또는 알고리즘을 설명하지 않는다. 오히려, 이들은 네트워크가 기능하는 방법을 논리 평이한 언어로 설명한다. 이들 통신 액션은 기본 알고리즘의 일시 집단인 다마스의 네트워크를 통해 효과적이다. 통신 액션의 세트는 한정적이지 않다. 새로운 액션은 그 자신의 이전 경험을 기초로 하여 특정 IndraNet에 의해 진화될 수 있다. 다마스 및 활동층의 분산 구조를 개발하는 이 방법은 네트워크를 통해 통신 액션을 진화하며 구현하는데 사용된다.
그런 통신 액션의 다음 설명은 원격통신에 관한 예에 의해서 진행된다. 이들 예를 기초로 하여, 종래의 사람 지식은 특정 어플리케이션에서 IndraNet 기능의 모든 양상을 달성하기 위해 기본적인 IndraNet 원리가 구현될 수 있는 방법을 이해할 것이다.
링크를 구축, 유지 및 관리하기 위하여 인바이론 내의 마인더 협력과 파일롯 링크의 사용: 인바이론은 라우트를 구축하는 방법을 결정하기 위해 마인더에 의해 협력하여 사용된다. 예는 도 4에 도시되며, 파일롯 링크를 구축함에 의해 마인더 C, E 또는 B를 구별하게 한다. 즉, 비시니티에서 다른 마인더와, 메타 및 각각의 경우에 요구되는 하이퍼-마인더의 어시스턴트로, 많은 수의 노드, 메타노드, 및 하이퍼 노드를 통해 A에서 B까지의 최적 라우트에 발견적으로 근접함을 탐색 및 발견한다. 이런 탐색은 예컨데, 수행된다.
E와 같은 거리 마인더를 도달하도록 추가 링트를 구축하며 비시니티에서 마인더로부터 질의에 대한 응답을 모니터링하는데 마인더에게 협력을 요청하는 것을 포함하며, 특정 연결 목적에 대한 이용가능성에 관한 파일롯 메시지 질의 마인더의 전송.
파일롯 링크가 구축될 때, 특정 연결을 가져오기 위해 잠시동안 "기록(booked)" 및 " 유지"된다. 링크의 기록 및 유지의 지속시간은 통신 속성 및 그 우선순위 랭킹에 따라 정의된다. 속성 및 우선순위 랭킹은 예컨데 디지털 데이터, 음성, 화상, 비디오, 단방향, 양방향, 실시간 등이 전달되는 정보의 형태를 언급하며, 그런 형태의 정보에 대한 전송 요건을 언급한다. 본 발명에 따르면, 통신의 속성 및 우선순위 랭킹은 네트의 동작의 기본 모드 및 그 진성 논리를 개시하는데 사용되는 포괄적인 논리 엔티티이다. 통신 속성 및 랭킹 목적의 우선 순위 타입의 실제 정의 및 카테고리는 본 발명의 각각의 구현에 특정되며, 특정 대체 실시예를 나타낸다.
예컨데, 소정의 IndraNet에서, 마인더의 스트링에서 버퍼 메모리를 통해 전송된 주문형 비디오는 링크의 하나 또는 여러 노드를 사용하여 동일 링크 또는 링크의 일부를 다른 다른 트래픽, 또는 크로스 트래픽을 허용하도록, 버퍼의 체인의 크기 및 상태에 관해 일시적으로 중단될 수 있다. 그러나, 음성 또는 비디오폰 통신은 중단되지 않고 다중화될 수 있다. 소정의 구현에서, 소정 링크의 지속시간은 따라서 링크의 속성, 관련된 노드의 상태, 그 특정 네트에서 우선순위의 정의, 및 구축되며 동작하는 코어 에이젼시 또는 회사와 IndraNet 및 그 가입자들간의 구조적 배열에 의존한다. 링크가 2개 이상의 거리 마인더들(예컨데, 비디오 원격회의의 경우) 간에 구축될때, 연결은 이런 특정 연결의 요건(예컨데, 데이터에서 비디오로 시프트를 수용하기 위한 대역폭 확장 요구), 및 다른 트래픽용 중간 노드의 주위상화 변경에 따라서 계속해서 갱신된다.
후술하는 바와 같이, 이는 링크 모니터링 및 갱신의 논리 동작을 수행하고 그 후 소멸하는 비국부 소프트웨어 엔티티의 생성을 통해 달성된다. 바람직한 실시예에서, IndraNet은 링크 또는 연결의 2개 또는 다중단들간의 임의의 다중 경로를 최적 사용하기 위해 패킷 회선형 능력을 달성하기 위해 그런 엔티티를 사용한다. 예컨데, A와 B사이의 연결은 노드 X, Y 및 Z를 통해 시작하며, {A, X, Y, Z, B}로 말한다. 소프트웨어 엔티티가 모니터링 및 갱신한다 할지라도, 노드 K, L, M 및 N의 대체 세트로 라우트로 되며 시프트되어, 따라서 {A, K, L, M, N, B} 및/또는 원 노드 및 새로운 노드, 예컨데 X, L, Z의 몇몇의 조합이 되며, 그 결과 {A, X, L, Z, B}가 된다. 각각의 패킷 라우팅에서 그런 시프트는 정보 전달이 일어나는 동안 일어난다. 달리 말하자면, 다마스 동작으로 통해, 소정 통신용 디지털 패킷은 네트를 통한 다른 트래픽에 의존하는 다른 노드 시컨스를 경유하여 자동적으로 라우팅된다. 우선순위 랭킹은 마인더 레벨에서 테이블에 저장되며, 각각의 마인더의 이전 경험 및 그 마인더에 대한 구조 배열에 따라 갱신된다.
토폴로지 자기 라우팅(Topological Self-Routing): 마인더 A가 마인더 B를 호출할 때, B의 어드레스가 주어지며 또는 특정 탐색을 통해 그것이 얻어지기 때문에, A와 B 둘다가 어디에 있는지(그들 각각의 어드레스) 이미 알고있다. A는 의도된 링크의 전체 거리 및 방향을 계산하기 위하여 두 어드레스의 위치차원분열을 사용한다. 거리가 그 자신의 비시니티 반경보다 크게 크다면, A는 비시니티에서의 마인더로부터 또는 그 메타마인더로부터 도움이 필요한 것을 안다. 절대 A-B 거리를 비시니티 반경과 비교하기 위하여 퍼지 논리 알고리즘을 사용하며, 파일롯 링크를 구축하며 연결을 관리하기 위해 그 비시니티에서 그리고 그 인바이론(environ)내에서 이웃을 통해 노드에서 노드로 호핑, 또는 B가 인바이론내에 쉽게 도달할 수 없기 때문에 그 마타마인더의 어시스턴트와 협력하는 것과 같은 최상 및 차선의 선택을 게이징하기 위해 중간 이웃(인바이론으로 명시)을 사용한다. 마인더 A는 축적된 경험으로부터 또한 학습한다. 즉, 시간(예컨데, 일자 및 계절 사이클)에서의 다양한 순간에서 주위환경을 변화하는데 관한 성공, 패턴 및 주파수의 정도를 모니터링한다. 학습된 패턴은 예컨데 프로세스를 캐싱함으로써 기억될 수 있다. 도 14 내지 17은 그런 소정의 해법을 발생시키기 위한 진화 스킴에서의 단계를 도시한다. 상기 예에서, A는 라우팅 프로세스를 제한 및 단순화하기 위한 방향을 사용한다. 예컨데, A는 완료 링크의 종료 지점 B가 북쪽을 향하고 있다면, 특정 라우팅을 구축하기 위해 남쪽을 보는것을 바람직하게 피한다. 그러나, 이는 국부 토폴로지 및 토포그래피에 관한 자기 학습 경험에 의해 정정된다. 에컨데, 도 4에 도시된 바와 같이 노드가 없는 언덕 및 호수가 있기 때문에 직행 북쪽이 없다면, A는 마인더 F에 접촉하는 것과 같은 북동쪽 중간 거리가 동쪽상의 노드의 세트를 먼저접촉함에 의해 잘 도달하며, B에 도달하는 것과 같은 매우 먼 북쪽 거리가 실제로 남서쪽에 위치하는 국부 메타마인더 MA로 바로 향하는 남쪽에 잘 도달하는 축적된 경험을 통해 발견된다. 후자의 경우, MA는 HB내지 북쪽에 도달하며 A로부터 북쪽이나 장애물을 넘어서 위치한 B를 갖는 링크를 완료하기 전에 HA및 동쪽, HF와 같은 남동쪽에 분산된 다른 메타마인더를 통해 메타링크를 구축하는 경향이 있다.
유사하게, 메타 및 하이퍼-마인더는 학습하고 기억한다. 본 발명의 특정 실시예에서, 자기 라우팅을 달성하는 다마스는 마인더의 수치 어드레스를 기초로 한 라우팅 테이블 및 그들의 현재 위치를 사용한다. 마인더는 또한 학습하고 잊어버린다. 즉, 연속적인 경험의 메모리의 보유는 사용의 강도와 같은 기준의 세트 및 우선순위 랭킹에 인덱스되며 시간 관련되어, 그 결과 예컨데 더이상 관련되지 않는 오래된 패턴은 메모리로부터 루틴하게 꺼내진다.
비시니티에서의 키딩(Kidding): 키딩은 마인더와 같은 IndraNet 네티즌이 그들의 환경과 상호작용을 하는 프로세스의 Shoku(접촉) 다마스-기저 세트의 어플리케이션의 특정예이다. 비시니티 및 인바이론은 퍼지 프로세스에서 수학적으로 정의된다. IndraNet은 알고리즘 결정 프로세스에서 퍼지 상태를 사용한다. 소정의 마인더 A는 다른 마인더가 그 비시니티 및 그 인바이론에 있는 것을 안다. 도 4를 참조하면, A가 C와 연결되길 원하며 C가 그 비시니티에 있다면, A는 그 레벨에서 링크를 즉시 구축한다. E와 연결되길 원하며, E가 비시니티가 아니라 그 인바이론 또는 MA의 인바이론에 있다면, C와 같은 그 비시니티에서 마인더를 접촉하기 위해 방향 데이터를 사용하며, E에 링크를 구축하기 위해 그들의 협력을 요구한다. 이런 프로세스는 어른이 얼마나 빨리 가는지 체크하며, 사물을 밀며, 법을 악용하며 스마트한 것에 주의를 기울이는 성인을 테스트하도록 무의식적으로 종종 행하는 얘들과 유사하여 키딩이라 불린다. A는 그 메타마인더의 도움을 요구하는 대신에 비시니티의 E에 도달하는 방식을 제공하기 위하여 그 이웃 마인더에 주의를 끌 수 있는지를 테스트하도록 키딩한다. E가 C의 비시니티에 없다면, C는 번갈아서 키딩하며, 이 특정 순간에 D가 여분 능력을 가지며 그 자신의 비시니티에서 E와 연결될 수 잇다고 말한다. 따라서, 링크 A-E는 키딩{A,C,D,E}에 의해 구축된다. 이를 행하는 능력은 그때 국부 트래픽의 속성 및 강도와, 그림자 효과를 생성하는 것과 같은 임의의 특정 토포그래피 및 환경특징에 종속한다. 특히, 키딩은 IndraNet이 C와 E사이의 큰 빌딩에 의해 생성된 것과 같은 그림자 문제를 자동적으로 해결하게 한다. C는 직접 시선을 갖는 D를 키딩하여 E와 연결된다. 이 예에서 알 수 있는 바와 같이, 키딩은 LMDS 또는 LMCS 기저 원격통신 서비스의 구현을 위해 현재 개발된 중첩 다중 셀 전략에 대한 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 MA로 가며 링크는 {A,MA,ME,E}를 경유해 구축된다. 그러나, 보다 넓은 인바이론에서 D 및 E를 키딩할 수 있는 MA가 발견한다면, {A,MA,D,E}일 수 있다. 이 후자의 예는 IndraNet의 협력, 비계층 속성을 더욱 예시한다. 모든 경우에서, 관련되 마인더는 배경에서 키딩을 유지하며, 반면에 {A,MA,ME,E}와 같은 메타링크가 구축되며, 그 경우, 비시니티가 변경되는 환경 및/또는 과거 학습한 레슨은 더이상 적용될 수 없으며, 또한 더욱 직접적인 링크가 가능하다면, 또는 새로운 링크는 몇몇 노드가 보다 높은 우선순위 랭킹으로 다른 트래픽에서 관련되게 되기때문에 새로운 보다 간 링크가 요구되게 된다.
인바이론의 개념은 두개의 노드가 그 각각의 메타마인더의 각각의 비시니티 에지에 있을때 더욱 특히 관련되며 서로 실제 비시니티에 있는 것이 아니라 서로 상대적으로 가까이 있다. 이는 특정 연결의 두단 마인더들 간에 위치한 키딩 마인더가 메타링크용 각각의 메타마인더에 가는 이들 마인더 보다 더욱 효율적일 수 있을 때 있다. 상술한 바와 같이, 키딩 전략은 매우 실현가능하다. 적절한 길이 범위의 마인더에서는 낮은 밀집 네트워크로 구현될 수 있다. 마인더의 낮은 고유의 비용은 네트워크를 빠르게 확장시키는 것이 용이하게 한다. 그런 저비용때문에, 마인더는 CPU 및 메모리를 그들의 패치의 요건에 대한 능력으로 구체화되도록 설계되며, 임의의 마인더 설비 노드는 전반적인 능력, 탄력 및 IndraNet의 유연성을 증가시킨다. 더욱이, 마인더의 밀집도를 증가시키는 것은 최소 비용으로 키딩(상술한 바와 같음)에서 네트 및 사용자까지 그림자 효과를 제거하는 것을 용이하게 한다.
IndraNet의 동작 및 상술한 통신 액션은 다마스를 통해 구현된다.
상보적인 실시예에서, 상술한 토포로지 라우팅은 토포로지 및 열역학 수단을 통해 구현되며, 이로써 링크의 노드 A와 B들간의 다마스형 관계는 특정 면, 또는 각각의 노드의 상태를 반영하는 하나 이상의 스칼라 및/또는 벡터 전위와 같은 물리 파라미터, 각각의 마인더에서 있는 동안 전송된 데이터 패킷의 온도, 및 인덱스의 최소 세트에 따르는 A와 B사이의 마인더 상태, 및 특정 링크에 대한 지속시간과 같은 서비스 파라미터의 품질 및 라우트에 영향을 미치는 인력 또는 반발력을 반영하는 A와 B사이의 공간의 맵을 통해 표현된다.
면 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 인덱스 세트를 운반한다.
상술한 유전 타입의 특정 실시예에서, 링크를 향하는 노드 A는 면상에서 가장 낮은 전위를 가지는 끝 포인트 B 보다 높은 전위를 가진다. A와 B사이의 마인더의 전위는 그 패치 마인딩 기능 및 다른 데이터 트래픽에 의해 영향을 받는 것과 같은 그 자신의 특정 상태를 반영한다. 패킷은 가장 낮은 전위를 향해자동적으로 A에서 B로 흐른다. 이 방식에 따라 마주치는 마인더의 전위는 그 자원 로드의 기능으로서 증가한다. 소정 노드에서 높은 전위는 노드로부터 벗어나는 라우팅 트래픽의 효과를 가진다. 가장 간단한 형태에서, 이런 유사성은 중력의 효과하에서 롤러 코스터와 같이 기울기에 현저한 역활을 한다.
데이터 패킷이 저 전위 골(trough)에서 트랩되는 경우, 그 온도는 브라우니안 이동과 같은 형태에서 골을 회피할 만한 충분한 에너지를 얻을 때까지 그 위치에서 지속시간에 비례하여 증가하며, 가장 낮은 전위의 목적지 포인트를 향해 그 흐름을 재시작할 수 있다. 더욱 일반적으로, 패킷은 이들이 목적지의 포인트에 관한 영역 또는 비시니티를 회피하는 경험을 하는 어려움의 기능으로서 온도에서 증가 또는 감소한다.
관련된 알고리즘은 확률적으로 변형된 면 감소 알고리즘에 상응한다. 예컨데, 각각의 노드 및 각각의 패킷에서, 비시니티의 이웃의 전위는 주기적으로 갱신된 전위를 기초로 하거나, 또는 전술한 키딩 프로세스를 통해 평가되며, 이들 전위에 기초하여 다음 홉(hop)을 선택한다. 벡터 전위는 국부 틸트를 적용함에 의해 다양한 방향에서 트레블링하는 패킷에 대한 그런 확률을 바이어스하는데 사용될 수 있다. 그런 수단, 뿐만아니라 각각의 노드에서 실제 전위값은 예컨데 이전에 기억된 경험의 효과를 구현하는데 사용될 수 있다.
IndraNet 메쉬의 각각의 포인트에서 벡터 및 스칼라 전위는 마인더 또는 마인더의 세트를 통한 통로가 용이하거나 또는 방해되는 소정 데이터 패킷에 대해 효과가 있는 요구되는 서비스의 품질과 같은 기능 파라미터에 의해 또한 영향을 받을 수 있다. 이는 예컨데 모든 관련 파라미터로부터 집단 인덱스를 세우는 알고리즘을 통해 달성되며, 소정 마인더의 전위를 번갈아서 증가 또는 감소시킨다.
유사하게, 서비스 요건의 품질을 반영하는 인덱스는 소정 전송용 패킷에 부착될 수 있다. 그런 인덱스는 예컨데 그들의 지속시간 요건에 의존하는 다소 로딩된 마인더를 사용할 때 프리미엄의 다양한 레벨에 놓인다. 낮은 지속시간 요건을 갖는 패킷의 인덱스는 패킷 온도에서 보다 용이한 증가를 유도하며 국부 골로부터 방출을 용이하게 한다.
상보적으로, 인력 및 반발력 전하는 데이터 패킷에 영향을 미칠 수 있으며, 장애물 주위 및 전위 골로부터의 국부 라우팅을 지원하기 위해 데이터 트래픽 흐름을 집단화한다.
다마스 포폴로지 라우팅의 상술에서, 토폴로지는 A와 B사이 및 A 및 B로의 각각의 데이터 패킷 전송에 일시적이며 특정적이다. 이는 이런 특정 통신의 목적에 대해 서로 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, 국부 전위에 의해 생성된 토폴로지는 시스템의 메모리 및 그 학습 능력에 의해 영향을 받아, 전술한 바와 같이, 소정 순간에서 효율적인 라우트의 메모리 및 지식 및 인식된 순환 패턴이 데이터 패킷의 현재 전송시 국부 전위에 선택적으로 영향을 미치게 된다. 비효율적 메모리는 국부 전위에 대한 감소된 효과를 갖는 것에 의해 페이딩되는 반면, 효율적인 메모리는 강화된다. 메모리는 따라서 자동적으로 정정된다.
상기 토폴로지 라이팅은 회로 회선 프로토콜을 수용하기 위해 사용자 또는 네트의 사용자에 의해 요구되며, 또는 전체 네트를 가로질러 분산된 다수의 라우트를 통한 라우팅 패킷의 단일 수단으로서 사용되는 보다 영구적인 링크에 대한 전제로서 이전에 언급된 파일롯 링크의 구축에 사용될 수 있다.
상술한 라우팅 예는 다마스가 국부와 비국부 모두를 어떻게 특정했는지, 전체 네트를 공동 생성 및 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 다른 견지는 다음예에 의해 보다 상세히 설명된다.
개요도 8 및 10은 2개의 마인더가 서로 상호작용하도록 설정되는 방법, 또는 하나의 마인더가 그 환경에서의 객체와 상호작용하는 방법을 개시한다. 이런 통신 모델은 사람 상호작용과 병행한다. 더욱 특히, 개요도 8은 예컨데 두개의 마인더 또는 하나의 마인더 및 그 어시스턴트들간에 구축된 특정 링크를 특징으로 한다. 본 발명에서 이원적인 주체/객체 분석에 전용인 패턴을 통해 회피하는 것은 상기 서술과 유사하며, 그런 링크, 및 마인더들 간의 그 내에서의 상호작용의 타입 및 모든 다른 모드는 모두 "다마스"로 불린다.
S 및 O와 같은 마인더가 특정 하드웨어 및 소프트웨어 구성요소로 구성되는 반면, 이들이 사용자 및 그 존재로 보이는 방식은 수행되는 활동의 관점에서 다마스의 방식에 의해 그런 구성요소들 간에 생성되고 소멸되는 일련의 관계의 결과에 우발적이다. IndraNet 다마스는 따라서, 태스크 또는 동작을 수행하는 목적에 대해 S 또는 O와 동일하지 않으며, S와 O간의 동작에 관해서 다마스는 S 또는 O와 동일한 것으로 취해지며, 반면에, 동작이 완료되자마자, 무효, 소멸되는 다른 엔티티가 있다. IndraNet 동작의 논리의 관점에서, 그런 다마스는 S 또는 O의 어느 곳에도 위치하지 않는다. 이는 비국부이다.
다음의 간단한 예는 원격통신, 통신, 및 통신 액션을 달성하기 위해 다마스의 기능 및 효율성을 설명한다. 소정 마인더 S의 패치내의 가입자가 마인더 O의 패치에 대한 다른 가입자를 호출하기를 원할 때, 비디오폰 대화를 표현하며, 이는 그런 호출을 행하는 것과 일치하는 임의의 방식에서 S와 상호작용하며, S와의 상호작용은 호출을 달성하기 위해 일련의 전체 다마스 생성을 트레인에서 설정한다.
단순화해서, O의 어드레스가 이미 공지되어 있다고 가정하자. S는 지상의 O가 위치하는 곳을 이해하기 위해 다마스 D를 먼저 생성한다. D는 알고리즘의 서브세트로부터 생성되며, O의 어드레스에서 지리 좌표를 사용한다. D는 S 자신의 위치로부터 O의 원격을 게이징하기 위해 제2 다마스 D2를 생성하며 생성된 D2를 가지며, D는 그 자체를 소멸 즉, 무효화한다. 간략화를 위해, 이 제2 다마스 D2가 O가 S의 비시니티에 있다고 발견된다고 가정하자. 그 자체를 소멸하기 전에, D2는 O와 접촉하기 위해 D3의 생성을 트리거한다. D3는 O를 호출하는 신호를 전송하도록 S를 얻는다. O가 S의 비시니티에 있기때문에, 적절한 추가적인 다마스 생성 Dr을 통해 직접 응답한다.사실상, D3의 호출은 O가 이런 포인트에 까지 행하는 모든 것(예컨데, 에너지 사용의 모니터링, 그 패치에 대한 가입자에 응답, 및 다른 마인더로부터의 다른 호출에 답변)에 대한 O의 진술을 변경한다. 이런 응답에 의해, 다마스 Dr은 D3로 집단화하며, O는 S와 마인딩하는 상태를 즉시 공유하여, 마인딩 인지에 관해(즉, S 및 O가 각각이 행하는 것을 암) S 및 O는 더이상 별개가 아니며, 논리 의미에서 비국인 것을 일의킨다. 이 새로운 다마스는 소위 S-Oa("인지")로 불릴 수 있다. S-Oa는 호출을 수신하기 위해 O의 능력을 결정하여, 가능하다면, 예컨데 호출된 사람이 존재하고 호출을 수신한다면, S-Oa는 호출을 수행하기 위해 추가 다마스를 생성한다. 이들 다마스들 중 하나는 S와 O사이의 특정 링크 S-O1이다. 요구된 대역폭을 할당하며, 다른 트래픽과 관련된 비디오폰과 대응하는 우선순위를 설정하며, S 및 O에서 CPU 자원을 할당함에 의해 생성된다. 다른 다마스는 O의 끝에서 비디오폰 장치를 스위칭하며 설정하고, 다른 다마스는 S의 끝a에서 동일한 것을 행하며, S-Oa에서 프롬프트를 행한다. 추가적인 다마스는 호출이 활성임을 가입자 모두가 알게한다. S-Oa는 다른 다마스가 호출의 파라미터를 동작과 모니터링(예컨데, 지속시간, 전송된 데이터, 지연시간등), 및 충전을 하도록 소멸된다.
이 예는 다마스가 다마스가 단명의 사이버네틱 엔티티인 것을 예시한다. 이들은 본래 비국부이며, 그들의 실제 존재 및 속성은 특정 상황, 시간 및 장소에 특정된다. 상술한 예에서, S 및 O가 다마스를 동시에 생성하고 분해한다면, 다른 일련의 전체 다마스는 그 각각의 패치를 모니터링 및 관리, 트래픽을 통해 다른 것을 가능하게 하며, 다른 활동에 대해 관련된 가입자에게 비용청구하는 것과 같은 다른 활동과 대응해서 일어난다.
상기 예에 따르면, 다른 이점에 덧붙여, 다마스가 시스템 자원, 예컨데 대역폭을 모니터링 및 할당하며, 시스템의 사용을 모니터링하며, 시스템의 사용자에 대한 비용청구와 관련된 비용 및 다른 데이터의 기록, 더욱이 변화 환경에 자기 적응하며 본래 매우 짧은 응답 시간(본질적으로 각각의 마인더에 설치된 CPU의 응답시간)을 가지는 비계층 분산 방식에서 텔헥스 기저 서비스를 전달하는 플렉시블 수단을 제공함을 알 수 있다.
확장해서, 다마스 생성 및 소멸의 동일한 유전 프로세스가 S와 O사이의 중간 마인더 Mn을 가지는 2개 이상의 마인더와 연관될 수 있으며, 링크를 구축하며 통신을 달성하는데 연관된다. 후자의 경우에, 알고리즘의 동일한 렉시콘(lexicon)으로부터 유도되는 반면, S, Mn, O와 연관되도록 생성된 다마스는 단일 S-O 링크의 다마스와 매우 다르다. 다마스는 따라서 전체 네트를 가로지르는 분산 비계층 자원 할당 및 네트 모니터링 기능의 모든 국면을 포함하는 IndraNet의 전체까지의 네트 동작의 국부 및 비국부 국면을 조정한다.
예컨데, S 및 O가 서로의 비시니티에 있지 않다면, S로부터 원래 개시하는 다마스는 일련의 중간 Mn마인더를 통해 하나의 다마스 링킹 S 및 O로 결과적으로 합체되는 추가 다마스의 스트링을 생성하기 위해 S의 비시니티 및 인바이론에서의 다른 마인더 및/또는 메타마인더와 상호작용한다. 호출을 {S, Mn, O}로 하면, 이는 새로운 다마스이다. {S, Mn, O}은 링크의 전체 지속시간에 존재하지만, 전체 경로의 병렬 세그먼트에 대한 마인더의 일시 협력과 관련된다. 달리 말하자면, {S, Mn, O}의 속성은 통신을 통해 변화하며, S와 O사이의 각각의 Mn마인더는 트래픽 조건, 속성 및 각각의 순간에서 마인더 자원의 이용가능성에 의존하는 몇몇 데이터 패킷에 의해서만의 전달에 참여한다. {S, Mn, O}와 같은 다마스는 멀티그래픽 속성을 가진다.
본 발명의 중요면은 새로운 이용가능성 및 기능의 존재이다. 본 설명에서새로운 특징은 IndraNet 그 자체에서의 동작 및 속성으로부터 유도되거나 또는 일어나는 이용가능성 및 기능이다. 상술한 바와 같이, 새로운 특징은 논리 소자들 간의 규칙에 의해 지배되는 소자들간의 각각의 상호작용의 직접 산물이 아니다. 오히려, 새로운 특징은 논리 영역의 소자(IndraNet의 사이버네틱)들간의 글로벌 협력 및/또는 물리 네트워크로부터 동시에 "발생"되는 것이다. 유사는 물리학 교과서에서 발견되며, 장소의 물리 소자의 행위를 지배하는 시공간 장소의 특성은 그 장소 및 그 밖의 장소에서 물리 특징의 조합된 존재에 의해 달성되며, 그 효과는 글로벌적이며 비국부적이다.
본 발명의 새로운 특징은 IndraNet의 동작에서 관찰되는 본래 행위에 대응하며, 이런 행위는 비국부로부터 유도되며, 분산 효과는 다마스 생성, 합체 및 파괴로부터 일어난다. 특히, 인식 및 지능의 형태를 분산 및 자기 보유하는 진화에 대한 새로운 특징을 본 발명의 일부로서 일체화 고려된다. 이는 특정 어플리케이션 및 실시예를 갖는 경우에 더욱 특정되며, 이로써 IndraNet은 예컨데 광기전성 솔라셀 및 적당한 에너지 저장에 의해 에너지가 자체로 충분하며 따라서 인간 에이전트 및 개인과 가장 가깝운 비생물체 지능 공생자로서 작용한다.
상기에서, 다마스가 분산 인공지능(DAI)에 관련되는 반면, 이들은 이와 별개인것을 이해할 것이다. 이는 DAI가 현존하는 "에이젼트"를 사용하는 공지의 기술에 의해 예시된다. 이와 상반되게, IndraNet은 다마스를 끊임없이 생성 및 분해한다.
몇몇 네트워크 멀티프로세서 시스템은 태스크/쓰래드(thread) 모델을 통해이들 네트워크의 노드를 가로지르는 로드 분산용의 다양한 방법을 사용한다. 그러나, 그런 쓰래드된 태스크는 다마스와는 다르다. 이들은 다마스를 생성하는데 사용되는 기본 알고리즘과 보다 유사하다. 동일한 이슈를 지향하는 반면, 그런 기술은 최적화 또는 네트워크의 전체 게산 성능을 개선하는 목적을 위한 처리 유닛을 가로질러 이동하는 로드 할당 알고리즘에 초점을 맞춘다. 더욱이, 그런 방법은 국부와 비국부 활동 및 동작들간의 조정의 다른 목적용 가상 전이 엔티티의 생성에 의해 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 부분 디지털 기계가 사용될 수 있어, 접근의 잠재력을 상당히 강화시킬 수 있다.
마인더 하드웨어의 어드레싱 및 구조와 같은 IndraNet 구현의 상세는 본 기술의 숙련자들에서 고려되며 이는 후술된다.
따라서, 본 발명은 통합 네트워크 시스템, 예컨데, 원격통신 또는 다른 네트워크 목적에 사용될 수 있는 시스템을 제공하며, 이는 적응적이며 혁신적인 통신 방법론에 따라 동작한다. 본 발명은 게층적 구조, 또는 트리형 종래기술 상태 네트워크 모델에 의존 또는 구현되지 않는다. 그런 모델은 인간 상호작용의 문자의 진정한 반영이 아니다. 더욱이, 본 발명의 따른 네트워크는 제한 없이 확장가능하며, 효율적인 방식으로 비용 및 하부구조로 구현될 수 있다.
전술한 설명에서 참조번호가 기지의 등가를 갖는 소자 또는 정수에 부가된곳에서, 그런 등가는 이들이 개시된 것처럼 포함된다.
본 발명이 비록 특정 실시예에 따라 개시된다 할지라도, 첨부된 청구범위의 정신을 벗어남이 없이 변형 및/또는 개선이 이루질 수 있음을 이해해야 한다.

Claims (48)

  1. 자동생성 시스템에 있어서,
    상기 시스템은 만족할 만한 액션을 개발하는데 사용되는 반복적인 발견적 시컨스(heuristic sequences)를 통해 활동이 해석 형태(hermeneutic fashion)에서 일어나는 환경과 상호작용을 함에 의해 국부 및 비국부 활동을 조정하며,
    상기 액션은 상기 시스템의 사용자 또는 설계자에 의한 요건 또는 기준 세트를 만족하는 액션인 자동생성 네크워크 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 발견적 시컨스는 상기 시스템이 환경 데이터의 배경 플로우를 만들며 이로부터 추출되는 구별의 규정이며, 상기 구별은 대응하는 세트 기준을 참고로 특정 활동에 대해 관련된 데이터를 선택하는 프로세스에 대응하며, 상기 기준은 상기 세트 요건 또는 기준을 만족하는 재시도 및 에러 또는 반복적 선택 프로세스에 의해 지배되는 자동생성 네트워크 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 시스템의 동작이 경험적인 자동생성 네트워크 시스템.
  4. 제1항 내지 제3항중 어느 한항에 있어서, 상기 시스템은 이것이 차원분열 특징을 나타내도록 임의의 레벨이 고려되는 집단의 모든 레벨에서 자기유사하며, 상기 자기유사 특성을 각각 나타내는 네트워크의 네트워크로서 구성되는 자동생성 네트워크 시스템.
  5. 제1항 내지 제4항중 어느 한항에 있어서, 상기 시스템은 적어도 부분적으로 비계층적이며 멤버 네트워크사이의 협력 상호작용을 통해 동작하고, 상기 협력 상호작용은 상기 상호작용이 계층적 구조에 의해 지배됨이 없이 태스크를 수행하기 위해 함께 동작하는 상기 시스템의 구성요소로서 정의되는 자동생성 네트워크 시스템.
  6. 제5항에 있어서, 상기 시스템 및 그 멤버 네트워크는 있다면 상기 해석 프로세스를 통해 그들의 환경과 구조적으로 연결되며, 상기 시스템 및 멤버 네트워크는 그들 환경 또는 자신의 이전 표현에 기초 또는 의존하지 않는 자동생성 네트워크 시스템.
  7. 제5항에 있어서, 상기 시스템 및 그 멤버 네트워크는 있다면 공동 종속 방식에서 일어나는 관계를 통해 그들 환경과 바람직하게 공동 개발 및 진화되는 자동생성 네트워크 시스템.
  8. 제1항 내지 제6항중 어느 한항에 있어서,
    상기 해석 프로세스 및 구조 결합을 통해 상기 시스템에 의해 수행된 상기조정 및 액션은 관련된 진술 또는 가설과 관련된 임의의 이전 데이터에 독립적이며, 상기 시스템의 사용자 또는 설계자는 진술, 상기 시스템의 속성, 및/또는 그 환경에 대해 행하는 자동생성 네트워크 시스템.
  9. 제5항에 있어서, 상기 집단의 각각의 레벨에서, 상기 차원분열 시스템의 멤버 네트워크는 동작 클로져를 표시하며, 반면에 각각의 구성요소의 동작 모드는 처리의 분산 비심볼릭 형태의 동작 모드일 수 있으며, 그러한 멤버 시스템은 다른 멤버에 관한 동작 클로져를 바람직하게 표시하며, 멤버 네트워크들간의 상호작용은 심볼릭 정보 교환 및 처리를 통해 바람직하게 일어나며, 상기 전체 시스템은 그들의 환경에 대한 동작 클로져를 표시하는 자동생성 네트워크 시스템.
  10. 제1항 내지 제9항중 어느 한항에 있어서,
    상기 자동생성 시스템은 텔헥스 기능이 부여되며, 상기 기능은 원격 감지를 의미하는 텔레스써시아, 원격 측정을 의미하는 텔레메트리, 원격 기계적 액션을 의미하는 텔레키니시스, 일정거리에서 일어나는 존재와 원격 환경, 사람, 동물 및 이를 통해 포함되는 객체와의 상호작용의 존재 형태를 의미하는 텔레프레즌스, 사람, 사물, 디바이스 및/또는 일정거리에서의 프로세스의 관리를 의미하는 텔레메니지먼트, 및 일정 거리에서 정보 또는 데이터의 전달의 임의의 형태를 의미하는 원격통신들중 임의의 하나 또는 모두로서 정의되며,
    상기 텔헥스 기능은 오감, 보다 구체적으로는 촉각, 미각, 후각, 청각 및 시각에 관한 사람의 의식의 형태와 정합되도록 구성 및 적응되며, 다른 기능은 해서구 인지, 구별 의식, 및 저장 의식 또는 기억에 요구 및 통합될 수 있는 자동생성 네트워크 시스템.
  11. 제10항에 있어서, 상기 자동생성 시스템의 상기 구조의 텔헥스 기능은 상기 시스템의 집단의 모든 레벨에 적용하는 활동의 층을 정의하는 자동생성 네트워크 시스템.
  12. 제10항에 있어서, 집단의 모든 레벨에서, 상기 자동생성 시스템은 국부 장치를 통해 국부 활동과 가깝게 관련된 적어도 내부 조직의 일부를 갖는 이중 구조이며, 반면에 상기 전체 시스템은 동작의 논리에서 비국부인 자동생성 네트워크 시스템.
  13. 제1항 내지 제12항중 어느 한항에 있어서, 상기 시스템은 이것의 비허용 행위를 금지 및 특정하는 방식으로 그 환경에서 변화에 적용되어 상기 시스템이 금지되지 않은 임의의 방식으로 행동하게 하는 자동생성 네트워크 시스템.
  14. 제13항에 있어서, 상기 적응은 성능 기준을 만족하는 해법을 선택함에 의해 수행되는 자동생성 네트워크 시스템.
  15. 텔헥스 기능으로 동작하도록 적응되며 분산 인공지능이 일체화되는 자동생성 네트워크 시스템에 있어서,
    네트워크의 하부구조와, 네트워크 서비스가 네트워크 사용자에게 전달되게 하는 수단 모두로서 기능하도록 적응되는 복수의 사이버네틱 디바이스를 포함하되,
    상기 사이버네틱 디바이스는 특정 공간의 영역에 상기 서비스를 전달하며 예컨데 네트워크가 차원분열, 비계층 메쉬의 형태에 있는 방식으로 다른 사이버네틱 디바이스와 통신하도록 적응되어, 상기 메쉬- 상기 메쉬는 구조를 가짐-가 집단의 특정 정도에서 자기 유사하며 상기 차원분열 메쉬가 고려되는 집단의 임의의 다른 정도에서정도와 실질적으로 유사하게 되는 자동생성 네트워크 시스템.
  16. 제15항에 있어서, 집단의 가장 간단한 레벨에서 기능하는 사이버네틱 디바이스는 어시스턴트로서 언급되며 특정 공간 영역을 점유하며, 집단의 다음으로 보다 복잡한 레벨에서 기능하는 사이버네틱 디바이스는 마인더로서 언급되며, 보다 높은 레벨의 복잡도에서 기능하는 사이버네틱 디바이스는 메타마인더로서 언급되며, 더더욱 높은 레벨의 복잡도에서 기능하는 사이버네틱 디바이스는 하이퍼마인더로서 언급되는 자동생성 네트워크 시스템.
  17. 제15항 또는 제16항에 있어서, 상기 사이버네틱 디바이스는 공간의 영역, 또는 다른 사이버네틱 디바이스로 및 이로부터 통신을 용이하는데 연관된 사이버네틱 디바이스의 그룹에 대하여 동작하도록 적응되는 자동생성 네트워크 시스템.
  18. 제15항 내지 제17항중 어느 한항에 있어서, 상기 사이버네틱 디바이스는 집단 또는 복잡도의 보다 낮은 레벨에서 기능하는 하나 이상의 다른 사이버네틱 디바이스를 감독하거나 또는 마인드하도록 적응되며, 상기 감독된 사이버네틱 디바이스는 공간에서, 및/또는 구현, 기계, 시스템, 동물 또는 사람의 임의의 다른 타입에서 클러스트화(clustered)되거나 또는 분산되는 자동생성 네트워크 시스템.
  19. 사이버네틱 디바이스에 있어서,
    연관된 공간의 한 영역에 텔헥스 기능을 전달하도록 적응되는 하드웨어, 및
    다른 사이버네틱 디바이스와 통신하도록 적응되는 통신 수단
    을 포함하는 사이버네틱 디바이스.
  20. 제19항에 있어서, 상기 텔헥스 기능은 데이터, 음성, 비디오폰, 주문형 비디오, 오락, 보안, 교육, 건강, 토지 관리, 에너지 공급 및 관리, 및 뱅킹에 대한 통신의 제공자를 포함하는 사이버네틱 디바이스.
  21. 제19항 또는 제20항에 있어서, 처리 및 메모리 수단과, 위치 결정 수단을 더 포함하는 사이버네틱 디바이스
  22. 제19항 내지 제21항중 어느 한항에 있어서, 비디오 또는 오디오를 포함하는입력 및/또는 출력 수단을 포함하는 사이버네틱 디바이스
  23. 제20항 내지 제22항중 어느 한항에 있어서, 상기 사이버네틱 디바이스는 네트워크 컴퓨터, 관성 또는 다른 비GPS 기저 안내 디바이스를 포함하는 보조 디바이스에 입체화 또는 연결되는 사이버네틱 디바이스
  24. 제4항에 있어서, 집단의 레벨 수는 제한되지 않는 자동생성 네트워크 시스템.
  25. 제19항에 있어서, 사이버네틱 디바이스들간의 통신 수단은 유선, 케이블 및/또는 무선 네트워크 하드웨어를 포함하는 자동생성 네트워크 시스템.
  26. 제25항에 있어서, 상기 통신 수단은 무선인 자동생성 네트워크 시스템.
  27. 제25항에 있어서, 상기 통신 수단은 하나 이상의 프로그램밍가능한 소자를 포함하는 전자 회로를 포함하는 자동생성 네트워크 시스템.
  28. 제27항에 있어서, 상기 프로그램가능한 소자는 입력으로서 전송되고 생성될 비트 스트림을 취하며, 출력으로서 상기 무선 통신 디바이스용 중간 주파수를 취하도록 인터페이스되는 자동생성 네트워크 시스템.
  29. 제27항에 있어서, 상기 중간 주파수는 디지털 또는 아날로그 타입인 자동생성 네트워크 시스템.
  30. 제29항에 있어서, 디지털 또는 아날로그 중간 주파수의 선택은 상기 디바이스를 프로그램하는데 사용되는 진화 스킴에 의해 결정되며, 상기 진화 스킴은 특정 어플리케이션에 의해 지배되는 자동생성 네트워크 시스템.
  31. 제21항에 있어서, 상기 사이버네틱 디바이스는 프리셋 명세내의 많은 가능성을 커버하는 많은 수의 해법을 발생하고 새로운 반복에 대한 시작 포인트로서 작용하도록 가장 적절한 것을 선택함에 의해, 다윈 진화를 에뮬레이트하는 기술을 사용하여 프로그램밍되고, 선택 프로세스는 만족할만한 결과가 동작 기준을 설정하는 것과 관련되어 달성될 때까지 계속되는 사이버네틱 디바이스.
  32. 제31항에 있어서, 상기 프로그램 방법은 시뮬레이트된 어닐링 또는 확률적 앙상블 절차상의 변동을 포함하는 사이버네틱 디바이스.
  33. 제31항 또는 제32항에 있어서, 상기 진화 스킴의 2가지 타입이 사용되며, 제1 타입은 적절한 변조 스킴을 선택하며 디지털 중간 중파수가 사용되며 전송기 및 수신기 설계가 분리되어 진화되는 구현을 진화하며, 제2 타입은 통신 링크 모델을 특정하며 상기 모델의 설계 제한을 만족하는 송수신기 설계를 진화시키는 사이버네틱 디바이스.
  34. 제33항에 있어서, 상기 설계 제한은 특정 어플리케이션에 요구되는 상기 링크에 대한 대역폭을 포함하는 규정 제한을 포함하는 사이버네틱 디바이스.
  35. 제30항에 있어서, 상기 진화 스킴은 변조 스킴인 사이버네틱 디바이스.
  36. 제35항에 있어서, 아날로그 중간 주파수가 사용되는 사이버네틱 디바이스.
  37. 제30항에 있어서, 상기 진화 스킴은 유전 알고리즘, 시뮬레이트된 어닐링 알고리즘 또는 에러의 역전파를 포함하는 반복적인 수단에 의해 구현되는 일련의 단계에 의해 진행되는 사이버네틱 디바이스.
  38. 제37항에 있어서, 상기 유전 알고리즘은 최소화 알고리즘으로 알려진 글래스이며 비용기능 또는 에러 메트리로서 알려진 측정을 최소화하는데 요구되며, 적절한 비용 기능은 대영폭 스펙트럼 구성요소를 고려하여 적어도 상기 비트에러율, 및 전송 속도를 포함하는 사이버네틱 디바이스.
  39. 제30항에 있어서, 상기 시스템은 압축 알고리즘을 진화하는데 자유롭게 남겨지는 사이버네틱 디바이스.
  40. 네트워크 시스템을 동작하는 방법에 있어서,
    상기 네트워크의 동작에 관한 기본 동작 알고리즘의 세트를 구축하는 단계를 포함하되,
    상기 알고리즘은 텔헥스 기능을 제공하도록 적응되며, 상기 금지 논리 및 진화 만족의 방법을 통해 개발되며 진화되는 네트워크 시스템 동작 방법.
  41. 제40항에 있어서, 일시적인 국부 또는 비국부 소프트웨어 엔티티는 생성되어 다양한 네트워크 환경의 상태, 상기 네트워크가 놓여지는 집단, 태스크 또는 활동의 선택된 레벨을 반영하는 네트워크 시스템 동작 방법.
  42. 제41항에 있어서, 상기 소프트웨어 엔티티는 상기 Zen 인식론 전통을 참고하여 다마스로서 언급되며, 상기 다마스는 발견적이고 해석적 시컨스, 구조 결합, 동작 클로져, 텔헥스 기능, 및 금지 논리 및 진화 만족의 방법을 가능하게 하는 동작 신텍스를 통해 상기 기본 세트의 동작으로부터 집단화 또는 편집되는 네트워크 시스템 동작 방법.
  43. 제42항에 있어서, 상기 신텍스는 상기 다마스를 생성하기 위해 알고리즘의 집합 및 집단을 지배하며 상기 해석적이며 발견적인 키컨스를 국부 및 비국부 방식으로 구현할 수 있는 임의의 컴퓨터 언어에서 상기 네트워크의 논리 동작을 변환하는 논리 규칙의 세트에 대응하는 네트워크 시스템 동작 방법.
  44. 제40항에 있어서, 상기 다마스는 상기 네트워크 시스템의 멤버 구성요소간의 협력을 달성하는데 적응되며, 상기 멤버는 논리 사이버네틱 디바이스 및 관련된 네트워크 소프트웨어와 비국부 네트워크 소프트웨어이며, 상기 국부 및 비국부 소프트웨어 모두는 다마스의 네트워크이며 메타다마스로서 정의되는 네트워크 시스템 동작 방법.
  45. 제42항에 있어서, 상기 다마스는 상기 해석 발견적 시컨스를 통해 동작하는 네트워크 시스템 동작 방법.
  46. 제42항에 있어서, 상기 다마스는 상기 멤버 네트워크 및 전체 네트워크의 동작 클로져, 그들 각각의 환경을 갖는 상기 멤버 네트워크 및 전체 네트워크의 구조 결합, 상기 멤버 네트워크간의 협력, 메타다마스 및 다른 사이버네틱 구성요소, 적층된 기능을 통해 통신과 다른 텔헥스 기능을 포함하는 국부와 비국부 활동간의 조정을 달성하도록 설계되는 네트워크 시스템 동작 방법.
  47. 제42항에 있어서, 상기 다마스 및 상기 메타다마스는 상기 금지 논리 및 진화 만족의 방법을 통해 진화하도록 적응되는 네트워크 시스템 동작 방법.
  48. 제42항에 있어서, 상기 네트워크는 임의의 태스크를 수행하도록 상기 네트워크를 요청하는 결과로서 생성된 다마스 소프트웨어에 의해 동작하여, 상기 다마스 소프트웨어가 상기 기본 동작 알고리즘의 그룹으로 이루어지며, 상기 동작 알고리즘의 원 세트로부터 이전의 그런 소프트웨어 엔티티에 의해 진화적으로 생성되는 네트워크 시스템 동작 방법.
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