컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있으며, 문서 단위별 표현된 많은 정보들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서들을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 새로운 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고, 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적극적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안하고, 문서 클러스터링에서 정확한 단어가중치 산출을 위해 TF$\times$IDF 공식을 수정한 TF$\times$NIDF 공식을 제안한다.
사물인터넷 환경에서 사용자가 자신의 태스크를 수행하기 위해서는, 태스크 수행에 사용되는 서비스들을 제공하는 사물인터넷 기기를 검색하는 과정이 필요하다. 사용자가 필요로 하는 태스크는 기술이 발전함에 따라 더 많은 서비스들이 복합적으로 결합된 형태로 변하는 중이다. 이 때 태스크를 구성하는 많은 수의 서비스들이 사용자 태스크를 효과적으로 수행하기 위해서는 검색된 사물인터넷 기기들이 지리적으로 서로 인접하여 위치해야 한다. 또한 동적으로 변화하는 사물인터넷 환경의 특징을 고려하여 안정적으로 서비스 검색이 이루어져야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 동적 모바일 애드혹 네트워크 환경에서 지리적 응집력을 갖는 두 가지의 서비스 검색 방법을 제안하고, 지리적 응집도를 바탕으로 기존의 서비스 검색 방법과 비교, 평가하였다.
본 논문에서는 무선센서 네트워크 환경에서 스케줄링 기법 중 큐롬(Quorum)기반 이웃 노드 탐색 프로토콜을 개선한 결합 큐롬기반 스케줄링 기법을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 서로 다른 크기를 갖는 두 개의 큐롭기반 스케줄링을 결합하여 새로운 스케줄을 생성하는 방법이다. 기존의 그리드기반의 큐롬 스케줄링 방법은 주어진 스케줄의 주기 내에서 2번의 만남을 보장하는 방법이지만 두 개의 그리드를 결합하여 생성된 스케줄방법은 두 개의 스케줄이 만나는 횟수가 증가한다. 제안하는 방법과 토심(TOSSIM) 시뮬레이터를 사용하여 그리드기반의 스케줄링 방법인 큐롬, 써치라이트 및 헤디스와 성능을 비교하였다. 실험에서 모든 센서 노드가 서로 다른 듀티 싸이클을 가정하여 실험을 수행하였다. 실제 실험결과 제안하는 방법이 기존의 다른 이웃 노드탐색 프로토콜에 비해 우수한 성능을 보였다.
무선 ad-hoc 네트워크 환경에서 이동 호스트의 배터리 수명을 최대화하는 것은 시스템의 수명과 성능을 향상시키므로 매우 중요하다. 이동 호스트들은 라우팅 역할을 수행하므로 네트워크의 구조와 이동 호스트들의 위치에 따라 이동 호스트들의 에너지 소비의 차이가 발생된다. 본 논문에서 각 이동 호스트는 에너지 트리를 유지하며, 메시지 트리 패킷을 이용하여 이웃 이동 호스트들의 에너지의 양을 주기적으로 파악한다. 이동 호스트는 패킷을 전송하기 위한 라우팅 경로를 설정할 때 에너지 트리와 너비우선 탐색을 이용하여 에너지 소비가 가장 적절한 경로를 선택한다. 제안기법은 무선 ad-hoc 네트워크 환경에서 각 이동 호스트의 에너지의 양이 균등하게 사용됨으로써 제한된 배터리 용량을 가진 이동 호스트들이 최대한 오랫동안 동작하므로 시스템의 수명과 성능을 향상시킨다.
In this paper, we propose a new architecture of Self-Organizing Fuzzy Polynomial Neural Networks (SOFPNN) by means of consecutive optimization and also discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. The network is based on a structurally as well as parametrically optimized fuzzy polynomial neurons (FPNs) conducted with the aid of information granulation and genetic algorithms. In structurally identification of FPN, the design procedure applied in the construction of each layer of a SOFPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or FPNs) with specific local characteristics and addresses specific aspects of parametric optimization. In addition, the fuzzy rules used in the networks exploit the notion of information granules defined over system's variables and formed through the process of information granulation. That is, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. This granulation is realized with the aid of the hard c-menas clustering method (HCM). For the parametric identification, we obtained the effective model that the axes of MFs are identified by GA to reflect characteristic of given data. Especially, the genetically dynamic search method is introduced in the identification of parameter. It helps lead to rapidly optimal convergence over a limited region or a boundary condition. To evaluate the performance of the proposed model, the model is experimented with using two time series data(gas furnace process, nonlinear system data, and NOx process data).
복잡한 배경을 지닌 이미지에서 얼굴을 검출하기란 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 신경망 모델을 기반으로 한 제한생성모델(CGM: Constrained Generative Model)을 제안한다. 학습 과정의 목표라 할 수 있는 생성은 신경망 모델이 입력 데이터를 발생시킬 확률을 계산하도록 하는 것이고, 계산하는데 걸리는 시간을 줄이기 위해서 고속 탐지 알고리즘을 제안한다. 얼굴 측면 검출과 오 인식의 수를 줄이기 위해서 조건을 혼합한 신경망을 사용하였고 반증으로 인한 제한을 둠으로써 모델의 측정 품질을 증가시켰다. 본 논문에서 제안한 검출 알고리즘이 0$_{\circ}$${\sim}$60$_{\circ}$ 사이에서는 90%정도의 검출율을 나타냄을 알 수 있었다.
ARPA(Automatic Radar Plotting Aid)는 자동레이더 플로팅 장치로써, 레이더 물표의 상대침로와 상대방위로 구성된 운동벡터에 본선의 침로와 방위로 구성되는 운동벡터를 가감 연산(벡터연산)하여, 물표의 진침로와 진방위 및 최근접점과 근접시간을 계산하는 장치를 말한다. 본 연구의 목적은 ARPA 레이더를 구현하기 위한 물표의 획득 및 추적 기술을 개발하는 것으로, 이에 관한 여러 선행 연구를 검토하여 적용 가능한 알고리듬 및 기법을 조합하여 기초적인 ARPA 기능을 개발하였다. 주요 연구내용으로, 레이더 영상에서 물표를 획득하기 위하여, 회색조 변환, 가운시안 평활 필터 적용, 이진화 및 라벨링(Labeling)과 같은 순차적 영상 처리 방법을 고안하였고, 이전 영상에서의 물표가 다음 영상에서의 어느 물표인지를 결정하는데 근접이웃탐색알고리듬을 사용하였으며, 물표의 진침로와 진방위를 계산하는 거동해석에 칼만필터를 사용하였다. 또한 이러한 기법을 전산 구현하여 실선실험을 수행하였고, 이를 통해 개발된 ARPA의 기능이 실용상 사용가능함을 검증하였다.
센서 네트워크 환경에서 기존에 제안된 많은 라우팅 기법들 중에서 대표적인 LEACH 기법은 클러스터링 기반의 연구방법이다. 이는 많은 센서들로 구성된 센서 네트워크 그룹을 효과적으로 관리하기 위해서 제안된 기법이다. 하지만 이때 클러스터 단위의 그룹을 관리하기 위한 클러스터 헤더에 대한 에너지 잔류량을 고려하지 못한 단점으로 인해 데이터 전송 도중 클러스터 그룹이 파괴되는 문제가 발생할 수 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 클러스터 그룹에 대한 관리를 수행하는 새로운 클러스터링 기법에 대해서 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 클러스터 그룹의 연결지향성도 향상되었고 데이터 전송과 처리에 있어서 지연 시간도 감소함을 실험 결과를 통해 알 수 있었다.
DNA 시퀀스 검색은 분자 생물학 분야에서 사용되는 매우 중요한 연산이다. DNA 시퀀스 데이타베이스는 매우 큰 용량을 가지므로 DNA 시퀀스 검색의 효율적인 처리를 위해서는 고속 인덱스의 사용이 필수적이다. 본 논문에서는 DNA 시퀀스 검색을 위하여 기존에 제안된 접미어 트리가 가지는 저장공간, 검색 성능, DBMS와의 통합 등의 문제점들을 지적하고, 이러한 문제점을 해결할 수 있는 새로운 인덱스를 제안한다. 제안된 인덱스는 포인터 없이 트라이를 비트 스트링으로 표현하는 기본 구조와 후처리 시 액세스되어야 하는 트라이의 단말 노드를 신속하게 찾기 위한 보조 자료 구조로 구성된다. 또한, 제안된 인덱스를 이용하여 DNA 시퀀스 검색을 효과적으로 처리하는 알고리즘을 제시한다. 제안된 기법의 우수성을 검증하기 위하여, 실험을 통한 성능 평가를 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 인덱스는 기존의 접미어 트리와 비교하여 더 작은 저장 공간을 가지고도 13배에서 29배까지의 검색 성능의 개선 효과를 가지는 것으로 나타났다.
The information of eye movement is used in various fields such as psychology, ophthalmology, physiology, rehabilitation medicine, web design, HMI(human-machine interface), and so on. Various devices to detect the eye movement have been developed but they are too expensive. The general methods of eye movement tracking are EOG(electro-oculograph), Purkinje image tracker, scleral search coil technique, and video-oculograph(VOG). The purpose of this study is to embody the algorithm which tracks the location of the gazing point at a pupil. Two kinds of location data were compared to track the gazing point. One is the reference points(infrared LEDs) which is effected from the globe. Another is the center point of the pupil which is gained with a CCD camera. The reference point was captured with the CCD camera and infrared lights which were not recognized by human eyes. Both of images which were thrown and were not thrown an infrared light on the globe were captured and saved. The reflected reference points were detected with the brightness difference between the two saved images. In conclusion, the circumcenter theory of a triangle was used to look for the center of the pupil. The location of the gazing point was relatively indicated with the each center of the pupil and the reference point.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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